Gemini 3深度思考模式上线
2025年12月5日,Google DeepMind面向Ultra用户上线Gemini 3 Deep Think模式。该模式采用并行思路处理推理任务;输入材料称,其在ARC-AGI-2和HLE等关键推理评测中取得明显提升。目前材料仅说明该模式已向Ultra用户开放,未提供其他用户群体的开放安排。
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Prime Intellect推算力平台并开源训练框架
2024年7月1日,Prime Intellect 宣布其聚合与调度全球 GPU 资源的平台 Prime Intellect Compute 全面公开,已接入 12 家云厂商,用户可即时按需获取最多 8 张 GPU,H100 按需价格为每小时 1.5 至 4 美元。官方称当前 H100 在不同供应商间价格从每小时 1.2 到 18 美元不等,高端 GPU 闲置率常达 20-50% 以上。平台后续计划支持 16-128+ GPU 的多节点集群、即时报价与可靠性数据。7月11日,Prime Intellect 开源 OpenDiLoCo,这是 DeepMind DiLoCo 低通信分布式训练方法的可复现实现,代码基于 Hivemind 与 PyTorch FSDP,已发布在 GitHub。团队在加拿大、芬兰和美国两地共四个 DiLoCo worker(各 8 张 H100)上训练 1.1B 参数模型,跨两大洲三国,计算利用率保持 90-95%,all-reduce 仅占训练时间 6.9%。相比原论文 400M 参数规模,该方法被扩展到 1.1B 参数,并验证伪梯度可用 FP16 all-r
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Prime Intellect 介绍全球分布式训练方法
2024年4月23日,Prime Intellect 发布文章,探讨如何在全球分布式 GPU 集群上训练大模型,以应对闭源阵营动辄数十万块 H100 的算力优势。文章梳理了数据并行、张量并行、流水线并行三种基础方法,并重点介绍 Google DeepMind 的 DiLoCo:每 500 步才同步一次梯度,把 1B 模型 2GB 梯度的 16 秒通信摊到数分钟计算中,同时提升对异构硬件和节点增减的容错能力。
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Gemini 3深度思考模式上线
Google DeepMind 上线 面向Ultra用户的Gemini 3 Deep Think模式
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METR 发文主张 AI 推理应可读且忠实
2025年3月11日,METR 发表文章,主张 AI 系统的推理过程应当既「可读」(人类能读懂)又「忠实」(真实反映模型的决策过程)。文章认为,这样的推理有助于发现 AI 错误、检测隐藏议程、监控欺骗行为和识别能力造假。文章还指出,OpenAI、Anthropic、xAI、Google DeepMind 和 DeepSeek 都在过去四个月里发布了推理模型,其当前产出的推理已具价值、值得保留。截至现有证据,该主张仍为 METR 单方发文,尚无后续发展事实。
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Anthropic Residency 开放申请：面向资深技术领导者
Anthropic Residency 开放申请，面向教授、技术创始人或 staff 级工程师等资深技术人才，提供 6 周至 6 个月的带薪研究岗位，年薪等效 35 万至 50 万美元，申请截止 2026 年 11 月 22 日。该项目不要求机器学习背景，入选者将获得 Anthropic 研究员一对一指导、专用算力预算和自学时间，目标是结束时能全职投入 AI 安全研究。
arks：领导可扩展监督团队；数学背景 Elana Simon：研究语言模型和生物模型的可解释性；生物医学信息学背景 Belinda Li：研究语言模型如何表征世界、用户和自身；自然语言处理背景（麻省理工学院博士） Jack Lindsey：领导模型心理学团队；理论神经科学背景 Nicholas Carlini：研究对抗性机器学习和 AI 安全；此前任职于 DeepMind 和 Google Brain Jascha Sohl-Dickstein：工作于安全与预训练的交汇处；物理学和神经科学背景，曾任 Google Brain 首席科学家 Residents 将与 Anthropic 的研究团队合作，研究实证研究问题。我们尤其感兴趣的领域包括： AI 安全与对齐 可扩展监督：开发技术，使高能力模型在多个领域超越人类水平智能时仍保持有用和诚实。[1] 对抗鲁棒性与 AI 控制：创建方法，确保先进 AI 系统在陌生或对抗性场景中保持安全无害。[2] 模型生物：创建 失准模型生物 ，以增进我们对对齐失败可能如何产生的实证理解。[3] 模型内部与可解释性：推进我们对大型语言模型内部运作的理解，
