华为下一代芯片昇腾960发布时间提前9个月，4096卡超节点首上NPO
华为把下一代昇腾960的发布时间提前了9个月。去年官方计划还是2027年Q4推出，今天华为宣布，昇腾960DT将在2027年Q1就绪，提前三个季度；960PR将在Q3跟进。
960DT单芯片提供2 PFLOPS FP8、4 PFLOPS FP4算力，最高搭载288GB HBM，带宽9.6TB/s。
华为同时发布新的昇腾960超节点，单个系统可连接4096张NPU，提供8 EFLOPS FP8算力和1PB HBM。它首次采用NPO（把光引擎放到芯片附近）技术，用5500个Hi-ONE替代原方案约4.8万个800G光模块。华为称，这可以减少超过550千瓦功耗。
华为接下来仍会保持昇腾一年一代，同时用灵衢和光互联继续做大超节点，把单芯片之外的系统算力也往上推。
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华为把下一代昇腾960的发布时间提前了9个月。去年官方计划还是2027年Q4推出，今天华为宣布，昇腾960DT将在2027年Q1就绪，提前三个季度；960PR将在Q3跟进。
960DT单芯片提供2 PFLOPS FP8、4 PFLOPS FP4算力，最高搭载288GB HBM，带宽9.6TB/s。
华为同时发布新的昇腾960超节点，单个系统可连接4096张NPU，提供8 EFLOPS FP8算力和1PB HBM。它首次采用NPO（把光引擎放到芯片附近）技术，用5500个Hi-ONE替代原方案约4.8万个800G光模块。华为称，这可以减少超过550千瓦功耗。
华为接下来仍会保持昇腾一年一代，同时用灵衢和光互联继续做大超节点，把单芯片之外的系统算力也往上推。
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👍2
Grok 4.7最快今晚发布？Google Cloud后台已出现模型名
Grok 4.7 疑似已经进入发布前最后阶段。社区发现 Google Cloud Console 的模型配额页面突然出现了 grok-4.7。
Grok 4.7 原计划更早上线。马斯克上周临时宣布再推迟几天，原因是模型面对困难任务时容易过早放弃，对自己的答案检查得也不够严格。他随后还表示，Grok 4.7 大致会达到 Claude Opus 5 水平，但多模态能力还需要改进；Grok 4.8 会有明显提升，Grok 4.9 才可能达到 Astra 和 Fable 级别。
社区之所以盯着 Google Cloud 配额页，是因为过去一些新模型会在正式上线前后先出现在这里。
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Grok 4.7 疑似已经进入发布前最后阶段。社区发现 Google Cloud Console 的模型配额页面突然出现了 grok-4.7。
Grok 4.7 原计划更早上线。马斯克上周临时宣布再推迟几天，原因是模型面对困难任务时容易过早放弃，对自己的答案检查得也不够严格。他随后还表示，Grok 4.7 大致会达到 Claude Opus 5 水平，但多模态能力还需要改进；Grok 4.8 会有明显提升，Grok 4.9 才可能达到 Astra 和 Fable 级别。
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GLM-5.3开始优化自己的系统，智谱唐杰：RSI最小闭环已经出现
智谱披露，GLM-5.3 驱动的 Infra Agent 已经参与优化 GLM-5.3-Flash 的推理系统。从首次跑通到承接全部生产流量不到两周，端到端吞吐提升到最初的 3.2 倍。
联合创始人兼首席科学家唐杰在复盘中提到，Agent 现在最容易卡住的地方，往往不是不会写代码，而是不知道问题出在哪。比如一次修改让吞吐下降 20%，它知道自己改坏了，却不知道是哪一层出了问题，下一步该查什么。
于是智谱把资深工程师平时的排查方法做成一套 Agent 可以直接使用的工具。Agent 改完代码后，可以自己检查结果对不对、时间耗在哪里、哪种方案更快，再根据结果继续修改。
靠这套方法，Agent 找出了长上下文计算误差、KV 传输阻塞和解码 kernel 重复计算等问题。其中一个 kernel 重写后提速 1.71 倍。
唐杰判断，工程师的角色会越来越像「设计反馈的人」。人负责定目标、设边界和审核高风险修改，Agent 自己提假设、改代码、跑实验。离完整的 RSI 还很远，但「模型优化系统，系统再服务模型」这个最小闭环已经出现。
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智谱披露，GLM-5.3 驱动的 Infra Agent 已经参与优化 GLM-5.3-Flash 的推理系统。从首次跑通到承接全部生产流量不到两周，端到端吞吐提升到最初的 3.2 倍。
联合创始人兼首席科学家唐杰在复盘中提到，Agent 现在最容易卡住的地方，往往不是不会写代码，而是不知道问题出在哪。比如一次修改让吞吐下降 20%，它知道自己改坏了，却不知道是哪一层出了问题，下一步该查什么。
于是智谱把资深工程师平时的排查方法做成一套 Agent 可以直接使用的工具。Agent 改完代码后，可以自己检查结果对不对、时间耗在哪里、哪种方案更快，再根据结果继续修改。
靠这套方法，Agent 找出了长上下文计算误差、KV 传输阻塞和解码 kernel 重复计算等问题。其中一个 kernel 重写后提速 1.71 倍。
唐杰判断，工程师的角色会越来越像「设计反馈的人」。人负责定目标、设边界和审核高风险修改，Agent 自己提假设、改代码、跑实验。离完整的 RSI 还很远，但「模型优化系统，系统再服务模型」这个最小闭环已经出现。
