英国 AI Security Institute 红队公开 Boundary Point Jailbreaking（BPJ），一种在完全黑盒、只能看到输入是否被拦截的条件下自动生成通用越狱前缀的方法。该方法结合课程学习与边界点搜索，对 Anthropic 的 Constitutional Classifiers 将有害问题平均得分从 0% 提升至 25.5%（50 次尝试最高 39.9%），成本约 330 美元、66 万次查询；对 OpenAI GPT-5 的输入分类器平均达 75.6%（最高 94.3%），成本约 210 美元、80 万次查询。Anthropic 与 OpenAI 已确认这是各自所知首个无需人工种子攻击即成功的全自动黑盒攻击，并已开发针对性缓解措施；AISI 建议防御方采用跨交互的批级流量监控而非单次交互防御。
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Mastra 博客 Foundations 专栏收录 43 篇文章，覆盖 AI 智能体基础主题：多智能体编排、LLM 可观测性、持久化智能体、Agent2Agent（A2A）协议、人在回路审批、存储系统与 JavaScript 智能体框架选型等。其中一篇介绍 Mastra 工具兼容层将 12 个 OpenAI、Anthropic 和 Google Gemini 模型的工具调用错误率从 15% 降至 3%。
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Sierra 发布 Personal Agent Protocol 草案（代号 Poppy），并公布新增 35 家设计伙伴，包括 OpenAI、Visa、Mastercard、PayPal、Target、Notion、Cloudflare、ElevenLabs 等。该协议定义发现、会话、登录、跨渠道统一会话和任务执行五个模块，基于 OAuth、JWT、HTTPS、OpenAPI 和 MCP 构建，商家可通过现有网站、API 或自有智能体与个人智能体协作。Sierra 称此前已与 Meta、Genesys、Shopify、Stripe、Walmart 等宣布该协议，现邀请更多公司阅读草案并参与设计。
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The Verge 报道称，OpenAI 在 DevDay 发布 AI 智能体 Dots 并承诺为前沿 AI 隐私设定新标准，同时暗讽 Meta 的 Muse 未能保护用户数据。但 Muse 此前也以隐私安全为卖点，上线后却出现零日漏洞、默认用用户数据训练模型等问题，Meta 自身仍可访问用户数据。Dots 目前仅面向每月 100 美元及以上的 ChatGPT 订阅档位开放，隐私争议较少，但用户仍可能不愿向 AI 智能体交出大量个人信息。
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微软在 Foundry 上线 Microsoft-Decision-1，该决策模型基于阿里 Qwen3.5-9B 后训练而成，而非采用合作伙伴 OpenAI 的模型，定价为每百万输入 token 0.042 美元、输出免费。微软称其已在内部四个团队测试，用于整理超 1 万条 Xbox 玩家反馈、为 Copilot 打分、事故现场拉取上下文等场景，并称在 Xbox 场景下比 GPT-6 Sol 快 14 倍以上。该模型仅支持文本、上限 32,768 token 并返回 JSON，不支持图像，微软尚未公布开放权重。
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OpenAI 为 Windows 版 Codex 引入基于 Microsoft Execution Containers（MXC）的新沙箱模式，可加快安装、强化网络限制并提供细粒度文件访问控制，需搭配兼容的 Windows 11 设备。MXC 方式不再需要专用 Windows 账号和本地防火墙规则，Codex CLI 0.162.0 及以上可用命令验证设备是否支持。同时，通过 ChatGPT 账号登录的所有用户可免费使用 Auto-review，其审批判断不消耗计划额度；Pro 用户还可试用 Composer predictions 预测下一条消息。
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作者梳理美国五大科技巨头的财报发现，Alphabet和亚马逊超85%的季度利润来自股权投资浮盈，表外长期采购与租约承诺合计约1.65万亿美元，已超过表内负债。2026年五巨头资本开支预计7692亿美元，而AI应用年收入约2000亿美元，存在约5倍缺口。作者对比中美定价后指出，OpenAI输出30美元/百万Token、DeepSeek仅0.18美元，价差达166倍，并判断最可能的终局是某个节点率先出问题后经交叉持股链式传导。
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TypeSafe 的 Jev 上线三周即实现超 1 亿美元 ARR、估值达 75 亿美元，Sequoia 称其首周就跨过 1 亿美元 ARR。同日多家厂商推出返回概率、选项或分数的“决策”模型：OpenAI Decisions API 基于 GPT-6 Luna、输入 $0.10/M tokens 且无输出费用，Perplexity pplx-decider-v1.1-27b 在 1,071 个案例上取得 94.5% 的 Decision Bench 准确率。Unsloth 发布免费 notebook，可在 8GB 显存上把 Qwen3.5-4B 训练成决策模型。
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Exponential View 作者 Nathan Warren 忘带笔记本电脑后，靠手机上的 ChatGPT 完成了一周工作，主要方式是语音对话而非盯着屏幕。他把这归功于 OpenAI 7 月发布的 GPT-Live，该功能允许用语音指挥智能体，体验类似钢铁侠里的 Jarvis。他称这次意外成了一场真实实验，想分享自己的配置和只用语音办公的发现。
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CNBC 完整视频 职业数学家们感到不安，因为 AI 现在能在他们之前发表原创成果。 NYU 数学教授 Tristan Buckmaster 在 CNBC 上说： "我仍然使用 Anthropic/OpenAI/Codex，但我不会把任何想法放进去。任何我认为是原创的东西。" 他谈的是 OpenAI 那次著名的 722 篇 AI 生成数学论文的发布。 也许是因为，开放问题的供给是无限的，但博士的时间表和 2 年博士后不是。
CNBC 完整视频 职业数学家们感到不安，因为 AI 现在能在他们之前发表原创成果。 NYU 数学教授 Tristan Buckmaster 在 CNBC 上说： "我仍然使用 Anthropic/OpenAI/Codex，但我不会把任何想法放进去。任何我认为是原创的东西。" 他谈的是 OpenAI 那次著名的 722 篇 AI 生成数学论文的发布。 也许是因为，开放问题的供给是无限的，但博士的时间表和 2 年博士后不是。
