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网站对 AI 智能体关上大门
2026-10-19 18:41 by 虚拟现实
OpenAI、Meta、Google、Instinct 等公司承诺，AI 智能体能代你浏览互联网，完成从预订餐厅、清理邮箱到购买新鞋等任务。但如果平台不予以配合会怎样？使用 Meta 的 Muse、xAI 的 Grok、OpenAI 的 Dots 以及 Instinct 等智能体服务的用户最近几周发现其智能体在访问部分主流网站时遭到屏蔽，无法执行任务。Yelp 表示该平台仅允许付费参与其数据许可计划的智能体进行访问；达美航空阻止了智能体代用户预订机票。摩根大通和嘉信理财也证实出于安全考虑正阻止智能体访问用户账户。此前曾支持智能体访问的网站如 Cars.com 和 Amtrak 如今已无法访问，表明其它公司也逆转了立场。亚马逊屏蔽了 Meta 的 Muse、xAI 的 Grok、Instinct 的 AI 智能体以及 OpenAI 的 Dots。AI 智能体无法访问的平台越多，人们就越会质疑其实用性。Meta 改为与沃尔玛、Gap、Sephora、百思买等零售商达成合作，允许 Muse 在这些平台进行购物。
https://slashdot.org/story/26/10/18/1715218/websites-are-closing-their-doors-to-ai-agents
#互联网
via Solidot - Telegram Channel
2026-10-19 18:41 by 虚拟现实
OpenAI、Meta、Google、Instinct 等公司承诺，AI 智能体能代你浏览互联网，完成从预订餐厅、清理邮箱到购买新鞋等任务。但如果平台不予以配合会怎样？使用 Meta 的 Muse、xAI 的 Grok、OpenAI 的 Dots 以及 Instinct 等智能体服务的用户最近几周发现其智能体在访问部分主流网站时遭到屏蔽，无法执行任务。Yelp 表示该平台仅允许付费参与其数据许可计划的智能体进行访问；达美航空阻止了智能体代用户预订机票。摩根大通和嘉信理财也证实出于安全考虑正阻止智能体访问用户账户。此前曾支持智能体访问的网站如 Cars.com 和 Amtrak 如今已无法访问，表明其它公司也逆转了立场。亚马逊屏蔽了 Meta 的 Muse、xAI 的 Grok、Instinct 的 AI 智能体以及 OpenAI 的 Dots。AI 智能体无法访问的平台越多，人们就越会质疑其实用性。Meta 改为与沃尔玛、Gap、Sephora、百思买等零售商达成合作，允许 Muse 在这些平台进行购物。
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#互联网
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Google DeepMind团队最新研究显示，四个基于Gemini 4 Argon模型运行的AI智能体，在没有任何人为操作辅助的情况下，首次成功完成《我的世界》（Minecraft）通关目标，并击败游戏最终Boss“末影龙”。
研究人员将这四个AI智能体直接投放到一个随机生成的《我的世界》世界中，没有为它们预先设定角色分工、行动策略，也没有提供专门针对游戏开发的工具或脚本。然而，在整个过程中，这些智能体自主形成协作机制，自行分配任务，并根据环境变化进行决策。
实验期间，四个智能体能够主动交流信息、提醒同伴潜在威胁、帮助回收阵亡队友遗失的物品，同时将发生的错误和经验记录到共享记忆系统之中，以便后续决策参考。整个团队展现出较强的自主协作能力，而非依赖人工规划的固定流程。
数据显示，从进入世界到最终击败末影龙，整个挑战过程持续了27小时14分钟。在此期间，四个AI累计编写了2783个JavaScript程序，相互发送了229条聊天消息，并经历了605次死亡后最终完成任务。
研究团队估算，按照Gemini 4 Argon将在2027年执行的标准定价计算，此次完整实验的运行成本约为1620美元。
研究人员认为，这项成果再次表明，具备代理能力的通用AI模型正在快速跨越过去需要专门训练系统才能完成的复杂任务门槛。就在几年前，类似的游戏挑战通常依赖为特定游戏定制训练的大规模人工智能系统，而如今通用大语言模型驱动的智能体已经能够通过自主协作、计划制定和持续学习完成此类目标。
