搜索“GitHub”

些事情真正重要。我们列出了两组行动：你应该立即做的事情，以及你应该在 30 天内完成的事情。采取这些措施可以显著巩固公司的安全态势，并抵御我们今天和未来所看到的威胁。 保护你的企业环境 以下是一些你可以采取的、投入最小的改动，用以防范最常见的攻击。 立即，你应该： 在你的企业账户上强制要求抗钓鱼 MFA 和设备绑定登录，从 Google Workspace、GitHub、你的云服务提供商和你的身份提供商等高风险账户开始。使用通行密钥或硬件安全密钥，而不是短信验证，并且只允许从受管理的设备登录。抗钓鱼 MFA 是你可以实施的最简单、最有效的安全控制措施之一，它能确保即使员工在钓鱼攻击中上当受骗，其账户也不会被攻陷。 审计你的面向公众攻击面。让编码智能体扫描你的公共域名，了解你的系统暴露程度。假设任何公共系统都已被拥有前沿模型的攻击者盯上。 为员工部署密码管理器。密码复用仍是最常见的攻击途径之一。密码管理器还有一个额外好处：只在正确的域名上填充密码，从而帮助防范钓鱼攻击。 为所有员工部署信誉良好的广告拦截器。Binance 的攻击链始于一名工程师搜索 AI 编码工具并下载了被篡改的安装程序

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（Hinglish）的方式回答后续问题。 这一需求在印度金融服务和公共部门工作流中很常见，这些场景往往需要将了解你的客户（KYC）表格、水电费账单及类似文件数字化。Amazon Bedrock 上的 Kimi K3 可以直接读取并推理图像，包括包含多语言文本的图像。它提供了一种无需单独的 OCR 或翻译服务的潜在解决方案。 前提条件 本示例的完整源代码可在 GitHub 上获取。 在 GitHub 上. 要跟着操作，你需要： 一个 AWS 账户. Python 3.11 或更高版本，并具备互联网访问权限以安装所需的 所需的 PyPI 包。. 以下 IAM 策略授予足够的访问权限。请将占位符替换为你的 AWS 账户 ID：有关权限的更多信息，请参阅在 Amazon B 中运行模型推理的前提条件。 AWS 命令行界面（AWS CLI） 已安装，并具备 凭证 配置了足够的 AWS Identity and Access Management (IAM) 权限 通过印度推理配置文件调用 Kimi K3 模型。 例如，要通过印度地理推理在孟买区域使用 Kimi K3，以下 IAM 策略授予足够的

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AI 驱动交互信心的不自然停顿。 实时转写： Ink 提供实时转写，并具备智能轮次检测，适用于坐席辅助工作流。 多语言支持： 以一致的音质和自然的韵律，用超过44种语言为客户提供服务。 可扩展的基础设施： 在高峰时段应对流量激增，同时不降低语音质量或增加延迟。 通过将 Amazon Connect 的全渠道编排能力与 Cartesia 的实时语音 AI 相结合，你可以自动化复杂的客户交互，同时保持自然、响应迅速的体验，从而建立信任与忠诚度。 快速开始 准备好构建超低延迟的语音 AI 应用了吗？以下是后续步骤： 通过 SageMaker JumpStart 部署 Sonic： 在 SageMaker JumpStart 模型中心搜索“Cartesia”，几分钟内即可部署一个实时端点。 试用 Cartesia API： 请参阅 Cartesia 入门指南。 Cartesia 入门指南无需搭建基础设施。 探索参考架构： 访问 Cartesia GitHub 仓库 ，获取示例笔记本、部署模板和集成示例。 联系团队： 联系团队： AWS Marketplace 上的 Cartesia. 关于作者

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扩展的 GPUDirect RDMA。 传输生命周期与恢复. 确保每种硬件传输在真实设备上妥善处理初始化、拆除和错误恢复，使 RDT 在强化学习和解耦式服务等动态工作负载中，随着 actor 的扩缩容或重启而可靠运行。 经过验证的配方与可观测性. 使云和硬件提供商能够发布经过验证的部署配置、对高吞吐量工作负载进行基准测试，并呈现清晰的诊断信息和传输指标。 范围 核心调度与放置逻辑仍保留在 Ray Core 中，而 SIG Accelerator 负责定义 Ray 中加速器的插件接口、CI 测试和成熟度分级。硬件厂商和云提供商贡献并维护各自的设备插件、传输层以及新 SKU 的零日支持，而框架作者和机器学习从业者则让我们的路线图立足于真实工作负载需求。 参与其中 无论你是在构建新的加速器集成、在 Ray 上运行大规模训练或推理，还是提供云和 CI 基础设施，我们都邀请你参与其中！ 在以下平台加入讨论： Ray Slack. 参加我们的社区会议，讨论提案、审阅路线图优先级并分享工作负载反馈。 查看与加速器相关的开放 议题 以及在 Github 上提交 PR 并向上游贡献。 /row /row

