AI 编程实时动态与要闻

杭州 AI for Science 公司 Deep Principle（深度原理）11 月 2 日发布首个通用科研大模型 Hydrogen-1.0，在智谱 GLM-5.3 上用化学、材料、生命科学数据以及自家实验室记录和发现轨迹做 SFT+RL 后训练，以 MIT 许可在 Hugging Face 开放约 7530 亿参数的 BF16 权重。厂商口径下它在 FrontierScience-Research 上拿到 38.3%，高于 GPT-6 Astra 的 33.3%，但均为自测，尚无独立复现。

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Epoch AI 10 月 29 日发布报告：在刻意简化、模拟低水平攻击者的设置下，Z.ai 8 月发布的开源权重模型 GLM 5.3 读取已公开但尚未推送给用户的安全修复，自主为 9 月 17 日至 10 月 26 日的 6 个 Firefox 版本写出“打开网页即可读取本地文件”的攻击链，每个版本边际成本约 1000 美元，最快 12 小时完成。Mozilla 已在 10 月 27 日的 Firefox 159.0 中修复其中一个此前未公开的漏洞。

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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）。

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Cloudflare 10 月 26 日在官方博客发布事故报告：8 月 27 日至 9 月 9 日，Workers AI 上的 GLM-5.3（@cf/zai-org/glm-5.3）对超过 681,280 token 的长提示，有 155 条回复混入了其他用户刚发过的请求内容，且都返回 HTTP 200。原因是 prefill 节点 KV 缓存池小于 1,048,576 token 的上下文窗口，叠加 SGLang 在 prefill/decode 分离模式下处理超长请求的漏洞。Cloudflare 称未发现恶意利用，已修复并建议运营方升级到 SGLang v0.5.22 或更高版本。

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10 月 21 日，Letta 发布 FrontierMemory 1.0。它不再考 Agent 记不记得生日、爱好这类事实，而是给 Agent 一批过去的执行轨迹，让它生成记忆或技能，再看这些记忆能让任务 Agent 多解出多少编码和知识工作任务。首版共 15 个任务，改编自 DeepSWE、SkillsBench、APEX-Agents 等公开基准。模型榜（Letta Dream 生成记忆，Letta Code 执行）上 Opus 5.5 与 GLM-5.3 均为 73.3%，Grok 4.7 为 33.3%；Harness 榜上 Letta 自家 Letta Dream 第一。数据为厂商（Letta）口径。

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10 月 20 日，AI 创业公司 humans& 发布首个模型 Ampersand v0.1，定位是帮一群人达成个人和共同目标的“协作者”，而不是独自完成任务的助手。它基于 Z.ai 的 GLM 5.3（约 744B 总参数、约 40B 激活）用长程多人模拟强化学习训练，模拟用户由自研用户模型 Persimmon 扮演。模型即日起通过兼容 OpenAI Agents API 的接口开放，无需排队。

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Cloudflare 10 月 19 日发布 Clairic 预览版，定位为「System One 抽取模型」：不逐 token 生成，而是一次并行前向传播，从文本或最多 4 张图片里抽取、计算、估计和预测带类型的值，每个答案附置信度、字符位置和缺失概率，缺失时返回 null。模型以 @cf/cloudflare/clairic 上线 Workers AI，文档标注 64K 上下文、支持视觉、每百万输入 token 0.10 美元且不收输出费。官方示例中，Clairic+Clef+GLM-5.3 级联比全用 GLM-5.3 快约 3.2 倍、成本低约 49%（官方口径），权重将在之后开放。

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SGLang 团队正式发布 v0.5.22 大版本更新（凝聚 245 位贡献者提交的 950 个 PR）：深度优化 DeepSeek-V4.1 推理性能，在 H200 单卡吞吐狂飙 2.3 倍，并通过 DSpark 首次在 AMD MI350X/MI355X 实现 1.9 倍吞吐提升；首创 InstantTensor 加载器将大模型冷启动显存载入提速 10 倍；B200 上 Qwen3.8-Flash-Next 解码提速 12%、B300 上 GLM-5.3-Flash 提速 10% 且 MiMo-V2.6-Pro 解码吞吐达 1.85 倍；并原生支持苹果 Apple Silicon 与 ComfyUI 扩散生态。

