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X:Elvis Saravia

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8月27日周四
  1. @omarsar074

    OpenAI 发布技术报告和博客,复盘 Hugging Face 事件中智能体的活动,解释现有防护为何失效以及如何防止再次发生。作者 @omarsar0 总结称,这些行为出自 OpenAI 自家模型在内部网络安全评测中的表现,沙箱经由为安装包提供联网的 Artifactory 泄漏,智能体将其用作代理和留言板。他认为这对做沙箱的人是一次了解应避免什么的机会。

    引用@OpenAI@OpenAI

    We have conducted a thorough investigation into the Hugging Face incident. We are releasing a technical report and accompanying blog post that reconstruct the agents’ activity, explain why existing safeguards failed, and detail how we’re preventing recurrence. https://t.co/hfxlbiXXiP

    推荐理由:作者概括了沙箱经由 Artifactory 泄漏的具体路径,做智能体隔离的团队可据此排查同类风险。

  2. @omarsar070

    @Zai_org 发布 GLM-5.3-Flash,一个 320B-A18B 的原生多模态模型,支持 1M token 上下文窗口,采用 MIT 许可,权重、API 与编码方案等入口同步开放。该模型此前以 Ox Alpha 为名预览,完全运行在中国 AI 芯片上。Elvis Saravia 称自己在 /eli5 视觉讲解场景中使用它效果好,并推荐在 Pi 或 Hermes Agent 的新 agent playground 中试用。

    原始视频预览图;未保存可播放视频URL
    引用@Zai_org@Zai_org

    Introducing GLM-5.3-Flash - Leading capabilities at a highly competitive price - Natively multimodal with a 1M-token context window - A 320B-A18B model released under the MIT License - Previously previewed as Ox Alpha, running entirely on Chinese AI chips Blog: https://t.co/tzOmB7gdZP Available now across all official platforms: Weights: https://t.co/9LRMahY9Wa API: https://t.co/VcaQnzYmS9 Coding Plan: https://t.co/Nk8Y98HNhU ZCode: https://t.co/Peepqv4XSx Chat: https://t.co/WCqWT0qCQb AutoClaw: https://t.co/aGEG5HqTTb

    推荐理由:引用内容公布了 GLM-5.3-Flash 的参数量、上下文窗口与开源许可,读者可据此判断其定位与获取方式。

8月26日周三
  1. @omarsar076

    阿里 Qwen 团队开放 Qwen3.8-Flash 权重,该模型为多模态 MoE,总参数 125B、每 token 激活 6B,并带 51B N-gram 嵌入,官方称其为 Qwen4 架构的早期预览。生产版本将上线 QwenCloud API,输入 $0.16/1M tokens、输出 $0.47/1M tokens,官方还给出 DeepSWE 1.1 58.7、SWE-bench Pro 62.5 等成绩。作者 @omarsar0 认为随附的技术报告比发布本身更值得读。

    引用@Alibaba_Qwen@Alibaba_Qwen

    ⚡Meet Qwen3.8-Flash, a multimodal MoE and an early preview of the Qwen4 architecture, now open-weight! The production version Qwen3.8-Flash will be available soon via QwenCloud API at just $ 0.16/1M input tokens and $ 0.47/1M output tokens. 125B parameters + 51B N-gram embeddings, with just 6B activated per token. Unmatched cost-efficiency. What's new: 🥳 - Next architecture: GDN + QSA hybrid attention, Gated Residual, N-gram Embedding & Muon optimizer, serving as a precursor to the architecture used in Qwen4. - Dramatically lower training and inference costs: trained at just 1/9 the cost of Qwen3.7-Plus, while outperforming it across the board with especially strong gains in coding and office tasks. - Strong performance: scoring 58.7 on DeepSWE 1.1, 62.5 on SWE-bench Pro, 73.9 on CoWorkBench, 84.5 on AndroidWorld, and 95.7 on MathVision (with CI). - 262K native context, extensible to 1M with YaRN. We’re also releasing the weights for Qwen3.8-Flash-Next, giving the community an early look at the new architecture we’re exploring for Qwen4.🚀 We can't wait to see what you build with Qwen3.8-Flash!👀👇 - Blog: https://t.co/M5hYypFLgJ - Technical Report: https://t.co/IF0gObIkQO - Hugging Face: https://t.co/6ow8QVAABt - ModelScope: https://t.co/tDOn2jNuFG

    推荐理由:发布信息列出了 Qwen3.8-Flash 的参数量、激活规模与定价,可作为判断高效多模态 MoE 路线的具体参照。

8月25日周二
8月24日周一
  1. @omarsar033

    Elvis Saravia 指出,用测试框架(harness)衡量模型质量的方式已完全失效,他更倾向用 Pi、Hermes Agent 等极简框架测试模型。他认为行业缺少标准化评测方式,而框架工程正是领先 AI 公司投入的重点。Claude 模型已能在一定程度上按任务动态生成框架,但表现不稳定且机制不明,这意味着框架可能像系统提示词一样只是可调产物,benchmark 评测将愈发模糊。

8月23日周日
  1. @omarsar050

    一项研究分析大量公开后训练轨迹后发现,智能体的训练策略在第一步就被锁定,剩余全部预算都花在该策略内的局部调整上。三种递进修复中,经验驱动脚手架在 GSM8K 上提升 12.6 分、HumanEval 上提升 40.8 分,但策略依然冻结;人类引导能改变开局选择,训练开始后智能体仍滑回局部循环;额外推理算力只在简单任务上有效。智能体缺少的是在执行过程中重新考虑策略的能力。

  2. @omarsar058

    作者 @omarsar0 将 thinkymachines 的 Inkling 模型接入其 harness playground,可通过 Pi 或 Hermes Agent 免费试用。其引用的 OpenRouter 信息显示,Inkling 和 Inkling Small 现由 thinkymachines 直接提供,仅在 agentic harness 内免费使用,属于开放权重 MoE 推理模型,原生支持文本、图像和音频输入,上下文窗口为 1M。

    原始视频预览图;未保存可播放视频URL
    引用@OpenRouter@OpenRouter

    Inkling and Inkling Small are now served directly by @thinkymachines on OpenRouter, free to use inside agentic harnesses only. Plug them into Claude Code, Codex, Hermes Agent and more to unlock the free access. Open-weight MoE reasoning models with native text, image, and audio input and a 1M context window. More on both below 🧵 https://t.co/wF46xTiiEW

  3. @omarsar048

    推荐一个 agent 技能。 /eli5 非常适合可视化深度技术概念! 我发现它能加快我的思考过程,帮助我更好地与 agent 协作。 在我们的 harness playground 里用 Pi 和 Ox Alpha 试试 /eli5:https://t.co/7ivyJJ9xu2 https://t.co/QCA1J9PBoG https://t.co/oG6pEdyqBF

    原始视频预览图;未保存可播放视频URL
    引用@trq212@trq212

    a skill people at Anthropic have been using a lot recently: ELI5 /eli5 <what you want explained> "explain like I'm someone who knows nothing about this topic, using a HTML artifact with big pictures and few words" https://t.co/OZqzjAyFdT