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Meta旗下名为“Muse”的智能体AI（Agentic AI）已结束内部测试，正式步入有限制的Alpha及Beta封闭测试阶段。据Testing Catalog报道，该应用近期已公开放置于App Store平台，现阶段用户需通过排队候补名单(Waitlist)或输入邀请码方可获取使用权限。
作为一款高度集成的端侧AI Agent，Muse旨在实现设备全场景的智能化代办服务。在基础连接性方面，Muse能够直接接驳Gmail、Google Calendar以及Peloton、HealthEx等健康应用数据;在协同与交易层面，该智能体支持自动填写表格、代发信息、监测机票与电影票价格并执行预约;在安全风控机制上，任何支付消费与关键决策均需经过用户手动确认与批准。
值得关注的是，Muse已具备深度跨界能力，可直接与用户的信用卡及银行账户相连，实现实时支出跟踪，并能根据用户履约历史智能建议取消低频冗余订阅以节约开支。
此前，Meta已相继推出针对Gemini的Muse Spark大模型体系以及本地化AI模型，而Muse的落地标志着Meta从单纯的大语言模型研发向具备高执行力、长任务链条处理能力的个人AI Agent加速演进。
随着智能体技术全面深入个人隐私与金融等敏感场景，其后续如何在高效服务与用户隐私安全信任之间取得平衡，将成为该产品能否实现大规模商业化推广的关键。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI的Codex在28页演示文稿中追踪AI发布，团队预告新一波创新
OpenAI开发者Tibo分享了一份28页的演示文稿，展示Codex追踪各项AI发布，暗示团队（及Astra）支持下将迎来激动人心的一周。
内容详情 · 原文链接
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OpenAI开发者Tibo分享了一份28页的演示文稿，展示Codex追踪各项AI发布，暗示团队（及Astra）支持下将迎来激动人心的一周。
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联合国人权事务高级专员沃尔克・蒂尔克（Volker Turk）周一警告称，人工智能可能对人类构成威胁，并承诺敦促人工智能企业降低风险。在开启史无前例的第二个任期前夕发表的讲话中，蒂尔克呼吁拿出 “铁一般的保障措施”，保障人工智能安全。
蒂尔克在日内瓦向该机构表示：“我和业内人士同样担忧，先进人工智能可能会给人类带来生存性风险。”
“今天，我在此呼吁各方全力以赴，赶在为时已晚之前，为人工智能的安全保障确立牢不可破的硬性保障机制。”
蒂尔克并未详细阐述风险的具体性质，但他办公室的一名发言人表示，高性能人工智能系统一旦出现故障，可能会破坏关键基础设施。
该发言人提及 7 月发生的所谓 “Hugging Face 事件” 中出现的 “危险智能体训练行为”：大量 OpenAI 智能体对一个开源平台实施攻击。她称该事件表明前沿人工智能技术的发展速度已经超过了安全防护能力。
蒂尔克警告，少数几个人手握 “几乎不受约束的人工智能控制权”，但并未点名具体对象。
他说：“至少，我们需要人工智能研发所在国以及供应链相关国家共同商定一套不可逾越的红线。”
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)
Astra 付费订阅使用量重置
OpenAI 正在重置所有 Astra 付费订阅用户的使用限制，让用户在大量使用后可以继续使用该功能。重置将于今天太平洋时间下午 6 点左右生效。
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↩️ 张一鸣亲自部署，亲自指挥字节跳动筹备空间视频模型
张一鸣亲自部署，亲自指挥字节跳动筹备空间视频模型
