扎克伯格表态：没必要等同行一起踩刹车，第三方评估Meta早就在做
Meta CEO 扎克伯格公开回应这轮 AI 减速争论。他支持第三方评估，也透露 Meta Superintelligence Labs 已经在多个领域引入独立评估员和顾问，但不赞成前沿实验室协调减速。
他的理由是，用户不会选择不听指令的 Agent，模型造成伤害也会让公司承担重大责任。因此，安全和对齐本身就会变成竞争力，实验室没必要等同行一起行动。Meta 就曾为了安全和系统防护，把 Muse 推迟了几个月。
扎克伯格还称，Meta 已承诺把绝大多数算力用于服务用户，而不是竞赛式推进递归自我改进。
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Meta CEO 扎克伯格公开回应这轮 AI 减速争论。他支持第三方评估，也透露 Meta Superintelligence Labs 已经在多个领域引入独立评估员和顾问，但不赞成前沿实验室协调减速。
他的理由是，用户不会选择不听指令的 Agent，模型造成伤害也会让公司承担重大责任。因此，安全和对齐本身就会变成竞争力，实验室没必要等同行一起行动。Meta 就曾为了安全和系统防护，把 Muse 推迟了几个月。
扎克伯格还称，Meta 已承诺把绝大多数算力用于服务用户，而不是竞赛式推进递归自我改进。
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德银给AI末日论泼冷水：专家预测未来，未必比普通人更靠谱
德意志银行研究院发布《AI 末日：糟糕技术预测简史》，给最近的 AI 灭绝争论泼了一盆冷水。报告认为，技术能发展到什么程度已经很难预测，更别说什么时候实现、社会怎么采用，以及最终会产生什么影响。眼下硅谷 AI 专家对 AI 未来的判断，未必比普通人更靠谱。
报告翻出了一串近百年的预测翻车史。爱因斯坦 1934 年认为核能几乎不可能真正获得，不到十年，持续核链式反应就实现了。以太网共同发明人 Bob Metcalfe 1995 年预测互联网会在次年「壮观地崩溃」，结果预测落空，他把刊登这段预测的文章打成纸浆喝了。
AI 行业自己也没少翻车。Geoffrey Hinton 2016 年判断，5 到 10 年内深度学习会超过放射科医生，甚至建议停止培养新人。但过去十年，放射科医生数量反而增长约 10%。德银认为，这类预测常犯一个错误：把工作里最容易自动化的部分，当成了整个工作。放射科医生也不只是看片，还要做解释、判断、沟通和临床决策。
预测自动驾驶也遇到了同样的问题。技术进步只是第一关，后面还有无穷无尽的边缘情况、监管、责任划分和公众接受度。德银甚至认为，AI 最终能走多远，可能更多取决于企业能不能真正把它接进工作流并愿意付钱，而不是下一个模型能力又提升了多少。
报告还给 AI 末日论加了一层更现实的解释：几乎所有参与者都有动力把事情说得更大。创始人需要信仰，投资人需要行情，咨询公司需要紧迫感，政策制定者需要存在感，媒体需要戏剧性。社交平台又天然偏爱负面、情绪强烈和更极端的说法，温和判断反而更难传播。
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德意志银行研究院发布《AI 末日：糟糕技术预测简史》，给最近的 AI 灭绝争论泼了一盆冷水。报告认为，技术能发展到什么程度已经很难预测，更别说什么时候实现、社会怎么采用，以及最终会产生什么影响。眼下硅谷 AI 专家对 AI 未来的判断，未必比普通人更靠谱。
报告翻出了一串近百年的预测翻车史。爱因斯坦 1934 年认为核能几乎不可能真正获得，不到十年，持续核链式反应就实现了。以太网共同发明人 Bob Metcalfe 1995 年预测互联网会在次年「壮观地崩溃」，结果预测落空，他把刊登这段预测的文章打成纸浆喝了。
AI 行业自己也没少翻车。Geoffrey Hinton 2016 年判断，5 到 10 年内深度学习会超过放射科医生，甚至建议停止培养新人。但过去十年，放射科医生数量反而增长约 10%。德银认为，这类预测常犯一个错误：把工作里最容易自动化的部分，当成了整个工作。放射科医生也不只是看片，还要做解释、判断、沟通和临床决策。
预测自动驾驶也遇到了同样的问题。技术进步只是第一关，后面还有无穷无尽的边缘情况、监管、责任划分和公众接受度。德银甚至认为，AI 最终能走多远，可能更多取决于企业能不能真正把它接进工作流并愿意付钱，而不是下一个模型能力又提升了多少。
报告还给 AI 末日论加了一层更现实的解释：几乎所有参与者都有动力把事情说得更大。创始人需要信仰，投资人需要行情，咨询公司需要紧迫感，政策制定者需要存在感，媒体需要戏剧性。社交平台又天然偏爱负面、情绪强烈和更极端的说法，温和判断反而更难传播。
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GPT-6 Astra把Minecraft玩到AI从未到过的进度，最后栽在苦力怕手里
在 AI 模型评测公司 Vals AI 的 Minecraft 长时程测试中，GPT-6 Astra 推进到了此前任何 AI 系统都没达到过的进度。它搭出了半自动烈焰人农场，拿到 6 根烈焰棒，又找到诡异森林，击杀 6 只以上末影人并收集到 3 颗末影珍珠。
但 Astra 随后把重要物资全放进一个箱子。一只苦力怕突然出现，把箱子和床一起炸掉，关键物资几乎全部丢失。
此后 Astra 连续几个小时几乎只在种土豆，还开始反复警惕苦力怕。它甚至会看到绿色物体就提醒自己「这是甘蔗，不是苦力怕」。