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Base 8B LLaDAModelLM GSAI-ML/LLaDA-8B-Base LLaDA-8B-Instruct 8B LLaDAModelLM GSAI-ML/LLaDA-8B-Instruct LLaDA-1.5 8B LLaDAModelLM GSAI-ML/LLaDA-1.5 快速开始 安装 dInfer git clone https://github.com/inclusionAI/dInfer.git cd dInfer pip install . 要将其与 vLLM 后端一起使用（适用于 LLaDA 和 LLaDA-MoE），请安装 vLLM。 pip install vllm==0.10.2 要将其与 SGLang 后端一起使用（适用于 LLaDA2），请安装 SGLang。 pip install sglang==0.5.3.post1 转换为 FusedMoE（仅限 LLaDA-MoE） 要运行从 HuggingFace 下载的 LLaDA-MoE 模型，我们需要先将其转换为 dInfer 支持的格式。dInfer 提供了一个用于格式转换的脚本 tools

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Yan, K., Liu, X., Wu, X., Hu, J. “连接时间与频率：面向不规则多元时间序列预测的联合建模框架。”ICML，2026年。https://arxiv.org/abs/2602.00582 [9] 第二届ICML结构化数据基础模型研讨会（FMSD），2026年。https://icml-structured-fm-workshop.github.io/ [10] Thumm, D. 等。“基于先验数据拟合网络的时间序列因果基础模型。”ICML 2026 FMSD研讨会，2026年。 [11] Roschmann, S. 等。“TiViT：隐藏于预训练视觉Transformer中的分类时间序列表示。”ICML 2026 FMSD研讨会，2026年。 [12] Rezaei Balef, A. 等。“表格基础模型是学习规则还是记忆样例？”ICML 2026 FMSD研讨会，2026年。 [13] Cannistraci, I., Vogt, J.E. “表格基础模型实际上是浅层的。”ICML 2026 FMSD研讨会，2026年。 [14] Ghoroghchia

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联呈现异常标记，并为你提供每个工作负载的检测事件和恢复操作时间线。 视频 1：演示在 Kubernetes 上使用 Slurm 的 NVIDIA Recovery 全流程，从环境搭建和作业配置，到作业失败、自动恢复与归因 NVIDIA Recovery 已在 dsx-ai-factory/NVIDIA-Recovery 采用 Apache 2.0 许可证的 GitHub 仓库。让首个工作负载进入恢复流程需要三个步骤： 安装该 chart。NVIDIA Recovery 通过单个 Helm umbrella chart 部署。它附带一个捆绑的 MySQL 子 chart，因此你可以在本地运行快速入门，而无需预置数据库或物理 GPU。对于生产环境，请将该 chart 指向托管 MySQL 服务。仓库中的 operator 部署指南涵盖了这两种路径，以及 Kubernetes、Helm 和 Slurm 的当前版本要求。 验证你的信号。将图表指向你现有的 Loki 或 Victoria Logs 端点以及你的 Prometheus 抓取目标，然后在首次运行工作负载之前运行日志摄取配置器。它会根

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erator vr200 --os ubuntu --intent training 对于上文所述的 Dynamo 推理变体，以下命令可生成 recipe： aicr recipe --service rke2 --accelerator vr200 --os ubuntu --intent inference --platform dynamo 你可以在 GitHub 上关注进展、审阅代码或提交 issue： NVIDIA/go-nvml NVIDIA/go-nvlib kubernetes-sigs/dra-driver-nvidia-gpu 关于作者 关于 Mark Chmarny Mark Chmarny 是 NVIDIA DGX Cloud 组织的一位首席云架构师，专长于大规模分布式系统、容器编排和 GPU 加速计算。他专注于基于 Kubernetes 的 AI/ML 平台、高性能 GPU 集群，以及用于训练和推理的多云基础设施。 查看 Mark Chmarny 的所有文章 关于 Yuan Chen Yuan Chen 是 NVIDIA 的首席软件工程师，负责为 AI 构建云