知情人士称，字节跳动创始人张一鸣正亲自督导一款实时空间视频生成模型，最快或于 2026 年 10 月发布，但时间仍可能调整。模型基于 Seedance，可生成响应 Pico 头显用户语音或动作的互动虚拟世界。
该模型据称能以约 0.05 秒延迟、每秒 20 帧生成视频，并将高强度计算转移至云端，以降低虚拟现实设备的硬件门槛。
Bloomberg
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字节跳动讨论训练超 5 万亿参数大模型 字节跳动正讨论训练一个参数规模超 5 万亿的大模型，由 Seed Foundation 负责人项亮主导，与大语言模型预训练数据负责人沈科合作。该计划目前仍处于早期阶段，若落地将超越阿里 Qwen 3.8-Max 和月之暗面 K3，成为国内已知参数规模最大的模型。 两周前的 Seed 全员会上，张一鸣明确反对蒸馏路线，认为其只是复制 Claude 已有能力、难以实现超越，鼓励团队以追求智能上限为目标，接受短期落后并做出有特色的模型。他认可编程是当下关键方向，已整合…
张一鸣亲自部署，亲自指挥字节跳动筹备空间视频模型
知情人士称，字节跳动创始人张一鸣正亲自督导一款实时空间视频生成模型，最快或于 2026 年 10 月发布，但时间仍可能调整。模型基于 Seedance，可生成响应 Pico 头显用户语音或动作的互动虚拟世界。
该模型据称能以约 0.05 秒延迟、每秒 20 帧生成视频，并将高强度计算转移至云端，以降低虚拟现实设备的硬件门槛。
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Anthropic 放弃收购 AI 初创公司 Decart，这桩 60 亿美元交易最终告吹
据报道，人工智能公司 Anthropic 已决定放弃收购 AI 初创公司 Decart。此前双方曾就约 60 亿美元的收购交易进行洽谈，Anthropic 还完成了尽职调查，但最终选择退出。据悉，两家公司仍可能寻求其他合作机会。
报道称，Anthropic 此前正加大算力投入，以开发新产品并满足客户需求。而 Decart 主要开发提高芯片利用效率的软件，可降低 AI 模型训练和运行成本——这也是这笔收购在算力成本高企的背景下的主要吸引力所在。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据报道，人工智能公司 Anthropic 已决定放弃收购 AI 初创公司 Decart。此前双方曾就约 60 亿美元的收购交易进行洽谈，Anthropic 还完成了尽职调查，但最终选择退出。据悉，两家公司仍可能寻求其他合作机会。
报道称，Anthropic 此前正加大算力投入，以开发新产品并满足客户需求。而 Decart 主要开发提高芯片利用效率的软件，可降低 AI 模型训练和运行成本——这也是这笔收购在算力成本高企的背景下的主要吸引力所在。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Anthropic 11个月豪掷5170亿美元，狂揽14.8GW惊人算力
人工智能领域的军备竞赛正在迎来全新量级的疯狂爆发。据媒体报道，AI 独角兽 Anthropic 在短短十一个月内签署了总额高达5170亿美元的惊人算力合同。自2025年10月以来，该公司在原有1到2吉瓦算力的基础上，再度疯狂加码，锁定了至少14.8吉瓦（GW）的庞大计算能力，并正式开启了自建数据中心的宏大规划。
激进扩张背后的战略对垒
尽管14.8吉瓦的总产能规划可能仍不及 OpenAI 设定的2030年达到30吉瓦的宏伟目标，但 Anthropic 的许多算力合同期限已经远远超出了2030年的节点，这也使得两家头部企业在路线图上的直接对比变得颇具复杂性。
