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如何安装和运行？ 在 Devin 中，打开 Customize，然后 Plugins，然后 Browse Marketplace，搜索 Vulnerability Fixes。Devin CLI 使用 devin plugins install CognitionAI/devin-marketplace plugins/devin-vuln-fixes。对于其他智能体，运行 npx skills add CognitionAI/devin-vuln-fixes。Claude Code 用户可以添加市场并运行 /plugin install vuln-fixes@cognition-skills。 然后用自然语言提问，例如“请修复我的 PHP 漏洞。”斜杠命令也可用：/fix-php-vuln、/fix-node-vuln 和 /fix-gitlab-vuln。 它与 Dependabot、Copilot Autofix 和 Snyk Agent Fix 相比如何？ 修复内容针对 3 个安全公告的 PHP、Node.js 和自管理 GitLab 版本存在可用补丁的易受攻击依赖项，以及 G

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试声明 该公司于10月5日发布其头条基准测试结果，比正式发布早了两个多星期。在那次运行中，Continuum在CyberGym-E2E上通过了920项任务中的819项，端到端成功率为89.0%，而此前公开最高成绩为65.9%。AWS首席执行官Matt Garman在X上写道，AI“对防御者而言具有真正的变革性”，并且Continuum在该测试中的得分高于任何其他AI智能体。 Duckbill首席云经济学家兼联合创始人Corey Quinn回复了该帖子，想知道鉴于互联网当前的状况，这次发布是否原本是re:Invent的公告、后来被提前推出。Quinn没有提供任何证据表明AWS提前了发布时间。 最近的PHP2Shell案例表明，AI让发现漏洞变得更容易，但修复漏洞则是另一回事。 CyberGym-E2E如何运作 CyberGym-E2E给智能体90分钟时间，在139个开源项目之一中查找并修复一个漏洞，且不提供缺陷描述、概念验证、崩溃日志或现有补丁作为参考。智能体必须识别该缺陷、触发它，并生成一个既能阻止崩溃又不破坏现有测试的修复。所有任务都涉及C或C++中的内存安全缺陷，正如AWS所承认的

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遵循这一逻辑。除非被拒绝，否则允许在任何位置读取。除非被允许，否则拒绝在任何位置写入。除非域名被加入允许列表，否则拒绝网络访问。 如何为 MCP 服务器或你自己的智能体启用沙箱？ 对于 MCP 服务器，将 .mcp.json 中的命令从 npx 改为 srt。将原命令作为参数传入。规则随后存放在 /.srt-settings.json 中：复制代码已复制使用其他浏览器 { "network": { "allowedDomains": ["api.github.com", " .npmjs.org"], "deniedDomains": [] }, "filesystem": { "denyRead": [" /.ssh"], "allowWrite": ["."], "denyWrite": [".env"] } } 对于你自己的智能体，该库提供 SandboxManager。调用 initialize(config) 启动代理。然后 wrapWithSandbox() 返回一个可启动的包装后命令字符串。 84% 这个数字意味着什么？ Anthropic 报告称，在内部 Claude

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识别能力精准解读，帮助患者排查。报告单解读的功能，在过去一年中，有2700万+人次使用，解读准确率达到98%+。 15万全三甲真人医生7 24小时在线，AI回答从此有专业人士把关 AI可以提高信息整理和响应效率，但医疗健康问题的决策与诊断具有较高的专业门槛。AI可能给出的是单点结论，但同一种症状可能对应不同原因，同一项异常指标也需要结合年龄、病史、用药情况和其他检查结果综合判断。 好医答咨询室里入驻了15万+全三甲真人医生，为患者提供7 24小时的在线服务，最快1分钟就能响应。百度App搜索“百度健康”或相关健康问题，就可以直达好医答入口。在AI对用户的症状、检查结果、持续时间和既往病史等信息进行梳理，再为用户精准匹配对口的真人医生接入，围绕关键问题追问、判断，最后由真人医生给出专业诊断和解决方案，为AI回答提供可追溯的医学依据，提升AI健康服务的专业性与可信度。 文心健康管家产品负责人李想表示，好医答的核心不是让AI替代医生，而是发挥AI在信息理解、归纳和交互效率方面的优势，同时引入真人医生的专业能力，使健康回答更加权威可信、有据可依。不仅是让用户得到回答，而是让每个问题，都得到负责

