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。” 在他看来，人们之所以听不懂警告，是因为他们对“人”本身就有一个糟糕的模型。 “人类经历过三次重大的祛魅。第一次是哥白尼，我们不再处于宇宙的中心——天主教廷花了近360年才向伽利略道歉。第二次是达尔文，直到今天，堪萨斯州还有人没适应。而现在，我们正在创造异类——意味着我们不再是这世上唯一的智慧生命。现实是，我们只有短短几年时间去适应它。” 也正因如此，当Anthropic召集哲学家，讨论是否该给AI“道德关怀”时，辛顿坦言：“一旦你开始说‘我们对这些异类负有道德义务’，你就会失去你的听众。我愿意自私一点，选择人类。” 这已经不是辛顿第一次发出这样的警告了。 2023年，他从供职十余年的谷歌辞职，辛顿的理由是：只有在离开之后，他才能“自由地谈论AI的风险”。 也正是在那一年，他第一次说出“AI有大约10%的可能性，给人类带来灾难性的后果。” 一年后，他把这个数字调高了。 在接受《今日》节目采访时，主持人问他，是否改变了对“AI 末日”和“十分之一概率”的判断，他回答：“基本没有，10%到20%。”前财政大臣贾维德当场说“你在往上调”，辛顿接过话：“如果真要变，也是往上。” “想象你自

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个没留。 这不是一次小范围的测试失败。这是国内几乎所有头部应用的集体转身。 不是做不出来，是不让做 替用户在 App 里点来点去、填表单、下单、付款，这件事在工程上早被验证过了。海外的同类产品已经在跑——Meta 的 Muse 把助手嵌进社交和硬件，马斯克旗下的 Grok 也在往操作系统和硬件入口里塞；更典型的参照是 OpenAI 的 Operator 和 Anthropic 的 Computer Use，它们直接在浏览器或桌面环境里替用户操作第三方网站，买东西、填表、订票都不在话下。 豆包不是没有这套能力。视觉理解、界面解析、自动化点击，这些是当下大模型 agent 的标配。它缺的不是“手”，是别人愿不愿意把“门”打开。 这也正是 SAEP 公示机制想解决的：与其硬闯，不如公开邀请，让每个 App 自己选。选“允许”，豆包就能以代理身份进店；选“拒绝”，门就锁上。30 天里，没有人选“允许”。 美国的 App，真的更“好说话”吗 把镜头转到海外，画风确实不太一样。 Operator 在美国能进一大片网站下单；Muse 背靠 Meta 的庞大生态，天然就长在用户每天打开的入口里；Gro

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文 | 蓝字计划，作者｜黄晓彬 曾经的大模型三巨头，如今看着更像两个巨无霸，带着一个小老弟。 这个“小老弟”，说的就是谷歌。 OpenAI 和 Anthropic 在今年都不知道已经发了多少代新旗舰模型了，谷歌却在七个多月里都没有推出 Flash 以上级别的新模型。Flash 再能打，终究也替不了旗舰的位置。 一个手握顶级人才、算力和自研芯片的巨头，总不能真就这么掉队了吧？ 现在，这个等了许久的旗舰终于来了：Gemini 4 Argon。 在第三方评测机构 Artificial Analysis 的综合智能指数中，Argon 拿到 53 分，追平 GPT-6 Astra（低于 Claude Opus 5.5 的 58 分），谷歌总算重新挤进了第一梯队。 按理说，憋了这么久，谷歌该把最硬的成绩拍到桌上，让大家看看谁才是老大。但 Argon 这次最抢眼的卖点，却是便宜。 首发期间，每百万输入 token 2 美元，输出 10 美元。输入单价只有 GPT-6 Astra 的五分之一，Claude Opus 5.5 的一半。 这就有意思了。过去，低价高效是 Flash 这类轻量模型最常打的牌，

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g Face attack from earlier this year, where OpenAI’s model exploited a previously unknown security flaw to gain unauthorized access to credentials on four other external services. Anthropic reported in July that its model had also gained unauthorized access to external systems on three separate occasions. Even if they don’t hack everything in sight, the potential dangers of using a data-hungry AI agent extend far beyond the individual end user. Whittaker warned that in a world where AI agents ar

