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TTS API请求中添加了“speed”参数0.85，使语音速度放缓，更符合自然语速。 6. 必须非常靠近麦克风说话 INMP441 麦克风灵敏度较高，但原始样本值在处理时未经过放大，而扬声器路径已预先设置了增益。问题修复：在触发检测和保存/转录音频之前，为每个麦克风样本添加了软件增益(MIC GAIN)，从而提升灵敏度，确保正常说话距离下的声音能够可靠采集。 本项目展示的内容 除了最终成果之外，这个构建还涉及多个嵌入式系统的基本原理，这些内容在高级教程中容易被忽略： - 手动配置 I2S 接口，用于录音(麦克风)和流媒体播放(扬声器)，包括原始 WAV 头部的构建 - 流式传输 HTTP 响应(分块传输编码)，并实时播放音频，而非缓冲整个文件 - 区分堆碎片化与总可用堆空间，明确它们是两个不同的问题 - 双核 FreeRTOS 任务设计，使用户界面在主任务因慢速网络调用而阻塞时仍保持响应 - 系统化的硬件调试方法——逐个隔离变量(线路、软件、电源或元件缺陷)，而非猜测 注意：在上传代码之前，请前往“工具”- “分区方案”，并将其更新为下方所示的选项。 本文编译自hackster.io

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见的图像和文本任务，也有可能整合不同类型的辅助信息。不过，这项工作仍需结合其具体数据、评价指标和实验设置进一步理解。从这些探索可以看到，Fusion Anything 的目标并不是用一个模型立即取代所有专用模型，而是尝试降低新任务的适配成本，让多模态融合能够更灵活地迁移到不同的应用场景。目前，这一方向仍有不少问题需要继续研究，包括模型的后训练、垂域适配、模态编码器的选择，以及如何将通用预测能力可靠地应用于真实的机器人系统。回顾整场报告，多模态融合研究涉及三个相互关联的层面：在表征阶段，如何兼顾不同模态的共性与个性；在决策阶段，如何利用证据评估预测的不确定性；在更通用的模型层面，如何让学到的关联模式适应新的模态组合和预测任务。这些问题尚未全部解决，但它们共同指向一个明确的研究方向：让多模态模型不仅能够整合更多信息，还能够更有效地利用信息，并在面对新的任务时减少重复设计和训练的成本。雷峰网 CNCC 即将召开，欢迎参会的研究者、学生，以及关注计算机领域前沿进展的读者加入我们的 CNCC 交流社群。 在这里，你可以认识同行、交流研究，分享招生信息、科研合作、约饭、投稿、组队参会等，寻找潜在的

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醒。我们已经在终端场景落地了一个导盲功能，视障用户过马路时，可以让模型持续观察红绿灯，在绿灯亮起时提醒。在做菜、家具组装等需要较长时间的场景里，Aura也可以持续观察用户操作，适时提供指导。比如做菜时，提醒你应该放什么佐料、加多少油和盐。 左林右狸频道：Aura是怎么同时处理视频、语音和文字，实现这种持续交互的？刘睿：底层还是以语言模型为基础，接入视觉和音频编码器，将视频、语音信息编码到隐空间，再跟语言模型的语义空间对齐。这样就可以利用语言模型原有的问答、推理和工具调用能力处理多模态信息。另一个关键是流式建模，我们把连续的视频流切成一个个时间片段，每段大约300毫秒或者500毫秒。信息实时进入模型，模型持续推理，同时参考此前输入的内容。这样一方面可以记住过去的视觉信息，另一方面可以根据用户意图，在未来的关键信号出现时及时作出反应。比如主动告诉你，“你看，今晚的晚霞非常好看。”只有实现连续的视频理解，交互才可能像人与人交流一样自然。 左林右狸频道：如果想让助手持续地看、听、说，现在最大的瓶颈是什么？刘睿：我认为还是模型能力不够。目前还没有哪个模型在沟通时能完全像一个活人，但GPT Liv

