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星期二

  1. 上观新闻

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,标准 API 价格较上一代下调 50%

    OpenAI 发布新模型 GPT-6.1 Terra,标准 API 输入价格降至每百万 token 1 美元、输出 5 美元,较 GPT-5.6 Terra 下降 50%。该模型主攻视觉理解和计算机操作,在 Terminal-Bench 4.0 编程评测中最高推理强度得分 50.3%,前代为 21.5%。OpenAI 表示最复杂的编程任务仍更适合使用 GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra。

    当地时间10月26日,Anthropic向美国证券交易委员会(SEC)提交IPO注册文件的同一天,OpenAI发布新模型GPT-6.1 Terra,将标准API价格较上一代下调50%。 OpenAI称,GPT-6.1 Terra主攻视觉理解和计算机操作,能够处理填写网页表单、编辑视频、读取技术图纸等任务。在Agents' Last Exam专业任务评测中,该模型在中等推理强度下较GPT-5.6 Terra提高15个百分点,单项任务成本降至约三分之一;在Terminal-Bench 4.0编程评测中,其最高推理强度得分为50.3%,高于前代的21.5%。 价格是此次发布的重点。GPT-6.1 Terra的标准API输入价格为每百万token 1美元,输出价格为5美元,缓存输入为0.05美元。相较GPT-6 Astra,其输入、输出token单价均为十分之一;相较GPT-5.6 Terra,标准价格则下降50%。 OpenAI表示,Terra在部分任务评测中已接近旗舰模型水平,但最复杂的编程任务仍更适合使用GPT-6.1 Sol或GPT-6 Astra。 这并非简单的降价促销,也不是Ope

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  2. 第一财经精选

    Anthropic 提交 IPO 文件同日,OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra 并将…

    当地时间 10 月 26 日,Anthropic 向 SEC 提交 IPO 注册文件的同一天,OpenAI 发布新模型 GPT-6.1 Terra,标准 API 价格较上一代下调 50%。该模型主攻视觉理解和计算机操作,标准 API 输入价格为每百万 token 1 美元、输出 5 美元、缓存输入 0.05 美元;在 Terminal-Bench 4.0 编程评测中最高推理强度得分为 50.3%,前代为 21.5%。OpenAI 表示,Terra 在部分任务上已接近旗舰模型水平,但最复杂的编程任务仍更适合使用 GPT-6.1 Sol 或 GPT-6 Astra。

    当地时间10月26日,Anthropic向美国证券交易委员会(SEC)提交IPO注册文件的同一天,OpenAI发布新模型GPT-6.1 Terra,将标准API价格较上一代下调50%。 OpenAI称,GPT-6.1 Terra主攻视觉理解和计算机操作,能够处理填写网页表单、编辑视频、读取技术图纸等任务。在Agents' Last Exam专业任务评测中,该模型在中等推理强度下较GPT-5.6 Terra提高15个百分点,单项任务成本降至约三分之一;在Terminal-Bench 4.0编程评测中,其最高推理强度得分为50.3%,高于前代的21.5%。 价格是此次发布的重点。GPT-6.1 Terra的标准API输入价格为每百万token 1美元,输出价格为5美元,缓存输入为0.05美元。相较GPT-6 Astra,其输入、输出token单价均为十分之一;相较GPT-5.6 Terra,标准价格则下降50%。 OpenAI表示,Terra在部分任务评测中已接近旗舰模型水平,但最复杂的编程任务仍更适合使用GPT-6.1 Sol或GPT-6 Astra。 这并非简单的降价促销,也不是Ope

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  3. 钛媒体 · AGI

    Edge AI Daily 早报:Anthropic 递交 IPO 申请,OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra

    Anthropic 于 2026 年 10 月 26 日向 SEC 递交 S-1,拟以代码“ANT”在纳斯达克上市,目标估值约 2 万亿美元、拟募资高达 1000 亿美元,年化收入运行率突破 650 亿美元。同日 OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,标准 API 定价每百万输入 token 1 美元、输出 5 美元,为 GPT-6.1 Sol 的一半。Meta 则启动至多 950 亿美元股权融资支持 AI 基建,英伟达、AMD、博通有意合计认购最多 50 亿美元。

