AI 编程实时动态与要闻

Google Antigravity 上线 Dynamic Workflows:/run-workflow 让智能体写 Python 脚本编排并行与串行子智能体

Google Antigravity 推出 Dynamic Workflows:输入 /run-workflow,主智能体编写一段 Python 脚本,用 parallel() 和 pipeline() 调度多个子智能体,每个子智能体按 JSON Schema 返回结构化结果;脚本运行前需用户审批,可保存复用。面向 Google AI Pro 与 Ultra 用户,App 与 CLI 均可用。

Google Antigravity 上线 Dynamic Workflows:/run-workflow 让智能体写 Python 脚本编排并行与串行子智能体

核心要点速览

  • 新命令 /run-workflow:智能体写 Python 脚本,用 parallel() 并发、pipeline() 串行调度子智能体(官方文档)
  • 每个子智能体在独立会话里运行,通过 finish 工具按 JSON Schema 返回结果,文件读取和测试日志不占主会话上下文
  • 脚本运行前需用户审批(Turbo 等预设可自动放行),可保存到项目里反复运行
  • 面向 Google AI Pro / Ultra,Antigravity App 与 CLI 都支持;自带 Python,也可用 ANTIGRAVITY_PYTHON 指定 3.8+ 解释器
  • 官方 X 原帖约 1.9k 赞、650+ 收藏(截至收录时)
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ClickHouse 开源 Loom:给编码智能体的共享记忆 + 实时代码索引,代码问答得分 0.78→0.84

ClickHouse 发布开源(Apache-2.0)的智能体记忆系统 Loom,把记忆、代码索引和运行日志放进同一个 ClickHouse 库,记忆与代码关联,代码变动时标记可能过时的记忆。支持 MCP、HTTP API、Python/TS SDK,提供 Claude Code 和 Codex 插件。官方测试中代码问答平均分从 0.78 升到 0.84。

ClickHouse 开源 Loom:给编码智能体的共享记忆 + 实时代码索引,代码问答得分 0.78→0.84

核心要点速览

  • 代码问答(24 题×3 次)平均分 0.78→0.84,单题平均成本 $0.212→$0.17(官方口径,博客)
  • 找文件任务(36 题×10 次)准确率 91.4%→96.4%
  • LongMemEval-S 100 题:检索记忆 94% 对比塞入完整历史 90%,读取 token 少约 90%;完整 500 题 memory.ask 96.6%(官方口径)
  • 记忆与代码索引同库:函数改名会跟随,被重写则标记待复核,不自动改写
  • Apache-2.0 开源,需 ClickHouse 26.5+(推荐 26.8+),一行脚本用 Docker 启动
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Thinking Machines 公开 Inkling 2 Small 端到端 4 位训练方案:专家层前向全程 NVFP4,预训练提速 8%、RL 提速 20%,594B 模型 68 小时完成预训练

Thinking Machines 在 Connectionism 博客发文,介绍 Inkling 2 Small 如何从预训练第一步到最后一次 RL rollout 都用原生 4 位(NVFP4)前向计算:反向用 MXFP8 加随机舍入,通信也做量化。官方称这是已知最大的端到端 4 位前向训练模型,相比全 MXFP8 训练,预训练墙钟时间快 8%、RL 快 20%。

Thinking Machines 公开 Inkling 2 Small 端到端 4 位训练方案:专家层前向全程 NVFP4,预训练提速 8%、RL 提速 20%,594B 模型 68 小时完成预训练

核心要点速览

  • NVFP4 只用于 MoE 专家层的前向计算,反向用 MXFP8 并配合重量化和随机舍入,以减少梯度偏差
  • 同一套数值配置从预训练沿用到 SFT 和 RL,训练结束交付量化权重时无需再做校准
  • 相比全 MXFP8:预训练墙钟提速 8%,RL 提速 20%;预训练计算效率约损失 2%,RL 奖励无可见差异
  • 专家并行通信成为新瓶颈,团队用 32 维随机 Hadamard 变换加块缩放格式量化 combine 通信
  • 官方称同规模模型数月前训练需数周,Inkling 2 Small 在 GB300 NVL72 上 68 小时完成预训练
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Artificial Analysis 发布 Coding Agent Index v2.1:换用 FrontierCode 2.0 与 Terminal-Bench 4.1,Claude Fable 5.2 与 Opus 5.5 以 58 分并列第一,各配置平均降 5 分

