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。

2025-02-24 — 2025-02-24
重要进展 · 第 55 / 105 页
Anthropic 与 Claude 3.7 Sonnet 一起推出终端式 Claude Code 研究预览,使开发者能委托模型处理较完整的软件工程任务。
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精选资讯 · 第 1 / 2 页
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。
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 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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