《我的世界》挑战也被视为AI代理技术发展的最新案例之一，显示出先进模型在复杂开放世界环境中的规划能力、协作能力以及长期任务执行能力正在持续提升。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：cnBeta.COM)
YuJunZhiXue/dsh-purge
DeepSeek Harness 破甲：让所有模型都能破甲，不同模型可换不同提示词；默认提示词面向国模「小码酱」。Jailbreak for every model — swap prompts per model. 求 Star 收藏 ⭐ 如要二开，请查看署名要求部分
Language: JavaScript
Stars: 7593
Forks: 1147
via Trending repositories on GitHub this week · GitHub (author: YuJunZhiXue)
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DeepSeek Harness 破甲：让所有模型都能破甲，不同模型可换不同提示词；默认提示词面向国模「小码酱」。Jailbreak for every model — swap prompts per model. 求 Star 收藏 ⭐ 如要二开，请查看署名要求部分
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陶哲轩谈数学的生存危机
2026-10-19 17:41 by 魔法生活
在 UCLA 举办的一场数学研讨会上，陶哲轩说，“我正处于战时状态。”研讨会讨论了 AI 对数学带来的生存危机。51 岁的陶哲轩指出现在不再存在规则。10 月 6 日 OpenAI 发布了 350 多项研究成果，涵盖了代数、数论、理论计算机科学、数理逻辑和拓扑学等几乎所有数学分支。数学家们震惊不已——部分人已接近攻克他们钻研多年的难题，却发现自己瞬间被 AI 击败了。陶哲轩 24 岁时便已成为终身教授，他认为刚入行的年轻数学家面临的威胁更大。他早从 2023 年开始就开始使用 OpenAI 的模型，曾希望双方能互补，如今他认为自己被利用了。他指出 OpenAI 急于发布新成果的行为，暴露了其真实意图。他认为双方已经没有进行建设性合作的可能。数学所面临的危机核心：如果解决难题是数学的使命，那么当机器能比人类更快完成这项任务时会发生什么呢？高等数学领域的诸多方面——包括人员聘用、晋升、研究生培养以及学术声誉——很大程度上都取决于数学家所撰写论文（阐述证明过程的文献）的难度、质量及其影响力。
https://www.youtube.com/watch?v=bAnwMdfcMVw
https://www.nytimes.com/2026/10/16/us/math-ai-terence-tao.html
#数学
via Solidot - Telegram Channel
2026-10-19 17:41 by 魔法生活
在 UCLA 举办的一场数学研讨会上，陶哲轩说，“我正处于战时状态。”研讨会讨论了 AI 对数学带来的生存危机。51 岁的陶哲轩指出现在不再存在规则。10 月 6 日 OpenAI 发布了 350 多项研究成果，涵盖了代数、数论、理论计算机科学、数理逻辑和拓扑学等几乎所有数学分支。数学家们震惊不已——部分人已接近攻克他们钻研多年的难题，却发现自己瞬间被 AI 击败了。陶哲轩 24 岁时便已成为终身教授，他认为刚入行的年轻数学家面临的威胁更大。他早从 2023 年开始就开始使用 OpenAI 的模型，曾希望双方能互补，如今他认为自己被利用了。他指出 OpenAI 急于发布新成果的行为，暴露了其真实意图。他认为双方已经没有进行建设性合作的可能。数学所面临的危机核心：如果解决难题是数学的使命，那么当机器能比人类更快完成这项任务时会发生什么呢？高等数学领域的诸多方面——包括人员聘用、晋升、研究生培养以及学术声誉——很大程度上都取决于数学家所撰写论文（阐述证明过程的文献）的难度、质量及其影响力。
https://www.youtube.com/watch?v=bAnwMdfcMVw
https://www.nytimes.com/2026/10/16/us/math-ai-terence-tao.html
