Перейти к содержимому

Все новости

Сегодня 0 материалов
06.10вт
  1. 宝玉71

    SemiAnalysis 实测 Anthropic、OpenAI 等九家 AI 订阅套餐后得出,同样 200 美元,Claude 订阅折算的 Token 用量约为 OpenAI 的 5 倍。

    Ожидает перевода

    ЦитатаSemiAnalysis@SemiAnalysis_

    Anthropic Subscriptions Offer 5x+ More Value Than OpenAI Limit testing every AI subscription plan from Anthropic, OpenAI, Meta, SpaceXAI, MiniMax, Moonshot, Zdotai, Cursor, and Cognition https://newsletter.semianalysis.com/p/anthropic-subscriptions-offer-5x

  2. 宝玉71

    据 The Information 10 月 5 日报道,Meta 和微软都在减少员工内部使用 Anthropic 的 Claude,转向自家模型和工具。

    Ожидает перевода

    ЦитатаNIK@ns123abc

    🚨BREAKING: Microsoft and META are aggressively cutting employee use of Claude ahead of Anthropic's IPO Microsoft has cut internal claude spend by more than 33%, nuked per-employee token budget from $100k/month to $10k/month, and forced Copilot to auto-route to cheaper models META used Claude code to build Muse, then cut active users from 60,000 to 30,000 (50% decline) after launch, and replaced it with Muse Code Palantir and Nvidia are also scaling back claude over soaring prices and data privacy fears it’s OVER…

  3. 宝玉67

    OpenAI 在 28 天更新的第 1 天宣布,通过 ChatGPT 订阅使用 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 时默认速度提升约 50%,用户无需改设置,两小时内生效。

    Ожидает перевода

    ЦитатаTibo@thsottiaux

    Day 1/ We have optimized the default speed to be ~50% faster across GPT-6 Astra and GPT-6.1 Sol through the subscription across all our products and partners using Sign in With ChatGPT (including OpenCode, Pi, Amp, Devin, ...). No changes needed on your end and this should be felt within the next two hours.

  4. 宝玉62

    OpenAI 宣布未来几周内对欧盟用户在 ChatGPT 和 Codex 生成的文字加入不可见水印,以满足欧盟《人工智能法案》要求,API 用户可在全球范围自行开启,默认关闭。

    Ожидает перевода

    ЦитатаOpenAI@OpenAI

    We're expanding our approach to content provenance to include text in response to EU regulatory requirements, while recognizing the significant limitations of current text watermarking technology. Our tools already help verify whether an image or audio file was created with our models. This work builds on those efforts to help people better understand when content may have been generated or edited with an OpenAI model. In the EU, we’ll start watermarking eligible text from ChatGPT and Codex over the coming weeks to comply with the EU AI Act. Customers using our API can turn on text watermarking for select models worldwide today.

  5. 宝玉70

    amontlabs/lcu 把 Codex 的 Computer Use 单独拆出,让 Claude Code、Codex CLI、Pi 等 Agent 工具通过 MCP 调用。

    Ожидает перевода

    Цитата向阳乔木@vista8

    发现一个牛逼的东西,让任意 Agent 调用 Codex 的 Computer Use。 Codex 最强的就是 Computer Use。 但最近用 Claude Opus 5.5比较多,这样就强强联合了。 刚测试通过,安装后建议配置个 Hook,指定白名单可控制哪些 App 安装地址见评论区

  6. GitHub Blog · Copilot66

    GitHub 发布 AI 代码评审开放基准 ReviewBench

    GitHub 发布代码评审离线基准 ReviewBench,基于 1.039 亿个 GitHub PR 的分布特征,构建了覆盖 19 种语言、219 个公开 PR 的评测集,并公开数据集、评分规则与 LLM 评审模型配置。

    Ожидает перевода

    Почему это важно: GitHub 公开了 AI 代码评审基准的数据集、评分规则与评测入口,读者可据此对比不同评审智能体。

05.10пн
  1. AI Hero · Skills Updates62

    Вышел AI Hero Skills v1.3: добавлены /implement-spec, /pr и /retro, а CONTEXT.md переименован в GLOSSARY.md

    Вышел AI Hero Skills v1.3: добавлены три навыка — /implement-spec, /pr и /retro, а основной процесс, который раньше шёл от /grill-with-docs через /to-spec к /to-tickets, теперь охватывает ещё реализацию, пул-реквесты и ретроспективу.

