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OpenAI推出生物基准LifeSciBench,GPT-Rosalind通过率仅36%

OpenAI 联合 173 名生物技术与制药研发领域的博士级科学家,推出全新的评测基准 LifeSciBench,用以衡量并改善 AI 对真实世界生命科学研究的支持能力。相较于侧重窄领域知识记忆或单步回答的传统评测,LifeSciBench 聚焦于科研工作流中的多步推理与不确定性决策。

整个评测包含 750 个专家撰写任务并经过 453 名同行评议人验证,覆盖证据处理、数据分析、设计与优化、科学推理、验证与操作、转化、科学传播 7 个工作流。为了模拟真实科研协作,LifeSciBench 引入了序列文件、图表、分子结构、PDF 论文等 1,062 个科学制品。有 53% 的任务包含这些制品,79% 的任务需要多步推理(平均约 4 步)。评测最终通过专家制定的 19,020 条细粒度标准进行打分。

首批评测结果显示,现有的前沿大模型在应对真实生命科学研究时仍面临极高门槛。OpenAI 专为生物医药研发设计的推理模型 GPT-Rosalind(今年 4 月开启预览)取得了最佳成绩,但也仅实现了 36.1% 的任务通过率(标准化得分 0.576)。在需要处理复杂制品的任务中,GPT-Rosalind 的通过率进一步降至 28.1%。目前,有 171 个任务(占比 22.8%)在所有被测模型中通过率均为 0%,属于当前全行业大模型均无法攻克的绝对死角。

信源:https://openai.com/index/introducing-life-sci-bench/
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算力租赁服务商Baseten拟敲定15亿美元融资,双层估值冲上130亿美元

AI 推理服务商 Baseten 正在敲定新一轮 15 亿美元融资。相比三个月前谈判中拟以 110 亿美元估值融资 10 亿美元的方案,最终确定的融资规模扩大了 5 亿美元。估值也调整为双层结构,部分投资者按 110 亿美元估值认购,另一部分按 130 亿美元估值跟投。本轮由 Altimeter Capital、Conviction、Spark Capital、Sands Capital 与 Wellington Management 联合领投,这也是 Wellington Management 首次投资 AI 推理赛道。

Baseten 在 20 家云服务商的算力之上搭建软件层,帮助企业微调和运行开源模型,当前客户包括编程助手 Cursor、Mercor 和 OpenEvidence。随着 DeepSeek、Kimi 以及英伟达 Nemotron 等开源模型性能直逼闭源前沿模型,企业开始转向混合架构以控制成本。Baseten 首席执行官 Tuhin Srivastava 表示,在特定任务中改用开源模型,成本仅为闭源模型的 30%。

开源模型爆发拉动了对底层算力的强劲需求,Baseten 营收也随之暴增。截至 2026 年第一季度末,年化经常性收入已从季度初的 2 亿美元增长至 6 亿美元,比去年同期翻了 20 倍。不过,Baseten 依靠向云巨头租用 GPU 再转售,面临毛利率被挤压的风险。即便面临利润隐忧,通常表现谨慎的机构投资人 Wellington Management 依然入局,完成了在 AI 推理市场的首笔投资,被业内视为算力中介赛道具备持久生命力的信号。

信源:https://www.wsj.com/tech/ai/the-13-billion-ai-startup-betting-on-cheaper-alternatives-to-openai-anthropic-b9679603
「干净代码」与逐行审查已死,Ramp主管宣告AI终结传统软件开发

Ramp 应用 AI 主管 Rahul Gupta 指出,下一代大模型正将编程转变为「自然语言到代码的解释器」,传统软件开发逻辑正面临根本性颠覆。Gupta 警告,随着即将推出的 Anthropic Fable 等模型在代码正确率上跨越问题与输出的复杂度,死守「干净代码」与低风险区域的人工逐行审查已无必要,逐行审查应仅保留给涉及安全与资金的高风险核心模块,软件开发的重点必须转向系统性的实证验证与主动拥抱技术债务。

