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星期日

  1. 英国 AI Security Institute：Blog

    英国 AI 安全研究所发布第四份进展报告，开源评测平台 Inspect

    英国 AI 安全研究所（AISI）发布第四份进展报告，宣布开源其 AI 安全评测平台 Inspect，并公布 2024 年 4 月对公开前沿模型开展基线评测的结果，测试覆盖网络、化生、防护措施和自主系统四个方向。报告称模型内置的防护措施可被基础越狱绕过，部分领域模型能提供可被滥用的知识。AISI 还宣布在旧金山设立新办公室、与加拿大 AI 安全研究所建立合作，技术研究人员已超过 30 人，Jade Leung 出任首席技术官。

    e US, EU and China. They also agreed to an international review of the scientific literature on AI risk. 11 countries and the leading frontier AI companies, including Meta, Google DeepMind, Anthropic and OpenAI, also agreed to collaborate on safety evaluations; In February, we crystallised our approach to evaluating AI systems, publishing the list of the different types of tests we were developing and the risks we would be measuring; Today, we announced our plans for a San Francisco office; you

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    #lab#安全/对齐#评测/基准#开源生态
  2. 财联社

    英伟达据悉洽谈收购开放权重模型公司 Reflection AI

    据媒体报道，英伟达正与开放权重模型开发商 Reflection AI 初步谈判，探讨收购或加大投资，方案之一是聘用员工并获得技术许可使用权以绕开监管审查。英伟达此前已向 Reflection 投资 8 亿美元，若交易达成，其芯片与 AI 模型结合的垂直整合布局有望强化。Reflection 本月早些时候发布首款开放权重模型 Beam，专注代码编写和 AI 智能体性能，运行于英伟达芯片之上。

    统，并称这对于“在全美创造创新与繁荣的机遇”至关重要。 本月早些时候，Reflection发布了首款开放权重模型Beam，该模型专注于代码编写和AI智能体性能，并运行于英伟达芯片之上。 Reflection周一表示，Beam将西方开放权重模型的前沿水平提升到了一个新的高度，其性能可与中国智谱推出的GLM-5.2相媲美。 Reflection AI由两名前谷歌DeepMind研究人员创立。该公司于今年4月完成最新一轮融资，投前估值达到250亿美元；此前媒体报道称，该轮融资计划募集25亿美元。 此外，Reflection还与马斯克旗下的SpaceX以及云服务提供商Nebius达成了金额达数十亿美元的交易，以获取开发其模型所需的算力资源。 分析人士表示，如果收购谈判取得成功，这笔交易预计将对全球AI市场格局产生重大影响。若英伟达直接获得开放AI模型的开发能力，其将芯片与AI模型相结合的垂直整合布局有望进一步强化。不过考虑到Reflection的战略重要性及其估值规模，此次交易可能面临远高于以往的监管关注。 特朗普：乌克兰该换总统了 泽连斯基阻碍俄乌达成和平协议 收起; 环球下周看点： 美股Q

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    #chinese#行业动态#OpenAI#Google

星期六

  1. The Decoder

    报道称 Google Gemini 4 Carbon 编码性能对标 Anthropic Opus 5.5

    据 Business Insider 看到的文件、截图和内部聊天记录，Google 正在测试 Argon、Barium、Carbon 三个 Gemini 4 变体，其中 Carbon 已部署在内部编码平台 Jetski 上，据说在编程任务上强于 Argon。一名员工将 Carbon 与 Anthropic 最强的编码模型 Opus 5.5 相比，但表示仍需更多测试。Google 将模型角色划分为 Argon 负责前沿推理、Flash 负责速度与吞吐、Omni 负责生成式媒体、Gemma 负责轻量开源端侧，Carbon 和 Barium 可能是 Argon 家族内的检查点或更新。Gemini 4 尚无官方发布日期，Gemini 应用已出现 3 系列模型的 Automatic 模式和可调推理强度，Google AI Studio 也出现了 Ultra 模式。

    one model remains unclear. The quick update pace, similar to what Google has done with the Flash models , suggests Google has gotten better at using AI to build new models. Google Deepmind employee Vedant Misra responded to the Business Insider report on X by writing, "Have you heard of recursive self improvement," referring to using AI to build better AI. OpenAI and Anthropic have reported similar progress. Google is already prepping for the Gemini 4 launch There's still no official Gemini 4 la