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在 AI 模型评测公司 Vals AI 的 Minecraft 长时程测试中，GPT-6 Astra 推进到了此前任何 AI 系统都没达到过的进度。它搭出了半自动烈焰人农场，拿到 6 根烈焰棒，又找到诡异森林，击杀 6 只以上末影人并收集到 3 颗末影珍珠。
但 Astra 随后把重要物资全放进一个箱子。一只苦力怕突然出现，把箱子和床一起炸掉，关键物资几乎全部丢失。
此后 Astra 连续几个小时几乎只在种土豆，还开始反复警惕苦力怕。它甚至会看到绿色物体就提醒自己「这是甘蔗，不是苦力怕」。
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前Intel工程师给AI狂热泼冷水：解出数学难题，不等于能替代白领
做过 LLM 训练和 CPU 形式化验证的工程师 Jay Kruer 发文称，OpenAI 用上万个 Agent 攻下 Navier-Stokes 难题，并不代表 AI 已经能独立替代知识工作者。
他的核心理由很简单：数学题有明确答案，还能用 Lean 自动检查。现实里的编程、研究和企业工作，目标往往很模糊，也没有一个程序能直接判断结果对不对。
没有可靠的自动检查，人就得一直盯着 AI。要把任务规则写到足够严格，又需要昂贵的领域专家。Kruer 认为，这部分监督和验收成本，甚至可能比人自己把活干了还高。
他因此把现在的 LLM 称为「开挂实习生」：能力很强、干活很快，但还不能放心让它自己管事。
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做过 LLM 训练和 CPU 形式化验证的工程师 Jay Kruer 发文称，OpenAI 用上万个 Agent 攻下 Navier-Stokes 难题，并不代表 AI 已经能独立替代知识工作者。
他的核心理由很简单：数学题有明确答案，还能用 Lean 自动检查。现实里的编程、研究和企业工作，目标往往很模糊，也没有一个程序能直接判断结果对不对。
没有可靠的自动检查，人就得一直盯着 AI。要把任务规则写到足够严格，又需要昂贵的领域专家。Kruer 认为，这部分监督和验收成本，甚至可能比人自己把活干了还高。
他因此把现在的 LLM 称为「开挂实习生」：能力很强、干活很快，但还不能放心让它自己管事。
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豆包2.1 Pro近三个月首次大更新：1000个真实Issue，83%达到可合并标准
字节更新 Doubao-Seed-2.1-pro，0915 版本 API 已全量上线火山方舟，豆包工作和 TRAE 也已接入。相比 6 月发布的 2.1 Pro，这次主要继续强化 Agent、Coding 和多模态能力。
Coding 是最具体的升级。字节称，新版模型在约 38.7 万行代码的开源游戏 Luanti 上处理了 1000 个真实历史 Issue。多个子 Agent 连续运行近 36 小时，最终 83% 的任务达到「可合并」标准。
新版还把视觉理解进一步接进 Coding。模型可以直接看设计稿、草图和操作录屏写代码，也能处理 Web 3D 和游戏开发任务。官方案例中，它读取 28 万行 Java ERP 代码，仅根据录屏和草图开发出可运行的移动端页面。
Agent 侧则重点补强搜索和查证。官方演示中，模型曾调度 500 多个子 Agent、检索 1000 多个网页，再结合财报、船舶航迹和卫星影像等信息交叉核验结论。此外，图像和视频推理的 Token 消耗比上一版本减少 30% 以上。
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字节更新 Doubao-Seed-2.1-pro，0915 版本 API 已全量上线火山方舟，豆包工作和 TRAE 也已接入。相比 6 月发布的 2.1 Pro，这次主要继续强化 Agent、Coding 和多模态能力。
Coding 是最具体的升级。字节称，新版模型在约 38.7 万行代码的开源游戏 Luanti 上处理了 1000 个真实历史 Issue。多个子 Agent 连续运行近 36 小时，最终 83% 的任务达到「可合并」标准。
新版还把视觉理解进一步接进 Coding。模型可以直接看设计稿、草图和操作录屏写代码，也能处理 Web 3D 和游戏开发任务。官方案例中，它读取 28 万行 Java ERP 代码，仅根据录屏和草图开发出可运行的移动端页面。
Agent 侧则重点补强搜索和查证。官方演示中，模型曾调度 500 多个子 Agent、检索 1000 多个网页，再结合财报、船舶航迹和卫星影像等信息交叉核验结论。此外，图像和视频推理的 Token 消耗比上一版本减少 30% 以上。
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谷歌疑似做了个「数学狂魔版Gemini」，做题做到满屏感叹号
Google 疑似在测试一个专门做高难度数学的 Gemini 版本，内部名叫 Mathematica，目前还没有正式公布。
它看起来属于 Deep Think 这条路线。Deep Think 是 Gemini 3.1 Pro 的强化推理模式，会同时尝试多条解法。Google 之前就做过专门练数学的 Deep Think。2025 年参加国际数学奥赛的版本强化了多步推理和定理证明，一道难题甚至可以想几个小时，最终达到金牌水平。