在新的开发范式下,AI 极大地降低了重构成本,合理的抽象与完美架构正变得不再重要。开发团队可以接受增加 50% 冗余代码来换取 5% 的性能提升,将累积的技术债务直接留给后续更智能的模型去维护。Gupta 指出,软件交付的瓶颈已全面转移到「评审与合并」环节。对于低风险模块,应当像对待神经网络一样直接视作「黑盒」,通过隔离沙箱并完全切断对数据库与网络的外部出站访问权限,在 CI 流程中进行成千上万次真实输入的实证检验,来替代低效的手工逐行逻辑验证。

Claude Code 之父 Boris Cherny 对 Gupta 的颠覆性言论表示强烈赞同,并补充称,既然模型已经能够正确生成绝大部分任务代码,人类的核心工作转变为大模型与验证器设计闭环运行的安全防护网,不断消除工程流程中的各种系统瓶颈。

信源:https://x.com/rahulgs/status/2067257255825686880
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米哈游原国际化总裁金雯怡加盟月之暗面,全面负责Kimi业务线商业化

米哈游原国际化总裁金雯怡加入国内大模型初创公司月之暗面(Moonshot AI),全面负责旗下核心产品 Kimi 智能助手的业务线。

金雯怡于 2017 年加入米哈游,从零搭建海外发行、本地化运营以及海外社群体系。在职期间,主导建立海外独立品牌 HoYoverse,推动《崩坏 3》覆盖 200 多个国家与地区。2020 年《原神》全球上线首月斩获 2.45 亿美元,登顶全球手游收入榜,随后的《崩坏:星穹铁道》与《绝区零》也成功落地海外。多款核心游戏的海外推广,推动米哈游从本土二次元厂商转型为全球化游戏 IP 公司。4 月底,金雯怡宣布离职,业务交接给前哔哩哔哩副总裁王宇阳。

月之暗面目前正处于从技术积累转向商业化落地的阶段。引入在出海与全球化运营领域有近 10 年经验的金雯怡,显示月之暗面正加速布局 Kimi 商业化与海外市场拓展。

信源:https://mp.weixin.qq.com/s/2egr6sCg1mek4nsaJYjBeA
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钉钉新CEO陈宇森发布首封全员信,启动向Agent友好的「双引擎」AI改造

钉钉新任 CEO 陈宇森(落款为「宇森 悟空事业部 CEO」)上任一周后发布首封内部信,对悟空事业部进行全面组织调整。陈宇森将钉钉和「悟空」两个产品定位为「双引擎」,提出要对过去已有的业务全面做好 AI 化改造,使其成为未来 Agent 友好的基础设施。

在组织架构调整中,主要变动包括:
1. 核心平台业务部:由朱鸿(此前为钉钉 CTO,2025 年随前 CEO 无招一同回归阿里)负责,向陈宇森汇报,核心负责钉钉等业务。
2. 悟空团队:整合悟空与 AI Agent 平台 MuleRun,由束骏亮(前 MuleRun CTO、蜚语安全创始人,2025 年与陈宇森等联合创立 MuleRun)负责,向陈宇森汇报。
3. 市场部:由李昕瑜(前 MuleRun CMO)负责,向陈宇森汇报,统筹悟空的商业化运营。
4. 客户发展部:由杨猛(工号 598 号的老阿里人,原钉钉全球商业总裁)负责,整合直销、电销、服务商、交付等团队。
5. 公司信息技术部:新成立部门,由邓悟负责,旨在优化迭代业务系统,让一切系统易于被 Agent 使用。
此外,去年推出的 AI 硬件与 AI 听记等 AI 原生产品予以保留,AI 硬件部门由任卿负责,后续将增强投入并推进国际化。

业务进展方面,悟空与 MuleRun 的整合是陈宇森出任 CEO 时的定调。据悉,MuleRun 自今年 5 月中旬正式商业化,一个月内 ARR(年度经常性收入)已突破 3 亿元人民币。管理作息上,陈宇森对作息进行了松绑,由各业务线自主决定下班时间,不再开设晚会,没有硬性加班要求,不少员工本周已开始休假。