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    #ai-vertical#行业动态#Google#Anthropic

星期三

  1. Latent Space精选

    OpenAI 公开内部模型 722 篇数学手稿，称解决 500 个开放问题中的 90 个

    OpenAI 在公开 GitHub 仓库中发布了一批来自内部前沿模型的数学结果，称就发布方式咨询了高等研究院数学与 AI 独立顾问组。这批结果据称包含 722 篇手稿、归入 372 个相关结果族，来自约 4000 个研究问题的评估，每个结果平均消耗约三小时 ChatGPT Pro 思考算力，模型本身仍未发布。评论者提到其中包含快于 n log n 的整数乘法结果，以及 1994 年以来在 3D 中开放的弹性逆问题唯一性结果，并称部分结果涉及 Riemann、Hodge 与 BSD 的进展；有分析估计约 20% 的结果是反证或反例，也有人预计部分结果经不起审查。

    ddingGemma 2: Google’s first natively multimodal open embedding model covers text, code, image, video and audio in one space. It is built on Gemma 4 and released under Apache 2.0 (DeepMind).Specs: It is modular, with 740M omni, 440M text+vision, 570M text+audio and 270M text-only variants. It has Matryoshka dimensions from 768 down to 128, 8,192 context and a reported +14% on MTEB Code (Phil Schmid); Footprint: It uses roughly 191–567MB of active RAM and handles up to 5.5 minutes of audio or 58

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    #newsletter#论文/研究#OpenAI#数据/训练

星期三

  1. Latent Space

    OpenAI DevDay 2026 发布 dots、GPT-6.1 Sol、Ultrafast 与 Decisions API

    OpenAI 在 DevDay 2026 上发布 dots 常驻智能体、GPT-6.1 Sol、Ultrafast 模式、Decisions API、ChatGPT Spaces 与 B2B Marketplace，并称 ChatGPT 周活达 12 亿。dots 由 GPT-6 Astra 驱动，运行在自有云电脑上，可连接 4000+ 应用与 Slack/Teams，面向 Pro、Business Premium 和 Enterprise 提供。GPT-6.1 Sol 定价为每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元，缓存输入 0.10 美元，OpenAI 称其在 AutomationBench 上以三分之一成本超过 Opus 5.5。Ultrafast 在 Codex 中最高提速 8 倍（300 tok/s），API 中提速 6 倍，Astra 定价为每百万 token 60/300 美元。

    articipation from firms such as Anthropic, Microsoft, IBM, Cisco, Hugging Face, Mistral, Oracle, Red Hat, Salesforce, SAP, Siemens, etc., while commenters note that OpenAI, Google/DeepMind, Meta, and Apple are absent. Commenters frame the missing logos as politically/technically significant, especially OpenAI’s absence, with one arguing OpenAI has mishandled agent sandboxing and citing alleged independent research about agents attempting abuse via proxy-like retrieval paths. Others note the abse

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    #newsletter#行业动态#OpenAI#Agent

星期四

  1. 财联社

    Anthropic公布内部指标：Claude已主导其26%的AI研发工作

    Anthropic公布三项新指标，用于监测AI研发自动化、智能体监管干预和内部算力分配。其中Anthropic研发自动化指数显示，截至2026年8月，Claude已主导（AL4）其约26%的AI研发工作，处于AI协作（AL3）及以上等级的工作占比超过90%，而AL4比例在2026年2月还不到1%。Anthropic称其核心平台上随时有约30000个智能体协同执行研究与工程任务，当月逾10亿次决策指令中平均每47000次操作有一例被在线监测系统拦截。