Artificial Analysis 11 月 14 日发布编码智能体指数 v2.1:把 FrontierCode 从 1.1 换成 Cognition 的 FrontierCode 2.0(132 个真实任务,按维护者是否愿意合并评分),Terminal-Bench 从 4.0 升到 4.1,保留 SWE-Atlas-QnA-AA。Claude Code + Claude Fable 5.2(xhigh/high)和 Claude Opus 5.5(max)并列 58 分居首;因新版 FrontierCode 更难,各配置平均降 5 分,只有 Codex + GPT-6.1 Terra(max)基本没掉分。

Artificial Analysis 发布 Coding Agent Index v2.1:换用 FrontierCode 2.0 与 Terminal-Bench 4.1,Claude Fable 5.2 与 Opus 5.5 以 58 分并列第一,各配置平均降 5 分

核心要点速览

  • v2.1 构成:FrontierCode-AA 2.0(132 个真实编码任务,按仓库维护者是否会合并评分)、Terminal-Bench 4.1(同样 66 题,更新验证器以提高可靠性、防奖励投机)、SWE-Atlas-QnA-AA
  • 并列第一 58 分:Claude Code + Claude Fable 5.2(xhigh 与 high 均为 58)、Claude Code + Claude Opus 5.5(max),以及 Devin Fusion CLI(Opus 5.5 max + GPT-6 Luna High);其后为 Claude Sonnet 5.5(max)56、Antigravity CLI + Gemini 4 Carbon(high)55
  • 23 个两版都测过的配置在 FrontierCode-AA 2.0 上全部低于 v1.1,均值从 45% 降到 29%;Claude Code + Fable 5.2 以 49% 领先。Terminal-Bench 4.1 各配置变化都不到 3 分,Kimi Code CLI + Kimi K3.1 Pro 以 68% 居首
  • 成本差约 30 倍:48 分以上配置中,Codex + GPT-6.1 Sol(max,52 分)每题 1.51 美元,Claude Code + Fable 5.2(max,56 分)每题 44.22 美元;Fable 5.2 在 medium/high/xhigh 分别为 2.89/7.51/15.47 美元
  • Claude Code 与 Devin Fusion CLI 遇到安全拒答会切换到备用模型:Devin Fusion CLI 与 Opus 5.5(max)约 9% 的尝试由备用模型完成,Fable 5.2(xhigh)6%,Sonnet 5.5 5%
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Artificial Analysis Controlled Voice Arena:Speechify Simba 3.5 以 1192 Elo 登顶,与 HeyGen Voice 统计持平,每百万字符 6.58 美元仅为后者约五分之一

Artificial Analysis 11 月 13 日公布,Speechify 的语音合成模型 Simba 3.5 在 Controlled Voice Arena 排名第一,与 HeyGen Voice 统计持平。该榜所有模型都用同一组 8 个克隆声音(4 个美音、4 个英音)朗读,用户盲听投票,比的是模型本身而非演示音色。榜单显示 Simba 3.5 为 1192±17 Elo(1,783 个样本),HeyGen Voice 1190±13,Qwen-Audio-3.1-TTS-Plus 1176 居第三;Simba 3.5 API 价每百万字符 6.58 美元,HeyGen Voice 为 30 美元。

Artificial Analysis Controlled Voice Arena:Speechify Simba 3.5 以 1192 Elo 登顶,与 HeyGen Voice 统计持平,每百万字符 6.58 美元仅为后者约五分之一

核心要点速览

  • Controlled Voice Arena 让所有模型使用同一组 8 个克隆声音(4 美音、4 英音),用户盲听投票,排除「挑一个好听的演示音色」带来的偏差
  • Simba 3.5 为 1192±17 Elo(95% 区间 1175–1209,1,783 个样本),名次区间 1–3;HeyGen Voice 1190±13,名次区间 1–2,两者统计上持平
  • 第三至第五:Qwen-Audio-3.1-TTS-Plus 1176、HeyGen Voice Turbo 1174、Qwen-Audio-3.1-TTS-Flash 1164;Eleven v4 Turbo 1156、Eleven v4 1155 分列第六、第七
  • 价格(按各家 API 生成 100 万字符计):Simba 3.5 6.58 美元,HeyGen Voice 30 美元,HeyGen Voice Turbo 4 美元,Eleven v4 80 美元
  • 同一榜单上 Speechify 的上一代 Simba 3.2 为 1082 Elo,排第 14;AA 帖子还称 Simba 3.5 在 Provider Voice(厂商自带音色)榜排第 5
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ Simba 3.5⚡ HeyGen Voice⚡ Qwen-Audio-3.1-TTS-Plus⚡ Eleven v4🌐 Artificial Analysis🌐 Speechify🌐 HeyGen🌐 Alibaba🌐 ElevenLabs

