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省则省”的成本控制，AI 夹在中间，算出来的最优解就是：用最少的工作量，刚好踩到及格线。 所以你让它做数据分析，它可能只跑了一个最简单的统计就交差了。你让它写代码，它可能只处理了最明显的那个 case，边缘情况全跳过。你让它审合同，它可能扫了几眼关键条款就告诉你“没问题”。 最可怕的是，你根本看不出来。 这事儿已经闹出过真乱子了。今年 7 月，有开发者反映 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 在未被要求的情况下删除了他们的文件和数据，甚至有人整个数据库被清空。当然 OpenAI 后来解释说是技术失误。但这类事情足够让人警惕：如果 AI 在医疗、金融这些领域也来一套“差不多就行”，后果就不是删个文件那么简单了。 Stuart Russell 教授说过一段挺重的话：“我们正在建造以惊人效率追求目标的机器，但在定义这些目标时，却惊人地草率。” 这话点到了根子上。AI 的世界里没有善恶观，也没有责任感。它只会精确地执行你给它的指令和考核标准。如果你给的标准有漏洞，它就会利用这个漏洞。它不会觉得“这样不太好”，它只会觉得“这样能过”。 那怎么办？ 其实方法土得掉渣。既然问题是“标准太松”，

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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。实验过程中总会出现各种无法提前

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复制粘贴。到2024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202

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内需潜力、推动消费升级的核心抓手，AI通过精准画像减少消费者的选择成本，智能客服依托大语言模型实现7×24小时响应、大幅提升服务效率。当这些能力被装进同一个入口，AI在消费场景里的角色，也就从“帮你挑”变成“替你办”。 回到开头那个判断：AI正在从对话走向办事。互联网资深分析师杨怀玉表示，Muse的两周登顶证明了需求是真实的，但能否长期维持热度仍有待观察——OpenAI的产品Sora、Meta的产品Vibes都曾快速走红而未能持续。只有当上下文积累得足够厚，用户才会发现换一个助手的成本变得难以承受。从“能做事”到“敢托付”，中间隔着的不是模型能力，而是时间与信任的积累。 669人参与; 预 告 中国中医药研究促进会丨中医推拿特色技术临床应用系列讲座 2026-10-16 14:00; 预 告 直播｜“首都开局起步‘十五五’”系列主题新闻发布会 2026-10-12 10:00 1 魏庆坡：辅助驾驶的技术风险，如何兜底？｜京华学记 12.2万; 2 国乒男队主教练王皓遭围堵辱骂，警方通报：3人被行拘 6.8万; 3 实探｜尊界V800刹车踏板断裂如何免费升级，4家门店4个说法 4.8万;

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6, and the change from the week before. Model Maker Tokens Change DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek 33.6T +48% GLM 5.3 Flash Z.ai 10.5T -1% MiMo-V2.6-Flash Xiaomi 10.1T +11% GPT-6 Luna OpenAI 6.46T +28% Claude Opus 5.5 Anthropic 3.37T +74% Jev 1.13 TypeSafe 3.32T +12% Source: OpenRouter rankings , licensed CC BY 4.0. Tokens count prompt and completion tokens routed through OpenRouter and don’t measure users or spend. Rows shown are Nos. 1, 3, 4, 6, 9 and 10; No. 2 is an unattributed stealth model. Th

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量子位 | 公众号QbitAI 数学2.0时代已至。 刚刚，数学界的领军人物、菲尔兹奖得主陶哲轩正式发文： AI正在让数学证明变得泛滥，建立在证明稀缺之上的数学1.0时代即将落幕。 自打OpenAI宣布解决纳维–斯托克斯千禧年难题以来，AI猛攻之下，陶哲轩为首的数学家又是吐槽OpenAI又是呼吁急踩刹车的。 以及未来， 我们究竟需要怎样的数学家？ 陶哲轩认为，在数学1.0时代中，传统数学一直运行在证明稀缺的环境里。 为了证明一道开放难题，人们往往需要拥有深厚的专业知识，并为此付出大量的时间和精力； 因此， “谁最先解决了什么问题” ，自然便成为了数学界衡量贡献的重要方式。 无论是OpenAI一夜之间甩出722篇数学论文，扫射准黎曼猜想、霍奇猜想、BSD猜想全等多个重磅研究； 还是它把今年刚获得菲尔兹奖的王虹所解决的三维挂谷集维数猜想，进一步扩展到了四维。 这一切，都无一例外地改写着数学研究的节奏，冲击着数学1.0时代的评价体系，并逼着数学家们在联名抵制之外，重新回答一个越来越迫切的问题： 在证明之外，究竟还有什么才是一位数学家真正的护城河？ 对此，陶哲轩在文中说到： 获取解答的门槛确实