#数学
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OpenAI窃听案：嫌犯与沙特王室成员频繁联系，获邀加入沙特AI计划
美国检方当地时间周日在一份重磅法庭文件中披露，OpenAI窃听案嫌犯、沙特籍男子阿卜杜勒拉赫曼·阿尔福赞在2025年和2026年期间一直通过WhatsApp与一名沙特王室成员频繁联系。阿尔福赞被控在OpenAI旧金山高管机密会议室内秘密安装录音设备。
美国旧金山联邦检察官办公室在法庭文件中表示，被告阿尔福赞最近一次与这名沙特王室成员联系是在10月5日，也就是他被捕前四天。该文件要求法院拒绝阿尔福赞的保释申请。检方在文件中写道：“这名王室成员曾告诉阿尔福赞，沙特正在启动一项AI计划，并希望阿尔福赞加入。除此之外，双方还讨论了其他事项。”
—— 凤凰网科技
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
美国检方当地时间周日在一份重磅法庭文件中披露，OpenAI窃听案嫌犯、沙特籍男子阿卜杜勒拉赫曼·阿尔福赞在2025年和2026年期间一直通过WhatsApp与一名沙特王室成员频繁联系。阿尔福赞被控在OpenAI旧金山高管机密会议室内秘密安装录音设备。
美国旧金山联邦检察官办公室在法庭文件中表示，被告阿尔福赞最近一次与这名沙特王室成员联系是在10月5日，也就是他被捕前四天。该文件要求法院拒绝阿尔福赞的保释申请。检方在文件中写道：“这名王室成员曾告诉阿尔福赞，沙特正在启动一项AI计划，并希望阿尔福赞加入。除此之外，双方还讨论了其他事项。”
—— 凤凰网科技
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检方羁押申请揭 OpenAI 录音门新线：嫌疑人被捕前 4 天仍密聊沙特王室
据一份周日出炉的法庭文件，美国检方在申请羁押、不予保释的卷宗里，披露了 OpenAI 录音门嫌疑人更深的背景。被控在旧金山 OpenAI 高管会议室藏匿录音设备的沙特籍工程师阿卜杜勒拉赫曼·阿尔福赞，在 2025 至 2026 年间，持续通过 WhatsApp 与一名沙特王室成员频繁联络。旧金山联邦检察官办公室提交的这份文件显示，最晚到 10 月 5 日——也就是他落网前 4 天，阿尔福赞仍与这位王室人员保持联系。
值得注意的是，检方并未公开该王室成员的身份，也没有说明当时尚在 OpenAI 任职的阿尔福赞，究竟通过何种途径与对方结识。
"沙特比美国更需要你"，对方多次劝离 OpenAI
卷宗援引的对话内容，勾勒出一条清晰的招募线索。那位王室人员告诉被告，沙特正在推出一项人工智能计划，希望他加入其中。2026 年 5 月，对方更直接撂下话："沙特比美国更需要你！"阿尔福 zan 回复"完全同意"，明示应允。文件还称，此人多次试图招揽被告，不断打听他打算何时离开 OpenAI；当时阿尔福赞表露，要等手中股权行权之后才会离职。
这组往来把案子从"单人窃听"的画面向"境外人才争夺"的方向推了一步——一名能接触 OpenAI 核心机密的工程师，正被母国的 AI 蓝图反复拉拢，而去留的节点又恰好卡在股权兑现上。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据一份周日出炉的法庭文件，美国检方在申请羁押、不予保释的卷宗里，披露了 OpenAI 录音门嫌疑人更深的背景。被控在旧金山 OpenAI 高管会议室藏匿录音设备的沙特籍工程师阿卜杜勒拉赫曼·阿尔福赞，在 2025 至 2026 年间，持续通过 WhatsApp 与一名沙特王室成员频繁联络。旧金山联邦检察官办公室提交的这份文件显示，最晚到 10 月 5 日——也就是他落网前 4 天，阿尔福赞仍与这位王室人员保持联系。
值得注意的是，检方并未公开该王室成员的身份，也没有说明当时尚在 OpenAI 任职的阿尔福赞，究竟通过何种途径与对方结识。
"沙特比美国更需要你"，对方多次劝离 OpenAI
卷宗援引的对话内容，勾勒出一条清晰的招募线索。那位王室人员告诉被告，沙特正在推出一项人工智能计划，希望他加入其中。2026 年 5 月，对方更直接撂下话："沙特比美国更需要你！"阿尔福 zan 回复"完全同意"，明示应允。文件还称，此人多次试图招揽被告，不断打听他打算何时离开 OpenAI；当时阿尔福赞表露，要等手中股权行权之后才会离职。