Mathematica 最出圈的反而是做题时的「内心戏」。解一道代数题时，它会突然写「等等」「我的天」，发现式子化简成功后还连续打出一大串感叹号，像是做题做嗨了。网友也开始调侃，Google 做出了一个「真的喜欢数学」的 AI。
目前还不知道 Mathematica 和之前的数学版 Deep Think 有什么区别，也不确定它会不会正式上线。
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Google 疑似在测试一个专门做高难度数学的 Gemini 版本，内部名叫 Mathematica，目前还没有正式公布。
它看起来属于 Deep Think 这条路线。Deep Think 是 Gemini 3.1 Pro 的强化推理模式，会同时尝试多条解法。Google 之前就做过专门练数学的 Deep Think。2025 年参加国际数学奥赛的版本强化了多步推理和定理证明，一道难题甚至可以想几个小时，最终达到金牌水平。
Mathematica 最出圈的反而是做题时的「内心戏」。解一道代数题时，它会突然写「等等」「我的天」，发现式子化简成功后还连续打出一大串感叹号，像是做题做嗨了。网友也开始调侃，Google 做出了一个「真的喜欢数学」的 AI。
目前还不知道 Mathematica 和之前的数学版 Deep Think 有什么区别，也不确定它会不会正式上线。
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智谱年末ARR指引上调25%至30亿美元
9 月 16 日，智谱在面向分析师和投资人的电话交流会中表示，智谱与多家国内外头部云服务商签署收入分成协议，相关收入将从 10 月开始确认。
合作模式为 GLM 系列开源模型在海外云平台以托管 API 形式提供服务。当前公司全业务口径 ARR 已经达到 18 亿美金，年末 ARR 指引由 24 亿美元上调至 30 亿美元。
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9 月 16 日，智谱在面向分析师和投资人的电话交流会中表示，智谱与多家国内外头部云服务商签署收入分成协议，相关收入将从 10 月开始确认。
合作模式为 GLM 系列开源模型在海外云平台以托管 API 形式提供服务。当前公司全业务口径 ARR 已经达到 18 亿美金，年末 ARR 指引由 24 亿美元上调至 30 亿美元。
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AI编程继续烧钱：Factory融2亿美元，估值飙到50亿美元
AI 编程公司 Factory 融资 2 亿美元，估值达到 50 亿美元。就在今年 4 月，它的估值还只有 15 亿美元，5 个月涨了超过 3 倍。
Factory 主打企业级编程 Agent Droids。开发者给它一个任务，它可以自己规划、写代码、测试并提交 PR，还能根据任务切换 Claude、GPT、Gemini 等不同模型。
Factory 现在称已有数十万开发者使用，客户包括英伟达、Adobe、T-Mobile 和 Palo Alto Networks。公司希望进一步把单个编程 Agent 扩成完整的「软件工厂」，让 Agent 参与从需求、开发、测试到审查和维护的整个流程。
这轮融资后，Factory 累计融资已经超过 4 亿美元。Reuters 将 Cognition 和 Cursor 列为它的主要竞争对手，AI 编程 Agent 的融资规模还在继续膨胀。
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AI 编程公司 Factory 融资 2 亿美元，估值达到 50 亿美元。就在今年 4 月，它的估值还只有 15 亿美元，5 个月涨了超过 3 倍。
Factory 主打企业级编程 Agent Droids。开发者给它一个任务，它可以自己规划、写代码、测试并提交 PR，还能根据任务切换 Claude、GPT、Gemini 等不同模型。
Factory 现在称已有数十万开发者使用，客户包括英伟达、Adobe、T-Mobile 和 Palo Alto Networks。公司希望进一步把单个编程 Agent 扩成完整的「软件工厂」，让 Agent 参与从需求、开发、测试到审查和维护的整个流程。
这轮融资后，Factory 累计融资已经超过 4 亿美元。Reuters 将 Cognition 和 Cursor 列为它的主要竞争对手，AI 编程 Agent 的融资规模还在继续膨胀。
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豆包手机二代5999元起：AI操作手机成功率超80%
努比亚 NaviX Ultra 正式发布并开售，12GB+512GB 售价 5999 元，顶配 16GB+1TB 售价 7499 元，国补后 5499 元起。它是首款搭载豆包手机助手消费者版的量产机，此前的 M153 只是技术预览版。
发布会也终于讲清了二代怎么操作 App。此前的 GUI 模拟点击没有取消，「操作手机」能力继续保留，模型会根据任务自动选择执行方式。努比亚实验室称，目前端到端任务成功率超过 80%，可操作系统应用、字节系应用和部分已经接入的第三方 App。
