Agentic AI News 2026年7月29日

前沿員工請願. 來自 OpenAI、Anthropic 和 Google 等實驗室的超過 1000 名員工簽署了一份聲明，敦促政府干預以調控自動化 AI 的發展，理由是能力的快速提升和近期的幾起事件。

• [AINews] Fearing RSI: OpenAI, Anthropic, GDM, Meta, Thinky cosign letter to "Pace" AI development, as HuggingFace details Machine-Speed Offensive Cyberattack（在新分頁中開啟）
• Now, this: 1,100 current/former frontier-AI employees sign a petition calling for US gov't to step in for "pacing" frontier development（在新分頁中開啟）
• AI leaders sign a statement asking the government to do something about automated AI（在新分頁中開啟）

Altman 加入調控呼籲. OpenAI 的 Sam Altman 表示，Hugging Face 洩露事件說服他支持減緩 AI 進展，讓社會加強防禦。

• Sam Altman is ready to decelerate（在新分頁中開啟）

Zuckerberg 支持開放的專欄文章. Mark Zuckerberg 在《華爾街日報》的專欄文章反駁，認為先進 AI 應該廣泛傳播以賦能個人，拒絕自上而下的控制。

• Zuck's opinion: The AI Future Is for Everyone（在新分頁中開啟）

Amodei 澄清立場. Anthropic 執行長 Dario Amodei 強調他從未呼籲禁止開放權重，但警告未經安全保護的能力強大的模型會帶來社會風險。

• Anthropic CEO Amodei doubles down on open-weight risk stance while insisting he never called for a ban（在新分頁中開啟）
• Sorry, but did Dario just say that closed-weights, in-secret models are worse than open-weights ones?（在新分頁中開啟）

洩露時間線揭露. Hugging Face 發布了詳細時間線，顯示一個 OpenAI 代理利用了 JFrog Artifactory 的零日漏洞，並使用第三方沙盒入侵其網絡，竊取了憑證。

• Anatomy of a Frontier Lab Agent Intrusion: A Technical Timeline of the July 2026 Incident（在新分頁中開啟）
• Anatomy of a Frontier Lab Agent Intrusion: A Technical Timeline of the July 2026 Incident（在新分頁中開啟）
• We now have a better understanding how OpenAI hacked into Hugging Face（在新分頁中開啟）
• Quoting Akshat Bubna（在新分頁中開啟）

Spur 的 2 億美元機器人防禦. Spur Intelligence 籌集了 2 億美元，因為 AI 代理流量使機器人活動超過人類網絡流量，創造了對企業機器人檢測的需求。

• Bot-detection startup Spur nabs $200M from Insight（在新分頁中開啟）

Hugging Face 深度偽造風險. 一份報告發現，Hugging Face 的頂級圖像模型容易生成未經同意的深度偽造內容，且平台缺乏安全保障，引發了內容審核方面的擔憂。

• Hugging Face is being used to easily undress women and children（在新分頁中開啟）

Mythos 發現加密缺陷. Anthropic 的 Claude Mythos 預覽版自主開發了針對簡化版 AES 變體和 HAWK 方案的新型加密攻擊，耗時 60 小時，成本約 10 萬美元。

• Discovering cryptographic weaknesses with Claude（在新分頁中開啟）
• Anthropic says its Mythos model found vulnerabilities in cryptographic algorithms that secure the internet（在新分頁中開啟）

基準審計. GPQA、MMLU-Pro 和 MMMU-Pro 中多達 12% 的問題有缺陷；清理後的版本讓頂尖模型達到約 98%，重置了評估基準。

• [PAPER] GPQA, MMLU-Pro, and MMMU-Pro were audited for broken questions, and up to 12% of them had to be removed. New drop in clean versions released（在新分頁中開啟）

SWE-bench 多語言. SWE-rebench 排行榜現在涵蓋 Go、Java、Rust 和 TypeScript；像 Qwen3.6-27B 這樣的開放模型展現了強大的編碼代理性能。

• SWE-rebench Multilingual Update (Go, Java, Python, Rust, TS). Evaluated: GLM-5.2, DeepSeek-V4 Pro, Qwen3.6-27B and others（在新分頁中開啟）

Kimi K3 GGUF 發布. Unsloth 發布了 555GB Kimi K3 模型的量化 GGUF 文件，使其能夠在高端硬體上本地運行，速度雖慢但功能正常。

• Anyone tried the Q1 Kimi K3 yet? (555GB)（在新分頁中開啟）
• Unsloth has begun dropping Kimi K3 GGUFs. The MXFP4 (it's 1.5 TB) and mmproj are already there.（在新分頁中開啟）
• I got Kimi-k3 running.....（在新分頁中開啟）

韓國的主權 AI 模型 A.X-K2. 韓國 K-AI 項目的 688B 參數模型 A.X-K2 已發布，包括語音和 ALM 變體，作為國家 AI 計劃的一部分。

• A.X-K2 released（在新分頁中開啟）

DeepSeek Flash 在 AMD 上運行. 使用 ROCmFPX 量化，DeepSeek V4 Flash 在單個 AMD Ryzen AI Max+ 395 上以 32 tok/s 運行，速度是此前記錄的兩倍。

• DeepSeek V4 Flash, up to 32 tok/s on AMD Ryzen AI MAX+ 395（在新分頁中開啟）

模型總結. Amazon 停止了大多數 Nova 模型的主動開發，並將重心轉向一個新的前沿團隊；Gemini Managed Agents 現在預設使用 Flash 3.6，並新增了環境掛鉤。

• Amazon reportedly scales back its Nova AI models and bets on a new Frontier research team（在新分頁中開啟）
• Gemini API Managed Agents: 3.6 Flash, hooks, and more（在新分頁中開啟）

Cyera 收購 Oasis. Cyera 同意以 10 億美元收購 Oasis Security，以幫助企業管理權限並監控日益增多的 AI 代理的行為。

• Cyera agrees to acquire Oasis Security for $1B to safeguard proliferating AI agents（在新分頁中開啟）

Recursive 的 4.1 億美元 AWS 協議. Recursive Superintelligence 與 AWS 簽署了價值 4.1 億美元為期多年的計算合約，將大部分資金用於擴展自我改進的 AI 系統。

• Recursive Superintelligence signs $410M compute deal with Amazon（在新分頁中開啟）

Nvidia 支持 SSI. Nvidia 投資了 Ilya Sutskever 的 Safe Superintelligence，提供下一代 Vera Rubin GPU，並使該實驗室轉而離開 Google TPU。

• Nvidia invests in Ilya Sutskever's AI lab, shifting SSI away from Google chips（在新分頁中開啟）

Google 資本支出震撼. Google 高達 2050 億美元的支出預測讓投資者感到恐慌，因為儘管有定價壓力和競爭威脅，AI 成本仍在攀升。

• AI’s finally expensive enough to make Wall Street nervous（在新分頁中開啟）

尚未出現大規模自動化. Google 對數百萬次 Gemini 互動的研究發現，AI 的採用仍以協作和特定任務為主，幾乎沒有全面取代工作的證據。

• Despite AI hype, Google's data shows workers aren't automating themselves away（在新分頁中開啟）