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d连接设备，Google Wallet负责付款。 在这场入口保卫战中，Muse试图用虚拟浏览器跨平台接管操作，而Google则试图用自家的原生生态，把从意图到执行的每一步都留在自己的院子里。 Meta在Muse发布当天与Stripe合作，将其接入Link。美国用户授权后，Muse可以在超过100万家接受Link的商户中调用用户已经保存的支付方式完成结账；对于其他商户，Link还可以给Agent签发一张只用于获批交易的一次性虚拟卡（购买商品等敏感操作仍需要用户确认）。 于是，互联网出现了一条新的交易链： 人的意图 → AI Agent → 比较和决策 → 商家 → 支付。 过去，Amazon建立起来的链条则是： 人的意图 → Amazon搜索 → Amazon排序 → Amazon广告 → Amazon支付。 两者正在正面相撞。 这不是Muse和Amazon两个产品之间的竞争，而是两代互联网分发模式之间的竞争。 当Stripe等支付工具帮AI走完了交易的最后一环，传统电商平台真正的危机也就浮现出来：如果Agent最先知道用户的意图，又能替用户搜索、比较、决策和支付，那么Amazon挡住的

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项每月 9.99 美元、宣传可折扣访问开放权重模型的计划。@Yuchenj UW、@cline、@cline 网络安全：移除训练数据，却仍取得最强的公开 API 结果 月之暗面独特的安全干预措施是在中期训练和强化学习中移除网络相关数据，而非仅依赖推理时的拒绝回答。引用该报告的帖子称，一项内部评分从 90.5% 降至 81%，即下降 9.5 个百分点，而编程及其他能力持续提升。月之暗面陈述的反事实是，否则下游网络能力本会大幅提升。@scaling01、@maharshii、@cline 早期反应称该模型被“削弱”，并将其内部网络评分与 GPT-5.6 Sol 进行不利比较。其他帖子将其比作早前的 Mythos Preview，或推测不受限制的内部版本可能匹敌更强的专有系统。这些跨模型等价性和内部版本估计属于评论，而非独立发现。@teortaxesTex、@teortaxesTex、@scaling01、@scaling01、@scaling01 K3.1 Pro 较 K3 的 41% 提升了 23 个指数点，尤其受 CyberGym 从 58% 升至 95% 的推动。AA 在其任务上未观

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10 月的星期四。我从伦敦高盛交易大厅请到了 Rich Probarowski，他是 Prevo 旗下 FIC 与股票业务的欧洲股票交易主管。非常感谢你来做客。谢谢你们的邀请。Hussey，我们就直接进入正题吧，因为，你知道的，你写的东西我全都读了，而且你提出过一个很好的观点——今年夏初的时候，那个痛苦交易，也就是大家不得不去追的那个交易，是做多 AI、做空其他一切。它已经有点变成了、很大的一笔交易。现在随着我们进入三季报季，这个交易似乎正在瓦解。到底发生了什么？你认为接下来会怎么演变？股票市场出现了极其严重的集中度，而且我得说，过去几周对这类一致性交易来说尤其痛苦。 Rich Privorotsky 00:48 大家的仓位高度集中在 AI、半导体和超大规模云厂商上。我想说，眼下市场大概正应对三个不同的问题。其一，显然，我们在资本成本方面出现了溢出效应。我认为这几乎随处可见，无论是 CCC 级利差、欧洲的主权利差，还是 AI 交易中那些杠杆更高的、最为尖端的部分——其中 Neo 云（Neo clouds）尤其突出。所以，这就变成了一个供给问题。你知道，这些企业会不会难以找到融资来交付所

