Claude Code v2.1.282 发布
Claude Code 发布 v2.1.282，新增 maxProseWidth 设置，可限制宽终端中 Claude 正文宽度，表格与代码块仍保持全宽。该版本还新增启动提示及 /status、claude doctor 条目，列出项目设置文件中被忽略或关闭遥测的变量，并修复了会话续接重发旧消息、扩展思考丢失及多处 API 报错等问题。
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今日 25 条Claude Code GitHub ReleasesAI 评分3535 GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6363 GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow：用 LLM 智能体自动化 C/C++ 模糊测试
GitHub Security Lab 的 Antonio Morales 基于自家的 Taskflow Agent 框架构建了 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线。
推荐理由：原文给出完整的架构设计、覆盖反馈循环和分层判断方法，读者可以据此把 LLM 智能体接到自己的模糊测试流程里。
Google DeepMindAI 评分5151 Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Live with Live Avatar
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Live with Live Avatar，为对话模型加入近实时视频生成与视觉形象，今日起在 Gemini Enterprise 提供。该功能支持精确唇形同步、异步工具调用不中断对话、跨 97 种语言的语音到语音同步，并可用参考图定制头像（需企业允许名单），所有输出带 SynthID 水印。
LMSYS BlogAI 评分4747 SGLang 如何用 Score API 与共享上下文扩展类 JEV 决策模型
SGLang 的 /v1/score 接口让调用方通过 label_token_ids 显式声明所需标签分数，避免依赖生成响应 top-k logprobs 中是否出现该标签。
Anthropic Research精选AI 评分7272 物理学家复盘 Claude 在 N=4 super Yang-Mills 完成 nine loops 散射振幅挑战
物理学家 Matt von Hippel 发文复盘，Anthropic 的 Liam Fitzpatrick 和 Siddharth Mishra-Sharma 用 Fable 5.1 驱动的 Claude Science 完成他提出的挑战。
推荐理由：物理学家亲历 Claude 用千元级预算独立完成九圈振幅计算，给出对 AI 科研能力和低垂果实的第一手判断。
Sakana AI BlogAI 评分3535 Sakana AI 获日本初创企业大奖2026总务大臣奖（信息通信领域）
Sakana AI 在「日本スタートアップ大賞2026」中获总务大臣奖（信息通信领域），表彰其受自然界进化与集合知启发的高效 AI 开发手法，以及在有限计算资源下实现高性能推理的架构。Sakana AI 表示其采用多个小型高效模型组合的路线，不依赖巨型基础设施，并已在指挥统制（C2）系统中应用 AI 技术。
Hugging Face BlogAI 评分5959 Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-3B 的 DSpark 草稿模型，解码最高提速 3.13x
Liquid AI 为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 发布实验性 DSpark 草稿模型，通过投机解码在不改变输出质量的前提下加速推理。解码最高提速 3.13x（M5 Max 设备端）和 2.66x（H100），端到端最高提升 2.62x 和 2.27x。
NVIDIA BlogAI 评分5757 NVIDIA 联合 Google DeepMind 等机构开放 2,800 多种病毒蛋白复合物预测结构
NVIDIA 与 Google DeepMind、EMBL-EBI 等机构合作，通过 AlphaFold Database 公开超过 2,800 种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构，数据由 AlphaFold2 结合 NVIDIA BioNeMo Inference Runtime 优化推理生成，其中约 30% 的蛋白相互作用此前未被 Protein Data Bank 记录。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6060 inclusionAI 开源 Ling-mini-2.0：16B 总参数 MoE 模型，激活仅 1.4B
inclusionAI 开源 Ling 2.0 系列首个模型 Ling-mini-2.0，总参数 16.26B、每 token 激活 1.4B（非嵌入 789M），采用 1/32 激活比 MoE 架构，称可达到 7–8B dense 模型的等效性能，在 H20 上简单 QA 场景生成速度超过 300 token/s，支持 128K 上下文（YaRN）。
