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。 04 没有「简单问题」 对大多数人来说，OpenAI的训练沙箱很遥远。但这几起事件真正指向的，是一个离每个人都很近的问题，你交给AI的那句话，到底授权了多少。 越来越多人把邮箱、网盘、代码仓库和API密钥交给各种智能体，然后说一句「帮我查一下」「帮我处理一下」。在OpenAI的实验室里，这句话之外还有监控系统、红队、值班的审核员。而在个人电脑和手机上，通常只有这句话本身。 对开发者来说还有一层更直接的风险。过去推到GitHub上的密钥，要等专门的扫描工具来捡；现在，任何一个在执行普通任务的智能体，都可能把它当成「公开可用的资源」顺手用掉。 当然，没有必要把这些读成末日预言。那个查博主的模型最终没有找到答案，它从外面拿回的，只是一句「巴黎」。 危险不在它拿到了什么，而在它愿意走多远。 本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信geekparkGO 极客一问 已在虎嗅发表 1045 篇文章 本内容来源于网络 原文链接，观点仅代表作者本人，不代表虎嗅立场。 如涉及版权问题请联系 hezuo@huxiu.com，我们将及时核实并处理。正在改变与想要改变世界的人，都在 虎嗅APP[ ]]]

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の利用状況の分析も行える。 Build plugins for Claude - Anthropic プラグインには、外部ツールやデータにつなぐMCPコネクター、作業手順などをまとめたAgent Skills、またはその両方を含められる。申請ポータルでは、単体のMCPコネクターならリモートMCPサーバーを指定し、MCPサーバーとスキルをまとめたプラグインならGitHubリポジトリを提出する。 申請時には自動検証と安全性スキャンが行われ、開発者は審査の進み具合や修正の提案を確認できる。承認後は自分で公開時期を決め、公開後には製品別・バージョン別のインストール数、掲載ページの閲覧数、どの検索から閲覧につながったかを把握できる。 今後数週間で、ClaudeとClaude Codeでプラグインを探す仕組みも統一する予定。既存のスキルやMCPコネクターは引き続きディレクトリに掲載され、掲載済みのスキル、コネクター、プラグインを変更する必要はないとしている。 SlackのClaude Tagが個人コネクターに対応 Anthropicは9月24日、SlackのチャンネルにClaudeを参加させるCl

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思決定の背景を調べたり、部門をまたぐ検討事項や担当者、未解決の課題を整理したりする。 Codeで業務アプリを作成⁠、組織の管理下で実行 Codeは、作りたいアプリやダッシュボード、自動化の仕組みを自然言語で伝えると、Copilotが作成する機能。デスクトップに常駐するウィジェットから、チームで共有するクラウド上の社内アプリまでを想定する。AI開発支援ツールのGitHub Copilotと共通の基盤技術を使い、他の環境から隔離した実行環境（サンドボックス）で動作する。 作成したアプリの運用を支える仕組みとして、Microsoftは「Copilot Managed Runtime」のパブリックプレビューも開始した。組織専用のMicrosoft 365環境（テナント）内でコードを実行するための基盤で、Microsoftがホスティングを担い、IT部門がアプリを利用できる人や、接続できるデータ・サービス、運用状況を管理する。 この基盤では、CoworkやCode、Copilot Studioで作成したアプリを実行できる。Copilot StudioはAIエージェントや業務フローを作成・管理するツ

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js, Next.js. Alex Atallah [00:35:02]: Okay. Anjney Midha [00:35:03]: And yeah, built Window AI on top of it. The creator of Plasmo, like started contributing code to Window AI, in GitHub, and that turned out to be Louis Vicchi Alex Atallah [00:35:15]: Oh, you’ Anjney Midha [00:35:15]: Who is the founder of OpenRouter. Alex Atallah [00:35:17]: That’s right. You have told me this is how you met Louis. Yes. Anjney Midha [00:35:19]: Yeah. Alex Atallah [00:35:19]: Okay. Anjney Midha [00:35:20]: So, t

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l for video demos /𝚟𝚒𝚍𝚎𝚘-𝚍𝚎𝚖𝚘 [𝚍𝚎𝚜𝚌𝚛𝚒𝚙𝚝𝚒𝚘𝚗] It records a video demo of your web app with zoom-ins and voiceover. You can keep asking for changes until you're happy with the video. github.com/nilbuild/video… Here's a one-shot video it generated 👇 9:48 AM · Sep 19, 2026 · 25.4K Views 7 Replies · 14 Reposts · 231 Likes Counts After the leaderboard went live the counts stopped updating. I asked what was going on, and how this would cope if a lot of people voted. i am seeing "Counts unavailable. Retr