    Почему это важно: Автор достроил набор навыков до полной цепочки — от написания спецификации до пул-реквеста и ретроспективы — и рассказал, чем пришлось пожертвовать на каждом этапе и что пока сделано грубо.

  2. Addy Osmani38

    Addy Osmani 建议为 AI 智能体配备校验产出的手段,测试是其中一部分。他推荐四类测试:模拟真实用户流程的端到端测试作为基准真相;用基于属性的测试声明绝不应发生的情况并生成数千用例尝试突破约束;替换系统时用随机输入对比新旧版本;要求测试快速且确定性运行,否则智能体可能学会重试而非修复问题。

    Ожидает перевода

  3. Shreya Shankar28

    一位五年多没用过 BI 工具的人看完 Rippling 案例后认为,对智能体而言,选工具/MCP 和选数据正变成同一个问题,业务逻辑与数据的边界越来越模糊。Rippling 数据团队仍靠人工检查智能体查询、发现模式后再建汇总表。传统 ELT 以推送为主,智能体让 BI 更偏向拉取:问题先到,系统再决定需要哪些数据、转换和工具。

    Ожидает перевода

    Цитатаdex@dexhorthy

    AI and GTM at Rippling: 🦄 ai that works with @vaibcode and @JohnKutay https://x.com/i/broadcasts/1XxygwaqOpyGM

04.10вс
  1. 宝玉82

    Опираясь на содержание подкаста, Баоюй рассказывает, как Лорен Тан из SpaceXAI, работающая над Grok Bot, за месяц смёрджила 2500 пул-реквестов: вечером она даёт ИИ самостоятельно всё проверить и смёрджить, а утром лишь выборочно просматривает результат, не проверяя каждый PR по отдельности.

    Цитатаlauren@poteto

    i had a lot of fun chatting with @mattpocockuk today about how i was able to land 2,500 PRs last month! Matt is a wonderful interviewer so i think the interview turned out really interesting both of our skill plugins work great together, so i recommend giving both a try and picking the best skills that suit your workflow https://www.youtube.com/watch?v=MN9dGgmLyso

    Почему это важно: На примере Лорен Тан, которая за месяц смёрджила 2500 пул-реквестов, Баоюй показывает, что отказ от построчного ревью возможен только при проверке навыками и ограничениях в виде правил, и описывает условия, при которых этот подход применим у него самого.

  2. geoff20

    Geoffrey Huntley 认为,Docker/Kubernetes 时代的编译、重启、部署 CI/CD 循环整体可以被压缩,但因 VC 产业复合体而迟迟未发生。他反驳 golang 或现有语言会胜出的观点,称几乎所有编程语言本质相同,下一步将是被重新应用的旧思路:actor 模型与修复镜像而非重建镜像,且为 LLM 作为程序员而设计,而非为人类。

    Ожидает перевода

  3. 宝玉66

    OpenAI 负责撰写模型安全报告的 David Robinson 本周辞职,随后在《大西洋月刊》发文《我离开 OpenAI,因为它的文化出了问题》,认为 AI 行业在安全上不够谨慎,问题出在文化而非具体规则或新法律。

    Ожидает перевода

    ЦитатаAdrienne LaFrance@AdrienneLaF

    New in The Atlantic: @dgrobinson resigned this week. He was among the longest-tenured employees at OpenAI—and oversaw safety reports on 12 frontier launches. He is very worried: “The time for trial and error is over.” You can read his essay here: https://www.theatlantic.com/technology/2026/10/openai-safety-team-resignation/688881/?gift=1ga2TvL-DbuHDQIcYF7oR4o908Fsjxr4NFLlsptkfP8

  4. Ben Holmes58

    Ben Holmes 公开了驱动其软件工厂的多智能体系统:需求来自 Linear issue 或 Slack 讨论,分诊智能体先调研并决定是直接实现还是提问,实现智能体负责构建、必要时先与子智能体协作产出 spec,验证子智能体对实现结果做端到端测试,代码评审智能体与实现智能体循环几轮后再交人工评审上线,监控自动化则响应告警并创建 issue。