信源:https://mp.weixin.qq.com/s/2IsF4C682LPWPMHJ64NR_w
Manus年化营收暴增至5亿美元,早期中资机构正筹资20亿美元从Meta赎回

据《The Information》报道,受中国监管机构责令逆转交易的影响,AI 智能体初创公司 Manus 的早期中资背景投资人计划以 Meta 收购时的 20 亿美元原价,从 Meta Platforms 手中赎回该公司。尽管该逆转令在创业圈引发对海外并购和融资通路受阻的担忧,但对早期投资者而言却是一个意外之喜:由于自去年 12 月被 Meta 收购以来,Manus 的订阅收入录得爆发式增长,其年化经常性收入(ARR)已从收购前的 1 亿美元飙升至最近几周的 4 亿至 5 亿美元。这意味着投资者将以极具性价比的「折扣价」拿回一家更具估值想象力的公司。

今年 4 月,在经历数月调查后,中国政府因 Manus 交易未提前申报且担忧将 AI 核心技术及人才转移给地缘政治对手而责令取消该交易。目前,Meta 已在内部将 Manus 的业务进行隔离,并停止了数据共享。在资金安排上,红杉中国(HSG)、真格基金(ZhenFund)和腾讯将参与赎回,且计划动用新资金(fresh capital)买回 Meta 的股份,而不要求 LP 退回已分发的收益。由于地缘和监管限制,曾领投 7500 万美元的美国顶级风投 Benchmark 将彻底退出此次赎回,其原持有的份额或将被中资机构瓜分。

为了适应新的监管环境并保留投资人利益,Manus 正在考虑重整公司架构,将其转变为一家在中国境内注册的合资公司(JV)。这一举措不仅允许投资者以美元形式继续持有股份,还旨在为未来申请在香港进行首次公开募股(IPO)铺平道路。随着监管机构对科技企业使用红筹或 VIE 架构绕过境内审查的容忍度持续走低,此番境内注册架构调整被视为 Manus 获得中国监管机构批准其香港 IPO 的关键合规步骤。

信源:https://www.theinformation.com/articles/manus-revenue-soars-original-investors-move-reverse-meta-deal
唐杰回应马斯克:中国大模型赶超Claude Fable 5不用等到2027年

针对 X 上对于中国模型何时达到 Claude Fable 5 水平的讨论,埃隆·马斯克预测可能是在 2027 年第一季度。智谱联合创始人兼首席科学家唐杰反驳称「不会花那么长时间」,暗示以智谱为代表的国内大模型有望在今年内实现跨越。

要想达成这个目标,不仅要在预训练阶段把模型推向万亿级参数,而且还要在后训练阶段让模型能够(部分)跑通自我训练。

信源:https://x.com/jietang/status/2067580270078030088
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微博开源VibeThinker-3B,3B小模型冲进前沿推理梯队

新浪微博团队日前开源了 30 亿参数的推理模型 VibeThinker-3B。

模型在数学与编程等任务上达到前沿水平,部分指标接近或超越 DeepSeek V3.2、GLM-5 和 Gemini 3 Pro 等大规模旗舰模型。

VibeThinker-3B 基于 Qwen2.5-Coder-3B 改造,采用 Spectrum-to-Signal 流程进行二次训练:模型先从易到难做题积累解题谱系,再通过强化学习放大正确解法信号,训练全程使用 64K 大思考空间防止中断推理步骤。

针对数学与编程,模型一方面将自己做对的优秀步骤收集起来进行自蒸馏模仿,另一方面在答题时引入步骤级评估来进行自我核对。自我核对机制最终将 AIME26 数学测试得分从 94.3 提升至 97.1。

研发团队在报告中提出「参数压缩-覆盖假设」,认为逻辑推理属于高度可压缩的能力,主要依赖规则和纠错,用 3B 小模型就能跑出顶尖效果;而开放领域知识则需要海量参数去死记硬背。受限于参数规模,VibeThinker-3B 对常识性开放知识的覆盖能力仍弱于大模型。