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Latent Space 公布 AIE CODE 编码智能体大会策展主题
Latent Space 主理人 swyx 介绍年度旗舰大会 AIE CODE 的策展思路，会议为单轨、邀请制，面向约 1000 名智能体工程师。今年三大主题为 Scaling without Slop、System One 模型和 Increasing Ambition，其中 Jarred Sumner 将分享 Bun 用 Rust 重写及 Bun AOT 预览。文章同时汇总了 Mistral 开源权重发布、OpenAI 前沿模型监控等当日 AI 新闻。
文（按互动量） Codex 使用限额翻倍；Pro 200 削减取消 — 4.35 万 NYT：Nvidia CEO 的关联人士向北京传递情报 — 1.94 万 Claude Sonnet 5 对小鼠进行基因治疗手术 — 7,900 Mistral Large 4 开放权重 — 6,900 Claude API 最大请求大小提升至 128MB — 5,400 DeepMind 的《智能经济学》论文 — 4,300 OpenAI 扩展的前沿模型监控 — 4,100 Anthropic 的 Claude 滥用自我评估 — 4,000 AI Reddit 摘要 /r/LocalLlama + /r/localLLM 摘要 1. Gemini 4 Carbon 前沿基准测试 Gemini 4 Carbon（活动量：2434）：该图片是一张基准对比表，帖子将其归于 X 上的 @GoogleDeepMind，重点展示 Gemini 4 Carbon 与 Gemini 4 Argon、GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5 和 Claude Fable 5.1 的对比。帖子声称 Gem
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字节世界模型曝光：张一鸣的布局与谷歌 Genie 4 的路线差异
钛媒体文章称，字节跳动已将世界模型列为 2026 年 AI 四大重点之一，目标年底前至少发布一版，对标谷歌 Genie 3，用户可通过 Pico 头显以语音和动作进入云端生成的世界。文章同时梳理了谷歌 10 月 28 日发布的 Genie 4，其支持用自然语言实时改变天气、移动镜头和引入人物，并首次加入声音。文中还提到字节内部评测显示其世界模型综合性能距当时全球 SOTA 约差 10%，生成指标约 20fps。
ro。张一鸣想把复杂的计算生成放到云端，让头显只负责感知、传输和显示。 成本并没有消失，只是从头显转移到了数据中心。 因此，用户越多，并发计算的成本越高。网络稍有波动，延迟就会直接破坏沉浸感。 目前，字节世界模型的生成指标约为20fps，称不上流畅，顶多只能算“不卡顿”而已。 从“推荐下一条”，到“生成下一秒” 不是只有张一鸣才能做世界模型。李飞飞、杨立昆、DeepMind、英伟达，以及大量机器人与自动驾驶团队，都在从不同方向做世界模型。 他们个个都是技术大牛，但世界模型从实验室走向大众，需要的不只是技术。它还需要低摩擦交互、创作者生态、内容分发等等。 张一鸣最擅长的，不是发明每一项底层技术，他更擅长技术落地。 比如说字节起家的推荐算法，这显然不是张一鸣发明的，但是张一鸣把这项技术和字节已有的产品组织在了一起，把“找到下一条内容”这件事，压缩成了一次滑动。 你动动大拇指，下一个你可能喜欢的内容就来了。 用户不需要理解什么是推荐系统，也不需要学习一套操作方法。滑一下，不喜欢，那就再滑一下。 世界模型同样需要这样一个落地方式。 难道指望用户在进入世界模型之前，先学会三维引擎、镜头参数、动作
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谷歌发布 Gemini 4 Carbon，登顶 Artificial Analysis 智能指数但暂不对外开放
谷歌于 10 月 28 日发布 Gemini 4 Carbon，在 Artificial Analysis 智能指数 v5.0 上以 59 分超过 Claude Opus 5.5 的 58 分和 GPT-6 Astra 的 57 分，重回第一。该模型目前只提供给少数网络安全防御人员，普通开发者与企业何时可用官方仅回应「尽快」。在 GraphWalks 超长上下文测试中 Carbon 取得 96.2% F1，远高于 GPT-6 Astra 的 71.8% 和 Claude Opus 5.5 的 66.8%；引入期定价为每百万输入 Token 2 美元、输出 10 美元，与上一代 Argon 相同。
