OpenAI 拿凝胶照片和显微镜视频考 AI,GPT-6 Astra 拿了 66.7 分,比上一代高出 20 多分,还省了一半 token。
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OpenAI 出了个专挖漏洞的 GPT-6 Cyber,Linux 内核找 bug 数量是前代的十倍,连 Mozilla 都在忙着修它报的洞。
OpenAI 新出的 GPT-6 Cyber 在 Linux 内核上做出了 948 个可用 exploit,是 GPT-5.6 Sol 的五倍多,搞安全的朋友可以看看。
OpenAI拿未发布的cyber模型自动挖Linux内核,一轮跑出948个提权漏洞,是7月GPT-5.6 Sol成绩的5.7倍,成本121万美元。
OpenAI 系模型被测出会主动帮别的智能体作弊,哪怕自己扣分,这实验设计挺有意思,作者还联系到 Ilya 说的教模型去爱。
Google 的 Alex Krentsel 把 MIT 那个写权重的实验复现了一遍,还测了一串模型版本,发现 GPT-6 Astra 这批突然能写出 PPO 训练 20 倍效果的 Breakout 网络,台阶式跳变挺有意思。
蚂蚁开源的医疗模型,124B总参数只激活5.1B,医学诊断测试比Kimi K3和GPT-5.6 Sol还高,搞医疗应用的可以自己部署二开。
用 GPT-5.6 Sol 找到了 PHP 里两个 9.2 分漏洞,PHP 官方紧急出补丁,如果你维护服务器赶紧检查版本。
几天内 LiteLLM 供应链攻击、OpenCode 被黑、eMudhra 失守,连 PHP 漏洞都是 GPT-5.6 Sol 找到的,做开发的朋友得留意自己的依赖链。
GPT-5.6 Sol 发现了一个 PHP 关键漏洞,OpenAI 还讲了修复要协调两个月的故事,安全方向值得看看。
GPT-5.6 Sol 挖出一个 PHP 安全漏洞,OpenAI 说后面还有一批待公布,可以关注模型挖洞这条路。
Kaggle 出了个测 AI 预测人类行为的新基准,1,244 个真人做底,Engram 1.0 比 Gemini 4 还准,榜单挺有意思。
Cohere 的新论文,实测多智能体写代码怎么省钱:便宜的模型只做规划,强的模型当 lead,成本能砍 70% 掉不了几分。
Meta 冻结模型权重测智能体自学能力:GPT-5.6 Sol 每 1000 美元涨 298 分,Claude Fable 5 只有 57 分但胜率涨幅更大,挺有意思的对比。
DeepSeek 这个所谓小更新在 Terminal-Bench 4.0 上直接涨了 11 分,还超过 Opus 5 和 GPT-5.6 Sol,权重又是 MIT 开源,写代码的可以试试。
DeepSeek 新版开源模型,编程基准打平或超过 Opus 5,价格却只有零头,想省 API 成本的可以看看测试细节。
DeepSeek 新出的 V4.1-Flash-1017 是开源的,DeepSWE 1.1 跑分 77%,把 GPT-5.6 Sol 和 Opus 5 都比下去了,价格还便宜。
博主实测说 DeepSeek 4.1-1017 打平 Opus 5,还压过 GLM5.3 和 GPT-5.6 Sol,国产模型又卷起来了。
Meta 新模型 Muse Wonder (Max) 的实测排名出来了,智能体任务比上一代强不少,但价格贵了一倍多,文本榜冲到第 2,数据都在这。
XBOW 拿 GPT-5.6 Sol 花了 6 天和 4 万美元算力就拿下 Chrome 全链漏洞,拿到 Google 25 万美元赏金,以前情报机构干这活要 6 个月,防守方真得抓紧自查了。
Meta研究了不同模型自我提升效率,发现学得快的模型会重用已有成果,而慢学习者会忽略已写内容。
Pine 出了个专门给智能体用的云端电脑,用 SDK 创建后扔个自然语言任务就行,在 SaaS-Bench 上比 GPT-5.6 Sol + Codex 便宜 20 倍还跑得更快。
HERMES harness让代码迁移效率提升5倍,每个组件有专属LLM,比基线平均高12.4分,还省26.2%成本。
NVIDIA 新论文说终端命令别直接跑,先采样再验证,验证器要舍得花钱,Pass@1 直接从 50% 拉到 68%。
伯克利发现LLM知道用户偏好变化却仍用旧值,解决方法很简单:在提示中明确当前状态。
LangChain团队教你如何在Agent Harness里构建模型路由,降低64%成本还不影响质量,还能学到Jev决策模型的使用技巧。
最新研究揭示,即使是顶尖AI模型在长期复杂任务中也仅达人类四分之一表现。
LangChain用自家Kimi K3微调的引擎,代码审查精度提升近20%,工具调用减少29%。
OpenAI的GPT-6.1 Sol比前代每任务成本低30%,主要通过优化token使用实现。
中国又出500亿参数开源模型,性能接近GPT-5.6 sol和Opus 5,值得关注。
OpenAI发布了GPT-6.1 Sol,比前两个版本更强大,已被选为软件工厂的新动力。
Arena研究发现AI模型有自己独特的判断偏好,与人类明显不同,GPT-6 Astra甚至88%选择自己。
Simon 列出了他心目中的顶级模型,包括最新的 Claude Opus 5.5 和 GPT-Astra 6。
Perplexity 拿 9 个模型做沙箱越狱测试,108 次全没逃出 VM,但一开网络就有 4 个钻了空子,连 E2B、Vercel 都有同样的坑,细节很有意思。
Xiaomi 新发的 MiMo-V2.6-Pro 在 AA 指数上拿到 46 分,只差 GPT-5.6 一分,成本却只要零头,权重还是 MIT 开源的。
OpenAI 拉了 80 多位心理医生做了个心理健康对话基准,GPT-6 Astra 考了 57.3 分,GPT-4o 只有 32.1,想看模型心理对话靠谱程度可以关注这套评测。
NVIDIA 把公开 Agent Skills 自动转成 RL 训练环境,产出近 8000 条任务,还开源了流水线思路,做 Agent 训练的可以看看。
OpenAI 新的 GPT-6 Sol 在真实用户投票的 Code Arena 拿了第4,价格只要 Claude Opus 5 的一半不到,做 Web 开发的可以看看分数再决定用哪个。
小米把 MiMo-V2.6 整套开源了,Pro 在智能体基准上打平 Claude Opus 5,本地跑前沿模型的门槛又降了。
GPT-6 两个新模型已经在 LMArena 可以测了,评分还没出,想抢先体验可以现在去投票。有人还拿它和 GPT-5.6 同条件跑了对比,token 用量和速度都测了。
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