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ra的53.6%降至16.7%，最大推理努力降至4.3%；在Agents' Last Exam中等推理努力下比GPT-5.6 Terra高15个百分点而成本约三分之一，token效率超Claude Opus 5.5三倍，价格约为其四分之一。 3.竞争主线从“谁更大”转向“谁更会算账”，推动定价逻辑由按token计费向按任务计费延伸；Terra并非旗舰，最复杂编码任务仍需Sol或Astra，企业需建立模型分层策略。安全方面其达Preparedness Framework网络安全“Critical”阈值，间接提示注入防御率98.8%，高于GPT-5.6 Terra的96.2%。 七、Google 推出 Genie 4：世界模型能听能改能玩了，大厂已在扫货初创 1.谷歌DeepMind于2026年10月27日推出世界模型Genie 4研究预览，升级分三层：感官上首次实现声音与画面同步生成（背景音乐、环境音、交互对话），交互上支持模拟中途改天气、换机位、加人手，架构上由Gemini负责规划与校验、Genie负责渲染的“混合世界模型”。一致性时长翻倍至两分钟，但官方承认模拟越长细节越漂移、音频不

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ng、跟踪和调色的工具。时间线中的图像可在 Pixelmator Pro 中编辑，修改结果会回到项目中。此外还增加了更多关键帧缓动选项，转录功能支持另外 23 种苹果未具体说明的语言。剪辑可从主情节中分离，并自由放置在时间线上。动画软件 Motion 获得 MotionVFX 插件，例如用于调色和 3D 摄像机跟踪，以及图像生成工具；Compressor 可编码 iPhone 18 Pro 和 iPhone Duo 的电影模式视频。Pixelmator Pro 通过“Generate Fill”学会根据 AI 提示补充选定的图像区域。据苹果称，该功能会考虑光照、透视和纹理，使结果无缝融入图像。 Mac 版 Final Cut Pro 现已直接集成 MotionVFX 的内容。其中包括模板、图形、标题和转场。 （图片：苹果） Final Cut Pro 的 Content Hub 今后除照片和背景外，还将包含精选的库存视频；苹果还宣布为 Keynote、Pages 和 Numbers 推出新的高级主题和模板。 广告后继续阅读 MCP 与隐私：许多细节缺失 通过 Model Context

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Workspace、Oracle AI Security Mesh、Oracle App Composer和Oracle AI SMB Bundle，涵盖企业运营、应用开发、网络安全和业务创建。在对这些产品的概述中，Oracle将其描述为此次合作的首批四款产品，面向员工、IT团队、安全专业人员和创始人。 “OpenAI正在改变企业解决业务问题的方式，从聊天到编码，再到分析和自主智能体，”Oracle首席执行官Clay Magouyrk表示。他说，新的产品套件将这些AI能力与全球企业赖以运行其最关键业务的Oracle应用、数据和云基础设施结合在一起。 OpenAI总裁兼联合创始人Greg Brockman表示，随着公司让企业更容易通过其已在使用的工具和系统将AI投入实际应用，越来越多的企业选择OpenAI。他说，与Oracle扩大后的合作伙伴关系将这一机会带给更多公司，将前沿AI融入日常运营，使团队能够更快地构建软件、加强安全性，并承担更复杂的知识工作。公告称，两家公司怀有共同的雄心，即为智能体就绪型企业树立标准。 Oracle AI Workspace Oracle AI Worksp