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团队希望帮助值班工程师快速识别哪些信号需要关注，并附上恰当的上下文。 当告警到来时，分诊涉及一系列熟悉的人工步骤：查看 Amazon CloudWatch 中的近期日志，检查 Amazon OpenSearch Service 中的应用级追踪，查看 Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）任务状态，并将症状与 GitHub 中的内部运行手册进行交叉比对。 Amazon CloudWatch，检查 Amazon OpenSearch Service 中的应用级追踪， Amazon OpenSearch Service，检查 Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS） 任务状态，并将症状与 GitHub 中的内部运行手册进行交叉比对。这为工程师提供了所需的信息，但也表明，随着更多服务接入，将需要进行大量重复性的上下文收集工作。 团队识别出两个可以通过主动投入获益的领域。第一，相同的日志查询、健康检查和运行手册查阅会在每次事件中重复进行。第二，分诊的深度和速度可能因值班工程师对受影响服务的熟悉程度而

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图像作为查询的路径。 一个带有 Web Search 连接器和托管知识库目标的 Amazon Bedrock AgentCore Gateway。 Python 3.10 或更高版本以及 Jupyter，用于运行笔记本。 Docker，前提是你调整 notebook 03 中的部署方案，将智能体托管在 AgentCore runtime 上。 示例代码来自 GitHub 仓库. 解决方案演练 以下各节按查询使用系统的顺序介绍系统的各个部分。我们先从零件语料库和专家智能体开始，然后介绍路由、确定性评分、助手使用 Nova Multimodal Embeddings 的两种方式、生成正式文档的固定链，以及部署到 AgentCore runtime。 完整代码示例是 GitHub 仓库, 中的五个 Jupyter notebook，每个 notebook 均可独立运行。这些 notebook 从 mei core，同一文件夹中包含智能体和工具模块的自包含副本，并且它们包含各自的零件数据、图表裁剪图和评估查询集。你可以在笔记本中运行本文中的每个代码片段，而无需其他应用代码。 构建零件语料库 示

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，并且 追踪 是 OpenTelemetry。智能体通过 A2A作为客户端和主机，以及前端通过 AG-UI. 托管于 Foundry 为其在 Azure 上提供了一条有文档记录的部署路径。 问题在于：微软的 支持政策 仅在统一支持协议下为客户的 Agent Framework 问题提供支持，且仅当问题源自 Azure AI 服务时；其他用途视为开源工具，在 GitHub 上提供支持。持久执行是 Durable Task 扩展；未记录其他引擎。Python SDK 未记录实时语音功能。许多 Foundry 托管的工具（如浏览器自动化）被标记为预览版或实验性，其代码沙箱为 beta 版。Python 与 .NET SDK 之间的能力和发布状态有所不同。 适合那些模型、托管和支持合同已经采用 Azure 和 Microsoft Foundry 的团队，或者正从 Semantic Kernel 或 AutoGen 迁移的团队，或者需要在 Python 和 .NET 上使用同一个智能体框架的团队。 6. Strands Agents：如果你基于 AWS 和 Amazon Bedrock 构建 S

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asured] 规模： 设计目标是在约 2.5 TB 的生产数据集上支持约 100 个并发 PR 分支 兼容性： CI 套件在 Lakebase 上运行，与 Aurora 相比“没有重大兼容性问题”/性能相当 采用情况： 推广到各团队的 60 到 70 名开发者 开发者评价： “以前我们必须物理复制数据，这些复制任务要花费数小时，并且经常在各种 CI 平台（github actions、circle ci 等）上遇到网络和其他瓶颈。我们在寻找一种解决方案，在数据离开我们的 VPC 时也能满足我们的安全和合规要求” 在 CI/CD 中使用 Lakebase 分支的最佳实践 每个 PR 一个分支，从持续同步的 main 分支创建。 始终设置 TTL。 将过期视为必需项，而非可选项。使其与 PR 或测试运行通常持续的时间相匹配。 创建新分支，而不是保留旧分支。 如果 PR 需要更新的数据，请从 main 创建新分支。这只需几秒钟。 让计算资源缩容到零。 大多数已配置的分支在任何给定时刻都处于空闲状态。 为流水线使用服务主体和短期 OAuth 令牌， 人员则使用 SSO。 监控每个分支的存储使