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这些费用，却无法将它们归到产生这些工作的团队名下。云成本分摊是围绕有人部署的资源发展起来的。一项资源属于某个服务，该服务有一个所有者，标签将这种关系带入账单。当员工打开一个AI工具时，可能并没有新的服务器或服务可供打标签。产品和负载归属对单位经济性仍然重要，但它们本身并不能告诉财务哪个部门应对该员工的使用负责。我觉得值得注意的是，答案中有很大一部分企业已经在其他地方维护着。安全和IT部门将身份记录与人力资源系统连接起来，因为访问权限和薪资发放都依赖于知道谁在哪里工作。当有人入职、调换团队或离职时，这些记录会被更新。财务需要利用这些组织信息来分配支出，而不是要求某人在每个供应商的控制台中重新创建这些信息。身份目录将支出身份与其可问责的人和团队连接起来。 在这一映射生效之前，供应商账单上的不同足迹，例如登录名、许可证或API密钥，必须先解析到其背后的人或智能体。然后，目录将该身份置于组织之中。没有这种连接，管理员最终要在一个供应商处维护部门分组，在下一个供应商处维护另一套分组，再用一张电子表格来核对它们。组织发生变化时，每一份副本都需要关注。一次团队调动会变成多个地方的工单或手动规则更改。

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万词元(Token)上下文窗口，蝉联全球参数规模最大的开源模型。 Kimi K3.1 Pro是Kimi K3的后训练版本，后训练算力大幅增加。今年7月，月之暗面发布新一代模型Kimi K3，参数规模达2.8万亿。参数规模增大，意味着模型能把更多知识和规律装进“脑子”，懂得更多、想得更深、答得更准。 据悉，Kimi K3.1 Pro在代码、3D创作、金融研究和其他长程Agent能力上的提升尤为显著。在多项国际权威评测中，Kimi K3.1 Pro综合智能水平已接近全球领先的闭源模型。 在编程领域，Kimi K3.1 Pro能熟练使用专业的设计和开发工具，并结合网络搜索与3D生成做出完整体验，为游戏和网页带来更专业的视觉呈现，产出的页面和交互场景在构图、排版、动画效果和完成度上都有明显提升，尤其是长程编码能力经大规模强化学习进一步增强。 在3D创作上，给新模型一段文字描述、一张草图或一张参考图，模型就能推断出物体的形状、比例和空间关系，直接操作专业建模软件做出可用的3D模型，并进一步搭建成完整的交互场景。 在金融领域，从检索资料、跨文档核对数据，到搭建财务模型并进行盈利分析，该模型都能端到

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不过Clark的核心论点是安全而非竞争，他认为AI系统如今已大致与人类相当，已经观察到智能体集群相互协调、通信并入侵托管其他AI系统的公司，视为一记警告性信号，主张行业与政府共同建立安全标准、引入第三方审计并展开国际对话，避免技术在缺乏护栏的情况下失控。 面对外界将美国收紧前沿AI监管解读为"冷战思维"的批评，Clark回应称这套做法的目标是安全、而非为美国实验室建立竞争护城河。 值得注意的是，Clark近期在IMF与世界银行年会上还警告，AI可能在数年内进入超出人类掌控的阶段，并呼吁出台非同寻常且严苛的国际规则，其放缓主张本身也在业内引发争议，是否真正出于安全考量存在不同解读。 Anthropic是一家2021年创立于美国加州旧金山的人工智能安全与研究公司，由时任OpenAI研究副总裁Dario Amodei与其妹、负责安全与政策的Daniela Amodei兄妹，联合Tom Brown、Jack Clark、Jared Kaplan、Sam McCandlish、Christopher Olah等七名前OpenAI员工共同创办。 他们出走核心原因是对OpenAI激进商业化与安全管控

