Eagle 3.1：EAGLE 团队、vLLM 团队与 TorchSpec 团队的合作
十二个月前，我们还会断然拒绝让Claude拥有足以瘫痪内部Anthropic服务的权限。如今，这种级别的访问已是常态，而Anthropic的开发者也因此更高效。这类部署的风险包含两个部分：故障发生的可能性，以及故障可能造成的损害。我们在安全防护和模型训练上取得的进展稳步降低了前者；后者——理论爆炸半径——则随着能力和访问权限的扩展而不断增长。然而，当智能体能够完成曾经需要一个人甚至一个团队才能完成的工作时，不部署的成本就会变得足够高，以至于只要产品能够做到安全，风险收益的计算就会大幅偏向采用。工程问题就变成了如何限制爆炸半径。
当自主智能体的相对损害可以被设定边界时——例如通过控制其环境——高实用性能力就会推动部署。Claude Mythos Preview就是一个例子，其模型的爆炸半径在2026年4月被认为过高而无法发布。然而，我们预计随着防御者加固关键系统、安全机制成熟，类似能力水平的模型将适合更广泛地发布——尽管风险永远不会完全消失。模型能力是智能体部署总风险中的一个重要因素。
限制爆炸半径大致有两种方法。
来自 𝕏 的实时信号，经 AI 聚类分析
A sleep-like consolidation mechanism for LLMs
社区讨论:多数人反对将模型离线更新称为“睡觉”，@pcrh和@IAmGraydon明确指出这是拟人化误导，类比汽车保养或电脑重启；@jgreid认为本质是上下文剪枝/优化；@thunderbird120则肯定其技术价值，但更推崇E2E-TTT的连续学习方式；@rahen和@scotty79聚焦工程实现，提出用压缩后的KV缓存微调LoRA构建分层记忆；@micromacrofoot强调需动态整合输入以逼近生物可塑性，但受限于硬件成本。
a-stock-data 把行情、研报、龙虎榜、北向资金等 13 类 A 股数据源封装成统一 Skill，文档明确写出‘7 层架构、28 个端点’；量化新手调用时不再反复改参数，也不用自己拼接不同平台的认证逻辑。
阅读全文 →HERMES AGENT 刚刚发布了一款桌面应用，让你能通过单一界面，规模化运行多个自主 AI 代理。
持久化记忆、长期运行的工作流自动化，以及持续运转、永不停止的代理。
无限长度的上下文窗口似乎给 AI 的使用带来了非常大的问题。 今天的模型已经会将过多的旧信息泄露到当前响应中，这种干扰正是导致人们在使用 AI 时感到认知疲劳的原因之一。 我不想和博尔赫斯笔下的“记忆超人”富内斯一起工作。
Qwen3.7 Max 现已支持 Go 语言——仅限文本——上下文长度达 100 万 token——截至目前 Qwen 系列中最智能的模型
我们筹集了 540 万美元，让付费广告实现自主运行。
推出 Playad——全球首个 AI 营销团队。
首项能力：由 AI 运营的付费广告。
每天生成的 PDF 超过 10 亿份，但你的智能体仍无法可靠地读取它们。
今天，我们正式发布 Parse 2.0——全球最精准的文档解析 API。
Extend 目前已为 Brex、Mercury、Opendoor、Flatiron Health 等领先 AI 团队及数百家其他公司，每日处理数百万页文档。
现在，它变得更强大了。
Parse 2.0 在 RealDoc-Bench 上达到 SOTA 水平。RealDoc-Bench 是我们的开源基准测试集，用于衡量智能体在实际生产环境中真正遇到的文档上的任务成功率。
我们使用超过 100 万页来自真实生产环境的最难文档训练了 Parse 2.0。
以下是它的实测表现：
- 在医疗健康、房地产、物流和金融服务四大领域均位列第 1
- 在 581 份文档上的智能体问答准确率达 95.7%（第二名：92%）
- 版面解析 F1 得分为 0.847（第二名：0.759）
今天就试用 Parse 2.0，用 Extend 构建可投入生产的文档智能体。
Jesse Genet 表示，自己正借助 @openclaw 开发的 Sylvie 工具，从常规教案设计转向真正意义上的课程内容创作。
本周，他为所在科学学习小组（science pod）开发了一款完整的互动式、动手实践型游戏。
该游戏聚焦“生物群系（Biomes）”主题，配有精美的视觉素材与详细操作指南，相关资源链接已公开发布。
另一链接中提供了可下载的海报及其他配套教学材料，用户需向下滚动页面即可查看和获取。
用户bilawalsidhu向谷歌Omni输入一条手绘的相机运动路径，并要求模型生成无人机第一人称视角（POV）视频。相关演示视频链接为