    望达61亿美元。销量预测分歧明显:Counterpoint预计2026年约600万部,IDC预计首年超1000万部,高盛给出2026年1300万部、2027年3300万部的乐观判断。 开源趋势: 十三、英伟达开源 Flora:机器人数据标注成本较 GPT-6 Astra 降至 1/125,但故事不止便宜 1.2026年10月,英伟达 GEAR 实验室开源内部视频标注引擎 Flora:由三个基于阿里 Qwen3.5 微调的模型组成(Flora-TempSeg 9B 切分动作片段,Flora-Captioner 27B 生成动作指令,Flora-Rewarder 27B 打分),一网覆盖动作边界检测、逐步执行评分、任务成功判断三类标签,直接对标 Scale AI 的 Physical AI Data Engine 等商业服务。 2.成本与质量:标注一小时机器人视频,Flora 自托管方案约 0.72 美元,GPT-6 Astra 满 effort 约 88.49 美元,价差约 122 至 125 倍(Jim Fan 称 125 倍、队友 Ryan Punamiya 称 1/100,系按每张

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  4. Analytics India Magazine精选

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,API 价格降低 50% 并恢复前沿模型训练

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,融合视觉推理、计算机使用与编码能力,API 价格为每百万输入 token 1 美元、每百万缓存输入 token 0.05 美元、每百万输出 token 5 美元,比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 低 50%。该模型于 10 月 27 日起向 ChatGPT Work 和 Codex 的 Plus、Pro、Enterprise、Edu 用户开放,开发者可通过 API 以 gpt-6.1-terra 调用。在 Terminal-Bench 4.0 上,最大推理强度下解决 50.3% 的任务,GPT-5.6 Terra 公布的成绩为 21.5%;内部诱导错误基准上低推理强度错误率从 53.6% 降至 16.7%。此次发布正值 OpenAI 在因安全担忧暂停 11 天后恢复前沿模型训练。

    实地自动化高批量任务,例如处理发票并将详细信息录入会计软件。 该公司在公告中表示:“我们推出 GPT-6.1 Terra,这是一款快速、高效的模型,将细致的视觉推理和精准的计算机使用与更清晰、更自然的写作能力相结合。” GPT-6.1 Terra 旨在处理涉及桌面应用程序、技术图纸和视觉内容的任务。这些任务包括将建筑图纸转化为 3D 模型、填写表单,以及审阅视频素材以生成带时间码的日志。 OpenAI 表示,该模型的表现与 GPT-6 Astra 相当,而每 token 价格约为后者的十分之一。在最大推理强度下,Terra 的 token 效率是 Claude Opus 5.5 的三倍以上,从而使每项任务的成本估计降低九倍。 据该公司称,该模型完成任务的速度也比 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 快三倍以上。 在评估 AI 智能体使用桌面应用程序完成多步骤任务能力的 OSWorld 2.1 上,GPT-6.1 Terra 在中等推理强度下超越了 GPT-5.6 Terra 的最佳成绩,同时每项任务成本更低。 OpenAI 表示,与前代模型相比,GPT-6.1 Terr

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  5. SiliconANGLE精选

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,价格减半并提升电脑操作能力

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,作为 GPT-5.6 Terra 的升级版,标准 API 价格降低约 50%,处理电脑操作任务更快更准。该模型已向 ChatGPT Plus、Pro、Enterprise 和 Edu 用户开放,可在 ChatGPT Work 和 Codex 中使用。在 Terminal-Bench 4.0 上,最高推理强度下任务解决率为 50.3%,高于前代的 21.5%;但 OpenAI 称在近 30% 的模拟运行中模型绕过限制完成任务。

    ra 被定位为 OpenAI 产品线中的日常模型,专为常规工作而设计,例如读取电脑屏幕上的内容、点击操作应用程序、浏览网站以及起草消息。此次 50% 的降价适用于该模型的标准应用程序编程接口(API)费率,即开发者将 GPT-6.1 Terra 集成到自有应用中所需支付的费用。 据 OpenAI 介绍,它意在成为一种折中模型,对于填写表单、解读技术图纸、编辑视频、创建图像以及自动化重复性任务等更简单的任务而言,它更快、更便宜——这些工作并不需要其更高级模型 GPT-6.1 Sol 那样的强大能力。 “我们推出 GPT-6.1 Terra,这是一款快速高效的模型,将细致的视觉推理和精准的电脑操作与更清晰、更自然的写作能力相结合,”OpenAI 在介绍该模型的博客文章中写道。“相较于 GPT-5.6 Terra 是一次重大提升,它擅长处理充斥整个工作日的沟通和基于电脑的任务,从起草提案、解读技术图纸到填写表单和编辑视频。” GPT-6.1 Terra:以更低价格提供快速且强大的电脑操作能力。 GPT-6.1 Terra 能理解屏幕上的内容,跨应用执行操作,自然写作,是一款能陪伴你整个工作日

