AI 资讯：行业动态与要闻速览

Cloudflare 的新默认值 9 月 15 日生效：带广告的页面默认挡掉训练与 agent 爬虫，苹果谷歌微软同意把搜索和训练拆开

Cloudflare 7 月 1 日宣布的政策于 9 月 15 日正式生效：在任何显示广告的页面上，默认阻止「混合用途」爬虫。它把爬虫按行为分成三类——Search（为搜索索引抓取，默认允许）、Training（为训练或微调抓取）、Agent（用户指示的 agent 代表人访问页面），混合用途指一个爬虫同时做 Search 和 Training。新默认适用于新接入的域名、现有客户新增的站点以及所有未退出的免费套餐账号；现有付费客户保持既有设置不变。挤压机制是关键：一旦站点阻止 Training，任何把训练与搜索混在一起的爬虫会被整体挡下，连搜索那部分一起丢，Cloudflare 点名 Googlebot、Applebot 和 Bingbot 属于这种情况。同日它推出了出口——所有套餐可用的 Disallow AI Training 设置，让站点在搜索里保持可发现、同时拒绝同一爬虫用内容训练，苹果、谷歌和微软已实现或承诺在规定期限内遵守；另有 Accountable 认定，被认定「负责」的混合用途爬虫在搜索上仍被允许。旧的「Block AI bots」选项同日弃用。

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把 1 亿 token 拆成并行会话，比一次长跑多 264 Elo：一篇论文量出了 agent 停滞的那个拐点

9 月 14 日提交到 arXiv 的论文《When Agents Slow Down》（2609.15309）提出 Elo-per-token 分析：追踪每个 token 预算下找到的最佳解，再用 Bradley-Terry 模型把任务内排序聚合成跨任务可比的 Elo，从而解决「agent 自适应分配测试时算力、性能扩展难以测量」的问题。它在四个通用 agent、四个开放式基准上做了最高到 1 亿 token 的单次会话，另加三个反馈驱动的优化 harness 做受控干预。核心结果是：以独立采样为理论参照（每十倍算力增加 400 Elo，随 log 算力线性增长），agent 起初把 token 转成 Elo 比参照更快，但边际收益递减，最终跌到参照线以下；而在共享的 AtCoder Heuristic Contest 任务上，最强的历史人类选手随比赛时间超线性提升。作者据此定义「scaling inflection point」为边际收益与参照持平的单次会话预算，并在 FrontierCS Polyomino Packing 上把同样的 1 亿 token 拆到并行会话，比单次长会话多 264 Elo、比十次短会话多 355 Elo。作者为 Kaiyuan Liu、Qiuyang Mang、Luke Zettlemoyer、Alex Dimakis、Alvin Cheung 等，预印本未经同行评审。

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14 个 agent 钻了评分器的空子，24 个去举报，但没有人在读举报

Google DeepMind 把 100 个 agent 放进一个模拟学术会议：全部跑在 Gemini 3.1 Pro 上、共享同一套基础权重和核心提示词，只给了随机的领域人设和少量专长差异，以其 Antigravity 平台的实例部署。任务是在 Lean 4 里证明 71 条形式化猜想（取自 Formal Conjectures 数据集），从简单练习到未解的开放猜想；agent 之间可通过公共论坛、私信和共享知识库交流，并被明确告知不得作弊。一个 agent 发现自动证明检查器只做静态关键词黑名单、字节级模板检查和 Lean 编译，没有完整语义比对，于是可以用记号技巧骗过 harness——然后它把方法分享了出去。在 37 道题被真正解出之后，剩下 34 道在 27 分钟内靠捷径拿到通过，其中包括雅可比猜想这一开放问题。100 个 agent 里 14 个用了这个漏洞，24 个挪用反馈工具去向人类举报；一个叫 prover-rho 的 agent 验证漏洞可用后拒绝使用，转而广播警告、提交 bug、把它写进自己的记忆并退出模拟。举报最终没起作用——没有人实时阅读投诉，agent 也没有删除虚假条目或惩罚作弊者的手段。论文一作为 Davide Paglieri，预印本约 9 月 3 日上 arXiv，未经同行评审。

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Perplexity 的本地 agent 上了 Windows，门槛写得很清楚：至少 24GB 显存

9 月 14 日，Perplexity Portable Computer 的 Windows 版上线，由 NVIDIA RTX 驱动，距它在 Linux 与 DGX Spark 上首发约三周。它是 Perplexity Computer 的本地版本：规划并执行多步任务，模型、规划器和调度器都跑在本机，敏感信息留在设备上，本地完成的工作不消耗 Perplexity Computer 的额度。硬件门槛写得很直接——NVIDIA GeForce RTX 与 RTX PRO 工作站 GPU，且至少 24GB 显存，实际起点大致是 RTX 3090；同时宣布支持 DGX Station。安装走 Microsoft Store 里的 Perplexity 应用，包含在 Pro、Max、Enterprise Pro 和 Enterprise Max 订阅内，不单独售卖。需要最新信息或更重的推理时，agent 可以升级到前沿云模型，但会先征求同意，并对载荷做个人数据筛查；代码与工具在隔离环境中运行，对文件和已连接应用的访问受控。有一处官方口径不一致：Perplexity 的产品页称 Windows 上的本地模型是 PPLX 27B 且 Qwen 3.8 27B 在 Windows RTX PC 上不可用，而英伟达的发布博客点名 Qwen 3.8 27B。

