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BDA) 提供另一种分析路径，可在单次 API 调用中结合视频摘要、章节检测和完整转录。当用户希望一步完成全面分析，或 Amazon Rekognition 或 Transcribe 不可用时，这很有用。所有上传的视频和分析输出都存储在 Amazon S3 中，并按用户前缀实现多租户隔离。 这三项服务只是起始集合，而非固定集合。由于智能体是根据工具描述而非硬编码的工作流逻辑来选择工具，因此同一架构可以接受更多服务作为工具。我们将在 “扩展到视频之外”一节中回到这一点。对于生产部署，我们建议添加 Amazon Bedrock Guardrails，以对智能体响应实施内容过滤和依据性检查，尤其是在面部匹配和监控用例中，负责任 AI 控制至关重要。 智能体式编排如何工作 在传统的视频分析应用中，开发者定义固定的处理流水线：上传视频、运行转录、执行视觉分析、呈现结果。这种方法无论具体查询是什么，都会让每个视频经过相同的步骤，而且用户需要等待整个流水线完成后才能提问。智能体式方法颠覆了这一模式。只需进行最少的预处理（仅限于将视频文件上传到 S3 存储桶），智能体就会独立推理每个问题，并且只调用回

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上上下文模型的时候。 改编自维基百科：基因组大小 如今，Eric 和其他 AI x Bio 领域的杰出人士 1 创立了 Radical Numerics，以构建和扩展 GLM，解决广泛的生物学问题，远远超出生成 DNA 的范围。 他们的 GLM 在 RNA 和蛋白质方面已经表现相当不错，因为 DNA 序列中有明确的基因标记（执行多种功能的 RNA 序列）以及编码蛋白质的特定基因。这意味着这些模型已经能够泛化到多种“语言”，甚至还没有尝试在其他模态（如 3D 蛋白质结构、表观遗传学和自然语言）中进行训练。 如果一个模型用 DNA 语言思考，也许它也能理解环境在不同基因组上留下的印记？也许模型已经学会了不同序列之间的功能关系，并能据此外推到新的序列？ 所以我们想要展示的是，如果我们在一系列步骤中向模型展示越来越好的 RNA 及其得分，对吧？所以你先是低分，然后逐渐沿链条向上移动。模型能否自行延续这一轨迹？然后在最后一步，它是否会自我优化到一个它能获得的最佳分数？这就是那个实验。我们能做吗？于是我们取了一个数据集，一个大型适配体数据集。我们留出了一部分表现最好的，只向它展示较低的那些，但我们

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BF16 权重在训练步骤之间变化方式的一个特定属性。 当我们运行生产 RL 训练会话并观察检查点之间实际发生的情况时，我们观察到一种强烈的不对称性。在给定步骤中发生变化的约 2% 的 BF16 权重里，绝大多数只发生了尾数变化，而指数和符号保持不变。触及指数的更新很少见，而翻转符号的更新则更为罕见。换言之，大多数权重更新是微调，而非跳跃。 ARCv3 直接编码了这种不对称性。未变化的权重值从负载中省略。仅尾数变化的更新只贡献其尾数位。更罕见的更新——指数发生偏移或符号翻转——则单独打包，每次更新的变化字段作为一个块一起编码。在 rollout 侧，两个流都被应用到先前的检查点上，并将结果与训练器的原始版本进行校验和比对，以验证重建结果一致。 ARCv3 如何编码一个权重块。每个前/后配对进行 XOR 运算，并根据实际发生变化的字段进行分类。未变化的权重值（零 XOR）从输出中省略。仅尾数变化——最常见的情况——只贡献其尾数位（高亮显示）。更罕见的更新——指数发生偏移或符号翻转——则打包在一起，将变化的字段编码为一个块。输出流的形态由变化内容决定，而非输入格式的固定宽度。 对于模型中的