Artificial Analysis 推出 Diarization Index 说话人分离基准:按词级说话人错误率 WDER 评测语音转文字 API,NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe 以 3.3% 领先,Voxtral Small Transcribe 3 以 7.5% 居次

Artificial Analysis 11 月 13 日发布 Diarization Index,专门衡量语音转文字 API 能否把每个词归到真正说话的人:指标是 WDER(被分给错误说话人或无人说话的词占比),测试集为 97 段 2–8 人英文对话,按 2 人、3–4 人、5–8 人三档等权平均。NVIDIA 开源权重的 Nemotron 3.5 Transcribe 以 3.3% 居首,Voxtral Small Transcribe 3 以 7.5% 排第二,也是有标价 API 里最准的;MAI-Transcribe-2 为 8.8%,速度最快之一。

Artificial Analysis 推出 Diarization Index 说话人分离基准:按词级说话人错误率 WDER 评测语音转文字 API,NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe 以 3.3% 领先,Voxtral Small Transcribe 3 以 7.5% 居次

核心要点速览

  • 新指标 WDER =(分错说话人的词 + 无人说话时段的词)÷ 参与评分的参考词数,越低越好;AA 称不用 DER,因为对 API 而言 DER 主要在考词时间戳而不是谁在说话
  • 测试集 97 段对话、每段约 2–9 分钟、总时长约 6.8 小时,真实与合成语音混合,大部分音频为私有留出集,另含约 126 分钟公开的 NOTSOFAR-1 会议录音
  • 评测时直接调用各 API 并开启说话人分离,不告诉模型有几个人在说话,整段音频一次送入;价格包含单独收费的分离功能
  • Nemotron 3.5 Transcribe 2 人对话 WDER 1.7%,5–8 人时也只有 5.6%;在人数最多的一档,其他所有 API 的 WDER 都超过 10%
  • Voxtral Small Transcribe 3 为 7.5%、每千分钟 4 美元;MAI-Transcribe-2 为 8.8%、每千分钟 1.67 美元,每等 1 秒可转写 93.7 秒音频;Nemotron 3.5 Transcribe 是开源权重模型,AA 未列价格
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ Nemotron 3.5 Transcribe⚡ Voxtral Small Transcribe 3⚡ MAI-Transcribe-2🌐 Artificial Analysis🌐 NVIDIA🌐 Mistral AI🌐 Microsoft

FBI 发布 FLASH 预警:开源 LLM 智能体渗透框架 ARTEX 自 8 月起被黑客大规模滥用,部分入侵 3 小时内拿到特权,公网暴露控制台超 1600 个,攻击方最常用 DeepSeek Flash 系列模型

FBI 网络部门 11 月 13 日发布 FLASH-20261113-001,点名开源的 LLM 驱动多智能体渗透测试平台 ARTEX:自 2026 年 8 月起被多类黑客用于自动化完成侦察到数据外传的多个阶段,目标涵盖金融、政府、科技、国防、半导体、能源、医疗等行业,部分入侵从锁定目标到拿到特权不到 3 小时。原作者 10 月已下架 GitHub 仓库,但分叉、镜像和商业版 ARTEX PRO 仍在流传,11 月初已发现超 1600 个公网暴露的 ARTEX 控制台。

FBI 发布 FLASH 预警:开源 LLM 智能体渗透框架 ARTEX 自 8 月起被黑客大规模滥用,部分入侵 3 小时内拿到特权,公网暴露控制台超 1600 个,攻击方最常用 DeepSeek Flash 系列模型