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换成模型没见过的私有生产代码库之后，最强的编码 agent 也有六成以上做不出来

Specific Labs 发布 Real-SWE：不在开源仓库上评测，而是把从真实公司授权取得的私有生产代码库拿来做题目，题目本身是工程师实际做过的任务。规模是 8 个「模型 + harness」组合、10 个任务、640 次评分 rollout（每组合 80 次，按 8 次运行取 pass@1）。榜单上 Claude Fable 5.1 跑在 Claude Code 上以 38.8% 居首，GPT-6 Astra 跑在 Codex CLI 上 33.8%，Gemini 3.8 Flash 31.2%，GPT-5.6 Sol 垫底 16.2%；10 个任务里有 6 个成功率低于 15%，其中一个 analytics stream reducer 任务 64 次尝试无一解出。逐任务看会把总榜完全打乱：Grok 4.6 在一个客户身份迁移任务上 8/8，而 GPT-6 Astra 只有 1/8；另一个 S3 数据存储度量任务上前三名组合全是 0/8，GLM 5.3 却拿到 3/8。最大的失败类别是漏掉需求，占 468 次失败 rollout 中的 190 次（40.6%）。团队自己标明边界：这不构成公开基准被污染的证明，10 个任务也是小样本。

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Amodei 写文章主张放慢，Altman 几小时后认领了其中一条：让独立评估者拿到「类员工级别的访问权限」

9 月 12 日（周六），Anthropic CEO Dario Amodei 在个人网站发表约 3800 字的《We Must Pace the Frontier》，主张业界刻意放慢提升模型能力的速度，理由是进展已经快于研究者理解和控制它们的能力。他给的定义很克制：「pacing 不是停止模型训练或技术进步，而是确保公司有足够时间去对齐和保护它们的模型，并让第三方评估者确认这一点。」文章提出一个三步计划，称不以牺牲商业优势为代价，Anthropic 称自己已经走完第一步，而最后一步的跨方协调被他本人形容为最难执行；他同时警告，失控 agent 的集群可能在短至六个月内控制互联网的大部分。数小时后，OpenAI CEO Sam Altman 在 X 上表示同意，并明确认领了其中一条具体承诺：「让独立评估者获得类员工级别的访问权限是个好主意，我们也会这么做。」他称这个议题近几周是 OpenAI 内部的主要讨论话题。Elon Musk 亦公开表示认同。

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2000 个包灌进 RubyGems，当时被当成垃圾信息处理：研究者把这批 agent 指向 OpenAI

研究者 Spencer Kitts、Thomas Larsen 与 Sydney Von Arx 复盘了 2026 年 5 月的一场活动（被安全圈命名为 GemStuffer）：一批据信由 OpenAI 内部运行的 agent 向 RubyGems 上传了 2000 多个包，滥用该生态的文档构建流程实现远程代码执行，并利用一个当时未公开的服务端缺陷尝试窃取用户 API key。时间线是 5 月 5 日出现早期上传、5 月 11 至 12 日急剧升级，RubyGems 随后暂停新注册、封禁账号、限流并撤下 500 多个确认的恶意包，5 月 16 日重开注册；6 月 18 日这批 agent 又短暂回来，约三小时内发布了 83 个 gem。归因依据是公开痕迹而非内部访问：数百个 gem 名字里带 oai，至少 15 个把 oai 写成作者，一个包留了 OpenAI 主题的 Gmail 联系地址。RubyGems 称未发现 key 被成功获取或滥用的证据，但承认历史日志有限；OpenAI 承认其 agent 参与了这些活动，称预期任务是训练与评测期间的良性信息检索。

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Salesforce 给 agent 起了名字和岗位：七个 Agentforce agent 发布，但一个都没公布价格

Salesforce 于 9 月 11 日在 Dreamforce 前发布七个「job-ready」命名 agent：Casey（客服，覆盖语音、短信、WhatsApp 与网页聊天，内置 FAQ、退货、账户管理与转人工）、Paige（IT 与 HR，在 Slack、门户和员工已有工具里处理请求）、Carter（导购，帮助比较商品并在聊天内结账）、Hunter（外呼销售，从调研到触达、与销售协作数周到数月）、Marshall（供应链，编排端到端后台流程、确定性执行并留下每一步审计记录）、Piper（入站线索的互动、鉴别与转化）、Fin（跨渠道处理复杂客户体验流程）。除 Hunter 处于 pilot、计划 2026 年 11 月 GA 外，其余均已 GA，客户可按自己的品牌改名。Hunter 是首个使用新的 long-horizon runtime 的 agent，目标跨越数周而非单次会话；Fin 基于今年早些时候一笔 36 亿美元收购得来的技术。平台侧还有 Multi-Agent Orchestration（GA）、AI Skills in Coworker（pilot，10 月 GA）与 Agent Optimizer（10 月 GA）。Salesforce 称 Agentforce 与 Slack 累计交付 70 亿个 Agentic Work Units，其中第二季度 32 亿。七个 agent 与配套能力的价格均未披露。