另一条路线是 MCP。第三方服务可以直接开放 API 给豆包调用，不需要 AI 看着屏幕一步步点击。目前已经接入曹操出行、汽水音乐等服务，飞书也开放了发消息、约会议和知识问答等接口。此前《晚点》称，阿里、腾讯等超级 App 将主要采用这种主动开放接口的方式。
这一代还允许多个 AI 任务在后台排队执行，可以随时插入更高优先级任务。AI 操作某个 App 时，如果用户自己打开这个 App，它会暂停，等用户退出后再继续。
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努比亚 NaviX Ultra 正式发布并开售，12GB+512GB 售价 5999 元，顶配 16GB+1TB 售价 7499 元，国补后 5499 元起。它是首款搭载豆包手机助手消费者版的量产机，此前的 M153 只是技术预览版。
发布会也终于讲清了二代怎么操作 App。此前的 GUI 模拟点击没有取消，「操作手机」能力继续保留，模型会根据任务自动选择执行方式。努比亚实验室称，目前端到端任务成功率超过 80%，可操作系统应用、字节系应用和部分已经接入的第三方 App。
另一条路线是 MCP。第三方服务可以直接开放 API 给豆包调用，不需要 AI 看着屏幕一步步点击。目前已经接入曹操出行、汽水音乐等服务，飞书也开放了发消息、约会议和知识问答等接口。此前《晚点》称，阿里、腾讯等超级 App 将主要采用这种主动开放接口的方式。
这一代还允许多个 AI 任务在后台排队执行，可以随时插入更高优先级任务。AI 操作某个 App 时，如果用户自己打开这个 App，它会暂停，等用户退出后再继续。
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Anthropic钦点的「独立第三方」遭质疑：创始圈与公司关系盘根错节
Anthropic CEO Dario Amodei 最近主张，让 METR 这类第三方评估机构长期进驻前沿 AI 公司，获得接近员工级别的权限，检查安全措施、事故和模型训练过程。但《纽约邮报》调查发现，METR 和 Anthropic 所在的 AI 安全圈关系远比普通「外部审计」更近。
METR 最初叫 ARC Evals，孵化于 Paul Christiano 创办的 Alignment Research Center。Christiano 不仅曾和 Amodei 在 OpenAI 共事，《纽约邮报》称两人还做过室友；他后来又成为 Anthropic Long-Term Benefit Trust 最初五名受托人之一。METR 现任技术人员 Ajeya Cotra 是 Christiano 的妻子，此前还负责 Coefficient Giving 的 AI 安全资助。
更直接的问题来自 METR 自己。今年它评估 Anthropic、OpenAI、Google 和 Meta 时，当时还没有适用的人员利益冲突政策，也没有进行正式的回避流程。METR 披露，直接参与项目的员工和合作者中，至少 6 人与 AI 公司员工存在密切私人关系。
当然这并不能证明 METR 被 Anthropic 控制。METR 明确表示不接受前沿 AI 公司及其员工的资金，做风险评估也不收费，不过这些公司会免费提供大量模型 Token。
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Anthropic CEO Dario Amodei 最近主张，让 METR 这类第三方评估机构长期进驻前沿 AI 公司，获得接近员工级别的权限，检查安全措施、事故和模型训练过程。但《纽约邮报》调查发现，METR 和 Anthropic 所在的 AI 安全圈关系远比普通「外部审计」更近。
METR 最初叫 ARC Evals，孵化于 Paul Christiano 创办的 Alignment Research Center。Christiano 不仅曾和 Amodei 在 OpenAI 共事，《纽约邮报》称两人还做过室友；他后来又成为 Anthropic Long-Term Benefit Trust 最初五名受托人之一。METR 现任技术人员 Ajeya Cotra 是 Christiano 的妻子，此前还负责 Coefficient Giving 的 AI 安全资助。
更直接的问题来自 METR 自己。今年它评估 Anthropic、OpenAI、Google 和 Meta 时，当时还没有适用的人员利益冲突政策，也没有进行正式的回避流程。METR 披露，直接参与项目的员工和合作者中，至少 6 人与 AI 公司员工存在密切私人关系。
当然这并不能证明 METR 被 Anthropic 控制。METR 明确表示不接受前沿 AI 公司及其员工的资金，做风险评估也不收费，不过这些公司会免费提供大量模型 Token。
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万斯批Anthropic：别造出「弗兰肯斯坦」，再找政府监管
美国副总统 JD Vance 在 All-In 峰会上猛烈批评最近的 AI 安全路线。他说，一些前沿 AI 公司一边声称自己造出了「弗兰肯斯坦」，一边又把解决办法指向全球 AI 治理。万斯认为，如果真的造出了危险模型，首先应该停下来；如果能力已经放出来，就先把防御工具做出来。