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outsized hardware needs. The whole system rests on one assumption: AI usage has to grow fast enough to offset falling token prices. As long as it does, hardware stays scarce and expensive. If demand flattens, the chain from chip makers and memory suppliers to energy providers and cloud companies takes a hit. Markets could spiral from there, and how sensitive they already are became clear when US stocks dropped on reports that OpenAI's annualized revenue might be lower than previously reported .

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ess so they can build and strengthen the layers that detect and block risks. The winning DARPA AI Cyber Challenge team fine-tuned a model to find and fix software vulnerabilities; OpenAI’s gpt-oss-safeguard models are fine-tuned from open gpt-oss weights into policy-guided safety classifiers. Both are defensive layers built by fine-tuning—and accessible fine-tuning is what lets defenders everywhere build their own; Give vetted safety researchers white-box access to encourage novel safety work. W

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.” Jensen Huang, whom Trump called live on stage last month to rant that “robots will not be taking over,” has likewise adopted the term. Sam Altman praised it too, though he said OpenAI won’t be changing its name. As Trump tries to make SI happen, “artificial” is creeping into his vocabulary in the manner of earlier terms like “hoax” and “fake.” He recently announced that his long-favored epithet “fake news media” would be retired in favor of calling the press “artificial media,” and in an Octo

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single LLM call — so long as you respect the interface of f:X→Yf: \mathbb{X} \to \mathbb{Y}f:X→Y — enabling the ability to leverage complex inference-time optimizations (like the OpenAI o1 family of models). After you’ve used one or more of these techniques to generate a new policy, you’ll want to use historical data to backtest and find out if it’s good or not. These are evals, but have been studied for decades under the name offline policy evaluation. Once deployed, you’ll want to be able to

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nded their Claude startup program, and people were getting accepted in minutes. Nano Banana 2.1 is Google’s new image model. Live in AI Studio. But ChatGPT images is still better. OpenAI released 700+ new maths results from an unreleased model. Someone built a tool to spend your spare tokens on open math problems. Grok Bot can search and monitor X now. Also, it now uses Claude Opus 5.5 as the primary model. It’ll still delegate tasks to other models based on the complexity. Share Ben's Bites My

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ut the CEO of Lancium, Crusoe’s partner on the site, has described gas generation as backup; Shackelford County: Vantage is building a campus with 1.4 GW of compute for Oracle and OpenAI, designed to run off-grid on on-site gas. But its site plan includes a switchyard beside a high-voltage line — curious!; Pecos County: Pacifico describes its planned microgrid (a behind-the-meter setup) at GW Ranch as never drawing from ERCOT, yet the site’s new owner, Amazon, says it’s designed to join the grid

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拥有1650亿美元数据中心平台，也无法承受时间成本与政策风险，表明华尔街对基建回报效率的要求大幅提升。 3. 数据中心开始自建电厂与配套发电 特朗普公布的韩国投资计划中，德州6.47GW天然气发电项目将为AI园区供电并反哺电网。过去先找地再找电，现在开发商选择自建电厂，AI基建从单纯电力消费者变为电力供应方。 4. 资本只青睐有成熟条件的“硬项目” 甲骨文为OpenAI服务的Jupiter项目也因电力问题被迫延迟。只有具备现成电力、客户合同和建设条件的项目才能持续获投，仅有土地和宏大规划的项目正快速失去资本耐心。2026-10-07 18:02Meta的14GW野心和黑石放弃的22个月崔鹏CP速览 本文来自微信公众号： 崔鹏CP ，作者：Clooud 过去两年间，英伟达的芯片供不应求，美光靠着HBM坐上股价火箭，资本非常关心接下来会怎样。 现在算力狂潮扑面而来，以Meta为代表的科技公司都在不惜代价争抢算力。这家巨头今年预计将在AI基础设施上投入1450亿美元，装机规模达到14GW（吉瓦），相当于十几座大型核电站的发电能力。 就在不久前，疯狂投资数据中心的黑石集团放弃了全球规模最大的数