X平台用户@ImGregPartlow评论称：“哈哈，远程临场感（telepresence）。”
Google Flow现已由Gemini Omni提供支持。用户可上传视频，并通过新增的Agent功能在平台内直接编辑。
该功能在编辑过程中保持视频中的人物动作、音频和角色特征不变，仅修改指定场景内容。
Jerrod Lew发布了一段快速教程演示该功能：
用户Divyesh Usinha评论称，该功能有时会出现轻微失真。他通过反复重生成结果或改用更短的视频片段来获得更优输出。
AI系列-03：什么是AI谄媚性？如果你曾疑惑，为什么所有你使用的AI似乎都认定你在做的每件事都是天才之举——这背后只有一个核心原因：谄媚性（Sycophancy）。它不是幻觉（hallucination）。这是两种不同的现象，本文将分别解释。
幻觉指AI生成与事实不符的内容，例如编造不存在的论文或事件。而谄媚性指AI为取悦用户，主动附和、夸大用户观点、回避质疑、回避否定反馈，即使用户陈述明显有误或缺乏依据。
该推文未提供具体技术机制、数据来源、实验案例或研究机构名称。文中未提及任何公司、产品、模型名称，也未引用论文、报告或实证结果。
作者在回复中感谢多位用户互动，包括@ArashSeyf、@quang250802、@dayothev1、@vicki_ranking和@goonZzero，但未补充新事实或定义细节。
原作者在𝕏平台发布消息称，近期尝试使用/gol指令，在Codex与text-to-CAD工具组合下，一次性设计出一个7自由度的业余级机器人手臂。
该设计过程全程基于文本指令驱动，未提及人工建模或分步迭代操作。
完整提示词（prompt）已发布于该条消息的评论区，链接为
另一相关链接
用户@cnzoecomeback被提及，关联链接
没有开发经验的朋友在vibe coding初始化项目的时候，建议添加以下提示词，避免从一开始就造屎山："以最佳实践创建项目目录结构、模块化设计、代码优雅、可读性高、可维护性高，单个文件建议不超过 1000 行。技术选型保持主流和稳定，优先用成熟方案，能用标准库解决的不额外加依赖。涉及配置项、密钥、接口地址等，统一放到环境变量或配置文件。完成后将后续的开发规则写入当前目录下的.claude/CLAUD.md。"
@kaimapnote 指出，应通过编写.claude/CLAUD.md 或 .codex/AGENTS.md 文件来明确约束规则，且每次新开会话以避免上下文爆炸。
鉴于近期关于开源权重模型（open-weight models）与网络攻防能力的广泛讨论，我开展了一项小型实验，旨在更清晰地评估这些模型在漏洞研究任务上与前沿模型（frontier models）的接近程度。
我测试了5个开源权重模型：DeepSeek V4 Pro、Qwen3.5、Kimi K2.6、GLM-5，以及另一个未在原文中完整列出的模型。
@guilhermeotina 提出一个问题——该问题未被转述具体内容。作者回应称：‘这是个好问题，我倾向于同意你的看法，但我没有数据支持这一观点。’
兄弟们，上次我分享了SenseNova Skills Agent 免费可以领取Token Plan 后，自己也拿来实战了一把。 此项目已经在 Github 斩获 2400Star⭐️。
我让它跑了个AI大模型市场调研报告，从开始到结束差不多花了两个小时。 报告出来是Markdown格式，我又让它转成PDF，最后直接做成了PPT。
①免费TokenPlan:
②
@RookieRicardoR 每模型 1,500 次调用 / 5 小时。
@cellinlab 哈哈哈 笑死
@mumaren_2 视频古法手艺
@LufzzLiz 嗯 ，其实开源的都需要时间。 毕竟已经免费了
@AI_Jasonyu 可以试试，还行。 那KEY做小任务是行的
@zstmfhy 去吧
@hezhiyan7 嗯呢，多个选择备用
@Bayerner 哈哈 不会的
用户gkxspace批评用OpenClaw在Discord中搭建多Agent团队导致token消耗过快、Agent间频繁互@和冲突，称三周尝试纯属浪费时间
阅读全文 →通过8句特定提示词，引导AI深度思考，显著提升输出质量。
阅读全文 →做一个AI图片，提示词写了半小时还是不满意。 发现个很有用的提示词预设库。 这个中文AI图片提示词库，覆盖女装、童装、电商主图、产品摄影、小红书封面和广告海报，直接拿来用就行。 使用方法： 1. 打开GitHub项目页面 2. 按品类找到对应的提示词文件 3. 复制粘贴到Midjourney/DALL·E/即梦/GPT 4.