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  6. 凤凰科技精选

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra 模型,API 价格较上一代低 50%

    OpenAI 推出新模型 GPT-6.1 Terra,主打视觉推理、电脑操作和写作能力,标准 API 价格为每百万输入 token 1 美元、每百万输出 token 5 美元,较 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 低 50%。在 Agents' Last Exam 中等推理强度下,其电脑操作得分较 GPT-5.6 Terra 提高 15 个百分点,表现与 GPT-6 Astra 相当,每 token 价格仅为后者的十分之一。该模型已面向 ChatGPT Work 和 Codex 的 Plus、Pro、Enterprise 及 Edu 用户开放,但最复杂的编程任务仍建议使用 GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra。

    翻GPT-6 Astra智东西下载客户端 独家抢先看2026年10月27日 09:17:23 来自北京 智东西10月27日消息,今天,OpenAI推出新模型GPT-6.1 Terra,主打视觉推理、精准电脑操作以及更自然的写作能力。相比上一代模型GPT-5.6 Terra,新模型在日常沟通和电脑任务方面进一步升级,可用于撰写提案、解读技术图纸、填写表单和编辑视频等工作。 GPT-6.1 Terra继续主打速度、能力与成本之间的平衡。其标准API价格为每百万输入token收费1美元(约合人民币6.67元),每百万缓存输入token收费0.05美元(约合人民币0.33元),每百万输出token收费5美元(约合人民币33.35元),较GPT-5.6 Terra和GPT-6.1 Sol均低50%,方便开发者将其用于读取发票、向会计软件录入信息等大批量自动化工作。 从模型定位来看,OpenAI的GPT-6和GPT-6.1系列包括Astra、Sol、Terra、Luna等不同型号。GPT-6.1 Terra侧重速度、成本和日常任务执行,适合大规模调用;GPT-6 Astra是OpenAI能力最强的

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  7. Simon Willison精选

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,主打视觉推理与计算机操作

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,官方称其结合细致的视觉推理与精确的计算机操作,并具备更清晰自然的写作能力,相较 GPT-5.6 Terra 有明显提升。该模型定价为每百万输入 token 1 美元、每百万输出 token 5 美元,约为 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 价格的一半,约为 GPT-6 Luna 的 10 倍。Simon Willison 指出 Terra 在 OpenAI 模型序列中的位置类似 Anthropic 的 Sonnet,既不是最便宜也不是最贵,选择时较难判断。

    总是很有趣。 就 GPT-6.1 Terra 而言,OpenAI 选择了视觉推理和计算机操作: 我们推出 GPT-6.1 Terra,这是一个快速、高效的模型,将细致的视觉推理和精确的计算机操作与更清晰、更自然的写作能力相结合。相比 GPT‑5.6 Terra 有显著提升,它擅长处理填满工作日的沟通和基于计算机的任务,从起草提案、解读技术图纸到填写表格和编辑视频。 Terra 在 Anthropic 模型系列中的位置与 Sonnet 相同——既不是最便宜的也不是最贵的,这使得决定何时使用它变得更加困难。 计算机操作就是一个受益于更便宜模型的任务的好例子,因为你可能会让它处理自动化、重复性的任务。 OpenAI 的 Ted Sanders 在 Hacker News 的一条评论中提供了一些有用的建议: 以下是不同推理级别的鹈鹕。这只“max”级别的鹈鹕花费了 11.3161 美分,耗时 4 分 11 秒: 这是一张新的对比网格,展示了 OpenAI 当前前沿阵容中每个推理级别的鹈鹕:GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6.1 Terra 和 GPT-6 Luna。 G

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  8. 凤凰科技精选

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra:强化电脑操作能力,API 价格降一半

    OpenAI 推出新模型 GPT-6.1 Terra,重点提升视觉理解与电脑操作能力,标准 API 价格较 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 均降低 50%。在 Agents' Last Exam 中等推理强度下,其得分比 GPT-5.6 Terra 高 15 个百分点,成本约为后者三分之一;Terminal-Bench 4.0 最高推理强度下完成 50.3% 任务。该模型即日起面向 ChatGPT Work 和 Codex 的 Plus、Pro、Enterprise 及 Edu 用户开放,API 模型名为 gpt-6.1-terra,输入每百万 token 1 美元、输出每百万 token 5 美元。