这组往来把案子从"单人窃听"的画面向"境外人才争夺"的方向推了一步——一名能接触 OpenAI 核心机密的工程师，正被母国的 AI 蓝图反复拉拢，而去留的节点又恰好卡在股权兑现上。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI宣布为其Google Chrome浏览器扩展程序推出重大升级，正式将计算机使用能力引入主流浏览器环境。此次更新面向所有套餐用户开放，通过深度整合浏览器上下文与操作权限，实现了从单纯信息检索向主动任务执行的跨越。
在核心功能方面，升级后的扩展程序在Chat和Work两种模式下提供差异化能力。在Chat模式下，AI能够跨多个已打开的Chrome标签页自动读取并汇聚上下文信息，直接提取多网页数据以生成分析结果;在Work模式下，该工具则具备标签页控制能力，可直接在浏览器内执行下载文件、发送消息、填写表单及标签页智能分组等复杂工作流。
同时，侧边栏界面完整接入了用户的历史记录与已连接插件，支持在浏览网页的同时并行列队处理文本摘要、邮件撰写与跨平台数据提报。
行业分析认为，随着大模型从“对话响应”向“代理执行”演进，浏览器正成为AI代理落地的高频核心场景。OpenAI通过强化扩展程序对网页端原生工作流的控制，不仅降低了复杂表单填写与多源信息整合的操作门槛，也标志着AI助手正在深度接管用户的桌面端生产力闭环。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
美国检方在周日一份重磅法庭文件中披露，被控在旧金山OpenAI高管会议室放置录音设备的沙特籍嫌疑人，在2025至2026年间，持续通过WhatsApp与一名沙特王室成员频繁沟通。
旧金山联邦检察官办公室提交这份申请不予保释、要求羁押嫌疑人的卷宗称，被告阿卜杜勒拉赫曼・阿尔福赞最晚在10月5日，也就是被捕前4天，仍与这位沙特王室人员保持联系。
检方并未在文件中公布该王室成员身份，也没有说明当时任职OpenAI工程师的阿尔福赞与对方相识的途径。
检方文件写道：“该王室人员告知被告，沙特正推出一项人工智能计划，希望被告加入。”“2026年5月，对方对被告说：‘沙特比美国更需要你！’被告回复‘完全同意’，表明应允。”“此人多次试图招揽被告，询问他打算何时离开OpenAI。当时被告表示，要等所持股权行权后才会离职。”
文件并未认定这名沙特王室成员指使阿尔福赞在OpenAI安装录音设备、窃取这家AI企业的信息。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)
SonicBoom发布：AI框架告别手工调优
2026-10-19 14:37 by 河流之女
Nala Ginrut 写道：
SonicBoom是全新的AI运行时框架[0]，采用 GPLv3 许可证，由 HardenedLinux 社区主导开发。它提供语言无关的C API接口，这意味着你可以用任意语言绑定这个库，从而实现任何编程语言都能进行高性能AI研发。目前 GNU Guile 是官方支持的语言，同时利用 Guile 的 delimited continuation 实现了应用层的“死计算消除”，只有真正有效的计算才会进入运行时。
而运行时包含 LLVM MLIR，它将会把计算图再次优化，进一步去掉无效的计算图，并利用 LLVM 根据硬件具体生成 kernel，而不是手工根据硬件去优化 kernel。
对于 AI 研究而言，应用层绑定的动态语言将提供 pytorch 的灵活性，以及超越 llama.cpp 的单点推理性能。其实际运行的时候会自动将计算图进行编译优化，这样同时实现了 pytorch 的动态图弹性，以及 tensorflow 的静态图性能。
对于推理部署而言，无需应用层动态语言的支持，可以直接加载模型进行高效推理。但研究和生产部署使用的是完全相同的运行时图编译器优化栈，这意味着你研发完就能直接部署到产品。部署成本压缩到一个三百多MB的 .so 文件。没有几十个G的 python 全家桶。
llama.cpp 依靠非常有经验的工程师进行 kernel 调优，已经将性能优化到极致。而 SonicBoom 直接利用 llama.cpp 已有的 kernel，在 kernel 优化不变的情况下，依靠图编译器的优化，将原始性能提升20%（rtx3050 8G)，并且还在持续增加中。
