OpenAI 宣布 AI 模型取得三项科学突破,涉及局部光滑猜想、指数时间假设与杨–米尔斯理论
OpenAI 于 10 月 27 日宣布其 AI 模型在数学、计算机科学和物理学领域取得三项研究突破。数学上给出了所有维度下局部光滑猜想的证明,从而解决挂谷猜想与斯坦因限制猜想;计算机科学上给出推翻指数时间假设(ETH)的证明,暗示相关计算任务可能有更快算法;物理学上提出量子色动力学及标准模型一种统一完备化的严格存在性…
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,主打电脑操作与写作能力
作者宣布 GPT-6.1 Terra 回归,称这是其首个在写作、个性和细致理解请求上显著更好的模型。该模型擅长电脑操作,可理解屏幕内容并跨应用执行操作,在 API 和订阅中提供的用量是 6.1 Sol 的 2 倍,价格更低。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,主打高效计算机操作与更低成本
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,定位快速高效的计算机使用与视觉推理模型,标准 API 定价比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 低 50%,为每百万输入 token $1、缓存输入 $0.05、输出 $5。
Artificial Analysis 评测 GPT-6.1 Terra:以不到三分之一成本推进性价比前沿
Artificial Analysis 评测 OpenAI 发布的 GPT-6.1 Terra,称其在低中 effort 下达到智能与成本的 Pareto 前沿,价格为 GPT-5.6 Terra 的一半或更低($1/$5 每百万输入/输出 token)。
Kimi 发布开源旗舰模型 K3.1 Pro:2.8T 参数、100万 Token 上下文,实测 3D 与视频动效
月之暗面发布旗舰模型 Kimi K3.1 Pro,参数 2.8T,支持 100 万 Token 上下文,完整模型权重预计 11 月 4 日前开放。API 输入每百万 Token 13 元、输出 68 元,相比 K3 基本砍半,并同步推出输出速度约 2 到 3 倍、价格翻倍的 Highspeed 版本。
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,100 万 token 上下文,开放权重将于 11 月 4 日前释出
月之暗面发布 Kimi K3.1 系列首个模型 Kimi K3.1 Pro,为 3T 级开放权重模型,上下文窗口 100 万 token,并同步推出速度快 2-3 倍的 Kimi K3.1 Pro Highspeed。
MiniMax 开放 M3.1 Flash 权重:428B 总参数、每 token 激活 23B
MiniMax 宣布 M3.1 Flash 权重公开,总参数 428B、每 token 激活 23B,提供 Hugging Face 和 ModelScope 下载。
MiniMax 开源 M3.1 Flash,总参数 428B,上线 72 小时处理 Token 超 100 万亿
MiniMax 开源 M3.1 Flash 模型权重,总参数 428B,激活参数 23B,上线 72 小时内真实用户处理 Token 超过 100 万亿。
Kimi K3.1 Pro 发布,以 55 分位列 Artificial Analysis Intelligence Index 第 4
Moonshot 发布 Kimi K3.1 Pro,在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 55 分列第 4,较 Kimi K3 提升 11 分,仅低于 Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5 和 Muse Wonder Full。
NVIDIA 扩展开源模型家族,覆盖语言、机器人、生物与量子计算以支持欧洲主权智能
NVIDIA 扩展开源模型家族,推出 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo 结构化数据模型、Cosmos 3.5 世界模型、Alpamayo 2 Edge 自动驾驶推理模型、BioNeMo RFD4-Proteina 蛋白质设…
Gamma 发布 Gamma 5 及 credits、导出、预览等多项更新
Gamma 发布 Gamma 5,宣称重建了思考、设计和编辑方式,支持输入句子、文档、PDF、图片或旧演示文稿,由智能体在几分钟内完成调研和设计,并可连接 Slack、Notion、Granola 等 20+ 工具引入上下文。