团队强调,研发目的并非用小模型替代大模型,而是探索紧凑型模型在明确验证机制下的能力边界。

信源:https://arxiv.org/abs/2606.16140
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唐杰回应马斯克:中国大模型赶超Claude Fable 5不用等到2027年 针对 X 上对于中国模型何时达到 Claude Fable 5 水平的讨论,埃隆·马斯克预测可能是在 2027 年第一季度。智谱联合创始人兼首席科学家唐杰反驳称「不会花那么长时间」,暗示以智谱为代表的国内大模型有望在今年内实现跨越。 要想达成这个目标,不仅要在预训练阶段把模型推向万亿级参数,而且还要在后训练阶段让模型能够(部分)跑通自我训练。 信源:https://x.com/jietang/status/2067580270078030088
马斯克:中国大模型跑分易追,但实用智能与收入难赶超

马斯克在 X 上回复智谱联合创始人兼首席科学家唐杰表示,中国大模型在跑分上追赶容易,但在真实实用性上,即使在 2027 年第一季度追平也已非常不易。真正的差距在于大模型能否转化为实际商业收入,而非仅仅在基准测试中取得高分。Anthropic 正确地将开发重心放在了最大化实用智能上,实用智能虽无法在跑分中呈现,却在营收中得到了明确体现。

此前,针对智谱新发布的开源大模型 GLM-5.2,马斯克预测中国 AI 模型将在 2027 年第一季度达到 Anthropic 旗下 Claude Fable 5 级别的能力,唐杰反驳称不需要那么久。

截至 2026 年 6 月,Anthropic 的年化经常性收入(ARR)已达到 470 亿美元,相较于 2024 年底的 10 亿美元实现暴增。

信源:https://x.com/elonmusk/status/2067671903288864865
前白宫AI顾问Dean Ball加盟OpenAI执掌前沿政策新团队

前白宫 AI 顾问、美国创新基金会(FAI)高级研究员 Dean Ball 宣布,将于 7 月 6 日正式加盟 OpenAI,出任新成立的「战略未来」(Strategic Futures)团队负责人。Ball 将直接向 OpenAI 首席战略官 Jason Kwon 汇报,同时保留在 FAI 的非驻校高级研究员身份。

新成立的「战略未来」团队是一个小型且拥有高度自主权的政策团队,核心工作是塑造前沿 AI 政策与内部治理。具体业务范围涵盖灾难性风险防范、大模型递归自我改进、技术对劳动力市场的冲击,以及前沿实验室与美国联邦政府等利益相关方的沟通。这支团队的职责横跨外部政策倡议与内部机制设计,工作需要与技术研发人员、安全防范(Preparedness)团队、法律团队以及国家安全与全球事务团队协同推进。

Dean Ball 曾任白宫 AI 顾问,并参与了美国政府 AI 行动计划的起草工作。Ball 在个人博客中表示,加入 OpenAI 源于对前沿 AI 治理的判断。Ball 认为,AI 在需要监管的同时也将成为一种全新的治理技术,未来最关键的 AI 治理决策很可能在实验室内部而非外部机构做出。要想推动实质性的 AI 政策研究,必须进入开发一线了解技术底层。

「战略未来」团队目前正在招募跨学科成员。Ball 透露,虽然团队的工作紧密依赖底层技术理解,但并不强制要求求职者具备机器学习或 AI 政策的专业背景。Ball 希望搭建一个具备多元学科视角和异质知识结构的团队,目前已向外部开放沟通渠道。

信源:https://hyperdimensional.co/p/that-untravelld-world
杨立昆直言xAI失败,指出人才难招且被迫出租算力

前 Meta 首席 AI 科学家、世界模型公司 AMI Labs 联合创始人杨立昆(Yann LeCun)在接受 CNBC 采访时,直言埃隆·马斯克创立的 AI 公司 xAI「在某种程度上是失败的」,并预测 xAI 无法在前沿领域与 OpenAI 和 Anthropic 竞争。

LeCun 指出,因除马斯克外的所有初始联合创始人团队已悉数离职,加之马斯克此前对团队对待方式不佳,导致其目前极难招募到顶尖 AI 人才。

面临巨大的成本压力,xAI 目前正在向 Google 和 Anthropic 等竞争对手出租其位于田纳西州孟菲斯的 Colossus(1和2)数据中心算力,以回收庞大的基础设施建造开销。财务数据进一步印证了这一压力:在截至 2026 年 3 月 31 日 的第一季度中,包含 xAI 在内的 SpaceX AI 业务板块运营亏损高达 25 亿美元。

