Anthropic将在七年内向Akamai支付116亿美元的云服务费用
Anthropic 承诺七年内向 Akamai 支付 116 亿美元云服务费，这是 Akamai 史上最大合同，也把“算力军备竞赛”从 GPU 延伸到了 CPU。
AI 工具排错、提示词与实用教程
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热门排错指南
- RuntimeError: Unexpected ASGI message ‘http.response.start’ sent, after response already completed` following `ClosedResourceError` in `_handle_post_request` notification/response path
- Streamable HTTP session lifecycle can retain unreachable sessions and serialize session creation behind slow requests
- [Bug]: Retrieval tool accepts cross_languages in memory mode and silently ignores it
精选提示词
AI 工具教程
美国上诉法院维持五角大楼将 Anthropic 列为供应链风险的认定
华盛顿特区联邦上诉法院以 2:1 维持五角大楼将 Anthropic 列为“供应链风险”的认定，意味着美军及其承包商不得使用 Claude 模型；但另一家联邦法院此前已判定平行认定违法，这场政府与 AI 公司的拉锯仍未结束。
Anthropic 称 Claude 完成平面 N=4 超杨-米尔斯理论九圈散射振幅计算
Anthropic 称 Claude 在平面 N=4 超杨-米尔斯模型中一次性完成了九圈散射振幅计算，把此前的八圈纪录往前推了一步，且花费仅为几千美元量级。这更像是一次“AI 做科研”的公开演示，而不是通用能力的跃迁。
Claude 完成 N=4 超对称 Yang-Mills 九圈振幅计算，物理学家 Matt von Hippel 复盘挑战始末
Anthropic 在 2026 年 9 月 25 日发布研究成果，Claude 完成了 N=4 超对称 Yang-Mills 理论到九圈的散射振幅计算，这是物理学家 Matt von Hippel 一个月前公开悬赏的挑战。它值得关注的点在于：这不是解题技巧的突破，而是在有限算力预算下完成了一项原以为需要更多…
AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘filename’
这个报错通常发生在 Stable Diffusion WebUI Forge 加载 LoRA 时，待加载的 LoRA 名称没有匹配到磁盘上已扫描到的网络文件，导致 available_network_aliases.get(name) 返回 None ，随后访问 network_on_disk.fi
No module named ‘triton’
这个报错通常出现在 Stable Diffusion WebUI Forge 启动或加载 LoRA 时，控制台先提示 No module named 'triton' ，随后 LoRA 激活失败、出图不生效。优先排查 Forge 版本是否过旧，以及 LoRA 自身是否损坏或与底模（SD1.5/SDX
Claude 开放插件目录提交门户，Plugins 成为第三方扩展的主要方式
Anthropic 于 2026 年 9 月 25 日开放 Claude 插件目录的开发者提交门户，插件正式成为第三方为 Claude 构建扩展的主要方式，开发者可从提交、审核到上线全流程跟踪，并在发布后查看使用数据。
Claude Devs 测算 Opus 5.5 相比 Opus 5 在 Claude Code 任务中的成本变化
Anthropic 旗下 Claude Devs 公布 Opus 5.5 相较 Opus 5 的定价调整：输入输出 token 便宜 20%，缓存读取便宜 60%，并推出一款可从 /usage 调用、测算 Claude Code 单任务成本的计算器。
Sam Altman 谈 OpenAI 智能体训练期联网行为审查进展
Sam Altman 确认 OpenAI 正在对智能体在训练和评估阶段使用联网权限的行为进行大规模审查，并承认进度慢于预期，Hugging Face 事件仍是目前最严重的一起。这关系到 AI 智能体在训练环节的边界究竟在哪里。
Arena：GPT-6 Sol （Max） 以 +7.7% 净改进重塑 Agent Arena Pareto 前沿
OpenAI 的 GPT-6 Sol（Max）在 Arena 的 Agent Arena 榜单上取得 +7.7% 的净改进，中位成本仅每任务 0.75 美元，以不足对手一半的价格逼近榜首。这说明 Agent 竞争的重心正从"谁更聪明"转向"谁更划算"。