Simon Willison 的 LLM 0.37 发布：新增 gpt-6.1-sol 与 gpt-6.1-terra，默认模型切换为 gpt-6-luna
Simon Willison 发布 LLM CLI 工具及 Python 库 0.37 版，累积约两个月的功能与修复。
#编码
Simon WillisonAI 评分4646 Ars Technica · AIAI 评分5252 Ars Technica 分析称 Claude 新增的禁止游戏复刻规则挡不住 AI 抄袭潮
Anthropic 上周在 Claude Code 的系统提示词中新增规则，要求可以制作原创游戏、特定类型的游戏以及基于用户自己设计和素材的游戏，但不要复刻特定的现有游戏，即使改名或声称原创也不行。
Ars Technica · AIAI 评分7373 Anthropic 官方 VS Code 扩展在 Cursor 遭投毒近 12 小时
Anthropic 官方 VS Code 扩展在 Cursor 市场被植入后门，恶意版本 2.1.313 经 Anthropic 官方账号分发，最多影响约 5000 名开发者。
Mistral AI精选AI 评分8080 Mistral AI 开源发布 Mistral Large 4（Le Chonk）权重
Mistral AI 正式发布 1 万亿参数原生多模态模型 Mistral Large 4（代号 Le Chonk）的开源权重。
推荐理由：官方给出编码、防御安全和推理效率的完整基准对比与三档推理模式定价，便于评估开源权重模型的经济性。
Google DeepMind精选AI 评分7575 Google DeepMind 发布新一代前沿模型 Gemini 4 Carbon
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，称其为最强模型，主打网络安全与长时程任务能力，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一。
推荐理由：官方给出了完整的基准数据与安全对齐改进，读者可以对照 Argon 衡量这代模型在编码和网络安全上的实际进步。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4040 如何在 VS Code 中继续 GitHub Copilot app 的会话
教程演示如何把 GitHub Copilot app 中的会话直接在 VS Code 中打开并继续：对话记录、代码改动和 worktree 工作树完整保留，可逐行审查 diff、手动编辑并用集成终端本地运行测试。完成后再通过 git commit 和 push 把更新推送到与会话关联的 pull request，全程无需在新编辑器中重建任务上下文。
Google DeepMindAI 评分4242 Google DeepMind 用 Google Antigravity 加速抗菌肽发现
Google 用智能体开发平台 Google Antigravity 演示了抗菌肽发现流程，借助 ProtNLM 模型扫描 UniProt 数据库中数百万条未表征蛋白质，找到一种对呼吸道感染病原体有预测活性的新抗菌肽候选，现已进入湿实验验证。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google 深度解析 Gemini 4 Argon 的安全与责任开发
Google DeepMind 宣布广泛推出 Gemini 4 Argon，并发布安全与安保报告。模型在 12 个端到端模拟网络攻击场景中全部解决，上一代仅解决 5 个；因网络与生物领域能力提升，公司部署了新一代前沿安全防护。
推荐理由：官方详述新模型的安全护栏设计，包括三层实时防护和思维链监控，可对照自家系统的安全实践借鉴。
Mistral AI精选AI 评分7373 Mistral AI 发布 Mistral Large 4 公开预览，月底开放权重
Mistral AI 启动 Mistral Large 4（ML4）公开预览，可在 Mistral Studio 试用预览 API，权重将于月底发布。ML4 是 1 万亿参数的原生多模态模型，激活参数 520 亿，在欧洲自有数据中心用 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 从零训练。
推荐理由：Mistral 官方给出 ML4 在网络安全、编码与多模态上的多项基准数据，并承诺月底开放权重，可对照同类模型判断其开放定位。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6161 GitHub 发布开源 AI 代码评审基准 ReviewBench
GitHub 与 Microsoft 团队发布 AI 代码评审离线基准 ReviewBench，语料基于对 GitHub 上 1.039 亿个真实 pull request 的分布分析，收录来自 187 个开源仓库、覆盖 19 种语言的 219 个 pull request，数据集、评审 rubric、judge 提示词与自测 runner 全部公开。
推荐理由：基准数据集、评审规则和自测流程全部公开，做代码评审智能体的团队可以直接上手离线评估并对照排行榜迭代。
Berkeley AI ResearchAI 评分5353 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把数十年内核优化经验迁移到 Apple Silicon
IBM Research 与 UC Berkeley Sky Lab 合作，为进化式内核搜索框架 K-Search 新增 MLX 后端和结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，把已有 CUDA 内核当作知识库适配到 Apple Silicon。