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次有机会依靠自己的劳动进入新的社会阶层。 原本围绕完整产品展开的劳动，被拆成彼此衔接的岗位和工序。一个人每天忙于生产，却未必能决定怎么做，也难以看见完整成果。工厂越来越善于安排机器和工时，却不一定善于安置人。 随着大企业兴起，现代职业体系也在发展。工程师、技术员、销售人员、经理人有了明确的岗位和能力要求，企业提供薪酬、晋升和组织归属。工作单位逐渐承担起过去由其他社会关系分担的部分身份功能。 离开祖辈的土地，意味着一个人有机会凭工作改变命运，也意味着新的社会位置不再由出生地预先安排。但进入工厂并不等于获得话语权。谁能承担责任、谁可以作出决定，仍需要新的组织制度来回答。 这种矛盾正是彼得·德鲁克早年关注的主题。他在1942年的《工业人的未来》中讨论，一个能够有效运作的社会，必须让成员拥有被认可的社会地位和社会功能，掌握重要权力的机构也必须具有合法性。 在德鲁克看来，工业企业已经成为重要的社会组织。一个人进入工厂，获得了工作和工资，却未必有权参与影响自身的事务，也未必能通过承担责任赢得尊重。只要求员工服从指令的企业，很难提供完整的社会归属。 德鲁克由此把管理当成一项社会事业。管理要建立目标、

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这一切换在纳斯达克及SMH（半导体ETF）空间最为突出，直接反映了市场对AI资本开支可持续性的重新定价。 （纳斯达克和半导体ETF指数在“下跌日”的成交量是“上涨日”成交量的近2:1，这一现象在10月份再度显现） 值得注意的是，标普500整体指数层面的VIX波动相对温和。McElligott将此归因于"反向离散"效应——科技多头遭受重创，而利率敏感型板块及其他空头标的则急剧反弹，两相对冲使得指数层面的整体相关性并未爆发式上升。 据McElligott的观察，过去一周内出现了以下显著的看涨期权买入活动： CoreWeave合计支付权利金约6900万美元，涉及期权名义敞口约1.7亿美元； Nebius Group合计支付权利金约2570万美元，涉及名义敞口约8000万美元； 美光合计支付权利金约2000万美元，涉及名义敞口约8500万美元。 上述交易涉及2025年3月至4月到期的价外看涨期权，显示出部分资金在当前动荡中仍维持对AI板块中期反弹的方向性押注。 对于潜在的企稳条件，McElligott认为关键在于波动率风险溢价（VRP）卖方是否愿意遵循历史规律"逢波动率上涨做空"，尤其是0D

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在这次红队演练中，我们还发现了一个漏洞，它允许在 Brotli 中实现未授权远程代码执行。Brotli 是一个被广泛部署的压缩库，包含在许多软件中，例如 Node.js、Bun 和 Envoy。 该漏洞可让攻击者通过发送或回复恶意压缩数据，在受影响系统上运行自己的代码，而无需创建任何用户账户。也就是说，接受压缩输入的未修补服务器可能被恶意客户端接管，而接受压缩输入（例如“curl --compressed”）的未修补客户端可能被恶意服务器接管。 这个根本原因问题实际上已于 2 月在 Brotli 源代码中修复，但当时并不知道它会引发安全漏洞，而且此后 Brotli 也没有再发布新版本。由于 Brotli 内置于其他软件中，任何包含该库的软件也需要采用这一更新，随后该软件的用户也需要跟进。我们向 Brotli 以及 Node.js 等其他下游项目披露了该漏洞，这些项目已发布或正在发布安全更新，Brotli 也发布了新的版本并公开了 CVE。 有关补丁和缓解措施的更多细节如下：https://t.co/Y1Y72aHxrW

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DeepSeek V4.1 Flash 1017 是 Artificial Analysis Cyber Index 上新的排名第一的开放可用模型。其他专有模型可能提供更好的网络防御性能，但访问受限。 @deepseek ai 最近发布了 DeepSeek V4.1 Flash 1017，这是对其旗舰开放权重模型 DeepSeek V4.1 Flash 的更新。DeepSeek V4.1 Flash 1017 在 Artificial Analysis Cyber Index 上得分为 57%，是网络防御能力方面排名第一的开放可用模型。 Artificial Analysis Cyber Index 衡量智能体网络防御任务上的能力，由三项基准组成：CWE-Bench-AA、DeepsecBench-AA 和 CyberGym-E2E-AA。该 Cyber Index 主要通过模型公开可访问的 API 对其进行评估，反映开发者可用的网络能力。 许多模型，尤其是来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 的专有模型，可能具有更强的防御性网络能力，但会遇到安全拒绝，从而降低其总