耐人寻味的是，这场资本与算力的狂飙也伴随着行业高层对风险的分歧。在2026年初，Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫代伊曾公开警告业界不要投资过快，并直言竞争对手“并不真正了解他们正在承担的风险”。然而时过境迁，随着多轮密集布局的落地，Anthropic 如今反而在军备竞赛中成为了急于追赶的一方。与此同时，OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼近期则频繁敦促行业保持谨慎，并公开对新兴云服务商的“不可持续愚蠢行为”发出严厉警告。在他看来，快速迭代的技术进展极有可能会让如今这些天价昂贵的项目最终变成一笔糟糕的赌注。
巨额承诺与营收规模的巨大鸿沟
面对动辄千亿美元的算力支出承诺，两家公司目前都面临着无法仅靠自身现有营收完全覆盖的现实压力。根据彭博社公开的最新财务数据，Anthropic 的年化营收目前已经突破了650亿美元，而 OpenAI 截至7月的年化营收则超过了400亿美元。尽管双方的商业化变现速度均表现强劲，但在庞大且持续膨胀的基础设施投入面前，这场烧钱大战依然充满了高额的未知数与财务挑战。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
人工智能领域的军备竞赛正在迎来全新量级的疯狂爆发。据媒体报道，AI 独角兽 Anthropic 在短短十一个月内签署了总额高达5170亿美元的惊人算力合同。自2025年10月以来，该公司在原有1到2吉瓦算力的基础上，再度疯狂加码，锁定了至少14.8吉瓦（GW）的庞大计算能力，并正式开启了自建数据中心的宏大规划。
激进扩张背后的战略对垒
尽管14.8吉瓦的总产能规划可能仍不及 OpenAI 设定的2030年达到30吉瓦的宏伟目标，但 Anthropic 的许多算力合同期限已经远远超出了2030年的节点，这也使得两家头部企业在路线图上的直接对比变得颇具复杂性。
耐人寻味的是，这场资本与算力的狂飙也伴随着行业高层对风险的分歧。在2026年初，Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫代伊曾公开警告业界不要投资过快，并直言竞争对手“并不真正了解他们正在承担的风险”。然而时过境迁，随着多轮密集布局的落地，Anthropic 如今反而在军备竞赛中成为了急于追赶的一方。与此同时，OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼近期则频繁敦促行业保持谨慎，并公开对新兴云服务商的“不可持续愚蠢行为”发出严厉警告。在他看来，快速迭代的技术进展极有可能会让如今这些天价昂贵的项目最终变成一笔糟糕的赌注。
巨额承诺与营收规模的巨大鸿沟
面对动辄千亿美元的算力支出承诺，两家公司目前都面临着无法仅靠自身现有营收完全覆盖的现实压力。根据彭博社公开的最新财务数据，Anthropic 的年化营收目前已经突破了650亿美元，而 OpenAI 截至7月的年化营收则超过了400亿美元。尽管双方的商业化变现速度均表现强劲，但在庞大且持续膨胀的基础设施投入面前，这场烧钱大战依然充满了高额的未知数与财务挑战。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 首席科学家警告：AI 或很快进入自我进化阶段，希望业界自愿放缓
OpenAI 首席科学家雅库布·帕乔基（Jakub Pachocki）警告称，人工智能正在以极快速度演进，以至于越来越难以为人类所理解和控制，并表示他期望 AI 实验室出于安全考虑自愿放慢开发速度。
“用不了多久，模型就能自我改进”
帕乔基在周日发布的一篇文章中写道，在相对较短的时间内，AI 模型已经能够操作电脑、与人类及其他 AI 系统协作，并开展研究项目。他称，用不了多久，这些模型还将能够在没有人类干预的情况下改进自身，这一过程被称为“递归式自我改进”。
“这是一个需要极度谨慎的时刻。”帕乔基写道，“我担心，没有人为机器智能持续快速提升所带来的后果做好准备。”
建立共同安全门槛前，自愿放缓应成常态
他写道，开发者可以尝试更严格地引导 AI，使其与人类利益保持一致，也可以“在必要时放慢未来的开发速度”。他说：“我预计并希望，在建立共同安全门槛之前，自愿放缓开发将成为普遍现象。”