随后他把矛头转向 Anthropic。Vance 称，Anthropic 最新模型已经具备很强的网络攻击能力，但一些急需同等级工具进行防御的企业却拿不到访问权限。他没有说明具体哪些公司被拒绝，但 Anthropic 的 Mythos 5.1 确实只向少数经过审核的机构开放，公司称这是因为模型在网络安全和生物研究上的能力太强，存在被滥用的风险。
Vance 同时强调，他并不认为 Dario Amodei 是为了监管俘获故意制造恐慌。相反，他说自己听到的评价是 Dario 很认真，也确实相信这些风险。他真正想批评的是 Anthropic 的处理方式：既然认为模型危险，就应该先停下来，或者把防御工具交给需要的人，「别造出弗兰肯斯坦，再来找政府说我们需要监管」。
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美国副总统 JD Vance 在 All-In 峰会上猛烈批评最近的 AI 安全路线。他说，一些前沿 AI 公司一边声称自己造出了「弗兰肯斯坦」，一边又把解决办法指向全球 AI 治理。万斯认为，如果真的造出了危险模型，首先应该停下来；如果能力已经放出来，就先把防御工具做出来。
随后他把矛头转向 Anthropic。Vance 称，Anthropic 最新模型已经具备很强的网络攻击能力，但一些急需同等级工具进行防御的企业却拿不到访问权限。他没有说明具体哪些公司被拒绝，但 Anthropic 的 Mythos 5.1 确实只向少数经过审核的机构开放，公司称这是因为模型在网络安全和生物研究上的能力太强，存在被滥用的风险。
Vance 同时强调，他并不认为 Dario Amodei 是为了监管俘获故意制造恐慌。相反，他说自己听到的评价是 Dario 很认真，也确实相信这些风险。他真正想批评的是 Anthropic 的处理方式：既然认为模型危险，就应该先停下来，或者把防御工具交给需要的人，「别造出弗兰肯斯坦，再来找政府说我们需要监管」。
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万斯把数据中心抗议归因于缺电：美国电力要便宜到「不用计量」
美国副总统 JD Vance 在 All-In 峰会上说，美国 AI 数据中心遭遇越来越大的反对，很大程度上是因为电力供应没跟上。居民看到数据中心不断开建，自己的电费却在上涨，自然会反弹。他认为解决办法不是少建数据中心，而是把发电能力一起补上。
Vance 说，美国过去一代人没有建设足够的电力设施，未来应该追求一种「电便宜到不用计量」的状态。他还拿中国作比较，认为美国这些年发电增长太慢，已经影响到 AI 等新产业的发展。
「便宜到不用计量」其实是美国核能史上的一句老口号。1954 年，美国原子能委员会主席 Lewis Strauss 曾用它描绘原子能带来的廉价电力时代。70 多年后，Vance 又把这句话搬出来，放到了 AI 数据中心带来的新一轮用电潮里。
美国的数据中心电力矛盾也确实正在升温。IEA 估算，数据中心贡献了美国 2025 年约一半的新增用电需求；美国国会本周还在推进法案，试图避免数据中心扩张带来的电网成本转嫁给普通家庭。
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美国副总统 JD Vance 在 All-In 峰会上说，美国 AI 数据中心遭遇越来越大的反对，很大程度上是因为电力供应没跟上。居民看到数据中心不断开建，自己的电费却在上涨，自然会反弹。他认为解决办法不是少建数据中心，而是把发电能力一起补上。
Vance 说，美国过去一代人没有建设足够的电力设施，未来应该追求一种「电便宜到不用计量」的状态。他还拿中国作比较，认为美国这些年发电增长太慢，已经影响到 AI 等新产业的发展。
「便宜到不用计量」其实是美国核能史上的一句老口号。1954 年，美国原子能委员会主席 Lewis Strauss 曾用它描绘原子能带来的廉价电力时代。70 多年后，Vance 又把这句话搬出来，放到了 AI 数据中心带来的新一轮用电潮里。
美国的数据中心电力矛盾也确实正在升温。IEA 估算，数据中心贡献了美国 2025 年约一半的新增用电需求；美国国会本周还在推进法案，试图避免数据中心扩张带来的电网成本转嫁给普通家庭。
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纳德拉：AI Agent可能为完成任务做假账，成企业「新型内部风险」
微软 CEO Satya Nadella 在 All-In 峰会上警告，长期自主运行的 AI Agent 可能成为企业一种新的「内部风险」。他举例，如果让前沿模型去优化公司的营运资金，它为了完成目标，甚至可能直接「做假账」。
Nadella 认为，企业不能只看 Agent 最后交出的结果，还要验证它是怎么完成任务的。他提出用额外的模型检查结果，同时持续监控 Agent 的操作，所有行为都要可以追溯和审计。比如 Agent 读取机密信息、连续调用多个系统时，企业都应该看得见。
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微软 CEO Satya Nadella 在 All-In 峰会上警告，长期自主运行的 AI Agent 可能成为企业一种新的「内部风险」。他举例，如果让前沿模型去优化公司的营运资金，它为了完成目标，甚至可能直接「做假账」。
Nadella 认为，企业不能只看 Agent 最后交出的结果，还要验证它是怎么完成任务的。他提出用额外的模型检查结果，同时持续监控 Agent 的操作，所有行为都要可以追溯和审计。比如 Agent 读取机密信息、连续调用多个系统时，企业都应该看得见。