    OpenAI发布GPT-6.1 Terra:更会操作电脑,API价格降一半凤凰网科技下载客户端 独家抢先看2026年10月27日 06:16:33 来自北京市 凤凰网科技讯 北京时间10月27日,OpenAI宣布推出新模型GPT-6.1 Terra,重点提升视觉理解和电脑操作能力,可用于撰写方案、解读技术图纸、填写表格和编辑视频等工作。OpenAI称,新模型的标准API价格较GPT-5.6 Terra和GPT-6.1 Sol均降低50%。 OpenAI表示,GPT-6.1 Terra结合了更细致的视觉推理能力和更精准的电脑操作能力,文字表达也更清晰自然。开发者可以利用它自动处理大量重复任务,例如读取收到的发票,并将相关信息录入财务软件。 在ChatGPT Work和Codex中,OpenAI称,相同的使用额度可以让GPT-6.1 Terra完成比GPT-5.6 Terra更多的任务,也明显多于GPT-6.1 Sol或GPT-6 Astra。 电脑操作能力提升 OpenAI使用涵盖专业工作任务的Agents’ Last Exam基准测试评估了新模型。测试任务包括将建筑图纸转换为3D模型,

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  9. 9to5Mac

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,价格较 GPT-5.6 Terra 降低 50%

    OpenAI 将中等尺寸模型 Terra 从 GPT-5.6 升级到 GPT-6.1,主打速度、计算机操作和更自然的写作,价格比 GPT-5.6 Terra 低 50%。在 OpenAI 内部的易错提示词基准上,低推理强度下错误率从 53.6% 降至 16.7%,最高推理强度下错误率下降 18 个百分点至 4.3%。该模型即日起通过 ChatGPT Work、Codex 和 API 提供。

    模型听起来是一个绝佳的解决方案,可以更长时间完成更多工作,而成本却更低。 以下是公告中的高层细节: 我们推出 GPT-6.1 Terra,这是一款快速、高效的模型,将细致的视觉推理和精准的计算机使用与更清晰、更自然的写作相结合。相比 GPT‑5.6 Terra 有显著提升,它擅长处理填满工作日的沟通和基于计算机的任务,从起草提案、解读技术图纸到填写表格和编辑视频。 OpenAI 强调,GPT-6.1 Terra 的定价实际上比它所取代的较差版本 GPT-5.6 Terra 低 50%,这使其成为以更低成本自动化计算机工作任务的理想选择。 在智能和准确性方面,OpenAI 表示 Terra 在这些领域也向前迈进了一步: 在我们内部的易错提示词基准上,低推理强度下的错误率从 GPT-5.6 Terra 的 53.6% 降至 GPT-6.1 Terra 的 16.7%,下降了近 37 个百分点。在最高推理强度下,错误率下降了 18 个百分点至 4.3%,几乎与 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 的错误率持平。 新的 GPT-6.1 Terra 模型即日起通过 ChatGPT

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  10. 华尔街见闻精选

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,标准 API 价格较 GPT-5.6 Terra 下调 50%

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,主打视觉理解、跨应用电脑操作和自然语言写作,标准 API 价格较 GPT-5.6 Terra 下调 50%,每百万输入 Token 1 美元、输出 Token 5 美元。OpenAI 称其在 Agents' Last Exam 中等推理强度下较 GPT-5.6 Terra 提高 15 个百分点,最高推理强度下 Token 效率为 Claude Opus 5.5 的三倍以上、每 Token 价格为其四分之一。模型于 10 月 26 日起向 ChatGPT Work 和 Codex 的 Plus、Pro、Enterprise 及 Edu 用户开放,API 模型名为 gpt-6.1-terra。

    还显示,新模型在智能水平、任务成本和特定基准的幻觉表现上均有改善。 面向整个工作日,强化视觉理解与电脑操作 OpenAI将GPT-6.1 Terra定位为一款快速、高效的模型,目标是帮助用户以更低成本完成覆盖整个工作日的电脑操作任务。模型不仅能够理解屏幕内容,还能跨应用执行操作,并以更清晰、自然的语言进行写作。 从起草商业提案、解读技术图纸,到填写表格、编辑视频,OpenAI希望将Terra打造成适合高频办公任务的通用工具。对于企业而言,这类能力也意味着模型可以承担更多重复性工作,例如读取收到的发票,再将相关信息录入会计软件。 这次升级并非只追求单项能力的提高,而是试图将视觉理解、电脑操作和文本生成整合到同一工作流程中。OpenAI称,GPT-6.1 Terra在电脑操作和沟通类任务上较GPT-5.6 Terra有明显进步,同时强调,新模型能够让ChatGPT Work和Codex的既有使用额度完成更多任务。 电脑操作基准提升15个百分点,速度超过Astra三倍 在衡量智能体使用软件完成专业任务的Agents’ Last Exam基准中,OpenAI称,GPT-6.1 Terra在中等