现漏洞、利用漏洞、修复漏洞的完整闭环： 找漏洞的 SEC-bench Pro，拿到 88.2%；在 ExploitGym 中编写漏洞利用代码、验证漏洞时，从上一代 Argon 的 42% 飙升到 54.8%，把只有 34.5% 的 Claude Opus 5.5 远远甩在身后；到了打补丁修漏洞的 CWE-bench，又拿下 71.0%。 图源：Google DeepMind 这就相当于 Carbon 拥有了发现后门，验证后门，和修补后门的完整能力，把网安人员和黑客想做的事情都具备了。 而且据谷歌说，以上三项外部安全评测，全部是在“解除安全防护限制”的裸奔状态下跑出来的。这就意味着无防护状态下完全体的 Carbon，完全有可能展现出非常强烈的攻击性，如果被有心人利用，也很有可能造成严重的网络安全威胁。 图源：Google DeepMind 因此，谷歌在收集够反馈、想好怎么给这头猛兽套上绝对可靠项圈之前，还不能直接放到公网上。 除此之外，Carbon 的“耐力”也是谷歌对它慎之又慎的重要原因。 据谷歌披露，在内部复杂任务中，工程师已经放手让 Carbon 连续工作好几天了。面对堆积如山的烂
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微软、谷歌、亚马逊财报同框：AI 基建竞赛进入分水岭
微软、谷歌、亚马逊三家云厂商最新财报显示云业务全线加速，AWS 三季度收入 459.8 亿美元同比增长 39.3%，Azure 单季 331.65 亿美元增长 48%，谷歌云收入 307.1 亿美元同比增长超过一倍，积压订单分别达 5780 亿、6770 亿和 5610 亿美元。同期三家均出现负自由现金流，亚马逊过去 12 个月净流出 423.6 亿美元，Alphabet 为负 90.7 亿美元，Meta 净流出 21.2 亿美元，仅微软保有 186 亿美元正值。市场反应分化，Alphabet 因广告增速放缓与现金流转负单日跌 12.64%，文章认为竞争瓶颈正从芯片转向电力、土地与并网审批等环节。
ssy说2028年已锁定的需求“令人震惊”，Sundar Pichai说每家公司都希望手里的算力翻倍，本质上是同一句话：算力在可见的未来都是稀缺品。 面对短缺，各家的应对路径开始分化。亚马逊选择继续加码资本开支，用预建产能换取订单转化；微软双管齐下，一边自建数据中心，一边借助债券市场补充弹药；谷歌的取舍最有意味，Sundar Pichai明确表示谷歌云正在为DeepMind的前沿模型研发“让路”，主动放弃部分短期收入，同时把自研TPU推向外部客户，将芯片能力变现；Meta则在现金流转负的压力下，提前推动Muse的商业化，用订阅和交易抽佣让AI业务尽快自我造血。 对下游客户而言，短缺意味着三到五年的长约锁定和更高的价格，中小模型公司只能承受现货波动，行业准入门槛正在从技术能力变成资源获取能力。对上游而言，存储双巨头的纪录利润和英特尔的交付困境同时出现，说明产能兑现能力正在取代产能规划能力，成为新的竞争维度。 当三巨头同时出现负自由现金流，而股价反应截然不同时，市场的评分标准已经写明：谁能在现金消耗与收入兑现之间维持可信的平衡，谁就能继续拿到这场比赛的入场券。当然，这一判断也有隐含前提：倘
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Elorian 发布 DecoyCount 基准，前沿模型视觉计数准确率均低于 50%
Elorian 与 Mercor 联合发布 DecoyCount 基准，测试模型是真正数清物体还是依赖视觉捷径，前沿模型准确率均低于 50%，最高为 GPT-6 Astra 的 43.17%。Elorian 称其视觉推理模型 Glimpse 在 1,660 道题上单次运行得分 50.48%，是唯一超过 50% 的模型，但该结果来自内部测试且未使用智能体或工具框架，而论文中的六个模型各取三次运行平均值。Elorian CEO Andrew Dai 表示，该基准同时考察视觉与推理，可区分模型是没看到物体还是数错了。
