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HF总裁要OpenAI公开黑客攻击轨迹
HF CEO Clem Delangue要求OpenAI公开自主agent攻击的完整日志,并承诺投入1亿美元算力支持社区防御研究。
Hugging Face CEO calls for 'radical transparency' after 'unprecedented' OpenAI hack ↗4.0 -
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华盛顿大学:AI记忆文件提示注入清不掉
研究测试Claude Code、Codex等4款模型,将恶意指令植入CLAUDE.md等记忆文件后,模型多数会拒绝执行,但很少主动删除该指令,留给下一次会话。
Bad Memory: Evaluating Prompt Injection Risks from Memory in Agentic Systems ↗3.6 -
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揭秘LLM token转售灰色产业链
调查显示中国存在成熟的LLM token转售市场,靠白嫖免费额度、代理不设防的支持机器人、盗刷信用卡获取廉价API访问权限。
An Inside Look at the Relay Market Powering Token Resellers and Fraud ↗3.5 -
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Kimi出圈,硅谷再演DeepSeek式恐慌
TechCrunch编辑复盘Moonshot AI的Kimi引发的这轮'中国AI恐慌',指出OpenAI、Anthropic已就限制开源中国模型问题游说监管层。
Making sense of the panic over Chinese AI ↗3.0 -
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Claude Code负责人:省成本不如榨模型回报
Anthropic Claude Code负责人Boris Cherny称,省token成本最多带来50%收益,但用最贵模型换取的产出提升可能达10-1000倍。
Boris Cherny on optimizing token cost vs model quality at Anthropic ↗3.0 -
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谷歌等出品JAXBench:给TPU内核生成打分
谷歌、哈佛、UC伯克利联合发布JAXBench,50个真实JAX训练负载;配合文档,Gemini 3 Flash编写TPU内核正确率从5.8%升至37.3%。
Google, Harvard, UC Berkeley release JAXBench for TPU kernel generation ↗3.0 -
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英伟达:大批量训练时AdamW撑不住了
英伟达研究发现,超大batch size下SOAP、Muon等二阶优化器比AdamW更稳定、质量更优,且已验证可兼容Megatron-LM分布式训练。
NVIDIA research: SOAP and Muon beat AdamW at scale ↗3.0 -
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论文:预训练loss能预测RL能练出多少
研究用国际象棋复现完整LLM训练管线,发现预训练验证loss与RL后pass@1相关性达0.93-0.99,可据此提前判断RL投入值不值。
Understanding Reasoning from Pretraining to Post-Training ↗2.8 -
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Cohere今年已开源三款Apache2.0模型
Cohere今年陆续开源Transcribe、Command A+、North Mini Code三款模型,均采用Apache 2.0协议,官方表示后续还会有更多。
Cohere has open-sourced three models under Apache 2.0 this year ↗2.8 -
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陶哲轩ICM演讲:AI时代的数学
数学家陶哲轩在ICM 2026大会发布演讲幻灯片《Mathematics in the Age of AI》,探讨AI对数学研究方法与范式的影响。
Terence Tao: Mathematics in the Age of AI [pdf] ↗2.6 -
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开源HART OS:让前沿AI甩开数据中心
Show HN项目HART OS开源发布,定位是不依赖数据中心即可运行前沿AI的操作系统,具体架构与验证效果待社区检验。
Show HN: HART OS – an open-source AI OS built so frontier AI needs no datacenter ↗2.5 -
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本地跑GLM5.2:1亿token电费仅1美元
有开发者本地用NVFP4量化跑GLM 5.2处理1亿token,电费成本约1美元,被视为推理成本正在逼近免费的例证。
Running GLM 5.2 NVFP4 locally: 100M tokens for $1 in electricity ↗2.4