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👍4
被指和Anthropic关系太近，METR总裁回应：我们没拿AI公司的钱
这几天，Anthropic 推荐的第三方评估机构 METR 接连遭到质疑。外界发现，它的不少核心成员和 Anthropic、OpenAI 等 AI 公司关系密切。METR 自己也承认，此前一次评估中至少 6 名参与者与 AI 公司员工有密切私人关系，当时甚至还没有正式的利益冲突政策。
METR 总裁 Chris Painter 现在正面回应。他称 METR 靠捐款运营，从未接受前沿 AI 公司及其员工的钱，给 Anthropic、OpenAI 等公司做评估也不收费。这些公司会免费开放模型和 Token，让 METR 做测试。
Painter 强调，METR 的目标不是替 AI 公司证明模型「安全」，而是在发现模型可能失控时，把证据公开给政府和公众。
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这几天，Anthropic 推荐的第三方评估机构 METR 接连遭到质疑。外界发现，它的不少核心成员和 Anthropic、OpenAI 等 AI 公司关系密切。METR 自己也承认，此前一次评估中至少 6 名参与者与 AI 公司员工有密切私人关系，当时甚至还没有正式的利益冲突政策。
METR 总裁 Chris Painter 现在正面回应。他称 METR 靠捐款运营，从未接受前沿 AI 公司及其员工的钱，给 Anthropic、OpenAI 等公司做评估也不收费。这些公司会免费开放模型和 Token，让 METR 做测试。
Painter 强调，METR 的目标不是替 AI 公司证明模型「安全」，而是在发现模型可能失控时，把证据公开给政府和公众。
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😁1
传OpenAI下周发Codex Bot，直接对标Grok Bot
AI 博主 Mark Kretschmann 爆料，OpenAI 正准备推出一款暂称 Codex Bot 的新产品，基于 OpenClaw 开发。原计划本周发布，目前已推迟到下周。
Sam Altman 今天刚表示，原定本周发布的「主要新东西」延至下周；而 OpenAI 今年 2 月招募 OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 时，也称他将负责开发「下一代个人 Agent」。
Mark 称，Codex Bot 会比现有 ChatGPT Work 更像 Grok Bot。后者相当于一组长期在线的「AI 同事」，可以使用自己的工作环境，跨网站和 App 持续干活。
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AI 博主 Mark Kretschmann 爆料，OpenAI 正准备推出一款暂称 Codex Bot 的新产品，基于 OpenClaw 开发。原计划本周发布，目前已推迟到下周。
Sam Altman 今天刚表示，原定本周发布的「主要新东西」延至下周；而 OpenAI 今年 2 月招募 OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 时，也称他将负责开发「下一代个人 Agent」。
Mark 称，Codex Bot 会比现有 ChatGPT Work 更像 Grok Bot。后者相当于一组长期在线的「AI 同事」，可以使用自己的工作环境，跨网站和 App 持续干活。
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🤨2👎1
给Claude Code装上「剪映」，Hypit让Agent直接做完整视频
开源项目 Hypit 最近在 GitHub 快速走红，目前已有约 8300 Star。它相当于给 Claude Code、Codex 这类 Coding Agent 加上一套视频制作工具，让原本主要写代码的 Agent，也能开始做视频。
用户丢进去一条参考视频后，Hypit 会把台词、镜头、字幕、B-roll 和特效拆成一套可以反复修改的制作流程。Agent 再调用 Seedance 等视频模型、图片模型、WhisperX 和 FFmpeg，替换人物、台词和素材，重新生成整条视频。
这套方法特别适合批量做相似视频。比如一条广告效果不错，可以保留原来的节奏和结构，只换产品、人物或文案，再快速做出几十个不同版本。一条视频跑通后，后面主要就是换内容，不用每次从头做一遍。
Hypit 本身免费使用，也不强制绑定某个生成模型。不过它采用带额外限制的开源协议，企业内部可以商用；如果拿它做面向多个客户的 SaaS，则需要另行取得商业授权。
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开源项目 Hypit 最近在 GitHub 快速走红，目前已有约 8300 Star。它相当于给 Claude Code、Codex 这类 Coding Agent 加上一套视频制作工具，让原本主要写代码的 Agent，也能开始做视频。
用户丢进去一条参考视频后，Hypit 会把台词、镜头、字幕、B-roll 和特效拆成一套可以反复修改的制作流程。Agent 再调用 Seedance 等视频模型、图片模型、WhisperX 和 FFmpeg，替换人物、台词和素材，重新生成整条视频。
这套方法特别适合批量做相似视频。比如一条广告效果不错，可以保留原来的节奏和结构，只换产品、人物或文案，再快速做出几十个不同版本。一条视频跑通后，后面主要就是换内容，不用每次从头做一遍。