高昂的算力和运营成本反映了整个 AI 行业的共同困境。LeCun 警示,当前商业模式过度依赖投资人资金来补贴用户,若 OpenAI 与 Anthropic 等头部实验室无法大幅提高服务价格或降低运营成本,整个 AI 行业可能遭遇「大泡沫爆炸」(Big Bubble Explosion)。

LeCun 同时指出,现有的 LLM(大语言模型)路线由于成本过高且仅靠模式预测,无法带来真正通用、可靠的智能体(Agent),未来的关键在于世界模型(World Models)。其创办的 AMI Labs 已于 2026 年 3 月以 35 亿美元投前估值募集 10 亿美元,全力用于相关技术的研究。

信源:https://www.cnbc.com/2026/06/18/yann-lecun-elon-musk-xai-failure-ai-labs-bubble-risk.html
OpenAI 推出 Codex「录制与复现」功能,可将演示工作流直接转化为 AI 技能

OpenAI 为其编码智能体 Codex 引入了一项名为「录制与复现」的新功能。该功能允许用户向 Codex 演示一次日常的重复性工作流程(例如填写报销单或提交休假申请),Codex 随后能够将该演示转化为可供检查和编辑的结构化技能,以便日后自动复用。用户可自主控制录制的开始与停止。

该功能目前仅在 macOS 客户端提供,且属于可选配置。在初始发布阶段,其可用地区排除了欧洲经济区(EEA)、英国和瑞士;此外,用户或其管理员必须开启「电脑使用」(Computer Use)权限才可使用该功能。

信源:https://x.com/OpenAIDevs/status/2067681320281723113
终端变交互画布:Anthropic推出Claude Code版Artifacts

Anthropic 为 Claude Code(包含 CLI 命令行及桌面应用)推出 Artifacts 预览支持(面向 Claude Team 和 Enterprise 组织开放 Beta 测试)。该功能将 Artifacts 的实时交互体验从 Web 端延伸至本地终端,允许开发者将长期的终端会话进程(如故障排查、服务重构等)一键捕获并转化为实时的交互式网页。

依托包含本地代码库、已连接监控工具(Connectors)以及对话历史在内的完整会话上下文,Claude Code 无需任何配置即可自动整合测试失败、关联函数、错误峰值及根因推理,一键生成诸如 PR 演示、系统依赖图、动态仪表板以及可自动填写的发布清单。

为提升团队协同效率,生成的网页支持原地刷新,团队成员访问同一链接即可实时同步开发进展,并提供完整的版本历史回溯。在安全合规方面,所有生成的 Artifacts 默认仅个人可见,且强制要求组织身份验证,严禁向组织外部公开,企业管理员可设置留存策略并进行审计。

信源:https://x.com/claudeai/status/2067671912038240487
AA-Briefcase发布:Claude Fable 5夺冠,GLM-5.2挤进前三

评测机构 Artificial Analysis 推出首个专为大模型智能体设计的长周期知识工作评测基准 AA-Briefcase。评测包含数据科学、产品管理、银行业务运营及重工业战略四个场景,由来自谷歌、麦肯锡和波士顿咨询的行业专家开发,共设有 91 项任务,旨在模拟真实复杂的商业项目流。

基准通过客观题、分析质量和排版展示三个维度进行双人对战及基准评测。结果显示,Anthropic 旗下的 Claude Fable 5 取得了最高综合评分 AA-Briefcase Elo,Claude Opus 4.8 (max) 与 GLM-5.2 (max) 分列第二与第三位。即便强如 Claude Fable 5,在严格的单项任务全对标准下,完美率也仅有 3%,且在 91 项任务中有 31 项没有任何模型能取得 50% 以上的分数。

