ASOS app 用户收到疑似黑客发送的推送通知
ASOS app 用户收到疑似由黑客发送的推送通知。该事件在 Hacker News 上引发讨论,获得 57 分和 38 条评论。目前尚无关于攻击方式或影响范围的进一步细节。
ASOS app 用户收到疑似由黑客发送的推送通知。该事件在 Hacker News 上引发讨论,获得 57 分和 38 条评论。目前尚无关于攻击方式或影响范围的进一步细节。
AI Agent 可能从第一层击穿传统 SaaS 的挣钱逻辑:用户不再直接操作 CRM、ERP 等软件,只需下达任务,由 AI 背后调用数据库、邮件、支付等系统完成。软件从用户直接使用的产品变成 AI 背后的能力,即从"人使用 SaaS"转向"AI 使用 SaaS"。文章认为 AI 不一定消灭 SaaS,但可能消灭其作为用户入口的价值,商业模式或从卖"软件使用权"转向卖"任务完成权"。
据彭博社报道,DeepSeek 即将完成新一轮融资,至少募资 120 亿美元,最初目标约 75 亿美元、估值约 750 亿美元,知情人士称总额可能接近 150 亿美元,宁德时代与腾讯出资份额最大。融资完成后 DeepSeek 计划重组,于 2027 年初启动 IPO,并正在建设使用至少 16 万颗华为 AI 芯片的数据中心。创始人梁文锋希望继续开发权重可自由获取的开源模型。
推荐理由:融资规模、投资方与 2027 年 IPO 计划一并给出,可了解 DeepSeek 的资本与算力布局。
SemiAnalysis 通过逐项隔离 token 类型的实验测算各订阅计划的 API 等价价值,发现 Anthropic 在中端模型上提供的价值约为 OpenAI 的 5 倍。OpenAI 上周将 200 美元计划的 API 等价价值减半并新增 500 美元档位,导致 Sol 级模型价值下降超 50%。Anthropic 则通过降低高端模型的订阅价值来减少补贴,而非直接削减限额。
A2A 1.0 与 MCP 并非替代关系:MCP 负责 Agent 调用工具与资源,A2A 负责 Agent 之间的发现与任务委托。作者用 a2a-java 1.4.0.Final 的 Client 连接本地 mock Server,跑通 Agent Card 发现、SendMessage、GetTask、状态迁移,以及同一 context_id 下创建第二个 Task。
HarmonyOS 7.0 的 CoreVisionKit 新增 textSearchImage 端侧文搜图能力,推理在本地 NPU 运行、照片不上传、离线可用、延迟毫秒级,通过 init() 加载模型并构建索引、search(query, scope) 按业务数据域隔离检索。
OpenAI Agents SDK Python v0.22.1 把工具审批拆成入口、恢复与副作用三层契约:local MCP Server 转换出的每个工具都需经过 Server 级 Guardrail,可调用 needs_approval 策略遇到参数缺失(None)或空字符串时 fail-closed。
Agent 可靠性评测需区分 pass@k(k 次至少成功一次)与 pass^k(k 次全部成功)两类指标,前者适合可挑候选的场景,后者衡量重复交付的稳定性。故障恢复应单独建回归集,按故障类型和位置组织用例,不能与自然任务混算统一成功率。成本与延迟须随结果一并记录,包括输入输出 token、工具调用数、实际费用和失败尝试消耗的资源。
作者以宠物全生命周期管理 App 为例,演示如何用 Claude Code 的 Memory、Rules、Skills、Commands、MCP、SubAgents、Hooks、Headless、Agent SDK、Plugins 十项能力从零搭建项目。
Agent Skills 的工程价值来自可发现、可校验、可渐进加载的约定,而非把系统提示词拆成一个 Markdown 文件。
文章提出用 cost-per-success(总花费除以成功次数)替代榜单分数做模型选型,并给出可复现的 OpenAI 兼容接口评测脚本。