Hypit 本身免费使用，也不强制绑定某个生成模型。不过它采用带额外限制的开源协议，企业内部可以商用；如果拿它做面向多个客户的 SaaS，则需要另行取得商业授权。
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🤨2
OpenAI推出法律版GPT-6 Astra，法律研究正确率提升40%
OpenAI 推出 Astra for Law，把 GPT-6 Astra 做成专门面向法律工作的版本。它加入法律检索、分析和写作能力，可以帮律师查判例、分析案件、起草文件，也能接入律所现有的工作流。
OpenAI 还新建了一套法律搜索索引，可以查询美国判例、法规、法院规则等超过 2.3 亿个 URL，覆盖 99.9% 以上已公开的美国先例判决。
在 200 道美国法律研究题中，Astra for Law 的整体正确率达到 54.0%，普通 GPT-6 Astra 加网页搜索为 38.7%，相对提升约 40%。在判例题上，它找到的参考案例也多了 24%。
Astra for Law 会先向部分美国律所开放，在 ChatGPT 和 Codex 中显示为 GPT-6 Astra Law，随后开放 API。Harvey、Legora 等法律 AI 公司也可以把它接进自己的产品。OpenAI 还推出 26 个法律行业插件，可以调用 Thomson Reuters、Relativity、Clio 等专业法律数据和工具。
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OpenAI 推出 Astra for Law，把 GPT-6 Astra 做成专门面向法律工作的版本。它加入法律检索、分析和写作能力，可以帮律师查判例、分析案件、起草文件，也能接入律所现有的工作流。
OpenAI 还新建了一套法律搜索索引，可以查询美国判例、法规、法院规则等超过 2.3 亿个 URL，覆盖 99.9% 以上已公开的美国先例判决。
在 200 道美国法律研究题中，Astra for Law 的整体正确率达到 54.0%，普通 GPT-6 Astra 加网页搜索为 38.7%，相对提升约 40%。在判例题上，它找到的参考案例也多了 24%。
Astra for Law 会先向部分美国律所开放，在 ChatGPT 和 Codex 中显示为 GPT-6 Astra Law，随后开放 API。Harvey、Legora 等法律 AI 公司也可以把它接进自己的产品。OpenAI 还推出 26 个法律行业插件，可以调用 Thomson Reuters、Relativity、Clio 等专业法律数据和工具。
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Claude Code像素级抄袭Cursor，连Projects都懒得改名
Anthropic 重做 Claude Projects，结果和 Cursor 一周前推出的同名功能几乎一个模子。
Cursor 让一个总控 Agent 当项目经理，自己不写代码，只负责拆任务、定计划，再把活分给多个 Agent 并行完成。任务长期跑在云端，关电脑也不停；所有 Agent 共享项目上下文，需要时还能自动拉起本地 Agent。
Claude 新 Projects 基本照着这套来。也是总控 Agent 拆任务、验结果，下面同时跑多个 Claude Code 会话；每个会话独立改代码、跑测试、提交 PR，共享项目记忆，电脑关了照样干。
Cursor Projects 9 月 10 日上线，Claude Projects 9 月 17 日才发布。现在甚至还是 Cursor 功能更多，看来 7 天只够 Claude 抄个七七八八。
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Anthropic 重做 Claude Projects，结果和 Cursor 一周前推出的同名功能几乎一个模子。
Cursor 让一个总控 Agent 当项目经理，自己不写代码，只负责拆任务、定计划，再把活分给多个 Agent 并行完成。任务长期跑在云端，关电脑也不停；所有 Agent 共享项目上下文，需要时还能自动拉起本地 Agent。
Claude 新 Projects 基本照着这套来。也是总控 Agent 拆任务、验结果，下面同时跑多个 Claude Code 会话；每个会话独立改代码、跑测试、提交 PR，共享项目记忆，电脑关了照样干。
Cursor Projects 9 月 10 日上线，Claude Projects 9 月 17 日才发布。现在甚至还是 Cursor 功能更多，看来 7 天只够 Claude 抄个七七八八。
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😁15
85年没解开的德军恩尼格玛密电，GPT-6 Astra用10小时破了
彭博一名产品开发人员 Carter Leffen 用 GPT-6 Astra，破解了一条 1941 年的德军恩尼格玛密电。他本人并不是密码学家。
这条密文只有 82 个字母，此前一直被密码史料网站 CryptoCellar 列为尚未破解。Astra Extra High 大约花了 10 小时找到答案。
关键线索来自当天另一封已经破译的电报。Astra 发现里面连续出现两次地名「ROSENOW」，随后猜测这个词也藏在目标密文里。它接着写恩尼格玛模拟器和搜索程序，并行测试不同密钥，再用原始电报头和剩余文字验证。
最终还原出的内容很简单：「请告知行军路线。我在 Rosenow。请立即通过无线电回复。」