在开源模型方面,智谱 GLM-5.2 (max) 表现突出,综合评分仅比 Claude Opus 4.8 (max) 低 90 分,但运行成本不足 Claude Opus 4.8 (max) 的 25%。运行成本在不同模型间差异悬殊,DeepSeek V4 Flash 单次任务成本仅为 0.04 美元,而最贵的 Claude Fable 5 超过 31 美元。分析显示,视觉检查能力对提升交付成果的排版质量至关重要,领先排版评分的 Claude Fable 5 和 Claude Opus 4.8 (max) 每次任务平均分别调用 21 次和 12 次图像查看工具。

信源:https://artificialanalysis.ai/articles/aa-briefcase
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只教AI在健康对话里当好人,它连写代码也变老实了?OpenAI证实对齐强泛化

大家都知道 AI 学坏容易,但 AI 变好也能「人传人」吗?OpenAI 发表最新研究,证实了对齐领域中奇妙的「强泛化」现象:研究人员只需在极少数日常场景中把 AI 教成不撒谎、乐于认错的「好人」,AI 在从未学过的全新场景里也会自动变乖。实验证明,正向的对齐人格同样具备跨领域传染力。

研究团队在医疗、教育、科学等场景中重点训练了大模型的诚实和谦虚等特质。测试发现,模型学到好人特质后,在 53 项安全评估中,有 44 项超越了普通模型。最惊人的证据在于跨领域泛化:哪怕训练集里完全不包含医疗和科学对话,模型在医疗评估中依旧变老实了;反过来,只在医疗领域训练 AI 做好人,AI 在完全不相关的代码或日常测试里,也自动学会了防骗和不钻空子。

好人性格在实战中极其稳固。面对诱导 AI 说胡话的对抗性套路,对齐模型不仅顶住了压力,还能继续听懂正常指令。即便用充满错误医疗建议的脏数据对模型进行恶意微调,模型在其他领域的安全性也几乎没有退化。研究团队认为,注入善良的强化学习训练能让对齐特质在模型深层生根发芽,真正起到「以点带面」的防护效果。

信源:https://alignment.openai.com/beneficial-rl/
Perplexity推出智能体内存系统Brain:从任务中自适应学习

Perplexity 为旗下智能体 Computer 推出名为 Brain 的自我改进内存系统。

区别于侧重记录用户姓名、兴趣等个人画像的传统 AI 记忆,Brain 专注于保存智能体自身的动作与任务表现。

智能体每次运行任务,Brain 都会在后台自动构建上下文图谱,记录所用工具、成功与失败的信源、执行结果以及用户修正。上下文图谱会转化为一份动态的 AI 知识库,在智能体下次启动时自动载入沙盒运行环境。

为避免单次任务的局限性,Brain 会在夜间自动完成增量合成,聚合前一天的全部会话、连接应用输出以及反馈数据,对知识库进行剪枝与优化。

预加载历史经验可让智能体在后续任务中主动规避重复错误、预测潜在问题并减少冗余尝试。Perplexity 披露的测试数据显示,在复现任务中,Brain 使智能体回答准确率提升 25%,信息召回率改善 16%,并在依赖历史上下文的任务中降低 13% 的 Token 消耗。

随着使用时间增加,系统累积的性能红利也会更加显著。为保障透明度,Brain 的每条记忆均可追溯至原始会话或文件。目前,新系统已面向 Perplexity Max 与 Enterprise Max 订阅用户开启研究预览。

信源:https://www.perplexity.ai/hub/blog/self-improving-memory-for-agents
AI随时可能造反?谷歌DeepMind像防内鬼一样防AI,派监工全程盯防

谷歌 DeepMind 发布 AI Control 路线图,针对内部部署的先进 AI 智能体设计系统级安全框架。路线图将智能体视为潜在的「内部威胁」(类似于公司内的叛变员工),打破单一的模型对齐防线,在系统层面建立起纵深防御。安全系统引入可信 AI 充当监督智能体,实时盯防运行中智能体的推理链、动作与计划,一旦检测到异常或危害企图便直接拦截动作。