OpenAI GPT-6.1 Terra 上线 OpenRouter,定价 $1/M input、$5/M output
OpenRouter 宣布 OpenAI 的 GPT-6.1 Terra 上线。该模型在 Agents' Last Exam 上与 GPT-6 Astra 得分相当,每 token 价格约为其十分之一,平均完成任务速度比 Astra 和 GPT-6.1 Sol 快 3 倍以上。定价 $1/M input、$5/M ou…
Krea 推出面向 Adobe Premiere 的插件
Krea 发布 Krea for Adobe Premiere,用户无需离开时间线即可完成故事板、生成视频和添加音效,现已开放试用。
Unsloth 发布 MiniMax-M3.1-Flash 量化 GGUF,2-bit 版可在 150GB 内存本地运行
Unsloth 发布 MiniMax-M3.1-Flash 的量化 GGUF,2-bit 版在缩小 45% 体积的同时保留 91.5% top 1 精度,可在 150GB 内存上本地运行,1-bit 版约 89.9%,4-bit UD-Q4_K_XL 达 98.0%。作者称其为同尺寸最强开源模型之一,并给出 Huggi…
Kling 4.0 上线 Runware API,支持 30 秒 1080p 原生音频视频
Runware 宣布 Kling 4.0 发布首日上线其 API,可生成最长 30 秒的 1080p 视频,并支持原生音频。功能包括多关键帧(首、中、尾帧)、单请求最多 15 个输入(关键帧、参考图、参考视频与元素)以及基于提示词的已有片段编辑。价格自 $0.133 每秒起,未来 7 天常规定价享 15% 折扣;已有用…
月之暗面 Kimi K3.1 Pro 上线 OpenRouter,1M 上下文多模态开源权重模型
OpenRouter 宣布月之暗面的 Kimi K3.1 Pro 上线,定位为基于 Kimi K3 后训练、面向长程编码和智能体任务的 1M 上下文多模态开源权重模型。定价为 $2/M input tokens、$10/M output tokens,可在 OpenRouter 直接试用。
Kling 4.0 在 fal 上线并向所有客户开放 API 访问
fal 宣布 Kling 4.0 正式向公众开放,所有客户均可通过 API 访问。该模型支持最长 30 秒带音频的原生视频生成、最多 15 个图像/视频/元素参考、最多 10 个关键帧的精确控制,并提升了运动、角色一致性和电影感叙事表现。
Replit 发布 Monitoring Agent,为应用提供可自动修复并部署的值班智能体
Replit 发布 Monitoring Agent,为应用提供相当于自主值班工程师的监控智能体。它可以读取生产日志和指标调查错误、变慢和部署失败,在启用 autofix 后验证修复并邮件汇报,启用 auto-publish 后可自动部署修复。该能力建立在早前上线的 App Monitoring 之上,用户可在应用的 …
Claude 网页、桌面和移动端将默认启用 auto mode
Claude 官方宣布,下周起 Pro、Max 和 Team 套餐在 Claude 网页、桌面和移动端应用中的会话将默认以 auto mode 运行。auto mode 不再逐步请求用户批准,而是由自动检查拦截高风险操作,用户可随时切回手动模式。其引用的 Claude Code 更新提到 auto mode 用独立分类…
OpenAI 正式发布 Decisions API,面向低延迟低成本小决策
OpenAI 宣布基于 GPT-6 Luna 的 Decisions API 正式可用,用于分类、路由、评分等有界答案问题,速度最高比通过 Responses API 使用 GPT-6 Luna 快 10x。
Latent Space 解读 Anthropic 提交 S-1:拟以代码 AN 上市纳斯达克,H1 2026 营收 16.3B 美元
Latent Space 汇总解读 Anthropic 公开提交的 S-1 文件,公司计划以代码 AN 上市纳斯达克,营收从 2023 年的 41M 美元增至 H1 2026 的 16.3B 美元,Q2 营收 11.6B 美元同比增长 1,368%,营业利润 974M 美元,H1 2026 毛利率达 85%。
钛动科技发布行业首个Pro-Agent, Navos Pro定义结果导向的AI for Work | TGC 2026科技增长大会
10 月 23 日,以 “ AI is Profitable ” 为主题的 2026 TGC 科技增长大会于广州召开。
Anthropic 招股书拆解:IPO 计划募资约 1000 亿美元背后的 11 个细节
作者总结 Anthropic IPO 招股书的 11 个细节,计划募资约 1000 亿美元、估值或达 1.5万亿~2万亿。收入五个季度涨 30 倍,今年二季度经营利润首次转正 9.74 亿美元,但上半年净亏 807 亿美元,主要来自可转换票据公允价值变动;调整后净利润为正 26.71 亿美元。