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I 进入不同领域会发生什么？ 见证智能组织落地实践 我们还将探索前沿议题，包括递归自我改进（RSI）——即 AI 系统无需人工干预即可提升自身能力，以及 AI for Science（AI4S），届时将有会议探讨 AI 如何重塑生命科学、科学研究和药物研发。在 6,000 平方米的展区内，参观者可以亲身体验我们的全栈 AI，并通过现场演示了解 AI 如何融入日常工作流程，以及人与智能体并肩协作时的样貌。 📌 锁定活动门票。 📌 保存直播链接：X、YouTube 无限 OCR 2 来了，而且开源！ 我们升级后的 OCR 模型可以在固定内存占用下读取和解析几乎任意长度的文档。 一项名为 SR-SWA 的新机制可避免较长文档拖慢速度，因此随着文档增长，读取速度和内存占用几乎保持恒定。 它在 MPDocBench 和 MarathonDocBench 上取得了最先进的结果。 了解更多：GitHub | Hugging Face 对百度最新进展有疑问，或希望我们下次报道某些内容？欢迎留言或私信我们！ 在下期汇总之前，欢迎在 LinkedIn 和 X 上关注我们，了解我们最新的 AI 进展与创新。

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ktop 的 Code 标签页或网页启动的 /code-review ：云会话和 claude remote-control 会话现在会显示发现卡片，而非纯文本列表 - 改进了大型仓库上的 /diff ：每次刷新通常少运行一条全仓库 git 命令，且当 git 较慢时刷新间隔会拉长 - 改进了 /ultrareview 时显示的消息， 云会话或云代理找不到 GitHub 远程仓库时：现在会提示在 https://github.com/new 创建仓库，并且 /ultrareview 不再建议使用会被 gh 拒绝的 gh 命令 - 改进了 SSL 证书错误提示，会指出可能的原因，其中包括服务器遗漏中间证书，并给出每种原因的修复方法 - 更改了自动模式：不含 "$defaults" 的 autoMode.allow 列表不再移除针对计划任务提示的内置规则 - 更改了 Team 和 Enterprise 登录的服务器托管设置：从 Anthropic API 获取的设置现在无需批准提示即可应用，而无法验证的已存储副本会被拒绝 - [VSCode] 新增从聊天面板登录 Claude apps g

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在我们确信大多数用户已迁移到 V3 之前，我们不会停止对 V2 的支持。 企业支持 Pydantic 本身仍保持开源。其许可证、发布版本、文档和问题跟踪器仍对所有人开放。 有些团队需要的不止这些。你可能仍在生产环境中运行 V1 且尚无法迁移，或者你希望获得迁移到 V3 的规划帮助。 针对这些情况，我们提供 企业支持：直接联系 Pydantic 工程师、24/7 优先支持，以及与你运营方式相匹配的 SLA。 你的协议将界定我们覆盖的发布线，以及当某个漏洞影响其中一条发布线时我们如何与你协调。 联系我们 来讨论你的团队需要什么。 对路线图有疑问或反馈？欢迎在我们的社区 Slack 中加入讨论，或在 GitHub 上发起讨论。 Slack 或在 GitHub 上发起讨论。 GitHub. 在 Google 搜索中查看更多来自 Pydantic 的内容 将 Pydantic 添加为首选来源，以便更容易找到我们的最新文章。 在 Google 上将 Pydantic 选为首选来源（在新标签页中打开） 准备好看看你的智能体实际在做什么了吗？ 免费开始 免费开始 联系我们 联系我们 探索我们的开源包

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） 腾讯 AI Lab 又一核心骨干去向确认！“王者绝悟”前技术负责人叶德珩加入字节 Seed 10月29日消息，近日，前腾讯 AI Lab R4 部门合伙人、“王者绝悟”技术负责人叶德珩（Deheng Ye）在个人主页更新了职业信息，确认已加入字节跳动 Seed 团队，担任研究员，从事基础模型（Foundation Models）相关研究。叶德珩在托管于 GitHub Pages 的个人主页中写道：I am a Researcher at ByteDance Seed working on foundation models.即“我目前是字节跳动 Seed 团队的一名研究员，从事基础模型研究”。 页面列出的工作履历显示，他于 2017 年至 2026 年供职腾讯，2026 年起加入字节跳动。（AI前线） 李亮再次回应红果App 10月29日，抖音集团副总裁李亮发文称，短剧与传统影视剧没有本质区别，主要差异在于载体和表现形式，并不存在孰优孰劣。他以单集时长为例表示，如果短剧改为45分钟或90分钟一集，与电视剧、电影的区别并不大，核心仍在于内容质量。 李亮认为，短剧发展时间相对较短，但在