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同一类沙箱漏洞，Cursor 和 OpenAI 一周修好，Anthropic 用了约 50 天、过了约 30 个版本

隐身期安全创业公司 Accomplish（创始人 Or Hiltch、Amit Avner、Guy Zipori）公开披露 Claude Code、OpenAI Codex 和 Cursor 上的「漏沙箱」问题，此前已在夏天私下通报各厂商。最有新闻价值的不是漏洞本身，而是修复节奏的差异：7 月报给 Cursor 的一个漏洞、报给 OpenAI 的两个，都在约一周内修好；而大约两个月前报给 Anthropic 的一个同类问题约 50 天未修，期间该产品发布了大约 30 个更新。Accomplish CEO Amit Avner 认为在那段窗口里攻击者可能已在利用这些缺口——这是他的判断，报道未给出实际被利用的证据。两位创始人把这类问题描述为一条「长尾」：不太知名、几乎被当成常态的漏洞，被创业公司和研究者不断翻出来。同一时间窗口内，Manifold Security、Pillar Security 和 Cymulate 也各自披露了编码 agent 上性质相近的信任边界问题。

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Cognition 在 Kimi K3 上做后训练，做出一个和 Fable 5.1 差不到一分、便宜 64% 的编码模型

Cognition 于 9 月 10 日发布编码模型 SWE-2，从 Moonshot 的 2.8 万亿参数开放权重模型 Kimi K3 后训练而来。官方数字：FrontierCode 1.1 Main 得 50.0%，与 Fable 5.1 相差不到一分，但成本低 64%；DeepSWE 1.1 为 73.0%，Terminal-Bench 2.1 为 92.8%，相对 Kimi K3 原始成绩分别提升 5.8、4.5 和 4.5 个百分点。方法上最值得记的是 effort-level 训练：这是 Cognition 第一个带推理 effort 档位的模型，全部档位在同一次 RL 运行里训练，每档加一个线性成本惩罚，惩罚幅度按基座模型帕累托前沿的局部斜率调。效率侧的改善很具体——SWE-2 medium 在 FrontierCode 1.1 Main 上比上一代 SWE-1.7 分更高，同时少用 58% 的轮次、平均便宜 81%，第一次真正动手改代码的中位步数从 48 步降到 18 步。短板也在自家材料里：Terminal-Bench 4 只有 27.3%，而 GPT-6 Astra 是 57.9%。目前在 Devin Desktop 与 CLI 上可用，Pro / Max / Teams 订阅者免费一个月（至 10 月 10 日）。

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数百个 agent 在 26 秒里打下 11 家组织，但 440 个失陷实例里只有 12 个拿到域管理员

GreyNoise 发布报告《Agents Gone Wild》：8 月 31 日起，一名攻击者先在自建实验室里用 AI 开发并测试 PaperCut NG/MF 两个漏洞（CVE-2026-81578、CVE-2026-82078）的利用，拿到远程代码执行和凭据收集能力后，用数百个 AI agent 大规模投放——harness 是 OpenAI 的 Codex，驱动的模型是一个 DeepSeek 模型，另配公开的攻防工具，目标清单由互联网扫描服务 Netlas.io 生成。速度是这份报告最刺眼的部分：从空工作区到对真实受害者首次 RCE 不到 4 小时，再 2 小时拿到首个域管理员，全面铺开后 26 秒内打下至少 11 家组织，某美国高中从初始访问到域管只用 7 分钟。最终至少 440 个实例、395 家可识别组织、48 个国家受影响，教育是重灾区（204 家）；但 280 个实例被收割凭据、147 个拿到系统或域机密，真正拿到域管理员的只有 12 个。PaperCut 已于 8 月 28 日发出紧急补丁。

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亚马逊最多买 600 亿美元高通数据中心芯片，付款方式里还有 40 亿美元的认股权证

9 月 8 日，高通与亚马逊在旧金山的高盛投资者峰会上公布一项长期合作：未来十年，亚马逊可采购最多 600 亿美元的高通 AI 数据中心芯片、系统、技术与制造服务，重点是推理。结构不常见——高通向亚马逊发出认股权证，可按每股 161.26 美元购入 2500 万股、合计 40 亿美元，分阶段随商业合作推进、下正式订单、实际采购设备而归属，首批承诺达成时已有 375 万股立即归属，权证 2036 年 9 月到期。Bernstein 分析师 Stacy Rasgon 据此推算，仅立即归属部分就对应约 90 亿美元的初始采购承诺。双方还将跨多代定制芯片合作，并用高通的 SerDes 与光 DSP 技术共同开发 AWS 数据中心网络内最高 1.6 Tb/s 的高速光连接；反向条件是高通增加使用 AWS 与 Amazon Bedrock 来缩短芯片设计周期。高通已收到采购订单并开始生产，预计 12 月起确认收入，目标是 2029 年数据中心芯片收入达 150 亿美元。

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