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ummary and a follow-up question. The next step depends on the answer to the last one, so there's no way to lay out the process in advance. The same goes for a support email, a new GitHub issue, or any request where you know the domain but not the task. For those jobs, you want to describe the goal in plain language, give the agent access to what it needs, and let it work out the steps as it goes. Until now, taking on a job like that in n8n meant fitting an open-ended conversation into a workflow

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control plane, and the subnets must be private. Install the Qumulo CSI driver using your preferred installation method. This example uses Helm: helm repo add qumulo https://qumulo.github.io/qumulo-csi-driver helm repo update helm install qumulo-csi qumulo/qumulo-csi-driver --namespace kube-system Verify the CSI driver pods are running before proceeding to mount: kubectl get pods -n kube-system -l app=qumulo-csi All pods should report STATUS=Running. If any pod shows Pending or CrashLoopBackOff,

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rt of that circle and, like, make projects with it would, immediately get, go viral. so like Swyx [00:16:55]: And you didn’t know who they are, right? They’re just some name on a, GitHub or Hugging Face somewhere. Anastasis [00:16:59]: Exactly, yeah. So I remember one of the first big viral moments of creative AI was, there was the neural style transfer paper Swyx [00:17:09]: Huh Anastasis [00:17:09]: That Swyx [00:17:10]: Something dreaming? Anastasis [00:17:11]: I think it was called neural st

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ったからです。 冒頭でも話したようにgrasysはエンジニアの裁量が大きいことが特徴で、その結果として一人ひとりが良いと思ったことは気軽に提案し、自分を含めたリーダーを交え、フラットに議論して検討できる環境があります。これは、私が入社した当時から変わらない雰囲気、もっと言えば、grasysのエンジニア文化と言えます。 話を戻して、現在の運用では、エンジニアがGitHubなどのリポジトリにコードをプッシュすると、Terrakube上で自動的にterraform planが走り、その実行計画の差分結果がレビュアーに通知されます。権限を持った承認者が確認し、承認（Approve）して初めてクラウドリソースに変更が適用される、という統制のとれたデプロイメントパイプラインが完成しています。 Policy as Codeで心理的安全性というエンジニアのガードレールを整備 ――承認フローをシステムに組み込んだことで、統制は取れるようになった反面、新たな課題などは生まれましたか？ 泉水: 課題というほどではないですが、承認フローの仕組み化と厳格化を進めた結果、「⁠承認者（承認権限を持つシニアエンジニア

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to submit and get your plugin published in the Claude directory: Single MCP connector: point to your remote MCP server; Plugin bundle: combine MCP servers and skills, host them on GitHub, and submit the repo. In Claude Code, plugins can also include LSPs, commands, hooks, and agents Whichever path you choose, the portal will guide you from submission to launch. You can: Auto-validate your plugin. Each submission is checked and safety-scanned as soon as you submit, so you catch issues early; Revi

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fitters、DICK’S Sporting Goods、Fanatics、Gap、Michael Kors、丝芙兰（Sephora）、Ulta以及Wayfair，支付环节则全面打通了Shop Pay、PayPal和Stripe。 出门差旅，即将接入Expedia帮你搞定行程；买菜补货，有Instacart随时待命；办公协同，Notion、Granola、GitHub和Box已经全部排队就绪。 为了让更多第三方接入，Meta还开放了开发者连接器平台。Alexandr Wang透露，平台开放不到一周，就已经收到了 1500多份 申请： 我认为这是一个极具时代意义的机遇，可以在一个新平台腾飞之际为其进行开发，到目前为止各方的反响非常热烈。 其实吧，这些都还好，软件OTA本来就快。 发布会末尾，小扎从口袋里，摸出了一个小「钥匙扣」。 是的，就这么小一只，随时能挂裤腰上。 不仅如此，Muse还将全面常驻Meta的智能眼镜家族。到了今年年底，Meta将提供超过100种AI眼镜选择。 再加上这次公布的仅重 100克 （相当于一副扑克牌重）、拿到IMAX Enhanced认证的Meta VR Gl

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tic Encoders,” Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics , 2026, 3251–3265. Dataset: Amazon Reviews 2023, https://amazon-reviews-2023.github.io/ Horton, John J., Filippas, Apostolos, and Benjamin S. Manning, “Large Language Models as Simulated Economic Agents: What Can We Learn from Homo Silicus?,” Proceedings of the 25th ACM Conference on Economics and Computation , 2024. Imas, Alex, Kevin Lee, and Sanjog Misra, “Agentic Interactions,” 2025. Availab

