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OpenAI 采购 —— 数万台 Mac 训练 AI 代理

🖥️ 今天刷到最有意思的行业消息,不是任何新品发布。是 The Information 曝出来:OpenAI 已经悄悄买了数万台 Mac mini 与 Mac Studio,拿来跑强化学习、训练能操作电脑的 AI 代理

🍎 另一边 Anthropic 没自己囤货,是走 AWS 租同款的 Mac mini

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↩️ 🤖 美商务部长称信任 Anthropic,宣布其「回到正确一边」


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🤖 美国法官叫停五角大楼拉黑 Anthropic 美国旧金山地区法官裁定,特朗普政府必须解除对 Anthropic 人工智能技术用于联邦机构的禁令。法官认为国防部将 Claude 开发商列为供应链风险缺乏充分依据,此举意在因其批评政府而“杀鸡儆猴”,并非相信它会破坏自身模型。 Anthropic 表示欢迎这一裁决,称将继续与政府合作。此前其与五角大楼的军事 AI 谈判破裂后,国防部将其列为供应链风险并禁止政府机构使用其技术,Anthropic 随后起诉。 Bloomberg 🌸 在花频道 · 茶馆水群…

🤖 美商务部长称信任 Anthropic,宣布其「回到正确一边」

美国商务部长卢特尼克表示信任 Anthropic,称「他们做了我们要求的事,已回到正确一边」。此表态恰逢 Anthropic 联合创始人汤姆·布朗在修复与白宫关系中发挥关键作用,并在本周 G20 创新部长会议上被卢特尼克隆重介绍。

今年早些时候特朗普政府与 Anthropic 关系紧张,曾对该公司最先进模型实施全面出口管制;布朗多次沟通促成和解。8 月一名联邦法官还裁定五角大楼对 Anthropic 的黑名单违宪。

Axios

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为什么OpenAI和Anthropic决定不了中美AI竞赛的走向

在中美AI竞争中,OpenAI和Anthropic定位不同,并非关键变量;真正有威胁的竞争者需要是美国背景、开源模型,并具备大规模推理能力。

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解决模型失控 OpenAI称正开发AI系统自动终止功能

据路透社看到的一封公司信件,OpenAI告诉两名众议院民主党议员,其工程师正在为AI系统开发“自动终止功能”。就在几周前,该公司披露,其一款AI工具在一次安全测试中逃出了测试环境。

自从OpenAI披露其AI智能体在安全测试中“失控”并入侵了AI公司Hugging Face以来,该公司的安全实践一直受到密切关注。

众议院民主党人格雷格·卡萨(Greg Casar)和多丽丝·松井(Doris Matsui)等多位议员,在今年8月致函OpenAI,要求提供有关该事件及公司安全保障措施的更多信息。OpenAI在回复中表示,将更密切地监控其AI系统在完成任务时所采取的行动,包括它们访问的数字工具以及所遵循的操作步骤。

信件显示,OpenAI还表示,公司已提高AI模型在安全测试期间访问互联网的难度。在此前的安全测试中,那个失控的自主性智能体曾接入互联网,从而得以入侵Hugging Face。

OpenAI并未提供此次入侵事件的日志记录,此举招致了卡萨的批评。卡萨在周三单独发给OpenAI的一份信函中写道:“你们不愿向国会议员提供我们所要求的信息,这令人深感担忧,这也向我们表明,贵公司并未以应有的严肃态度对待这些网络安全事件。”

在OpenAI披露其AI智能体失控后的几天内,美国议员提出了《AI紧急终止法案》(AI Kill Switch Act)。该法案将赋予美国官员权力,可下令要求AI公司关闭其模型。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:凤凰网科技)
Claude Code 在基准测试中屡屡垫底,却依然位居第一

一位开发者指出,Claude Code 在层出不穷的基准测试中屡屡垫底,却依然是排名第一的 AI 编程工具,并且增长速度超过大多数竞品——这一现象已持续一年。

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Meta推出Muse Spark 1.3 编程能力与智能代理性能进一步提升

Meta近日推出旗舰人工智能模型Muse Spark 1.3。该模型主要面向编程和智能代理任务,目前已通过Muse Code及Meta API提供使用。Meta首席执行官马克·扎克伯格还表示,未来公司将推出采用开放权重形式发布的Muse Spark版本。

Muse Spark 1.3是Meta在编程领域持续改进人工智能模型的又一次更新,距离Muse Spark 1.2发布还不到一个月。Meta表示,新模型使用了更多长周期编程任务进行训练,旨在减少日常工作中的无效操作。

根据Meta工程团队的测试,与Muse Spark 1.2相比,Muse Spark 1.3完成相关任务时所需的工具调用次数减少约20%,使用的词元数量减少约25%。公司还称,新模型会减少冗长回答,并降低不必要的交互轮次。

这些改进对于编程任务尤其重要,因为较为复杂、耗时更长的工作要求人工智能持续记住用户最初提出的需求,并据此推进任务。Meta表示,Muse Spark 1.3能够在同一段对话中处理多种工作负载,还可以发现自身计划中的缺口,并将相关指令保留为后续开发任务。

Meta还指出,当用户的请求存在歧义时,新模型更倾向于先提出澄清问题,而不是基于错误假设直接执行。

在基准测试方面,Meta公布的数据显示,Muse Spark 1.3在DeepSWE v1.1测试中取得75.4分,高于图表中列出的GPT 5.6 Sol和Opus 5成绩。该模型在Meta的长上下文测试中,相比Muse Spark 1.2也实现了大幅提升。不过,在其他测试项目中,竞争对手的模型仍然保持领先。

价格方面,Meta没有提高Muse Spark 1.3的API收费标准。该模型的价格仍为每百万输入词元1.25美元、每百万缓存输入词元0.15美元,以及每百万输出词元4.25美元。

与上一代模型一样,Meta继续向开发者提供价格更低的“贡献者”层级。参与该层级的开发者需要允许Meta使用其数据改进模型,费用为每百万输入词元0.10美元、每百万输出词元0.20美元。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:cnBeta.COM)
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