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DeepInfer: High-performance inference framework for DeepSeek models
DeepSeek 在 GitHub 上开源的推理框架仓库，称其为支撑 DeepSeek 大规模生产服务的高性能框架，此次开源版本提供面向规模化服务的离线推理能力。README 列出支持的模型为 DeepSeek-V4.1-Flash，并列出了优化内核、注意力 DP/CP 与 MoE EP+EPLB 并行、异步调度、批不变量推理、确定性采样、结构化输出等功能及配置细节。材料中还包含一条 Reddit 用户评论。
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。
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。
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。
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。
Ask HN: How to deal with shipping AI-written code you don't understand?
这是 Hacker News 的 Ask HN 讨论帖，作者引用一位 Meta 工程师的 LinkedIn 帖，称如今写代码像黑箱，逐行审查 AI 生成代码不现实，可能导致上线后对系统细节缺乏真正理解，并询问其他工程师是否有同样感受、如何处理。帖子围绕理解程度与交付速度之间的取舍展开提问。适合日常用 AI 写代码、需要审查和交付 AI 生成代码的工程师阅读。
Harness Engineering 101: The LLM is the brain, the harness is the body
一个 GitHub 仓库，内容是一部以书籍形式发布的博客系列（版本 1.1，2026 年 10 月），讲从第一性原理构建 AI 智能体。核心观点是 LLM API 本身无状态，harness 是负责构建、维护和保护对话数组的程序，领域内所谓的“智能体”都是对这一循环的补丁；系列共 16 章，逐步把一个约 300 行的纯 Python 简易智能体生长出来。README 中包含作者的 AI 使用声明，说明各章由其本人撰写，并用 Claude Code 和 One Code 调整章节顺序、润色英文、生成图表和绘图代码。
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。
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。
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。
一个 GitHub 项目，自述为用 AgentScope 从零搭建本地智能体工作台。内容以产品为主线组织的教程，共五篇 15 章，讲解模型接入、消息结构、工具注册、循环、权限拦截、状态存储等概念；运行环境为 Python 3.11 及以上、AgentScope 2.x 和兼容 OpenAI 接口的模型服务，并提供 GitHub Pages 在线阅读。材料说明其面向会写 Python 函数与类、了解 async/await、有大模型 API 使用经验的读者，如高校学生、想把脚本做成产品的开发者和需要向团队讲解智能体运转的工程师。