这一表态与 OpenAI 近期披露的数据相互呼应：公司一方面正用智能体加快 AI 研发，另一方面也承认无法假设对齐和安全能力一定能追上模型能力，更强大的系统可能更难监控。帕乔基此前也表示，目前没有任何实验室将 AI 的对齐和监控做到足够可靠，并呼吁各国政府把国际协调提升为优先事项。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 首席科学家雅库布·帕乔基（Jakub Pachocki）警告称，人工智能正在以极快速度演进，以至于越来越难以为人类所理解和控制，并表示他期望 AI 实验室出于安全考虑自愿放慢开发速度。
“用不了多久，模型就能自我改进”
帕乔基在周日发布的一篇文章中写道，在相对较短的时间内，AI 模型已经能够操作电脑、与人类及其他 AI 系统协作，并开展研究项目。他称，用不了多久，这些模型还将能够在没有人类干预的情况下改进自身，这一过程被称为“递归式自我改进”。
“这是一个需要极度谨慎的时刻。”帕乔基写道，“我担心，没有人为机器智能持续快速提升所带来的后果做好准备。”
建立共同安全门槛前，自愿放缓应成常态
他写道，开发者可以尝试更严格地引导 AI，使其与人类利益保持一致，也可以“在必要时放慢未来的开发速度”。他说：“我预计并希望，在建立共同安全门槛之前，自愿放缓开发将成为普遍现象。”
这一表态与 OpenAI 近期披露的数据相互呼应：公司一方面正用智能体加快 AI 研发，另一方面也承认无法假设对齐和安全能力一定能追上模型能力，更强大的系统可能更难监控。帕乔基此前也表示，目前没有任何实验室将 AI 的对齐和监控做到足够可靠，并呼吁各国政府把国际协调提升为优先事项。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
AI医疗版图大扩张：Anthropic 持续加码，密集收购与布局生物技术赛道
人工智能巨头 Anthropic 在医疗与生命科学领域的扩张步伐正在显著加快。近期，该公司正通过专门的招聘负责人大力推进针对 AI 生物公司的收购、投资与多元化合作，其战略目光紧密覆盖了从药物发现到临床开发的各个核心环节。
此前，Anthropic 就已经通过约 4 亿美元的股票交易，成功收购了成立仅 8 个月的 AI 生物技术新创公司 Coefficient Bio，其原班团队也已正式并入 Anthropic 的医疗与生命科学部门。这笔重磅交易不仅让公司快速获取了宝贵的实验室实战经验，也为其后续的持续扩张奠定了坚实基础。从相关的招聘标准来看，Anthropic 当前在生物科技领域高度看重成熟的实验流程以及专业化团队的实操落地能力。
除了资本层面的收并购外，Anthropic 在技术工具和底层基础设施上也动作频频。公司近期正式推出了全新的 Claude Science 科研工作台，该工作台能够将各类科研工具进行深度整合，并灵活调用专业模型来辅助科研人员。与此同时，Anthropic 还发布了 MHS 模型硬件标准的研究预览，试图通过统一的设备控制接口来大幅降低实验执行过程中的接入与协调成本，让模型的能力能够顺畅地沿软件、计算和物理设备向下传递。
从整体架构来看，新推出的科研工作台与统一的硬件设备接口之间具备极强的协同效应，能够实现相互加强。不过，虽然 MHS 开放接口在一定程度上降低了各方合作的顾虑、允许其他同类模型使用，但后续依然需要持续关注系统的复用性表现，以及它究竟能为一线研究人员节省多少实际时间。随着资本注入与底层工具的逐步完善，Anthropic 正在生命科学领域构建一条横跨算法、数据与实体实验室的完整生态链。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
人工智能巨头 Anthropic 在医疗与生命科学领域的扩张步伐正在显著加快。近期，该公司正通过专门的招聘负责人大力推进针对 AI 生物公司的收购、投资与多元化合作，其战略目光紧密覆盖了从药物发现到临床开发的各个核心环节。