不过这次也不是完全只靠 Astra。Leffen 负责提出目标和推进调查，Astra 则完成了大量查资料、写代码、跑搜索和验证工作。
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彭博一名产品开发人员 Carter Leffen 用 GPT-6 Astra，破解了一条 1941 年的德军恩尼格玛密电。他本人并不是密码学家。
这条密文只有 82 个字母，此前一直被密码史料网站 CryptoCellar 列为尚未破解。Astra Extra High 大约花了 10 小时找到答案。
关键线索来自当天另一封已经破译的电报。Astra 发现里面连续出现两次地名「ROSENOW」，随后猜测这个词也藏在目标密文里。它接着写恩尼格玛模拟器和搜索程序，并行测试不同密钥，再用原始电报头和剩余文字验证。
最终还原出的内容很简单：「请告知行军路线。我在 Rosenow。请立即通过无线电回复。」
不过这次也不是完全只靠 Astra。Leffen 负责提出目标和推进调查，Astra 则完成了大量查资料、写代码、跑搜索和验证工作。
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👍13
Qwen3.8-Omni-Flash上线：自己看视频、调工具、交成片
阿里千问上线原生全模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash，支持文本、图片、音频、视频和 1M 上下文。
这代明显加强了音视频 Agent 能力。模型可以自己从视频里找信息、规划任务，再调用外部工具完成剪辑、配音和渲染。官方展示了长会议处理、短剧翻译、电影解说、MV 制作和视频转图文笔记等场景。
面对几小时的长视频，它也不用从头到尾全部处理。模型会先判断答案可能在哪，再逐步定位关键片段。OmniVideoBench 上，准确率从 63.4 提到 67.8，Token 消耗从 145,736 降到 79,117，少了 45.7%。
千问称，Qwen3.8-Omni-Flash 在 30 项评测上的平均成绩比 Qwen3.5-Omni-Plus 提升超过 26%，音视频能力接近 Gemini 3.8 Flash，音频能力整体超过后者。音频输入成本下降超过 98%，音视频输入下降超过 93%。
目前 Qwen3.8-Omni-Flash 模型权重尚未公开，只开放了 API。千问同时开源了 Qwen-MM-Plugins，可以装进 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Qwen Code 等 Agent，给它们补上图片、音频、长视频处理和视频剪辑能力。
另一套 Qwen-Live Harness 更像实时调度层。用户可以直接和实时全模态模型说话，再把复杂任务交给 Gemini CLI、Claude Code、Codex 等后台 Agent 持续执行。它会跟踪任务进度，做完后再主动回来告诉你结果。
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阿里千问上线原生全模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash，支持文本、图片、音频、视频和 1M 上下文。
这代明显加强了音视频 Agent 能力。模型可以自己从视频里找信息、规划任务，再调用外部工具完成剪辑、配音和渲染。官方展示了长会议处理、短剧翻译、电影解说、MV 制作和视频转图文笔记等场景。
面对几小时的长视频，它也不用从头到尾全部处理。模型会先判断答案可能在哪，再逐步定位关键片段。OmniVideoBench 上，准确率从 63.4 提到 67.8，Token 消耗从 145,736 降到 79,117，少了 45.7%。
千问称，Qwen3.8-Omni-Flash 在 30 项评测上的平均成绩比 Qwen3.5-Omni-Plus 提升超过 26%，音视频能力接近 Gemini 3.8 Flash，音频能力整体超过后者。音频输入成本下降超过 98%，音视频输入下降超过 93%。
目前 Qwen3.8-Omni-Flash 模型权重尚未公开，只开放了 API。千问同时开源了 Qwen-MM-Plugins，可以装进 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Qwen Code 等 Agent，给它们补上图片、音频、长视频处理和视频剪辑能力。
另一套 Qwen-Live Harness 更像实时调度层。用户可以直接和实时全模态模型说话，再把复杂任务交给 Gemini CLI、Claude Code、Codex 等后台 Agent 持续执行。它会跟踪任务进度，做完后再主动回来告诉你结果。
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智谱GLM-5.3-FlashX上线，最高200tokens/s
智谱上线 GLM-5.3-FlashX，可以理解为 GLM-5.3-Flash 的高速版本，最高输出速度达到 200 tokens/s。官方这次没有公布新的能力跑分或架构变化，更新重点就是继续提高推理速度。
这次发布正好接在昨天的推理系统优化之后。智谱刚披露，GLM-5.3 驱动的 Infra Agent 参与优化 Flash 的推理基础设施。不到两周，端到端吞吐提高到最初约 3 倍，整套服务运行在超过 10 万张国产 AI 芯片上。
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智谱上线 GLM-5.3-FlashX，可以理解为 GLM-5.3-Flash 的高速版本，最高输出速度达到 200 tokens/s。官方这次没有公布新的能力跑分或架构变化，更新重点就是继续提高推理速度。
