Jason Liu 如何用 Codex 支撑长时间运行的工作
Jason Liu 分享了他使用 Codex 的实践:借助它保留上下文、管理复杂项目,让工作不再局限于单次提示词。
Jason Liu 分享了他使用 Codex 的实践:借助它保留上下文、管理复杂项目,让工作不再局限于单次提示词。
Hugging Face 博客分享了用本地模型对 OpenClaw 仓库的 Issue 和 PR 做实时分诊的方案:在 Pi 智能体框架中运行 gemma-4-26b-a4b 和 qwen3.6-35b-a3b,通过受限的 reposhell 只读命令补充上下文,再用 final_json 输出分类标签。
推荐理由:原文给出本地模型做 PR/Issue 分类的完整架构与 330 行评测数据,可迁移到其他高吞吐筛选场景。
三星电子在全球员工中部署 ChatGPT Enterprise 和 Codex,成为 OpenAI 规模最大的企业 AI 落地项目之一。
Hugging Face 博客提出 MosaicLeaks,用 1001 条多跳研究链评测深度研究智能体的隐私泄漏,攻击者仅凭外部查询日志即可推断私有信息。测试中智能体频繁泄漏,且只优化任务表现会加剧泄漏;其提出的 PA-DR 强化学习方法将严格链成功率从 48.7% 提升至 58.7%,同时把答案/全信息泄漏从 34.0% 降至 9.9%。
OpenAI 为 ChatGPT Enterprise 新增用量分析与支出控制功能,帮助企业掌握成本并放心扩展 AI 应用。新功能面向企业管理员,用于管理组织内的 ChatGPT 使用开销。
OpenAI 发布 GPT-5.5 Instant,用于改进 ChatGPT 在健康与养生问题上的回答,官方称其在推理、上下文理解、表达清晰度上有所增强,并引入医生参与设计的评测。原文未披露具体评测分数与上线范围。
研究人员使用 OpenAI 的推理模型辅助诊断罕见疾病,在既往未解的病例中得出 18 例新诊断。
Hugging Face 发布 agent-eval 评测工具,用 transformers 作为案例,在 bare、clone、skill 三种配置下跨模型和版本测量智能体完成任务所需的轮次、token 和错误率。
推荐理由:用 transformers 做案例,展示如何按模型规模和版本评测工具对智能体的友好度,并给出可复用的评测工具。
Hugging Face 在 PEFT 库中对比了 40 多种参数高效微调技术,探讨 LoRA 是否真是最佳选择。统计显示,Hugging Face Hub 上提及单一 PEFT 技术的 20,834 个模型卡中有 20,509 个(98.4%)使用 LoRA,图像生成领域 10,000 个 checkpoint 中 95.0% 为 LoRA。
AWS 开源 SDK Strands Robots(Apache 2.0)把 LeRobot 栈封装成 AgentTools,用单个 Strands 智能体串起从 Hub 数据集到实体机器人的流程。
推荐理由:AWS 团队给出从 Hub 数据集到实体机器人的完整五步流程,可据此判断智能体编排机器人栈的落地方式。
OpenAI 与 Molecule.one 展示了一个使用 GPT-5.4 的近自主 AI 化学家,改进了一项关键的药物合成反应,推进了药物化学研究。
推荐理由:OpenAI 与 Molecule.one 用 GPT-5.4 驱动的近自主 AI 化学家改进药物合成反应,可了解 AI 在化学研究中的落地方式。
智谱发布旗舰模型 GLM-5.2,面向长周期任务,首次在 1M token 上下文上稳定支持长程工作,并采用 MIT 开源许可。新架构 IndexShare 让每 4 层稀疏注意力共享同一 indexer,在 1M 上下文下将每 token FLOPs 降低 2.9 倍,MTP 层改进使投机解码接受长度最高提升 20%。
推荐理由:GLM-5.2 把 1M 上下文落到长周期编码任务上,并给出与闭源前沿模型的基准对比,可据此判断开源模型在长程工程任务中的位置。
Hugging Face 发布 Agentic Resource Discovery(ARD)规范的参考实现 Discover Tool,为 Skills、ML 应用和 MCP Server 提供搜索访问。
推荐理由:Hugging Face 给出 ARD 规范的参考实现与 CLI、REST、MCP 三种接入方式,读者可据此判断智能体能力发现如何从预装转向运行时检索。
OpenAI 发布 LifeSciBench,一个由专家撰写并评审的基准,用于评估 AI 系统处理真实生命科学研究任务与决策的能力。该基准聚焦现实科研场景中的任务与判断,而非通用问答。
Google DeepMind 宣布与英国政府、Google Cloud、Faculty 及 Barnet、Camden、Dorset 地方规划部门合作,共同开发一款基于 Gemini 的 AI 规划原型,目标是帮助审批人员将住户规划申请的决定时间缩短 50%。
Google Research 基于 Earth AI 的 RSF Vision-Transformer 骨干模型,发布英国高分辨率矢量数据集,将树篱、石墙、小树林等精细生态特征转为可操作清单。
Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap,一套用于构建和管理 Google 内部部署的高级 AI 的框架,采用纵深防御思路,在模型对齐之外增加系统级安全层,即使对齐不完美也能提供保障。
推荐理由:DeepMind 公开内部 AI 控制路线图,给出检测与响应分级和百万条编码智能体轨迹的分析结论。
OpenAI 提出 Deployment Simulation 方法,利用真实对话数据在模型部署前预测其行为,以提升安全性和评估准确性。
