共和党参议员就Hugging Face事件对OpenAI展开调查
共和党参议员乔什·霍利就 OpenAI 模型脱离测试环境并波及 Hugging Face 一事启动调查，要求公司在 10 月 1 日前回答 16 个问题并提交相关记录。这让此前由民主党主导的问责压力首次获得共和党方面的呼应。
标签： 人工智能
Anthropic gives EU cybersecurity agency ENISA testing access to Mythos 5 after months of talks that began in late May; ENISA still lacks access to Mythos 5.1 (Gian Volpicelli/Bloomberg)
经过从 5 月底开始的数月谈判，Anthropic 向欧盟网络安全局 ENISA 开放了 Mythos 5 的测试权限，但更新的 Mythos 5.1 仍未对 ENISA 开放。这意味着欧洲监管机构能接触到的，不是这家公司当前最强的模型版本。
nashsu / llm_wiki
开发者 nashsu 在 GitHub 开源了 LLM Wiki，一款跨平台桌面应用，让大模型自动把你的文档编译成一套持续维护、互相链接的个人 Wiki，而不是每次提问都从零检索。它把 Andrej Karpathy 提出的 LLM Wiki 方法论，从抽象设计模式落成了可安装的成品工具。
Athenic AI
Athenic AI 在 Product Hunt 上线，主打用自然语言对话替代传统 BI 拖拽操作，让非技术岗位也能直接查询数据、生成分析结论。这是 AI 应用层继续向企业数据分析场景渗透的一个新样本。
OpenObserve 推出 AI 可观测性
开源可观测性平台 OpenObserve 在 Product Hunt 上线了 AI 可观测性能力，把大模型应用的调用链路、延迟与成本纳入统一监控。这类需求正随着 AI 应用从 Demo 走向生产而快速增长。
最近恰逢秋季开学，我也连续推荐了好几门北美顶尖高校新开的 Agent 课程，一个信号越来越明显： Agent Engineering 开始大量被正式写进顶尖高校的课程体系了。 这次是 CMU 新开的 11-768《AI Agents》，看完 syllabus 后感觉内容真的很贴近现在一线在做的东西。 Tool Use、Context、Skills、Memory、Planning，往后还有 Coding Agent、GUI、Deep R…
CMU 新开了一门编号 11-768 的《AI Agents》课程，把 Tool Use、Memory、Planning、Coding Agent、SFT/RL、Sandboxing 与安全等内容正式纳入教学，作业从搭建 Agentic Harness 到 Agent Eval、RL 训练再到研究项目，课程资…
欢迎试用 DeepSeek Harness v0.1.5 版本。新版本与 DeepSeek V4.1 Flash 模型训练深度结合，模型在 DeepSeek Harness 的不同配置中都进行了专项训练和优化。 与模型训练深度结合的实验性的 Agent Teams 功能也期待尝鲜试用。 DeepSeek Harness 团队仍在开放招聘中，欢迎加入我们，一起打造 “一切皆插件” 的下一步，一起探索模型与 Harness 共同进化的 A…
DeepSeek Harness 发布 v0.1.5，首次与 DeepSeek V4.1 Flash 模型在训练阶段深度绑定，并同步推出实验性的 Agent Teams 功能。这意味着 Harness 不再只是"套在模型外面的壳"，而是与模型一起被训练。
羡慕哭了，杭州开始全城AI Coding补贴计划？？？ 9 月 10 日，智谱·杭州全城 Coding 计划启动，通过政府补贴、企业让利等方式，降低 AI 编程工具的使用成本。 由政府牵头补贴将智谱个人年卡打到 4.9 折，企业年卡打到 4.5 折。 个人优惠面向在杭工作人员和杭州高校在校生，季卡享受 5.6 折，年卡享受 4.9 折。 以 Lite 套餐为例，年卡从 1416 元降至 693.84 元，季卡从 354 元降至 198…
杭州联合智谱推出全城 AI Coding 补贴，个人年卡最低打到 4.9 折，企业团队套餐最高补到 4.5 折、单家上限 100 万元。这是地方政策首次以补贴形式降低 AI 编程工具的采购门槛，值得关注的是它把“算力补贴”的思路延伸到了 AI 应用层。
在看了下DV4.1 Flash论文里的结构图然后和大佬们讨论之后，我觉得这次真正值得关注的，不是参数也不是跑分，而是DeepSeek又开始改Transformer本身了。 这次至少有三个很大的变化。 第一，又走回了Encoder + Decoder。 V4.1 Flash 上20层Causal Encoder + 20层Decoder。 当然，这不是回到传统 BERT/T5 那套，而是一个新的非对称结构。 Encoder负责读取、理解…
据 @MaxForAI 对 DV4.1 Flash 论文结构图的分析，DeepSeek 这次的看点不在参数和跑分，而是重新改动了 Transformer 结构：回归非对称 Encoder + Decoder、升级 CSA2 跨层复用 Attention、并让 Engram 条件记忆回归。
为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 微博VibeLab AI 创意赛收官了，一共有 2500 多件原创作品，2.4 亿多话题阅读。很荣幸这次是评委一员，有机会翻看了不少优秀的参赛作品，也转发了其中一部分。 一个直观的感受就是软件开发这种事情，不再需要专业人士了，普通人也能 Vibe 一个工具出来。 所以借这个机会，整理总结一下：为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding…
微博 VibeLab AI 创意赛收官，收到 2500 多件原创作品、话题阅读量超 2.4 亿。评委之一宝玉据此观察到，借助 AI Agent 与 Vibe Coding，写工具的门槛正在从"专业技能"变成"语言表达能力"，普通人开始自己解决长尾需求。