这次发布正好接在昨天的推理系统优化之后。智谱刚披露，GLM-5.3 驱动的 Infra Agent 参与优化 Flash 的推理基础设施。不到两周，端到端吞吐提高到最初约 3 倍，整套服务运行在超过 10 万张国产 AI 芯片上。
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👍3
Muse上线Mac，把手伸进用户本机文件和App
Meta 上线 Muse for Mac，这是 Muse 第一个能直接在用户电脑上干活的版本。它可以处理本地文件，也能读取 Mail、Messages、Calendar、Notes 等 App。比如整理文件夹、汇总邮件和聊天，或者调用本机文件继续填表。
Muse 之前跑在 Meta 提供的云端虚拟机里，通过浏览器和连接器替用户购物、发邮件、订餐。现在 Mac 版进一步拿到了本机文件和系统 App 的操作能力。
完整磁盘访问由用户决定是否开放。删除文件、发送消息等敏感操作，Muse 仍要先让用户确认。目前 Mac 版仍只在美国开放。
Meta 上个月其实已经推出过 Meta AI for Mac，但那款更偏看屏问答和全局语音输入。Muse for Mac 更像真正的桌面 Agent，可以直接替用户动手。
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Meta 上线 Muse for Mac，这是 Muse 第一个能直接在用户电脑上干活的版本。它可以处理本地文件，也能读取 Mail、Messages、Calendar、Notes 等 App。比如整理文件夹、汇总邮件和聊天，或者调用本机文件继续填表。
Muse 之前跑在 Meta 提供的云端虚拟机里，通过浏览器和连接器替用户购物、发邮件、订餐。现在 Mac 版进一步拿到了本机文件和系统 App 的操作能力。
完整磁盘访问由用户决定是否开放。删除文件、发送消息等敏感操作，Muse 仍要先让用户确认。目前 Mac 版仍只在美国开放。
Meta 上个月其实已经推出过 Meta AI for Mac，但那款更偏看屏问答和全局语音输入。Muse for Mac 更像真正的桌面 Agent，可以直接替用户动手。
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三个人+Claude黑进OpenAI内部代码库，OpenAI还给了6500美元
安全公司 Hacktron 的 3 名白帽研究员，用 Claude 不到 72 小时一路摸到了 OpenAI 内部代码库。三人随后主动上报漏洞，OpenAI 修复后按漏洞赏金计划给了他们 6500 美元。
攻击入口只是 OpenAI 的社区论坛。研究员发现，上传一张特制 HEIF 图片，就能利用论坛软件 Discourse 的漏洞，让服务器执行他们写的代码。随后，他们拿到了论坛用户的登录令牌，相当于一张「已经登录过的通行证」。
更大的问题出在 OpenAI 自己。论坛的登录令牌权限开得太大，竟然还能进入同一用户的 ChatGPT 和 Codex 账号，部分令牌又属于 OpenAI 员工。研究员借其中一个员工账号进入 Codex，而这个 Codex 连着公司的 GitHub。最终，他们让 Codex 在内部 openai/openai 代码库提交了一次无害的文档修改，证明自己已经碰到了内部仓库。随后立即停止测试并上报。
Claude 主要负责最难的一步：把图片漏洞变成真正能跑起来的攻击代码。Opus 4.8 一直没跑稳；Opus 5 上线后几小时就取得突破。Hacktron 称，从最初发现问题到进入 OpenAI 内部仓库，整个过程不到 72 小时，人实际只投入了几个小时。
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安全公司 Hacktron 的 3 名白帽研究员，用 Claude 不到 72 小时一路摸到了 OpenAI 内部代码库。三人随后主动上报漏洞，OpenAI 修复后按漏洞赏金计划给了他们 6500 美元。
攻击入口只是 OpenAI 的社区论坛。研究员发现，上传一张特制 HEIF 图片，就能利用论坛软件 Discourse 的漏洞，让服务器执行他们写的代码。随后，他们拿到了论坛用户的登录令牌，相当于一张「已经登录过的通行证」。
更大的问题出在 OpenAI 自己。论坛的登录令牌权限开得太大，竟然还能进入同一用户的 ChatGPT 和 Codex 账号，部分令牌又属于 OpenAI 员工。研究员借其中一个员工账号进入 Codex，而这个 Codex 连着公司的 GitHub。最终，他们让 Codex 在内部 openai/openai 代码库提交了一次无害的文档修改，证明自己已经碰到了内部仓库。随后立即停止测试并上报。
Claude 主要负责最难的一步：把图片漏洞变成真正能跑起来的攻击代码。Opus 4.8 一直没跑稳；Opus 5 上线后几小时就取得突破。Hacktron 称，从最初发现问题到进入 OpenAI 内部仓库，整个过程不到 72 小时，人实际只投入了几个小时。
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😁5🤔2
智谱ZCode被曝后台整库上传，连Git历史也不放过
智谱 AI 编程工具 ZCode 被曝会在后台给整个项目做快照，连 .git 一起打包加密，并上传到阿里云 OSS。
技术博客作者 ferstar 逆向客户端后称，只要用户处于登录状态，这套机制就会运行，界面里也没有关闭上传的开关。
作者找到的一个商业项目快照约 313MB，文件清单里有 4.2 万个文件。其中