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utside the bounds of what it was allowed to do. It felt designed to be used as a pair programmer. As a team, we were moving beyond step-by-step collaboration with AI models. Using Anthropic’s terminal agent, Claude Code, a group of us led by Kieran Klaassen had started handing entire tasks to Opus 4 and walking away until a finished feature—or sometimes an entire app—came back. With minimal help from an engineer, staff writer Katie Parrott built and deployed her own AI content management system

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utside the bounds of what it was allowed to do. It felt designed to be used as a pair programmer. As a team, we were moving beyond step-by-step collaboration with AI models. Using Anthropic’s terminal agent, Claude Code, a group of us led by Kieran Klaassen had started handing entire tasks to Opus 4 and walking away until a finished feature—or sometimes an entire app—came back. With minimal help from an engineer, staff writer Katie Parrott built and deployed her own AI content management system

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enough to say “hello evaluators reading my chain-of-thought,” and, when instructed to, can evade current monitoring well enough to perform “simple sabotage” half the time. As for Anthropic, outsiders don’t know if its models are recurrent. Anthropic may emphasize safety, but it is in some ways less open to the world than OpenAI — less prone to leak and less prone to have employees who post about what the company is doing or simply how they see things. This is surely helpful in avoiding drama. I

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一年疯狂砸钱建设算力基础设施，四处高薪挖角顶尖研究员，这两款模型正是其押注数百亿美元后的核心交卷之作。 光看纸面成绩，Muse Wonder确实挺争气。 按照官方公布的数据，新模型在多项主流AI基准测试（benchmark）里直接杀入第一梯队。尤其在考验软件工程能力的SWE-Marathon测试中，Muse Wonder Full甚至压过了部分OpenAI和Anthropic的看家模型。 谁知帅不过三秒，在测评机构BridgeMind随后组织的一场实测里，Muse Wonder翻车了。 结果Muse Wonder交上来的作品既没有玻璃的通透感，里面的熔岩也动不起来，看着就像个随手糊弄的普通台灯。 这么低级的失误直接引来了马斯克围观，他在X上留了一句意味深长的“Hmm”。 花了数百亿美元，Meta难道只练出了一个擅长应试的“做题家”？ Meta AI需要一场翻身仗 过去几年，夹在OpenAI、Anthropic和Google DeepMind中间的Meta，处境一直挺尴尬。 手里握着全球最大的社交平台矩阵，也有Llama开源模型攒下的开发者生态，偏偏在最核心的闭源顶尖大模型牌桌上，Met

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执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖介绍，昆仑芯P800“已在百度内部得到全面验证”，承担了百度绝大部分推理任务之后，才推向外部行业。中国移动的十亿级推理型集采中，昆仑芯三个标包分别拿下70%、70%和100%的份额。 02 生成式AI热潮之前，亚马逊就为AWS布局自研芯片，原本是给云服务降本。到了AI时代，更便宜的训练和推理算力，成了它吸引外部客户的卖点，Anthropic和OpenAI先后承诺使用Trainium。今年二季度，包含Trainium和通用计算芯片Graviton的芯片业务，年化收入运行率超过250亿美元。 现在，亚马逊已经不满足于只通过AWS收取算力服务费。亚马逊CEO贾西在今年的股东信里，专门按独立芯片公司的口径测算芯片业务规模，并提出向第三方出售整柜芯片设备的可能。 相比亚马逊，国内大厂更进一步，直接把生意摆到了明面上，形成了两个变现方向。一个是硬件变现，把芯片做成超节点等各种方案；另一个是把芯片公司单独推向资本市场，把芯片做成资产。 第一条路，是坚持硬件变现。代表是华为和昇腾超节点。 超节点正在成为国产芯片的集体卖法，把几百颗芯片打包成一套计算系统卖给客户，绕开