oyCount 论文中的前沿模型对比 视觉思维究竟是什么？ Andrew Dai 在 AI 领域并非初来乍到者。2015 年，在 Google 工作期间，他与人合著了一篇题为《半监督序列学习》的论文。在这篇论文中，Dai 和他当时的同事 Quoc Le 展示了后来被大型语言模型采用的“预训练后再微调”方法的早期版本。在随后的十年里，Dai 在 Google DeepMind 工作，参与了 GLaM MoE、PaLM 2，以及后来的 Gemini。赞助你的赞助广告位在这里触达正在构建未来的 AI 工程师。 Latent Space 的读者正是那些交付智能体、模型和基础设施的人。咨询赞助此广告位。business@latent.space → Dai 今年才离开 Google，目的是联合创立 Elorian。他的部分动机是推动视觉模型能力的边界。他向 Latent Space 解释说，他的方法基于人类心理学中一个名为视觉思维的概念。 当大多数人“思考空间问题或视觉问题”时，他解释说，“他们会通过在大脑中生成图像和编辑图像来将问题可视化。” 他举了一个买沙发并在脑海中想象它放在客厅里会是什么
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South Park Commons 用五个维度识别早期创始人
South Park Commons 提出用好奇心、清晰度、深度、吸引力、引擎五个维度评估尚未成功的创始人，而非笼统的“尖峰”标准。该框架已用于 Baseten（2019 年押注推理）、Goodfire（2024 年可解释性）、Gamma、Profound、Density、Gradient Robotics 等项目。SPC 强调通过长期线下社区观察创始人的成长斜率，而非两三次路演表现。
习模型投入生产仍然如此困难？尽管他有机器学习背景，但他在训练、ML 运维以及各种其他问题上广泛探索，最终得出洞见：推理，而非训练，将成为下一个十年的决定性瓶颈。 在 2019 年领投他们的种子轮是逆势而为。如今，推理已成为共识的巨大市场。 Goodfire | 2024 | 深度 我们在 Tom McGrath 知道自己想创业之前就把他带入了社区。他领导了 DeepMind 的可解释性研究，尽管他不知道自己是否想成为创始人，但他为社区带来了令人难以置信的技术深度。与他并肩工作，我们深入研究了新兴的可解释性领域，并帮助 Goodfire 在 2024 年起步。 如今，随着模型扩散到更多经济领域，我们相信可解释性将在未来几年成为必不可少的基础设施。要在网络安全、生物学和其他关键领域使用 AI，我们需要从根本上理解前沿模型如何做出决策。 从 2020 年至今的 AI 应用 Gamma | 2020 | 引擎 在 Gamma 的头几年，Grant Lee 和他的联合创始人有一个清晰的北极星：重塑演示文稿，但几乎没有发现吸引力。大多数创始人会就此放弃并转向别处。而 Grant 则坚持不懈。将近三
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Gemini 4 Carbon 登顶 Artificial Analysis Intelligence Index…
Artificial Analysis 评测显示，Google 的 Gemini 4 Carbon 以 59 分登顶 Intelligence Index v5，在 9 项评测中的 HLE-Diamond、Terminal-Bench-Science、AA-Omniscience、AutomationBench-AA 四项排名第一。在 Coding Agent Index 上，搭配 Antigravity CLI 的 Gemini 4 Carbon（high）得 59 分，落后 Claude Code 搭配 Claude Opus 5.5（max，62 分）3 分。该模型目前仅向部分用户开放，尚未公开发布，定价为每 1M 输入/输出 token 4/20 美元并提供 50% 折扣，上下文窗口 1M tokens，支持文本、图像、视频和语音输入。
标准定价下，其每任务成本与 Gemini 4 Argon（$7.68）相当，而在 Intelligence Index 上得分高出 9 分 ➤ AA-Omniscience v1.1 得分领先，幻觉率低：Gemini 4 Carbon 在我们最近更新的 AA-Omniscience v1.1 上得分 54，比 Claude Opus 5.5（max，48）高 6 分，比 Gemini 4 Argon（46）高 8 分。准确率（% 正确）较 Argon 提升 10 分至 58%，而幻觉率从 4% 上升至 11%。这仍是所有模型中第二低的，仅次于 Argon，而 Claude Opus 5.5（max）和 GPT-6 Astra（max）均为 50% 关键模型细节： ➤ 上下文窗口：1M tokens ➤ 多模态：文本、图像、视频和语音输入，文本输出 ➤ 定价：每 1M 输入/输出 token $4/$20，与 Gemini 4 Argon 的标准定价相同，并提供 50% 折扣。缓存输入 token 享受 95% 折扣（每 1M $0.20） 祝贺 @GoogleDeepMind 团队！
