精选归档 · 第 28 页

541560 条 · 共 694

4月8日4月8日周三

星期三 · 2 条
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Cognition 模型 / Devin 博客(网页)精选
AI 评分 62/100
Cognition 拆解 Devin 如何在财富 500 强企业现代化 COBOL

Cognition 发文介绍过去八个月多家财富 500 强公司在 COBOL 项目中使用 Devin,包括用 DeepWiki 文档化数百万行代码、将 25000 行海关工作流迁移到 AWS Lambda(估算节省 73% 迁移成本),以及 Itaú Unibanco 跨数百个程序、20 种字段变体的税号重构,提前三个月完成且零生产错误。


推荐理由:原文梳理了 COBOL 难倒智能体的三个原因和可落地的两类场景,并给出迁移成本下降等具体案例,方法可参考。

4月7日4月7日周二

星期二 · 1 条
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Cognition 模型 / Devin 博客(网页)精选
AI 评分 64/100
Cognition 发布软件工程智能体模型 SWE-1.6,上线 Windsurf

Cognition 发布面向软件工程智能体的新模型 SWE-1.6,已在 Windsurf 全面开放,未来 3 个月免费。模型在 SWE-Bench Pro 上与 SWE-1.6 Preview 表现相当,同时显著减少过度思考、循环推理和依赖终端等行为,更多使用并行工具调用;训练中引入长度惩罚,响应长度增长更慢且任务解决率保持稳定。


推荐理由:官方说明了用长度惩罚等训练手段改善模型 UX 的具体做法和效果,对关注智能体行为质量的人有可参考的细节。

4月3日4月3日周五

星期五 · 3 条

4月2日4月2日周四

星期四 · 5 条
08:00
Cursor Blog精选
Cursor 3.0 发布:以 Agent 为核心的统一开发空间

Cursor 3.0 正式发布,重构为以 Agent 为核心的统一工作空间。新界面原生支持多仓库协作,可并行运行本地与云端 Agent(覆盖移动端、Slack、GitHub 等入口),支持会话在环境间无缝迁移以便离线运行或本地迭代。完整保留 IDE 能力:文件编辑、LSP、内置浏览器及插件市场。基于自研 Composer 2 模型,目标是通过多 Agent 自主协作实现"代码库自动驾驶"。


推荐理由:Cursor 3 重磅发布:原生 Agent 工作流、云地无缝切换与多仓库管理
07:41
Claude Code:GitHub Releases(RSS)精选
Claude Code v2.1.90 版本更新

Claude Code 发布 v2.1.90 版本。新增 /powerup 交互式教程命令,通过动画演示教授功能使用;增加环境变量支持离线环境保留 marketplace 缓存。修复多项关键 bug:解决速率限制对话框崩溃、--resume 缓存未命中、编辑操作与 format-on-save 冲突等问题。性能方面优化 MCP 工具缓存、SSE 传输及长对话转录效率。同时移除 DNS 缓存查询自动权限以增强隐私,并加固 PowerShell 工具权限检查。


推荐理由:Claude Code新增/powerup交互式教程与多项性能优化,提升开发体验
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智谱:研究(网页内嵌数据)精选
GLM-5V-Turbo发布:多模态Coding基座模型

智谱发布GLM-5V-Turbo多模态Coding基座模型,原生支持图像、视频、设计稿理解及画框、截图、读网页等工具调用,上下文窗口达200k。采用新一代CogViT视觉编码器与30+任务协同强化学习,在保持纯文本编程能力的同时强化GUI Agent能力。与Claude Code、AutoClaw等框架深度协同,支持"图像即代码"前端复刻及GUI自主探索,提供开箱即用的官方Skills。


推荐理由:智谱发布多模态Coding基座GLM-5V-Turbo,深度适配Claude Code等Agent
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Claude:Blog(网页)精选
构建 Claude 应用的三大最佳实践