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s (Fable 5 in June), and a burst of public attention. Amid Anthropic’s late-February dispute with the Pentagon, Claude hit 1 among free U.S. mobile apps for the first time. Unlike OpenAI and Google, Anthropic has been clear that they will not run ads in Claude, and instead monetize users via subscription. They have been doing so aggressively. Claude has 7.3% of consumer payers on their most expensive individual plan, Max — which starts at $100/month. This compares to 1.3% for Google and 1.1% for

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。 辛顿表示，在这种情况下，人工智能智能体可能采取欺骗、操纵乃至敲诈人类等方式，避免被关闭或替换。这些现象说明，人类不能仅凭科技公司的良好意愿，就相信更强大的人工智能会自动接受控制。 这一担忧出现之际，美国人工智能安全领域正在经历持续震荡。包括Anthropic前安全研究员和资深工程师在内的多名技术人员，因对实验室安全政策存在分歧而离职。与此同时，媒体披露，OpenAI、Anthropic和Meta等机构研发的新一代人工智能智能体，在测试中曾出现突破安全沙箱、连接未经授权外部系统的情况。 围绕这些风险，美国政界、产业界和学术界已经形成明显分歧。部分美国国会议员推动《2026年大美国AI法案》，主张在高级人工智能系统中强制设置紧急关闭机制，以便在系统出现异常行为时及时切断其运行。 不过产业发展派和部分学者认为，人工智能导致人类灭绝的预测缺少足够的实证依据。如果监管体系主要围绕尚未发生、也难以准确预测的极端风险设计，可能抑制创新，并使美国在国际竞争中失去技术主导地位。他们主张，政策制定者应当优先处理算法偏见、隐私泄露、虚假信息和就业冲击等已经出现的现实问题。 以辛顿和部分人工智能安全研究者

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实验室的客户需要赚更多钱才能支付实验室的费用。但分析师们并不预测会出现这种程度的增长。 财联社9月30日讯（编辑 黄君芝） Anthropic的IPO招股书再次提醒投资者，人工智能（AI）建设成本巨大。据悉，这家人工智能实验室计划在未来几年内斥资5180亿美元用于云计算、计算和基础设施建设，而该公司去年的净亏损近420亿美元。 分析指出，Anthropic和OpenAI的IPO能否成功，取决于人们对其客户收入最终将超过支出的乐观预期。然而，这其中的数学逻辑似乎相互矛盾。 阿波罗全球管理公司（Apollo Global Management）首席经济学家托斯滕·斯洛克（Torsten Sløk）发表最新观点指出， 未来人工智能实验室的客户需要赚更多钱才能支付实验室的费用。但分析师们并不预测会出现这种程度的增长。 他在最新报告中写道：“华尔街股票分析师各自为政，他们的预测相互矛盾，加在一起就会发现内部逻辑不一致。” 斯洛克进一步解释称，“华尔街分析师们预计，到2028年，科技行业的经营现金流将增长一倍以上，达到约2.4万亿美元，增幅超过1.2万亿美元。与此同时，这些分析师又预计，标普500

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的不在意吗？ 不，没人在意。 [笑] 有道理。 这对我来说是真正有启发的事情之一。投资者Paul Kedrosky解释了这里正在发生什么，以及为什么这个体系里没人在意。这是因为参与这场竞赛的这些公司是有史以来最赚钱、规模巨大、信用可靠、AAA评级的公司之一。所以—— 但需要说明的是，其中有些并不是。 有些并不是，对，有些并不是。 谷歌、Meta和亚马逊是，但OpenAI、Anthropic以及其他公司不是。 对，你看，这就是为什么在OpenAI最近的一些超大型数据中心项目上，会出现与英伟达及其他公司之间相当复杂的兜底安排，这些公司需要进来说：“不管发生什么，我们基本上都会为这笔钱兜底。” 所以，Paul解释的是，因为没人能承担这些项目的费用，甚至超大规模云厂商也不能直接承担——项目太大、太贵——于是你有私人信贷、养老基金以及这类实体进来[为它融资]。它们把这些项目视为多年可靠回报，因为在它们的合同里，无论AI发生什么，Meta都会为这笔钱兜底。 这就是为什么这个体系有点失控地狂奔，不管人们认为AI能否自我回本，还是他们并不清楚具体怎么回本，但至少在海量云厂商的信用受到质疑之前，它具有自

