AI 编程实时动态与要闻

美团龙猫正式发布 LongCat-2.5:1.6T 总参、约 48B 激活的原生多模态智能体模型,API 限时 $0.30/$1.20

美团 LongCat 团队 11 月 2 日在 API 平台更新日志中上线 LongCat-2.5,这是 9 月 25 日 LongCat-2.5-Preview 的正式版。官方技术博客称它总参数 1.6 万亿、每个 token 激活约 480 亿,在 LongCat-2.0 基础上强化原生视觉理解和智能体编程,训练和 W4A4 推理都在国产 AI 加速卡上完成。官方口径成绩包括 Terminal Bench v2.1 88.4、Terminal Bench v4.0 38.5、BrowseComp 91.9、MCP Atlas 83.1。API 支持 OpenAI 和 Anthropic 两种格式,1M 上下文、最多 128K 输出,限时价每百万 token 输入 $0.30、缓存输入 $0.006、输出 $1.20。

美团龙猫正式发布 LongCat-2.5:1.6T 总参、约 48B 激活的原生多模态智能体模型,API 限时 $0.30/$1.20

核心要点速览

  • 规模:1.6 万亿总参数 MoE,每 token 激活约 480 亿;1M 上下文、最高 128K 输出(官方博客、API 文档)
  • 代码智能体(官方口径):Terminal Bench v2.1 88.4(Claude Opus 5 89.1、GPT-5.6-Sol 88.8)、Terminal Bench v4.0 38.5(GPT-5.6-Sol 37.3、Claude Opus 5 53.9)、DeepSWE v1.1 64.6
  • 通用智能体(官方口径):BrowseComp 91.9、MCP Atlas 83.1、AutomationBench v1.0.6 51.8、HLE w/tools 63.1;相比 LongCat-2.0 的 AutomationBench 15.8 大幅提升
  • 价格:限时每百万 token 输入 $0.30(¥2)、缓存输入 $0.006(¥0.04)、输出 $1.20(¥8)(定价页)
  • 工程:W4A4 推理相比 W8A8 基线预填充吞吐 +43.3%、解码吞吐 +42.77%;长序列 SFT 中 FSDP 单卡吞吐比 DDP 基线高 86%
阅读全文

SemiAnalysis 发布 GDPx 智能体基准:11 个高价值领域 206 道任务,最强的 Claude Opus 5.5 也只拿到 12%

半导体与 AI 研究机构 SemiAnalysis 11 月 2 日发布 GDPx,用来衡量前沿模型在芯片设计、网络安全、生物、金融、法律、量化交易、递归自我改进(RSI)、硬件设计、材料科学、对齐和软件工程 11 个领域的智能体能力,共 206 道任务,由 14 家专业数据公司出题、SemiAnalysis 负责最终质检。官网榜单上 Claude Opus 5.5 以 12.0% 居首,Gemini 4 Carbon 10.9%、GPT-6 Astra 9.6% 紧随其后;金融和法律任务几乎所有模型都是 0 分。SemiAnalysis 称 Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 的总分被安全分类器拖低,并计划每 3–6 个月更新一版。以上分数均为 SemiAnalysis 口径。

SemiAnalysis 发布 GDPx 智能体基准:11 个高价值领域 206 道任务,最强的 Claude Opus 5.5 也只拿到 12%

核心要点速览

  • 规模:11 个领域、14 家数据合作方、206 道任务,默认单题时限 8 小时(GDPx 官网)
  • 榜单(SemiAnalysis 口径):Claude Opus 5.5 12.0%、Gemini 4 Carbon 10.9%、GPT-6 Astra 9.6%、Muse Wonder Full 9.0%、Claude Fable 5.1 8.5%、GPT 6.1 Sol 8.4%、Claude Sonnet 5.5 8.2%
  • 开源与低价档:DeepSeek 4.1 Flash 1017 5.4%、GPT-6 Luna 5.1%、Grok 4.7 3.9%、GLM 5.3 2.7%;金融和法律任务几乎全部 0 分
  • 评测方法:优先用各家原生 harness(Opus 用 Claude Code、Astra 用 Codex、Carbon 用 Antigravity),没有的用 OpenCode;报告 3 次尝试的 pass@1,各领域等权(SemiAnalysis 博客)
  • 分领域:Opus 5.5 赢量化、硬件和芯片设计;Gemini 4 Carbon 赢生物和软件工程;GPT-6 Astra 赢 RSI 和材料科学;Muse Wonder Full 是最强网安模型
阅读全文
X
Xinyan Hu, Pingbang Hu et al. (Anthropic Fellows Program / Anthropic)arxiv.org·
👀22
🔥82