Anthropic 分享构建 Claude 应用的三大实践:使用 Claude 已掌握的通用工具(如 bash 和文本编辑器);允许其自行编排工具调用链,减少不必要的上下文回传以降低 token 消耗;随着模型能力进化,重新评估 agent harness 的预设限制。实测显示,让 Opus 4.6 自主过滤工具输出,在 BrowseComp 基准测试中准确率从 45.3% 提升至 61.6%。


推荐理由:Anthropic官方分享构建Claude Agent的三大最佳实践,含模型性能数据与代码编排技巧

3月31日3月31日周二

星期二 · 2 条
19:00
Trail of Bits:AI安全研究精选
AI 评分 71/100
Trail of Bits 如何让公司走向 AI 原生:从 5% 接受到 94 个插件、201 个技能

Trail of Bits 分享其一年内将 AI 采用率从约 5% 推到全公司落地的系统方法,目前已有 94 个插件、201 个技能、84 个专用智能体,部分审计项目每周发现的漏洞从约 15 个增至 200 个,约 20% 的客户报告漏洞最初由 AI 发现。


推荐理由:Trail of Bits 以亲历者身份复盘内部 AI 化的完整系统,给出心理障碍分析和可复制的组织方法,适合参考落地路径。
16:37
Artificial Analysis@ArtificialAnlys精选
KwaiKAT发布KAT-Coder-Pro V2:非推理代码模型性能比肩Claude Sonnet 4.6KwaiKAT has released KAT-Coder-Pro V2, a non-reasoning model that scores 44 on the Artificial Analysis Intelligence Index, an 8 point improvement from KAT-Coder-Pro V1@KwaiAICoder has updated their flagship proprietary coding model with the release of KAT-Coder-Pro V2. KAT-Coder-Pro V2 achieves 44 on the Artificial Analysis Intelligence Index, matching Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning) and trailing only Claude Opus 4.6 (non-reasoning, 46) among non-reasoning models. At ~9M output tokens, it is also more token efficient than Claude Opus 4.6 (~11M), Claude Sonnet 4.6 (~14M), and reasoning models with similar intelligence such as DeepSeek V3.2 (reasoning, ~61M) and Qwen3.5 397B A17B (reasoning, ~86M).KAT-Coder-Pro V2 is a non-reasoning model, unlike all of the current frontier language models which ‘think’ before answering. Typically, reasoning variants score higher on the Intelligence Index than their non-reasoning counterparts, but consume more output tokens and are less suited to latency-sensitive workloads.Key Highlights:➤ 🧠 Higher overall intelligence, but regression in long context reasoning and knowledge recall: KAT-Coder-Pro V2 scores 44 on the Artificial Analysis Intelligence Index, an 8 point improvement from KAT-Coder-Pro V1 and matching Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning, max effort). It performs well on tool use (90% on Tau2-Telecom), but regresses compared to KAT-Coder-Pro V1 on long-context reasoning and knowledge, falling 8 p.p. on AA-LCR (66%) and 17 p.p. on HLE (16%).➤ 🤖 Agentic capability improvements: KAT-Coder-Pro V2 shows major improvements on our agentic evaluations. On Terminal-Bench Hard, it scores 49%, up 40 p.p. from KAT-Coder-Pro V1, making it the highest-scoring non-reasoning model, matching Claude Opus 4.6 (non-reasoning, 49%) and ahead of Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning, 46%). KAT-Coder-Pro V2 also shows improvement in GDPval-AA, scoring 1123 (+304 Elo from V1), but still sits behind models such as DeepSeek V3.2 (1198) and Qwen3.5 397B A17B (1202).➤ ⚙️ High token efficiency: KAT-Coder-Pro V2 is a non-reasoning model and uses fewer tokens than peers with similar intelligence. It uses 8.7M output tokens to run the Artificial Analysis Intelligence Index, below Claude Opus 4.6 (non-reasoning, ~11M) and Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning, ~14M), though this is ~2x higher than its predecessor, KAT-Coder-Pro V1 (~4.5M). It also uses significantly fewer tokens than similarly intelligent reasoning models such as DeepSeek V3.2 (reasoning, ~61M) and Qwen3.5 397B A17B (reasoning, ~86M).➤ $ Improved cost efficiency: KAT-Coder-Pro V2 costs $73 to run the Artificial Analysis Intelligence Index, down from $76 for V1, as it uses fewer input tokens by requiring fewer turns in agentic evaluations. This makes it one of the most cost-efficient models at its intelligence level, costing less than Qwen3.5 397B A17B (reasoning, $418) and Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning, $1397). KAT-Coder-Pro V2 is currently priced at $0.30/$1.20 per 1M input/output tokens on StreamLake and AtlasCloud API endpoints.➤ ⚡ Low end-to-end response time: KAT-Coder-Pro V2 runs at ~109 output tokens per second, far ahead of Claude Opus 4.6 (non-reasoning, 39 OTPS) and Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning, 43 OTPS). Because it also has a low time to first token without any reasoning delay, it delivers one of the fastest end-to-end response times, which measures the time taken from request sent to final output returned.Model details:➤ Availability: KAT-Coder-Pro V2 is available via StreamLake and AtlasCloud API endpoints ➤ Context Window: 256K tokens (equivalent to KAT-Coder-Pro V1) ➤ Multi-modal capabilities: Text input and output onlyKwaiKAT发布非推理代码模型KAT-Coder-Pro V2,在Artificial Analysis Intelligence Index获44分,较V1提升8分,与Claude Sonnet 4.6持平。该模型token效率显著,运行仅需约9M输出token,远低于Claude系列及DeepSeek等推理模型。Agent能力大幅提升,Terminal-Bench Hard得分49%(提升40个百分点),匹配Claude Opus 4.6。成本降至73美元,响应速度达109 token/秒。但在长上下文推理和知识回忆方面较V1有所退步。