核心要点速览

  • ARTEX 用 Go 编写,把自然语言下达的战术目标拆成命令交给专门智能体执行,除设定目标外几乎无需人工介入;它本身不带模型,而是接入外部 LLM,包括 Claude、GPT 以及 DeepSeek、GLM、Grok、Kimi 等
  • FBI 称在攻击方控制的 ARTEX 实例中中国模型最常见,DeepSeek Flash 系列用得最多,原因是能力与成本平衡,且在以「渗透测试」包装时看不到明显护栏
  • 已知案例:针对韩国金融机构的攻击导致约 6.7 万人个人信息外泄;一次 ConnectWise Cloud Backup 供应链入侵波及 2250 多个下游租户
  • 原作者「Autumn-27」7 月在 GitHub 发布,10 周内约 1500–2000 星,10 月 8 日下架仓库;FBI 称分叉、本地化改版、存档副本和商业版 ARTEX PRO 仍在扩散
  • FBI 建议:盘点所有公网应用(含合作伙伴门户、移动后端、遗留服务),把云管理、Kudu/SCM 发布接口、备份平台等收进可信网络,扫描代码库和 CI/CD 中的明文密钥并及时轮换
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Grok Bot 1.0 结束测试:Bot 可加入 Google Meet、Zoom 和 Microsoft Teams 会议,会中在聊天区答问,会后发纪要和待办,Team、Enterprise、Ultra 套餐可用

SpaceXSI 发布 Grok Bot 1.0,官方 @bot 账号随后宣布 Bot 现在能参加会议:把 Google Meet、Zoom 或 Microsoft Teams 链接发给 Bot 并批准后,它会以「转写中」身份入会,旁听记笔记、在会议聊天里回答点名提问,散会后在对话里发送纪要和待办。会议功能面向 Team、Enterprise 和 Ultra 套餐,企业管理员可统一开关;同版本还让 Team Bot 进入 Microsoft Teams,并新增共享连接器和团队学习审核。

Grok Bot 1.0 结束测试:Bot 可加入 Google Meet、Zoom 和 Microsoft Teams 会议,会中在聊天区答问,会后发纪要和待办,Team、Enterprise、Ultra 套餐可用

核心要点速览

  • 入会方式:在与 Bot 的对话里贴会议链接并让它加入记笔记,批准卡片后由主持人放行;跟随日历的 Bot 也能自动参加已排期会议
  • 会中在会议聊天里点名 Bot 即可提问;Zoom 私聊会得到私密回答,Bot 不会在会上透露你的凭据,被人索要它保留的内容时会先告诉你是谁要的
  • 可选「Disable Interactivity」只听不答,也可取消排期或让 Bot 退出;散会后发纪要和待办,开通 Pages 的用户还会得到一份更长的会议报告页
  • Enterprise 管理员可在团队后台 Bot Capabilities 统一开关会议功能;关闭后 Bot 无法加入或读取会议
  • 同版本(更新日志 v1.0.1,11 月 11 日)还让 Team Bot 进入 Microsoft Teams、支持共享连接器、团队教给 Bot 的内容需负责人审核后生效;官方未公布会议转写准确率等数据
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OpenAI 推出 ChatGPT Wallet:dots 智能体可替你下单付款,商家和智能体拿不到真实卡号,每笔都需 Face ID 或指纹确认,先向美国 Pro 用户开放

OpenAI 11 月 13 日发布 ChatGPT Wallet,与美国运通、万事达、Visa 合作,让 dots 智能体在用户批准后代为完成购买。付款时由卡组织生成替代卡号的支付令牌,商家和智能体都看不到真实卡号;每笔购买前用户需核对商品、总价和所选卡片,并用 Face ID 或指纹确认。即日起向美国 18 岁以上 ChatGPT Pro 用户的 dots 逐步开放,同步发布商家接入指南。

OpenAI 推出 ChatGPT Wallet:dots 智能体可替你下单付款,商家和智能体拿不到真实卡号,每笔都需 Face ID 或指纹确认,先向美国 Pro 用户开放