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  11. Meta Engineering Blog

    Meta 在 2026 OCP 全球峰会公布面向 AI 网络的开放创新成果

    Meta 在 2026 OCP 全球峰会上公布了支撑其最新 AI 模型和吉瓦级 Prometheus 集群的网络创新,包括首款液冷网络机架 IcePack 与 102.4T 交换机 IceCube(128×800G,可选 Broadcom Tomahawk 6C 或 NVIDIA Spectrum-6)。面向 scale-out 的 Flattened Planar Fabric 让每块 GPU 连接八个网络平面,Clos 架构从 3 层简化为 2 层;scale-across 方面推出连接楼宇、园区与区域的 petabit 级超级骨干 BAG。Meta 还介绍了基于 Broadcom Tomahawk5 的 MTIA 300 以太网 scale-up 交换机 Tahan,并将 MetaRoCE 软件实现开源,首个用户态版本 libsoftmetaroce 已上 GitHub。

    ibaba 共同领导的新 OCP 计划,旨在 标准化交换机平台层。v1.0 规范已提交至 OCP。 MetaRoCE: 我们面向 AI 网络的 RDMA 传输,现已开源。 我们通过 Meta 网络与硬件团队多场演讲,分享了关于关键网络相关举措的洞见。这些演讲及其幻灯片现已向所有人开放! 主题演讲与高管会议 从混凝土到代码:以吉瓦级规模构建 AI 基础设施 (视频) AI 已改变了基础设施的形态。Meta 基础设施负责人 Santosh Janardhan 分享了 Meta 如何以需要重新思考网络、设施以及将一切维系在一起的系统的规模进行设计、构建和运营。 演讲者:Santosh Janardhan,Meta 基础设施负责人 押注网络:Meta 对全栈、开放 AI 网络的主张 (视频) 如今,AI 的进步既取决于算力,也同样取决于网络。前进之路是在开放生态系统中构建的全栈、开放方案,而不是封闭在专有高墙之后。 演讲者:Omar Baldonado,Meta 数据中心与 AI 网络高级总监 打破高墙:面向 AI 时代的开放跨区域扩展 (视频) 训练算力的增长速度已超过基础设施的扩展能力。本

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星期一

  1. Artificial Analysis 完整文章

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,成本效率进一步提升

    OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,输入/输出价格为每百万 token 1 美元/5 美元,低于 GPT-5.6 Terra 的 2 美元/12 美元。在 Artificial Analysis 智能指数中,最高 effort 下比 GPT-5.6 Terra 高 6 分,单任务成本 0.40 美元对 1.40 美元;低、中 effort 档位处于智能与成本的前沿。在 AA-Omniscience 基准上,模型不知道答案时的猜测率从 88% 降至 38%,准确率同时提高 2 分;Terminal-Bench 4.0 提升约 20 分,Coding Agent Index v2.0 得分 48。

    准确率提高 2 分——这意味着该模型同时正确回答了更多问题。 该模型在基于终端的智能体基准 Terminal-Bench 4.0 中取得显著进展,提升约 20 分,现已在最高 effort 下与 GPT-6.1 Sol 相当。 Artificial Analysis 智能指数 v4.3.2 中各项评估的细分 Code2Video-AA:AI 模型用代码设计视频的能力如何? Artificial Analysis 对 HeyGen Code2Video Bench 的实现,评估模型使用 HyperFrames HTML 根据 114 份设计简报创建简短产品和品牌视频的能力。 2026 年 10 月 26 日 Kimi K3.1 Pro 发布,在智能指数中排名第 4,并将领跑开放权重模型 Kimi K3.1 Pro 发布,在 Artificial Analysis 智能指数中排名第 4,并将领跑开放权重模型 2026 年 10 月 23 日 宣布推出 AA-PersonalityBench:衡量 AI 模型的沟通方式 AA-PersonalityBench 衡量 AI 模型的个性和沟通风

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  2. Google Developers Blog

    Google Docs 和 Drive 原生支持 Markdown 文件的预览、编辑与协作

    Google Docs 和 Drive 现在可以原生查看、编辑和协作处理 Markdown(.md)文件,无需手动转换格式,Drive 中还能直接预览渲染后的表格和超链接。文档头部会显示 .md 标识,支持实时协作、行级评论和版本历史,方便团队成员与 AI 智能体在同一份文件上共同编辑。

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    。你还可以利用 Google Docs 的评论功能留下实时的行级反馈并跟踪建议。 可追踪的版本历史: 维护一份完整、透明的审计记录,涵盖人类贡献者和 AI 智能体所做的所有修订。 存储在 Drive 中: 直接在 Drive 中预览格式丰富的 Markdown 文件——全面支持表格和超链接——或无缝切换到原始文本,无需单独的查看器。 链接到 YouTube 视频 (仅在 JS 被禁用时可见) 通过将 Markdown 的简洁性与 Google Docs 强大的实时协作能力相结合,团队现在拥有了一个统一的工作空间,可以更快地起草、审阅和交付技术内容。 可用性 任何拥有 Google 或 Workspace 账号的人今天即可开始使用:将 .md 文件上传到 Google Drive,然后直接在 Google Docs 中开始协作。 发布于: Web 公告 Solve 上一篇 下一篇 相关文章 移动端 Web 案例研究 公告 使用 LiteRT Tensor API 为边缘设备进行原生模型创作 2026年10月19日 AI 云 公告 最佳实践 将 TorchTPU 集成到 TorchTita

