09:44Cognition@cognition_labsCognition 推出 SWE-1.7 模型,基于 Kimi K2.7 基座并改进强化学习流程。其自研 FrontierCode 基准测试关注代码合并意愿,SWE-1.7 在该基准 Main 集上取得 42.3% 的分数,每个任务成本降至 1.97 美元,优化了成本-性能帕累托曲线。AI模型SWE-1.7Kimi K2.7Cognition3 个信源在谈事件专题推荐理由:Cognition 新模型 SWE-1.7 基于 Kimi K2.7 用强化学习改进,FrontierCode 基准上 42.3% 分且每任务仅 1.97 美元,性价比突出。原文稍后读已读值得跟进有用关注 SWE-1.7
09:42Cognition@cognition_labs精选Cognition的强化学习训练涉及跨越三大洲的四个数据中心。他们结合自有GPU多集群和推理提供商FireworksAI的算力,只有训练器需要紧密集合通信。推理rollout采用分布式架构,引擎通过对象存储中的压缩权重差异进行同步,实现跨区域高效训练。行业CognitionFireworksAI分布式训练推荐理由:Cognition分享了RL训练的新玩法:跨三大洲四数据中心混用自有GPU和FireworksAI,靠压缩权重差异同步,挺有意思。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Cognition
09:41Cognition@cognition_labs73°Cognition 发布 SWE-1.7 模型,现已集成到 Devin 的 Web、Desktop 和 CLI 端。该模型推理速度达到 1000 tok/s,并在博客中详述了训练运行、基础设施、数据流水线和长程行为优化。SWE-1.7 专注于软件工程任务,旨在提升 AI 编程助手的效率和稳定性。AI模型SWE-1.7DevinCognition3 个信源在谈事件专题推荐理由:Cognition 把 SWE-1.7 塞进 Devin,推理飙到 1000 tok/s,写代码更快了,可以试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 SWE-1.7
09:40Cognition@cognition_labs76°Cognition 发布了 SWE-1.7 模型,该模型在 Devin 环境中训练,学会了在长周期任务中进行自我压缩。与之前的模型不同,SWE-1.7 在编辑前会花更多时间调查研究,这使它的思维链更长。但额外的思考导致模型作用域扩大,即接触的文件范围增加。Cognition 认为这是一个行业趋势——推理增强会伴随作用域膨胀,并计划改进这一点。AI模型SWE-1.7DevinCognition3 个信源在谈事件专题推荐理由:Cognition 用更长的训练让 SWE-1.7 学会先思考再动手,但代码改动的范围也变大了——这个权衡挺有意思,做 AI 编程助手的可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 SWE-1.7
06:10Scott Wu@ScottWu46Cognition 推出 SWE-1.7 模型,自称其训练过的最强模型。该模型在多个基准测试中得分仅比顶尖前沿模型低数个百分点,但成本大幅降低。SWE-1.7 已在 Devin 中实测并获得优异表现,推理速度可达 1000 tok/s。团队表示强化学习还有提升空间,未来将继续扩大规模。AI模型SWE-1.7CognitionDevin3 个信源在谈事件专题推荐理由:Cognition 搞了个新模型 SWE-1.7,跑在 Devin 里速度超快,成本还低,值得看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 SWE-1.7
02:07Fireworks AI@FireworksAI_HQ精选Cognition团队分享了其生产级强化学习训练基础设施的设计,核心将训练分为两部分:紧耦合通信的trainer和分布式异步rollout推理。他们的RL训练横跨三大洲四个数据中心,结合自有GPU集群和Fireworks AI等推理提供商的算力。rollout推理引擎通过压缩权重差异在对象存储中同步,实现分布式扩展。这套基础设施支撑了SWE-1.7模型的训练,并确保跨数据中心的可靠rollout。行业CognitionSWE-1.7Fireworks AI3 个信源在谈事件专题推荐理由:Cognition分享了他们怎么跨三大洲四个数据中心做RL训练,用紧耦合trainer加分布式异步推理,还靠压缩权重差异同步,做到稳定rollout。做大规模RL的值得看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Cognition
02:04elvis@omarsar0Cognition推出SWE-1.7模型,在多项基准上仅以几分之差落后于最强前沿模型,但成本仅为它们的一小部分。该模型推理速度达1000 tok/s,并基于强化学习训练持续取得性能提升。开源模型Kimi 2.7等也展现了类似能力,表明RL扩展尚未触及天花板。AI模型SWE-1.7CognitionKimi 2.73 个信源在谈事件专题推荐理由:Cognition搞了个新模型SWE-1.7,成本低好几倍,性能却紧咬顶级模型,还跑得飞快,值得看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 SWE-1.7
