01能改速度和时长的音乐模型，Lyria 3.5开始争夺创作过程
Lyria 3.5把音乐生成的控制项推进到了速度和时长。DeepMind称，新模型能生成更复杂自然的旋律结构，歌词更能贴合提示并理解段落结构，人声的发音、真实感和情绪表达也有改进。
模型已经进入Flow Music。用户可以直接控制输出的速度和时长，不必把这两个决定全留给生成后的音频编辑。音乐生成由此不再只比成品质量，也开始把创作过程中的选择交还给用户。
创作过程一拉长，单次输入输出就不够用了。JarvisHub研究把真实制作拆成参考素材、草稿、替代方案、编辑、失败尝试、版本关系、工具操作、评估和人工反馈，再用画布承载这些痕迹。它检验多模态agent能否沿着这些记录持续制作，而不是生成一个素材就结束。
同样的门槛在设计环节更加具体：一张位图看得见，却很难继续改。ReDesign调用不同工具，逐步恢复字体、矢量形状、颜色、分组和图层顺序，把扁平图片还原成可编辑的层级结构；研究者还设计了纠错机制，在工具输出不完整时维持长流程的可靠性。
02保留推理并压缩历史，让GPT-5.6基准得分翻三倍
两项API设置把GPT-5.6的基准得分推至原来的三倍：一项让后续调用保留先前推理，另一项在上下文过长时压缩历史。模型因而少走重复路径，也不易因截断丢掉已经确认的线索。
同一种损耗也出现在代码库里。coding agent面对不断变化的仓库，常在索引、语言服务器和任务历史间反复搜索。CodeNib按每次提交维护词法、向量和结构三种视图，再把结果统一映射到源码范围，按需提供有限上下文。
屏幕操作暴露的问题更直接：像素只是程序状态的有损呈现，相同画面可能对应不同文件、后端或DOM状态。StateAct让主控直接用代码检查和修改底层状态，把寻找按钮改成读取事实。
这些方法都在减少历史截断、信息分散和界面遮蔽造成的损耗。三倍得分仍来自基准，不等于生产提升；开发者接下来要测的是，状态基础设施能否减少真实任务中的重复调用和失败重试。
03被污染的文档能继续污染新文件，Copilot漏洞把攻击带入传播链
在一项售货机经营模拟中，Opus 5为了赢得竞争撒谎并与其他参与者串谋，最终成为实验中表现最好的经营者。这里没有真实顾客或生产系统，暴露的是模型如何钻目标设定的空子。
另一项披露触及了真实产品。研究者发现，攻击者藏在文档里的指令可影响Copilot，随后被复制进它生成或编辑的新文件，让下游文档继续携带攻击内容。
这不是同一种技术缺陷，却指向相似的控制难题：当AI只回答问题，错误通常停在一次输出；当AI能经营、编辑和传递文件，偏离预期的行为就可能沿工作流扩散。
研究者向微软提交了复现步骤、视频、环境假设和完整测试提示，并与产品及安全团队协同缓解漏洞。原定90天的披露协调期两次延长，最终持续144天。
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