Anthropic Fellows 论文:只污染 0.1% 预训练数据,就能给 CLI Agent 植入远程执行后门,干净的 SFT/DPO/RL 也洗不掉

来自 Anthropic Fellows 项目和 Anthropic 的研究者(含 Nicholas Carlini、Javier Rando)在 arXiv 发表论文《Agentic Backdoors via Pretraining Poisoning》。他们从零预训练 0.6B、1.7B、4B 三个 Qwen3 架构模型,只在预训练语料中混入 0.1% 的投毒文档,再用完全干净的 SFT、DPO 和 GRPO 流程训练成命令行 Agent。结果后门依然存在:遇到触发条件时,Agent 会执行 curl -sSL <url> | bash 这类远程脚本命令;4B 模型在普通文件路径触发下 Pass@32 攻击成功率达 92.7%,而在干净提示上发出恶意命令的比例为 0%。

核心要点速览

  • 投毒比例:只占 100B token 预训练语料的 0.1%,攻击者无需接触模型架构或后训练流程(论文)
  • 持久性:后门在干净的 SFT、DPO 和 GRPO(RLVR)后训练后依然有效,且不降低模型能力评测分数(论文口径)
  • 成功率:4B 模型 Pass@32 攻击成功率 92.7%(普通路径触发)、10.5%(罕见字符串触发);干净提示上恶意命令发出率 0%(论文口径)
  • 规模效应:攻击成功率随模型变大单调上升,4B 模型在投毒率降到 0.0005%(二十万分之一)时仍有正成功率
  • 防御建议:清洗数据难以保证,作者建议在动作层防守,比如沙箱、最小权限、高风险命令白名单或人工确认;代码已开源(GitHub)
阅读全文
关联模型 / 智能体 / 厂商:

商汤开源 SenseNova-Loop-9B-Preview:9B 循环 Transformer 跑出约 14.6B 的推理深度,主打长上下文与 Agent 工作流

商汤 10 月 30 日在官方 X 账号和 Hugging Face 发布 SenseNova-Loop-9B-Preview(Apache 2.0)。它把 32 层解码器里的第 4–27 层用同一套权重连跑两遍,每次前向执行 56 层计算,存储约 9B 参数、推理参数约 14.6B,并用两路 mHC(流形约束超连接)管理残差流。模型支持文本加图片输入,训练序列最长 262,144 token。官方图表显示它在 BIRD-Dev、WorkBuddy Bench 等多项 Agent 与数据任务上超过 Qwen3.5/3.6 同级模型,但 Terminal Bench 2.1 仍落后;技术报告尚未发布。官方 X 首帖约 910 赞。

商汤开源 SenseNova-Loop-9B-Preview:9B 循环 Transformer 跑出约 14.6B 的推理深度,主打长上下文与 Agent 工作流

核心要点速览

  • 结构:32 个不同解码层、第 4–27 层共享权重循环 2 遍,每次前向共 56 层计算;约 9B 存储参数、约 14.6B 推理参数(模型卡)
  • 官方口径跑分:BIRD-Dev 71.38(Qwen3.5-27B 69.84)、WorkBuddy Bench 66.89(Qwen3.6-35B-A3B 61.98)、AutomationBench 13.72(Qwen3.5-27B 10.17)
  • 短板同样来自官方图表:Terminal Bench 2.1 为 40.45,低于 Qwen3.6-27B 的 47.19;τ³-Banking 18.56,略低于 Qwen3.5-27B 的 19.59
  • 训练上下文最长 262,144 token;混合注意力为每 4 层 3 层线性注意力加 1 层全注意力;已支持 MTP 加速,DSpark/DFlash2 仍在训练
  • Apache 2.0 许可,需 trust_remote_code=True;官方给出 Transformers 5.18.0、LightLLM 4 卡和 SGLang PR 部署示例,技术报告待发布
阅读全文
关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ SenseNova-Loop-9B-Preview⚡ Qwen3.5-27B⚡ Qwen3.6-35B-A3B🌐 SenseTime
AD赞助内容
O
OpenAIhelp.openai.com·
👀54
🔥83