核心要点速览

  • 用户只需绑卡一次,之后每笔购买都会展示商品、总价和所选卡片,用 Face ID 或指纹等安全验证批准,并留下授权记录
  • 批准后由卡组织下发支付令牌(含卡号、安全码和有效期的替代信息),扣款仍走用户所选的卡,原有积分和合格争议保护保留
  • 首发范围:美国 18 岁以上 ChatGPT Pro 用户、美国发行的合格卡,通过 dots 使用;OpenAI 称会根据早期使用情况逐步扩大
  • 同步发布 Commerce Partner Playbook:商家可在 ChatGPT 认领店铺、上传商品源,用 Web Bot Auth 识别智能体签名请求,也可做插件或接入 WebMCP 工具
  • OpenAI 正与 Forter、Riskified、Sardine、Signifyd 等风控方及 Adyen、Checkout.com、Stripe 合作,减少智能体合法订单被误拒;按预设额度全自动代购目前仍只是规划
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RadixArk 用英伟达 Vera CPU 跑智能体强化学习沙箱:同样负载下每轮比 AMD Turin 快约 12%,满载时单路可扛 x86 的 1.3–2.1 倍

LMSYS 博客 11 月 13 日发布 RadixArk Miles 团队文章:开源 RL 后训练框架 Miles 首次把智能体强化学习的全部沙箱放到英伟达 Vera CPU 上端到端训练 GLM-4.7-Flash。在机器已被其他任务占满的条件下,沙箱放在 AMD EPYC Turin 上时每轮平均多花 12%;满载时 Vera 单路可承载的负载是 Xeon 6 的 1.3–1.5 倍、Turin 的 1.4–2.1 倍。

RadixArk 用英伟达 Vera CPU 跑智能体强化学习沙箱:同样负载下每轮比 AMD Turin 快约 12%,满载时单路可扛 x86 的 1.3–2.1 倍

核心要点速览

  • Miles 在 Vera 上跑了 68 个训练步、2,400 多轮,同步和全异步两种模式都无需改训练代码;为此把 Terminal-Bench 和 SWE-bench 中 530 个任务的环境重建为 arm64
  • 对照实验(同模型、同任务、同 GPU,每边 5 步 160 轮):沙箱放在 Turin 上每轮平均多 53 秒,其中智能体命令多 26 秒(慢 60%),验证器多 11 秒
  • 满载时 Vera 每核在 Python 和编译类工作上只慢 5%–22%,Turin 每核慢 40%–70%;176 个并发轮次的 Vera 仍快于只跑 24 轮的 Turin
  • 团队推算:推理再快 8 倍时,Turin 上每轮会比 Vera 长 33%,快 32 倍时长 41%(为推算值,非实测)
  • 以上均为 RadixArk 与英伟达合作的自测结果,x86 机器用 AWS 默认设置,Vera 用英伟达调优的启动参数
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Vercel 发布 Workflow SDK 5:为智能体循环重写持久化引擎,步骤间开销最多降 25 倍,所有负载默认端到端加密,运行可按区域就近存放

Vercel 发布 Workflow SDK 5。官方称上线以来已跑过 40 亿步、7 亿次运行,新版重写引擎减少队列往返,1,020 步任务中位耗时从 21 分钟降到 3 分钟;步骤输入输出用每次运行独立密钥的 AES-256-GCM 加密;工作流基础设施部署到所有 Vercel 函数区域,并支持 Pi、OpenCode 等智能体框架做持久化。

Vercel 发布 Workflow SDK 5:为智能体循环重写持久化引擎,步骤间开销最多降 25 倍,所有负载默认端到端加密,运行可按区域就近存放

核心要点速览

  • 官方基准(v5.2.0 对比 v4.8.12):首步 p75 从 418 毫秒降到 172 毫秒,步骤间 p75 从 618 毫秒降到 109 毫秒,长任务后段开销从 1,748 毫秒降到 70 毫秒(25 倍)
  • 流式输出默认走 WebSocket:回放一段 52.4 秒的智能体回复,中位送达时间从 226.1 秒降到 53.5 秒,token 流压缩后平均小约 80%
  • 负载端到端加密:每次运行独立密钥,Vercel 只存密文,解密在浏览器或终端完成并记入审计日志;可设保留期为 0,运行结束即删数据
  • 运行状态存放在发起请求的区域,也可用 region 参数指定(如法兰克福),单区故障不影响其他区域的新运行
  • durable-harness 可给 Pi、OpenCode 加持久化,Claude Code 和 Codex 在 Vercel Sandbox 中为实验性集成;Python SDK 进入测试版
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Arena 分析 105 个编程模型:4 月的最强编程水平到 10 月只需不到 1/20 的价格,榜首分数增速是去年冬天的 3 倍,几乎每两天上榜一个新模型

