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可能比地球上任何一家公司都要多。 皮查伊：我以前没从这个角度想过，但你这么说确实有道理。因此我们不仅拥有强劲的外部需求信号，还拥有来自谷歌自身的内部需求——作为一个处于前沿的企业，我们自身如何使用和采用AI。你可以亲眼看到能力前沿的进展，能够在脱离需求信号的情况下，以客观的方式去评估能力前沿的发展状况，看看性能曲线看起来如何，比如缩放定律（scaling laws）、新模型与旧模型的对比、我们能够解决的任务复杂度、以及内部的评测基准。 皮查伊：因此你可以获得第一手的直观感受，也能从研究突破中感受到：比如Gemini 5.0会不会比目前的Argon好得多？答案是肯定的。所以你在技术栈的各个层面都能获得这些信心信号。此外，我们还在签署拥有长期承诺收入的耐久合同。这绝不仅仅是盲目的希望，我们有实际的业务订单作为支撑。把所有这些因素综合起来，你就会以一种负责任且纪律严明的方式全力投入，而这正是我们正在做的。 主持人：听你满怀信心地谈论这些信号令人印象深刻，我相信这些判断。但与此同时，人们也在试图应对各种担忧——比如Corey的变动，比如对新云（NeoClouds）的担忧，对这些基础设施融资的担

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组织对其进行定制。” 瑞典RISE研究所高级研究员Johan Linåker强调了开源对政府的重要性。他说：“开源使政府能够共享基础性的数字公共基础设施组件和技术，即便它们在政治高层并不一致。”他举出了政府共享政治贿赂等信息为例。 Robinson还谈到了AI如何改变软件工程师的角色。他说：“AI已经彻底改变了软件开发的实践。如今我们有很多非传统开发者；他们并非科班出身的软件工程师，却能借助这些智能体轻松编写软件、定制各种东西。” AI智能体这一话题也得到了深入讨论，发言者表示，开源技术有助于智能体工作负载在安全边界内安全地连接工具、数据和其他智能体。 GitHub 10月的数据显示了AI智能体的增长：如今每三个pull request（对代码变更的审查）中就有一个涉及AI智能体，而一年前这一比例不足十分之一。 AWS高级首席技术专家Laura Tacho说：“事情发展得真的非常非常快。但我们的工具信任度并没有以同样的速度提升。”她援引数据指出，超过80%的开发者担心AI模型所产生数据的准确性。但她也援引数据显示，开发者表示AI帮助他们实现了创新并提升了软件质量。 图片：ChatGPT

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pic 用户删除可能已暴露的 API 密钥、生成替代密钥，并检查使用记录中是否存在未经授权的请求或意外收费。Railway 还建议客户审查账户成员资格和访问日志，以查找可疑活动的迹象。 对于 GitHub 用户，Railway 建议检查登录记录、已授权应用、访问令牌、SSH 密钥和仓库设置，以查找未经授权访问的迹象。 该公司还发布了涵盖其他服务的指南，包括 AWS、Google Cloud、Stripe 和数据库。 Railway 在临时暂停后恢复部署 Railway 最初在调查该事件期间暂停了所有新建构建和部署，导致客户无法使用替代凭据部署应用。 根据其 10 月 23 日的状态更新，Enterprise、Pro、Hobby、Trial 和 Free 套餐的构建与部署均已恢复。不过，新客户注册仍暂时暂停。 Railway 还使现有的平台 API 令牌失效，并开始直接联系受影响的客户。该公司表示，预计将于 10 月 23 日发布初步事件报告。 此次攻击紧随其他安全事件之后 此次披露之前，开源 AI 编程工具 OpenCode 发生了类似事件。该公司本周早些时候报告称，攻击者窃取了属于其

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专用登录方式对企业 MCP 连接进行身份验证，包括需要密钥的 OAuth 客户端。（ 55334、 55859、 56001） 在受支持的远程 Bash 命令和 Zsh 快照会话中掩码凭据，包括来自自定义提供商的凭据。（ 54309、 54432、 56049） Amazon Bedrock 设置向导现已默认启用；当检测到凭据时，API 密钥输入项会与其他 AWS 登录方式归为一组。（ 56033、 56023） 缺陷修复 压缩失败不再在对话历史中留下部分摘要，后台压缩失败时会回退而不会发生 panic。（ 53932、 55581） 恢复会话时现在能找到已压缩的历史记录，并恢复已保存的线程设置，而不是用全局默认值替换它们。（ 54008、 55923） Windows 上的 HTTPS 和 WebSocket 连接现在使用已登录用户的 Negotiate 或 NTLM 凭据来处理代理身份验证质询。（ 55994、 56000） 当 -c 或 --config 出现在多个子命令层级时，CLI 配置覆盖项会被保留。（ 56022） 排队的提示词现在会等待待处理的权限选择完成后再继续。（