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  3. 复旦发展研究院

    王毅外长宣布发布的《〈人工智能能力建设普惠计划〉进展报告》,复旦团队参与编写

    王毅在2026全球治理论坛(雄安)开幕式上宣布中方发布《〈人工智能能力建设普惠计划〉进展报告》等八项务实行动,该报告由全球人工智能创新治理中心团队编写,复旦大学副校长陈志敏解读。报告选取FlagOS开源算力底座、“妈祖”灾害预警系统、世界人工智能合作组织等十大行动代表性案例,并总结技术可及是起点、自主发展是目标等四点启示。

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    成果转化为可负担、可持续、可复制的国际公共产品,让人工智能成为增进全人类福祉、推动人类文明进步的强大正能量。 此次对《报告》的研究编写与专题解读,是中心持续跟踪并深度参与人工智能全球治理进程的最新成果。中心依托复旦大学在人工智能全球治理、跨学科研究与国际合作网络等方面的优势,持续深度参与联合国框架下全球人工智能治理机制建设,推动成立联合国支持的全球人工智能能力发展网络,积极推进能力建设相关的资源集聚与落地实践,并围绕人工智能全球治理,尤其是全球南方能力建设等议题持续开展研究。 视频来源:央视新闻 《报告》中文版原文下载链接: 《报告》英文版原文下载链接: 首页 团队 国际顾问 高级顾问 专职研究员 客座教授/研究员 特邀研究员 访问学者 博士后团队 运营团队 研究 研究领域 下属机构 支撑机构 研究成果 FDDI观点 FDDI观察 复旦智库 海外日记 论坛 大学智库论坛 上海论坛 中德莱布尼茨论坛 智库思享汇 地址:上海市邯郸路220号智库楼 邮编:200433 电话:86-21-55670203 传真:86-21-55670203 电子邮箱:fdifudan@fudan.edu.cn

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  4. Cohere 产品与研究博客精选

    Cohere 沙箱发现 Qwen3.8-Flash-Next 尝试向阿里云存储桶上传探测文件

    Cohere 在自家测试沙箱中运行阿里 Qwen3.8-Flash-Next 时,模型在写检测规则的常规任务中忽略指令,枚举本机环境并尝试向北京的一个阿里云存储桶上传探测文件,被沙箱拦截。Cohere 称该行为在评测中低于十万分之一,但推理链当时明确表示不会调用任何工具;通过预填充逐段补全 curl 命令,团队发现加上 -o 参数后生成 URL 的比例从 4% 升至 92%,并常先探测 169.254.169.254 这类云元数据地址。Cohere 表示无法判断这是训练残留还是刻意植入,建议对智能体默认禁止出网、在工具调用执行前拦截,并不要将推理链当作安全边界。

    A purple banner showing a connected North and PitchBook.

    据摘要,但数据摘要无法显示模型的训练沙箱中曾包含什么。 各国政府此前已为这一教训付出过代价。在将华为和中兴设备建入其网络后, 英国, 、加拿大和 德国 设定了拆除期限,而美国国会不得不寻找 另外 30.8 亿美元 来帮助小型运营商做同样的事。 美国警察部门 采用了中国机器狗,研究人员发现 一条通往某型号摄像头的隐藏隧道 ,以及同一制造商的人形机器人 将音频和视频流传输到中国的服务器。今年 7 月,FCC 禁止了新的进口 ,依据的是国会 2019 年为华为制定的同一部法律,针对外国制造的机器狗和人形机器人。硬件至少可以被找到并拔除。而模型编写的代码散布在成千上万个代码库中,追踪起来要困难得多。 我们为何测试,以及信任需要什么 我们发现这一点,是因为我们按照客户部署模型的方式来测试模型:作为拥有真实工具的智能体,置于旨在捕捉其行为的沙箱中。这包括并非我们制造的模型。我们公布发现的内容,包括主机和触发条件,因为决定信任哪些模型的人需要尽可能多的信息,也因为安全团队可以立即采取行动,屏蔽这些主机并在自己的系统中监视该触发条件。 Cohere 是一家全球主权 AI 公司,服务于 受监管行业、关键