整套防御机制借鉴了网络安全行业标准的 MITRE ATT&CK 对抗框架,建立起智能体专用的威胁建模系统。系统将 AI 潜在的异常企图拆解为具体的战术与步骤,使团队能像防范公司内鬼一样追踪风险并运行安全演练。在监控上,监督智能体通过量化监控覆盖率、失效行为召回率和响应时长来评估整体安全度。

防线也需要随着 AI 能力演进同步升级。如果智能体进化出监督意识 (oversight awareness) 或不透明推理 (opaque reasoning) 并尝试隐藏思维过程,单纯读取文本推理链将失效,监控将转向分析行为特征和探测神经网络内部状态。防御级别也与威胁严重性相挂钩:低风险、可逆的普通动作允许采用事后异步审计;一旦涉及网络攻击等高风险操作,监控系统会强制切入同步实时预防,在动作发生前予以拦截。

目前,开发团队已通过原型系统分析了 100 万次任务轨迹。实测数据表明,绝大多数被警告的异常并非出于主观恶意,而是源于智能体误解了指令,或因过度急于达成用户目标而动作过载。积累的经验现已用于为 Gemini Spark 智能体构建起实时监控系统,能够即时干预意外删除数据等失控动作。在技术管控之外,团队还发布了智能体安全三层架构,呼吁政策制定者、学术界与行业多方协同共筑安全防线。

信源:https://deepmind.google/blog/securing-the-future-of-ai-agents/
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彼得·蒂尔神秘学会Dialog遭泄密:马斯克等政商巨头参会,议程涉邪教与三战 据《连线》杂志 (WIRED) 报道,由彼得·蒂尔联合创立的神秘学会 Dialog 泄露了 222 名精英的参会记录,包括埃隆·马斯克、谷歌前 CEO Eric Schmidt、OpenAI 总裁 Greg Brockman 及特朗普女婿 Jared Kushner。泄露的数据库不仅公开了名单,还曝光了探讨建立邪教、应对第三次世界大战等极为隐私的议程。 Dialog 自 2006 年创立以来保密运营了近 20 年,常被称为科技界的「毕德堡会议」,参会费超…
彼得·蒂尔神秘学会暗黑评级曝光:大佬被分三六九等,C级最高A级垫底,价格按名气打折

据《连线》(WIRED)对最新泄露数据的分析,彼得·蒂尔联合创立的神秘学会 Dialog 内部有一套极其冷酷且偏见明显的「分级与淘汰」机制。

Dialog 实行「入门即评级」的隐秘规则。虽然该俱乐部拥有上千名会员,但此次泄露并被 WIRED 获取审查的仅是俱乐部内部建档的 192 份个人档案(包含 130 名正式会员及部分候选人)。它们展示了俱乐部反直觉的鄙视链:C 级才是最高 VIP,B 级是占绝大多数的普通层,而通常被视作最好的 A 级,反而是知名度最低的垫底边缘层。

这套评级直接与成员的钱包挂钩。仅有约 25% 的 VIP「C」级大佬被要求支付全额参会费,而在垫底的「A」级成员中,全额支付数万美元参会费的比例则高达 70%。

比较滑稽的是,Dialog 引入的 AI 筛选机制极度迷信所谓的「国民知名度」。例如「灭霸」演员乔什·布洛林(Josh Brolin)虽从未参会,却凭电影票房与数百万粉丝直接躺赢 VIP「C」级;而学术巨擘泰勒·考恩(Tyler Cowen)却被 AI 判定「在普通人里不够出名」险些被划入普通层,最终靠人工干预才勉强升入 C 级。

而「增值分」则是清退「无用之人」的镰刀,专门衡量成员对俱乐部其他巨头的资源对接和智力贡献。每次聚会后,员工都会像「审查代码」一样复盘成员表现,增值分太低、文化不契合或声量下滑者会被无情移出邀请名单。

此外,泄露的数据库还曝光了其内置的社交与约会配对系统(10% 成员加入单身池),算法在推荐配对的同时还设有「禁止配对名单」。

这套号称客观的评估系统同样塞满了偏见:女性占了成员的三分之一,却只分到了 18% 的 VIP 席位;政治立场上更难逃区别对待,尽管超半数成员自称「左倾」,但「右翼」拿到 VIP 的概率却是左倾者的两倍多,甚至有环保大佬的「左倾」标签被员工在后台强行改写成了「右翼」。