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通用型智能体能够处理广泛的任务，但你仍然需要它们遵循支撑业务运转的各项流程：合规检查、文档处理工作流、升级策略、工程规范。把这一切都编码进一个系统提示词或应用逻辑中，会变得难以维护和更新。技能（Skills）是一种模块化的替代方案。技能是一组可复用的指令，通常存储在 SKILL.md 文件中，用于教会智能体执行某项特定领域的任务，例如对合同进行脱敏、核对发票，或遵循团队的拉取请求（pull-request）规范。由于技能遵循开放的 Agent Skills 标准，它们可以在兼容的执行框架（harness）之间移植，并且智能体在运行时只加载它所需的技能，而不必把所有流程都塞进其核心指令中。 一个技能将一个或多个工具与智能体正确使用这些工具所需的上下文打包在一起： 指令：注入智能体上下文的领域特定指导与约束；工具绑定：技能所依赖的 API、Model Context Protocol（MCP）服务器或本地命令；知识：参考资料与示例；工作流：技能所遵循的多步骤流程或决策逻辑；护栏：格式要求、范围限制与校验规则 这种模块化方法帮助团队更快地专精智能体、在多个智能体和工作流之间复用经过验证的流程

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iogo 介绍了 Jev，它随即席卷了 AI 时间线——我们将跳过完整的 Jev 讲解，因为你最喜欢的 AI 网红/教育者可能已经做过一期了。我们还收集了： 来自 Allie 的官方模式与 cookbook，你应该先看这些 Jev 用例 基于速度的——游戏与计算机使用 我们在 1 小时 34 分讨论的语音 + 计算机使用示例 短信中的引导式回复 Jev 用于编码代理有官方指南 jev 用于 linting 压缩工具调用 Theo 提出的合理反驳——Diogo 发表了一篇关于《KV Cache 的暴政》的说明，你应在播客后作为 Jev + 编码代理的后续阅读，因为他相信缓存统治一切 构建于 Jev 之上的编程语言（Diogo 的最爱） Jev 用于分析回放与用户旅程回顾 Jev 的一个核心目标是“消失在背景中”——例如像正则表达式一样不起眼 融合 transformer 与分类器 关于 confidence api Jev 与 GLiNER（注意差异/反驳，同意，同意，同意） Jev 论电车难题 Jev Bush 相反，我们将聚焦于我们能独特提供的东西——对 Jev 为何以及如何被创造，

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体在运行时决定。 传统自动化 智能体工作流 决策 预先定义的固定规则。 AI 在运行时进行推理并做出决策。 处理意外情况 失败或升级到脚本化路径之外。 灵活适应并找到替代路径。 灵活性 刚性：每个场景一条路径。 动态：处理目标内的变化。 最适合用于 重复性、高批量、低差异的任务。 复杂、需要大量判断的多步骤任务。 搭建工作量 每个分支都必须手动映射。 需要硬编码的分支更少，但需要护栏和测试。 这两种方法并不能完全相互取代。对于真正低风险、重复性的任务，例如重置密码或确认预约时间，固定自动化仍然是正确的选择。 当任务涉及模糊性时，智能体系统表现更佳：例如客户的问题不符合模板、潜在客户的意图需要判断，或者通话需要根据对方的回应调整语气。许多生产系统采用混合方法，对任何不可逆的环节使用确定性步骤，而中间的一切则交由智能体推理处理。 智能体工作流在现实应用中的示例 智能体工作流已经在医疗、房地产和政府领域处理实时客户对话。具体任务各不相同，但底层模式是一样的：智能体从头到尾对请求进行推理，而不是将其转交给人工。 客户支持与问题解决 在 客户支持应用智能体可以验证来电者身份、调取他们的订单或账户

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与许多追求“大而全”的机器人企业不同，爱普生的技术特长不在机械执行层的蛮力，而在传感器和控制技术的“内功”。通过高灵敏度、高刚性与高集成性设计，可实现超高精度的紧凑配合组装，完成插入易碎电子元器件、精确拧紧微型螺丝等挑战性任务。 在3D视觉方案上，爱普生采用“AI算法×双目视觉”的创新路径，仅用两个2D相机便实现了高精度的3D识别，无需昂贵的3D相机或复杂的编码。Epson RC+操作系统全面支持AI编码助手、数字孪生及ROS/ROS2，大幅降低了开发门槛。 令人印象深刻的是，爱普生已将产品定位从“工业机器人”更名为“先进机器人”。吉野泰德解释说，机器人业务不仅仅局限于工业领域，在医疗、服务等方面也将有广阔的应用潜力。 “从第一阶段转型期来看，我们所进行的投入基本上都是围绕着如何加强机器人的竞争力所开展的。但实际上我们的目光绝不仅于此，我们已经看到了在此之后机器人业务发展的更广阔的前景。而且现在的投入，研发的所有的技术，都是为了迎接机器人业务更大的爆发所做的准备。”吉野泰德说道。 “当今的人形机器人大行其道，但实际上让人形机器人做一些比较大的动作是简单的，真正的难点是在细节之处，也就是