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入高速版模型 Kimi K3.1 Pro Highspeed，同等智能，输出速度约 2-3 倍。目前资源紧张，现阶段仅对“企业旗舰版”及“个人订阅用户”优先开放。 据介绍，Kimi K3.1 Pro 是全新 K3.1 系列的第一个模型，也是 Kimi 迄今能力最强的 3 万亿级参数模型，支持 100 万上下文。K3.1 Pro 在代码、3D 创作、金融研究和其他长程 Agent 能力上的提升尤为显著。 IT之家注意到，在 Kimi K3.1 Pro 的研发中，大幅增加了强化学习（RL）环节的算力投入。在代码、Agent 和知识类基准上，K3.1 Pro 达到或接近最强闭源模型的水平。Terminal-Bench 4.0 通过真实环境中资源受限的终端任务考察编程智能体的能力，每项任务均设有严格的专项测试。K3.1 Pro 在此项评估中得分 65.7%，超过 GPT-6 Astra（58.2%），与 Claude Opus 5.5（66.4%）仅有微弱差距。 Kimi K3.1 Pro 模型擅长 3D 创作与空间推理。在 BenchCAD 基准测试中，K3.1 Pro 借助工具得分 92.

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th 上评估了 自动化计算机辅助检测（CAD）软件在多样化患者队列中的表现，将我们的模型列为 表现最佳的结核病筛查算法 在全球范围内。那一年，WHO还 推荐使用CAD 进行结核病筛查和分诊。2024年9月，在 NEJM AI上，我们详细介绍了 一项前瞻性、多站点验证 ，证明AI辅助筛查在不同患者群体中均保持高灵敏度（最大限度减少漏诊病例），同时还能可靠地检出其他偶发的肺部和心脏异常。 跨越转化鸿沟 在医疗AI领域，发表论文只是开始。在算法模型与可信赖的床旁工具之间，横亘着一道“转化鸿沟”：让软件在各种不同的X光机和离线环境中保持可靠，将其整合进临床工作流程，并满足医疗器械法规要求。 有鉴于此，我们与 Nexus AI合作，这是一家总部位于比勒陀利亚的医疗技术公司，他们将我们的胸部X光算法转化为一款获得认证的临床诊断工具。应对监管环境需要大量审计： CE MDR class IIb认证: 根据欧盟医疗器械法规（EU MDR 2017/745），Nexus AI获得了Class IIb认证——这是一项严格的认定，基于前瞻性临床评估验证该工具在真实患者诊疗中的安全性。 质量标准: Nexus

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的方法。 已在Figma中提供其编码的React组件，Miguel的代码层便基于开发者使用的相同组件构建。这让团队成员能更真实地了解提议的设计在已发布产品中的外观和行为。Miguel使用代码层将会话式AI体验带到画布上：利益相关者可以提问，原型会用正确的屏幕作出回应。“利益相关者真的可以在文本框中输入内容，这开启了我们以前没有的下一级原型体验，”他说。 一旦其他设计师批准了某个流程，Miguel就会在代码层中将其构建出来，以获得跨职能合作伙伴的签字确认，因为他们发现可运行的原型比一系列静态屏幕更容易理解。在编辑时，他会复制代码层以并排保留版本，这比切换版本历史更容易在备选方案之间做选择。“就像你看着一面墙，看看A，再看看B，”Miguel说。可运行的原型在评审周期中也令人印象深刻：“当我向产品经理和业务利益相关者展示时，我们获得了那种惊艳效果。它功能非常完整。” 借助代码层，我可以在画布上设计的同时处理代码。设计与代码之间能有更多来回互动，这真的很强大。“借助代码层，我可以在画布上设计的同时处理代码。设计与代码之间能有更多来回互动，这真的很强大。” Miguel Wermuth，Del