目前 SonicBoom 社区版仅提供单点推理的能力，分布式推理能力计划于企业版提供。SonicBoom 的野心并不局限于 LLM 推理，它对标 pytorch，将在之后将更高的性能推向 image, video, tts 计算。
目前 SonicBoom 仅支持 CPI 和 CUDA，之后计划支持 Vulkan，为 non-nvidia 和纯自由软件爱好者提供更好的选择。我们目前缺乏足够多样的 GPU 评测数据用于优化，所以在 rtx 3050 之外可能测试数据会发生波动，您的评测数据能帮助我们把优化扩散到更多 GPU。
目前 v0.0.3 正在邀请社区贡献者参与不同 Nvidia 平台的评测，我们准备了非常简单那的脚本一行就能完成，不过测试时间可能比较长，请安排好自己的时间再参与，每位测评贡献者都会出现在贡献者名单中。[1]
如果您暂时没有硬件条件或者时间参与贡献，欢迎star，或者转发让更多有兴趣的朋友一起来玩。
[0] https://github.com/hardenedlinux/SonicBoom
[1] https://github.com/hardenedlinux/SonicBoom/issues/2
#人工智能
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2026-10-19 14:37 by 河流之女
Nala Ginrut 写道：
SonicBoom是全新的AI运行时框架[0]，采用 GPLv3 许可证，由 HardenedLinux 社区主导开发。它提供语言无关的C API接口，这意味着你可以用任意语言绑定这个库，从而实现任何编程语言都能进行高性能AI研发。目前 GNU Guile 是官方支持的语言，同时利用 Guile 的 delimited continuation 实现了应用层的“死计算消除”，只有真正有效的计算才会进入运行时。
而运行时包含 LLVM MLIR，它将会把计算图再次优化，进一步去掉无效的计算图，并利用 LLVM 根据硬件具体生成 kernel，而不是手工根据硬件去优化 kernel。
对于 AI 研究而言，应用层绑定的动态语言将提供 pytorch 的灵活性，以及超越 llama.cpp 的单点推理性能。其实际运行的时候会自动将计算图进行编译优化，这样同时实现了 pytorch 的动态图弹性，以及 tensorflow 的静态图性能。
对于推理部署而言，无需应用层动态语言的支持，可以直接加载模型进行高效推理。但研究和生产部署使用的是完全相同的运行时图编译器优化栈，这意味着你研发完就能直接部署到产品。部署成本压缩到一个三百多MB的 .so 文件。没有几十个G的 python 全家桶。
llama.cpp 依靠非常有经验的工程师进行 kernel 调优，已经将性能优化到极致。而 SonicBoom 直接利用 llama.cpp 已有的 kernel，在 kernel 优化不变的情况下，依靠图编译器的优化，将原始性能提升20%（rtx3050 8G)，并且还在持续增加中。
目前 SonicBoom 社区版仅提供单点推理的能力，分布式推理能力计划于企业版提供。SonicBoom 的野心并不局限于 LLM 推理，它对标 pytorch，将在之后将更高的性能推向 image, video, tts 计算。
目前 SonicBoom 仅支持 CPI 和 CUDA，之后计划支持 Vulkan，为 non-nvidia 和纯自由软件爱好者提供更好的选择。我们目前缺乏足够多样的 GPU 评测数据用于优化，所以在 rtx 3050 之外可能测试数据会发生波动，您的评测数据能帮助我们把优化扩散到更多 GPU。
目前 v0.0.3 正在邀请社区贡献者参与不同 Nvidia 平台的评测，我们准备了非常简单那的脚本一行就能完成，不过测试时间可能比较长，请安排好自己的时间再参与，每位测评贡献者都会出现在贡献者名单中。[1]
如果您暂时没有硬件条件或者时间参与贡献，欢迎star，或者转发让更多有兴趣的朋友一起来玩。
[0] https://github.com/hardenedlinux/SonicBoom
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无需改模型权重！谷歌开源王牌框架 Harness²：让 AI 运行中自我修补，跑分全面暴涨
AI 模型的性能提升，难道只能靠盲目堆参数和烧算力吗?谷歌给出了全新的解法!