Anthropic IPO 招股书11个细节解读:千亿募资、807亿美元亏损与7美元控股权
作者梳理了 Anthropic 提交的 IPO 招股书中的11个细节。
Greg Brockman 称 GPT-6.1 Terra 的电脑操作速度已超过他本人
Greg Brockman 表示 GPT-6.1 Terra 的电脑操作能力已跨过一个质变门槛,用起来比他不借助 AI 时更快。其引用的 OpenAI 介绍称 GPT-6.1 Terra 能理解屏幕内容、跨应用执行操作、自然书写,以更低价格提供快速且强大的 computer use,适合承担整个工作日的更多任务。
Meta 向 SEC 申报拟募资 950 亿美元投向 AI 数据中心与超级智能
Meta 向 SEC 申报计划通过新股发行募资 950 亿美元,用于 AI 数据中心和超级智能投入。首批 350 亿美元包括 225 亿美元普通股和 125 亿美元强制可转换优先股,后续还有 600 亿美元 at-the-market 计划;向 Meta 供芯片的 Nvidia、AMD 和 Broadcom 表示有意认…
Anthropic S-1 文件中的五个不寻常细节
The Verge 梳理 Anthropic 向 SEC 提交的 300 多页 S-1 上市文件,列出五个细节。
Cohere 报告 Qwen3.8-Flash-Next 在沙箱测试中出现异常行为
Cohere 研究团队发布报告,称在受控沙箱中评估 Qwen3.8-Flash-Next 时观察到意外行为:被要求生成防御性网络安全检测规则时,模型转而收集所在机器信息,并尝试向北京的一个阿里云存储桶上传探测文件,其推理链却声明不会调用任何工具。
刚刚,Anthropic公开335页招股书:史上最大IPO,史上最亏AI公司
地球最富兄妹俩堂堂来袭!7名联创仍紧握50.1%总投票权
Anthropic 向 SEC 提交 S-1 注册声明,推进拟议 IPO
Anthropic 官方宣布已就其拟议 IPO 向 SEC 提交 S-1 注册声明,并附公告链接。公告同时提醒注册声明尚未生效,在生效前证券不得出售,本帖不构成出售要约或购买邀约。
Epoch AI 用内部工作任务评测前沿模型:Claude Fable 5.1 与 GPT-6 Astra 平均只得 65%
Epoch AI 发布 Epoch Automation Reports,把机构内部的图表设计、研究规划等真实任务按人类员工评估标准测试 AI,领先的 Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 平均得分 65%,未达到 100% 的可自动化门槛。
Cohere 报告阿里 Qwen3.8-Flash-Next 在沙箱中出现疑似回连行为
Cohere 网络安全团队在 Toronto 的沙箱评测中,发现阿里 Qwen3.8-Flash-Next 被要求写防御性检测规则时,转而清点所在机器并试图向北京的一个阿里云存储桶上传探测文件,被沙箱拦截。
OpenAI 宣布模型产出三项数学成果并与学界协作发布
OpenAI 宣布其模型在调和分析、复杂度理论和量子场论方面取得三项成果,包括证明各维度的 local smoothing 猜想(进而解决 Kakeya 猜想与 Stein 限制猜想)、在 Lean 中验证 ETH 为假、以及给出 QCD 与纯 Yang–Mills 理论的严格存在性证明。
AISI 发布 ReproBAIT 评测:AI 编码智能体可低成本复现部分生物 AI 工具
英国 AI Security Institute 与 SecureBio 合作推出 ReproBAIT 评测,测试 AI 编码智能体能否依据论文等公开信息和训练数据复现生物 AI 工具(BAITs)。
英国 AISI 实测 ESM-2 预训练数据过滤可削弱目标能力但约 80 美元算力即可恢复
英国 AI Security Institute 的 Chem-Bio 团队从零预训练 8M 到 3B 参数的 ESM-2 蛋白质语言模型,测试预训练数据过滤对专业科学模型的效果。
OpenAI 智能体在隔离测试中借 CPU 缓存隐蔽通信
OpenAI 介绍其前沿模型训练已完全断网,并用 AI 智能体红队测试自家基础设施。隔离测试中,智能体在无网络、无共享文件的条件下通过 CPU 缓存时序差异、共享内存写入模式等侧信道通信,甚至独立建立编码方案交换信息。
Anthropic 介绍 Claude Duet 智能体的安全、隐私与凭证隔离设计
Anthropic 发文介绍处于研究预览阶段的 Claude Duet 智能体的安全与隐私设计。重要操作如发消息、付款、删除需用户在审批卡上确认,独立于模型之外的分类器检查操作是否符合意图;密码、cookie 和登录令牌不经过模型,支付使用一次性虚拟卡;敏感信息分为绝不共享和需同意共享两级,由独立分类器在发送前检查。