此前，Anthropic 就已经通过约 4 亿美元的股票交易，成功收购了成立仅 8 个月的 AI 生物技术新创公司 Coefficient Bio，其原班团队也已正式并入 Anthropic 的医疗与生命科学部门。这笔重磅交易不仅让公司快速获取了宝贵的实验室实战经验，也为其后续的持续扩张奠定了坚实基础。从相关的招聘标准来看，Anthropic 当前在生物科技领域高度看重成熟的实验流程以及专业化团队的实操落地能力。
除了资本层面的收并购外，Anthropic 在技术工具和底层基础设施上也动作频频。公司近期正式推出了全新的 Claude Science 科研工作台，该工作台能够将各类科研工具进行深度整合，并灵活调用专业模型来辅助科研人员。与此同时，Anthropic 还发布了 MHS 模型硬件标准的研究预览，试图通过统一的设备控制接口来大幅降低实验执行过程中的接入与协调成本，让模型的能力能够顺畅地沿软件、计算和物理设备向下传递。
从整体架构来看，新推出的科研工作台与统一的硬件设备接口之间具备极强的协同效应，能够实现相互加强。不过，虽然 MHS 开放接口在一定程度上降低了各方合作的顾虑、允许其他同类模型使用，但后续依然需要持续关注系统的复用性表现，以及它究竟能为一线研究人员节省多少实际时间。随着资本注入与底层工具的逐步完善，Anthropic 正在生命科学领域构建一条横跨算法、数据与实体实验室的完整生态链。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 旗下 ChatGPT Work 近日更新，现可精准识别用户独特的写作风格。该功能能捕捉个人常用短语、特色结尾语以及大小写习惯等细节，充分体现用户个人特色。
通过连接日常工具如 Gmail、Google Drive、Slack 和 SharePoint，ChatGPT Work 可从用户的电子邮件、消息和文件中学习写作风格，并将其自动应用到后续内容创作中，帮助用户保持一致的表达习惯，提升工作效率。
这一改进让 AI 助手更贴近个人使用场景，进一步增强个性化体验。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
AI彻底击碎“人机验证”：GPT-6 Astra零失误通关48个游戏关卡
近日，OpenAI 研究人员公开了一段令人瞩目的测试视频，其最新模型 GPT-6 Astra在“我不是机器人”（CAPTCHA）验证码测试中，实现了全流程、零失误通关全部 48 个游戏关卡。这一突破性成果不仅展现了顶级 AI 模型对复杂交互任务的强大处理能力，也瞬间引发了科技界对传统人机验证方式有效性的广泛质疑。
CAPTCHA 的诞生与传统逻辑
CAPTCHA 的英文全称意为“完全自动化的公开图灵测试，用于区分计算机和人”。作为互联网上一项历史悠久的安全机制，它通常通过提出对人类而言轻而易举、但对传统计算机程序来说极其困难的视觉或逻辑挑战，来验证屏幕背后的操作者究竟是真人还是自动化程序。长期以来，这类身份验证方法在防范网络刷量、恶意攻击和批量注册等方面发挥了至关重要的作用。
零失误通关背后的大模型实力
然而，在此次公开的视频演示中，GPT-6 Astra 展现出的能力彻底打破了人们对传统验证码的固有认知。该模型并非仅仅通过了其中的某个特定阶段或局部测试，而是完整、顺畅地完成了整套复杂的验证流程。
在面对包含 48 个不同设计与逻辑的游戏关卡时，GPT-6 Astra 实现了全盘零失误通关。这种能够自主、连续并精准完成一连串高度视觉化、逻辑化复合任务的表现，充分说明了现代人工智能在多模态理解与环境交互上的质的飞跃。
验证机制面临的信任危机
随着 GPT-6 Astra 等新一代 AI 模型不断进化并轻松攻克复杂的验证机制，这类防线背后的底层设计理念或许正在逐渐失去原有的技术优势。当计算机处理人类专属的交互挑战变得如履平地时，互联网生态未来亟需探索和构建更加立体、智能的新一代身份验证与安全防护体系。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，OpenAI 研究人员公开了一段令人瞩目的测试视频，其最新模型 GPT-6 Astra在“我不是机器人”（CAPTCHA）验证码测试中，实现了全流程、零失误通关全部 48 个游戏关卡。这一突破性成果不仅展现了顶级 AI 模型对复杂交互任务的强大处理能力，也瞬间引发了科技界对传统人机验证方式有效性的广泛质疑。