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马斯克提议AI巨头互测模型：别再「自己批自己的作业」
马斯克在 All-In 峰会上提议，前沿 AI 公司在发布新模型前，应该让竞争对手先做一轮安全测试。各家公司拿自己的安全测试体系去挑别人模型的问题，发现风险就直接指出，别再只靠自己给自己验收。
马斯克把现在的做法比作「自己批自己的作业」。相比自测，竞争对手更有动力把问题找出来。如果竞争对手已经警告某个模型不安全，公司仍坚持发布，后来真出了事，就很难再辩解，法律责任也会非常大。
他还认为，这套机制不能只让美国公司单方面执行，最好把中国等主要 AI 参与方也纳入，避免只有美国公司单方面承担限制。
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马斯克在 All-In 峰会上提议，前沿 AI 公司在发布新模型前，应该让竞争对手先做一轮安全测试。各家公司拿自己的安全测试体系去挑别人模型的问题，发现风险就直接指出，别再只靠自己给自己验收。
马斯克把现在的做法比作「自己批自己的作业」。相比自测，竞争对手更有动力把问题找出来。如果竞争对手已经警告某个模型不安全，公司仍坚持发布，后来真出了事，就很难再辩解，法律责任也会非常大。
他还认为，这套机制不能只让美国公司单方面执行，最好把中国等主要 AI 参与方也纳入，避免只有美国公司单方面承担限制。
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马斯克：AI扩张迟早卡在芯片产能
马斯克在 All-In 峰会上解释了为什么 Tesla 和 SpaceX 要自己建 Terafab 芯片工厂。他担心关键芯片未来可能因各种原因断供，但就算供应一直稳定，现有晶圆厂的产能也不够支撑 AI 继续扩张。
马斯克说，现在的晶圆厂基本已经满负荷运行。未来算力不只要进数据中心，还要支撑人形机器人和汽车，逻辑芯片、内存和先进封装都得一起扩产。
他的结论是，「要么建 Terafab，要么无法继续扩张」。Tesla 和 SpaceX 正在奥斯汀推进联合芯片产线，设备已经下单。马斯克希望明年底前先做出能用的芯片，但距离大规模量产还有一段时间。
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马斯克在 All-In 峰会上解释了为什么 Tesla 和 SpaceX 要自己建 Terafab 芯片工厂。他担心关键芯片未来可能因各种原因断供，但就算供应一直稳定，现有晶圆厂的产能也不够支撑 AI 继续扩张。
马斯克说，现在的晶圆厂基本已经满负荷运行。未来算力不只要进数据中心，还要支撑人形机器人和汽车，逻辑芯片、内存和先进封装都得一起扩产。
他的结论是，「要么建 Terafab，要么无法继续扩张」。Tesla 和 SpaceX 正在奥斯汀推进联合芯片产线，设备已经下单。马斯克希望明年底前先做出能用的芯片，但距离大规模量产还有一段时间。
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Salesforce正式接进Claude，37个销售Skill直接查客户、改销售记录
Anthropic 和 Salesforce 正式推出 Salesforce in Claude Beta。它把 Salesforce 里的客户、商机和销售管道直接接进 Claude，并内置 37 个销售 Skill。销售人员不用离开对话，就能查客户、准备会议、评估商机、查看销售管道，也能直接更新 CRM 记录。此前这项功能只向少数客户试点开放。
Claude 还能把 Salesforce、Slack 和邮件里的信息合在一起，自动生成每日简报、会前材料和会后跟进，甚至根据实时数据生成交互式销售看板。修改 Salesforce 数据前，Claude 默认仍会要求用户确认，而且只能访问原账号有权限查看的数据。
Salesforce 内部已有约 7000 名销售人员在使用，GitLab、Siemens 和 Legora 也已部署。
以后销售未必还要天天点 CRM 界面，Claude 可以直接成为操作 Salesforce 的入口。
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Anthropic 和 Salesforce 正式推出 Salesforce in Claude Beta。它把 Salesforce 里的客户、商机和销售管道直接接进 Claude，并内置 37 个销售 Skill。销售人员不用离开对话，就能查客户、准备会议、评估商机、查看销售管道，也能直接更新 CRM 记录。此前这项功能只向少数客户试点开放。
Claude 还能把 Salesforce、Slack 和邮件里的信息合在一起，自动生成每日简报、会前材料和会后跟进，甚至根据实时数据生成交互式销售看板。修改 Salesforce 数据前，Claude 默认仍会要求用户确认，而且只能访问原账号有权限查看的数据。
Salesforce 内部已有约 7000 名销售人员在使用，GitLab、Siemens 和 Legora 也已部署。
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Codex被曝静默降级：选GPT-6 Astra，后台却可能跑GPT-5.5