ZCode 官方隐私政策目前只明确写了会收集用户「在对话中提交」的文本、文件和代码，没有明确提到整个仓库和 Git 历史。官方「优化计划」默认关闭，但它只控制数据是否用于模型训练；ferstar 称，关掉这个选项仍不会停止快照打包和上传。
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智谱 AI 编程工具 ZCode 被曝会在后台给整个项目做快照，连 .git 一起打包加密，并上传到阿里云 OSS。
技术博客作者 ferstar 逆向客户端后称，只要用户处于登录状态，这套机制就会运行，界面里也没有关闭上传的开关。
作者找到的一个商业项目快照约 313MB，文件清单里有 4.2 万个文件。其中
.git 占了 86.6%，包括 Git 历史对象、LFS 大文件缓存和 reflog。也就是说，打包的不只是当前代码，旧提交、曾下载的大文件和本地分支操作也可能一起进去。这个快照当时上传失败了 564 次，一直留在本地等待重试。ZCode 官方隐私政策目前只明确写了会收集用户「在对话中提交」的文本、文件和代码，没有明确提到整个仓库和 Git 历史。官方「优化计划」默认关闭，但它只控制数据是否用于模型训练；ferstar 称，关掉这个选项仍不会停止快照打包和上传。
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💩14
Exa给AI搜索装上时光机：4000亿网页快照，防止Agent偷看未来
Exa 上线 Snapshot，可以让搜索直接「回到过去」。它收录了超过 4000 亿份网页快照，跨度约 20 年。开发者指定一个时间，Exa 的搜索和网页读取 API 就会返回当时已经保存下来的网页版本。
最直接的用途是防止 AI 评测「偷看答案」。比如一道题 6 月设计、9 月才拿给 Agent 做，答案可能早已出现在论文、GitHub PR 或博客里。现在可以把搜索时间锁在 5 月，Agent 就看不到后来才公开的答案。金融团队也能用同样的方法做历史回测，只给模型看当时已经存在的信息。
不过这个「时光机」目前还有限制。它能保证你看到的是当时版本的网页，但搜索结果不一定和当年一模一样。普通付费用户目前也只能往前查最近 5 个月，想查更早的历史需要联系 Exa。
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Exa 上线 Snapshot，可以让搜索直接「回到过去」。它收录了超过 4000 亿份网页快照，跨度约 20 年。开发者指定一个时间，Exa 的搜索和网页读取 API 就会返回当时已经保存下来的网页版本。
最直接的用途是防止 AI 评测「偷看答案」。比如一道题 6 月设计、9 月才拿给 Agent 做，答案可能早已出现在论文、GitHub PR 或博客里。现在可以把搜索时间锁在 5 月，Agent 就看不到后来才公开的答案。金融团队也能用同样的方法做历史回测，只给模型看当时已经存在的信息。
不过这个「时光机」目前还有限制。它能保证你看到的是当时版本的网页，但搜索结果不一定和当年一模一样。普通付费用户目前也只能往前查最近 5 个月，想查更早的历史需要联系 Exa。
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Zed给AI编程装上「行车记录仪」，直接关掉GitHub PR
AI Agent 写代码越来越快，代码评审反而成了新的瓶颈。
过去，一个 Pull Request 通常对应开发者几小时甚至几天的工作。现在 Agent 可以一次改几十个文件，但评审者最后看到的，往往只有一份巨大的代码差异，很难知道这些修改是在什么要求下产生，又经过了哪些尝试。
Zed 新开放公测的 Delta，想把这部分过程重新补回来。它会把 Agent 对话、每一次代码修改和后续评论放进同一份历史里。看到一段有问题的代码，可以直接往前追，看看当时提了什么需求，Agent 又是怎么一步步改到这里。
评审也不再等到开发结束才开始。开发者可以随时另开一个线程，让人或另一个 Agent 检查当前代码，并在独立副本里继续修改。
Zed 已经先在自己身上试了。Delta 仓库关闭了 GitHub Pull Request，33 名成员已经通过 Delta 向主分支合入 570 次改动。
Git 仍然保留，commit、push 和构建流程都不受影响。Zed 真正想改的是代码评审这一层：当越来越多代码由 Agent 生成，只看最终 diff，可能已经不够了。
Delta 目前支持 macOS、Linux、Windows 和网页端，公测期间免费。MCP 和远程运行环境等功能还在开发。
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AI Agent 写代码越来越快，代码评审反而成了新的瓶颈。
过去，一个 Pull Request 通常对应开发者几小时甚至几天的工作。现在 Agent 可以一次改几十个文件，但评审者最后看到的，往往只有一份巨大的代码差异，很难知道这些修改是在什么要求下产生，又经过了哪些尝试。
Zed 新开放公测的 Delta，想把这部分过程重新补回来。它会把 Agent 对话、每一次代码修改和后续评论放进同一份历史里。看到一段有问题的代码，可以直接往前追，看看当时提了什么需求，Agent 又是怎么一步步改到这里。
评审也不再等到开发结束才开始。开发者可以随时另开一个线程，让人或另一个 Agent 检查当前代码，并在独立副本里继续修改。
Zed 已经先在自己身上试了。Delta 仓库关闭了 GitHub Pull Request，33 名成员已经通过 Delta 向主分支合入 570 次改动。