推荐理由：官方发布了完整的参数配置、推理速度、训练吞吐和预训练检查点，读者可以据此评估小激活 MoE 在端侧和继续训练中的可用性。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6262 inclusionAI 开源 Ling-flash-2.0：100B 总参数、6.1B 激活的 MoE 模型
inclusionAI 正式开源 Ling 2.0 架构下的第三个 MoE 大语言模型 Ling-flash-2.0，总参数 100B、激活参数 6.1B（非嵌入 4.8B），基于 20T+ tokens 数据训练并经 SFT 和多阶段强化学习。
推荐理由：官方给出参数结构、基准对比和推理速度数据，读者可据此评估小激活 MoE 替代 40B 稠密模型的可行性。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6464 inclusionAI 发布 Ling 2.0 系列旗舰非思考模型 Ling-1T
inclusionAI 发布 Ling 2.0 系列首款旗舰非思考模型 Ling-1T，总参数 1T、每 token 激活约 50B，支持 128K 上下文。
推荐理由：官方模型卡给出架构、训练规模和基准对比细节，读者可据此评估这款万亿参数非思考模型的推理效率与部署方式。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分5454 inclusionAI 开源 Ming-UniVision-16B-A3B 统一图像理解与生成模型
inclusionAI 在 Hugging Face 开源 Ming-UniVision-16B-A3B，基于 MingTok 连续视觉 token，在单一自回归 NTP 框架内统一图像理解与生成，官方称联合训练收敛速度提升 3.5 倍。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分5555 inclusionAI 发布 Ring-mini-2.0：16B 总参数 MoE 推理模型，支持 128K 上下文
inclusionAI 基于 Ling 2.0 架构正式发布 Ring-mini-2.0，总参数 16.8B、激活参数仅 1.4B，经 Long-CoT SFT。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6666 inclusionAI 开源 Ring-flash-2.0 推理模型：100B 参数仅激活 6.1B
inclusionAI 正式开源思考模型 Ring-flash-2.0，总参数 100B、每次推理仅激活 6.1B，基于 Ling-flash-2.0-base 深度优化。
推荐理由：官方发布完整披露了 icepop 算法、多阶段 RL 训练流程和部署参数，读者可以评估其推理性价比与可复现性。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6868 inclusionAI 开源发布万亿参数思考模型 Ring-1T
inclusionAI 正式发布开源思考模型 Ring-1T，总参数 1 万亿、激活 50B，基于 Ling 2.0 架构和 Ling-1T-base，上下文经 YaRN 扩展至 128K，权重可在 Hugging Face 与 ModelScope 下载，并支持 Ling Chat 和 ZenMux 体验与 API 调用。
推荐理由：官方发布开源万亿参数思考模型，给出 IMO 与 ICPC 实测结果和 Icepop、ASystem 训练细节，便于评估其推理与部署价值。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6262 inclusionAI 开源万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T
inclusionAI 发布开源万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T，采用 1:7 MLA + Lightning Linear Attention 混合线性注意力架构，激活参数从 51B 增至 63B。
推荐理由：原文给出了混合线性注意力的具体效率数字和多项基准成绩，读者可以据此评估它在长程智能体场景中的实际取舍。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6262 inclusionAI 开源 Ling-2.5-1T：1T 总参数、63B 激活的即时模型，支持 1M 上下文
inclusionAI 发布并开源 Ling-2.5-1T，总参数 1T、激活 63B，预训练语料扩至 29T tokens，经 YaRN 外推支持最长 1M tokens 上下文。
推荐理由：官方模型卡给出架构、token 效率和长上下文评测细节，可帮助读者评估这款万亿参数即时模型对现有部署工作流的适配。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6060 inclusionAI 开源万亿参数模型 Ling-2.6-1T
inclusionAI 开源 Ling 家族旗舰模型 Ling-2.6-1T，参数量达 1T，面向复杂推理、编码和 Agent 工作流。
推荐理由：官方发布万亿参数旗舰开源模型，给出架构设计、benchmark 结果和 SGLang/vLLM 部署细节，便于评估其实际可用性。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6969 inclusionAI 正式开源 Ling-2.6-flash：104B 总参数、7.4B 激活的混合线性 MoE 模型