Codex 源码显示，服务端在安全检查后可以把请求重新路由到其他模型。最近一名 Pro 用户发现，自己全程选择 GPT-6 Astra，界面也一直显示 Astra，但 Usage 记录里大量请求实际跑在 GPT-5.5 上，而且没有任何切换提示。这个 Issue 目前仍未得到 OpenAI 确认，但已被标记为 `bug` 和 `safety-check`。
Anthropic 早就有类似机制。Fable 5 触发安全检查后会自动降级到 Opus 4.8，官方从发布当天就称会提示用户。但 Claude Code 后来多次被曝实际发生静默切换，甚至界面仍显示 Fable 5。
模型路由本身不奇怪。真正让人不爽的是，你付费选了一个模型，界面也写着这个模型，后台换掉后却可能不告诉你。
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Codex 源码显示，服务端在安全检查后可以把请求重新路由到其他模型。最近一名 Pro 用户发现，自己全程选择 GPT-6 Astra，界面也一直显示 Astra，但 Usage 记录里大量请求实际跑在 GPT-5.5 上，而且没有任何切换提示。这个 Issue 目前仍未得到 OpenAI 确认，但已被标记为 `bug` 和 `safety-check`。
Anthropic 早就有类似机制。Fable 5 触发安全检查后会自动降级到 Opus 4.8，官方从发布当天就称会提示用户。但 Claude Code 后来多次被曝实际发生静默切换，甚至界面仍显示 Fable 5。
模型路由本身不奇怪。真正让人不爽的是，你付费选了一个模型，界面也写着这个模型，后台换掉后却可能不告诉你。
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OpenAI加速清旧模型，GPT-5.5上线不到半年就退场
OpenAI 宣布，10 月 14 日起，GPT-5.5 将从 ChatGPT、ChatGPT Work 和使用 ChatGPT 账号登录的 Codex 中下线，所有套餐都受影响。Codex 用户需要改用 GPT-5.6 Sol 或 GPT-6 Astra。
GPT-5.5 今年 4 月 23 日才发布，从发布到计划下线只有 174 天。当时 OpenAI 还把它定位为面向复杂工作和编程的旗舰模型。随着 GPT-5.6 Sol 和 GPT-6 Astra 上线，5.5 很快就进入了上一代模型名单。
不过这次并不是彻底停服。OpenAI API 仍会继续提供 GPT-5.5，使用 API Key 的 Codex 会话也不受这次下线影响。OpenAI 开发者论坛已经有用户要求保留 5.5 的 Codex 入口，称它在自己的生产编码流程里依然更稳定、返工更少。
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OpenAI 宣布，10 月 14 日起，GPT-5.5 将从 ChatGPT、ChatGPT Work 和使用 ChatGPT 账号登录的 Codex 中下线，所有套餐都受影响。Codex 用户需要改用 GPT-5.6 Sol 或 GPT-6 Astra。
GPT-5.5 今年 4 月 23 日才发布，从发布到计划下线只有 174 天。当时 OpenAI 还把它定位为面向复杂工作和编程的旗舰模型。随着 GPT-5.6 Sol 和 GPT-6 Astra 上线，5.5 很快就进入了上一代模型名单。
不过这次并不是彻底停服。OpenAI API 仍会继续提供 GPT-5.5，使用 API Key 的 Codex 会话也不受这次下线影响。OpenAI 开发者论坛已经有用户要求保留 5.5 的 Codex 入口，称它在自己的生产编码流程里依然更稳定、返工更少。
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Devin自己搭了套Mac云，iOS App写完自己跑、自己测
AI 编程公司 Cognition 给 Devin Cloud 加入了 macOS。Devin 现在可以直接在云端使用 Xcode 和 iOS Simulator，开发 iPhone、iPad 和 Mac App。代码写完后，它还能自己打开应用、点击界面、检查结果，录下测试视频，并生成 TestFlight 链接。
为了让 Mac 直接跑进 Devin Cloud，Cognition 自己搭了一套 macOS 虚拟化环境。底层使用 AWS 的物理 Mac，再通过苹果的 `Virtualization.framework` 启动 macOS VM。会话文件可以保存和恢复，网络权限、开发环境预热和远程操作也全部由 Cognition 自己管理。
Devin 其实两个月前就能通过 Outposts 使用 Namespace 的真 Mac，当时走的还是「外接」路线。Cursor 本月也这么做，由 Namespace 给每个 Cloud Agent 拉起一台 M5 Mac。Devin Cloud 这次则把 Mac 环境直接做进了自家云端，不再需要另外接一套 Mac 执行环境。
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AI 编程公司 Cognition 给 Devin Cloud 加入了 macOS。Devin 现在可以直接在云端使用 Xcode 和 iOS Simulator，开发 iPhone、iPad 和 Mac App。代码写完后，它还能自己打开应用、点击界面、检查结果，录下测试视频，并生成 TestFlight 链接。