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verify 和 /code-review 找不到该嵌套包自身技能的问题 - 修复了 /claude-api 技能声称 ant beta:worker poll --on-work 会向命令传递跟踪上下文的问题 - 修复了 /claude-api 技能的 C 跟踪设置缺少来自云平台客户端的 span 的问题 - 修复了 /claude-api 技能声称发往 AWS 上 Claude Platform 的请求的 API span 无法加入调用方跟踪的问题 - 修复了在 PowerShell 中运行的钩子在钩子程序以代码 2 退出时未阻止的问题，以及在 Windows 上 "shell": "powershell" 的 PreToolUse 和 PermissionRequest 钩子在未安装 Git for Windows 时失败开放的问题 - 修复了某个 mod 的 turn.step 钩子通过别名（例如 haiku ）指定模型时， 每个请求都因模型错误而失败的问题：该别名现在会解析为其对应的模型 - 修复了从 claude.ai 同步的插件和技能在磁盘读取错误后被移除（有时是在会话中

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在 Google 的 TPU 或 Amazon 的 Trainium2 集群等系统中所见，完全可以在没有数据包交换机的情况下构建计算架构。 问题在于，有限的芯片间 radix 使得必须使用 2D 和 3D 环面拓扑，这些拓扑非常适合训练，甚至适合在密集模型上进行推理，但并不适合混合专家（MoE）架构，因为这些拓扑所需的跳数比全互联交换架构更多。这实际上正是 AWS 在 Trainium3 上转向类似 Nvidia NVL72 配置的交换架构的原因。 但只要有足够高的 radix，就可以通过将芯片直接相互连接来实现同样的全互联连接。与集群中任何 GPU 都是一跳连接，无需数据包交换机。然而，尽管 Mixx 尽可能避免使用数据包交换机，其理想的 scale-up 网络并不会完全无交换机。 除了 CPO 引擎外，它还在开发一种高密度光路交换机（OCS）。这类设备在 Google 的 TPU 集群中广为人知，用于调整 pod 规模并绕过故障加速器进行路由，就像电话交换机操作员会断开一个通话并接通另一个通话一样。 Mixx 面临的主要问题是当前这批 OCS 设备缺乏所需的密度。 “如今 OCS

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d in sequence. A ServiceClient holds the platform-level settings (execution role, model package group, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) output location, and optionally an AWS Key Management Service (AWS KMS) key and virtual private cloud (VPC) configuration, which you can also override per session) and starts a session. The ServiceClient instantiates a TrainingClient (training and checkpointing operations such as forward, forward backward, optim step, and save weights for sampler), whic

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响的决定之一，那样去思考它。所以我不知道有没有出现过什么具体问题。 我是说，我们显然遇到过 bug，也遇到过宕机，你知道，我讨厌这样，你知道，尽管我非常希望模型能做到百分之百的在线率，你知道，而且我觉得最近我们基本上已经达到了四到五个九，但在模型的发展历程中，当然，我们确实遇到过一些扩展性方面的问题。是的。GPU 市场，嗯，其实在那之前。所以你们底层用的是 AWS、GCP 之类的，所有这些云服务商。 13:30 你们也会买一些基础设施吗？不，我们稍微聊聊云容量吧。因为我觉得这其实变化很大。比如最初几年我们确实……我们几乎所有的容量基本上都来自超大规模云厂商的竞价实例和按需容量，主要是竞价容量，跑在各个不同的区域，你知道，最初用的是 AWS，但后来也用 GCP，随着时间推移。我们很早就开始从 Oracle 租一些容量，因为我们想要八卡 A100 和八卡 H100，而且我们拿到了非常好的价格。随着时间推移，我们又增加了几家云，比如做预留，但，但直到去年年底，我们的大部分容量仍然是竞价实例或一年期预留。竞价就意味着你当时当场租用。没错。是的。而且它还是可抢占的，这一点我们不得不应对。但，但它