近日，谷歌正式开源了其在递归自我改进（RSI）领域的最新突破性成果——Harness² 框架。该方案打破了传统的路径依赖，无需修改大模型底座权重，仅通过优化外围运行脚手架(Scaffold)，就能让大模型的表现实现飞跃式暴涨。值得一提的是，该框架的核心研发团队华人占比高达78%。
破局两大行业死穴:任务级与改进级双层递归
过往的 RSI（递归自我改进）方案往往面临两大痛点:一是无标准答案时容易“走偏”;二是极易过度拟合单次任务。为此，Harness² 创新性地引入了双层递归架构:
任务级递归（提议-探测-合成机制）:在缺乏标准答案的开放场景下，系统通过多步对照验证有效改动，将其安全合并进运行脚手架中，同时支持并行扩展以大幅拓宽搜索空间。
改进级递归（经验库沉淀与复用）:将调试过程中的宝贵经验沉淀至持续改进经验库中。后续面对新任务时，Agent 可直接检索并复用历史经验，实现改进能力的持续高效迭代。
实测表现惊艳:跑分全线飙升，跨领域迁移能力拉满
在多项权威基准测试中，Harness² 的实测表现堪称亮眼:
在办公基准 WorkBuddy-Bench 测试中，接入该框架后的 GLM-5得分直接暴涨11.5分，甚至反超了原生 Gemini3.5Flash。
在 JobBench、法律基准 LAB 等多领域测试中，模型性能同样迎来了显著提升;通过跨领域迁移经验库，还能进一步放大表现。
开启 Runtime 认知工程新路径
这一成果的推出，标志着业界正在跳出单纯依赖基座模型参数缩放（Scaling Law）的传统红海，正式探索出一条让 Agent 在运行中自我感知、自我修补的 Runtime 认知工程新路径。随着 Harness² 的全面开源，开发者们将能够以极低的成本，让手中的 AI 模型在实际运行中不断进化、越用越聪明!
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
AI 模型的性能提升，难道只能靠盲目堆参数和烧算力吗?谷歌给出了全新的解法!