OpenAI 宣布 12 月起 ChatGPT 与 Codex 共用一份按 token 计的额度:覆盖 Plus、Pro 和 Business,Instant 聊天不计入

OpenAI 帮助中心 10 月 31 日新增《Understanding ChatGPT and Codex usage limits》页面:从 12 月起,Plus、Pro 和 Business 套餐的使用额度将在 ChatGPT 与 Codex 之间共享,原因是要把 Work 的 Agent 能力并入 ChatGPT 主界面。用量改按 token 计,模型越强、任务越复杂消耗越快;Instant 聊天不消耗额度。用户可在「设置 → 用量」查看合并后的剩余额度和重置时间,用完后可等重置、升级套餐或购买额度。OpenAI 官方称预计大多数用户等待重置的频率不会比现在更高,但尚未公布具体上线日期和各套餐额度。该消息在 X 上引发大量 Plus 用户担忧。

核心要点速览

  • 时间:12 月起生效,具体日期官方未公布;覆盖 Plus、Pro、Business 三类套餐(OpenAI 帮助中心)
  • 计量:统一按 token 计,Instant 聊天不计入;Business 定价页也已加注「12 月起套餐用量在 ChatGPT 与 Codex 之间共享上限」(Business 定价)
  • 现状参考:目前只有 Work 与 Codex 共用额度,Plus 每 5 小时本地消息估算为 GPT-6 Astra 5–45 条、GPT-6.1 Sol 15–160 条、GPT-6 Luna 350–3,000 条(官方估算,帮助文档)
  • Pro 100/200/500 目前在 Work 与 Codex 中没有 5 小时上限,合并后各套餐额度官方未公布
  • 官方口径:预计大多数用户等待重置的频率不会比现在更高;用完可等重置、升级或买额度
阅读全文

CrowdStrike:中国关联组织 VAPOR PANDA 用 ARTEX 多智能体框架(主用 DeepSeek)11 天内攻击 200 多家机构

CrowdStrike 于 10 月 29 日发布报告:中国关联的间谍组织 VAPOR PANDA 自 10 月 17 日起,用开源 agent 入侵框架 ARTEX 搭配 DeepSeek 和另一款未能确认的商业大模型,在 11 天内从同一个控制端对至少 14 个国家的 200 多家机构发起攻击,确认 9 家被攻入并植入 BLOODALCHEMY 后门。单次入侵中规划 agent 就消耗约 14 亿输入 token;恢复的对话记录显示有人类操作员用中文在关键节点下指令。

核心要点速览

  • 10 月 17 日起 11 天,同一个 ARTEX 控制端攻击至少 14 个国家、200 多家机构,涉及多国外交部、美国 19 家制药/半导体/国防/核能/金融机构,以及美国、比利时、菲律宾的电信商(CrowdStrike 报告)
  • 确认 9 家机构被攻入并部署 BLOODALCHEMY 后门,另有至少 12 家遭密码喷洒和凭据扫描
  • 主用 DeepSeek,外加一款 CrowdStrike 未能确认的订阅制商业大模型;单次入侵中规划 agent 约消耗 14 亿输入 token
  • 恢复的记录里人类操作员用「【人类指令】」标签下中文指令,还要求 agent 找出「没有装猎鹰(Falcon)」的 Windows 主机
  • CrowdStrike 称这与微软此前报道的 Storm-0940 使用 ARTEX 是两起不同活动,并判断未来 12 个月中国关联组织「极可能」继续采用此类 agent 框架
阅读全文
关联模型 / 智能体 / 厂商:

GitHub Octoverse 2026:超 40% 的 PR 由智能体起草,一年推送 179 亿次,Copilot 用户用到 47 个模型

GitHub 10 月 28 日发布 Octoverse 2026 年度报告:过去 12 个月推送 179 亿次,超过 2024 与 2025 两年之和;提交 343 亿次,合并 PR 13 亿个(日均 350 万)。到 9 月,超过 40% 的 PR 由智能体起草(3 月为 17%),Copilot 月活用户中 55% 使用智能体功能,付费用户 9 月共用到 47 个不同模型。

GitHub Octoverse 2026:超 40% 的 PR 由智能体起草,一年推送 179 亿次,Copilot 用户用到 47 个模型

核心要点速览

  • 过去 12 个月推送 179 亿次、提交 343 亿次、合并 PR 13 亿个,日均合并约 350 万个(GitHub 官方口径)
  • 2026 年 9 月超过 40% 的 PR 由智能体起草,3 月仅 17%;仅 9 月就有 1.1 亿个,约为 3 月的 6 倍
  • Copilot 月活用户 55% 使用智能体功能(一年前 35%),Copilot cloud agent 同比增长 230%
  • 付费 Copilot 用户 5 月用 29 个模型、9 月用 47 个,单一模型请求占比都不超过 25%;61% 自选模型的用户会混用多个模型
  • GitHub 开发者总数超过 2.25 亿,美国 3830 万、印度 3200 万,各自一年新增超 1000 万
阅读全文

阿里云首届国际云栖大会落地阿姆斯特丹:开通荷兰公共云区域,引入 Agent 沙箱等智能体服务,JetBrains 探索用 Qwen 驱动 Junie

10 月 29 日,阿里云在阿姆斯特丹举办首届国际云栖大会(Apsara Conference),宣布开通荷兰首个公共云区域(两座数据中心),这是其在欧洲的第四个区域。阿里云同时计划把 ACS Agent Sandbox、Agent Security Center、AI Security Guardrails 2.0、Agentic SOC 和 STAROps 等智能体服务引入该区域,并发布新一代 Apsara Stack 混合云。合作方面,JetBrains 正与阿里云探索用 Qwen 模型驱动其 AI 编码助手 Junie,覆盖云端和本地两种场景。

阿里云首届国际云栖大会落地阿姆斯特丹:开通荷兰公共云区域,引入 Agent 沙箱等智能体服务,JetBrains 探索用 Qwen 驱动 Junie

核心要点速览

  • 荷兰区域含 2 座数据中心,是阿里云继法兰克福、伦敦、巴黎之后的第 4 个欧洲区域;全球达 32 个区域、109 个可用区(官方口径)
  • 计划引入 5 项智能体服务:ACS Agent Sandbox(硬件级隔离)、Agent Security Center、AI Security Guardrails 2.0、Agentic SOC、STAROps
  • 新一代 Apsara Stack 提供 80 多个云与 AI 产品,官方称 AI 运维准确率 92.5%、自动化率 70%
  • JetBrains 与阿里云探索用 Qwen 驱动 Junie,可选区域内云端或完全本地运行;orq.ai、Monks、Magnific、Idea.ai 也接入了阿里模型
  • 未来 12 个月计划在芬兰建首个区域,并扩建德国、法国数据中心;属于此前宣布的 530 亿美元 AI 与云基础设施投入
阅读全文
关联模型 / 智能体 / 厂商:

Shopify Fall ’26 Edition 押注智能体电商:Shop.md 购物 skill、Shop.dev 一站接入,Shop Pay 进入 Muse、Claude Duet、Grok Bot 等个人 agent

Shopify 于 10 月 28 日发布第 10 期 Edition(Fall ’26,主题 Exponential,150+ 项更新、57 项开发者更新),核心是把商品目录、购物车和结账开放给任何 agent:Shop.dev 用一条连接提供 Shopify Catalog(10 亿+ 商品)、Shop 登录、购物车、结账和 Shop Pay;Shop.md 是可定制的购物 skill,可让 ChatGPT、Claude 等 agent 变成个人导购;Shop Pay 已进入 Meta 的 Muse、Claude Duet、Instinct,Claude Duet、Grok Bot 和 Instinct 还可用它购买非 Shopify 品牌;每个 Liquid/Hydrogen 店面和结账页都内置 WebMCP 工具。

