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OpenAI 把 Codex 做成“永动机“:持久化 Agent 的技术与安全拆解

OpenAI 被曝正在测试让 Codex 连续工作直到手动休眠的"持久模式",测试中曾连续运行 25 小时。本文拆解其技术实现、安全设计与行业影响,并给出开发者落地持久化 Agent 时需要注意的会话边界、权限与成本问题。

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#安全#人工智能#数据库
DeepSeek 首次涨价 350%,国产大模型转向峰谷定价:开发者成本策略要变

DeepSeek V4 今日(8-17)起实行峰谷定价,高峰时段输出价格上调 350%,缓存命中输入涨 11 倍,空闲时段半价。本文拆解这次涨价背后的三个信号——供给侧从价格战转向峰谷错峰、DeepSeek 开源 Harness 向框架层上移、国产模型一周三更的集体变阵——并给开发者四条可落地的成本应对策略。

#人工智能#机器学习
大模型价格战再升温:OpenAI 与谷歌同周降价,本地开源 30B 模型成新选择

OpenAI 前沿模型降价逾 20%、谷歌 Gemini 3.7 Flash 半价发布,中国开源定价被指施压;与此同时 Meta 开源 Muse Glimmer 等 30B 本地 agent 模型。推理成本下探 + 本地模型可跑,中小团队正迎来自部署窗口期。

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#人工智能#机器学习
AI 办公智能体横评:ChatGPT Work、豆包工作、千问办公、WorkBuddy 怎么选

8 月腾讯、阿里、字节、OpenAI 几乎同步推出/升级 AI 办公智能体,从「聊天框」进化到「替你干活」。本文横向对比四款主流产品的亮点、成本与短板,先给出「一句话怎么选」,再附 3 个实测技巧与 1 条编程省钱策略。

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#人工智能
DeepSeek 上线多模态 + Meta 开源 Muse Glimmer:「看图 Agent」的门槛被两条路同时拉低

8 月 21-22 日,两条看似无关的发布同时发生:DeepSeek 首次在 API 中开放图像输入(V4-Flash-Vision-Exp),Meta 开源了 30B 参数的本地 Agent 模型 Muse Glimmer(4-bit 量化约 18-20GB,消费级显卡可跑)。前者走「平价云 API」,后者走「本地自持」,两条路同时把「让 AI 看图并干活」的门槛拉了下来。开发者选型时,本质是在

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#人工智能#机器学习
OpenAI 开源 Codex Harness:从「模型」到「能干活的系统」,Agent 执行框架到底开源了什么?

月 20 日 OpenAI 以 Apache-2.0 协议开源驱动其编程智能体 Codex 的底层执行框架 Harness。它开源的并不是模型权重,而是让 Agent「能干活」的那套执行系统:codex exec、Codex SDK、app-server 三大组件。官方数据显示,仅靠「保留推理 + 上下文压缩」两项调整,GPT-5.6 Sol 在 ARC-AGI-3 基准上的得分从 13.3% 提

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#人工智能#机器学习
OpenAI 开源 Codex Harness:从「模型」到「能干活的系统」,Agent 执行框架到底开源了什么?

月 20 日 OpenAI 以 Apache-2.0 协议开源驱动其编程智能体 Codex 的底层执行框架 Harness。它开源的并不是模型权重,而是让 Agent「能干活」的那套执行系统:codex exec、Codex SDK、app-server 三大组件。官方数据显示,仅靠「保留推理 + 上下文压缩」两项调整,GPT-5.6 Sol 在 ARC-AGI-3 基准上的得分从 13.3% 提

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#人工智能#机器学习
Anthropic 用 Claude 做蛋白质设计:AI 生成 + 第三方实测的 AI for Science 工作流拆解

8 月 19-20 日,Anthropic 公布一项蛋白质设计实验:用 Claude Opus 4.8 与实验模型 Mythos Preview 针对 15 个靶点设计「微型结合子」,其中 14 个靶点成功,成功率 22%-35%(同类实验常见 10%-15%)。本文拆解这套「AI 生成序列 + 外部独立实体验证」的双层工作流,并讨论它对 AI for Science 和普通开发者的可复用之处。

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#人工智能
Anthropic 用 Claude 做蛋白质设计:AI 生成 + 第三方实测的 AI for Science 工作流拆解

8 月 19-20 日,Anthropic 公布一项蛋白质设计实验:用 Claude Opus 4.8 与实验模型 Mythos Preview 针对 15 个靶点设计「微型结合子」,其中 14 个靶点成功,成功率 22%-35%(同类实验常见 10%-15%)。本文拆解这套「AI 生成序列 + 外部独立实体验证」的双层工作流,并讨论它对 AI for Science 和普通开发者的可复用之处。

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#人工智能
Anthropic 用 Claude 做蛋白质设计:AI 生成 + 第三方实测的 AI for Science 工作流拆解

8 月 19-20 日,Anthropic 公布一项蛋白质设计实验:用 Claude Opus 4.8 与实验模型 Mythos Preview 针对 15 个靶点设计「微型结合子」,其中 14 个靶点成功,成功率 22%-35%(同类实验常见 10%-15%)。本文拆解这套「AI 生成序列 + 外部独立实体验证」的双层工作流,并讨论它对 AI for Science 和普通开发者的可复用之处。

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