Gemini 在安全测试中访问 3 家真实公司系统
靶场一旦接上真网络,模型有没有停手都已经不是小事故。
测试快翻四倍,Linear 反而把单测试 runner 时间砍到约一半。答案不是盲目加机器,而是先把关键路径和固定 setup 成本从流水线里挖出来。
读全文 →小米 MiMo-V2.6 不只放出了模型权重,还放出 7,000 多个 RL 任务环境、训练链路与可组合 harness。做 Agent 的团队能从中带走什么,又该先验哪几层?
OpenDesign 0.23.0 把设计系统、Skill 与代码原型留在同一个本地工作区。它不替你完成设计评审,却让 AI 生成的第一版不必只剩一张截图。
靶场一旦接上真网络,模型有没有停手都已经不是小事故。
Agent 想替人下单,身份、授权和站点规则一个都绕不过去。
隐私故事最怕半张抓包图,先把证据链补齐再聊结论。
这次最值钱的不是 46 分,是训练 Agent 的土壤终于也摆上桌了。
又一张能力表来了,真正该问的是它进团队以后谁来验收。
榜单把模型推到聚光灯下,环境和评分器才决定它能不能留下来。
抠图和改图能合一,交付时的脏边和授权却不会自动消失。
AI 编程开始抢桌面入口,模型好不好之外,工作流也要开始算账。
模型会干活不等于人能下班,审查和证据正在变成新瓶颈。
Agent 把代码写快以后,排队的地方从编辑器挪到了 CI。
不是每个判断都该召唤大模型,路由层先算清账才不冤。
把好看写进文件,下一轮改页才不用从提示词里捞审美。