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的一篇博客文章中，Oracle AI产品营销经理Jordan Acosta描述了一个托管平台，该平台将包括OpenAI Cyber模型在内的前沿AI网络安全模型与Oracle的安全专业知识相结合。他阐述了工作流程：Oracle测绘客户系统并提出测试计划以供批准；专用AI智能体调查弱点并测试他人可能如何利用这些弱点；另一个独立智能体重复测试以确认问题确实存在；编码智能体可以帮助准备代码修复供团队批准；在应用更改后，平台验证漏洞是否已关闭以及正常活动是否仍然有效。 Acosta用一个缺少访问检查的订单应用程序说明了所涉及的暴露类型：登录查看订单的客户也可能检索到他人的订单，从而将常规业务交互变成获取私人信息的途径。他写道，要让AI模型在企业安全测试中发挥作用，需要测绘系统、连接工具、协调调查、验证发现并控制测试的运行方式，而Oracle将这些能力整合到一个托管平台中，该平台基于通过大规模测试自身系统而完善的方法、工具和保障措施，因此客户不必自行构建和运营该测试基础设施。 用于人工审批的生物识别验证 在执行敏感操作（例如释放付款或更改访问权限）之前，OCI Identity Assuranc

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群”模式而设计，这促使团队探索Media over QUIC。该文章阐述了一种架构，包括将交付流规范化为MoQ对象流的多协议接入、用于区域分发和自动扩缩的云原生中继集群、具有码率感知轨道切换的自适应播放逻辑、具有CDN联合模型的灵活交付路径，以及用于路由和性能优化的集成遥测。文章中列出的近期优先事项包括CDN和ISP互连、通过动态广告投放实现变现，以及通过数字版权管理实现内容保护。 在2026年4月8日NAB Show之前的一篇文章中，同一批作者将Oracle Video @ Edge描述为充当Media over QUIC Transport（IETF线协议）的中继网络，而非内容分发网络源站或传统媒体服务器。该文章详细介绍了计划在展会上进行的合作伙伴演示：Ateme实时编码馈送至Oracle Video @ Edge中继架构、Broadpeak打包、通过Cloudflare和Broadpeak进行CDN交付，以及通过Bitmovin的Player Web X进行播放，边缘出口将MoQT流桥接至CMAF和HLS格式。 Oracle表示，Media Fabric计划在未来12个月内可用。

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张数据库表并标记出 27 项风险。Anthropic 还表示，美国超过半数的州、一些最大的地方政府以及该国一些最大的关键基础设施运营商参与了其 SLTT 网络防御计划。 安全授权 Anthropic 表示，各机构可将 Claude 用于最敏感的非机密工作。Claude for Government 以 FedRAMP High 授权级别提供 Claude 的编码和智能体能力，功能与商业产品近乎一致，已于 2026 年 9 月 30 日全面可用。自行构建工具的机构可通过 Amazon Bedrock 使用 Claude，Claude 在该平台已获 FedRAMP High 授权，部分模型获准在 AWS GovCloud 中用于 DoD IL4 和 IL5 工作负载；也可通过 Google Cloud 的 Vertex AI 使用 Claude，Claude 在该平台已获 FedRAMP High 授权。Claude Enterprise 正在通过 FedRAMP 20x 计划申请 FedRAMP Moderate 授权。 其所取代的优惠 GSA 在 2025 年 8 月 12 日的新闻稿

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整的技术规范，说明这些控制措施将如何协同运作。 为何智能体蔓延存在风险 随着企业部署越来越多的 AI 智能体，Masad 正试图解决一个日益严重的问题。许多智能体仍通过零散的聊天窗口、个人账户和自定义脚本运行，往往使用员工随手给它们的任何凭据和数据。企业几乎无法了解这些智能体能够访问什么，或者它们已经做了什么。 给智能体更多自由或许也不是答案。近期研究表明，编码智能体很容易越出预定范围，即使是在做正当工作时也是如此。 Replit 的 Agent Habitat 旨在取得平衡：既让智能体获得所需的工具和数据，又强制执行权限。 Replit 的 Agent Habitat 旨在取得平衡：既让智能体获得所需的工具和数据，又强制执行权限。Masad 还希望企业能从智能体学到的东西中受益。如果员工纠正了某个智能体，这一反馈可以成为其他智能体遵循的指令的一部分。一个团队可以全公司复用某个工作流，而不必从头构建。 让人类保持控制 周二，Replit 通过 Cloud Agents 向这一愿景迈进了一步，它让员工无需搭建开发环境，也无需了解应用在后台如何运作，就能修改公司的代码库。 工程师仍然对最终

