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刚刚 Anthropic 又给他们的官方 Managed Agents 加了俩功能：自托管沙箱 self-hosted sandboxes 和 MCP 隧道 MCP tunnels
如今的 AI Agent 正在大规模落地，其中应用最广且最受关注的当数 Claude Code，Codex，Cursor 这类 coding agent。过去的一年里，这类 coding agent 产品迭代迅速，在一年内将在 swe-bench- verified 的准确率提高到了 78%+。
TRAE Editor for Unity 是一款专为 TRAE IDE 开发的，并内嵌于 Unity 编辑器的插件。它打通了 TRAE IDE 与 Unity 编辑器之间的协作链路，将 TRAE IDE 的基础功能、AI 辅助编码能力以及对 Unity 项目的深度理解融为一体，让你能够通过 Unity 编辑器直接唤起 TRAE IDE 编写代码，并便捷地回到 Unity 编辑器进行预览与调试。
在联邦学习中，如何同时兼顾模型性能、数据隐私和通信开销，是一个亟需解决的挑战。
在大模型后训练中，数据不再只是 “越多越好”，而是要像人类学习一样，动态选择最合适难度的样本。华为提出的 EDCO 方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调；数月后，由 Rutgers、Amazon、Google 等作者参与的 DARE 论文即引用 EDCO，并将其作为难度感知强化学习训练的重要对比基线。
当我们在维基百科搜索一个词条时，你期待的是真相，至少在AI时代，总得有一个地方能（大概率）给我点真东西吧。可以，但在 Halupedia 搜索一个词条时，得到的也是真相——一个三秒钟前刚被发明出来的真相。
当「地表最强生图」遇上「最强视频生成」，这对王炸组合再一次点燃了网友们的创作激情。
生成模型的偏好对齐，可能正在进入一个新的阶段。
AI Coding的玩法，又变了。
Reddit 上的 r/DHExchange 板块从来都不缺奇怪的交易。但月初的一个帖子，还是让见多识广的我打了个问号。「我囤积了一个非常有价值的大型数据库，只是不是你想的那种……15 万张粪便图像。」