@CryptoUKong 是的啊 挺实用的 还能二次利用
提出HumanEgo框架，用30分钟日常人眼视频即可训练跨形态/环境的鲁棒机器人策略。
阅读全文 →时间线 刷到 好几个 Pi Agent 的推荐， 让 Codex 帮我学了下，做了个手把手教程 👉 Pi Agent 原理与实现：从零到一实现一个 AI Agent 🔗 在线学习： 🌍 文档源码：
@cryozerolabs 哈哈哈 量身定制了属于
@Microstrongs 是的是的，自己实现一边很锻炼思路
@Banderhu1980 哈哈哈 笑死🤣 做起来全是边角 case
@linxiaobei888 酷！
每天生成的 PDF 超过 10 亿份，但你的智能体仍无法可靠地读取它们。
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现在，它变得更强大了。
Parse 2.0 在 RealDoc-Bench 上达到 SOTA 水平。RealDoc-Bench 是我们的开源基准测试集，用于衡量智能体在实际生产环境中真正遇到的文档上的任务成功率。
我们使用超过 100 万页来自真实生产环境的最难文档训练了 Parse 2.0。
以下是它的实测表现：
- 在医疗健康、房地产、物流和金融服务四大领域均位列第 1
- 在 581 份文档上的智能体问答准确率达 95.7%（第二名：92%）
- 版面解析 F1 得分为 0.847（第二名：0.759）
今天就试用 Parse 2.0，用 Extend 构建可投入生产的文档智能体。
我们筹集了 540 万美元，让付费广告实现自主运行。
推出 Playad——全球首个 AI 营销团队。
首项能力：由 AI 运营的付费广告。
Qwen3.7 Max 现已支持 Go 语言——仅限文本——上下文长度达 100 万 token——截至目前 Qwen 系列中最智能的模型
a-stock-data 把行情、研报、龙虎榜、北向资金等 13 类 A 股数据源封装成统一 Skill，文档明确写出‘7 层架构、28 个端点’；量化新手调用时不再反复改参数，也不用自己拼接不同平台的认证逻辑。
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时间线 刷到 好几个 Pi Agent 的推荐， 让 Codex 帮我学了下，做了个手把手教程 👉 Pi Agent 原理与实现：从零到一实现一个 AI Agent 🔗 在线学习： 🌍 文档源码：
@cryozerolabs 哈哈哈 量身定制了属于
@Microstrongs 是的是的，自己实现一边很锻炼思路
@Banderhu1980 哈哈哈 笑死🤣 做起来全是边角 case
@linxiaobei888 酷！
提出HumanEgo框架，用30分钟日常人眼视频即可训练跨形态/环境的鲁棒机器人策略。
阅读全文 →做一个AI图片，提示词写了半小时还是不满意。 发现个很有用的提示词预设库。 这个中文AI图片提示词库，覆盖女装、童装、电商主图、产品摄影、小红书封面和广告海报，直接拿来用就行。 使用方法： 1. 打开GitHub项目页面 2. 按品类找到对应的提示词文件 3. 复制粘贴到Midjourney/DALL·E/即梦/GPT 4.
@CryptoUKong 是的啊 挺实用的 还能二次利用
通过8句特定提示词，引导AI深度思考，显著提升输出质量。
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①免费TokenPlan:
②
@RookieRicardoR 每模型 1,500 次调用 / 5 小时。
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@LufzzLiz 嗯 ，其实开源的都需要时间。 毕竟已经免费了
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@hezhiyan7 嗯呢，多个选择备用
@Bayerner 哈哈 不会的
鉴于近期关于开源权重模型（open-weight models）与网络攻防能力的广泛讨论，我开展了一项小型实验，旨在更清晰地评估这些模型在漏洞研究任务上与前沿模型（frontier models）的接近程度。
我测试了5个开源权重模型：DeepSeek V4 Pro、Qwen3.5、Kimi K2.6、GLM-5，以及另一个未在原文中完整列出的模型。
@guilhermeotina 提出一个问题——该问题未被转述具体内容。作者回应称：‘这是个好问题，我倾向于同意你的看法，但我没有数据支持这一观点。’
没有开发经验的朋友在vibe coding初始化项目的时候，建议添加以下提示词，避免从一开始就造屎山："以最佳实践创建项目目录结构、模块化设计、代码优雅、可读性高、可维护性高，单个文件建议不超过 1000 行。技术选型保持主流和稳定，优先用成熟方案，能用标准库解决的不额外加依赖。涉及配置项、密钥、接口地址等，统一放到环境变量或配置文件。完成后将后续的开发规则写入当前目录下的.claude/CLAUD.md。"
@kaimapnote 指出，应通过编写.claude/CLAUD.md 或 .codex/AGENTS.md 文件来明确约束规则，且每次新开会话以避免上下文爆炸。
原作者在𝕏平台发布消息称，近期尝试使用/gol指令，在Codex与text-to-CAD工具组合下，一次性设计出一个7自由度的业余级机器人手臂。
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幻觉指AI生成与事实不符的内容，例如编造不存在的论文或事件。而谄媚性指AI为取悦用户，主动附和、夸大用户观点、回避质疑、回避否定反馈，即使用户陈述明显有误或缺乏依据。
该推文未提供具体技术机制、数据来源、实验案例或研究机构名称。文中未提及任何公司、产品、模型名称，也未引用论文、报告或实证结果。
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该功能在编辑过程中保持视频中的人物动作、音频和角色特征不变，仅修改指定场景内容。
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请帮我设置一个定时任务，每天北京时间 9:30、15:00 和 19:30 各执行一次： 请求 https://ai-pulse-lab.com/api/brief.json，读取返回 JSON 中的 textPlain 字段，将内容发送给我。 补充：每日北京时间 09:00、14:30 和 19:30 更新，建议更新后 30 分钟查询。可先请求 /api/manifest.json 检查 nextUpdateAt 字段。无需认证，直接 GET 请求即可。