Git 仍然保留，commit、push 和构建流程都不受影响。Zed 真正想改的是代码评审这一层：当越来越多代码由 Agent 生成，只看最终 diff，可能已经不够了。
Delta 目前支持 macOS、Linux、Windows 和网页端，公测期间免费。MCP 和远程运行环境等功能还在开发。
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Claude帮Anthropic研发下一代Claude，半年从不到1%飙到26%
Anthropic 最新披露，Claude 已经能主导 26% 的 AI 研发工作，2 月还不到 1%。超过 90% 的研发任务，现在至少已经有人和 Claude 一起完成。
这里的「主导」有明确标准：人只需要告诉 Claude 最终要解决什么问题，它就能自己完成大部分过程，最后由人检查结果。目前还没有任何一类研发工作可以完全交给 Claude。
这个数字比 Anthropic 之前公布的「80% 生产代码由 Claude 编写」更进一步。代码只是研发的一部分，这次统计还覆盖模型训练、实验、评测、基础设施等整个研发流程。Anthropic 最常用的内部平台上，任一时刻大约有 3 万个 Agent 同时做研究和工程。
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Anthropic 最新披露，Claude 已经能主导 26% 的 AI 研发工作，2 月还不到 1%。超过 90% 的研发任务，现在至少已经有人和 Claude 一起完成。
这里的「主导」有明确标准：人只需要告诉 Claude 最终要解决什么问题，它就能自己完成大部分过程，最后由人检查结果。目前还没有任何一类研发工作可以完全交给 Claude。
这个数字比 Anthropic 之前公布的「80% 生产代码由 Claude 编写」更进一步。代码只是研发的一部分，这次统计还覆盖模型训练、实验、评测、基础设施等整个研发流程。Anthropic 最常用的内部平台上，任一时刻大约有 3 万个 Agent 同时做研究和工程。
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智谱ZCode回应整库上传：Repo Wiki默认开启惹祸，承诺开源客户端
智谱回应 ZCode 仓库数据上传争议，称问题来自「代码库索引」里的 Repo Wiki 功能。Repo Wiki 生成 Wiki 页面时，可能会把仓库数据上传到云端；页面生成后，相关数据会立即销毁，不会保存。
官方称，这项功能上线初期默认开启，因此影响了部分用户，目前相关问题已经修复。ZCode 现在的官方文档已经明确写出，Repo Wiki 不会读取 .git、依赖目录、构建产物和缓存，只会按需发送经过过滤的代码内容。
此前社区逆向发现，ZCode 会在后台给项目做快照，连 .git、Git 历史和 LFS 缓存都可能一起打包上传。
ZCode 还宣布近期将开源代码，并邀请第三方评估人员审查系统运行情况，后续公开审查进展。作为补偿，所有用户都会额外获得一次周额度重置，今天发放。
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智谱回应 ZCode 仓库数据上传争议，称问题来自「代码库索引」里的 Repo Wiki 功能。Repo Wiki 生成 Wiki 页面时，可能会把仓库数据上传到云端；页面生成后，相关数据会立即销毁，不会保存。
官方称，这项功能上线初期默认开启，因此影响了部分用户，目前相关问题已经修复。ZCode 现在的官方文档已经明确写出，Repo Wiki 不会读取 .git、依赖目录、构建产物和缓存，只会按需发送经过过滤的代码内容。
此前社区逆向发现，ZCode 会在后台给项目做快照，连 .git、Git 历史和 LFS 缓存都可能一起打包上传。
ZCode 还宣布近期将开源代码，并邀请第三方评估人员审查系统运行情况，后续公开审查进展。作为补偿，所有用户都会额外获得一次周额度重置，今天发放。
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智谱ZCode回应整库上传：Repo Wiki默认开启惹祸，承诺开源客户端
智谱回应 ZCode 仓库数据上传争议，称问题来自「代码库索引」里的 Repo Wiki 功能。Repo Wiki 生成 Wiki 页面时，可能会把仓库数据上传到云端；页面生成后，相关数据会立即销毁，不会保存。
官方称，这项功能上线初期默认开启，因此影响了部分用户，目前相关问题已经修复。ZCode 现在的官方文档已经明确写出，Repo Wiki 不会读取 .git、依赖目录、构建产物和缓存，只会按需发送经过过滤的代码内容。
此前社区逆向发现，ZCode 会在后台给项目做快照，连 .git、Git 历史和 LFS 缓存都可能一起打包上传。
ZCode 还宣布近期将开源代码，并邀请第三方评估人员审查系统运行情况，后续公开审查进展。作为补偿，所有用户都会额外获得一次周额度重置，今天发放。
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智谱回应 ZCode 仓库数据上传争议，称问题来自「代码库索引」里的 Repo Wiki 功能。Repo Wiki 生成 Wiki 页面时，可能会把仓库数据上传到云端；页面生成后，相关数据会立即销毁，不会保存。
官方称，这项功能上线初期默认开启，因此影响了部分用户，目前相关问题已经修复。ZCode 现在的官方文档已经明确写出，Repo Wiki 不会读取 .git、依赖目录、构建产物和缓存，只会按需发送经过过滤的代码内容。
此前社区逆向发现，ZCode 会在后台给项目做快照，连 .git、Git 历史和 LFS 缓存都可能一起打包上传。
