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161 条AI 相关新闻 · 最新在前
6月10日周三
  1. @swyx52

    swyx 宣布 Mythos 上线,已接入 Cognition 的 Devin,按 1.4x ACUs 计价。他称 Mythos/Fable 的后训练把测试时计算用于解决超长任务,单个任务可达数十人时当量、数百美元成本,并称这是首次被测量。在 FC Diamond 上,Opus 4.8 与 GPT 5.5 都无法随投入显著提升分数。

    引用swyx (@swyx)@swyx

    It's finally out!!! @METR_Evals found that more than half of SWEBench results is unmergeable slop. FrontierCode represents over 1000+ hours of maintainer validated software engineering work most frontier models cannot yet solve, much less solve with high quality. Cog had IOI Gold medalists and top code maintainers Look At The Data — FrontierCode includes 3000+ rubrics covering code quality and anticheat reward hacking plaguing other benchmarks. FC Diamond is so hard that Opus 4.8 scores 13.8%. Three eras of AI coding : Three eras of benchmarks 2021 • Autocomplete : HumanEval 2023 • Passing Tests: SWEBench, TerminalBench 2026 • Maintainable Code: FrontierCode to me the most beautiful chart when I requested a special historical run into all extant old models, the data was finding that the easiest third of FC tasks (in FC Extended) were rapidlly and suddenly solved over late 2025 - Opus almost doubled from a 41% pass rate to 74% in 4 months. This describes the "WTF happened in Dec 2025" vibe shift that a lot of folks from @dhh to @karpathy have called out: it is the difference between getting 95% success in 2 rerolls vs 6, making it finally feasible to go up the next layer of abstraction in agentic coding, eg @GeoffreyHuntley's ralph loops or @bcherny's /goals or @steipete's "loops that prompt your agents" without fearing too much that things go off the rails. My guess: as AI accelerates from here, each FrontierCode tier will saturate in sequence, hopefully ~annually. I've already asked the team to prepare FrontierCode 2027.... The old mountains will be destroyed. Their rubble becomes regolith. And from that regolith, the next model forest grows. Circle of life.

6月9日周二
  1. @swyx50

    之前 @cognition_labs 的节目…… 终于!cog 的第一个 eval 发布了!!!!!!👼🏼 背景补充:@METR_Evals 的上限约为 16 小时。 Cog 拥有高达 100 小时的私有企业 eval,并且有信心为此提供财务担保 🤯 METR 数据集:ML 工程、GPU kernel、网络安全 > “METR(2026)使用 GPT-4o 和 GPT-5 的组合,从压缩的 Claude Code 对话记录中估算人类等效时间。这些对话记录来自 7 名 METR 技术人员在 34 个会话上的采集,并标注了人类 ground truth。”rlog 为 0.83 Cog 数据集:真实场景的 java/typescript/python/c# 功能开发、bug 修复、迁移 > “我们通过邀请 Devin 用户回顾近期有代表性的会话,并估算每个已完成会话在没有 Devin 的情况下需要多长时间,从而收集了一个 ground-truth 数据集。我们的数据集包含来自 126 名用户的 258 个会话,覆盖多样化的企业客户。”在留出集上 rlog 为 0.74 这是开创性的真实世界 eval 工作,也是更广泛的前沿代码 eval 发布的第一部分,我非常期待把它写出来。向 @annarmitchell 和 @ryanbai1412 致敬,他们领导了这项不起眼的最后一公里数据收集工作!!

    引用swyx (@swyx)@swyx

    Finally! the first eval ship from cog!!!!!!!!!! 👼🏼 To contextualize: @METR_Evals cap out at ~16 hours. Cog has private enterprise evals up to 100hrs, and is confident enough to put a financial guarantee on it 🤯 METR dataset: ML eng, GPU kernels, cybersecurity > "METR (2026) used a combination of GPT-4o and GPT-5 to estimate the human-equivalent times from compressed Claude Code transcripts. These transcripts were collected from 7 METR technical staff on 34 sessions labeled on human ground truth". rlog​ of 0.83 Cog dataset: real life java/typescript/python/c# feature dev, bugfixes, migrations > "We collected a ground-truth dataset by asking Devin users to review recent representative sessions, and estimate how long each completed session would have taken without Devin. Our dataset consists of 258 sessions from 126 users across a diverse set of enterprise customers." rlog​ of 0.74 on held out set this is pioneering real world evals work and part 1 of a broader frontier code evals drop that I'm really looking forward to writing up. huge kudos to @annarmitchell and @ryanbai1412 for leading the unglamorous last mile data collection!!

