AINews 周报：Opus 5.5 擅长生成讲解视频
Latent Space 的 AINews 汇总 9/24-9/25 动态，指出本周发布的 Claude Opus 5.5 在讲解视频生成上表现突出，并以 88.4% 领跑 SimpleBench。
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9月24日星期四
开源提示注入检测器几乎抓不到藏在工具输出里的真实攻击，Regex 检出率 0%，Meta Prompt Guard 2 只有 1%
这个基准测试把 629 条来自 AgentDojo 的注入攻击藏进搜索结果、邮件正文这类工具返回内容里，然后拿 Regex 和 Meta 的 Prompt Guard 2 去测。Regex 一条都没抓到，Prompt Guard 2 只抓到 1%。攻击不是直接发给模型的，而是混在模型调用的工具输出里，所以现有检测器基本是瞎的。代码和复现步骤都公开了，但...
推荐理由：这个基准测试把 629 条 AgentDojo 的注入攻击混进搜索结果、邮件正文这类工具返回内容里，然后拿 Regex 和 Meta 的 Prompt Guard 2 去测。Regex 一条都没抓到，Prompt Guard 2 只抓到 1%。攻击不是直接发给模型的，而是藏在模型调用的工具输出里，所以现有检测器基本是瞎的。代码和复现步骤都公开了，实用价值加分。但只测了两个检测器，没有横向对比更多方案，所以分数先停在 78。
9月3日星期四
Meta Muse Spark 1.3 在编码智能体评测里跟 Claude 组合打了个平手，都是 68 分
Artificial Analysis 的编码智能体指数把 Meta Muse Spark 1.3（max 配置，跑在 Muse Code 上）和 Claude Code + Opus 5（xhigh 配置）都标了 68 分，并列第一梯队。帖子只给了分数，没拆具体任务、延迟和成本，所以这个平手先别太当真——等详细数据出来再看值不值得切模型。
Meta 五个月发四个版本，Muse Spark 1.3 科学推理和智能体能力有提升
Meta 发布了 Muse Spark 1.3，这是五个月内的第四个版本，迭代速度很快。xhigh 变体在 Artificial Analysis 的智能指数上得了 61 分，主要提升在科学推理和智能体能力上。但正文没披露具体改进了什么、怎么训练的，所以这点先别太激动——分数本身不说明绝对水平，得看跟谁比、怎么测的。
8月10日星期一
扎克伯格点名 OpenAI 和 Google，说封闭模型玩不过开源，Meta 下一代 Llama 继续全开源
扎克伯格在内部会议上直接点名 OpenAI 和 Google，认为长期来看开源模型会赢。他确认 Meta 的下一代 Llama 会保持完全开源，同时把 AI 团队打散并入产品部门，想加快发布节奏。具体发布时间和模型参数都没说。
推荐理由：扎克伯格内部讲话直接点名 OpenAI 和 Google，确认 Llama 会继续完全开源，还透露 AI 团队正被并入产品组。冲突感、组织变动和明确立场，三条都占全了。不过具体发布时间和模型参数都没说，所以我会先打个折，给到 78 分。
SGLang 第一时间适配 Meta 的本地智能体模型 Muse Glimmer，单卡 RTX 5090 跑到每秒 1452 个 token
Meta 发布了 Muse Glimmer，一个 300 亿参数的多模态模型，专门为在本地硬件上跑智能体工作流设计。SGLang 推理框架在发布当天就提供了支持，并做了针对性优化。在单张 RTX 5090 显卡上，用 NVFP4 量化格式搭配 DFlash 投机解码技术，每个用户的解码速度能达到每秒 236 个 token，总吞吐量冲到每秒 1452 ...
