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10月11日周日
  1. Tessl Blog8

    AI DevCon NYC 2026 重返布鲁克林,聚焦智能体编程规模化

    AI DevCon 宣布重返纽约,将于布鲁克林 Industry City 举办为期两天的大会,面向在真实代码库中使用 AI 智能体的开发者与团队。2026 年大会聚焦将 AI 原生开发从个人扩展到团队、代码库和平台,并已开放演讲征集,议题涵盖 harness engineering、agent enablement、软件工厂等方向。

  2. Tessl Blog22

    AI ROI:为什么问题不在智能体本身

    Tessl 两场演讲指出,多数 AI 智能体在生产环境表现不佳,并非模型有误,而是其可见数据不完整、结果缺乏度量。Rob Willoughby 认为持久回报来自智能体周边的环境——上下文、评估与验证,而非更快的工具本身;Streambased CEO Tom Scott 则称智能体受限于数据可见性,缺失的集成与延迟更新形成盲点,降低准确率与自动化率,且更清晰的业务视图往往比更大的上下文窗口更有效。

  3. Tessl Blog10

    Tessl 创始人 Guy Podjarny 炉边对话:AI 时代的软件开发

    Tessl 创始人 Guy Podjarny 将在一场炉边对话中分享如何打造定义品类的开发者工具,以及 AI 成为软件创造核心后编程未来的变化。Guy 此前创立了开发者安全平台 Snyk,Tessl 正在构建 AI 原生开发平台,帮助开发者以全新方式创建、演进和维护软件。活动由 incident.io 主办,6:30 开放入场,7:15 后停止入场。

  4. Tessl Blog10

    AI Native DevCon LDN:面向生产级 AI 原生系统的开发者大会

    AI Native DevCon LDN 将于 6 月 1 日在伦敦 The Brewery 举行,聚焦在生产规模上构建 AI 原生系统的开发者,涵盖 agents、specs、workflows 与平台。大会设 Operate、Scale、Under the Hood 三条 track,分别覆盖 AI 编码智能体的实用模式、平台团队的组织级赋能,以及智能体系统与工具链的现场演示和技术深潜。

  5. Tessl Blog12

    AI Native Dev 纽约线下活动:多智能体编码与 AI 驱动开发流水线

    AI Native Dev 社区在纽约举办线下 meetup,聚焦多智能体编码带来的工程挑战。Guy Eisenkot 将分享多智能体在同一代码库并发工作时,持续引导与轨迹对齐成为核心控制难题;Sahil Deshmukh 则介绍 Tessl 如何构建自优化开发流水线,探讨 harness engineering 作为智能体工程师的新核心能力。活动由 clay.com 承办,18:00 开放入场。

10月10日周六
  1. Redwood Research38

    Redwood Research 发布论文:用于定罪的蒸馏与用于能力的蒸馏

    Redwood Research 发布论文,实证检验两种蒸馏用于 AI 安全的思路。用于定罪的蒸馏(DFI)把不可信模型蒸馏进更弱的可信模型,在 AuditBench 的秘密保留模型上,学生承认隐藏怪癖的频率远高于原模型,说明怪癖比隐藏倾向传得更快;但学生若不共享教师的预训练基座则效果不佳,因此应针对教师自身的 pre-RL checkpoint。

10月9日周五
  1. Databricks Blog22

    Databricks 如何用受治理数据共享解决国防供应链可见性问题

    Databricks 提出以联邦式数据交换解决美国国防供应链可见性缺失:各承包商在本地治理自有数据,仅向指定接收方发布经版本化、质量校验的成本与定价证据,无需接入 ERP 或建立中央仓库。该方案基于已开源的 OpenSharing 协议,可扩展至超 20 万家供应商,并复用 CSDR、FlexFile、DD Form 1921 等既有合同报告义务。

  2. NVIDIA Blog30

    NVIDIA Omniverse 如何用前沿 AI 智能体把创意变成仿真应用

    开发者正用 GPT-6 Astra 等前沿 AI 模型配合 NVIDIA Omniverse 库,通过自然语言指令构建仿真应用。仓库仿真在 80 台传送带、40 个机械臂和 800 个箱子场景下以全高清 30 帧每秒运行两分钟,机械臂完成 640 次成功放置;另有机器人线缆布线、CAD 转 SimReady 资产、人形机器人仓库模拟器及自动驾驶测试等案例。

  3. Midjourney Updates38

    Midjourney 在 Alpha 网站测试图像生成 Thinking Mode

    Midjourney 正在 alpha.midjourney.com 测试图像生成的 Thinking Mode,用户可在任务 lightbox 中点击 "Rerun (Thinking)" 运行。测试显示该模式有助于提升提示词准确性、排版和连贯性。Midjourney 表示未来可能将其作为通用的 thinking 模式,或在任务完成后"增加更多思考"的方式推出。

  4. NVIDIA Newsroom28

    开发者如何用前沿 AI 智能体与 NVIDIA Omniverse 将创意变为仿真应用

    开发者正用 GPT-6 Astra、Claude Fable 5 等前沿模型驱动 NVIDIA Omniverse 库,通过自然语言指令构建仿真应用。NVIDIA 团队展示了人形机器人仓库仿真、自动驾驶测试、数字孪生传感器校验、Robo Olympics 机器人运动测试等项目,其中 Unitree G1 人形机器人在 100 次仿真试验中有 64 次成功跨栏。

  5. NVIDIA Technical Blog22

    用前沿 AI 模型为机器人创建 SimReady 资产的 5 个步骤

    NVIDIA 给出用前沿 AI 模型为机器人仿真创建 SimReady 资产的 5 步流程,基于 NVIDIA Omniverse 库,并遵循 SimReady Foundation 规范、由 NVIDIA 智能体技能引导。该流程用于把 CAD 资产转换为 OpenUSD 并完成验证,开发者需在测试机器人行为前配置和校验材质、碰撞几何、关节及其他物理属性。

  6. Tessl Blog38

    AI Agent 评估需要可执行规格(Executable Specs)

    Tessl 在 AI Native DevCon London 的分享指出,AI 编码智能体让 PR 数量增加,但审查环节反而成为新瓶颈,根源在于缺乏验证层。其方案是把产品意图写成可执行规格,由规划智能体拆解需求、多个验证智能体并行逐条检查预览环境,并同时结合规格与代码(而非仅看 diff)来判定实现是否符合意图。

  7. Sierra Blog58

    Sierra 发布 fleming-1,实时识别来电方是否为 AI 智能体

    Sierra 更新其模型系列并推出 fleming-1,可在通话进行中实时分析来电者语音,判断对方是否为 AI 智能体。该模型默认偏保守,避免误标真人,识别结果只作提示,由企业自行决定如何处理这类来电。fleming-1 可与任何基于 Sierra 构建的语音智能体配合使用,开启即可生效;此前 Sierra 还宣布了面向个人智能体的开放标准 Personal Agent Protocol。

10月8日周四