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月 22 日在一篇博客文章中首次亮相。该公司还在 X 上公布了这一消息，并列出了一长串合作伙伴：Muse（Meta）、Grok Bot（SpaceXSI）、Claude Duet（Anthropic）、ChatGPT Work 和 dots（OpenAI），以及 Perplexity。初期只有 Muse 和 Grok Bot 可以使用，预计未来几天内部署。其他集成则宣布将在稍后推出，但未给出日期。 1Password 解释道：“许多客户告诉我们，他们希望使用这些新的个人 AI 助手来提高工作效率，同时也希望对助手能够访问的数据拥有更好的控制，并享有同等水平的信任和同样便捷的使用体验。” 让你的数字生活更安心 Bitdefender Premium Security 是一款欧洲网络安全解决方案，可自动保护你免受黑客和一切网络威胁的侵害。让你安心享受在线活动 赞助内容 网络安全产品正在促销 延伸阅读 1Password：最受欢迎的密码管理器究竟值不值得用？ 密码被填入，随即又被撤回 显而易见，关键在于稍微打开存放密码的数字保险箱，让 AI 智能体只能取用自己所需的那一项，而不会危及所有其

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de Duet，我们每天都用它来工作。 我们基于三项原则构建了 Claude Duet，以指导该智能体的行为： 你的信息，以及他人在你连接的应用中分享的内容，都会得到谨慎处理，使用一个新的分类器在 Claude Duet 起草的消息发出前进行检查。 你始终掌控它代表你所做的事情。 Claude Duet 永远不会看到你的密码、浏览器 cookie、登录令牌或其他凭据。 Claude Duet 是全新的，但其背后的思考并非如此。2025 年，我们发布了安全可信智能体框架（在新标签页中打开），该框架将人置于控制地位，并将隐私和安全交互视为基本要求。此后，我们撰文阐述了为何单一防御措施不够（在新标签页中打开），以及为何模型内部的保护无法独立存在（在新标签页中打开）。我们还通过 Claude Managed Agents（在新标签页中打开）构建并运营企业用于在生产环境中运行智能体的基础设施，而 Claude Duet 同样将凭据与智能体分离。它建立在这项工作之上，增加了代表你行事的智能体所需的保护措施。本文将介绍我们新增的内容以及仍在努力的方向。 重要操作由你批准 在你离开时行事的智能体必须知

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该智能体可能误读消息，也可能错误判断事务的紧急程度。诸如订票之类的个人任务目前还不如职业任务可靠。 Duet与对应的Claude套餐共享现有的使用限额——Anthropic警告称，定期的后台检查和大量任务可能很快耗尽配额。 个人AI智能体的竞争 Claude Duet进入的是一个竞争日益激烈的市场：谷歌曾在5月发布了个人AI智能体Spark（现为Tasks），OpenAI则通过Dots自2026年9月起提供持续运行的智能体。Meta称其消费级智能体Muse在美国和加拿大拥有超过1000万用户。Manus最近也推出了个人AI智能体Cue，其中每个智能体都拥有自己的电子邮件地址、电话号码、数字钱包和自己的云计算机——这一思路与Anthropic专注于受控职业工作流的做法明显不同。 Anthropic未透露Duet何时在美国以外、尤其是在欧洲推出。要在欧盟使用，围绕目的限定、数据最小化和第三国传输的GDPR要求可能会变得相关——尤其是该智能体可能访问电子邮件、日历、发票、员工数据及其他敏感信息。Anthropic最近刚刚引入了新的使用政策，这些政策很可能也适用于执行操作的智能体。 （rie）