Mindcraft 把作者运行 3 个月的 AI 工作台经验提炼为可复用模式集,涵盖技能生命周期、结构完整性、验证体系、需求到落地、协调协议 5 个维度。其中结构完整性维度提供 1,600 行 Python 脚本,基于 11 天实际数据实现 6 个数据模块全部纳管、平均索引健康度 93%、154 个数据点 89% 验证通过率、0 次手动索引编辑。
ReAct 智能体是一种将思维链(CoT)推理与外部工具调用相结合的 AI 智能体框架,通过"思考、行动、观察"循环交替运行,让大语言模型动态调整任务处理方案。该框架最早在 ReAct 原始论文中提出,可减少模型幻觉并提升输出准确性,其效果高度依赖核心大语言模型的推理与指令遵循能力。
从零构建 Agent 系列第 10 章讲解如何为 Agent 增加会话持久化:退出前把 agent.state.messages 中的完整消息按顺序写入 JSONL 文件,重启后读回并交给新 Agent 的 initialState.messages,使其能基于原历史继续提问。
Reflection AI 发布首个开放权重模型 Beam,采用稀疏激活架构,总参数 501B、每 token 激活 23B,在 23.8 万亿 token 上预训练,4 周内完成且 Goodput 达 92.3%。
LangChain 的 createMiddleware 中间件可挂载 beforeAgent、beforeModel、afterModel、afterAgent 四个钩子,并通过 stateSchema 声明自己的状态字段,如 modelCallCount 记录模型调用次数。
OctaFuse Gateway 2.13.0 将路由计价拆分为供应商倍率、计费倍率和成本倍率,供应商倍率支持按有效期和分时时段生效,未开始或已到期按 1 计算。新版本支持在路由编辑窗口内直接发起快速测试,无需先保存,但不会保存草稿、扣减额度或写入请求日志。用量分析拆为概览、费用与用量、性能与质量视图,并新增转移请求占比和成功流式样本指标。
陶哲轩在SAIR最新演讲中公开喊话模型公司,认为AI无休止加速却对后果一无所知,必须慢下来。他提出Proof Indigestion(证明消化不良)概念,指出AI只在生成解答和Lean形式化验证两步加速,理解、同行评审和写入教科书三步几乎停滞,并担心数学家创造力丧失与AI生成证明污染下一代训练数据。
针对 AI 公司的抗议者采取"拉闸断电"(Pull the plug)等直接行动。相关讨论在 Hacker News 上获得 7 分、4 条评论。
开发者发布 WebGPU 封装库 moxwebgpu,用链式调用替代两百多行样板代码,如 gpu.tensor([1,2,3,4]).add(1).relu().mul(10).sum().item() 即可完成计算。
一位开发者将 AI 客服链路迁到 TypeScript 5.7 后,线上问题明显减少,核心是用类型收窄加 schema 校验、satisfies 固定工具协议、可判别联合类型建模流式事件,分别解决模型返回结构不稳定、Tool Calling 字段漂移和流式响应状态混乱三类边界问题。
MiniMind 训练笔记第 07 篇拆解了 6400 万参数模型从随机初始化到学会猜词的全过程:前向传播后经交叉熵损失打分,再由 PyTorch autograd 反向传播算出每个参数的梯度。
面对资料冲突,可靠做法是事先定好一条七层优先级链、每条资料的版本身份和一套固定处置流程,而非"谁新信谁"。优先级链从公司定位与边界、对外标准口径、报价交付验收标准,逐层降到验证计划与实际结果,外部资料与学习笔记不能覆盖任何一层。冲突处置固定四步:先停用可疑版本,再回到对应层级确认,然后更新来源与条目,最后同步所有使用位置。
文章用 Unsloth + QLoRA 把 Gemma-3-4B 微调成按格式产出(问题, 推理, 答案)三元组的合成数据生成器,全程单卡 24GB 可跑,并给出可直接复制的训练与生成脚本。
MiniMind 学习笔记第 04 篇拆解了 Transformer 块中注意力之外的六块组件:RoPE 旋转位置编码、Flash Attention、KV Cache、GQA、FFN 以及残差与 RMSNorm。
AI 技术迭代与产业落地速度持续加快,但配套的数据合规体系、风控意识与行业规范整体滞后,合规风险集中落在数据采集、处理、存储、流转、输出全链条。