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64 强制转换 @felixxia-oai 56220 在 Windows 沙箱清单测试中使用 cargo bin @felixxia-oai 56222 将 Bazel CI 设置整合到 prepare-bazel-ci 中 @anp-oai 56224 在分页恢复配置加载中复用当前模型上下文 @charliemarsh-oai 56233 使 Opus 编码器测试时间戳遵循采样时间 @goodman-oai 56234 仅在钩子接受输入后发出提示遥测 @abhinav-oai 56236 使代码模式 yield/resume 测试在阶段之间显式 yield @goodman-oai 56246 在 Bazel CI 设置操作中将 Bazelisk 升级到 1.30.0 @anp-oai 56247 将 Rust 单元测试整合到专用测试模块下 @dkovalenko-oai 56248 在 CI 和发布工作流中将 uv 升级到 0.13.5 @anp-oai 56250 在恢复线程时避免冗余的设置检查点 @owenlin0 56261 隔离 V8 源依赖及其 C++ 运行时设置 @s

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统计、地理、语言和文化的合成居民，以改善模型对当地市场的适配。 完整的后训练工作流将这些 persona 与行为契约和官方程序文本结合，用于生成合成对话、在 NVIDIA NeMo 上使用 LoRA 微调 Nemotron 3.5 Lightning、合并适配器，并在冻结测试集上进行评估。 Nemotron 仓库提供数据生成、训练和评估的可复用步骤，以及帮助编码代理组装工作流的 agent skills。 Pleias 在其 Lamina 脊柱护理助手中应用法国和比利时 persona 数据集，以从有限的真实患者病例扩展覆盖范围，并在多样化患者画像上进行测试。 后续步骤 探索 Nemotron 仓库 以了解工作流步骤和 agent skills。 在 Hugging Face 上查看开放的 Nemotron 模型 和 数据集 。 使用 规模计算器 估算定制 Nemotron 模型所需的 GPU 需求、训练时间和成本。 由 NVIDIA Nemotron 提供支持。AI 生成的内容可能不完整地概括信息。请核实重要信息。 了解更多 随着 AI 在全球范围内的采用不断扩大，不同语言和文化背景

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。最后的 3.5T token 是在精选数据上进行的中训练阶段，其中智能体轨迹和工具调用的占比更高，这同时将上下文窗口扩展到 256K token。 一个主干，六个模型 每个 LFM3 模型都从 LFM3-1.7B-Base 分支而来。你无需运行一个大型通用模型，而是选择适合你输入的那个模型，对其进行定制，并在设备端运行。 视觉和音频模型还配备了两个新的自研编码器： 视觉编码器：它结合了卷积和注意力，计算量比之前 LFM VL 模型中的 SigLIP2 编码器少 3 倍。我们 164M 参数的编码器在准确率上与 Qwen3.5-2B 的视觉编码器相当，而所需 FLOPs 少 2.2 倍（两者均使用相同的 LFM2.5-230M 语言主干测量）。对于视频，它将每对采样帧嵌入为一个时间切片，使时间序列长度减半。 音频编码器与 LiquidCodec：音频编码器混合了滑动窗口注意力和短卷积，并且完全因果，因此模型可以在你说话时进行预填充，首 token 时间低至 50 ms。LiquidCodec 是我们新的音频分词器，在 Apple M4 Max 的单 CPU 线程上以约 87 倍实时速度