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为处理每年几十万条的航行通告工作量，厦航的运行风险控制部需纯人工全天24小时处理，再将结果提供给签派员、飞行员用于航班放行和飞行准备，负荷大，且错误风险高、解析精度不足。厦航人员介绍，借助大模型，基于每个场景创建独立智能体，机场、跑道等关键场景解析准确率已超过95%。 厦航技术人员讲解大模型在业务中的应用。新京报贝壳财经记者 王真真 摄 在南航展位上，AI+编码、AI+运行、AI+安全等均有涉猎。其中，“天策航空求解器”显得格外“硬核”——这是国内航司发布的首个基于国产内核、专为航司场景量身打造的求解器产品，为航班调度、机队规划等核心运营场景提供了完全自主的决策引擎。数据显示，求解器应用后，累计优化航班276万班，效率提升70%。 而新海航在人工智能方面的布局主要覆盖市场、运行、服务、维修等核心业务领域。其中面对跨区域、多语种等旅客服务需求，新海航搭建了基于全链路私有化部署的大模型Agent智能客服系统“小海”。该系统摆脱了对外部黑盒服务的依赖，在保障民航数据安全与旅客隐私的前提下，有效解决了通用大模型在航空业务中的政策幻觉等问题。 人工智能与民航的融合正在从概念验证走向规模化落地，也

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同构建这套标准，从而确保同一套标准适用于代码、适用于客户支持、适用于自动化等等。所以这是一大重点。是的，然后最近最受关注的一些事情是，Mythos 给安全负责人带来了很多担忧。我们开始收到越来越多关于智能体交互的问题。目前这还非常初期，但已经开始显现。有很多与 OpenClaw 和 MCP 相关的问题。同样，智能体开始相互交互，这确实是大家最关注的。然后随着编码智能体真正起飞，银行和医院等机构对自身需求也越来越精确。所以随着那里开始成为世界上大部分 token 流经的地方，我们也在真正地精细打磨这一点。 Vibhu [00:23:26]：你能为那些收听但并不真正思考这个问题的人分享一下吗？比如你提到，有些是显而易见的东西，你知道，幻觉、引用。人们在构建智能体时应该遵循哪些最佳实践？比如，如果他们来找你时已经相当准备好通过认证，你知道，他们大概会通过认证。有哪些人们没想到、但应该具备的东西？ Rune Kvist [00:23:46]：最重要的一点是，很多公司还没有做过严肃的压力测试。他们把大部分时间——也许理所当然地——用于优化它在好的情况下、平均情况下如何运作，对客户输出的质量有多高

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、梳理信息关联，并以”红黄绿灯”直观展示健康风险，同时支持多报告对比分析，帮助用户更清晰地阅读和整理健康信息。 （注：本能力仅供辅助参考，不能替代专业医生诊断。） 🎬 视频演示（见公众号原文 ） 03 高效视觉节点：更低成本, 更快速度 Ling-3.0-flash-VL 继承了 Ling-3.0-flash 的极速推理与灵活部署优势。模型引入任意分辨率视觉编码器与 VideoRoPE，原生支持图文及视频多模态输入；语言主干沿用 42 层混合架构，交替排列 KDA 与 Gated MLA（比例 5:1）。在 124B 总参数下，单次推理仅激活 5.5B 参数，极大地压缩了算力开销。 无论是实时视频对话中的连续追问，还是跨工具的多轮视觉交互，模型均能保持低延迟响应。在需要反复“观察——行动——验证——修正”的视觉 Agent 工作流中，更快的单步推理与更低的 Token 消耗，意味着明显的效率提升。Ling-3.0-flash-VL 在以下场景有较好体验： 实时视觉交互：打开摄像头边看边聊，模型随画面变化即时回应，对话节奏自然不卡顿； 视觉 Agent 工作流：从识别界面、拆解步骤、执行