00:02Cognition@cognition_labsCognition宣布基于Devin的Security Vulnerability Remediation Program,通过Devin Security Swarm新架构Agentic MapReduce,能在六周内将安全漏洞积压清零。该方案比传统方法更经济且更准确,直接定位复杂代码库中的漏洞。Devin作为AI编程助手,独立执行修复任务,不占用产品路线图工程时间。AI产品DevinCognitionAgentic MapReduce推荐理由:编程助手Devin又出新招了,这次专门帮你清理代码安全漏洞,六周搞定,比人工便宜还准。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Devin
03:17Windsurf@windsurf_aiCognition旗下Devin Cloud发布Security Swarm,基于新型Agentic MapReduce架构,用于检测复杂代码库中的安全漏洞。该工具声称比传统方法成本更低、准确率更高。用户可将发现的漏洞直接提交给Devin进行修复,并通过桌面应用管理多支修复代理。AI产品Security SwarmCognitionDevin2 个信源在谈事件专题推荐理由:Devin Cloud出了个Security Swarm,用Agentic MapReduce架构找代码漏洞,比传统方法更经济准确,还能让Devin帮你自动修。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Security Swarm
03:06Cognition@cognition_labsCognition发布了Agentic MapReduce的详细文档和技术材料,包括对评估的深度解析。该文档涵盖安全评估等具体内容。相关博客文章和评估页面已在devin.ai上线。AI模型Agentic MapReduceCognitionDevin推荐理由:Devin团队放出了Agentic MapReduce的完整技术文档和评估,想了解智能体如何结构化处理任务可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Agentic MapReduce
02:52Harrison Chase@hwchase17Cognition 推出 Devin Security Swarm,一种基于 Agentic MapReduce 架构的安全漏洞扫描工具。该工具通过动态生成子代理并行分析代码,在复杂代码库中更精准地发现漏洞。相比传统方法,其成本更低、准确率更高。开发者在 deepagents 中可通过动态子代理模式实现类似流程。AI产品CognitionDevinSecurity Swarm2 个信源在谈事件专题推荐理由:想更便宜、更准地找代码漏洞?Cognition 用 Agentic MapReduce 做了个安全扫描工具,能自动派子代理干活。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Cognition
07:42Windsurf@windsurf_aiClaude Sonnet 5 现已集成到 Devin Desktop 和 Devin CLI 中。该模型提供前沿编码性能且价格更低,在 FrontierCode Extended 上得分超过 Opus 4.8。Devin 用户可直接在桌面端和命令行中使用。AI产品Claude Sonnet 5Devin DesktopDevin CLI推荐理由:Cognition 把 Claude Sonnet 5 放进了 Devin,编码更强还便宜,比 Opus 4.8 还厉害。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Sonnet 5
02:54Cognition@cognition_labs精选Cognition 推出 Devin Fusion,一种用于智能体编程的混合模型架构。其中副手模型负责检索信息和浏览来源,前沿模型制定实施计划并委派子任务。测试显示,该架构将 Fable 级别智能的推理成本降低35%,同时保持良好使用体验。相比传统模型路由,它虽通过基准测试,但实际代码合并率更高。AI产品Devin FusionCognitionDevin推荐理由:Cognition 搞了个 Devin Fusion,把两个模型搭配起来干活,编程智能体成本降了35%,用着还挺顺。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Devin Fusion
15:01Jerry Liu@jerryjliu0精选Cognition 的 Devin Fusion 采用混合模型架构,引入“sidekick” 小模型与前沿模型并行运行。前沿模型负责任务规划、进度监控和最终审查,小模型处理具体工作。这种设计在保证智能的同时避免不必要的 frontier 模型开销,并确保所有子代理能利用累积上下文缓存。该方法能提升缓存命中率,降低推理成本。技巧Devin FusionCognition模型路由推荐理由:Cognition 的 Devin Fusion 用一个小模型当副手,让主力模型专心做决策,省资源还提高缓存效率,做多代理系统的人值得看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Devin Fusion