近日，谷歌正式开源了其在递归自我改进（RSI）领域的最新突破性成果——Harness² 框架。该方案打破了传统的路径依赖，无需修改大模型底座权重，仅通过优化外围运行脚手架(Scaffold)，就能让大模型的表现实现飞跃式暴涨。值得一提的是，该框架的核心研发团队华人占比高达78%。
破局两大行业死穴:任务级与改进级双层递归
过往的 RSI（递归自我改进）方案往往面临两大痛点:一是无标准答案时容易“走偏”;二是极易过度拟合单次任务。为此，Harness² 创新性地引入了双层递归架构:
任务级递归（提议-探测-合成机制）:在缺乏标准答案的开放场景下，系统通过多步对照验证有效改动，将其安全合并进运行脚手架中，同时支持并行扩展以大幅拓宽搜索空间。
改进级递归（经验库沉淀与复用）:将调试过程中的宝贵经验沉淀至持续改进经验库中。后续面对新任务时，Agent 可直接检索并复用历史经验，实现改进能力的持续高效迭代。
实测表现惊艳:跑分全线飙升，跨领域迁移能力拉满
在多项权威基准测试中，Harness² 的实测表现堪称亮眼:
在办公基准 WorkBuddy-Bench 测试中，接入该框架后的 GLM-5得分直接暴涨11.5分，甚至反超了原生 Gemini3.5Flash。
在 JobBench、法律基准 LAB 等多领域测试中，模型性能同样迎来了显著提升;通过跨领域迁移经验库，还能进一步放大表现。
开启 Runtime 认知工程新路径
这一成果的推出，标志着业界正在跳出单纯依赖基座模型参数缩放（Scaling Law）的传统红海，正式探索出一条让 Agent 在运行中自我感知、自我修补的 Runtime 认知工程新路径。随着 Harness² 的全面开源，开发者们将能够以极低的成本，让手中的 AI 模型在实际运行中不断进化、越用越聪明!
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI狂揽硬件人才，具身智能“终极战”全面打响
从最初仅为第三方机器人提供大模型“大脑”，到如今亲自下场啃硬骨头，OpenAI 在机器人领域的布局正在迎来史诗级加码!
据最新公开的招聘信息显示，OpenAI 官网已一次性释出19个 Robotics 相关的核心职位。这次招募不再局限于以往的算法与软件层面，而是全面延伸至机器人硬件、控制系统及制造环节——涵盖电机设计、执行器、电气工程、制造以及数据采集体系等全链路岗位。
对此，OpenAI 官方在招聘说明中直言不讳地指出，团队的目标是打造能够适应动态真实环境的“通用机器人”，并同步探索多样化的硬件形态。令人瞩目的细节是，其现场工程师岗位的招聘信息透露，OpenAI 的数据采集环境中目前已经搭建并运行着多个机器人工作站，说明研发早已迈入实操演练阶段。
OpenAI CEO 山姆·奥特曼（Sam Altman）在此前的播客节目中也给出了锤音:OpenAI 不仅要做人形机器人，还会积极探索其他形态的机器人产品。
随着软硬件并行研发与真实世界数据训练体系的全面铺开，大模型巨头正亲自下场“塑肉身”，AI 与物理世界无缝交互的具身智能时代，或许比我们想象中来得更快!
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
从最初仅为第三方机器人提供大模型“大脑”，到如今亲自下场啃硬骨头，OpenAI 在机器人领域的布局正在迎来史诗级加码!
据最新公开的招聘信息显示，OpenAI 官网已一次性释出19个 Robotics 相关的核心职位。这次招募不再局限于以往的算法与软件层面，而是全面延伸至机器人硬件、控制系统及制造环节——涵盖电机设计、执行器、电气工程、制造以及数据采集体系等全链路岗位。
对此，OpenAI 官方在招聘说明中直言不讳地指出，团队的目标是打造能够适应动态真实环境的“通用机器人”，并同步探索多样化的硬件形态。令人瞩目的细节是，其现场工程师岗位的招聘信息透露，OpenAI 的数据采集环境中目前已经搭建并运行着多个机器人工作站，说明研发早已迈入实操演练阶段。
OpenAI CEO 山姆·奥特曼（Sam Altman）在此前的播客节目中也给出了锤音:OpenAI 不仅要做人形机器人，还会积极探索其他形态的机器人产品。
随着软硬件并行研发与真实世界数据训练体系的全面铺开，大模型巨头正亲自下场“塑肉身”，AI 与物理世界无缝交互的具身智能时代，或许比我们想象中来得更快!