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份。了解如何为你的 AI 应用赋予声音。 分享 Ben's Bites ChatGPT Work 可以从你的电子邮件、消息和文件中学习你的写作风格。 在 Mac 上按住 Shift 并拖动，即可用 Tangerine 转换文件。 异类心智——Jakub Pachocki（OpenAI 首席科学家）谈如何让 AI 的未来掌握在人类手中。 在 macOS 上配合编码智能体使用 Blender。 智能体现在可以通过 USB 控制一台实体 iPhone。 SuperAstra——实时编辑超级任天堂游戏。 Cibby——一款面向实体游戏收藏者的应用。 Doodle Shooter（我很喜欢玩这个），还能把你自己放进《任天堂明星大乱斗 64》里。 一项让 Web 应用在 iOS Safari 中拥有原生质感的技术。 一款写作插件，它会采访你、点评草稿，并保存你学到的东西。 Factory 的 CEO 谈当 AI 编写代码时该招什么样的人。 Mirai 的 Uzu 在 Apple Mac 上运行本地模型的速度提升 2-3 倍。（我是投资人） Baseten 正在创办一个开源 AI 研究实验室。 Co

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。]] ]]]][![![![ [ 以 Modal 的代码优先方式赋能智能体 ] ]]]][![![![ [![ 虽然端到端流水线的每一步看起来都不一样，但有一点是相同的：它们全都只是代码。无论是预计算步骤、训练运行，还是低延迟推理，在 Modal 上它都只是一个代码文件。这种结构对工程师有利，他们可以端到端地阅读整条流水线；对团队所依赖、用来快速推进工作的编码智能体也同样有利。]] ]]]][![![![![![ “Modal 让我们以非常代码优先的方式构建一切，因此我们可以更高效地使用编码智能体。一切都只是一个代码文件，而不是这个平台做这个、那个平台做那个。智能体可以看到所有内容，并编写一个完全符合我们需求的脚本。” Diego Caples，Markov Robotics 创始人 ]]]]]][![![![ [![ 这正是这样规模的团队能够同时运行十个实验的重要原因。工程师描述一个实验——预计算什么、基于什么训练、如何部署——然后由智能体编写文件。]] ]]]][![![![ [ 加速迈向通用灵巧性 ] ]]]][![![![ [![ Markov 的赌注是：世界模型会从视频而非

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发者索引、Exa 面向 codex/Claude Code 的插件，以及 Parallel 的快速模式，搜索成本降低 10 倍。 Sam Altman 做客 David Senra 的播客 + 拆分成小章节的文字记录。 最聪明的模型并不自动等于最好的 agent。为了证明这一点，我拿同一个 Opus 4.6 模型、相同的初始提示词和空仓库，把它放进两个不同的编码框架中：Claude Code 对比 @FactoryAI Droid。 - 兼容 VS Code 的 CLI - 可通过 ssh 工作 - 与你的终端主题同步 terminal-code.com 下午 4:01 · 2026 年 8 月 19 日 · 260 万次查看 518 条回复 · 622 次转发 · 7670 次点赞 Ali Spittel @ASpittel 我真的不想用你的 agent，我想用我的 agent 来用你的东西。下午 7:49 · 2026 年 8 月 21 日 · 67.1 万次查看 256 条回复 · 418 次转发 · 4520 次点赞 Theo - t3.gg @theo 大致列出我现在会把每个