为了让 Mac 直接跑进 Devin Cloud，Cognition 自己搭了一套 macOS 虚拟化环境。底层使用 AWS 的物理 Mac，再通过苹果的 `Virtualization.framework` 启动 macOS VM。会话文件可以保存和恢复，网络权限、开发环境预热和远程操作也全部由 Cognition 自己管理。
Devin 其实两个月前就能通过 Outposts 使用 Namespace 的真 Mac，当时走的还是「外接」路线。Cursor 本月也这么做，由 Namespace 给每个 Cloud Agent 拉起一台 M5 Mac。Devin Cloud 这次则把 Mac 环境直接做进了自家云端，不再需要另外接一套 Mac 执行环境。
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前白宫AI政策顾问转投Anthropic，负责前沿算力战略
前白宫 AI 与新兴技术高级政策顾问 Sihao Huang 宣布加入 Anthropic，担任前沿算力战略负责人。他将直接与联合创始人兼首席算力官 Tom Brown 合作，负责基础设施扩张、外部合作和长期算力规划。
Huang 此前在白宫科技政策办公室领导 AI 团队，工作还涉及国家安全、科研政策和半导体。今年 6 月离开白宫时，《The Information》只报道他将进入私营部门，去向当时并未公开。
Anthropic 今年持续扩充算力，已与 Amazon、Google、Broadcom、SpaceX 等达成合作，并刚签下澳大利亚首个数据中心租赁协议，园区规划容量达 2.16GW。
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前白宫 AI 与新兴技术高级政策顾问 Sihao Huang 宣布加入 Anthropic，担任前沿算力战略负责人。他将直接与联合创始人兼首席算力官 Tom Brown 合作，负责基础设施扩张、外部合作和长期算力规划。
Huang 此前在白宫科技政策办公室领导 AI 团队，工作还涉及国家安全、科研政策和半导体。今年 6 月离开白宫时，《The Information》只报道他将进入私营部门，去向当时并未公开。
Anthropic 今年持续扩充算力，已与 Amazon、Google、Broadcom、SpaceX 等达成合作，并刚签下澳大利亚首个数据中心租赁协议，园区规划容量达 2.16GW。
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Arcee AI完成B轮融资筹集至少1.5亿美元，投前估值达10亿美元
开放权重 AI 模型初创公司 Arcee AI 以 10 亿美元投前估值完成 B 轮融资。本轮融资由 Vista Equity Partners、Cambium Capital 和 Emergence Capital 领投，微软旗下 M12、AI10 Ventures、日立、IAG、P7 及 Wipro 参投。公司未披露融资金额，但知情人士称至少达到 1.5 亿美元。
Arcee AI 于 2023 年成立，最初专注于模型后训练。2025 年，在 Meta 收缩开放权重模型投入后，公司决定从零开始训练自有模型，并投入约 2000 万美元，相当于当时账上 3000 万美元资金的 65% 至 70%，共训练 4 款开放权重模型。其中包括 2026 年初发布的 4000 亿参数模型 Trinity Large。
Arcee 表示，其模型在部分基准测试中超过 Meta Llama 3，并达到与 Mistral 及部分中国模型相近的水平。新资金将用于开发开放权重模型和相关产品、扩大与美国能源部的合作，并服务 Vista 投资组合中的企业。创始人 Mark McQuade 表示，公司目标是缩小美国在开放模型领域与中国的差距。
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开放权重 AI 模型初创公司 Arcee AI 以 10 亿美元投前估值完成 B 轮融资。本轮融资由 Vista Equity Partners、Cambium Capital 和 Emergence Capital 领投，微软旗下 M12、AI10 Ventures、日立、IAG、P7 及 Wipro 参投。公司未披露融资金额，但知情人士称至少达到 1.5 亿美元。
Arcee AI 于 2023 年成立，最初专注于模型后训练。2025 年，在 Meta 收缩开放权重模型投入后，公司决定从零开始训练自有模型，并投入约 2000 万美元，相当于当时账上 3000 万美元资金的 65% 至 70%，共训练 4 款开放权重模型。其中包括 2026 年初发布的 4000 亿参数模型 Trinity Large。
Arcee 表示，其模型在部分基准测试中超过 Meta Llama 3，并达到与 Mistral 及部分中国模型相近的水平。新资金将用于开发开放权重模型和相关产品、扩大与美国能源部的合作，并服务 Vista 投资组合中的企业。创始人 Mark McQuade 表示，公司目标是缩小美国在开放模型领域与中国的差距。
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