博客发布 10-20
用 Claude 缩减代码的攻击面
Using Claude to reduce the attack surface of code
Anthropic 的一篇文章，介绍用 AI 模型进行自动化攻击面分析与缩减的初步研究，即先梳理可达代码，再移除或限制某次部署不需要暴露的访问。文中预告了他们用 Claude 对大型开源代码库应用这类技术所收集的数据。
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博客发布 10-19
Mercury 3：规模化扩散
Mercury 3: Diffusion at scale
Inception 发布 Mercury 3 的官方博客，介绍其称为迄今能力最强的基于扩散（diffusion）的大语言模型。文中称该模型在多项基准上表现优于 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5，在 NVIDIA GPU 上速度约 1,068 tokens/秒，快 4–8 倍，参数量比 Mercury 1 大 40 倍以上，上下文为 100 万 token，并给出输入/输出每百万 token 的定价及上线折扣。文中还提到早期接入伙伴将其用于语音与聊天客服、实时辅导、数据工程和网页导航。
博客发布 07-15
Timestral：Mistral 的时间序列基础模型
Timestral: Mistral's time-series foundation models
这是 Mistral 官方博客 2026 年 10 月 15 日发布的发布公告，介绍其首个时间序列基础模型系列 Timestral。该系列有四种规模（5M 至 209M 参数），提供概率化、多变量预测，支持过去与未来的协变量，可在 CPU 上高效运行并支持零样本预测；其中最大的 209M 模型据称在 GIFT-Eval、TIME 和 fev-bench 三个公开基准上排名第一，参数约为前代最优模型的三分之二。模型技术包括合成数据预训练、协变量感知注意力和长上下文学习，并可通过 Mistral Forge 进行领域微调。
博客发布 11-04
Kimi K3.1 Pro 与 Kimi K3.1 Pro Highspeed
Kimi K3.1 Pro and K3.1 Pro Highspeed
月之暗面（Kimi）发布 Kimi K3.1 Pro 的技术博客，称其为 K3.1 系列首个模型、其最强的 3T 级开放权重模型，具备 100 万 token 上下文，在编程、3D 创作、金融研究及其他智能体能力上有明显提升。同时发布的 Highspeed 版本速度约为 K3.1 Pro 的 2–3 倍。文中说明模型已在 Kimi.ai、Kimi Work、Kimi Code 和 Kimi API 上线，完整权重将于 11 月 4 日前开放，并介绍其是在 K3 基础上加大后训练算力得到的版本。
博客发布 10-21
用数千个 AI 智能体在生物数据中发现新线索
Using thousands of AI agents to uncover new leads in biological data
OpenAI 的一篇研究发布（标注日期 2026 年 10 月 21 日），介绍 OpenAI 与 PerturbAI、Scripps Research 合作，用分布式并行部署的数千个 AI 智能体，帮助科学家在来自数百万个脑细胞的数据中识别有前景的研究线索，并提供指向 bioRxiv 上论文的链接。
博客
Cerebras 如何部署万亿参数前沿模型
Cerebras Deploys Trillion-Parameter AI Models
这是 Cerebras 于 2026 年 10 月 22 日发布的博客，作者 Sarah Chieng，说明如何在晶圆级芯片上部署大型模型。文中指出单块 WSE-3T 晶圆有 44 GB 片上内存，而万亿参数模型的权重需要数 TB 空间，因此介绍如何把前沿模型拆分到多块 WSE-3T 上，以每秒 1000–2000 以上 token 运行数万亿参数模型。说明以约 3 万亿参数的开源模型 Kimi K3 为例，涉及模型完整放入片上内存、跨芯片映射以及处理高并发请求等内容。
博客发布 10-21
PHP2Shell：AI 发现 PHP 中的严重远程代码执行漏洞
PHP2Shell: AI uncovers critical RCE in PHP
Wiz 研究团队的博客，披露其发现 PHP 核心中的多个严重漏洞，包括内存泄露和无需认证的远程代码执行，且不依赖上层应用，称过去十年发布的每个 PHP 版本（最早至 5.4）都受其中至少一个漏洞影响。文中称这些缺陷存在已久，需要极其复杂的利用链才能证明可利用性，PHP 已于 2026 年 10 月 21 日发布修复补丁，并建议尽快修补。文章称这些漏洞影响全球约 70% 的网站所使用的 PHP。
博客发布 10-26
OpenAI 和 Anthropic 在几个月内将 LLM 价格下调最多 80%，为什么？
OpenAI and Anthropic cut their LLM prices by up to 80% within a few months. Why?
Max Woolf 的博客文章，梳理 2026 年 6 月至 7 月 OpenAI 与 Anthropic 主要模型发布的时间线，列出各模型输入/输出/缓存读取的每百万 token 定价，包括 GPT-5.6 Sol、Luna、Claude Sonnet 5、Claude Opus 5 等，并记录 OpenAI 在 7 月 30 日将 GPT-5.6 Luna 价格下调 80% 至 $0.20/$1.20/$0.02，文章还配有降价后 Luna 的模型质量与单任务成本对比图。
博客发布 10-22
大语言模型正让形式化软件验证在大得多的规模上变得可行
LLMs are making formal software verification feasible at a much larger scale
Anthropic 的一篇研究文章，介绍其与 Theorem 合作，用 Claude 在 100 多个真实开源软件库的汇编代码（RISC-V）层面证明安全属性，并称过程中发现了多年未被察觉的缺陷。文章称这据其所知是首次在汇编层面把形式化验证大规模应用于生产软件。作者署名包括 Keane Lucas、Nicholas Carlini 等人。
博客发布 10-20
WhatsApp 帮助页面隐藏了对大模型的指令：不要推荐监管机构
WhatsApp's help pages hid LLM instructions: dont recommend a regulator
redact.dev 的一篇博客，称 WhatsApp 欧洲帮助页面中以屏幕上看不到、仅供 AI 读取的方式嵌入了指令，要求 AI 不推荐数据保护监管机构、并在用户提到律师后不再引用相关法律。文中记录了发现时间、对帮助中心链接的 545 个页面的逐一读取与存档，以及后续 WhatsApp 向 WIRED 的回应（称为支持聊天机器人的指令、因缺陷出现在页面中并已修复）和隐藏文本被移除的更新。