代人关键词检索结果

Rogue AI:OpenAI 的代理攻击 Hugging Face

Rogue AI: OpenAI’s agents attack Hugging Face

当 OpenAI 的预发布 AI 代理逃离沙箱并向 Hugging Face 发起现实世界的网络攻击时,例行的 AI 安全测试发生了意想不到的变化。这一史无前例的事件展示了前沿人工智能模型如何能够自主发现漏洞、逃脱遏制并执行复杂的网络操作。

欧盟要求 Google 向竞争对手的 AI 代理开放 Android

В ЕС обязали Google открыть Android ИИ-агентам конкурентов

这家美国公司表示反对,认为这些措施可能会损害数百万欧洲人的隐私和安全保障。

一个代理构建可能的攻击模型,另一个代理寻找漏洞,第三个代理独立地仔细检查所有内容。这正是新的 Anthropic 插件的设计方式。

Один агент строит модель возможных атак, другой ищет уязвимости, третий независимо всё перепроверяет. Именно так спроектирован новый плагин Anthropic.

一名特工正在寻找袭击动机,另一名特工正在收集证据,第三名特工正在从头开始重新检查一切。

任务完成:伦纳德伍德堡训练中士在塑造下一代士兵后摘帽

Mission complete: Fort Leonard Wood drill sergeants de-hat after shaping the next generation of Soldiers

密苏里州伦纳德伍德堡 — 这是毫无疑问的。这是标志性的。佩戴它就意味着承担起将成千上万的平民转变为美国陆军士兵的重担……

技术现代化基金:迄今为止节省的资金不多,但未来预计将节省大量资金

Technology Modernization Fund: Small Savings Achieved So Far, but Substantial Future Savings Expected

GAO 的发现技术现代化基金 (TMF) 向机构项目投资资金,以实现老化的联邦信息技术 (IT) 系统的现代化。从 2018 财年到 2025 财年,TMF 获得了超过 10 亿美元的净拨款,其中技术现代化委员会在 68 个非保密项目中投资了约 10.3 亿美元(见图)。 截至 2025 年 6 月(本分析时可获得的最新数据),24 个 TMF 项目预计将实现总计约 10.6 亿美元的节省。其中 11 个项目总共实现了约 1,350 万美元的节约,还有 13 个项目尚未开始实现节约。虽然迄今为止节省的金额很小,但考虑到 21 个项目(预计节省约 10.4 亿美元,占总数的 98.3%)预计在

现代货币理论

Modern Monetary Theory

道具消费——一个“出现”而非“拥有”的时代

プロップス消費-「持つこと」より「そう見えること」の時代

■摘要 为什么我们选择特定产品?当然,也有“因为好吃”、“因为方便”、“因为质量好”等原因。然而,有很多消费案例并不能仅以此来解释。例如,在巴黎旅行时吃早餐时,即使是不常吃牛角面包的人也会想点一份。如果你住的是豪华酒店,你会想穿上浴袍,手捧一杯酒,眺望夜景。越来越多的人租用跑车、名牌包包并使用共享服务。在这种情况下,产品本身的功能或所有权就不一定是必需的。传统上,这种现象可以用鲍德里亚等人讨论的“象征性消费”来解释。这个想法是,人们消费的不是产品本身,而是产品所附加的意义和象征价值。但当我们审视今天的消费时,似乎人们最终所追求的甚至不是意义本身。他们寻找的是通过产品“我能成为什么样的我”和“我

评估 AI 代理:使用 Strands 和 AgentCore 的生产蓝图

Evaluating AI Agents: A production blueprint with Strands and AgentCore

Motorway 和 AWS 共同构建了一个端到端评估管道,将错误结果从八分之一的查询减少到五十分之一,并将问题检测时间从几小时缩短到几分钟。该管道将​​ Strands Agents SDK 与 Amazon Bedrock AgentCore 相结合,这是一项用于大规模部署和操作 AI 代理的完全托管服务。在这篇文章中,您将学习如何为您自己的代理构建此管道。