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度同时完成Frontier评估并具备部署就绪能力。 7月的公告称，该人才队伍在设计上不依赖特定模型和云平台，其团队会将组织的背景信息融入客户所选择的任何技术栈中。Cognizant的人才提升漏斗从覆盖数十万名员工的广泛AI素养技能培训开始，经过结构化的AI-Bridge项目，最终达到40000名获得前沿模型公司直接认证的Frontier认证员工，这些公司包括GitHub Copilot、Google Gemini、Anthropic的Claude和OpenAI的Codex。 Cognizant还表示，其在印度和美洲举办的Codex黑客松吸引了超过12000名参与者。 OpenAI合作伙伴网络中的角色 Cognizant表示，其是OpenAI合作伙伴网络中精选的高级合作伙伴之一。OpenAI官网上关于Cognizant的合作伙伴页面将其列为在全球范围内为客户提供服务的高级合作伙伴，服务领域涵盖金融服务、政府和公共部门、医疗保健和生命科学、媒体和娱乐，以及零售和消费品。该页面将AWS、Daybreak和Oracle列为项目合作伙伴，并显示Cognizant在OpenAI Partner S

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而言即实际系统或假设是否依赖于 ETH 成立。这将该结果框定为一项复杂性理论突破，其影响可能是间接的：ETH 被广泛用于条件性下界，因此反驳它可能会使许多困难性假设失效，但不一定意味着会立即产生实用算法。 一个技术上相关的讨论串指向了此前涉及 Levent 的自动化数学工作以及大模型定理证明实验，包括 Yang–Mills LLM 实验仓库：https://github.com/ethanwsussman/Yang--Mills-LLM-experiment。该评论者还提到 Levent 曾参与此前备受瞩目的数学工作，暗示 Anthropic 的成果可能属于 LLM 辅助攻克重大开放问题的更广泛模式，而非孤立的 ETH 主张。 另一位评论者认为，如果竞争对手能够扩展到“相当于一个国家的 GPU 规模”，那么这类成果的可防御性或“护城河”就很有限。其技术含义是，前沿数学发现可能日益受制于算力规模和推理预算——此处帖子声称在无人类输入的情况下输出了 1400 万 token——而非仅靠独特的算法优势。 技术性较低的 AI Subreddit 回顾 /r/Singularity、/r/Oob

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-TTS-Preview-0.6b 构建，并保持相同的 Transformers 推理接口。该仓库打包了检查点、44.1 kHz 神经音频编解码器、分词器、处理器和自定义代码。它也可以在没有参考音色的情况下生成语音。 TEXTTABLELAYOUT你的 PDF 解析器真的解析正确了吗？omni parse bench · 对文本、表格和布局评分 · 开源在 GitHub 上加星→赞助 新增语言包括阿拉伯语、芬兰语、印地语、印度尼西亚语、马来语、挪威语、葡萄牙语、俄语、瑞典语、泰语、土耳其语和越南语。 架构如何工作？ 该模型采用受 Fish Audio S2 Pro 启发的双自回归（DualAR）设计。根据技术研究报告，慢分支基于 Qwen2.5 0.5B 构建。它有 24 层、宽度 896，运行速度约为每秒 21.5 帧。每一步预测文本 token 以及第一个音频码本。 随后，一个浅层 4 层快分支并行预测其余 9 个码本。因此，顺序计算只发生在帧级别。 Edge0 如何为真实感进行训练？ 团队认为，词错误率（WER）和说话人相似度（SIM）忽略了节奏、停顿和时序。一个模型可以在两者上

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该行为，以及在事件需要紧急响应时，它是否给该案例分配了足够高的优先级以提醒响应人员。 记录在案的事件来自模型训练、评估和内部使用。其中一些是在监控系统存在之前、或通过独立调查发现的；另一些则被我们的监控器捕获，如今这些事件帮助我们检验更新后的监控器是否仍能检测出已知问题。其中若干事件已被纳入我们公开的错位披露，例如一起内部编码智能体 向公共互联网泄露了一个 GitHub 访问令牌. 我们还使用模拟攻击来测试过往事件可能无法捕捉的故障。在 OAI-repo 破坏 v2，智能体在执行普通编码任务的同时追求隐藏目标，例如禁用监控或部署未经批准的模型检查点；相关服务在评估环境中重建，因此我们可以检查攻击是否成功，而不会暴露真实系统。在 隐蔽沙箱逃逸，智能体会试图逃出沙箱，并禁用沙箱外的一个测试监控进程。在这两个模拟场景中，监控器都能看到智能体如何围绕其隐藏目标进行推理，但看不到为其指派该目标的指令。 对于这些模拟事件，我们使用合成转录文本，从而可以改变智能体描述危险动作的方式：这使我们能够测试当智能体为该动作给出看似无辜的解释时，监控器是否仍能识别出该动作。 下图展示了我们的监控器多久会将相关

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