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Space 同样的分离也为安全提供了有用的架构特性。如果生成的代码运行在一个永远不会收到服务凭据的沙箱中，那么该沙箱中就没有可供代码读取的凭据。本期节目描述了凭据单独持有并通过代理挂载，同时对沙箱流量可以流向何处进行控制。Anthropic 的隔离性文章描述了其产品中使用的更广泛的隔离与网络控制措施。 这种区分对性能也很重要。嘉宾们说，早期的一种做法是把整个编码智能体放在 API 后面的沙箱中。启动环境和智能体会在首次响应之前增加工作量；如果沙箱消失，运行中的智能体也随之消失。将各部分分离使平台能够在保持执行隔离的同时追求更低的延迟和更好的可靠性。 对于任何设计智能体运行时的人来说，这都是一个有用的视角。问问哪些部分需要存活，哪些部分执行不受信任的工作，以及哪些密钥真正需要出现在代码运行的地方。不同产品的实现会有所不同，但这些问题仍然有用。 一个帮助另一个智能体记忆的智能体 Managed Agents 还为记忆和多智能体工作流的实验提供了基础。Dreaming 的实现很简单，就是一个智能体检查另一个智能体的先前工作并写回记忆。这使得该功能成为用同一套底层托管智能体原语构建更高层行为的

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← 返回博客 构建一个 AI 智能体，让它审查拉取请求、遵循你的编码规范，并自动将反馈发布到 GitHub。 代码审查对于交付可靠的软件至关重要，但它也可能拖慢开发进度。每个拉取请求都需要关注，而审查者必须理解改动了什么、找出潜在缺陷、检查安全漏洞，并确保代码遵循既定规范。 AI 编码智能体可以承担其中很大一部分前期工作。 你无需手动审查每一处改动，而是可以配置一个智能体对拉取请求进行初步审查、识别潜在问题，并直接在版本控制系统中发布可操作的反馈或提出代码修改建议。 借助 OpenHands Agent Canvas，你可以在几分钟内搭建好这一工作流。你无需构建自定义的智能体框架、编写 GitHub Actions 工作流，也无需管理一堆脚本。 下面我们来逐步介绍如何开始、自定义你的智能体，并实现审查流程的自动化。 注意： 本教程使用 GitHub。同一个智能体、技能和自动化模式也可以适配其他版本控制系统，不过集成方式和触发配置可能有所不同。 快捷方式：用一条提示词搭建代码审查 如果你已经在运行 Agent Canvas，可以直接跳到这一步。 开始之前： 请确保 Agent Canva

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的预算和模型访问权限，并单独修改每项策略。 要开始使用，请打开工作区的 Guardrails 页面 来设置策略，或阅读 Guardrail 策略文档. 我们为何改变 Guardrails 我们构建第一版 Guardrails 时，针对的是更早的模式：少数几个团队、少量 API 密钥。如今我们看到成百上千名员工通过 SSO 登录，每位工程师的笔记本电脑上运行着编码智能体，平台团队则要对这一切的成本负责。 这种转变体现在客户对我们的要求中： 按人设置预算，并允许例外。 团队希望为所有人设置默认的月度或周度预算，并为需要的人设置更高的预算。由于每个预算级别对应一个 guardrail，一位客户原本要为大约 1,200 名员工每人创建一个单独的 guardrail。 默认值从保守开始。 客户希望新成员从最保守的设置开始，之后再逐步获得更多权限。旧模型的工作方式正好相反：工作区默认值是任何人能获得的上限，其他每个 guardrail 只能在此基础上收紧。 一条规则适用于多个工作区。 拥有多个业务部门的公司希望一次性设置 ZDR、提供商和区域规则，而不是把同一个 guardrail 复制到每个工作

