AINews - 2025-10-07
📰 十大AI新闻要点
1. Claude Sonnet 4.5发布，编码能力接近Opus 4.1
经过约30小时测试，Claude Sonnet 4.5在编码任务上表现与Opus 4.1基本相当，具有精良的用户体验，但不如GPT-5 Codex强大。Anthropic强调其在网络安全任务上表现优异，某些任务甚至优于Opus 4.1。
2. xAI Grok Code Fast声称在编辑成功率上超越竞品
Grok Code Fast据称在”更高难度编辑成功率”上超过Claude 4.5和GPT-5 Codex，且成本更低，但需要独立验证。用户更关注编辑可靠性而非原始token指标。
3. Google Jules编程助手推出可编程API
Google的Jules编码助手经过一周预热后推出公共API，使其成为”可编程团队成员”，支持工具集成和CI/CD流水线，可通过npm安装。
4. Sora 2 Pro登顶App Store，推动创作者生态系统
Sora 2现已成为App Store排名第一的应用，团队正在快速迭代和发放邀请。高质量15秒视频片段正在推出，同时催生了新的创作者生态系统，如水印去除工作流程。
5. Terence Tao公开使用GPT-5进行数学研究
菲尔兹奖得主Terence Tao公开记录使用GPT-5和工具来搜索数学反例和启发式方法，这被认为是人类+AI研究工作流程的重要时刻。
6. Sakana AI与Daiwa证券签署3400万美元合作协议
Sakana AI与Daiwa证券签署约3400万美元多年合作协议，共同构建”全面资产咨询平台”，使用Sakana模型进行研究生成、市场分析和投资组合构建。
7. xLSTM在跨熵指标上帕累托优于Transformer
xLSTM在固定FLOP和固定损失两种情况下都报告了帕累托优于Transformer的跨熵表现，并在下游推理效率方面获得增益。
8. Perplexity Comet浏览器全球发布
Perplexity的AI优先Comet浏览器退出等待列表，向全球用户免费开放，支持并行代理任务，在macOS和Windows上获得热烈反响。
9. 华为提出无需校准的SINQ量化方法
华为提出SINQ后训练量化方案，通过每矩阵第二轴缩放和Sinkhorn-Knopp启发归一化，无需校准数据，报告比AWQ快30倍的量化速度。
10. GLM 4.6在实际工具调用中表现优异
用户报告GLM 4.6在生产环境中展现强大的自主代理能力和工具调用准确性，在真实世界任务中优于Claude Sonnet和GPT变体。
🛠️ 十大工具产品要点
1. Google Jules Tools终端接口发布
Google推出Jules Tools终端界面，可通过
npm install -g @google/jules安装，支持异步编码代理功能，与Gemini CLI集成。
2. Perplexity Comet浏览器支持并行代理任务
AI优先浏览器支持同时运行多个代理任务，提供更智能的搜索体验，设计感觉熟悉但通过非侵入式AI集成增强功能。
3. Chrome DevTools MCP标准化发布
规范化的Chrome DevTools MCP发布，为代理提供标准化浏览器调试和自动化接口，已与claude-cli在DeepSeek浏览器测试中展示。
4. TorchAO集成INT4量化支持
TorchAO现在支持INT4量化(INT4mm)，使用来自tinygemm的TensorCore内核，针对A100 GPU的高吞吐量部署优化。
5. Solveit AI增强开发平台公开
Jeremy Howard宣布Solveit公开发布，Answer.AI内部使用一年的AI增强开发平台，包含5周实时课程，旨在通过紧密反馈循环对抗”AI疲劳”。
6. DeepSeek稀疏注意力CUDA实现
工程师协调在CUDA中实现DeepSeek稀疏注意力，使用FlashMLA和TileLang，包含部分RoPE、FP8稀疏内核和Hopper特定优化。
7. KernelBench系统化GPU性能评估
KernelBench项目系统化GPU性能评估，包含250个精选PyTorch ML工作负载，引入fast_p加速比指标，强调时钟锁定和预热运行的重要性。
8. vLLM在Qwen3-0.6B上实现4300 token/秒
在RTX 4070上，Qwen3-0.6B BF16使用vLLM达到4300 token/秒，31个请求，远高于transformers的10-11 token/秒，但低于LM Studio的llamacpp约200 token/秒。
9. Ollama简化本地工具调用
Ollama提供简单方式使用工具调用(函数调用)，本质上设置与OpenAI API兼容的本地服务器，建议从小模型开始测试兼容性。
10. Hugging Face TRL重现”无遗憾LoRA”
Hugging Face TRL重现”无遗憾LoRA”，在熟悉API下暴露更高性能的LoRA实现，提升模型微调效率。