07:43Cognition@cognition_labsCognition 宣布将安全审查集成到 Devin Review 中。每次开发者提交 PR 时,Devin 自动运行安全扫描,识别那些传统漏洞扫描器遗漏的安全问题。Devin 还会为每个漏洞提供详细解释,并自动生成修复代码。该功能旨在帮助团队在不增加额外工作量的情况下提升代码安全性。AI产品DevinCognition安全审查推荐理由:Devin 现在能自动帮你审计 PR 里的安全漏洞,发现那些扫描器漏掉的,还直接给修复方案,省心。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Devin
13:20Cognition@cognition_labsCognition 宣布 AI Productivity Guarantee,承诺如果 Devin 在 30 天内未能提升工程效率,客户可获最高 1000 万美元退款。该保证基于 Devin 在 SWE-bench 上的表现和内部基准测试,覆盖代码生成、调试和部署等任务。Ryan Bai 详细解释了计算方法和验证流程,旨在降低企业采用风险。行业DevinCognitionAI生产力推荐理由:Devin 敢赌 1000 万保效率原文稍后读已读值得跟进有用关注 Devin
10:21Cognition@cognition_labsCognition 宣布根据 Anthropic 最新公告和美国政府指令,暂停其产品中 Claude Fable 5 模型的访问。Devin 平台仍保留 Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5 等其他模型。Devin Ultra 模式将继续使用最强可用模型。行业Claude Fable 5CognitionDevin10 个信源在谈事件专题推荐理由:模型被禁,Devin 换方案原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Fable 5
06:33Cognition@cognition_labs精选Allen Liu 因其博士论文“学习理论基础用于理解量子系统”获得 ACM 博士论文奖,该论文重塑了对量子系统的理解。Liu 本周加入 Cognition 研究团队,同时担任 NYU 教授。ACM 还授予 Gal Arnon 和 Rachit Nigam 荣誉提名奖,分别涉及交互式 Oracle 证明和高效硬件设计。这一人事变动标志着 Cognition 在量子机器学习领域的研究布局。行业Allen LiuCognitionACM推荐理由:Cognition 来了位 ACM 奖得主原文稍后读已读值得跟进有用关注 Allen Liu
01:37Cognition@cognition_labs由Cognition、Mercor AI、Etched和Anthropic联合举办的推理时计算黑客马拉松报名仅剩两天。参赛团队可获得8块H100 GPU资源,总奖金超过10万美元,并设有专门的智能体赛道。活动旨在推动推理时计算的前沿探索,适合AI开发者和研究者参与。AI产品推理时计算黑客马拉松H10010 个信源在谈事件专题推荐理由:想拿免费H100和10万美元奖金的AI开发者别错过,还有专门的智能体赛道,做推理优化的团队值得冲。原文稍后读已读值得跟进有用关注 推理时计算
10:03shao__meng@shao__meng精选76°Cognition 发布 FrontierCode 评估基准,旨在衡量 AI 模型生成代码的“可合并性”,而非仅通过单元测试。该基准包含 150 个来自 36 个旗舰开源仓库的任务,由 20 多位维护者参与,每个任务耗时 40 小时以上。评估沿六个维度(行为正确性、回归安全、机械整洁、测试质量、Scope 纪律、代码质量)打分,并设置 blocker 和 non-blocker 标准。结果中 Claude Opus 4.8 在 Diamond 子集得分 13.4%,GPT-5.5 为 6.3%,Kimi K2.6 仅 3.8%,显示前沿模型仍有巨大提升空间。AI模型CognitionFrontierCode代码评估3 个信源在谈事件专题推荐理由:FrontierCode 把 AI 编程评估从“能跑就行”升级到“能合并”,做代码质量评估或 AI 编程工具的团队可以直接参考这套标准,看看自己的模型在真实维护者眼中能拿几分。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Cognition
06:48Scott Wu@ScottWu46Cognition 公司创始人 Scott Wu 发文批评按 token 用量衡量 AI 生产力的做法,并宣布 Devin 推出 AI 生产力保障计划。该计划基于真实工程师时间估算数据集,衡量每个 Devin 任务对应的有效工程小时数。如果 Devin 交付的工程价值低于客户支付的费用,Cognition 将补足使用额度,最高 1000 万美元。此举旨在推动行业从衡量活动转向衡量产出,让 AI 公司真正为价值负责。AI产品DevinAI 生产力计费模式推荐理由:Cognition 把 AI 计费从 token 消耗转向工程价值,做 AI 采购或管理开发团队的决策者值得关注——这可能是行业计费模式的分水岭。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Devin