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pace 会告诉你原因（大多数情况下是未被优先考虑，有时则是确实不兼容）。你还可以选择要查看的 Neuron 编译器（neuronx-cc）和 Transformers 版本。 在撰写本文时，仅测试 Transformers 模型，且我们的选择仅限于文本生成和图文转文本模型。我们计划扩展到 diffusers、sentence transformers 以及其他 transformers 任务。 自行运行 选择一个模型即可查看如何运行它。该 Space 会列出模型测试所用的 Neuron 栈、需要在其上安装的软件包，以及实际运行的 run.py 脚本。该脚本遵循 TorchNeuron 公告中的配方：使用 from pretrained 加载模型，在需要时进行分片，然后使用静态缓存和 torch.compile(backend="neuron") 进行生成。 在配备该栈的 Trainium2（trn2）实例上，例如在 AWS Neuron Deep Learning Container 中，安装软件包，然后运行： 无需 torchrun：当模型分片时，脚本会自行启动 torch.dis

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日在一篇博客文章中首次公布。该公司还在 X 上发布了这一消息，并附上一长串合作伙伴名单：Muse（Meta）、Grok Bot（SpaceXSI）、Claude Duet（Anthropic）、ChatGPT Work 和 dots（OpenAI），以及 Perplexity。初期只有 Muse 和 Grok Bot 可以使用，预计将在未来几天内逐步部署。其他集成则宣布将在稍后推出，但未给出具体日期。 1Password 解释道：“许多客户告诉我们，他们希望使用这些新的个人 AI 助手来提高工作效率，同时也希望对助手能够访问的数据拥有更好的控制，并享有同等水平的信任和同样便捷的使用体验。” 让你的数字生活更安心 Bitdefender Premium Security 是一款欧洲网络安全解决方案，可自动保护你免受黑客和各类网络威胁的侵害。让你安心享受在线活动 赞助内容 网络安全产品正在促销 延伸阅读 1Password：最受欢迎的密码管理器究竟值不值得用？ 密码被填入，随即又被撤回 显然，关键在于稍微打开存放密码的数字保险箱，让 AI 智能体只能取用自己所需的内容，而不会危及所有其他

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底能跑什么，又能跑多快？ 纸面参数再亮眼，最终还是要落到实际的模型运行表现上。 我们可以先算一笔账：一个120B参数的大模型，经过FP4或INT4量化后，仅模型权重本身就要占用60-70GB的内存空间。乍看之下128GB的总容量还剩近一半余量，但大模型推理并不是把权重加载进内存就结束了。推理过程中，还需要预留足够空间存放KV缓存，同时系统本身、开发工具，以及其他后台任务也会占用一定的内存资源。 这就是传统“大显存显卡路线”最大的尴尬所在。一张消费级旗舰卡，比如RTX 5090，显存也就32GB，带宽倒是快（接近1.8TB/s），可60多GB的模型权重根本装不进去，要么靠内存和显存之间来回交换，速度直接掉一个数量级；要么只能退而求其次跑7B、14B这种小模型。 统一内存的价值，恰恰在这一刻彻底显现。这128GB不再是CPU和GPU各自为政的碎片化存储空间，而是一块连续、完全一致的共享内存池：模型权重直接驻留其中，KV缓存在这里自由生长，系统后台任务也能并行运行，全程彻底告别了传统架构下显存与内存之间反复拷贝数据的额外开销。 对于120B参数级别的大模型而言，这是一次真正的体验跃迁，它第一