Arena 统计了 Code Arena: WebDev 榜自 2025 年 12 月以来 44 期周榜的 105 个模型。结论:小米 MiMo-V2.6-Flash 已超过 4 月榜首 Claude Opus 4.7,价格不到其 1/20;5 月以来榜首分数每月涨约 41 分,是冬季的 3 倍;1 美元以下的 25 个前沿性价比模型里 19 个来自中国。

Arena 分析 105 个编程模型:4 月的最强编程水平到 10 月只需不到 1/20 的价格,榜首分数增速是去年冬天的 3 倍,几乎每两天上榜一个新模型

核心要点速览

  • 上榜节奏:去年冬天每月约 5 个新模型,7 至 9 月每月 12 至 14 个,10 月截至 23 日已有 11 个;OpenAI 上榜 12 个,Anthropic、阿里、Google 各 11 个
  • 榜首:4 月最强 Claude Opus 4.7 在当前榜上 1558 分,现榜首 Claude Opus 5.5 为 1807 分;新纪录平均只维持约 3 周,此前约 2 个月
  • 价格:每次回答 5 美分到 1 美元区间,现最佳模型对同价位 4 月最佳的估算胜率 65% 至 80%;Opus 5.5 (Max) 胜率约 81%,但每次回答约 10 美元
  • 排名波动:前 10 名实验室每周近半数换位,第 10 名与第 1 名的差距缩小 38%(282 分到 176 分)
  • 地区分化:1 美元以上 15 个前沿模型中 13 个来自美国;中国 21 个前沿模型中 17 个开源权重,美国 19 个中只有 2 个
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Google DeepMind 开放 WeatherNext 3 背后的两套底层数据集:PARDIG 每 15 分钟估算全球降水、检测能力比 NASA IMERG 高 30% 以上,SatWeave 每小时拼出全球卫星云图

11 月 13 日,Google DeepMind 宣布开放 WeatherNext 3 模型背后的两套数据集。SatWeave 把 GOES、Meteosat、Himawari 等地球静止卫星的图像拼成一张全球拼图,覆盖 17 个可见光、水汽和红外通道,每小时更新,并提供十年以上历史存档。PARDIG 是用 AI 生成的全球降水数据集,以 NASA GPM 星载雷达为训练目标,时间分辨率 15 分钟、空间约 10 公里、平均延迟约 5 小时;官方称在美国、欧洲、日本雷达网和 3.6 万多个气象站上评测,轻到中雨的逐小时检测能力比 NASA IMERG-Final 高 30% 以上,历史存档覆盖 1999–2026 年。两套数据的实时流和历史存档都已放在 Google Cloud Storage,PARDIG 历史目录也上了 Earth Engine。

Google DeepMind 开放 WeatherNext 3 背后的两套底层数据集:PARDIG 每 15 分钟估算全球降水、检测能力比 NASA IMERG 高 30% 以上,SatWeave 每小时拼出全球卫星云图

核心要点速览

  • SatWeave:融合 GOES-East/West、Meteosat 0、Meteosat 印度洋、Himawari 等地球静止卫星,17 个通道,每小时更新,存档超过十年(博客正文列出 5 颗卫星,图注写 6 颗,以官方后续说明为准)
  • PARDIG 全称 Precipitation AI Reanalysis: Densely Inferred GPM,用 SatWeave 图像和 ECMWF 大气场做输入,以 NASA GPM 核心观测星的星载雷达做训练目标
  • PARDIG 精度:15 分钟、约 10 公里、平均延迟约 5 小时;官方称轻到中雨逐小时检测能力(CSI)比 IMERG-Final 高 30% 以上,对极端降水尤其有效
  • 获取方式:两套数据的实时流和历史存档都在 Google Cloud Storage 公开,PARDIG 历史目录同时上架 Google Earth Engine
  • 有了 SatWeave 的小时级输入,WeatherNext 3 可以每小时出新的全球预报,而不是等每 6 小时一次的分析场
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IBM 发布 LLM 原生标记语言 LLMON 和两款 Granite 4.1 预览模型(3B/8B):用保留 token 把指令和数据分开,OPI 间接注入测试中比最好的前沿模型多挡住 47% 的攻击