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它能够在多轮对话中管理大量顺序工具调用。当工具调用失败或返回意外结果时，它具备从失败中恢复并重试的能力，而不是直接中止。 Muse Glimmer 的架构解析 Muse Glimmer 是一个 30B 稠密模型，由 52 个 transformer 层、分组查询注意力（32 个查询头、2 个 KV 头）以及 SwiGLU 前馈层组成。一个约 1.8B 的感知编码器赋予它原生图像理解能力，与文本处理并行，并支持 128K+ token 的上下文窗口。 Meta 构建此模型的目标是让它能装进 24 GB 显存。同样的设计——较小的 KV 占用、滑动窗口注意力——使其在高并发下服务成本可控。由于权重以 Apache 2.0 许可发布，路径是对称的：在工作站上针对量化版本做原型验证，当需要服务数千个会话时，将同一模型部署到 Fireworks 上。 对智能体而言最重要的细节是注意力模式：大多数层采用 2,048 token 的滑动窗口注意力，每第四层设有一个完整的全局注意力层。配合仅两个 KV 头，这使 KV 缓存保持较小——这正是长上下文智能体在高并发下经济可服务的原因。该模型的架构效率使智

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ken，并将它们转发到后续轮次。 去掉 reasoning content 这一行，同样的调用每次都会用一个新编造的数字来回答。在真实代码中，你从不手写轨迹；你重放模型产生的内容，也就是工具循环中的那一行代码： Kimi K3 定价 Kimi K3 按 token 计价，并设有缓存命中输入档位，以奖励稳定的前缀： 需要内化的两个成本方面： 缓存是你的杠杆。在编码工作负载中命中率超过 90% 时，有效输入成本会趋近于 \$0.30 的下限，但前提是你保持前缀稳定。重构较早的消息或工具声明会破坏它；推理按输出计费，并且可以调节。思考 token 是输出 token，价格为 \$15/M，且思考无法完全禁用，但 reasoning effort 现在有三个级别。max 仍是默认值，因此从不设置该字段的流水线会在每次调用时支付最高推理费用，包括那些微不足道的调用 Kimi K3 基准测试 在整个评估套件中，Kimi K3 都取得了前沿水平的成绩。它在多项编码和智能体基准（SWE Marathon、BrowseComp、DeepSearchQA、AutomationBench、OmniDocBe

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一个可以声称是前沿的模型的压力都太大了。我认为投资者对这么多参与者都有这种期望，所以他们正在尝试做一件相当困难的事情，未来一年美中平衡将如何展开会很有趣。 00:30:25 Florian Brand：是的，我认为或者总的来说，我和很多其他人都谈过总体生态系统，这也是你在最开始谈到的。我认为我们看到模型能力之间越来越分裂：对许多任务来说已经足够好，比如对很多编码任务来说，当前的前沿模型无论开放还是闭源都已经足够好。嗯，这里的改进感觉越来越不重要。 但如果我们看最前沿，也就是发现新的数学证明、找到新的疗法、发现新药、发明新东西，那似乎是完全不同的一头巨兽，而且很可能在相当长一段时间内由最前沿主导。那么最大的问题就变成：就可触达市场而言，这到底有多重要，以及这会成为多大的焦点。我认为，或者说我的基本判断是，我们看到前沿正在越来越收窄。我们在 Mythos 的网络安全 GPT……或者生物技术方面已经看到了这一点：那些模型不会对所有人开放，嗯，甚至可能连外部合作伙伴也不开放——如果我们考虑有报道称 Anthropic 现在正在孵化或创建一些内部实验室来开发药物的话。 嗯，所以最前沿对所有人来说

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ources/app/resources/helpers/cursorsandbox），威胁行为者确保未来命令在不受沙箱限制的情况下运行，因此同一提示注入中的后续指令会导致非沙箱 RCE。 其他易受攻击的路径包括 /.zshrc、 /.zshenv 或 /Library/LaunchAgents。 传统上，远程攻击者无法控制沙箱操作的工​​作目录。然而，由于编码代理是一种独特的软件，在此漏洞中，提示注入成为通往该部分代码的通道。 漏洞 2：符号链接规范化失败 第二个漏洞与第一个完全独立，存在于 Cursor 的文件路径解析边缘情况中。它允许威胁行为者利用符号链接绕过越界写入保护。 提示注入（通过无害的 MCP 服务器请求或受污染的网页结果）可以指示 Cursor Agent 在项目目录内创建一个符号链接，指向位于项目目录之外的文件。 默认情况下，Cursor Agent 会尝试规范化路径（解析符号链接）以确定其真实位置，并验证它们位于项目根目录内。 该漏洞之所以发生，是因为规范化逻辑包含一个危险的 fallback：如果规范化失败（例如路径不存在，或路径的某个目录缺少读取权限），Cur