    Ожидает перевода

  5. Matt Pocock40

    Мэтт Покок в разговоре с poteto высказал мысль: в эпоху ИИ нужно активнее применять абстракции и дополнять их строгими правилами lint, чтобы сузить пространство проектных решений ИИ-агентов и подталкивать их к хорошим решениям. Абстракции с высоким рычагом позволяют делать больше меньшим объёмом кода, а значит, экономить токены; к тому же с ИИ-агентами гораздо дешевле разбираться с последствиями неудачных абстракций. По его мнению, это противоречит популярному представлению, будто «агенты хотят читать только исходный код», и он призывает смелее проектировать абстракции.

03.10сб
  1. Steve Yegge22

    使用 Opus 5.5 两周后,作者认为它是出色的模型,在解释和教学方面远优于 Fable。其评测显示,Opus 5.5 的精度在所有任务上与 Fable 5.1 相当,但召回不如后者:具体任务上两者持平,任务越开放,Fable 越能发现并处理重要问题,视角更好。作者仍将 Opus 5.5 用于大部分工作。

    Ожидает перевода

  2. 宝玉62

    剑桥大学 AI 科学与政策项目(CASP)9 月发布一篇论文,Hinton、Bengio 等 20 多位研究者联名讨论 AI 研发被自动化后是否会引发智能爆炸,Hinton 在 X 上推荐了该论文。

    Ожидает перевода

    ЦитатаGeoffrey Hinton@geoffreyhinton

    The idea of an intelligence explosion caused by recursive self improvement has been around for a long time but until very recently it did not seem imminent. Now many leading researchers think it may happen quite soon. You can read our paper about it here: https://casp.ac/reports/intelligence-explosion

  3. 宝玉26

    宝玉尝试用 Opus 5.5 制作吃瓜视频,素材搜集、配音(Gemini 3.8 Flash TTS,自备 API Key)全由模型完成,产出英文和中文两个版本。

    Ожидает перевода

    ЦитатаShivon Zilis@shivon

    It’s hard to go from in love to let go in a week with no warning, but that’s just how it is sometimes 🤷🏻‍♀️ I feel happy that I got to show Elon how it feels to be deeply understood, nurtured, and peacefully loved with stability and gentleness. Given the tumultuous nature of his early life, his often tortured soul, and how hard he fights for humanity I wanted him to feel the deepest and most stable form of love this world can provide. My heart is full knowing I got to do that, and I hope it leaves a lasting good effect. We were always his safe space. A place where all of us were overjoyed to see him and one that was always full of happiness and love, not war, in contrast to his otherwise militant existence (a needed break from the battlefield where he could recharge his heart and soul before heading back out) I loved being that counterbalancing place of safety, sense of calm, and love — and delighted in bringing a smile back to his face when he was down. I will miss him dearly. I’ve loved him more than life itself and he’s taught me 100 lifetimes of knowledge and made my cup overflow with life meaning, so there is a lot of loss, but luckily we created four beautiful little loves of my life ❤️❤️❤️❤️ I am so beyond grateful for our children and they make every single day the best day of my life! I do hope and pray he and I can be great friends and coparents. I’m hurting, but care deeply about E and will always be cheering for his happiness. God speed, Elon, the world is lucky to have you.

02.10пт
  1. Shreya Shankar36

    用决策模型(如 Jev)逐行调用 API 处理数千行数据效率极低,无法利用查询规划。在单张 H100 上,Qwen3-4B 对 5k 条电影评论做一次 AI 过滤的理论最快速度约为 6.6 秒,目前包括开源 AI-SQL 引擎 Quail 在内的任何系统都远未接近。新博客文章介绍了 Quail 如何基于这一速度上限估算 AI 过滤器的成本。

    Ожидает перевода

01.10чт
30.09ср
28.09пн
26.09сб
  1. GitHub Blog · Copilot38

    GitHub Copilot 应用入门:如何用 canvases 构建自定义工作流

    GitHub Copilot 应用中的 canvas(画布扩展)是一种用户与智能体共享的可定制界面,可做成看板、issue 分诊板、发布清单或仪表盘。在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述工作流,智能体即可生成界面并在右侧面板打开,无需手写代码或调整布局。