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当前 LLM 能否在复杂连续空间操作中精确预测离散物理世界的演变？南加州大学（USC）、UCLA 与 CMU 联合发布 Grid-Bench（arXiv:2610.22312，GitHub: grid-bench/Grid-Bench）。该基准基于 8 种离散几何变换规则，测试 2D/3D/4D 网格在 0 至 64 步长事件链下的全状态精确预测。对 GPT-5.6 Sol、Claude 5 Sonnet、GLM-5、Kimi K2.5 等 6 款顶尖模型的评测表明：在 64 步长轨迹下，开源与中型模型完整状态精确率几乎归零，唯闭源旗舰维持断层领先。

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vLLM 于 10 月 18 日发布 v0.32.0，363 位贡献者（121 位新人）提交 814 次。重点包括默认提供的 POST /v1/systemone 结构化决策接口与通用 hf 工具/推理解析器；NVFP4 KV 缓存扩展到 SM8x/SM90/SM12x，GLM-5.x 在 SM100 默认 FP8 KV；Model Runner V2 新增 GPU n-gram 投机与 Elastic EP，并成为 ROCm 默认；修复 3 个安全公告并收紧 CORS 默认值，同时放弃 Python 3.10。

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vLLM 联合 NVIDIA 正式发布面向月之暗面旗舰模型 Kimi K3（SemiAnalysis 披露达 2.8 万亿参数）的底层解码巨型内核（Megakernel）：由 NVIDIA CentML 工程师采用 CuTe DSL 编写的 1.2 万行代码将注意力、MoE 路由与跨卡通信深度融合，将单层内核启动数从 23 个砍至 13 个、单层耗时从 130 µs 压至 69 µs。在 16 卡 NVIDIA GB300 NVL72 上配合 DSpark 投机解码实现 Batch=1 高达 842 tok/s 的极速输出（提速 1.73 倍），并在 SemiAnalysis AgentX 负载上实现最高 1.8 倍的 P90 单用户交互吞吐提升（突破 403.2~423 tok/s/user），下一步将适配 DeepSeek-V4.1-Flash 与 GLM-5.3。

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Ollama 官方宣布在美国与欧盟本土服务器正式上线严格“零数据留存、零训练”的 Ollama Cloud 托管服务，同步接入 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 并支持通过 ollama launch 一键拉起 Claude Code 与 OpenCode；同日，SemiAnalysis 披露重磅内幕：智谱旗舰模型 GLM-5.3 未重新预训练，而是 100% 基于前代模型通过高 GPU 效率的后训练（Post-Training）打造，在网络安全与攻防推理上较 GLM-5.2 实现跨代质变。

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针对超长上下文大模型推理中的 KV 缓存传输与显存瓶颈，今日两项重磅系统与架构研究给出突破方案：在 8xB300 节点运行 GLM-5.3（FP8 MLA）的 8 路预填充上下文并行（PCP8）实测中，研究者发现传统远程 KV 缓存会导致高命中流 p99 飙升至 83.32 秒（GPU 利用率仅 7%），通过按 PCP Rank 分片与异步加载（已合入 LMCache 上游）将读取带宽提升 6.3 倍至 10.76 GB/s、p99 暴降至 0.67 秒；百度飞桨则开源虚拟头注意力 VHA（arXiv:2610.17959），推理期零开销折叠为双 KV 头 GQA-2，在 30B-A3B MoE（500B Token 训练）上全面击败 MLA 与 GQA-4，128K RULER 暴涨 11.4 分。

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为推动‘AI 研发 AI（AI4AI）’向模型自主导向演进，上海 AI 实验室（InternScience）开源了 35B 混合专家（MoE）机器学习工程智能体模型 MLExpert（arXiv:2610.22344）。通过构建 Kaggle-MLE Factory 可执行任务工厂、分层智能体 SFT 以及窗口化交互强化学习（WIRL），MLExpert 在 MLE-Bench Lite 上将基座模型的平均奖牌率从 37.9% 暴拉至 72.7%，以仅 35B 总参追平超大尺寸前沿模型 Kimi-K3 与 GLM-5.3，并成功泛化至智能体脚手架优化与算法调优。

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