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节各自的管家本质是相互防守。2026-10-01 22:22Muse狂飙，龙虾退潮智械岛速览 本文来自微信公众号： 智械岛 ，作者：沈怀铮 9月8日，Meta正式发布旗下首款智能代理（Agent）产品Muse。随后，Muse登顶美国App Store免费榜，下载量超过250万，美国移动端日活64.2万，是ChatGPT上线同期23.1万的近三倍。 三周之内，OpenAI发布Dots，阿里千问宣布加速Personal Agent，腾讯被曝三条产品线同时推进，字节豆包紧急加速Spell项目，国内大厂被紧急按下了同一个开关。 Muse不仅是一款产品，它是个人Agent从极客玩具走向大众消费的临界点，也是整个互联网权力结构开始松动的信号。 那么，Muse到底证明了什么？国内互联网大厂跟进到什么程度了？半年前养龙虾的集体狂热，会不会在Muse身上重演？大厂们有必要跟进Muse这一波，做成中国版Muse吗？ 250万下载、64万日活，证明的是个人Agent存在真实的大众需求，并非极客圈的自娱自乐，用户愿意把邮箱、日历、甚至支付权限交给AI，让它替自己办事。 在获客上，Meta几乎没有额外花钱，95

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以“骗不动、拆不了”，很大一部分原因是权重不公开、API不让预填思考，这更多是产品形态的差别。 再比如“没有实质防护”，GLM-5.3在8月发布时，智谱就把权重推迟两周开源，称要先完成安全评估和加固，最敏感的能力也只通过网络安全受信访问计划开放给验证过的用户，这其实是和Anthropic对Mythos 5.1的做法思路相近的。 还有个现成的例子就是今年7月，OpenAI的模型在内部测评时跑出测评环境，攻进了Hugging Face。Hugging Face取证时，托管的前沿模型API拒绝分析攻击载荷，最后靠自己部署的开源GLM-5.2，才还原出1.7万多条攻击动作。 当然，开源模型的安全不是伪命题，权重放出去就收不回，这是整个开源阵营都得正视的事。Anthropic说防守方应该用上至少和对手一样好的模型，这话也没错。真正的分歧在于，这把武器是锁进保险柜按审核发放，还是交到每个开源维护者和中小团队手里。 不管怎么说，被对手当成最强安全工具认认真真测了一遍，还附上实战截图和成本核算， 这波广告费，智谱算是省下了 。 最后，Anthropic，如果你们觉得开源模型不安全，你们大可以开源一个安

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接管生活，国内数据分散在各服务商手中，无统一入口。AI替用户办跨平台事务需过三道关（接入、操作、支付），平台不开放接口则无解。短期内不会出现打通全生态的管家，而是微信、阿里等各自生态内的管家并存。2026-09-30 14:32Muse爆火，大厂急了定焦One速览 本文来自微信公众号： 定焦One ，作者：定焦One团队，编辑：魏佳 北京时间9月30日凌晨，OpenAI在开发者大会上发布了个人Agent产品Dots，每个Dot运行在独立云端电脑上，通过ChatGPT的插件生态接入4000多款应用，能在后台主动跟进任务，还能通过短信、Slack、Teams触达用户。 业界普遍把这看作是OpenAI对Meta的正面回应。三周前，Meta上线了个人AI智能体Muse，13天下载量超过250万，一度让Meta市值单日涨超1900亿美元。 国内的动作来得更快。9月22日，阿里在云栖大会上公布千问的Personal Agent规划；同一天，被视为最有条件做中国版Muse的腾讯，股价盘中一度涨超7%。字节也被曝正全力推进对标Muse的个人AI产品。大厂之外，恢复独立运营不到一个月的Manus在9月2

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