inclusionAI 正式开源 instruct 模型 Ling-2.6-flash，总参数 104B、激活 7.4B，采用 1:7 MLA + Lightning Linear 混合线性注意力与高稀疏 MoE 架构。
推荐理由：官方给出架构细节、340 tokens/s 推理速度和 15M tokens 评测用量等数据，也坦承工具幻觉局限，读者可据此评估高频率 Agent 部署场景的适配度。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6060 inclusionAI 发布万亿参数推理模型 Ring-2.6-1T
inclusionAI 发布万亿参数旗舰推理模型 Ring-2.6-1T，主打真实生产环境中的 Agent 执行与复杂推理，上下文长度由 128K 扩展到 256K（YaRN），采用 MIT License 开源。
推荐理由：官方发布页给出 Agent 执行、推理档位和异步 RL 训练的具体做法与基准数字，读者可据此评估其在生产场景的适配价值。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分5757 inclusionAI 发布原生多模态模型 Ling-3.0-flash-VL
inclusionAI 发布 Ling-3.0-flash-VL，基于 Ling-3.0-flash 扩展原生图像与视频理解，总参数 124B，每 token 激活 5.5B，上下文窗口最高 256K tokens。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分5656 inclusionAI 发布 Ling-3.0-flash 混合推理模型，124B 总参数激活 5.1B
inclusionAI 在 Hugging Face 发布 Ling-3.0-flash，为原生混合线性注意力 MoE 模型，总参数 124B、每 token 激活 5.1B，约为此前 1T 级旗舰 Ring-2.6-1T 的 12.4% 和 8.1%，官方称在关键基准上持平或超越前代。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分5959 inclusionAI 发布 Ling-3.0-tiny：7.9B 总参数、1.3B 激活的混合推理 MoE 模型
inclusionAI 发布轻量混合推理 MoE 模型 Ling-3.0-tiny，总参数 7.9B，每 token 仅激活 1.3B，采用 3:1 KDA-MLA 混合线性架构加 128 专家稀疏 MoE FFN。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分4646 蚂蚁 Ling 系列发布 Ling-3.0-flash-Fin 金融增强模型，124B 参数、256K 上下文
蚂蚁集团联合多家金融机构与领域专家推出 Ling-3.0-flash-Fin，这是 Ling 系列首个金融增强模型，在 Ling-3.0-flash 基础上用高质量金融数据继续训练，总参数 124B、激活参数 5.1B、上下文窗口 256K。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分5050 inclusionAI 发布 Ling、Ring、Ming 系列模型训练内容摘要
inclusionAI 在 Hugging Face 发布 AI-Transparency 仓库，按欧盟法规 Article 53(1)(d) 模板公开 Ling、Ring、Ming 系列模型的训练内容摘要。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分5252 inclusionAI 开源 Ming-UniAudio-16B-A3B-Edit 统一语音理解、生成与编辑模型
inclusionAI 发布 Ming-UniAudio-16B-A3B-Edit，统一语音理解、生成与编辑，核心是基于 VAE 和因果 Transformer 的连续语音分词器 MingTok-Audio，整合语义与声学特征。
inclusionAI Hugging Face modelsAI 评分5151 inclusionAI 发布开源语音模型 Ming-UniAudio-16B-A3B，统一语音理解、生成与编辑
inclusionAI 发布 Ming-UniAudio 框架及 Ming-UniAudio-16B-A3B 模型，统一语音理解、生成和编辑，核心是基于 VAE 与因果 Transformer 的连续语音 tokenizer MingTok-Audio。
inclusionAI Hugging Face models精选AI 评分6161 inclusionAI 发布 Ming-flash-omni Preview 多模态模型
inclusionAI 在 Hugging Face 发布 Ming-flash-omni Preview，基于 Ling-Flash-2.0 稀疏 MoE 架构，总参数 100B、每 token 激活 6B。
推荐理由：原文给出稀疏 MoE 架构、生成式分割和方言语音识别等具体改进与评测数字，读者可对比其多模态能力变化。
Google Developers BlogAI 评分5050 Google 用 MaxText 在 TPU 上复现 Ai2 的 Olmo 3 7B 预训练与中期训练
Google 团队在 MaxText/JAX 和 Google Cloud TPU 上从零复现了 Ai2 的 Olmo 3 7B，覆盖 stage-1 预训练（约5.93T token）和 stage-2 中期训练 anneal，held-out C4 loss 与 8 项下游任务均与 Ai2 参考持平。