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项目中，FDE（Forward Deployed Engineer，前置部署工程师）都深入理解现场的数据和流程，承担从工作流设计到评估、精度改善的全过程。在此过程中，我们发现了每接一个项目都要从零重复进行数据连接以及术语、判断标准整理这一课题。Aquarium正是将这类工作汇总为组织内可通用的基础。开发工作由Sakana AI中负责AI落地的ARE和FDE，以及在Palantir、Snowflake、Microsoft、AWS等公司从事数据基础和数据治理建设的成员共同推进。 Aquarium今后将继续扩充功能。我们还在推进开发能够吸纳运营中产生的修正与判断、随组织变化持续更新本体和智能体的机制，以及由AI辅助智能体构建本身的机制。 同时，Sakana AI的FDE将与客户共同反复进行构建与验证，从一个业务扩展到整个组织，不断扩大AI的应用。应用案例也将陆续介绍。 我们可根据您希望解决的课题和业务条件，提供导入与应用的咨询。有关Aquarium的详情及咨询方式，请参阅平台介绍页面。 Sakana AI 我们正在招募愿与Sakana AI共同开拓日本AI未来的人才。请参阅本公司的採用情報。

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举行的 Linux 基金会 AGNTCon+MCPCon 上发布，将于今年晚些时候向 Google Cloud 用户提供预览版。它将为每个 AI 智能体提供一个硬件隔离的 microVM，兼具容器的速度与沙箱的安全性。 还有谁提供智能体沙箱？ 当然，智能体沙箱的概念并不新鲜。E2B 和 Daytona 等初创公司向开发者提供此类沙箱（并支持在任何云上运行），AWS 也通过 Bedrock AgentCore 提供。 E2B 在 Firecracker microVM 中运行每个沙箱，这是 AWS 最初为 Lambda 构建的开源虚拟化技术。它可以暂停沙箱并保留其内存和文件系统，然后在大约一秒内恢复。Daytona 最初使用容器，但在 7 月增加了 microVM 沙箱。这些沙箱可以暂停整台机器，或将运行中的机器分叉为完全相同的副本。 AgentCore 也为每个智能体会话提供独立的 microVM。当智能体等待模型或工具调用时，AWS 不收取 CPU 费用，但内存会持续计费，直到运行时回收为止。这些会话最长可持续八小时。8 月，AWS 增加了基于 EC2 的运行时实例，可使共享会话保持

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Anthropic在尚未锁定长期收入的情况下，转头就在成本端签下了一张几乎不能反悔的天价账单，也就是前边提到的最高可达7500亿美元的算力包场合同。 怪不得华尔街都得为此倒吸一口凉气。 到底是谁在给谁打工？ 超6000亿美元远期算力与基础设施承诺，堪称Anthropic押下的超级赌注。 其中，Anthropic向谷歌云承诺采购的金额约为1110亿美元，亚马逊AWS约1100亿美元，微软约310亿美元。除了几家云巨头，它还通过Nscale、Lambda等供应商采购英伟达芯片算力，相关协议金额最高约860亿美元。 除此之外，围绕博通与谷歌TPU芯片的租赁安排，它又背上了超过1600亿美元的远期付款义务。这些主要合同之外，还有其他算力与基础设施安排，整体承诺已经超过6000亿美元。 不过比起大几千亿美元数字更狠的，是合同里的刚性付款条款。 路透社9月披露的文件显示，当时合计5180亿美元的承诺中，约八成属于不可撤销，或无论实际使用量多少都需要付款的安排。与谷歌、亚马逊的部分协议甚至要求，实际消费没达到约定金额，也得把差额补齐。 这样一来，这件事就显得非常魔幻了。 这就好比你开了一家网红餐厅，

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ne. Its tool description calls it a last resort. For long tasks I'd reach for it first. The model is yours. In practice that means an OpenAI key, an OpenAI-compatible endpoint, or AWS Bedrock with MODEL PROVIDER=bedrock. The docs also mention an Anthropic key, but the server code doesn't read it; on the OpenAI path, without OPENAI API KEY the agent tool fails. The default config it writes on first run uses gpt-4.1-mini, and on Bedrock that config model wins, so also set BROWSER USE LLM MODEL to

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ced coding model to date. We have also expanded how enterprises can deploy Devin, including a recent partnership with McKinsey & Company, a multi-year strategic collaboration with AWS, and availability in AWS Marketplace and the Databricks ecosystem. We believe the UK will lead the shift to autonomous software engineering becoming the enterprise standard. We’re investing in London for the long term, and we’re just getting started. We’re hiring in London across engineering, go-to-market and opera