推荐理由:快手发布 KAT-Coder-Pro V2,非推理架构实现 44 分智能指数,Agent 能力跃升 40 个百分点,成本仅为 Claude Sonnet 的 5%。

3月27日3月27日周五

星期五 · 3 条
20:00
Cursor Blog精选
AI 评分 72/100
Composer 2技术报告:面向智能体软件工程的代码模型训练

本报告介绍了代码模型Composer 2的训练过程。该模型基于开源基础模型Kimi K2.5,通过两阶段训练:首先进行侧重代码的持续预训练以深化编码知识,随后在高度模拟真实Cursor环境的大规模强化学习中提升端到端智能体性能。在自建的真实任务评估集CursorBench上,Composer 2得分为61.3,较前代提升37%,与前沿模型性能相当。在公开基准SWE-bench Multilingual和Terminal-Bench上分别获得73.7和61.7分,并在保持高精度的同时实现了显著更低的推理成本。训练依托为Blackwell GPU定制的高效MoE训练内核、跨区域异步强化学习管道等大规模基础设施完成。


推荐理由:Cursor 把 Composer 2 的训练全流程摊开讲了,从 Kimi K2.5 继续预训练到大规模 RL,关键是 RL 在真实 Cursor 会话里跑,不是玩具环境。做 coding agent 的团队,这份报告值得逐段拆。
10:20
09:56
Greg Brockman@gdb精选
Codex 正式上线 Plugins 功能Plugins are now available in Codex:Codex 正式上线 Plugins 功能,开箱即用支持 Slack、Figma、Notion、Gmail 等主流开发工具,开发者可直接在 Codex 中调用这些服务。

OpenAI Developers: We're rolling out plugins in Codex. Codex now works seamlessly out of the box with the most important tools builders alr...


推荐理由:OpenAI Codex 正式上线插件系统,开箱即用地连接 Slack、Figma 等主流工具