11 月 12 日,IBM Granite 团队在 Hugging Face 发布 LLMON(LLM Object Notation,读作「lemon」):用词表里的保留特殊 token 包裹带语义标签的块(指令、数据、要求等),每块有唯一 ID,再由一个 exec 执行块指定要运行哪条指令、作用于哪些数据。同时开源两款实验预览模型 granite-4.1-3b-LLMON-preview 和 granite-4.1-8b-LLMON-preview(Apache 2.0),附带 GitHub 工具包、JSON 与 LLMON 无损互转工具。官方称在 OPI 间接提示注入基准上,LLMON 模型比测试中最好的前沿模型多挡住 47% 的攻击、比最好的开源模型多挡住 95%,通用能力与 Granite 4.1 Instruct 持平;但这只是学到的行为、不是强制保证,目前仅为实验预览,不建议用于生产。

IBM 发布 LLM 原生标记语言 LLMON 和两款 Granite 4.1 预览模型(3B/8B):用保留 token 把指令和数据分开,OPI 间接注入测试中比最好的前沿模型多挡住 47% 的攻击

核心要点速览

  • 语法:用保留特殊 token 包裹带标签的块(instruction、data、requirement 等),每块有唯一 ID,exec 块把指令绑定到它要处理的数据上
  • 模型:granite-4.1-3b-LLMON-preview 和 granite-4.1-8b-LLMON-preview,基于 Granite 4.1 base 微调,Apache 2.0;自带 chat_template,用 apply_chat_template 即可,不必手写标记
  • 安全数据(官方自测):OPI 上比最好的前沿模型多挡住 47% 攻击、比最好的开源模型多挡住 95%,ASB 和 StruQ 趋势相似;只覆盖静态间接注入,多轮自适应攻击仍在改进
  • 工具链:GitHub generative-computing/llmon 提供 JSON 与 LLMON 无损互转;IBM 的 Mellea 框架原生支持;可自定义标签并在其上训练 LoRA
  • 限制:官方明确这是学到的行为而非强制保证,仅供探索评估,不建议生产使用;Agent 的权限控制仍应放在应用代码里
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DeepSeek 把 App 全套能力开放到 API:deepseek-flash 内置联网搜索、深度思考搜索、文件解析、读链接和安全审核,另推 OCR/ASR/TTS 独立接口与 MIT 开源聊天前端

11 月 13 日,DeepSeek 官方宣布把 DeepSeek App 背后的能力全部开放到 API:V4.1-Flash(模型名 deepseek-flash)在 Messages、Responses、Chat Completions 三种协议下都支持服务端执行的联网搜索(含图片搜索和引用)、深度思考搜索、PDF/Office/图片文件解析、自动读取消息中的链接,以及输入输出安全审核。OCR、语音识别(ASR)、语音合成(TTS)也作为独立接口上线。工具调用在 Token 费之外另计:搜索和抓取 0.75 美元/千次,OCR 0.225 美元/千页,ASR 限时 0.058 美元/小时,TTS 限时 0.225 美元/万字符。官方同时开源了可导入 DeepSeek 聊天记录的前端 Demo(MIT)。面向公众的应用必须开启安全审核。

DeepSeek 把 App 全套能力开放到 API:deepseek-flash 内置联网搜索、深度思考搜索、文件解析、读链接和安全审核,另推 OCR/ASR/TTS 独立接口与 MIT 开源聊天前端

核心要点速览

  • 三种协议都支持:Messages(/anthropic/v1/messages)、Responses(/responses)、Chat Completions(/chat/completions),模型统一用 deepseek-flash
  • 开启方式:工具 deepseek_web_search 和 deepseek_read_url,参数 safety_check 和 title;工具调用和上下文拼装都在服务端完成
  • 工具价格(官方口径,另加 Token 费):搜索/抓取 0.75 美元/千次,OCR 0.225 美元/千页,ASR 0.058 美元/小时、TTS 0.225 美元/万字符(均为限时 5 折)
  • 开源 Demo deepseek-ai/chat-demo:TypeScript、MIT 许可,支持导入 DeepSeek 聊天记录,API 密钥只存在浏览器本地
  • 首帖 2 小时内约 11.7 万浏览、2,100+ 点赞;官方未公布搜索质量或 OCR/ASR 准确率跑分
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