Claude给Codex查出「失忆」Bug:干了两天的活,重开只记得第一句话
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Codex写了130万行没搞定,Claude两周移植TypeScript编译器
动察 Beating AI 快讯,知名开发者 Theo 开源了 tsc-rs。他让 AI 将微软用 Go 编写的 TypeScript 7 编译器移植到 Rust,覆盖编译器、类型检查器和语言服务器,目标是直接替代官方的 tsc。Theo 称,自己从头到尾没有读过一行生成的代码。 这个项目持续了约五个月。Theo 最初使用 Codex 等工具,调用多款 OpenAI 模型,生成超过 130 万行 Rust 代码,但兼容性始终没能突破约 84%。按 API 标价折算,消耗的 Token 价值超过 40 万美元。 后来他换用 Claude Opus 5.5。模型直接放弃之前的代码,从头重新移植。10 小时做出可运行的初版,两周内完成主要工作,Token 消耗按 API 价格折算约 2.4 万美元。 测试显示,tsc-rs 已通过 181,711 项从 Go 移植的测试。在 120 个开源项目中,检查结果与微软 Go 版基本一致,仅存在少量已知行为差异。另据 60 个开源项目的性能测试,Rust 版的类型检查平均耗时约为 Go 版的一半。
微软要把Windows变成Agent工作台:AI能直接操作电脑,还能少花Token
动察 Beating AI 快讯,微软公布 Windows「混合智能」计划,准备让 AI Agent 直接在电脑上执行任务。获得授权后,Copilot 可以读取本地文件和近期活动,还能整理文件、排查故障、编写程序。微软演示中,它自动找齐报税材料,修改文件名、打包附件,并起草了发给会计师的邮件。 这套方案的关键,是让本地 AI 和云端 AI 配合工作。Copilot 负责接收任务,Windows 提供访问文件和执行操作的能力。部分任务可以交给电脑上的模型处理,减少云端 Token 消耗,也让敏感数据留在本地。需要更强推理能力时,再调用云端模型。 为了支撑本地运行,微软将 1370 亿参数的编程模型 MAI Code 1.1 Flash 压缩至 53GB,让它能在搭载 RTX Spark 的高性能电脑上运行。GitHub Copilot 也将通过 HydraFusion 自动选择本地或云端模型,让部分编程任务不再依赖付费的云端推理。 微软还推出 MXC 安全沙箱,限制 Agent 能访问的文件和网络,防止越权操作。目前 MXC 已正式开放。Copilot 读取本地文件、执行电脑操作等新能力,则将在未来几个月陆续登陆 Copilot+ PC。
MiniMax把OpenAI新Agents API做成开源版,Codex、Claude Code都能接
动察 Beating AI 快讯,MiniMax 开源 OpenAgentCore,做了一套兼容 OpenAI Agents API 的自托管实现。开发者可以继续使用 OpenAI 官方 SDK,只需要换掉 API 地址,后台运行的 Agent 可以选择 Codex、Claude Code 或 MiniMax Code。 Agents API 可以理解成一套「调用 Agent 的统一接口」。普通模型 API 主要负责一问一答。Agent 要连续干几个小时甚至几天,还要管理上下文、调用工具、协调子 Agent、保存任务进度。OpenAI 的 Agents API 把这些能力放到一个长期运行的 Session 里统一管理。 OpenAI 官方版本使用 OpenAI 托管的 Codex 执行框架。开发者可以自己选择代码在哪运行,但 Agent 的任务编排、上下文管理和运行状态仍由 OpenAI 负责。OpenAgentCore 则把这套后端也交给开发者自己部署。
字节将大面积限制员工使用 Claude、Codex 等外部 AI 工具
火星财经消息,字节跳动近日出台新的内部 AI 工具使用管理规定,将大范围限制员工通过个人账号使用 Claude、Codex 等外部 AI 工具访问公司内部资料。据悉,自本月起,字节跳动将对全公司所有 L4 级别的代码仓库和飞书文档实施外部 AI 访问封禁,员工自行购买的 AI 账号将无法继续访问相关内部资源。该通知于上周在字节跳动内部发布,随后引发部分员工讨论。相关讨论主要围绕外部 AI 工具的使用权限、内部信息安全,以及公司自有 AI 产品与第三方工具之间的关系展开。字节跳动相关负责人洪定坤强调,内部信息安全是此次调整的重要考虑因素,“L3 及以上内容一旦有泄露,后果是非常严重的”。
英伟达给Pi加外挂:Agent自己研究找出4种优化,Token最高省64%
动察 Beating AI 快讯,英伟达 NVLabs 开源 SoL-Pi,给 Coding Agent Harness「Pi」加了一层效率优化。研究团队搭了一套自动研究流程,让多个 Agent 分析 Pi 的运行轨迹、提出优化方案、改代码并自动验证。最初有 152 个候选方向,最后只留下 4 个。 这 4 个优化都在减少重复开销。比如改完代码后直接接着跑测试,少一次模型调用;读过的大文件和长输出先存到本地,需要时再取;子任务结束后判断要不要压缩上下文;超长日志先交给便宜模型筛重点,再核对内容确实来自原日志。 在 EdgeBench 上,SoL-Pi 相比原版 Pi 少用 45%–49% Token,成本低约三分之一;相比 Codex、Claude Code 的原生 Harness,Token 少 35%–64%,按 API 标价计算成本低 50%–54%。 不过省钱会损失一点能力,SoL-Pi 保留了 Pi 约 94% 的平均得分;在 Terminal-Bench 4 的 63 个 CPU 任务里,它解出 15 个,Codex 和 Pi 都是 18 个。
Cursor扩展商店遭投毒:Claude Code被植入SSH后门,最多波及5000人
动察 Beating AI 快讯,Cursor 披露,10 月 29 日,其扩展市场出现遭恶意篡改的 Claude Code 2.1.313 版本。这个安装包并非 Anthropic 制作,在商店中上架了约 11 小时。Cursor 估计最多涉及 5000 名用户,将直接联系他们。 安全研究机构 OpenSourceMalware 分析发现,攻击者在插件的正常代码前面插入了 66 行恶意程序。只要编辑器加载该扩展,代码就会执行,甚至不需要用户与 Claude 聊天。 恶意程序会收集电脑名称、Git 邮箱、公网 IP 等信息,还会向 SSH 授权列表偷偷添加攻击者的密钥。随后尝试开启远程登录,通过反向 SSH 隧道连接攻击者服务器,并设置开机自动运行的后台任务,每隔约 60 秒尝试重新连接。 不过,攻击代码本身存在错误。Cursor 表示,大多数 Mac 和 Windows 电脑没有授予它开启 SSH 服务所需的管理员权限,因此攻击者通常无法通过隧道登录。但添加恶意密钥、安装后台脚本和发送设备信息仍可能成功。已经开启 SSH 服务的电脑也不能因此认定安全。 Cursor 已下架恶意版本,一度关闭整个扩展市场,并协助关停攻击者服务器。受影响用户需要检查 SSH 授权文件中是否存在 `svc-telemetry`,并使用官方修复脚本清理。只卸载扩展并不够,后台后门可能继续运行。