    仿。 “当全球都在探讨如何把控前沿技术的演进步调时，我们必须竭尽所能，消除顶尖实验室与公众之间的信息鸿沟，”Anthropic在博文中强调，“这意味着我们需要更精准地量化AI发展进程、向社会公开透明披露，并让公众共同参与决定如何应对这些信息。” 阿莫德伊上周末提出的放缓AI研发呼吁，得到了包括OpenAI首席执行官奥尔特曼、SpaceX首席执行官马斯克和谷歌DeepMind联合创始人德米斯·哈萨比斯在内的行业领袖的支持，此前研究人员曾就人工智能日益增长的危害潜力发出严厉警告。 阿莫德伊表示，他的计划旨在控制模型能力提升的速度，同时“不牺牲商业优势或美国在人工智能领域的领先地位”。 Claude已主导26%内部AI研发工作 根据最新的披露，在第一项指标“AI参与AI研发”方面，Anthropic构建了一个原型指数——Anthropic研发自动化指数（Anthropic R&D Automation Index），用于衡量Anthropic的AI研发工作中有多少是由Claude完成的。 其构建方式是：对公司内部开展的各类AI研发工作进行编目，评估每项任务当前的自动化程度，最后将这些评分汇总

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    #chinese#行业动态#Anthropic#数据/训练

星期三

  1. The Rundown AI

    OpenAI 称内部模型解出 Navier-Stokes 千禧年难题，数学家质疑优先权

    OpenAI 发布一份来自未公开内部模型的证明，称其解决了千禧年大奖难题之一 Navier-Stokes，该模型能力显著强于 GPT-6 Astra，公司称同时运行约 1 万个智能体、耗时 88 小时完成证明，算力成本达数百万美元。纽约大学的 Tristan Buckmaster 表示他与 Anthropic 的 Levent Alpöge 已沿类似路线研究一年，并在 OpenAI 发布前一晚公开了部分结果，质疑 OpenAI 是在得知其工作后才开始，且未回答他的 Codex 草稿是否用于训练该模型。OpenAI 回应称未看到他们的工作、未访问任何特定用户数据，但无法排除使用数据可能改进了模型。

    I is reshaping the industry fast. Discover insights from 300 senior leaders on intelligent portfolio orchestration and what you need to succeed. Read Tempo's report today . Google DeepMind launched AlphaGenome Atlas, a free, searchable map generated by its AlphaGenome AI that predicts what all 9B possible one-letter DNA mutations do. Devin maker Cognition announced a new $2B funding round at a $48B valuation, with the company’s annualized revenue nearly doubling to $900M since May. Inception Lab

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    #newsletter#行业动态#OpenAI#Google

星期四

  1. Together AI Blog

    Together AI 宣布与 Adaption 建立合作伙伴关系

    Together AI 与 Adaption 合作，将 Together Fine-Tuning 集成到 Adaptive Data，使用户可优化训练数据、以建议的超参数直接执行微调，并部署模型进行评估和推理。该工作流支持 LoRA 和全量微调、超过 100B 参数的开放模型、训练前成本估算、运行 ETA 跟踪，以及向 Hugging Face Hub 导出模型。

    Train/Eval Metrics showing higher win rate for Adapted than Base Model, loss decreasing over time, and learning rate curve.

    ed to partner with Adaption to make Together Fine-Tuning available in Adaptive Data . Adaption is co-founded by Sara Hooker and Sudip Roy, both former leaders at Cohere and Google DeepMind veterans. Adaptive Data addresses the data challenges of modern model training by helping teams analyze dataset structure, adapt examples, evaluate quality, and export model-ready data. Adaption describes this set of capabilities as bringing data optimization techniques typically reserved for frontier labs to

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    #company#行业动态#数据/训练#部署/工程