Trail of Bits 如何让公司走向 AI 原生：从 5% 接受到 94 个插件、201 个技能
Trail of Bits 分享其一年内将 AI 采用率从约 5% 推到全公司落地的系统方法，目前已有 94 个插件、201 个技能、84 个专用智能体，部分审计项目每周发现的漏洞从约 15 个增至 200 个，约 20% 的客户报告漏洞最初由 AI 发现。
AI 编码 大事记
重要进展 IMPORTANT_PROGRESS
2025-09-21 — 2025-09-21
重要进展 · 第 43 / 105 页
SWE-Bench Pro 扩展长程软件工程评测
SWE-Bench Pro 聚焦更复杂的企业级仓库问题，包含公开、保留和商业任务分区，考察 Agent 的长程软件工程能力。
AI 编码 精选历史资讯
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KwaiKAT发布KAT-Coder-Pro V2：非推理代码模型性能比肩Claude Sonnet 4.6
KwaiKAT发布非推理代码模型KAT-Coder-Pro V2，在Artificial Analysis Intelligence Index获44分，较V1提升8分，与Claude Sonnet 4.6持平。该模型token效率显著，运行仅需约9M输出token，远低于Claude系列及DeepSeek等推理模型。Agent能力大幅提升，Terminal-Bench Hard得分49%（提升40个百分点），匹配Claude Opus 4.6。成本降至73美元，响应速度达109 token/秒。但在长上下文推理和知识回忆方面较V1有所退步。
Inception Labs 发布扩散模型 Mercury Edit 2，专注代码 next-edit 预测
Inception Labs 发布 Mercury Edit 2，一个专为 next-edit 预测构建的扩散 LLM（dLLM），基于近期编辑和代码库上下文预测下一步修改，并行生成 token 以降低延迟。
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