CAPTCHA 的诞生与传统逻辑
CAPTCHA 的英文全称意为“完全自动化的公开图灵测试，用于区分计算机和人”。作为互联网上一项历史悠久的安全机制，它通常通过提出对人类而言轻而易举、但对传统计算机程序来说极其困难的视觉或逻辑挑战，来验证屏幕背后的操作者究竟是真人还是自动化程序。长期以来，这类身份验证方法在防范网络刷量、恶意攻击和批量注册等方面发挥了至关重要的作用。
零失误通关背后的大模型实力
然而，在此次公开的视频演示中，GPT-6 Astra 展现出的能力彻底打破了人们对传统验证码的固有认知。该模型并非仅仅通过了其中的某个特定阶段或局部测试，而是完整、顺畅地完成了整套复杂的验证流程。
在面对包含 48 个不同设计与逻辑的游戏关卡时，GPT-6 Astra 实现了全盘零失误通关。这种能够自主、连续并精准完成一连串高度视觉化、逻辑化复合任务的表现，充分说明了现代人工智能在多模态理解与环境交互上的质的飞跃。
验证机制面临的信任危机
随着 GPT-6 Astra 等新一代 AI 模型不断进化并轻松攻克复杂的验证机制，这类防线背后的底层设计理念或许正在逐渐失去原有的技术优势。当计算机处理人类专属的交互挑战变得如履平地时，互联网生态未来亟需探索和构建更加立体、智能的新一代身份验证与安全防护体系。
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GPT-6 Astra 刷屏，日本 AI 教授点赞梁文锋：这才是 AGI 之路
这几天 Anthropic、OpenAI 分别发布了 Fable 5.1 和 GPT-6 Astra，但前者很快没了存在感，Astra 则持续刷屏、热度不减。有观点认为，Fable 5.1 不仅价格贵，而且处处设限，搞得客户不满；Astra 可能在编码性能上略逊一筹，但综合能力优秀，Token 效率更高，综合成本反而下降，在各领域的应用也更广泛，网友正积极探索用它改变现有工作方式。
梁文锋：不搞视频与世界模型，专注 LLM 才是主线
Astra 的这波爆发也引来日本 JAIST 大学客座教授今井翔太的感慨，而他切入的角度很有意思——提到了 DeepSeek 创始人梁文锋前几个月流出的内部演讲中的一个表态。
DeepSeek 此前对多模态的支持不太完善，这与梁文锋的观点有关。他认为视频生成 AI、世界模型或物理模型都不是 AGI 的主线，现在需要专注 LLM 大模型发展，之后再用大模型来解决其他问题。今井翔太认为，看到 Astra 展现出的全能力之后，梁文锋这番表态的说服力越来越强。
按梁文锋的说法，DeepSeek 真正的核心目标就是 AGI，其他的事顺手就能完成——站在更高的技术目标上再去做下一层的技术应用，很多时候就是降维打击。他同时表示，DeepSeek 不会把主要精力投入上述 AI 方向，这不是说这些领域没有价值，而是它们并非限制 AGI 的关键瓶颈。
OpenAI 战略调整见效，国产大模型需看下一代
OpenAI 此前因为 Anthropic 及中国开源大模型的竞争调整过战略，放弃视频生成模型、专注 AI 核心能力，包括编码等方向。这番改革现在看来相当成功，GPT-5.5 及如今的 GPT-6 发布后，OpenAI 已回归巅峰。此次 Astra 发布，OpenAI 自信表态要开启 AGI 时代，英伟达 CEO 黄仁勋也表示赞同，还不忘提到自家 GPU 在训练 Astra 中的作用，称现在只用了 10 万张显卡，下一次将是 40 万张。
文章也指出，虽然美国公司动辄用“实现了 AGI”来营销很无聊，但 Astra 展示出的能力确实更上一层楼；同时也要承认国产 AI 大模型被拉开了距离，尤其在算力资源本就存在鸿沟的情况下。美国公司的旗舰大模型已出了一轮，国产大模型后续要看 Kimi 3.1、GLM-5.5、MiniMax M3 Pro、Qwen4 以及 DeepSeek V4.1 了。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