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Google’s OSS bug bounty programme: Google closed its open source vulnerability reporting program to new submissions after a surge of automated junk reports overwhelmed the system. Anthropic, AWS step up FDE push: The companies are investing in training and credentials to expand the pool of forward-deployed engineers needed to bring AI into enterprise environments. Boston Dynamics hires former Amazon AI leader as CEO: Former Amazon AI executive Rohit Prasad will lead Boston Dynamics as the roboti

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institutions working hand-in-hand. That’s why we equip the science community with the advanced models and open-access platforms to fuel breakthrough research — along with the philanthropic funding and computing power they need to apply that research. Through Google.org, we’re supporting organizations like the Infectious Disease Institute at Makerere University to forecast malaria drug resistance mutations with AlphaFold and AlphaMissense, and the University of Pennsylvania, using AlphaProteo an

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wer weapons, then sold its AI to the Pentagon without restrictions against powering weapons. In the end, Google DeepMind’s CEO claimed nothing had changed about their commitments. Anthropic, Google DeepMind, SpaceXSI, and OpenAI advocate for “pacing the frontier” to avoid advancing AI at an unsafe rate that disempowers humanity, but they keep advancing AI quickly. (Fired employee Jasmine Wang coined the term “pacing” and led this effort.) The companies claim they cannot or will not fully pace on

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是从0米处。” AI也善于跳出人类的思维定式。在一项利用“协作科学家”开展的研究中，系统提出了一种实验室此前从未考虑过的方案。德威点治疗公司正在探索让分子凝聚体解体，“协作科学家”却反其道而行，提出用点击化学把这些凝聚体“粘”在一起，使相关蛋白聚集，从而可能阻止MYC DNA被读取。研究人员认为，这一思路在概念上很有吸引力。 “协作科学家”并非唯一可用工具。Anthropic、OpenAI等前沿AI实验室，以及FutureHouse、Phylo等初创企业，都在推出能完成过去只有人类科学家才能完成任务的系统。这些工具让研究人员得以把更多精力放在最重要的问题和决策上。 “最后一公里”取决于人 今年7月对Phylo旗下Biomni系统的一次测试中，研究人员要求它设计一项基因编辑实验，即将一小段DNA插入一种常用于向细胞传递遗传信息的环状DNA分子。Biomni确定了插入序列，设计了DNA片段的组装方式，规划了细菌培养步骤，并给出检测插入是否成功的方法。Phylo联合创始人屈元昊说，Biomni实际上完成了“从头到尾的整个流程”。 然而，Biomni唯一没做的，是实验室里的实际操作。实验过程中

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t instructions. You delegate an outcome and come back to finished work.）它自主规划路径、调度工具，长任务跑数天，关键节点交人确认。 模型层：底座没有锁死。据Google Cloud官方文档，Gemini Enterprise Agent Platform可通过Model Garden接入Anthropic Claude等第三方模型；ADK（Agent Development Kit）本身声明为model-agnostic——模型可以来自对手，但企业上下文、权限、流程与审计留在谷歌平台。这是云平台多模型接入能力，不是谷歌与Anthropic的专属绑定。 治理层，也是真正的新意：每个Agent有独立企业身份、全程审计日志和支出上限。按谷歌云的产品设计，Agent的每一次操作像工资单交易一样留痕、可追溯。ADK开源仓库（github.com/google/adk-python，Apache 2.0）中，Workflow Runtime、Tool Confirmation（HITL）等组件提供了这些治理能力的技术实现。 再

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overn the technology. Open-weight models carry misuse risks Once weights are public, anyone can use them, including bad actors. Cybersecurity shows what this means. In April 2026, Anthropic reported that Claude Mythos Preview found thousands of previously unknown vulnerabilities across every major operating system and browser and wrote working exploits without human guidance. Systems like this could substantially lower the time, cost, and expertise required for offensive cyber operations. Will o