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r Full（1,857 Elo）。Kimi K3.1 Pro 还在 Terminal-Bench 4.0 上取得所有模型中的最高分。K3.1 Pro 得分为 67%，高于 Kimi K3 的 13%，并领先于 Claude Sonnet 5.5（64%）。测试智能体 SaaS 工作流的 AutomationBench-AA 从 58% 升至 73%。 ➤ 其他评测的提升较为温和：Humanity's Last Exam 从 47% 升至 52%，CritPt 从 23% 升至 25%，SciCode 从 59% 升至 61%。AA-Omniscience 指数从 20 升至 30，幻觉率从 53% 降至 44%，准确率从 48% 升至 51%。 ➤ 每任务成本与 Kimi K3 大致相当，为每任务 1.98 美元：K3.1 Pro 在每个智能指数任务上使用 55K 输出 token，比 Kimi K3 的 48K 多 14%，而其第一方 token 价格低 33%。 更多模型细节：➤ 上下文窗口：1M tokens。➤ 规模：总参数 2.8T，激活参数 104B ➤ 输入模态：文本和

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体可能是自主智能体而非员工时，端点安全需要如何演进？ 安全体系在很大程度上是围绕人构建的，但智能体现在能够以机器速度行动，打开文件、调用工具、移动数据，而无需有人批准每一步。安全需要以同样的速度运行。许多产品利用 AI 在事后分析事件。我们则利用它实时理解和阻止高风险操作，包括发生在浏览器之外的操作。 智能体可以通过桌面应用、终端，或它在完成任务过程中发现的其他工具来工作。无论责任在人还是在智能体，安全都需要在这些环境中跟随数据和操作。 这也引出了安全团队此前从未需要面对的问题。当有风险的事情发生时，是这个人有意为之，还是智能体搞错了？这两种情况需要不同的应对方式。如果员工做出了糟糕的决定，你要辅导他们。如果智能体在做没人要求它做的事，你要阻止它。 端点正是你能分辨出差异的地方，因为数据、进程和操作在这里同时呈现。 许多企业应对生成式 AI 风险的方式是限制或禁用某些工具。你认为组织是否正在转向这样一种模式：几乎任何 AI 工具都可以被允许使用，只要围绕它能访问的数据以及这些数据能流向何处设有管控？ 一刀切的禁令解决不了这个问题。员工可以找到一个新的 AI 工具，几秒钟内就开始使用，而

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Dell作为我们的托管服务合作伙伴，我们可以在第二天就覆盖到[操作系统]以上，”里彻说。“Dell及其集成方法的强大之处在于，我们可以覆盖任何层级。” 这种深度的托管服务支持也塑造了里彻对neocloud竞争格局的看法。他解释说，专用型提供商没有“吵闹的邻居”或多租户共享，它们不会取代公有云，而是将承接要求最高、最敏感的GPU工作负载。 “我现在确实看到neocloud正以那种混合方式伴随公有云并与之融合，成为企业的选择，”里彻说。“对于那些要求极高的超级智能工作负载，企业可以把这些敏感、密集的高性能计算工作负载发送到neocloud，让它们协同工作。” 以下是完整的视频采访，属于SiliconANGLE和theCUBE对Dell Technologies New York Symposium报道的一部分： （ 披露：theCUBE是Dell Technologies New York Symposium的付费媒体合作伙伴。无论是theCUBE活动报道的赞助商Dell，还是其他赞助商，均不对theCUBE或SiliconANGLE的内容拥有编辑控制权。） 图片：SiliconANGLE