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将所请求包版本的来源证明与更早版本的证明进行比较。如果某个包此前具有 SLSA 证明，而新版本缺少这些证明，防火墙就会阻止下载。GitHub 在 Package Firewall 的设置文档中解释说，此类缺失的证明可能表明发布流程已被攻破。 包访问必须经过防火墙 防火墙位于客户端或内部注册表与上游包源之间。为使规则生效，编码智能体和 CI/CD 主机等必须通过该服务发送其请求，而不是直接访问公共注册表。GitHub 在此既检查对包列表的元数据查询，也检查实际的下载。若发生误拦截，用户可以申请例外；据 GitHub 称，该流程类似于其他 Advanced Security 功能的例外程序。 广告后继续阅读 在公开预览期间，该服务免费。对于正式运营，GitHub 宣布将采用类似 GitHub Actions 的按用量计费方式。公告未提及正式可用时间或具体价格。GitHub 希望在预览阶段扩展底层基础设施，并根据客户需求补充更多功能。 GitHub 早在六月就已宣布对 npm 中的安装脚本实施更严格的规则。随着 npm 12，来自依赖项的脚本不应再自动运行，而只能在明确批准后运行。 (fo)

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enAI ChatGPT Work 与 Dots、Anthropic Claude Duet、Grok Bot 及 Town 等主流 AI 智能体。 官方表示随着 AI 智能体逐步承担订餐、购物、订票、整理资料等任务，账号登录成为其执行任务的关键环节。但若直接把密码交给智能体，用户将面临凭据被模型记忆、泄露或滥用的风险。 1Password 的新方案试图在“授权 AI 办事”与“守住密码安全”之间建立一道隔离层。具体流程为：在 AI 智能体遇到登录页面后，会先通过独有的数字密钥向 1Password 证明自身身份。 用户随后会在自己的设备上收到通知，看到智能体请求使用哪个账号凭据、用于什么任务，并自行选择批准或拒绝。用户批准后，1Password 直接将用户名、密码或一次性验证码填入登录表单；登录完成后，智能体即可继续执行任务，但密码始终留在 1Password 保险库中。 1Password 强调，智能体不会获得整个密码库的访问权限，未被明确授权的其他密码仍受端到端加密保护。这一机制类似于为 AI 增加一道“双重验证”：用户掌握最终批准权，智能体只获得完成特定任务所需的临时登录能力。

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服务的群体，恰恰可能是最需要这些能力的人。Anthropic一直以专业领域为目标，而Duet虽然定位具体，却非常符合这家公司的一贯风格。 Claude Duet围绕Opus 5.5设计，该应用旨在简化你的日常运营。与Claude本身类似，Duet允许你连接工作中使用的软件，并会持续寻找需要你关注的事项。这意味着你可以连接Gmail、日历、Slack以及数千款其他工作和生产力应用。 与其他智能体工具一样，Duet是一个主动型助手，会帮助你优先处理它认为最重要、最值得你首先关注的事项。Duet的“主动”之处在于，你不必总是提示它为将来的事情做些什么；它会通过查看你的工作应用来评估并汇总你需要了解的信息。它也会做相反的事，告诉你哪些事情可以稍后再处理，以便你专注于更高优先级的任务。 更多来自CNET的内容 Anthropic表示，Claude Duet会优先保护你的隐私。至少是在AI工具所能做到的范围内。它设有专门的安全协议和措施，确保敏感信息不会外泄，除非你希望如此。Duet会自动拒绝高度敏感的信息，例如信用卡号、身份信息等。对于其他敏感信息，例如健康和财务信息，Duet会在发送任何内容之

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，”1Password 表示。 “无论你拥有一个还是多个个人智能体，1Password 都能与之连接，让它们在不查看你密码的情况下开展工作，”该公司补充道。 起步阶段，1Password for Agents 可与 Meta Muse 和 SpaceXSI 的 Grok Bot 配合使用。该公司还将在未来与 OpenAI、Anthropic 以及名单上的众多其他合作伙伴推出更多集成。 今天我们宣布推出 1Password for Agents 平台，并与 @Muse、SpaceX Super Intelligence Grok @Bot、@AnthropicAI 的 @Claudeai、@OpenAI、@TownAI、@Browserbase、@Browser use、@heydana ai、Instinct、@usekernel、@Perplexity ai、@tryramp、@Tomo 和 @wajo ai 等公司合作，还有…… pic.twitter.com/505moAiIfO—— 1Password (@1Password) 2026 年 10 月 22 日 用你的 Appl