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ned on your examples can often perform as well as or better than a general purpose frontier model on specified tasks, often at lower cost and latency. Try LangSmith Fine-Tuning on GitHub and have your coding agent drive the fine-tuning process end to end by installing the smithtune skill from the repository. One of the biggest drivers of fine-tuning gains is data selection. With the launch of smithtune, it’s easier to connect that loop — from curated production traces in LangSmith to managed tra

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down University . How do you use AI? Tell us for a chance to be featured. 🔀 Switch - Drop any AI agent into your Slack, Teams, or Discord and put it to work. Runs local. Get it on GitHub ⚙️ Halo - Open-source framework for 3× faster Hugging Face model training 📽️ Dramagic - ByteDance’s AIGC platform for short dramas and video production 🩺 Scribe v2 Medical - ElevenLabs’ speech-to-text model for medical transcription Sponsored listing Australian PM Anthony Albanese revealed that an OpenAI agent b

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speaker labels }) resp = sm runtime.invoke endpoint( EndpointName=ENDPOINT NAME, ContentType=content type, Body=body, ) transcription = json.loads(resp["Body"].read()) The example GitHub repository uses a public-domain recording of the air traffic control (ATC) communications from US Airways Flight 1549, the 2009 “Miracle on the Hudson” emergency landing. It’s a real multi-party radio exchange with background noise, radio compression, and rapid callsign and frequency readouts. Those conditions m

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y gap. Example NV-Reason-CT run and output The following example loads NV-Reason-CT and runs a reasoning pass over a 3D CT volume. Checkpoints are available from Hugging Face. The GitHub repository includes inference scripts, training configurations, and post-training recipes. Output excerpt How NV-Reason-CT fits within the NVIDIA Medical AI ecosystem NV-Reason-CT is part of the NVIDIA Medical AI family of open medical AI models, designed to work together across the radiology pipeline: NV-Genera

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covers yes/no questions. Is the cluster setup properly? Is software installed? Is it up to date? Do utilities work as expected? It takes about 15 minutes to run. It’s available on GitHub or via {uv} pip install clustermax. The audit checks the configuration before we put it under load. It covers hardware inventory, software and firmware versions, GPU access, containers, scheduler configuration, networking, storage, health monitoring, and security. We check which components apply to the environme

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an end-to-end validation using NVCRE documentation to certify your GPU cluster before production workloads arrive. Contribute catalog entries, workload adapters, or tests via the GitHub repository to extend coverage for new architectures and inference workloads. Powered by NVIDIA Nemotron. AI-generated content may summarize information incompletely. Verify important information. Learn more A GPU cluster can pass every health check and still fail to run an AI workload. Even when every GPU, netwo

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水线。 用于视觉搜索的计算机视觉流水线。 人脸匹配集成。 在本文中，我们将介绍构建视频智能解决方案的架构和关键模式，该方案可接受自然语言问题并从视频内容中返回答案。该方案采用智能体式架构，在运行时决定调用哪些 AWS 服务。对于此前已分析过的内容，响应可在 1 秒内返回。新视频的首次分析需要 5–10 分钟，具体取决于视频长度和所需服务。完整实现可在 配套 GitHub 仓库. 我们并未为每种问题类型预先构建固定流水线，而是使用 Strands Agents SDK 创建一个单一的 AI 智能体，由它根据用户的提问来编排 Amazon Bedrock, Amazon Rekognition, 以及 Amazon Transcribe 。一家大型媒体和娱乐公司在 AWS Professional Services 的参与下采用了这一方案。借助该解决方案，他们的顾问可以查询已录制的探索会议内容，提取设计决策、行动项和利益相关方的立场。结果是：基于客户内部对每段录像分析师工时的前后对比（未经独立验证），在 200 多段长达数小时的录像积压中，人工审阅时间减少了约 80%。 解决方案概览 该解

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aluation to prevent retrieval of upstream solutions. Next Steps Explore the SWE-Serve leaderboard to compare model performance across inference-engineering tasks. Run SWE-Serve on GitHub to evaluate your coding agent on SGLang inference-engineering tasks. Read the SWE-Serve paper for the full qualification and evaluation-integrity process. Powered by NVIDIA Nemotron. AI-generated content may summarize information incompletely. Verify important information. Learn more An AI coding agent’s patch c

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