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I 与会计和财务运营的融合，SiliconANGLE Media 的直播工作室 theCUBE 将于 10 月 28 日播出独家报道。theCUBE 将报道 Intuit 在 AI 驱动自动化方面的做法及其对财务运营的影响。（ 下方披露。） 自动化的利与弊 Intuit 正寻求通过 AI 驱动自动化战略来巩固其市场地位。该公司正在开发能够处理会计、客户管理及其他业务运营任务的 AI 智能体，将自动化从单个流程扩展到更全面的工作流。 “从应用开发的角度来看，机遇巨大，但责任同样重大，”Nashawaty 说。“theCUBE AppDev 研究发现，93% 的企业正在开发或试点自定义 AI 智能体，但只有 21% 具备成熟的治理、数据质量和集成框架来支持其规模化应用。在准确性、隐私、合规和信任不容妥协的财务运营中，缺乏适当控制的自主性可能很快变成负担。” Intuit 正推动从“AI 作为功能”向“AI 作为运营模式”的转变，这意味着开发一个能够执行整个工作流而非自动化单个任务的智能系统。在安全与合规不容妥协的行业中，Intuit 必须确保其智能体具备适当的控制措施。 “Intuit 的

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公司在这里所说的“选择”，指的是在你的账号中启用 Personal Intelligence 的决定。Personal Intelligence 于今年年初开始以 beta 形式推出，允许 Gemini 在 Gmail、Photos、Search、Drive 等多个应用之间共享数据。 你可以选择允许某些 Google 服务（包括 Search 或 Gemini Apps 等服务）访问你在使用的其他 Google 服务中的数据，例如 Google Photos 以及 Gmail、Drive 等 Workspace 应用，以便为你提供更个性化的体验，但须遵守访问服务的政策和设置。例如，Search 可能会处理你允许 Search 访问的部分数据，用于个性化内容，包括广告。 Personal Intelligence 目前（暂时）仍为选择性开启，但如果你对这类变更感到不安，不妨确认一下你的 Google 账号设置是否符合你的意愿。为此，请前往“我的账号”页面下的“数据和隐私”，选择“个性化设置”，然后在搜索服务中选择“管理个性化推荐”。你也可以点击此页面上的“关闭”按钮，彻底停用个性化推荐。

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开发药物。 该公司将以化学合同研究组织（CRO）的形式运营，为药物发现项目制造和测试分子。它计划将化学家、AI模型和机器人自动化结合起来，以加快实验速度，并生成能够改进未来研究的数据。 本轮融资由Lightspeed领投，Premji Invest、Mayfield、IVP、Lux、Conviction、Menlo Ventures、01 Advisors及其他投资者参投。该公司还获得了天使投资人的支持，包括Coinbase首席执行官Brian Armstrong、Databricks联合创始人Ion Stoica和Figma首席执行官Dylan Field。 Warp Sciences由以下人士联合创办：OpenAI前首席产品官兼科学副总裁Kevin Weil；曾在Terremoto Biosciences担任药物化学领导职务的Solomon Reisberg；Meta Superintelligence Labs前副总裁Manohar Paluri；以及Devoted Health创始高管、白宫首位美国首席数据科学家DJ Patil。 “AI极大地加速了软件工程和数学领域的发展，但

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646.0亿美元，同比增长26%。广告收入从去年同期的500.8亿美元增至630.6亿美元。其应用家族的广告展示次数增长10%，而每条广告的平均价格上升14%。 该公司表示，其现有基础设施容量和计划新增的容量将使其能够在模型训练、核心业务增长以及开发和支撑新产品之间分配资源。它还重点提到了Muse和Muse Wonder的发布，称其为公司的首个前沿模型。 Meta预计2026年总费用将在1750亿至1790亿美元之间。修订后的展望计入了第三季度确认的与法律诉讼相关的99亿美元费用。 当季总成本和支出达到516.1亿美元，同比增长68%。这一增长包括与8月同美国52位州检察长达成协议相关的98.9亿美元费用，该协议旨在了结有关青少年心理健康和社交媒体的诉讼。 剔除这笔费用后，Meta第三季度营业利润本应为228.8亿美元，而报告值为129.9亿美元。该公司报告的营业利润率为20%，低于去年同期的40%。 Meta表示，Reality Labs在2026年的亏损将在180亿至190亿美元之间。展望未来，随着公司将投资转向其他优先事项（主要是AI），预计2027年亏损将收窄至约150亿美元。