Meta 旗下个人智能体 Muse 冲上美国 App Store 生产力效率榜第一名,获超 10 万条评价、评分 4.9,并同步在 GitHub 开源 Muse Gadget SDK,提供针对 ESP32 与 Linux 的设备端源码与通信固件。
作者开源了 kshell,一个用 Go 1.23+、Wails v2、React 19 和 Bubbletea 构建的 AI 编程 CLI 统一工作台,自动扫描本机已装工具并汇总其会话、工作区、终端与远程服务器,支持 Windows、macOS、Linux,MIT 协议,当前版本 v0.1.3。
作者用 Claude Opus 5.5 生成动画代码、再由渲染工具合成视频,跑通了从口播稿到成片的全流程。做法是先由导演 Skill 完成分镜设计,再搭配主题模板 Skill 交给 Claude 生成固定风格动画,满意后封装成模板 Skill 批量产出。目前未放开变现,核心原因是剪辑一个视频的 token 成本太高。
这篇教程梳理了 Qwen3.8-27B 的本地部署选型:该模型为 Apache-2.0 开源的 27B 稠密原生视觉语言模型,BF16 权重 51.75 GB,4-bit 量化后约 15.33 GB,可落在单张 16GB 显卡的承载边界内。
开发者用一部安卓手机通过 SSH 登录无桌面的 Linux 服务器,让终端里的 Agent 完成编码、构建、安装与测试,再切到 AScrcpy 查看并操作服务器模拟器上的画面完成验收。
OpenAI 启动 Codex 疯狂28天计划,首日宣布 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 默认推理速度提升约50%、达到50TPS,但网友实测约35TPS并质疑提速只是补此前 GPT-6.1 Sol 上线变慢的坑。
Cohere 将企业平台升级为 North 2,用于统一管理 AI 智能体,可自主处理多步工作流并跨会话保留上下文。新版编排系统协调智能体调用共享知识库和可复用技能,并连接 Slack、SharePoint、Jira 等工具,还能从聊天提示词直接生成演示文稿、仪表盘和简单应用。
Reflection 发布 Beam,一个面向编码、智能体和科研任务的纯文本 MoE 模型,总参数 501B、激活 23B,从零训练,完整权重将以 Apache 2.0 协议在本月开放。
LangChain 源码系列第八篇解析流式与透传机制,源码基于 langchain-core 1.3.2。BaseChatModel 在 chat_models.py:710 覆写 stream,逐格吐出 AIMessageChunk,并在流尾补一个 content 为空、chunk_position 为 last 的空 token 作为终止信号。
一篇 LangChain 教程把检索、记忆、工具调用、流式输出和回调可观测五个零件,用 Runnable 和竖线 `|` 拼成一个可运行的电商客服助手,并用免 key 脚本完整跑通。
一篇观点文章认为,在 LLM 能快速写代码之后,Common Lisp 因读写期、编译期与运行期无实质区分而成为最佳编程语言:其基于镜像的运行方式可即时替换函数、出错时进入调试器而非崩溃,便于 LLM 修复并继续运行。作者称自己用 Common Lisp 写的应用比 Python 版本短约六到七倍,代码更少意味着 token 更少、更易放进 LLM 上下文窗口。
开发者通过 LLM 逆向工程 iChat 的 SNATMAP 协议,自建 UDP 服务器并修改 /etc/hosts,让运行 Leopard 或 Snow Leopard 的老 Mac 重新实现 iChat 音视频通话。
手写 Claude Code 复刻项目 codeAgent 在并行工具调用回喂时踩坑:按 OpenAI 习惯逐条回喂 tool 结果,切到 Anthropic 端点直接 400,因为 Anthropic 要求所有 tool_result 装在同一条 user 消息里且不允许两条 user 消息相邻。
dots 是一个 3 天斩获 2.4K Star 的 Web AI Agent 项目,核心卖点是对 Firefox 引擎做 C++ 源码补丁,使指纹在引擎层生成而非 JS 注入,从而规避反爬检测。