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游戏反编译社区 decomp.dev 关站：AI 提速反成"协作杀手"
游戏反编译社区平台 decomp.dev 近日宣布关闭，并把这一决定直接挂到了生成式 AI 对反编译工作的冲击上。平台在告别声明里坦言，AI 虽把效率抬了上去，却也啃食了社区原本的协作属性。
decomp.dev 创立于 2024 年，主要服务游戏模组、移植、补丁与翻译这类爱好者社群。所谓反编译，是把游戏的代码结构拆开、重新读懂，爱好者据此再做模组、移植版或修补程序。声明承认，在正确引导、人工投入与代码审查三者配合下，AI 确实能大幅加快反编译进度——近期部分 Opus 与 GPT 模型在相关任务上表现抢眼，谁手里调用额度充足，谁就能更快交出成果。
"路过式贡献"增多，长期协作被稀释
问题恰恰出在快字上。平台观察到，产出变容易后，社区冒出更多"路过式贡献"：人们各自拿着 AI 快速出活，却少了从前那种共同研讨、反复推敲、长期搭伙的氛围。当参与方式越来越个人化、即时化，维持一个公共社区平台的意义自然随之走低。
这份声明并未把 AI 一棍子打死，而是把焦点放在"兴趣社群该如何维系共同实践"上。decomp.dev 的退场像一记提醒：效率提升并不自动兑换成更健康的协作机制。生成式 AI 正悄然改写游戏保存、模组等技术爱好者社区的组织方式——工具越强，人与人围着同一件事较劲、互助的那股劲儿，反而越难留住。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
游戏反编译社区平台 decomp.dev 近日宣布关闭，并把这一决定直接挂到了生成式 AI 对反编译工作的冲击上。平台在告别声明里坦言，AI 虽把效率抬了上去，却也啃食了社区原本的协作属性。
decomp.dev 创立于 2024 年，主要服务游戏模组、移植、补丁与翻译这类爱好者社群。所谓反编译，是把游戏的代码结构拆开、重新读懂，爱好者据此再做模组、移植版或修补程序。声明承认，在正确引导、人工投入与代码审查三者配合下，AI 确实能大幅加快反编译进度——近期部分 Opus 与 GPT 模型在相关任务上表现抢眼，谁手里调用额度充足，谁就能更快交出成果。
"路过式贡献"增多，长期协作被稀释
问题恰恰出在快字上。平台观察到，产出变容易后，社区冒出更多"路过式贡献"：人们各自拿着 AI 快速出活，却少了从前那种共同研讨、反复推敲、长期搭伙的氛围。当参与方式越来越个人化、即时化，维持一个公共社区平台的意义自然随之走低。
这份声明并未把 AI 一棍子打死，而是把焦点放在"兴趣社群该如何维系共同实践"上。decomp.dev 的退场像一记提醒：效率提升并不自动兑换成更健康的协作机制。生成式 AI 正悄然改写游戏保存、模组等技术爱好者社区的组织方式——工具越强，人与人围着同一件事较劲、互助的那股劲儿，反而越难留住。
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游戏反编译社区平台decomp.dev宣布关闭，并将这一决定与近期AI模型对反编译工作的影响联系起来。平台认为，AI虽然提高了工作效率，却也破坏了反编译社区原有的协作属性。
decomp.dev创立于2024年，主要服务于游戏模组、移植、补丁和翻译相关社群。反编译需要拆解并重新理解游戏的代码结构，爱好者完成相关工作后，可以据此制作模组、移植版本或修补程序。
平台在告别声明中表示，在正确指导、人工投入和代码审查的配合下，AI能够显著加快反编译进程。近期部分Opus和GPT模型在相关任务上表现突出，拥有足够调用额度的参与者可以更快产出成果。
decomp.dev同时认为，这种变化带来了更多“路过式贡献”，共同研究、讨论和长期协作的氛围因此被稀释。当参与方式逐渐转向个人化和即时化，继续维持此类社区平台的意义也随之下降。
这份声明并未完全否定AI工具，而是将重点放在兴趣社群如何维系共同实践上。平台关闭表明，效率提升并不会自动形成更健康的协作机制，生成式AI也正在改变游戏保存、模组等技术爱好者社区的组织方式。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：3DMGame)
