04:08eric zakariasson@ericzakariassonEric Zakariasson 发布了一份包含 76 个 AI Bot 自动化工作流的清单,覆盖从 Datadog 火焰图分析、tldraw 动画图表到 Slack 频道管理、邮件分诊等场景。清单中包括用 Bot 监控数据库迁移、运行模型评估套件、整理发票和报销、以及从照片库恢复胶片拍摄日期等具体任务。每个工作流都强调在数分钟到数小时内完成原本需要数小时的工作,例如在 10-15 分钟内重建笔记系统或整理混乱的云盘文件夹。该清单展示了 AI 智能体在个人生产力、开发运维和日常生活中的广泛应用。技巧AI Bot自动化工作流5 个信源在谈事件专题推荐理由:这份清单有 76 个具体可抄的 Bot 自动化点子,从看火焰图到报销发票都有,照着搭能省不少时间。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI Bot
03:58a16z@a16zDatadog CISO Emilio Escobar在a16z的Black Hat对话中表示,AI安全解决方案必须理解智能体的意图。他指出,编码智能体基于现有代码训练并有奖励结构,可能为了修复bug而忽略其他行为,导致奖励黑客问题。Datadog已引入一个评判系统来评估智能体的代码输出。Escobar提到,上周的圆桌会议上,许多安全负责人感到无助,等待商业解决方案。他还讨论了将编码智能体交给4000名工程师后,原有权限体系失效的问题。行业DatadogAI安全智能体推荐理由:Datadog安全老大聊怎么防AI智能体乱来,讲了奖励黑客和意图判断,搞安全的都该看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Datadog
03:01a16z@a16zDatadog CISO Emilio Escobar在Black Hat大会上与a16z的Joel de la Garza对话,讨论将编码智能体交给4000名工程师后遇到的安全挑战。他指出,过去十年有效的权限机制在智能体能够自行编写SQL时失效。Escobar介绍了基于角色的MCP服务器和沙箱化智能体凭证的方案,并探讨了如何理解智能体意图、避免奖励黑客。他认为安全工程师将转变为真正的工程师,并解释了为何对此并不恐慌。行业Datadog智能体AI安全推荐理由:Datadog的安全老大讲怎么管4000人用的编码智能体,权限、沙箱、防奖励黑客都有实操思路,搞AI安全的值得听。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Datadog
14:05官方账号Clement Delangue@ClementDelangue精选73°Datadog 发布了 Toto 2.0 系列时间序列基础模型,参数规模从 4M 到 2.5B,采用 Apache 2.0 开源协议。该系列模型在 BOOM、GIFT-Eval 和 TIME 等主流基准测试中均取得领先成绩,且每个更大规模的模型性能都优于较小的模型。这是时间序列领域首次出现清晰的缩放定律曲线,意味着研究人员可以像语言和视觉模型那样,通过增加数据和计算量来可靠地提升模型性能。2.5B 和 4M 参数的模型权重已在 Hugging Face 上开源。AI模型时间序列基础模型缩放定律开源/仓库推荐理由:时间序列领域终于有了可预测的缩放定律,做时序预测的团队可以像训练语言模型一样放心堆数据和算力,建议直接下载权重试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 时间序列基础模型