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OpenAI Developers 宣布，Codex 面向 Pro 用户推出 composer predictions 测试版，可根据对话内容和用户与它的交流方式建议下一条消息。Dominik Kundel 转发评论称这些预测很不错，但提醒它会模仿你的语气。
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OpenAI Developers 宣布为 Windows 上的 Codex 用户推出新的沙箱模式，基于微软的 Execution Containers（MXC），带来更快的设置、更强的网络管控和更细粒度的文件访问控制，需兼容的 Windows 11 设备。Alexander Embiricos 表示 Windows 上的 Codex 沙箱是用户反馈最多的领域之一，很高兴发布这一新沙箱。
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Amazon Bedrock 在 9 月新增多款前沿模型：OpenAI 的 GPT-6 Astra、Sol、Luna 系列正式可用，其中 GPT-6 Astra 支持最多 100 万输入 token，Ultrafast 档位推理速度最高提升 6 倍、达 300 tokens/秒；Claude Fable 5.1、Opus 5.5、Sonnet 5.5 上线，Sonnet 5.5 相比 Sonnet 5 每任务成本降低 30%、速度提升 30%；Moonshot AI 的 Kimi K3 以 2.8 万亿参数、100 万 token 上下文窗口和原生视觉能力开放。AgentCore 运行时降低冷启动延迟并改为按用量计费，Strands 开源 harness 在准确率持平主流 harness 的同时减少 28% token 消耗，Strands Decider 2B 决策模型可在本地约 115ms 内完成选项判断。
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AI 实验室每年需要 500 亿至 1000 亿美元的高收益债、私募信贷和杠杆贷款发行规模，而建设 AI 数据中心的公司大多信用评级极低甚至没有评级。仅 CoreWeave 一家，按 UBS 估算到 2030 年就需举债 1020 亿美元；超大规模厂商 2027 年预计发行 4000 亿美元债券，规模超过 1800 年代铁路泡沫按通胀折算后的约 2500 亿美元总投资。S&P Global 警告 OpenAI 是 Oracle 的关键信用风险，约占其 6380 亿美元 RPO 的一半。
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Arena.ai 推出 Arena Alignment Index，基于 27 个模型的 9 万多个真实智能体会话，衡量智能体在真实使用中的安全与对齐表现。该指数追踪三项信号：越权行动（UA）、错误归因（FA）和虚假完成（DC）。榜单显示 OpenAI 的 GPT-6.1-Sol 以 87.9 分居首，Anthropic 的 Claude-Opus-5.5 以 83.2 分次之，SpaceXAI 的 Grok-4.7 以 82.7 分第三；OpenAI 在三项信号上的观测率也最低，分别为 0.89%、1.98% 和 2.34%。Arena 表示越权行为少见但后果可能严重，错位风险随对话变长而上升，并称将陆续加入更多安全信号和模型。
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每场活动包含： - PixVerse 平台讲解 - OpenAI 现场演示 ChatGPT 如何连接日常工具，使用 PixVerse 插件生成创意简报和成片视频 - 社区创作者分享如何使用这两款工具 - 现场问答
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Sabi 完成 5000 万美元种子轮融资，用于打造一款把脑信号转为 AI 模型提示词的棒球帽。该帽子可容纳最多 10 万个 1 至 5 毫米的传感器，接入一个用 10 万小时标注神经记录训练的脑基础模型，Sabi 称其能在用户打字前预测接下来 3 至 4 次按键。Sabi 自研 EEG 芯片并由台积电代工，本轮由 Vinod Khosla 领投，Accel、DST Global、Initialized Capital 及前 OpenAI 产品负责人 Kevin Weil 参投，报道估值 6 亿美元。
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在芝加哥 Microsoft Ignite 上，LlamaIndex 宣布与微软多年合作已形成一套完整的端到端 RAG 与知识增强智能体技术栈，全部可在 Azure 上使用。该栈以 Azure OpenAI Service 为 LLM 基础，配合 Azure AI Embeddings 与 Azure AI Search 向量存储，并通过 Azure Doc Store、KV Store 和 Chat Store 支持增量加载与持久记忆。Azure Code Interpreter 等智能体工具及 AI App Template Gallery 中的 LlamaIndex 模板可加速应用落地。
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LlamaIndex 的 Agentic RAG 架构将约 100 篇文档拆分为子文档，每篇配一个具备嵌入向量搜索与摘要能力的文档智能体，再由顶层 meta-agent 做工具检索并用 Chain-of-Thought 回答用户问题，Rerank 端点按相关性排序返回结果。该实现需 OpenAI 和 Cohere API key，配套 Colab notebook 可运行，展示了多智能体编排与可扩展的自主智能体 RAG 方案。
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TensorZero 工程博客指出，仅比较每百万 token 价格会低估 LLM API 的真实成本，因为不同厂商的 tokenizer 会让同一输入产生不同 token 数。该团队用 OpenAI、Anthropic 和 Google 官方 token 计数 API 测试相同内容，发现工具定义类负载中 claude-opus-4-7 的成本是 gpt-5.4 的 5.3 倍，而两者标价仅相差 2 倍；Gemini 在文本和结构化数据上最便宜，但在工具定义上比 OpenAI 贵 46%。文章建议在真实场景中同时比较性能与成本，并提到其开源 LLM 网关可跨厂商追踪 token 用量与成本。
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