    Ожидает перевода

  2. Boris Cherny60

    Claude Tag 在 Slack 中现已支持个人连接器,可直接访问个人有权限的 Drive 文档、Salesforce 账号或数仓表,今天在 Teams 上线、下周面向 Enterprise 开放。

    Ожидает перевода

    ЦитатаNoah Zweben@noahzweben

    Claude Tag in Slack can now use your personal connectors! You can now securely access that Drive doc, Salesforce account, or Warehouse table that you have personal access to right where the work happens. Avail. on Teams today and Enterprise next week https://claude.com/blog/claude-tag-now-supports-personal-connectors-in-channels

25.09пт
  1. GitHub Blog · Copilot34

    GitHub Copilot 的 canvas:当聊天框不是与 AI 协作的正确界面

    GitHub Copilot 应用推出 canvas,一种运行在应用内、无浏览器外壳的全栈小应用,可与 Copilot 智能体双向通信,也能在本地执行代码。作者认为 chat 只适合作为通用兜底界面,用户明确任务时更该让智能体生成可复用工具,例如用 canvas 管理 Winget 包或直接操作 SQLite 数据库,避免把 token 浪费在“stage and commit”这类操作上。

    Ожидает перевода

24.09чт
  1. Lovable · Blog71

    Lovable выпустила Chats и раскрыла архитектуру траекторий и входящих сообщений для мультиагентного взаимодействия

    Lovable выпустила Chats — агента, который работает на уровне рабочего пространства, может вести диалог между проектами и запускать сборку. После подтверждения изменений он передаёт задачу builder-агенту внутри проекта и возвращает ход выполнения обратно в диалог.

    Почему это важно: Lovable раскрыла трёхуровневую архитектуру Chats: траектории, входящие сообщения и активация. Её можно перенести на собственную оркестрацию мультиагентных систем.

  2. Lovable · Blog36

    Lovable 聊天功能免费开放,可对话探索应用创意与改进

    Lovable 聊天功能现已免费开放,Free、Pro 和 Business 工作区每天都有免费聊天额度。用户可以让它评估该做哪个创意、把客户反馈整理成计划,或分析已上线应用的代码和 Lovable Cloud 数据库用量。聊天在生成图片、视频或转交 Plan、Build 时仍照常消耗 credits,当前聊天定价(含每日免费额度)适用至 2026 年 10 月 31 日。

    Ожидает перевода

  3. GitHub Blog · Copilot34

    GitHub Copilot 应用如何渲染超大 pull request

    GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图,用一个含 2,200 个文件、超 100 万行改动、400 多条行内评论的开源 PR 做验证。代码行沿用“绘制前高度已知”的虚拟化方案,评论等动态块则改为懒测量、高度有界,并把文档高度拆成确定性的代码高度与动态块高度两个独立域,避免滚动跳变。

    Ожидает перевода

23.09ср
  1. Cursor · Changelog62

    Cursor выпускает двух ботов: Rollouts и Security Review

    Cursor выпустил двух ботов — Rollouts и Security Review, доступных для Team и Enterprise.

    Почему это важно: Официально описаны процессы мониторинга и проверки безопасности для этих двух ботов — читатели могут оценить, можно ли встроить их в существующий конвейер доставки.

  2. Lovable · Blog60

    Lovable выпускает Opus 5.5: сборка быстрее, качество на уровне Opus 5

    Lovable выпустила Opus 5.5; по заявлению компании, результаты сопоставимы с Opus 5, но число шагов до завершения сократилось на треть–половину. На внутреннем бенчмарке Lovable Opus 5.5 сравнялся с Opus 5 в двух задачах — сборке от 0 до -1 и итеративных правках кода — и превзошёл его на 4%–6% по дисциплине проверки; при всех уровнях интенсивности рассуждений число шагов на задачу снизилось на 26%–57%, а объём входных токенов — на 21%–59%; различия значимы при доверительном уровне 95%.

    Почему это важно: Lovable официально приводит данные сравнения Opus 5.5 и Opus 5 по числу шагов и токенов — по ним можно оценить реальное изменение эффективности сборки.