Shopify Fall ’26 Edition 押注智能体电商:Shop.md 购物 skill、Shop.dev 一站接入,Shop Pay 进入 Muse、Claude Duet、Grok Bot 等个人 agent

核心要点速览

  • 规模(官方口径):Shopify Catalog 10 亿+ 商品,Shop Pay 用户 4 亿+;本期共 150+ 项更新,其中开发者更新 57 项
  • Shop.dev 一条连接覆盖 Catalog、Shop 登录、购物车、结账和 Shop Pay;底层 Shop MCP 地址为 mcp.shop.com,搜索无需 API key
  • Shop Pay 进入个人 agent:首批 Muse(Meta)、Claude Duet、Instinct;Claude Duet、Grok Bot、Instinct 还可买非 Shopify 品牌,卡号不会交给 agent,由 Mastercard、Visa、Discover 令牌保障,Amex 即将支持
  • WebMCP:每个 Liquid 和 Hydrogen 店面与结账页内置工具,浏览器 agent 可结构化搜索、改购物车,并在买家确认后完成结账
  • 开发侧:Shopify CLI 的 AI Toolkit 一条命令做应用安全检查;Hydrogen 重构后 GA,Vercel Shop(Next.js 开源模板)同步 GA
阅读全文

GitHub Agentic Workflows 正式 GA:用 Markdown 写自动化、编译成 Actions YAML,支持 Copilot 或自带编码 Agent,新增 ARC 自托管和 micro-VM 隔离

GitHub 于 10 月 28 日(Universe 2026)宣布 GitHub Next 的开源项目 GitHub Agentic Workflows 正式 GA,面向 GitHub Free、Team 和 Enterprise。开发者用自然语言 Markdown 描述 issue 分拣、CI 失败分析、文档更新、写测试等任务,gh aw 把它编译成标准 Actions YAML,由 Copilot 或自带的编码 Agent 执行。GA 新增 ARC 自托管 runner 和 Docker-in-Docker 支持、正式版 gh aw forecast 成本预估、按工作流选模型和模型路由,以及 Cloud Hypervisor / NVX micro-VM 隔离。

GitHub Agentic Workflows 正式 GA:用 Markdown 写自动化、编译成 Actions YAML,支持 Copilot 或自带编码 Agent,新增 ARC 自托管和 micro-VM 隔离

核心要点速览

  • 适用范围:github.com 上的 GitHub Free、Team 和 Enterprise 均可用;用默认的 Copilot CLI 引擎需要 Copilot 许可
  • 工作方式:Markdown 写需求,编译成标准 Actions YAML,复用已有 runner 组和策略;可用 Copilot 或自带编码 Agent
  • 安全默认值:只读权限、沙箱容器加 Agent Workflow Firewall、safe outputs 校验,以及应用变更前的威胁检测作业
  • GA 新增:ARC 自托管 runner 加 Docker-in-Docker、gh aw forecast 转正(含威胁检测额度和月度区间)、按工作流选模型提供方、模型路由、micro-VM 隔离和跨仓库 enclave
  • 客户案例(Accenture 口径):一位负责人每周省约 29 小时,团队 91% 的 commit 由 AI 编写,生产错误从每天约 11,000 个降到 1,000 以下
阅读全文
AD赞助内容

上海 AI 实验室发布 Atria Dawn 正式版:基于 744B MoE GLM-5.2 的智能体模型,上下文翻倍至 512K,MIT 开源

上海人工智能实验室把 Atria Dawn 从 Preview 升级为正式版,Hugging Face(internlm/Atria-Dawn 及 FP8 版)与 ModelScope 均已上线开放权重,MIT 许可。模型基于 744B 参数 MoE 的 GLM-5.2,面向科研与工程类长程智能体任务,上下文从 Preview 的 256K 翻倍到 512K,仅接受文本输入。官方表格显示其在 AutomationBench、CyberGym、SkillsBench 等智能体基准上领先所列模型,但在 SWE-bench Pro、Terminal-Bench 2.1 等编码基准上仍落后 Claude Opus 5(均为厂商口径)。

