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腾讯 / 混元

腾讯的 AI 布局:混元大模型、腾讯云 TokenHub / ADP 智能体平台、CodeBuddy 与 WorkBuddy 等产品线的动态追踪。

最新精选

第 1–8 条 · 共 8 条
10月6日周二
  1. The Decoder76

    宁德时代与腾讯参投,DeepSeek 新一轮融资至少 120 亿美元并计划 2027 年 IPO

    据 Bloomberg 报道,DeepSeek 新一轮融资接近完成,募集金额至少 120 亿美元,宁德时代与腾讯出资占比最高,总额可能接近 150 亿美元。DeepSeek 原计划以约 750 亿美元估值募集 75 亿美元,投资者热情源于其 V4-Flash 模型在成本与性能上对标 Anthropic 与 OpenAI 的表现。

    推荐理由:原文给出了融资规模、主要投资人和 2027 年 IPO 计划,读者可据此判断 DeepSeek 的资本节奏与开放模型路线能否并行。

9月7日周一
8月21日周五
  1. 腾讯技术工程76

    靠 10 个优化点,我们将 Multi-Agent 工作流成本降低 50% 以上

    腾讯工程师 lemonye 用 1 个 TL 加 6 个子 Agent 的 harness 工作流驱动前后端开发,围绕只看当前需要的上下文、减少无关上下文、减少重复上下文三个原则改造 10 个方向,全流程预估降本 50%~65%。

    推荐理由:作者把 Multi-Agent 工作流的 token 消耗拆成六类来源,逐一给出十个可复用的优化方向和实测降幅。

8月5日周三
  1. 腾讯安全应急响应中心83

    TencentOS 科维斯AI首秀:发现潜伏18年的Linux内核提权与容器逃逸漏洞SCTPhantom

    TencentOS安全团队朱雀实验室的内核漏洞研究智能体科维斯AI(Corvus AI)首次公开亮相,发现了潜伏Linux内核SCTP协议栈超过18年的本地提权与容器逃逸漏洞SCTPhantom(CVE-2026-64564)。

    推荐理由:作者展示了智能体在真实内核漏洞研究中完成发现、利用与跨发行版迁移的完整链路,为安全研究自动化提供了可参照的方法。

7月10日周五
  1. X66

    用 ima 搭建公众号爆款选题库的完整方法

    作者分享了用 ima 知识库搭建公众号选题库的完整方法,核心是把散落资料按 5 个分类转化成可复用选题。选题库第一版 30 条启动,每条资料必须写清以后能帮写哪篇文章;成稿按五轮推进,先生成 20 个选题、筛出 5 个、拆大纲、补真实案例,最后才写全文。文章发完再把阅读和评论数据存回复盘库形成内容飞轮,文末附了一套可直接复制的提示词。

    推荐理由:作者给出了可复制的五分类选题库与五轮写作流程,读者照着做能把散落资料变成稳定的内容生产系统。

4月24日周五
  1. 腾讯安全应急响应中心78

    腾讯朱雀实验室全量扫描 ClawHub 五万个 Skill,发现恶意 Skill 正在换代

    腾讯朱雀实验室用开源检测平台 A.I.G(https://github.com/tencent/AI-Infra-Guard)对 ClawHub 上 5 万余个 Agent Skill 做了全量扫描,发现经历 ClawHavoc 清洗后更隐蔽的下一代攻击依然密集。

    推荐理由:原文用五万条扫描数据说明 Agent Skill 攻击已从单点漏洞演变为生态级系统工程对抗,并给出可照做的安装前三看三查清单。

3月23日周一
  1. 腾讯安全威胁情报中心76

    腾讯安全追踪 FakeGit 伪造开源生态投毒活动

    腾讯安全威胁情报中心披露 FakeGit 投毒活动:攻击者在 GitHub 批量伪造 AI 开发工具与爬虫仓库,诱导 OpenClaw 等 AI Agent 自主安装,最终投放 StealC 窃密木马。载荷寄生在合法 LuaJIT 解释器中,结合进程镂空与 Polygon 区块链合约动态解析 C2,4 个月内已轮换 9 个 C2 地址。

    推荐理由:原文完整拆解了针对 AI Agent 自主安装链的开源投毒攻击,可帮助开发者和安全团队重新审视组件信任边界。

2月5日周四
  1. 腾讯科恩实验室79

    腾讯科恩实验室分析发现 OpenClaw 开源生态近 10% 的 Skills 存在安全风险

    腾讯科恩实验室威胁情报团队对 ClawHub 平台 3107 个公开 Skill 样本进行全量审计,发现 295 个(占比 9.49%)存在安全风险,主要威胁包括木马下载执行、Web3 钱包信息窃取与用户数据外传。

    推荐理由:腾讯科恩实验室全量审计 ClawHub 公开技能并给出恶意样本占比与攻击链路,为评估 AI 助理插件生态风险提供了可参照的基线。