03:16Cognition@cognition_labsCognition 宣布为其 AI 编程助手 Devin 推出“AI 生产力保障”计划。如果 Devin 为企业带来的工程价值低于其支付费用,Cognition 将资助企业继续使用,直到达到预期效果,最高补贴 1000 万美元。此举旨在推动 AI 行业从追求 token 数量转向最大化实际产出。该计划直接回应了企业对 AI 投资回报的担忧,可能改变 AI 服务的商业模式。AI产品AI 编程助手Devin生产力保障推荐理由:Cognition 用真金白银为 AI 编程效率背书,做技术采购的团队值得关注——这可能是首个把 ROI 写进合同的 AI 产品。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI 编程助手
08:06Latent.Space@latentspacepodAI 软件工程师公司 Cognition 宣布完成新一轮融资,总额超过 10 亿美元,估值达到 260 亿美元,由 Lux Capital、General Catalyst 和 8VC 领投。自年初以来,其企业使用量增长超过 10 倍,年化收入达到 4.92 亿美元。两年前推出的 AI 软件工程师 Devin 推动了云端智能体从边缘走向主流,成为增长最快的软件开发方式。此次融资表明资本市场对 AI 编程智能体赛道的高度认可。行业CognitionDevinAI 软件工程师推荐理由:Cognition 的 Devin 证明了 AI 软件工程师的商业化潜力,做 AI 编程工具或智能体开发的团队值得关注其增长路径和融资信号。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Cognition
10:20官方账号Decoder@Matthias BastianCognition,即AI编程智能体Devin的开发商,在不到九个月内完成新一轮融资,估值超过260亿美元,较此前翻倍。本轮融资超过10亿美元,凸显投资者对AI编程智能体的巨大热情,尽管其实际价值仍存争议。Devin能自主编写、调试和部署代码,但业界对其可靠性和实用性看法不一。此次融资表明资本正大量涌入AI编程领域,推动该赛道竞争加剧。行业AI编程智能体DevinCognition推荐理由:AI编程智能体Devin的估值飙升反映了资本对编程自动化的狂热,做AI开发工具或关注编程效率的团队值得关注这一趋势,思考如何抓住机会。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI编程智能体
08:00Scott Wu@ScottWu46Cognition 创始人 Scott Wu 发推感谢与 Anthropic 团队的深度合作,并调侃自己中学数学视频被 Claude 记住。他领导的团队基于 Claude 构建了 AI 软件工程师 Devin,目标是让每个工程团队的软件开发速度提升 10 倍。Devin 能自主规划、编写代码、调试并部署,代表了 AI 编程助手从辅助到自主的重大转变。这条推文引发广泛关注,显示 AI 编程工具正加速进入工程团队日常。AI产品AI 编程助手DevinClaude10 个信源在谈事件专题推荐理由:Devin 基于 Claude 实现了从辅助到自主编程的跨越,做软件工程的团队值得关注——它可能改变你每天写代码的方式。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI 编程助手
08:00Claude@claudeai72°Cognition 公司 CEO Scott Wu 在推文中介绍了其团队开发的 AI 软件工程师 Devin,该产品基于 Claude 构建。Scott Wu 表示,他们的目标是让每个工程团队的软件开发速度提升 10 倍。Devin 能够自主完成编码、调试和部署等任务,被视为 AI 编程助手领域的重要进展。这条推文引发了广泛关注,获得了超过 1400 个点赞和 130k 次浏览。AI产品AI 编程助手DevinClaude推荐理由:如果你在寻找能真正提效的 AI 编程工具,Devin 基于 Claude 的自主编程能力值得关注——它可能改变工程团队的工作方式,建议点开了解具体能力。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI 编程助手
13:43rohanpaul_ai@rohanpaul_ai72°Cognition CEO Scott Wu 在最新访谈中分享了他从童年数学和编程竞赛起步,最终领导团队开发出AI软件工程师Devin的经历。Devin 被设计为能够处理完整工程工作流,而不仅仅是代码补全。这一背景揭示了Devin在复杂任务推理和规划能力上的独特来源。对于关注AI编程工具和智能体发展的读者,这是理解Devin设计哲学的关键视角。AI产品DevinCognitionAI编程助手推荐理由:想了解AI编程工具Devin背后的创始人思维?Scott Wu的竞赛背景解释了它为何能处理完整工程流,做AI编程的开发者值得一看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Devin
03:05Cognition@cognition_labs精选Devin 已集成 Android Virtual Device (AVD) 支持,使其能够在机器上自主构建、启动和测试 Android 应用。该更新扩展了 Devin 的自动化能力,允许开发者通过指令让 AI 处理完整的 Android 应用开发流程。目前 Devin 基于此功能实现从代码构建到模拟器运行的端到端操作。AI产品DevinCognitionAndroid推荐理由:AI 编程手 Devin 能跑安卓应用了原文稍后读已读值得跟进有用关注 Devin