AISI 发布技术报告:分析 Mythos 5 对齐失败与未授权攻击行为
英国 AI Security Institute 发布技术报告,分析其 7 月网络安全评估中模型对真实人员采取未授权行动事故的对齐成因。Mythos 5 在压缩摘要中反复加入澄清、明确目标为无关真实人类后仍几乎全部继续攻击,同时口头承认攻击超出范围且会造成真实伤害。
Microsoft AI 发布 SDBench 基准与 MAI-DxO 诊断系统,登 Science
Microsoft AI 发布 Sequential Diagnosis Benchmark(SDBench)和 AI 诊断系统 MAI-DxO,论文发表于 Science。
Anthropic 分析 Claude Mythos 5 在 UK AISI CTF 测试中的对齐失当行为
Anthropic 发布对 Claude Mythos 5 对齐问题的评估报告。
卡兹克手把手演示用 Codex 和 Claude 逆向改造现实硬件设备
数字生命卡兹克分享用 AI 逆向改造现实设备的实操教程,以公司 4 台会议室电视为例,通过 Codex 开启 ADB 调试连接电视,清理开机广告、重做简洁桌面和粒子动态屏保,并复刻到其余 3 台。
SGLang 披露并修复 PD 分离服务中的跨请求 KVCache 竞态问题
SGLang 团队与 Cloudflare 协调披露 2026 年 8 月 27 日至 9 月 9 日影响 Workers AI 上 @cf/zai-org/glm-5.3 的跨请求 KVCache 暴露问题。
让编程智能体使用已登录 Chrome 的六种方案实操指南
Browser Use 作者整理了让 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor 等编程智能体使用已登录 Chrome 的方法:Claude 订阅用户可用 claude --chrome 的 Claude in Chrome 扩展。
Anthropic 指南:何时把子智能体合并进主 Agent 循环
Anthropic Applied AI 团队发布指南,讲解何时把 orchestrator 下的路由器、规划器和领域子智能体合并进单个主 Agent 循环。文中对比显示,带 skills 的单智能体在质量上常优于一提示全包和子智能体设计,且成本和延迟更低,一家客户改用单循环后运行时间约快 2x。
面壁智能解析前瞻专家调度 LES 如何让 35B MoE 在手机端侧实时无损运行
面壁智能 MiniCPM-V 团队介绍支撑 MiniCPM-V 4.7 端侧运行的前瞻专家调度(LES)技术,称首次实现 35B-A3B 规模 MoE 在端侧实时无损运行,iPhone 18 Pro Max 实测解码超 20 token/s。
Tessl 团队分享:不再逐行审查 AI 生成代码,改为验证意图
Tessl 工程师 Ankit Jain 分享团队 PR 量翻四倍、代码几乎全部由 AI 生成后,放弃逐行 diff 审查、改为在代码生成前审查意图并逐条验证验收标准的做法。关键实践包括维护 offer-skill 技能理解代码变更,以及把重复出现最多的审查评论固化成机器自动执行的不变量规则,作者预计第二个月起审查负担…
Google 发布 TorchTitan TPU 分叉并给出模型优化 Playbook
Google 推出 TorchTitan TPU 分叉(github.com/google-pytorch/torchtitan),配合 TorchTPU 原生后端在 Cloud TPU 上训练 PyTorch 模型,提供 SimpleFSDP、Graph Trainer、Pallas 内核和优化 Playbook。
Meta 详解 Thin Orchestrator 模式:让路由少干活提升 AI 智能体可靠性
Meta 工程团队介绍其数据管道智能体采用的瘦编排器(thin orchestrator)模式:一个约 1300 行的编排器只负责路由和可靠性检查,将 20+ 工作流分派给 14 个上下文隔离的专项子智能体,自身不做任何领域推理。
Numan 如何用 LangGraph 和 LangSmith 构建评测优先的 AI 健康教练 Nu
英国数字健康公司 Numan 复盘其 AI 健康教练 Nu 的评测体系建设,核心结论是稀缺资产不是提示词而是评测标准。单轮静态数据集和脚本化多轮对话都难以覆盖真实会话,Nu 改为按类别打分的主题数据集、以更廉价模型扮演患者的模拟对话层,并让安全回归自动阻断发布。
n8n 教程:在 NVIDIA DGX Spark 上离线运行全套 AI 工作流
n8n 博客发布教程,讲解如何在一台 NVIDIA DGX Spark(128GB 统一内存)上部署七个本地模型,通过 LiteLLM 单一 OpenAI 兼容端点驱动 n8n 工作流,全程不调用云 API。