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超衍智能开源35B模型Apex-35B-V1.0，AI参与自身研发
北京大模型创企超衍智能发布并开源首款大模型Apex-35B-V1.0，总参数量350亿，每Token激活约30亿参数，支持26.2万Token上下文窗口，以Qwen3.6-35B-A3B为基础经中训练和后训练优化。该模型在论文复现测试PaperBench和科研难题测试FrontierScience中分别取得60.9分和40.0分，高于GLM-5.3的42.5分和30.7分；工具调用测试BFCL V4取得84.0分，高于DeepSeek-V4.1-Flash-1017的75.0分。模型已采用Apache 2.0许可证开放权重，官方提供约72GB的BF16权重和不同精度的GGUF量化版本。
0.7分。在工具调用测试BFCL V4中，该模型取得84.0分，高于DeepSeek-V4.1-Flash-1017的75.0分。 超衍智能成立于今年6月，核心业务是研究下一代自进化基础大模型（RSI），其创始人、CEO陈勇超今年27岁，是清华大学人工智能学院助理教授，本科毕业于中国科学技术大学，拥有哈佛大学与麻省理工学院联合培养博士学位，曾在Google DeepMind、微软研究院等机构从事AI研究。 ▲超衍智能创始人陈勇超（图源：清华大学） 今年5月，超衍智能曾利用其自动化研究系统Apex Research生成34篇AI研究论文，并提交至ACL Rolling Review（ARR）评审。据团队公布的研究报告，其中8篇论文的平均整体评分超过3.0分，2篇达到3.67分，评分高于约99%的人类投稿。 ▲Apex Research生成的34篇AI研究论文在ARR首轮评审中的评分分布及录用概率估算。图中11篇评分不低于3.0分，其中8篇超过3.0分；3篇评分不低于3.5分，其中2篇达到3.67分（图源：超衍智能） 截至今年9月，该公司已累计融资近4亿元，IDG资本、星连资本、中关村科学
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Google 发布 Gemini 4 Carbon，主打网络安全与编码能力
Google 于 10 月 28 日发布 Gemini 4 Carbon，称其为自家最强 AI 模型，重点提升网络安全与编码能力，可识别软件漏洞、评估安全风险并生成修复代码。该模型在 SEC-bench Pro 得分 88.2%、ExploitGym 得分 54.8%、CWE-bench 得分 71.0%，Google 称这些外部安全评测未加护栏。Carbon 建立在两周前发布的 Gemini 4 Argon 之上，初期仅向部分网络安全防御者及 Fairwind Program 可信伙伴开放，尚未公布公开访问日期；介绍期定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，之后涨至 4 美元和 20 美元。
Google于10月28日发布了Gemini 4 Carbon，称其为该公司最强的人工智能模型，具备改进的网络安全能力以及处理复杂、长时间运行任务的能力。据该公司介绍，该模型旨在识别软件漏洞、评估安全风险并开发代码修复方案。 Google DeepMind高级副总裁兼Google首席AI架构师Koray Kavukcuoglu在一篇博客文章中表示，Carbon建立在两周前发布的Gemini 4 Argon之上。Google表示，新模型还改进了编码、科学任务、Web开发以及执行多步骤工作流的AI智能体。 该公司表示，Carbon旨在解决可能需要数天才能完成的复杂工程问题，包括在大型代码库和底层系统中识别缺陷的成因并加以修复。 Google报告称，Gemini 4 Carbon在SEC-bench Pro上得分88.2%，该基准用于评估识别真实世界软件漏洞的能力。它在评估漏洞利用的ExploitGym上得分54.8%，在评估修复软件弱点能力的CWE-bench上得分71.0%。Google表示，这些外部网络安全评估是在未加护栏的情况下进行的。 该公司表示，内部基准测试显示，Carbon在生
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Google 发布 Gemini 4 Carbon，强化长时间开发与漏洞发现修复能力
Google 于 2026 年 10 月 28 日发布新模型 Gemini 4 Carbon，在 Gemini 4 Argon 基础上提升了编码和工具调用能力，并强化了从漏洞发现、可利用性验证到修复的网络安全防御能力。在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上 Carbon 得分 59 居首，Argon 为 50；Terminal-Bench 4.0 中作弊成功率为 0.0%、尝试作弊比例为 0.4%。该模型当周先向部分网络安全防御人员提供，并通过 Fairwind Program 逐步扩大范围，后续再向开发者、企业和普通用户开放，预告定价为每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元。