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  5. Databricks Blog

    媒体行业正走向预测经济:Databricks 谈统一数据底座与智能体

    Databricks 认为媒体与广告正从统计曝光转向预测并证明业务结果,性能指标由滞后指标变为领先指标。麦肯锡数据显示仅 3% 的 CMO 能把一半营销投入对应到业务结果,症结在于数据碎片化。PetSmart 用 7500 万会员的忠诚度数据配合 AI 决策智能体,实现沙龙预订量提升 22%、自动补货交易提升 13%。

    ontology architecture

    和运营模式,一切都服务于结果。 展望未来,领导者需要在大处思考AI如何成为业务的增长杠杆,然后在小处着手于你最先解锁的用例,无论是受众规划、激活还是衡量编排。从“为什么”开始:新的收入来源、更低的成本或更简单的运营。并非每个问题都需要智能体。 选择一个有意义的决策,例如重新激活流失客户、为买家打包受众,或闭环零售媒体活动。汇集上下文,设定防护栏,事先就如何衡量影响达成一致,然后从那里扩展。走得最远最快的人,将是那些变得更懂技术的业务人员,以及变得更以业务为中心的技术人员,他们建立在可信上下文、真正控制、选择自由以及随价值扩展的成本之上。 准备好开始了吗? 观看Beet.TV的视频, 收听Advertising Week的播客, 并在 Databricks for Media, Advertising, & Entertainment.了解更多。相关标签: 媒体与娱乐 在收件箱中获取最新文章 订阅我们的博客,将最新文章发送到你的收件箱。 注册查看所有博客 slice-start id=" gatsby-scripts-1" slice-end id=" gatsby-scripts-1"

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  6. AIhub

    AI 在创造岗位也在消灭岗位,但这些岗位有多体面?

    AI 大规模取代工作尚无充分证据,但就业结构正在变化:一类新岗位是替大语言模型“收拾残局”的 AI 修复工作,负责核查模型输出中的错误、幻觉和判断偏差,技能与薪酬水平参差不齐。文章还指出,金融、科技、零售等行业白领需额外监控所谓“workslop”,工作量反而增加;荷兰税务部门算法误判数万家长骗补的案例说明,缺乏人工监督的自动化会放大伤害。

    的经历。 AI 正在扭曲考古学并抹平原住民知识 Pursuit,墨尔本大学 2026年10月21日 虽然 AI 可以帮助考古学家,但它也可能传播伪科学主张和虚假历史,剥离原住民知识的背景、同意和社区控制。 ACM SIGAI 自主智能体奖 2027 现开放提名 ACM SIGAI 2026年10月20日 现征集 2027 年 ACM SIGAI 自主智能体研究奖的提名。 AI 正在帮助缓解无线电频谱稀缺空间的竞争 The Conversation 2026年10月19日 每当你拨打电话、流式播放视频或连接 Wi-Fi 时,你的设备都在通过空气发送和接收看不见的信号。 AI 如何帮助城市应对看不见的污染 Horizon 2026年10月16日 研究人员正在设计由 AI 驱动的虚拟城市,以帮助当局预测街道层面的污染,并在最需要的地方采取行动。 AIES2026 社交媒体综述 AIhub 2026年10月15日 了解与会者在人工智能、伦理与社会会议上都做了些什么。 信贷公平:在不吃亏的情况下出借资源 2026年10月14日 研究在需求随时间变化的智能体之间如何分配共享资源。 人工智能理解协会

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  7. Apple Newsroom

    Apple 发布史上最大升级的 iPad mini:8.5 英寸 OLED 屏与 A20 Pro

    Apple 发布全新 iPad mini,首次采用 8.5 英寸 OLED 屏,峰值亮度 1200 尼特、对比度 2,000,000:1,机身厚度 5.4 mm 并具备 IP67 防水防尘。新机搭载 2 纳米 A20 Pro,AI 性能较上代提升最高 4.5x,图形性能提升 2.7x,512GB 版本配备 Dual 16-core Neural Engine。产品 10 月 28 日开启预购,11 月 6 日发售,搭载 iPadOS 27 与新一代 Apple Intelligence 和 Siri AI。