Apple Machine Learning ResearchAI 评分3939 Apple 用潜空间蒸馏压缩流式神经音频编码器，2.8 倍压缩下 WER 仅升 1.9%
Apple 研究团队提出潜空间蒸馏方法压缩流式神经音频编码器（tokenizer），以教师模型量化前的逐帧潜表示为监督目标，仅训练学生编码器做回归，并用单层仿射层吸收师生宽度差异。在 2.8 倍压缩下，六组师生配对中有五组无需微调即保持在教师 1.9% 相对 WER 以内，并比同容量独立训练编码器相对提升 3.9%。该方法同时适用于独立预训练和与语言模型联合训练的 tokenizer。
Google Developers Blog精选AI 评分6161 Google Cloud API Gateway 公测支持将 REST API 直接暴露为 MCP 工具
Google Cloud API Gateway 进入 Public Preview，可充当远程 MCP 服务器，无需单独搭建 MCP 服务器即可把现有 REST 操作变成智能体可调用的 MCP 工具。
推荐理由：官方宣布 API Gateway 可直接充当远程 MCP 服务器，复用既有鉴权与配额，无需另建 MCP 服务器，适合评估 Agent 接入现有 API 的路径。
Meta EngineeringAI 评分5454 Meta 将 Private Processing 机密计算扩展到 Meta AI 眼镜
Meta 宣布把 Private Processing 机密计算基础设施扩展到 Meta AI 眼镜，让 AI 在云端 CVM 内处理个人上下文，连 Meta 自己也无法访问数据。系统基于 TEE 硬件隔离，采用匿名凭证加第三方 OHTTP 中继实现不可定向路由，通过 RA-TLS 远程证明核对公开透明账本，持久记忆以用户密钥加密存储在 TEE 内，并扩展 Bug Bounty 供外部研究者审计。
Apple Machine Learning ResearchAI 评分2626 Apple 提出半监督联邦 ASR 实用方案：在线伪标签配合服务端更新稳定化
Apple 研究团队提出半监督联邦 ASR 训练方案，通过在线伪标签教师与服务端标注数据锚定更新两条耦合设计轴，解决伪标签误差跨序列、跨轮次累积导致的训练发散问题。该方案在 11 组对比中 9 组优于此前最强方法，域内平均提升 20.8%、跨域提升 10.0%，缩小了与全监督联邦学习的差距。
Runway News精选AI 评分6363 Runway 发布 DaVinci Resolve 插件，可在剪辑软件内直接生成和重绘素材
Runway 发布 DaVinci Resolve 插件，用户可在 Resolve Studio 内直接生成图像和视频、重绘播放头所在片段，结果自动导入 Media Pool 并上到时间线。
推荐理由：原文说明了插件在剪辑流程内生成和重绘的具体用法与付费条件，剪辑用户可据此判断是否改变现有工作流。
Claude Code GitHub ReleasesAI 评分3939 Claude Code v2.1.281 发布
Claude Code v2.1.281 为 Claude apps gateway 新增 Bedrock upstream 的 assume_role 与 guardrail 配置，并支持在 settings.json 中设置 "attribution": false 隐藏提交与 PR 署名。该版本还修复了会话恢复时重发历史、提示缓存丢失、代理中断流被误判为完成等多项问题。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5656 GitHub Copilot app 如何渲染超大 Pull Request
GitHub Copilot app 重建了 Pull Request 视图，可流畅打开含 2,200 个文件、超过一百万行变更和 400 多条内联评论的超大 PR。核心做法是把高度拆成确定性的代码几何与动态评论块两套独立体系，配合基于身份锚定的滚动校正、先流式返回结构的 pipeline，以及用生产探针和自动巡航跑 change → measure → improve 循环来定位 bug。
Google Blog: AIAI 评分3737 Google Beam 扩展至六国，并与 Industrious 推出首个扩展网络
Google Beam 正式扩展至美国、加拿大、英国、法国、德国和日本六国，由 18 家渠道合作伙伴支持部署，旗舰硬件为 HP Dimension with Google Beam。
Microsoft ResearchAI 评分5252 Microsoft 在 Physical AI Toolchain 中推出机器人推理卸载能力
Microsoft Research 宣布在 Physical AI Toolchain 中新增推理卸载能力，可将机器人 AI 工作负载容器化并通过 Kubernetes 编排到机器人、边缘与云端 GPU。
Google DeepMindAI 评分5252 Google Private AI Compute 推出安全的服务端持久记忆架构
Google Private AI Compute 团队宣布为 Private AI Compute 平台引入私密的服务端持久记忆，让 AI 助手能跨设备长期保留上下文。
LangChain BlogAI 评分5454 LangSmith 推出 Custom Apps，可在平台上构建并运行自定义界面
LangChain 在 LangSmith 中推出 Custom Apps，可在 LangSmith 数据之上构建、发布并直接运行自定义 UI，免去托管、认证和权限维护。