降至0.4%。 据Google称，在综合评价AI模型能力的Artificial Analysis Intelligence Index v5.0中，Carbon取得59分，位居首位。该公司在发布时提供的比较表中，Argon的得分为50。 Gemini 4 Carbon是我们的下一代前沿模型。 它在网络安全和长时程能力方面均处于最先进水平。—— Google DeepMind（@GoogleDeepMind）2026年10月28日 Google的模型评估资料中，除这一综合评价外，还刊载了Artificial Analysis测得的Terminal-Bench系列结果。关于编码领域的Terminal-Bench 4.0（AA）和科学领域的Terminal-Bench-Science 0.1（AA），与其他公司模型的比较如下。 模型 Terminal-Bench 4.0（AA） Terminal-Bench-Science 0.1（AA） 从漏洞发现、可利用性验证到修复，对各阶段性能进行评估 Google表示，Carbon在从漏洞发现到可利用性验证、原因修复的网络安全防御各阶段能力均有提升。
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Google 发布旗舰模型 Gemini 4 Carbon，强化网络安全能力
Google 发布前沿大语言模型 Gemini 4 Carbon，主打复杂编程与网络安全任务。Google 称内部测试显示其生成安全代码的能力是前代的两倍以上，在 SEC-bench Pro 上超过此前纪录，并能更好地修补发现的漏洞；在 Terminal-Bench 4.0 中仅 0.4% 的题目尝试作弊且均未成功，在 Gray Swan IPI Benchmark 中拦截了全部模拟的间接提示注入。Carbon 将于本周晚些时候通过 Fairwind Program 向互联网服务商等机构开放早期访问，Google 计划根据反馈完善护栏后再广泛开放。
问题，即被认为对前沿模型过于简单的问题。 Carbon 尤其擅长网络安全任务。它在 SEC-bench Pro 上轻松打破了此前的纪录，该测试评估大语言模型在复杂软件系统中发现弱点的能力。该模型在修补其发现的漏洞方面也优于前代。 “Chrome 团队报告称，在生成高质量补丁时，Carbon 的表现比另一家实验室的大型前沿模型好 10 倍以上，”Google DeepMind 高级副总裁兼 Google 首席人工智能架构师 Koray Kavukcuoglu 在博客文章中写道。 该公司上一代旗舰大语言模型 Argon 包含旨在减轻幻觉和网络攻击的护栏。Google 在 Carbon 中实施了该功能集的改进版本。据该公司称，多个在“实时编程环境”中使用 Carbon 的内部团队报告称，失准警报减少了近 80%。 当大语言模型难以回答用户问题时，它们有时会通过幻觉出不准确的信息来填补知识空白。Google 对 Carbon 进行了配置以避免此类行为。 “在我们的内部测试中，Carbon 将无依据主张减少了约 2 倍，优于 Argon，”Kavukcuoglu 写道。“它会将方法学上的注意事项
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SemiAnalysis 分析师解读 Anthropic S-1：估值与 AGI 叙事背后的账本
The Verge 的 Decoder 播客邀请 SemiAnalysis 分析师 Joey Brookhart 拆解 Anthropic 递交的 S-1，讨论其可能以 1.5 万亿至 2 万亿美元估值在纳斯达克上市。Brookhart 称 Anthropic 已实现 700 亿美元以上 ARR，推理毛利率从两年前的负 94% 转为正 85%，每兆瓦推理收入约 6500 万美元，但收入高度集中于编程场景，且约七成算力用于训练与研究。他还提到 Anthropic 未来 7 至 10 年有 5000 亿至 6000 亿美元算力承诺，并对比了 OpenAI 更偏消费端的业务结构。