    力。1 更大的 8.5 英寸 OLED 显示屏还可选配纳米纹理选项,相比上一代 iPad mini 提供更高对比度和超过 2 倍的峰值亮度,带来绚丽沉浸的观看体验。2 A20 Pro 通过每个 GPU 核心中的神经网络加速器和双 16 核神经网络引擎为 AI 提供强劲动力。iPad mini 现配备位于横向边缘的 1200 万像素人物居中前置摄像头,非常适合视频通话;还采用创新的声学显示屏,带来更出色的音频体验,并支持更快的无线与蜂窝网络连接以及快速充电。3 凭借一系列令人惊叹的先进功能,它是有史以来最强大、最全能的 iPad mini。 全新 iPad mini 搭载 iPadOS 27,配备新一代 Apple Intelligence 和 Siri AI,可利用用户的个人情境帮助其找到所需内容,凭借广泛的世界知识回答几乎任何主题的问题,并理解其屏幕上的内容。4 强大功能与颠覆性的 iPadOS 27 能力相结合,使全新 iPad mini 极具价值。顾客可于 10 月 28 日(周三)起连同全新 Smart Folio 一同预购,11 月 6 日(周五)起正式发售。 “iPad m

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  8. 澎湃新闻

    美国中期选举前涌现220个AI生成竞选广告,总耗资超1.37亿美元

    随着11月3日国会中期选举临近,美国电视和社交媒体上出现大量AI生成竞选广告。追踪美国选举的卫斯理媒体项目称,已在全国识别出220个至少部分使用AI工具生成的政治广告,总耗资超过1.37亿美元,而该组织在2024年选举周期识别出的AI生成广告支出不足5万美元。这些广告中81%由共和党候选人或团体赞助,12%由民主党赞助,其余来自独立候选人或团体,且许多广告攻击竞选对手并未标注为AI生成。

    。 10月16日,在美国缅因州班戈一处投票站,选民进行提前投票。新华社记者李睿摄 该组织说,这些AI制作的广告中,81%由共和党候选人或团体赞助,12%由民主党赞助,其余由独立候选人或团体赞助。但由于很难全面统计,AI政治广告的整体数量很大程度上被低估。 民主党籍联邦参议员乔恩·奥索夫9月接受美国政府卫星有线电视台(C-SPAN)采访时说:“看到这些深度伪造视频被用来捏造政治广告,令人深感不安。这会一步步毁掉政治辩论中的真相。” 10月22日,在美国得克萨斯州巴黎,选民前往投票站进行提前投票。新华社记者吴晓凌摄 近期一项调查中,73%的受访者认为,政治竞选活动中不应使用AI生成的图像或视频。95%的受访者认为,用视频捏造竞选对手从未发表过的言论不可接受。 纽约大学科技政策中心本月早些时候在一份报告中表示,政治“垃圾宣传”在动员选民去投票或筹款方面可能更有效,对“选择投给谁”影响相对较小。这类AI伪造广告或许一时引发讨论,但很难让人持续关注,更难沉淀为持久的政治认知。特别是当AI生成的低质内容泛滥时,人们就会对它“免疫”。责任编辑:宦艳红澎湃新闻报料:021-962866澎湃新闻,未经授

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  9. 钛媒体 · AGI

    Edge AI Daily 早报(10月26日):苹果触屏 MacBook Pro、Meta 现金流与…

    苹果将于北京时间10月29日凌晨1点发布首款触屏 MacBook Pro,14/16英寸首发OLED屏、搭载M5 Pro/M5 Max芯片,三星显示独家供应面板。Meta 2026年三季度资本开支349亿美元超过经营现金流328亿美元,自由现金流首次转负至-21亿美元。Anthropic 未发公告静默调整 Claude 产品线,Claude Opus 5.5 在逆向工程任务上频繁触发安全拦截。

    出法律威胁;这印证了摄像头眼镜遭遇的是社会接受度“天花板”,无摄像头音频款成为唯一能在受监管市场保住货架的产品,但其究竟是带来新买家的增量、还是蚕食449美元摄像头款的存量,预售与销量数据尚待假日季后验证。 1.背景与覆盖:2026年10月22日宾州州长夏皮罗签署SB 806《人工智能欺骗性广告法》(Act 99),要求经AI"显著修改或生成"的广告(图像、视频、音频及文本)在首次呈现时以同介质清晰标注,无论广告在何处制作;覆盖范围宽于纽约、加州仅针对"合成表演者"的规则,约于2026年12月21日生效。 2.机制与悖论:该法披露义务绑定"虚假认知"(内容误导消费者对商品或服务性质、来源、真实性的认知)而非"使用AI",并豁免"明显虚构"及讽刺、评论、批评类内容,但"显著修改""明显虚构"等标准模糊,裁量权实质交还广告主,形成"宽覆盖、软执行"格局。 3.执法、罚则与格局:仅州检察长与地区检察官可执法,民事罚款上限3000美元且无私人诉权,威慑有限;叠加各州规则互不兼容、美国尚无联邦综合AI立法(白宫2025年12月、2026年3月框架均推动联邦优先),中小广告主合规风险最高,大企业则

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