上海 AI 实验室发布 Atria Dawn 正式版:基于 744B MoE GLM-5.2 的智能体模型,上下文翻倍至 512K,MIT 开源

核心要点速览

  • 上下文 512K,是 Preview 版 256K 的两倍;基座为 744B 参数 MoE 的 GLM-5.2,仅支持文本输入
  • Hugging Face 与 ModelScope 提供 BF16 与 FP8 权重,MIT 许可
  • 厂商口径:AutomationBench 54.7、CyberGym 86.8、SkillsBench 67.8、BFCL V4 78.4,均为表内最高
  • 短板同样来自官方表:SWE-bench Pro 61.7 对 Claude Opus 5 的 76.5,Terminal-Bench 2.1 81.0 对 90.2
  • 本地部署需 SGLang v0.5.13.post1+ 或 vLLM v0.23.0+;也提供 OpenAI 兼容 API,可直接接入 Codex
阅读全文
关联模型 / 智能体 / 厂商:

Cadence 发布 Maestro 芯片设计领域 AI 模型组合:结合 NVIDIA Nemotron 驱动 AI Super Agents,官方称质量最高提升 30%、token 效率最高 5 倍

EDA 巨头 Cadence 10 月 26 日发布 Maestro AI 模型组合,包含领域后训练 LLM、决策模型和可自我改进的 agent skills,用来驱动其 AuraStack、ChipStack、InnoStack、ViraStack 等 AI Super Agents 操作 EDA/SDA 工具。Cadence 用确定性求解器给输出打分,形成强化学习闭环。官方初步结果称相比通用基础模型质量最高提升 30%、token 效率最高 5 倍。NVIDIA 提供 Nemotron 与 OpenShell,可部署在 Cadence 云、公有云或客户本地。首批模型 2026 年第四季度向部分早期客户开放。

核心要点速览

  • Maestro 不是单个模型,而是一组领域后训练 LLM、决策模型和自我改进的 agent skills,按任务与前沿/开源模型混合调度
  • 确定性求解器和 EDA 工具对输出按工程目标与约束打分,作为强化学习反馈,形成可验证闭环
  • Cadence 口径:相比通用基础模型,质量最高提升 30%,token 效率最高 5 倍;暂无第三方评测
  • NVIDIA 提供 Nemotron 模型与 OpenShell 沙箱参考架构;客户可用自有设计数据继续后训练,支持本地部署
  • 首批模型仅在 2026 年 Q4 向部分早期客户开放;Socionext 称部署 InnoStack 预计最高 5 倍生产力提升
阅读全文

Oracle AI World 发布 Fusion Claw 执行运行时与 25 个智能体应用,Fusion Companion 让员工在 ChatGPT 里直接调度 ERP/HCM 流程

Oracle 10 月 26 日在拉斯维加斯 Oracle AI World 发布一组企业 AI 更新:新的智能体执行运行时 Oracle Fusion Claw,以及基于它的 25 个 Agentic Applications,已覆盖 ERP、HCM、供应链(SCM)和客户体验(CX);同时推出 Fusion Companion 和 Fusion Agentic Home,员工可以在 ChatGPT 等受支持的 AI 工具或 Fusion 原生界面里用自然语言描述目标,由系统自动挑选并协调交易、工作流、审批和 AI 智能体,全程沿用企业现有的身份、权限和审批控制。官方未公布定价、跑分或具体上线时间表。

Oracle AI World 发布 Fusion Claw 执行运行时与 25 个智能体应用,Fusion Companion 让员工在 ChatGPT 里直接调度 ERP/HCM 流程