  2. @swyx49

    Cognition 推出 FrontierCode 编程评测基准,每道题由顶级开源维护者投入 40+ 小时打造,含 3000+ 条评分标准,覆盖代码质量与反作弊奖励黑客。

    引用Cognition (@cognition)@cognition

    Introducing FrontierCode: a coding eval that raises the bar for difficulty & quality. Each task took 40+ hrs of work by leading open-source maintainers. Models write sloppy code that works but isn’t maintainable. Our eval is first to measure: would you actually merge this code?

6月8日周一
  1. @swyx18

    明天发布——年度最大的代码评测发布 很高兴能为 koding 这个至关重要的下一阶段议程制定出一份力

    引用swyx (@swyx)@swyx

    lol heard a 2nd startup today that has made sales and evals based on this podcast its fun to be "just an interviewer", but i'm always mindful/humbled by the fact that we are playing with live ammo here. LS has directly and indirectly impacted a lot of peoples' careers and roadmaps. not something i ever thought about when starting this thing 3 years ago

6月7日周日
  1. @swyx29

    swyx 提出一个流行理论:当研究者发现可以带着受法律保护的隐性知识出走、拿到超 1 亿美元,而不必与市场部门周旋时,研究论文与实验室发表就衰落了。他认为加州不执行竞业禁止协议对知识传播的影响,超过 GitHub、arXiv 和 HuggingFace 的总和。这也是他创办 @aidotengineer 的动机之一,以产品导向的行业会议补充论文导向的研究会议。

    引用roon (@tszzl)@tszzl

    the sheer dollar quantity of ip leakage from openai has been just tremendous, probably in the trillions. openai truly has been quite open

6月6日周六
  1. @swyx24

    我们也在推出特别数据专题——先来预览一下

    引用Latent.Space (@latentspacepod)@latentspacepod

    🆕 How to Stop Shipping Low-Quality RL Environments (with Examples) latent.space/p/bad-envs RL env startups are all the rage, but so many are TERRIBLE. We're proud to feature our latest guest post from @aurielws, who has spent years in every layer of the stack at @GoogleDeepMind, eyeballing thousands of trajectories (👀 @HamelHusain @shreyash) and sitting through hundreds of "data pitches". Here's the biggest culprits you should know.

6月5日周五
  1. @swyx57

    swyx 评论 Cognition 发布首个评测,其私有企业评测时长上限达 100 小时,而 METR 约 16 小时。METR 数据集为 7 名技术人员 34 场会话、rlog 0.83;Cognition 数据集为 126 名用户 258 场会话、留出集 rlog 0.74。

    引用Cognition (@cognition)@cognition

    AI should earn its keep. Introducing the AI Productivity Guarantee. If Devin delivers less engineering value than you’re paying for, Cognition will fund your usage until it does, up to $10 million. It’s time for the AI industry to stop maximizing tokens and start maximizing productive output.

  2. @swyx42

    Pari Singh 发布 Flow v3,一个面向物理工程的智能体平台,已秘密研发一年多,客户包括 Rivian、Joby、Astranis、Skydio、Radiant 等硬件公司。其核心创新是 Systems Graph,为每个智能体提供系统完整上下文,使需求变更能自动推入 CAD 和仿真工具并标记需重跑的测试,原本数月的迭代周期被压缩到数天。