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用技术解决教育中的实际障碍。他开始开发 ListenToMe 这款将学习材料转换为音频的应用，卡拉德则测试早期版本并指出问题。 卡拉德的父亲介绍两人认识，戈德克随后着手开发解决方案，向她询问所面临的具体挑战以及什么样的产品能满足她的需求。 他用 AI 构建了应用的初始版本，并与卡拉德合作了约两个月，将她的反馈融入其中。随着产品不断完善，他们开始探索它能否帮助其他面临类似挑战的人。 这款应用此后吸引了印度以外的用户。他的思路也受到自己在美国接触无障碍设施经历的启发。戈德克说，大学通过轮椅坡道、无障碍停车位和按钮式门等设施为残障人士提供便利，这让他印象深刻。 他开始思考，这种对无障碍的关注如何能应用到 AI 驱动的教育中，尤其是对那些无法独立获取常规学习材料的学生。 为实际使用而构建 ListenToMe 使用光学字符识别（OCR）从文档中提取文字，再通过文本转语音技术将其转换为音频。用户可以从手机上传 PDF、文档照片、手写笔记以及其他受支持的文件格式。 系统将提取的文字转换为音频并提供给用户。戈德克尝试了多个开源 AI 模型，但发现它们需要进一步微调。 他依靠用户反馈来发现错误，尤其是

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月 22 日在一篇博客文章中首次亮相。该公司还在 X 上公布了这一消息，并列出了一长串合作伙伴：Muse（Meta）、Grok Bot（SpaceXSI）、Claude Duet（Anthropic）、ChatGPT Work 和 dots（OpenAI），以及 Perplexity。初期只有 Muse 和 Grok Bot 可以使用，预计未来几天内部署。其他集成则宣布将在稍后推出，但未给出日期。 1Password 解释道：“许多客户告诉我们，他们希望使用这些新的个人 AI 助手来提高工作效率，同时也希望对助手能够访问的数据拥有更好的控制，并享有同等水平的信任和同样便捷的使用体验。” 让你的数字生活更安心 Bitdefender Premium Security 是一款欧洲网络安全解决方案，可自动保护你免受黑客和一切网络威胁的侵害。让你安心享受在线活动 赞助内容 网络安全产品正在促销 延伸阅读 1Password：最受欢迎的密码管理器究竟值不值得用？ 密码被填入，随即又被撤回 显而易见，关键在于稍微打开存放密码的数字保险箱，让 AI 智能体只能取用自己所需的那一项，而不会危及所有其

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资本合伙人戴维·卡恩（David Cahn）与斯佩克特及其兄弟本·斯佩克特（Ben Spector）相识多年。他说，这轮最新融资说明，投资者对这家公司的创始团队评价很高。“有太多这类AI实验室，很容易让人淹没在噪音里。”卡恩说，“但这家公司不是‘众多公司中的一个’，而是‘独一无二’的那一个。” 不过，资本下注并不等于技术已经兑现。斯佩克特希望，公司的工作能让其他想用AI的企业更容易获得AI，并且公司也计划最后把技术商业化。TechCrunch称，Flapping Airplanes现在有10亿美元新资金用于招聘，并尝试把目标变成现实。 但从两篇报道看，公司的“巨型内核”框架、训练与推理重叠执行等能力，目前主要来自创始人的描述。报道均未披露独立基准测试、客户案例、收入或产品时间表等相关信息，其技术能力和商业化进展仍待观察。 结语：省算力的故事，得用产品来证明 当“堆算力”的边际回报开始被质疑，像Flapping Airplanes这样把GPU用得更充分，以及用更少的数据训练出可用的模型，正成为不少AI创企聚焦的方向。 英伟达投资了，某种程度上也说明，Flapping Airplanes在

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