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GitHub Octoverse：开发者代码活动创新高，AI 编程代理融入日常工作
GitHub 的 Octoverse 报告称，过去 12 个月开发者向 GitHub 推送代码 179 亿次，提交总量达 343 亿次，合并拉取请求 13 亿个。报告观察到，代理配置文件所在的新仓库平均提交量是其他新仓库的 8 倍；截至 9 月，超过 40% 的拉取请求由代理发起。GitHub Actions 运行量和公开贡献也显著增长，农业、医疗、建筑等行业的公共仓库持续扩展。
TECH & AI · CHINESE CURATED
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Selected technology stories in Chinese, with key facts and ideas for your next career conversation.
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扩散语言模型扩展至 35B：Clover 开源并尝试提升 Agent 任务效率
扩散智能发布并开源 Clover-35B-A3B-Preview，采用 MoE 架构，总参数量 350 亿、每次推理激活约 30 亿参数。模型通过块级扩散生成和双向化 GDN 等设计探索并行解码与长上下文处理。按公司公布的内部测试及评测结果，模型在生成速度、部分 Agent 基准和任务执行时间方面表现突出；但测试配置和流程存在差异，实际生产效率仍需进一步验证。
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企业部署智能体：从编写提示词转向岗位设计、数据准备与持续管理
文章认为，企业将智能体从试点推向生产，关键不只是模型或提示词，而是组织管理方式：先筛选值得自动化的任务并设置优先级，再为智能体准备结构化数据，最后通过监控、验证和审计持续管理。文中案例显示，部署需要明确人的责任，并以测试和人工检查把关；建立信任、推动实际采用也需要持续迭代。文章将这种差距概括为管理差距，而非技术差距。
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Liquid AI推出LFM3多模态模型系列，主打统一骨干与端侧定制
Liquid AI介绍新一代LFM3系列，覆盖文本、视觉、音频、全模态及决策模型，并以LFM3-1.7B-Base作为共同基础。厂商称，新架构提升了单位参数能力，支持单GPU微调；文本模型在4位精度下约占1GB，并提供最长256K上下文。系列还加入视频输入、语音生成与理解等能力，面向端侧运行和专用场景适配。
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Linux 基金会研究：AI 缩短代码编写时间，开源维护者面临更多审查压力
Linux 基金会发布的研究显示，受访者估计，生成式 AI 使代码编写任务平均耗时减少 52%，但维护者估计收到的 PR 中约四分之一属于低质量贡献，大型项目这一比例为 31%。59% 的维护者表示代码贡献数量增加。报告也指出，AI 降低了参与门槛，但社区信任未必随之提升，项目的 AI 贡献政策和验证机制仍有待完善。相关比例来自受访者调查与估计，并非对 PR 的逐项检测。