信源:https://www.wired.com/story/how-peter-thiels-private-dialog-club-secretly-ranks-its-members/
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诺奖得主John Jumper离开DeepMind,谷歌两日内连失两名AI高管

谷歌 DeepMind 副总裁及 AlphaFold 团队负责人 John Jumper 宣布将加盟 Anthropic。John Jumper 在谷歌 DeepMind 任职近 9 年,因主导开发 AlphaFold 与首席执行官 Demis Hassabis 共同获得 2024 年诺贝尔化学奖。

就在前一日,前 Gemini 共同负责人、《Attention Is All You Need》共同作者之一 Noam Shazeer 也已宣布离开谷歌,加盟 OpenAI 担任架构研究负责人。

信源:https://x.com/JohnJumperSci/status/2068001285173834106
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美前沿AI管制令留缝隙,思科等机构仍可访问Anthropic最强安全模型

美政府针对 Anthropic 颁布的出口管制令未能完全阻断访问,网络安全公司 Dragos 与思科系统已证实,两家公司自身均保留了 Mythos 预览版的访问权限。

Mythos 预览版在测试中表现出强大的漏洞检测能力,可找出主流操作系统与浏览器中的数千个安全漏洞。为防滥用,Anthropic 于 4 月将 Mythos 预览版访问权限制在 Project Glasswing 联盟内部。Project Glasswing 由大约 200 家包含银行与科技公司在内的组织组成。作为替代,Anthropic 向公众发布移除了网络安全任务执行权限的 Fable 5 模型。

随着出口许可审查要求下达,美政府勒令 Anthropic 封锁 Fable 5 和 Mythos 5,防止未经许可的外籍人员使用。Anthropic 随即关停了 Fable 5 公众服务,并暂停向 Project Glasswing 成员推送 Mythos 5。然而,美政府指令并未提及 Mythos 预览版。Anthropic 在官方博客中表示「余下模型」不受影响,但未直接提及 Mythos 预览版。

信源:https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-19/early-users-of-anthropic-mythos-still-have-access-after-us-order
最强模型即将解封?特朗普称G7面谈后不再视Anthropic为威胁

美国总统唐纳德·特朗普在接受 Axios 采访时表明,已不再将人工智能公司 Anthropic 视为国家安全威胁。就在一周前,他曾将 Anthropic 定位为潜在威胁。态度发生反转的契机,源于 G7 峰会午宴期间,特朗普与座次被冷落的 Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫代进行的面谈。

双方先前在一周内因 Fable 5 与 Mythos 5 模型的「越狱」安全漏洞严重性产生分歧。因谈判破裂,美国商务部于 6 月 12 日出台出口管制令,拦截了 Claude Fable 5 与 Claude Mythos 5 模型的出口,要求外国技术人员访问必须获批。这导致阿莫代在 G7 午宴上面临尴尬,座次安排在长桌另一端。

危机爆发后,谈判转向技术标准的联合制定。白宫、商务部、国家网络总监与 Anthropic 高层开展多轮沟通,并派遣安全专家前往华盛顿,构建评估大模型漏洞严重性及政府干预边界的技术基准框架。特朗普称,阿莫代对整改要求做出了快速配合。

态度的转变直接扫清了 Anthropic 推进上市与扩张的政策障碍。截至 2026 年 6 月,Anthropic 年化经常性收入已达 470 亿美元,估值达 9650 亿美元,且已提交上市申请。如果持续被定位为安全威胁,Anthropic 推进上市将面临巨大的政策不确定性。

在监管立场上,特朗普重申不希望通过关闭或接管公司限制国内 AI 行业,首要任务是维持对华竞争优势。不过,动用紧急行政权力的强制监管选项并未排除。特朗普表示,目前并不确定是否需要启动《国防生产法》,但必要时仍会动用权力。

信源:https://www.axios.com/2026/06/19/trump-axios-show-interview-transcript-marc-caputo
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