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cupations, with workers grouped according to high and low AI exposure. The dashboard was built in collaboration with ADP Research, a New Jersey-based, data-driven institute that draws on anonymized payroll data from its parent company. “We dive into very specific sections of the labor market to see if we can start seeing early indications of how AI is actually affecting people’s work on a day-to-day basis,” says Bharat Chandar, the Lab’s research director for AI economics and policy and coauthor

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参与了构建 Flint 的每一个环节，从预训练到后训练和推理。 Recursive 表示，Eureka 的贡献包括更稀疏的模型结构、低比特训练（使 Flint 缩小了 71%，而质量几乎没有损失）以及自定义内核——即加速底层计算的专用程序。 Recursive 没有说明 Eureka Machine 为其研究人员节省了多少时间，但它并非唯一一家借助 AI 开展研究的公司。OpenAI 上个月表示，截至 8 月中旬，其 AI 智能体每对应人类研究员的一个工作日，就会记录 3.1 个工作日。 如果 Recursive 的押注奏效，每个新模型都应能承担更长时间的工作而无需人工帮助。该公司此前告诉 TechCrunch，其 6 月与亚马逊云服务（AWS）达成的 4.1 亿美元算力协议“与其说关乎员工人数，不如说关乎智能体数量”。 Socher 对《连线》表示，更长期的目标是让 Eureka Machine 实现完全的递归自我改进，由人类监督整个过程，并能在出现问题时将其停止。Recursive 表示，每个新模型都应让 Eureka Machine 成为更好的研究者，帮助它更快地构建下一个模型。

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帮助那些正经历他们曾经经历的家庭的机会。Rick 哭了，回电给主席，并接受了。 “我们今天服务的家庭，他们的故事就是我的故事。” — Rick Whitted，U.S. Hunger 总裁兼首席执行官 担任该职位六年多来，这种个人联系始终是 Rick 领导力的核心。 从数据请求到直接探索 U.S. Hunger 最初是通过由 Kat Esser 主持的一场 AWS Social Entrepreneur Accelerator 活动了解到 Quick 的。Rick 看到了直接探索组织数据的机会，可以随着问题的出现而跟进，而不必每次都要求技术团队重新提取数据。 首席技术官（CTO）Ezekiel Brooks 通过让 Rick 访问 Full Cart（U.S. Hunger 的食品援助项目）的核心数据集，帮助实现了这一点。Full Cart 将捐赠者资助的食物直接送到有需要的家庭手中。Quick 给了 Rick 按自己的节奏探索信息并提出后续问题的空间。该组织的数据成了他的沙盒。 数据来自 Impact Manager，这是 U.S. Hunger 专有的基于云的数据平台，支持其食品援

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Monster Hunter Wilds] Random stability issues [5204023] Nvidia GeForce Graphics Driver 576.02: Fixed Gaming Bugs [Fortnite] random crashes during gameplay [5171520] [Star Wars Outlaws] Application will freeze after leaving the game idle for 5+ minutes [5191099] Game stability issues when playing games with DLSS Frame Generation + GSYNC [5144337] [Monster Hunter Wilds] Crash after accepting quest with DLSS-FG Enabled [5087795] [InZOI] Game crashes with error "GPU crashed or D3D Device Removed" [5

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which is where LiveKit comes in. An early false start Acuity Health initially built agents on a popular low-code provider, not for lack of technical skill but to move fast. The flaws showed up quickly. The low-code platform was rigid: any scenario it hadn't anticipated meant a time-consuming workaround. It was also a black box in critical ways — offering no visibility into an agent's context window made debugging nearly impossible. The team looked to the provider for help working through these

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P additions are a game changer and will be the path forward for IonQ’s Product Security team to further operationalize Claude Security.” “Claude Security found a number of logic flaws that none of our other tools had caught. Once we wrote our own risk policy into the threat model, focusing on what external users can actually reach, the findings matched how we prioritize instead of only a severity score” “Claude Security found many material issues that a traditional pen test conducted at the same

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OpenAI models helped researchers—operating as part of our Patch the Planet initiative—discover critical security flaws in PHP, an open-source programming language used to run an estimated 70% of websites. Over the past two months, we led a coalition of maintainers, researchers, and security providers to prepare fixes and protections ahead of disclosure. This duration was necessary because the fix was quite intricate and required a major change to the PHP engine. Every site using PHP can now safe

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