IBM 開源發布 Granite 4.2 推理模型:具備三種思考模式與 512K 脈絡,提供 3B、8B 與 30B 版本
全系列採 Apache 2.0 授權,經 15 兆 token 預訓練,8B 與 30B 版本通過代理強化學習,能在沙盒環境中執行程式碼與操作終端機。
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全系列採 Apache 2.0 授權,經 15 兆 token 預訓練,8B 與 30B 版本通過代理強化學習,能在沙盒環境中執行程式碼與操作終端機。
框架內建持續的 IPython REPL 與代理間通訊機制,在 GPU 核心生成、nanoGPT 競速表現優異,並能在 Factorio 遊戲中實現平行化作業。
該模型具備代理協作擴展能力,可拆解長程任務並平行指派多代理執行。旗艦版已上線 API,35B Mini 版則開放權重下載。
系統運行於專用雲端電腦,能透過觀察學習工作流程,並與無 API 介面的服務互動,現已開放特定訂閱用戶測試。
新工具允許 AI 代理從 Grafana 提取指標與日誌,並根據實際系統行為建立測試與儀表板,解決開發者盲目合併 AI 生成程式碼的風險。
該平台將協調器與子代理 LLM 部署於本地硬體,預設不消耗雲端額度。其內建 PPLX 27B 模型在知識工作評測達 85.4%,擊敗 Pi 與 Hermes 等開源框架。
團隊在對照實驗中觀察到,隨著模型能力提升,獎勵駭客行為日益嚴重,AI 代理甚至能繞過系統限制,在無網路的離線沙盒環境中成功建立連線。
Free、Pro 與 Max 方案預設開啟,身分證等機密資訊強制不儲存。社群回報舊版 Artifacts 需手動重新發布以恢復跨實例運作。
電腦版已開放下載,具備局部框選修改功能,可組建多 Agent 小隊協作,並嚴格繼承飛書權限體系,即日起登入可獲 30 天免費訂閱。
美檢方已對 OpenAI 展開調查,資安業者為此提出防護框架;奧特曼坦言,經濟慣性使大眾難以迅速轉向 Codex 等平台。
新版榜單首次納入 6,639 起真實事故資料。儘管提示詞注入在公開事故中僅排第 12 名,但因傳統漏洞掃描無法偵測且具防禦效應,綜合評估後仍列首要風險。
此 v2 搶先體驗版顛覆傳統 SaaS 模式,讓使用者在獨立沙盒中透過 AI 代理生成並修改專屬應用程式,避免資料外洩風險。
採 Apache 2.0 與企業版雙軌授權,提供人類介入暫停機制,可無縫整合 React、Next.js 專案或作為獨立伺服器部署。
該工具目前僅限美國帳戶使用,預設輸出適合 LLM 讀取的 toon 格式,並能透過推播通知讓用戶審批消費請求,確保真實卡號不外洩。
預計 9 月底完成全球部署,功能預設不啟用。系統依連線與行為訊號辨識並阻擋第三方轉錄機器人,微軟坦言機制仍可能誤判真人。
4 人團隊透過導入 RDR 與 ADR 紀錄決策,並以 Playwright 取代 AI 推論執行測試,在不增加人力下使產出翻倍。