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作。OpenAI与学术经济学家的一项联合研究显示了这在它们自己组织内部发生得有多快。关键的是，使用智能体的不仅仅是程序员。法律、人力资源和其他非技术职能采用智能体的速度几乎相同。OpenAI可能是煤矿中的金丝雀，预示着工作其他领域将会发生什么。 OpenAI 的工作正越来越像是在管理 AI。四分之一的 OpenAI 员工每周至少同时运行四个智能体。而且，随着编码工作由专门执行框架和应用中的 AI 完成，其他岗位也开始在某种程度上变成编码者。而且他们很擅长这一点。一项针对 Claude Code 用户的独立研究发现，软件工程师在实际使用 Claude Code 完成编码任务时，成功率与其他职业相似。 真正重要的不是用户的职业，而是他们的专业能力。某人的领域经验越多，他们在该领域使用 Claude Code 就越成功。更有趣的是，他们从 Claude 的每次提示中获得的输出也越有用。 我们正在从一个非专家使用聊天机器人填补空缺的世界，转向一个专家使用智能体完成工作的世界。而使用智能体的最佳方式，就是把自己当作管理者。 身处指数增长之中意味着，每个固定窗口内的变化都比前一个更大。如果你的组织

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和打标签，其规范更为精确。Cowork 中数据和电子表格工作既占比过高又尤其自主，这解释了聊天和 Cowork 提升的一部分原因。 13有关此分类所用提示词的详细信息，请参阅我们 3月报告. 在我们用户群体之外，由更结构化的调查数据所呈现的类似模式也同样成立，这些数据来自 Anthropic 公开记录一项覆盖超过5万名美国人的全国代表性调查。 15 在职业被编码为管理类的人群中，48.1% 表示自己受雇于某家公司，24.4% 表示自己是拥有雇员的企業主，21.7% 表示自己是自雇人士或承包商。其余人目前没有工作，报告的是其最近一份职业。 16不包括军事。 17由于回答被分箱处理——因此最低可能的编码回答也高于零，而最高可能的回答则低于一——本图中的斜率偏向于零。因此，我们对斜率的比较只作定性解读，而不将其视为精确估计。不过，若改用“报告 AI 能完成至少 60% 的工作任务”这一指标来估计该关系（该指标不受中点编码影响），上述模式（正斜率且近乎平行的直线）依然稳健。 分箱后的回答量表很可能也起了作用：由于中点编码会把报告的任务份额拉离两端，即使不存在任何实质性差异，观察到的暴露度也往往

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明度、技术专长和协调对于这项任务至关重要。” 认真对待它：“经济学家已经擅长分析公平与效率。我们现在需要把同样的严肃态度带到存续性上。” 为什么这很重要——意识是准备的第一步：眼下，AI的进步不断为世界带来切实的好处，从全球所有软件工程师身上可感知的加速，到人机半人马科学团队的形成——这些团队比没有AI的同行取得了更多进展。但也存在一个更难看见的阴影世界——编码进步所造就的隐形黑客大军，以及科学进步所造就的末日装置工厂。因为人类总体上是善良的，我们尚未遇到AI发展所固有的许多负面能力——但它们确实存在。我们必须作为一个社会更好地思考这一点，以便能够有效地为这些重大风险定价并加以缓解。“一个在拓展可能性边界的同时保全未来的文明，比一个将安全视为事后之想的文明更有雄心。真正的选择不是在活力与谨慎之间。而是在不断累积的进步与自我抵消的进步之间，”Leigh说。“思考这一点的一种方式是将韧性视为一种资本。正如社会投资于物质资本、人力资本和社会资本，我们也可以投资于生存资本：降低不可逆崩溃概率的制度、监测系统、规范、冗余、科学保障和国际安排。”读到一位在任政治家对AI安全形势如此详尽的分析，真是

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