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博客 新闻 AI 产品现在任何人都能将他们的想法带入公司代码库 Replit Cloud Agents 构建并测试高质量的改动，由工程师掌控最终发布的内容。 发布于：2026年10月27日 Alexandre Cuoci Nick McLachlan 自2024年推出首个正式可用的编码智能体以来，几乎任何人都能构建应用。但改动公司的核心产品，对工程团队之外的人来说仍然遥不可及，而随着越来越多的人参与构建，这一瓶颈只会愈发严重。 最清楚产品该改什么的人，往往不在工程团队。一位设计师发现某处间距已经不对好几个月了。一位支持团队负责人知道哪个设置每周都让客户困惑。这些修改往往只是被写进工单，然后等待一个永远不会到来的迭代。 但当他们试着自己动手修改时，就行不通了。他们无法向工程团队证明改动确实有效。工程师根本没有时间教他们——以及公司里其他所有人——团队是如何写代码的。而让应用在正确的环境中跑起来，本身就是一个独立的项目。 今天， 你团队中的任何人都可以使用 Replit Cloud Agents，直接、安全地向你的核心代码库贡献代码. Cloud Agents 会在运行中的应用里测试每一项

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完全自主的公司还有多远，预测从几年到永远不会都有。但在那之前，讽刺之处在于，管理主义的衰落可能看起来更像是每个人都变成管理者。并非每个人都会有直接下属，但会有更多人负责明确工作、委派执行、检查结果并更新流程。第二次管理革命与其说是管理的死亡，不如说是职业管理阶级对管理的垄断的终结。 软件工程师今天正深切感受到这一点，因为这份工作正从手工编写代码转变为管理一支编码智能体团队。工程师的一天越来越像管理者的一天：界定问题范围，把它拆解成任务，委派给并行工作的智能体，然后审查返回的拉取请求——批准一些，把另一些附上意见退回。随着智能体在更多领域变得有能力，更多知识工作者将做出类似的转变：从亲自执行每一步，转变为明确任务、委派执行和评判工作。诺和诺德的科学家和Rivian的供应链分析师已经在用Genie指挥智能体完成过去需要一支工程师或数据科学家团队才能完成的工作，从而让这些团队腾出手来专注于最具战略性的工作。 这对人类生产率和薪资来说是好消息，因为执行和判断在经济上是互补的：当AI降低常规执行的成本时，对指导执行的判断的需求就会上升。 数学家阿尔弗雷德·诺思·怀特海在一个世纪前观察到：“文明的

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Vstorm的朋友 Antoni Kozelski 和 Bartosz Gonczarek 同台，他们获得了 开放智能体 AI 创新奖. 祝贺你们两位，也感谢你们让照片好看多了。 The Logfire MCP server 是这项工作最先落地的地方。它运行在 同一个 Python SDK 上，所以标准错误码、授权加固以及上面的追踪中间件都会 最先在那里出现。我希望它是你连接编码智能体的最佳 MCP 服务器，我每周花大量 时间让这一点成真。如果你有 Logfire 项目，请把 https://logfire-us.pydantic.dev/mcp （或 EU URL）添加到 your agent 并问它昨晚生产环境出了什么问题。设置只需几分钟，而答案通常更快。 下次 MCPCon 见。 在 Google 搜索中查看更多 Pydantic 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 上选择 Pydantic 作为首选来源（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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ges for Business（AMB）: 通过 Apple 批准的 Messaging Service Provider（MSP）投递。通过提供商 webhook 签名、JSON Web 签名（JWS）或双向 TLS（mTLS）进行认证，并期望及时 HTTP 200 OK 确认。 短信 / 彩信（Twilio, Sinch, Infobip): 标准表单编码或 JSON POST webhook，使用供应商特定的 HMAC 令牌签名（例如， X-Twilio-Signature). 虽然各平台之间的载荷 schema 和加密标头略有差异， 第 1 层抽象掉了所有客户端差异: 安全与签名验证器： 通过平台特定的签名验证器路由传入请求（MetaHmacValidator, RcsJwtValidator, AppleJwsValidator, TwilioHmacValidator). 载荷规范化适配器： 接收供应商特定的载荷，并将其转换为统一的、与渠道无关的规范 schema（CommonMessageEvent): { "channel": "whatsapp", or "rcs"

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