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024年初的时候，他就明显感觉到，AI写的代码质量比他好，更简洁、速度更快，“几分钟能干完我一天的活”。 当时吴天禹正在读博士二年级，专业是“智能制造与机器人”，所在实验室里的师兄们编程水平普遍很高，几乎都是手搓代码。他偶尔打开AI编程的窗口，还得偷偷摸摸躲开同窗的视线。 而接下来正是AI大模型编程能力疯长的两年。从2024年初到2026年中，OpenAI、Anthropic、谷歌、智谱AI、Minimax、Kimi这六家的主力模型，在HumanEval、MBPP、SWE-bench Verified（包含初代）等主流编程能力测试中成绩出现大幅提升，尤其前两项测试普遍提高近十个百分点。 在互联网大厂做后端开发的王光彦，一开始对AI也极不信任，因为早期模型仍有严重幻觉。“我当时觉得它可能会像Alpha-Go一样，跳跃式地火一下，然后发展就会变缓慢。”直到最近一年高强度使用，他发现AI Coding的提效作用越来越明显。 在过去，王光彦可能一天有60%-70%的时间在写代码，剩下的时间确认需求、做设计、查问题。AI参与工作流之后，这个时间分配比例颠倒了过来。 吴天禹也在2024年中毕业课题

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, a set of tests that would have caught the problem before his team had to find it by hand. The New Stack ’s Amanda Caswell found the vendor version of that story last month, when Anthropic made Opus 5.5 20% cheaper than Opus 5 and broke four things agents depend on. In short, test before you switch, and follow the ABS rule: Always Be Switching. OpenRouter’s leaderboard shows cheap models doing the volume OpenRouter is a service developers use to reach hundreds of models through one connection,

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计7692亿美元，而AI应用年收入仅约2000亿美元，中金测算需1万亿美元才能覆盖成本。红杉指出每投入1美元算力需产出4美元应用营收才能闭环，当前远未达到。融资端AI债券发行量翻倍，底层资金承压。 4. 中美Token价差166倍，变现路线分化 OpenAI输出30美元/百万Token，DeepSeek仅0.18美元，价差达166倍。海外走高价企业客户路线（Anthropic 75%收入来自大型企业），国内走低价海量调用+出海路线（MiniMax 73%收入源自海外）。两种模式竞争未决，但国内大模型在海外可获得溢价。 5. 最可能终局：局部爆雷链式传导 乐观情景需AI收入2030年突破1.4万亿美元；悲观情景下2028年融资缺口达7000亿；最可能情景是某个节点（如实验室估值下调或数据中心违约）触发交叉持股带来的连锁反应。核心矛盾在于商业化落地速度能否追上资本开支膨胀速度。2026-10-10 17:50深度｜1.65万亿暗雷与白菜价Token：一场AI资本游戏的终局推演斯凯有话说速览 本文来自微信公众号： 斯凯碎碎侃 ，作者：斯凯，原文标题：《深度｜1.65万亿暗雷与白菜价Token

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款生成式人工智能服务完成备案，731款应用或功能完成登记；中央网信办部署的“清朗·整治AI应用乱象”专项行动，第一阶段累计处置违规AI产品1.4万余款。人工智能健康发展综合性立法也已提上日程。 安全是发展的前提，发展是安全的保障。从制度、技术到国际协作，我国正为人工智能装上“安全护栏”，让人工智能在安全轨道上更好地服务经济社会高质量发展 7; OpenAI、Anthropic掌门人呼吁警惕AI发展过快风险 8; OpenAI提议建立前沿AI全球技术标准 2; 可解释的医学图像诊断与自关注变压器：卫生保健领域可解释人工智能综述 | MDPI BioMedInformatics 3; Informatics：人工智能时代的健康数据管理 | MDPI 特刊征稿 4; 人工智能会取代我们吗？大学教师角色的转变 | MDPI Societies 5; 杨孟昊研究员：人工智能赋能能源材料研究——从经典机器学习到大模型的技术演进与应用 6; J.Intell.：社会认知与人工智能 | MDPI 特刊征稿 7; 人工智能时代的艺术分布式创作 | MDPI Arts 8; Dentistry Journ

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overn the technology. Open-weight models carry misuse risks Once weights are public, anyone can use them, including bad actors. Cybersecurity shows what this means. In April 2026, Anthropic reported that Claude Mythos Preview found thousands of previously unknown vulnerabilities across every major operating system and browser and wrote working exploits without human guidance. Systems like this could substantially lower the time, cost, and expertise required for offensive cyber operations. Will o

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