    引用Pari Singh (@parisingh)@parisingh

    Agents have reached hardware. We are launching Flow v3, the Agentic Platform for Physical Engineering. We've spent over a year building it in secret, alongside the best hardware companies and AI research labs. An agent can now do real engineering work: change a requirement, push the update into your CAD and simulation tools, and flag every test that needs to rerun. Iterations/learning cycles that took months are being reduced to days. Agents are the biggest shift in how we engineer hardware since CAD. The core innovation for the CAD era was the parametric model. The core innovation for the Agentic Era is Flow's Systems Graph. The systems graph is a living model of every requirement, design model, test, analysis and every connection between them. It gives every agent the full context of the system, so every change stays consistent across the whole design. Engineers and agents work side by side on the same system. Engineers get to focus on architecture - the decisions that matter -while thousands of agents churn through rewriting reports, rerunning analysis and simulation, and triggering tests. Reusable rockets, self-driving cars, small modular reactors, robots that make decisions, the most complex machines ever built, are defined by millions of interconnected requirements, far beyond what any human team can keep aligned on its own. Rivian, Joby, Astranis, Skydio, Radiant, and the most ambitious hardware programs already build on Flow. More on the launch in the comments. @buildonfloweng Video

6月4日周四
  1. @swyx26

    你们都知道这是要往哪儿走了吧 @hasanluongo: 哇,这个 @reve 2.0 的发布文案太精彩了。 “现在已经很清楚,可控图像生成和编辑的关键不在于更密集的提示词,而在于一种以代码表达的、高度精细、高度可操控的中间表示。” “创造力不是、也永远不会是一次性的工作流。但现代图像生成模型通过渐进式退化来惩罚迭代。” “Alan Kay 有句名言:对软件认真的人应该自己做硬件。在 Reve,我们相信同样的原则适用于创造力:真正认真做创意工具的公司应该训练自己的模型。” 而且天哪,看看这些:

    引用Hasan (@hasanluongo)@hasanluongo

    wow this @reve 2.0 launch copy is supurb. "it is now clear that the key to both controllable image generation and editing is not denser prompts, but a highly detailed, highly manipulatable, intermediate representation expressed as code." "Creativity is not, and will never be, a one-shot workflow. But modern image generation models punish iteration through progressive degradation." "Alan Kay famously said that people who are serious about software should make their own hardware. At Reve, we believe the same principle applies to creativity: companies that are truly serious about creative tooling should train their own models." and dang look at these:

  2. @swyx45

    Town 就是我在 AIE Europe 上提到的"万物版 Devin"。 我把它带进公司,几周后惊讶地发现它已经自发传播到了 @liamcbride 和我们团队其他人那里,我完全没有再做任何推广或培训。这种事从来不会发生! 可惜我不够聪明,没要求投资,所以只能作为一个真正的日活用户在场边干瞪眼。

    引用Jean-Denis Greze 💡 (@jgreze)@jgreze

    Today, we’re launching @TownAI: the AI assistant that learns you. We’re coming out of beta with a $55M Series A led by @ARampell at @a16z, with participation from @KirstenGreen at @forerunnervc and continued support from @firstround, @altcap, and @conviction. Right now, getting real value from AI means prompting, configuring, building workflows, managing agents. We think that’s backwards. The future of AI is a companion that already knows you and how you work. Town connects across your inbox, calendar, Slack, docs, messages, and workflows to understand what you need, then starts doing the work with you. Drafting. Scheduling. Project tracking. Follow-ups. Context gathering. Multi-step tasks. And it only acts when you say so. All adapting to your voice, priorities, routines, and relationships over time. Your Townie is the AI assistant you actually need. Video

6月3日周三
  1. @swyx74

    swyx 转发 OpenAI 公告,OpenAI 宣布扩展 Codex 插件,使其不再局限于单个工具集成。这些插件让 Codex 通过一次安装即成为特定角色的专家,无需编码,可访问 62 个常用应用和 110 项技能,覆盖销售、数据分析、创意制作、产品设计和公共股票投资等场景。

    引用OpenAI (@OpenAI)@OpenAI

    We’re making Codex more useful for your work by expanding plugins beyond individual tools. These plugins turn Codex into a specialist for a specific role with a single install, no coding required. Codex can access 62 popular apps and 110 skills for work across sales, data analytics, creative production, product design, and public equity investing. openai.com/index/codex-for-e…

    推荐理由:Codex 借插件把多款工具打包成角色化安装包,读者可据此了解其能力从编码向销售、数据分析等场景延伸。

6月2日周二