推荐理由：Meta 发新模型本身是行业事件，但这篇文章的重点是 SGLang 的推理优化，不是模型本身。好在性能数字够硬，236 tok/s 和 1452 tok/s 这两个数让它的信息密度够上 featured。不过受众窄，只对搞本地推理的人有吸引力，所以 r 给了 false。
Meta 开源 Muse Glimmer：一个能在本地单 GPU 上跑的 30B agent 模型
Meta 把 Muse Glimmer 的权重以 Apache 2.0 协议放出来了。这是一个 30B 参数的模型，专门为常驻本地的 agent 工作流设计，小到能在 Mac 或 PC 的单张消费级显卡上跑。用 4-bit 量化能把模型压到 20 GB 以下，在 24 GB 或 32 GB 显存里还能留出空间给 KV cache 和视觉编码器。训练上，...
推荐理由：Meta 把 Muse Glimmer 的权重以 Apache 2.0 协议放出来了，一个 30B 参数、专为本地 agent 工作流设计的模型。4-bit 量化后不到 20 GB，能在单张消费级显卡上跑，还留出显存给 KV cache 和视觉编码器。定位很明确——不是通用聊天模型，而是常驻本地的 agent 引擎。我会先打个折：目前只有发布博客的信息，没有第三方跑分和实际部署反馈，所以分数没往上拉。但开源协议、显存占用和本地 agent 这个组合，对自部署和隐私敏感场景确实有吸引力。
5月15日星期五
160行代码就能跑通LeCun的JEPA世界模型
一个叫keon/jepa的开源教学库把LeCun提出的JEPA世界模型拆成了5个独立变体，每个都用单个PyTorch文件实现，最短160行，最长278行，只依赖PyTorch和torchvision。其中iJEPA在CIFAR-10上跑了100轮，线性探测准确率52.7%，不算高，但胜在代码够短、能跑通。V-JEPA、C-JEPA和LeWorldMod...
推荐理由：我会先打个折：这不是新模型或新论文，是一个教学仓库，把 JEPA 的几个变体写成极简 PyTorch 单文件，方便看懂核心思路。亮点是代码量压到 160 行起步，依赖干净，适合想快速上手世界模型、又不想啃大项目的人。正文没披露训练数据或性能对比，所以别当生产级工具用，但作为学习材料够直接。
5月5日星期二
ProgramBench：让 AI 从零重建大型程序，目前看还不太行
这篇帖子介绍了一个新基准 ProgramBench，包含 200 个任务，专门考 AI 智能体能不能只靠一个可执行文件和一份使用说明，就把整个程序从零重新写出来。测试过程不允许联网、不允许反编译，相当于给 AI 一个黑盒子，让它猜里面是怎么实现的。团队花了大概 5 万美元生成了 600 万行行为测试用例，再筛出质量最好的来用，这些测试只看程序的外部行为...
推荐理由：这篇东西我会先打个折：它来自 Reddit，没有其他独立信源交叉验证，所以别当定论看。但它的信息量够硬——ProgramBench 用 200 个任务、约 5 万美元生成了 600 万行黑盒测试，让 Agent 只看可执行文件和说明文档去重建程序，还不准联网、不准反编译。结果就是 Agent 基本搞不定，这直接质疑了现在编程 Agent 评测（比如 SWE-bench）到底测的是真本事还是背题库。对从业者来说，这提醒我们别被榜单分数带偏，实际让模型进业务流程干活之前，得先看看它在“闭卷、无网、大工程”这种真实约束下会不会翻车。
4月9日星期四
小扎挖的团队交卷了：Meta 发 Muse Spark，多模态推理但暂不开源
Meta 把之前挖来的团队做的第一个模型 Muse Spark 放出来了。它原生支持多模态推理，能看图、用工具、展示视觉思维链，还能让多个 Agent 并行干活。有个叫“沉思”的模式，就是协调多个 Agent 一起推理。在 Artificial Analysis 上的跑分比 Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4 和 Claude Opus 4....
推荐理由：大厂新模型发布，加上“挖角团队首秀”的故事线，HKR 三项全中。分数卡在 featured 门槛附近，因为文章只给了能力声明和相对排名，参数规模、定价、铺开时间和访问范围都没披露，我会先打个折。