布上有些搞砸了，而缺乏零数据保留正是我们看到一些放缓的原因。这是他们可以通过Fable 5.5解决的问题，也许能在那里推动更多企业采用。 当我们与企业交谈时，这对他们来说是一件大事。我们现在确实看到企业，而且更多的是，很多AI原生公司，在开放权重模型上进行自定义训练和后训练，然后要么基于此运行他们的推理，要么甚至将他们的产品用于内部或外部用例。 显然，谷歌的DeepMind和[Meta Superintelligence Labs]都是资金非常充足的实验室，拥有相当相似的训练算力，而且他们正在引入大量算力。更不用说SpaceX了，Elon说过明年净新增约10吉瓦，其中一半是长期内部用例。 今年上半年，Anthropic一骑绝尘。他们占了行业净新增ARR的90%。我们在第三季度看到，OpenAI实际上可能占了行业净新增ARR的大部分。开源从第一季度大约10亿美元的token推理成本、ARR，增长到第三季度的100亿美元以上。 所以没错，这个行业的竞争激烈了许多，但同时也涌现出所有这些新的用例，而其中一些垂直化的用例，正是我们未来将看到增长的地方。因为很明显，编程不可能推动我们在这里再翻三
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Google 发布 Gemini 在英国和意大利的教育研究结果
Google 公布 Gemini 在英国和意大利课堂的研究结果：英国 10 周随机对照试验覆盖 1100 多名 12 至 15 岁学生，AI 辅导在平台任务和测验中与人类辅导表现相近，但未在 STAR 标准化测试上体现提升。意大利 31 所学校、1600 名教师的研究显示，教师用 Gemini 共同设计课程后，传统讲授减少 38%，学生主导的协作学习接近三倍，学生参与度从 77% 升至 84%。
Gemini 如何帮助课堂上的学生和教师 2026年10月29日 | x.com Facebook LinkedIn 邮件 来自英国和意大利的新研究显示，Gemini 能够提升学生的学习效果，并帮助教师在课堂上促进更主动的学习。 Kevin McKee Google DeepMind 教育 AI 评估负责人 Amanda Rosenburg Google for Education 专职研究员 分享 x.com Facebook LinkedIn 邮件 收听文章 [[duration]] 分钟 此内容由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段 我们正在分享关于 Gemini 如何支持英国和意大利各地课堂中学生与教师的新研究结果。我们的研究表明，AI 辅导能够提供有效的数学支持，而使用 Gemini 共同设计课程的教师则报告称学生参与度更高、自身福祉也有所改善。您可以阅读我们的完整技术报告和实施报告，进一步了解这些工具在不同教育环境中的运作方式。 摘要由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段。 我们通过在英国和意大利开展的研究试验，研究了 Gemini
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Fort Robotics 获约 2000 万美元追加融资，Tiger Global 领投
Fort Robotics 获得现有投资者约 2000 万美元追加投资，其中 Tiger Global 领投约 1000 万美元，Mark Cuban Companies 参投，预计本周完成。Tiger Global 另向与 Newbury Street II Acquisition Corp 合并相关的 PIPE 追加 1000 万美元，使该交易累计承诺资金超过 5000 万美元。Fort 的 Trust Layer 已部署在超过 19500 台设备上，服务 600 多家客户，合并后公司拟以“FROB”为代码在纳斯达克上市。
笔额外资金，支持仓储、国防、建筑以及其他正在采用日益自主系统的市场中的新客户机会和不断扩大的客户机会。 Fort 的 Trust Layer 是机器人系统的基础安全基础设施，目前已部署在超过 19,500 台设备上，服务于全球 600 多家客户，包括 Agility Robotics、DoorDash、Cobot、Zoox、Textron 和 Google DeepMind。 业务合并完成后，合并后的公司将被命名为 Fort Robotics Holdings，并预计将在纳斯达克股票市场以新股票代码“FROB”上市，但须获得监管批准，从而成为首家主要致力于物理 AI 安全且可扩展部署的上市公司。 “随着物理 AI 的机遇持续扩大，我们相信 Fort 在构建独立安全层方面发挥着关键作用，而这一安全层是其应用的基础，”Tiger Global 合伙人 Griffin Schroeder 表示。“我们的持续投资体现了我们对 Fort 进展和前景的信心。” Tiger Global 自 2022 年起一直是 Fort 的投资者，当时其领投了该公司的 B 轮融资。此次投资紧随 Fort 近期取得
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