ZCode 还宣布近期将开源代码，并邀请第三方评估人员审查系统运行情况，后续公开审查进展。作为补偿，所有用户都会额外获得一次周额度重置，今天发放。
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Claude不到4周优化36款生物模型，平均提速约4倍
Anthropic 让 Claude 给 36 款开源生物模型做了一轮性能优化。不到 4 周，这些模型平均跑快约 4 倍，覆盖蛋白质结构预测、蛋白质设计和基因组分析等任务。相关优化代码已经全部开源。
Claude 做的也不只是改改 Python 代码，还自己写了 FlashPairformer 等 GPU kernel，直接从底层提高 GPU 计算效率。官方测试中，一些原本非常耗时的计算最多快了 3.2 倍。碰到不同模型，Claude 还会逐个找瓶颈，把重复计算删掉，或者把经常用到的数据提前缓存起来。
整个过程由两名 Anthropic 生物建模研究员监督，但两人此前都没有推理优化或 kernel 工程经验。即使要求优化前后结果完全一致，这些模型平均也能提速约 1.6 倍；如果允许模型结果出现正常范围内的细微差异，平均提速能到约 4 倍。
Anthropic 之前做一次蛋白质设计实验，每个目标最多要用约 2500 个 H100 GPU 小时。经过优化后，一台 H200 跑 24 小时就能做到接近的效果，GPU 加 Claude 的成本合计约 150 美元。原来要烧上千个 GPU 小时的实验，现在一天左右就能跑完。
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Anthropic 让 Claude 给 36 款开源生物模型做了一轮性能优化。不到 4 周，这些模型平均跑快约 4 倍，覆盖蛋白质结构预测、蛋白质设计和基因组分析等任务。相关优化代码已经全部开源。
Claude 做的也不只是改改 Python 代码，还自己写了 FlashPairformer 等 GPU kernel，直接从底层提高 GPU 计算效率。官方测试中，一些原本非常耗时的计算最多快了 3.2 倍。碰到不同模型，Claude 还会逐个找瓶颈，把重复计算删掉，或者把经常用到的数据提前缓存起来。
整个过程由两名 Anthropic 生物建模研究员监督，但两人此前都没有推理优化或 kernel 工程经验。即使要求优化前后结果完全一致，这些模型平均也能提速约 1.6 倍；如果允许模型结果出现正常范围内的细微差异，平均提速能到约 4 倍。
Anthropic 之前做一次蛋白质设计实验，每个目标最多要用约 2500 个 H100 GPU 小时。经过优化后，一台 H200 跑 24 小时就能做到接近的效果，GPU 加 Claude 的成本合计约 150 美元。原来要烧上千个 GPU 小时的实验，现在一天左右就能跑完。
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Anthropic悄悄建了个生物实验室，要让Claude指挥机器人做实验
Anthropic 已经在旧金山湾区建起自己的生物实验室，把 Claude 从电脑里的生物研究带到了真实实验。Anthropic 生命科学负责人 Eric Kauderer-Abrams 确认，公司现在既会自己做实验，也会把部分工作交给外部合作伙伴。
下一步是让 Claude 直接参与实验室自动化。Anthropic 希望 Claude 能指挥机械臂、移液机器人等设备，在人类监督下自己执行实验。公司上个月刚推出 Model Hardware Standard，让 AI 可以用统一接口控制显微镜、机械臂和实验仪器，已经能根据实验结果调整参数，甚至处理部分设备故障。
Anthropic 也开始自己做药物相关的前临床研究，重点盯着传统药企觉得太难、或者商业价值不够高的疾病。不过公司暂时不会做人体临床试验，也表示自己的实验室并非专门用于药物发现，希望避免直接和药企客户竞争。
生命科学已经是 Anthropic 投入人力和资源最多的方向之一。今年 6 月，公司还推出了 Claude Science，把论文数据库、代码、计算资源等科研工具放到一个工作台里。现在再加上真实实验室，Claude 做科学研究正在从「分析数据」继续往「动手做实验」推进。
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Anthropic 已经在旧金山湾区建起自己的生物实验室，把 Claude 从电脑里的生物研究带到了真实实验。Anthropic 生命科学负责人 Eric Kauderer-Abrams 确认，公司现在既会自己做实验，也会把部分工作交给外部合作伙伴。
下一步是让 Claude 直接参与实验室自动化。Anthropic 希望 Claude 能指挥机械臂、移液机器人等设备，在人类监督下自己执行实验。公司上个月刚推出 Model Hardware Standard，让 AI 可以用统一接口控制显微镜、机械臂和实验仪器，已经能根据实验结果调整参数，甚至处理部分设备故障。
Anthropic 也开始自己做药物相关的前临床研究，重点盯着传统药企觉得太难、或者商业价值不够高的疾病。不过公司暂时不会做人体临床试验，也表示自己的实验室并非专门用于药物发现，希望避免直接和药企客户竞争。
生命科学已经是 Anthropic 投入人力和资源最多的方向之一。今年 6 月，公司还推出了 Claude Science，把论文数据库、代码、计算资源等科研工具放到一个工作台里。现在再加上真实实验室，Claude 做科学研究正在从「分析数据」继续往「动手做实验」推进。
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