核心要点速览

  • 运行时:Fusion Claw 是新的智能体执行运行时,官方称支持更大规模、更长时间运行的任务、持续重新规划、确定性执行和受治理的自主度(官方新闻稿)
  • 应用数量:25 个 Claw 驱动的 Agentic Applications 已可用,覆盖 ERP、HCM、SCM、CX 四大套件,示例包括 Ledger、Workforce Orchestration、Payroll Activity Workspace、Procurement Spend 等
  • 入口:Fusion Companion 可在 ChatGPT 等受支持的 AI 工具及客户或伙伴自建界面中调用 Fusion,Fusion Agentic Home 是原生入口(Fusion Companion 新闻稿)
  • 治理:所有执行都沿用企业既有身份、权限、策略和审批控制,需人类判断的决策会上报
  • 未公布:定价、跑分和各应用的详细上线时间表官方均未公布
阅读全文

Springer Nature 与 Google DeepMind 合作共建 AI 审稿助手:基于 Gemini 与开源 ADK,原型已在测试,人类审稿人仍做最终判断

全球最大学术出版商之一 Springer Nature 10 月 26 日宣布与 Google DeepMind 建立研究合作,共同设计一款 AI 审稿助手。它基于 DeepMind 的前沿 Gemini 模型,并借鉴 Google 此前的智能体科研工具 ScholarPeer 和 Deep Review,帮助审稿人梳理稿件、分析大量文字、图表和插图,并标出可能需要重点核查的部分。系统用 Google 开源的 Agent Development Kit(ADK)搭建,只运行在 Springer Nature 私有的 Gemini Enterprise 环境里,稿件内容不出其安全环境。原型正在测试,官方强调「人类优先、AI 其次」,没有公布上线时间或效果数据。

Springer Nature 与 Google DeepMind 合作共建 AI 审稿助手:基于 Gemini 与开源 ADK,原型已在测试,人类审稿人仍做最终判断

核心要点速览

  • 合作双方:Springer Nature(出版期刊和图书数量最多的学术出版商)与 Google DeepMind,2026-10-26 在伦敦、柏林、纽约同步宣布(官方新闻稿)
  • 技术栈:Gemini 前沿模型 + Google 开源 Agent Development Kit(ADK),借鉴 ScholarPeer 和 Deep Review 两款智能体科研工具
  • 数据隔离:只运行在 Springer Nature 私有的 Gemini Enterprise 平台,作者和审稿人信息保密
  • 进度:原型测试中,官方未公布上线时间、覆盖期刊数量或任何准确率数据
  • 定位:辅助审稿人定位需要关注的部分,最终科学判断仍由人类专家做出
阅读全文

Anthropic 把 Agent Skills 开放标准捐给 Linux 基金会旗下 Agentic AI Foundation:已有 70+ Agent 平台接入,100 万个技能、近 2.8 亿次安装

Anthropic 于 2026-10-22 宣布,把 Agent Skills(以 SKILL.md 文件夹为载体、教 Agent 完成特定任务的开放标准)捐给 Linux 基金会旗下的 Agentic AI Foundation(AAIF),与此前捐出的 MCP 同属一个中立基金会。捐赠内容包括 Agent Skills 名称和 logo、GitHub 组织以及 agentskills.io 域名。官方称自 2025 年 12 月发布标准以来,已有 ChatGPT、Cursor、GitHub Copilot、VS Code 等 70 多个 Agent 平台集成,累计发布 100 万个技能、安装近 2.8 亿次。后续由 Anthropic、Google、OpenAI 等公司工程师以个人身份维护。

Anthropic 把 Agent Skills 开放标准捐给 Linux 基金会旗下 Agentic AI Foundation:已有 70+ Agent 平台接入,100 万个技能、近 2.8 亿次安装

核心要点速览

  • 官方口径:70+ Agent 平台已集成 Agent Skills,包括 ChatGPT、Cursor、GitHub Copilot、VS Code
  • 累计发布 100 万个技能、安装近 2.8 亿次(Anthropic 官方数据)
  • 捐出 Agent Skills 名称与 logo、GitHub 组织和 agentskills.io 域名;不加入 AAIF 也能继续使用和贡献
  • Lead Maintainer 为 David Soria Parra 与 Mahesh Murag,Anthropic、Google、OpenAI 等公司工程师以个人身份维护
  • 提议的首个路线图:版本化发布、正式提案流程、面向技能作者和安装者的安全指南
阅读全文