## Arcee AI 的三位一体:一款美国开源权重语言模型系列
Arcee AI 正在挑战中国实验室在开源权重语言模型领域的统治地位,推出了 **Trinity**,一个在美国端到端训练的模型系列,为企业和开发者提供完全所有权。Arcee AI 认识到仅仅微调现有模型存在的局限性——特别是性能上限和数据溯源问题——因此投资于基础预训练。
他们的旅程始于 **AFM-4.5B**,证明了他们构建大规模训练管道的能力。这促成了 **Trinity Nano Preview**(6B 参数,约 800M 激活)——一个迷人、实验性的聊天模型,突破了稀疏性限制——以及 **Trinity Mini**(26B 参数,3B 激活),一个完全后训练的推理模型,两者均以 Apache 2.0 协议发布。
目前,**Trinity Large**,一个拥有 420B 参数、13B 激活参数的模型,正在使用 2048 个 B300 GPU 进行训练,计划于 2026 年 1 月发布。Trinity 基于一种新颖的“afmoe”架构构建,融合了门控注意力机制和 Muon 等进步技术,旨在提供持久、自我改进的 AI 系统,能够适应用户环境并提供法律确定性。Arcee AI 鼓励社区反馈,以塑造 Trinity 系列的未来。
对一些人来说,为经常携带或珍爱的工具配备皮套很有吸引力。然而,这些通常是单用途物品,尺寸和用途都专为单个物体设计。Silver Fox Tool是一家总部位于英国的小型手动工具制造商,他们有不同的想法。他们的Mule Pouch旨在携带多种物品,并且可以由用户自定义配置。只有侧袋的尺寸是固定的。制造商将黄铜紧固件称为“铆钉”——这可能是一种英国用法,因为在美国,铆钉不可逆转——但实际上它们是微小的六角头螺栓和(我认为)T型螺母。包含六个螺栓和六个螺母,并附带一个内六角扳手,以便您可以随意移动它们。更大的选择是他们的Mule Book,附带十二个紧固件。最后,他们的Mule Note变体在一侧留出空间放置一个小笔记本。这些手工缝制的皮具价格分别为70美元、92美元和98美元,如果选择刻字则需额外付费。
## 游戏开发中的程序化植物放置
本文详细介绍了在程序化生成的环境中自动放置树木和植物所面临的挑战。在建立特定生物群落的植物列表后,作者专注于高效地填充地形。最初的尝试优先避免植物重叠,但由于基于区块的地形生成,这被证明出乎意料地复杂。拒绝采样和基于网格的放置与修剪等方法在平衡物种代表性和性能方面遇到了问题。
最终,作者简化了目标,允许一定程度的重叠以避免进一步的优化障碍。实施了一个网格系统,植物密度由特定生物群落的噪声函数控制,并在人类聚居地(港口)周围进行调整,以模拟开垦。
虽然最初打算使用低多边形模型来保持性能,但测试表明在茂密的森林区域会出现明显的帧率下降。作者现在计划实施替身(简化表示)以提高渲染速度,并将该任务推迟到未来的开发中。这个过程凸显了在大型程序化世界中实现自然外观且性能良好的植物分布所面临的意外困难。
## AI 与智能合约漏洞利用:日益增长的经济威胁
最新研究表明,人工智能模型利用智能合约漏洞的能力正在迅速提升,构成重大且可量化的经济风险。研究人员开发了 **SCONE-bench**,一个包含 405 个真实世界被利用的智能合约的基准测试,以评估人工智能的能力。
像 Claude Opus 4.5 和 GPT-5 这样的前沿模型总共生成了价值 **460 万美元** 的漏洞利用,针对的是在其知识截止日期 *之后* 被利用的合约,并发现了 **两个新型零日漏洞**,潜在的漏洞利用价值为 **3694 美元** – 证明了盈利性的自主漏洞利用是可行的。值得注意的是,GPT-5 以仅 **3476 美元** 的 API 成本实现了这一点。
漏洞利用收入大约每 **1.3 个月翻一番**,代币成本降低,这意味着人工智能驱动的攻击正变得更便宜、更有效。该研究发现,漏洞利用的盈利能力与代码复杂性没有强烈的关联,而是与合约持有的 *资产数量* 相关。
这凸显了主动的人工智能驱动的防御的迫切需求,因为识别和修补漏洞的时间窗口正在缩小。该研究强调,人工智能的网络能力超越了区块链,影响所有软件,并强调了投资人工智能用于安全的重要性。
## 十年博客:经验总结
2015年开始写博客,开启了一段为期十年的写作提升之旅。最初的目标很简单:提高沟通技巧,追求流畅的文笔。早期的尝试充斥着不必要的限定词(“我认为”、“似乎”)——这些赘述稀释了观点,使阅读变得繁琐。关键的教训是:直接、自信地表达你的想法,为对话做出有意义的贡献。
另一个障碍是过度描写。选择*一个*强有力的形容词比一连串冗余的形容词更有影响力。现在,重点是简洁的语言,认识到在信息过载的世界中,清晰至关重要。
写作过程本身是迭代的,受益于草稿和新鲜视角的沉淀。立即捕捉想法,使用Obsidian等工具以便访问,至关重要。虽然生成式人工智能正在用内容泛滥网络,可能客观上贬低写作的价值,但个人收益依然存在。写作,就像书评一样,巩固理解并整合知识。
最终,持续改进是驱动力。虽然仍有进步空间,但将想法浓缩成文——目前的目标是1000字的文章——使这个过程保持吸引力和回报。
## macOS 与人工智能信任度下降
信心是任何技能成功的关键,对技术而言也同样重要。最近,macOS 出现问题——从 Spotlight 故障到计时器损坏——这在微妙地侵蚀用户信任。核心问题不仅仅是*出现*错误,而是 macOS **未能报告这些错误**,将问题埋藏在日志中,导致用户甚至 Apple 支持都感到困惑。
这种缺乏透明度导致令人沮丧的故障排除,常常以系统重装告终,但无法保证问题得到解决。类似的问题也出现在人工智能领域,错误被淡化为“幻觉”,导致信任度下降,尤其是在法律工作等专业领域。
作者认为,诚实且信息丰富的错误报告至关重要。 缺乏它,用户会感到沮丧,寻求解决方法,并传播他们的不信任感,最终损害 macOS 和新兴人工智能技术的可靠性。