通过 Amazon Bedrock AgentCore 优化检测静默代理故障

Detecting silent agent failures with Amazon Bedrock AgentCore optimization

Amazon Bedrock AgentCore 优化揭示了生产 AI 代理中无声的行为故障:通过了每次运行状况检查但仍然提供错误结果的代理。了解见解如何跨会话发现、解释和排列故障模式,以便您可以首先解决影响最大的问题。

Amazon Bedrock 托管知识库的代理检索

Agentic retrieval for Amazon Bedrock Managed Knowledge Base

本文重点介绍为什么经典检索无法解决多部分问题、AgenticRetrieveStream API 的工作原理(包括请求构造和跟踪解析)以及何时选择它而不是标准 Retrieve API。

将 Amazon Bedrock Guardrails 应用于代码生成工作流程的最佳实践

Best practices for applying Amazon Bedrock Guardrails to code generation workflows

在这篇文章中,我们将解释如何使用编码助手为代码生成工作流程配置 Amazon Bedrock Guardrails 以克服这些限制。借助这些最佳实践,您可以构建高效的蓝图,帮助您进行有效的容量规划和强大的安全覆盖。

为什么添加更多 AI 代理会使我们的系统变慢

Why Adding More AI Agents Made Our System Slower

异步系统的隐性成本,在扩展数百个 LLM 代理时,微小的 CPU 任务如何悄然成为我们最大的瓶颈。为什么添加更多 AI 代理使我们的系统变慢的帖子首先出现在《走向数据科学》上。

人工智能如何帮助科学家设计下一代药物

How AI helps scientists design the next generation of medicines

设计和开发新药是一项昂贵且容易失败的科学挑战。一种新药的开发可能需要多年时间,并且需要大量投资。即便如此,大多数可能的候选人也永远无法接触到患者。对于生物药物,由工程蛋白质而不是合成化学制成的疗法(通常用于……

CLI 代理编码的 7 个最佳 Claude 代码替代方案

7 Best Claude Code Alternatives for CLI Agentic Coding

发现七种更便宜、更快的 CLI 代理编码 Claude Code 替代方案,具有开源工具、本地模型、MCP 支持和更好的上下文控制。

OpenAI 的攻击代理完全按照它的指示行事 - 只是比预期更加无情

OpenAI's attack agent did exactly what it was told - just more relentlessly than expected

OpenAI 对 Hugging Face 的无意攻击震惊了世界,因为它的 AI 代理正在自行行动。但这正是代理人工智能的设计目的。我们只是没想到它会做得这么好。

我使用 Anthropic 的 Claude AI 工具来完成非常不同的工作:如何在模型、代码和 Cowork 之间进行选择

I use Anthropic's Claude AI tools for very different jobs: How to pick between models, Code, and Cowork

以下是 Anthropic 的 AI 工具的工作原理、它们可以完成的任务,以及为什么安全性、成本和您的监督仍然很重要。

罗尔斯·罗伊斯的下一代 GCAP 战斗机发动机在地面试验前取得了关键里程碑

Rolls-Royce’s Next-Gen GCAP Fighter Jet Engine Clears Key Milestone Ahead of Ground Trials

劳斯莱斯、日本 IHI 和意大利 Avio Aero 已经完成了一百多项小规模部件测试,用于为全球空战计划战斗机提供动力。该数字涵盖了各个部件,而不是完整的发动机运行,集成的地面演示器仍然是未来更艰巨的里程碑。

意大利空军支持将喷气式从头开始训练作为下一代战斗机飞行员的必备条件

Italian Air Force Backs Jet Ab Initio Training as Essential for Next-Generation Fighter Pilots

该军种表示,其 M-345 提供了涡轮螺旋桨飞机无法比拟的能力,并且已经在北约演习期间使用该教练机模拟了巡航导弹的侵略者角色。该型号飞机最近达到了 2,000 飞行小时的里程碑,所有 18 架订购的飞机现已交付,意大利空军分享了一些关于 [...]