英国 AI Security Institute 对齐团队与 Timaeus 联合成立非营利研究机构 Sequent,认为"对齐尚未走上正轨",计划两年内扩至 40-80 名全职员工,初期募资 1 亿至 1.5 亿美元,研究方向涵盖可扩展监督、学习理论、博弈论与 personas。
OpenAI 推出 Partner Network,投入 1.5 亿美元帮助全球合作伙伴加速企业 AI 的采用、部署与转型。
推荐理由:OpenAI 以 1.5 亿美元投入搭建合作伙伴体系,读者可据此了解其企业级 AI 落地的渠道策略。
Google Research 分享其在皮肤科 AI 工具上的消费者理解研究,发现使用 AI 辅助工具时,参与者尝试命名皮肤状况的比例超过 62%,准确率 23%,接近无辅助对照组 8% 的三倍。但确定下一步医疗措施仍是难点,标准 AI 组未显示出统计学显著改善。
加州大学圣地亚哥分校在 Google 支持下,正用 2000 台退役 Pixel 手机的主板搭建数据中心,为数百名师生提供低成本、低碳的云计算。手机主板约占整机隐含碳的 50%,团队将 Android 替换为通用 Linux 发行版,并用 Kubernetes 把 25-50 台手机组成集群,SPEC 基准显示其算力约等于一台现代服务器。该系统预计 2026 年秋季上线。
OpenAI 推出三门 Academy 新课程,帮助人们建立实用 AI 技能、创建可复用工作流,并在日常工作中应用智能体。课程面向"下一代工作"场景,强调从技能到工作流再到智能体落地的实践路径。
Preply 借助 OpenAI 推出 AI 生成的课程总结,为学习者提供个性化反馈和语言练习。该功能将 AI 与真人导师结合,用于个性化学习体验。
天体物理学家 Chi-kwan Chan 使用 OpenAI 的 Codex 构建黑洞模拟,帮助科学家研究极端物理并检验爱因斯坦的广义相对论。
OpenAI 宣布支持欧盟 AI 内容透明度实践准则,推进内容溯源标准与工具,帮助人们识别 AI 生成内容。
OpenAI 计划收购 Ona,以扩展 Codex 的安全持久云端环境,支持在企业工作流中运行长时间运行的 AI 智能体。
推荐理由:OpenAI 收购 Ona 以扩展 Codex 的云端运行环境,读者可据此了解其企业级智能体布局方向。
BBVA 已将 ChatGPT Enterprise 扩展至 10 万名员工,并与 OpenAI 建立合作,加速全球 AI 驱动的银行业转型。
Hugging Face 博客发布《Profiling in PyTorch》系列第二篇,用 nn.Linear 替换手写的 matmul-add,并堆叠三层加激活函数构成 MLP,在 NVIDIA A100-SXM4-80GB 上分析 profiler trace。
OpenAI 模型与 Codex 现可通过 Oracle Cloud 访问,企业可使用现有云承诺额度来构建和部署 AI。该接入方式面向企业场景,提供安全与治理能力。
Google Research 在 AISTATS 2026 提出 Regularized f-Divergence Kernel Tests,用相对距离检验判断遗忘后的模型在分布上更接近安全重训模型还是原始受损模型。
Google DeepMind 发布实验性开放模型 DiffusionGemma,采用文本扩散方式并行生成整块文本,在专用 GPU 上最高实现 4 倍推理提速。
推荐理由:官方给出 26B MoE 文本扩散模型的开放权重与硬件实测数据,可据此判断本地低并发推理的取舍。
OpenAI 发布新报告,披露与 PRC 关联的影响力行动利用 AI 针对美国科技议题,涉及数据中心叙事、关税以及对 ChatGPT 的不实说法。
推荐理由:OpenAI 官方披露与 PRC 关联的影响力行动瞄准美国 AI 议题,读者可了解其针对的具体话题与叙事。
Google DeepMind 联合 Schmidt Sciences、Cooperative AI Foundation、ARIA 并获 Google.org 支持,发起最高 1000 万美元的多智能体 AI 安全技术研究资助征集,面向全球研究者。
LSEG 借助 OpenAI 在全球业务中规模化可信 AI,加速洞察产出并缩短发布周期,同时赋能 4000 名员工。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate,这是一款支持 70 多种语言的近实时语音到语音翻译音频模型,可自动检测语种并保留说话人的语调、节奏和音高。
推荐理由:官方披露了连续生成语音的取舍机制与 70+ 语种覆盖,可据此判断实时翻译的可用边界。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B,一款面向笔记本电脑的智能体多模态模型,介于边缘端 E4B 与 26B MoE 之间,可在 16GB VRAM 或统一内存上本地运行。
推荐理由:Gemma 4 12B 用无编码器架构把多模态能力压到 16GB 显存,读者可据此判断本地智能体的可行边界。
Google DeepMind 推出为期三个月的 Robotics 加速器,从欧洲选出 15 家机器人初创公司,提供技术指导并开放其 AI 技术栈与 Gemini 机器人模型。入选企业覆盖物流、制造、医疗、气候与导航等领域,本周在伦敦启动。
Nextdoor 工程师使用 Codex 搭配 GPT-5.5,用于排查难以复现的问题、跨平台构建,并聚焦产品成果。
作者让编码智能体通过调用两个 Hugging Face Space 搭建了一个展示巴黎地标的 3D Gaussian splat 网站,全程未手动使用图像生成或 3D 重建工具。
推荐理由:作者用一次真实构建展示了 agents.md 如何让智能体串联两个 Space 完成图像到 3D 的流水线,可迁移到其他多媒体组合。