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包括主机操作系统、虚拟机监控程序、基础设施管理员、云服务提供商和 Cohere 运营人员，均无法读取受保护工作负载的内存。 由于敏感的应用负载会端到端加密后传输至机密环境，其内容在穿越中间基础设施时也始终受到保护。 因此，这种保护同时覆盖两个方面： 将敏感请求内容传输至机密环境的路径 执行推理的环境 这一区别很重要。仅有机密执行环境并不能防止明文在请求路径的其他环节暴露。 保护边界之外的部分 一个有用的威胁模型还需要说明它不保护什么。 保护什么。 保护。 机密计算并不声称能够阻止所有可能的攻击。 物理攻击与侧信道攻击 某些物理攻击与侧信道攻击仍处于保护边界之外。例如，即使不直接读取受保护的内存，攻击者也可能通过时序或其他共享硬件行为间接推断出信息。 可用性 无法读取受保护工作负载的运营方仍可能停止、延迟或阻止其运行。 因此，机密计算本身并不能防止拒绝服务攻击，也不能提供可用性保证。 应用层漏洞 在机密环境内运行的软件仍然需要是安全的。 提示注入、不安全的工具使用、授权错误、应用程序漏洞以及其他软件层面的风险，并不能仅仅通过将应用程序置于机密计算硬件中来解决。 可观测元数据 受保护应用负

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快的集合通信 张量并行推理有相当一部分时间花在 all-reduce 等集合操作上。在交换机连接的集群上，我们一直在评估一个 Spark 优化的集合通信后端 RoCEnante，它可降低本地 AI 硬件上张量并行解码所典型的小消息、低并发、中等 rank 数量模式下的集合通信延迟。 该后端实现先进行全对全交换，然后进行本地归约。每个 rank 将其输入共享给其他所有 rank，然后在本地将输入相加。单个 GPU 内核协调交换和归约。 主要优势在于通信步骤更少。环形 all-reduce 通过多轮在相邻 rank 之间传递数据。这种方法直接与所有对等节点交换数据，避免了这种转发链。对于小消息和适中的 rank 数量，这可以降低延迟。 代价是数据移动更多。每个 rank 将其完整输入发送给每个对等节点，并自行归约所有输入。随着消息或 rank 数量（节点）增长，这种额外流量会变得更加昂贵，使得环形 all-reduce 的带宽效率越来越有吸引力。如果你需要支持高并发、更大的集群或环形拓扑，NVIDIA 集合通信库（NCCL）会表现更好。 图 1. 在交换机拓扑上使用 Qwen3.8-27B

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增强 使用以下功能连接系统和知识： 文件 API（在新标签页中打开），用于跨对话上传和引用文档 引用（在新标签页中打开），用于将响应建立在源文档之上 网络搜索（在新标签页中打开）和网络抓取（在新标签页中打开），用来自网络各处的当前真实数据增强 Claude 的知识 MCP 连接器（beta）（在新标签页中打开），无需编写客户端代码即可将 Claude 连接到其他工具 使用以下功能管理成本和性能： 提示缓存（在新标签页中打开），用于降低重复上下文的成本和延迟 批处理（在新标签页中打开），用于高容量异步工作负载 Claude Opus 5.5 的快速模式也面向使用 Google Cloud 上的 Claude 模型（Anthropic 托管）的客户正式可用。快速模式优先考虑速度，输出 token 生成速度最高提升 2.5 倍，适用于快速迭代、实时调试和交互式智能体等输出速度能带来更好用户体验的场景。输入和输出 token 价格分别为每百万 8 美元和 40 美元。 请在我们的文档（在新标签页中打开）中查看 Google Cloud 上的 Claude 模型可用功能的完整列表。 使用 Ant

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