这几天 Anthropic、OpenAI 分别发布了 Fable 5.1 和 GPT-6 Astra，但前者很快没了存在感，Astra 则持续刷屏、热度不减。有观点认为，Fable 5.1 不仅价格贵，而且处处设限，搞得客户不满；Astra 可能在编码性能上略逊一筹，但综合能力优秀，Token 效率更高，综合成本反而下降，在各领域的应用也更广泛，网友正积极探索用它改变现有工作方式。
梁文锋：不搞视频与世界模型，专注 LLM 才是主线
Astra 的这波爆发也引来日本 JAIST 大学客座教授今井翔太的感慨，而他切入的角度很有意思——提到了 DeepSeek 创始人梁文锋前几个月流出的内部演讲中的一个表态。
DeepSeek 此前对多模态的支持不太完善，这与梁文锋的观点有关。他认为视频生成 AI、世界模型或物理模型都不是 AGI 的主线，现在需要专注 LLM 大模型发展，之后再用大模型来解决其他问题。今井翔太认为，看到 Astra 展现出的全能力之后，梁文锋这番表态的说服力越来越强。
按梁文锋的说法，DeepSeek 真正的核心目标就是 AGI，其他的事顺手就能完成——站在更高的技术目标上再去做下一层的技术应用，很多时候就是降维打击。他同时表示，DeepSeek 不会把主要精力投入上述 AI 方向，这不是说这些领域没有价值，而是它们并非限制 AGI 的关键瓶颈。
OpenAI 战略调整见效，国产大模型需看下一代
OpenAI 此前因为 Anthropic 及中国开源大模型的竞争调整过战略，放弃视频生成模型、专注 AI 核心能力，包括编码等方向。这番改革现在看来相当成功，GPT-5.5 及如今的 GPT-6 发布后，OpenAI 已回归巅峰。此次 Astra 发布，OpenAI 自信表态要开启 AGI 时代，英伟达 CEO 黄仁勋也表示赞同，还不忘提到自家 GPU 在训练 Astra 中的作用，称现在只用了 10 万张显卡，下一次将是 40 万张。
文章也指出，虽然美国公司动辄用“实现了 AGI”来营销很无聊，但 Astra 展示出的能力确实更上一层楼；同时也要承认国产 AI 大模型被拉开了距离，尤其在算力资源本就存在鸿沟的情况下。美国公司的旗舰大模型已出了一轮，国产大模型后续要看 Kimi 3.1、GLM-5.5、MiniMax M3 Pro、Qwen4 以及 DeepSeek V4.1 了。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI携手Firmus布局马来西亚，签约总容量突破900兆瓦
澳大利亚AI基础设施企业Firmus近日正式宣布，已与 OpenAI 达成一项多年期战略合作。根据协议，OpenAI 将向 Firmus 位于马来西亚的两座 AI 工厂采购专用 AI 算力，并正式成为其锚定客户。随着此次合作的成功落地，Firmus 目前已签约的总算力容量已经突破了 900 兆瓦。
多地布局与先进硬件配置
Firmus 目前在澳大利亚、新加坡、印尼和马来西亚四国共拥有 7 座 AI 工厂。其中，有 2 座工厂已经投入运营，另外 5 座正在建设当中，并计划在未来 24 个月内陆续投入服务。
在技术硬件方面，这些新建的 AI 工厂将全面部署英伟达 Vera Rubin NVL72 系统，同时采用英伟达 DSX AI Factory 平台以及 Firmus 自研的 HyperCube 液冷基础设施。OpenAI 表示，马来西亚新建的数据中心将为其提供强大支撑，有效满足亚太地区乃至全球日益增长的产品和业务需求。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
澳大利亚AI基础设施企业Firmus近日正式宣布，已与 OpenAI 达成一项多年期战略合作。根据协议，OpenAI 将向 Firmus 位于马来西亚的两座 AI 工厂采购专用 AI 算力，并正式成为其锚定客户。随着此次合作的成功落地，Firmus 目前已签约的总算力容量已经突破了 900 兆瓦。
多地布局与先进硬件配置
Firmus 目前在澳大利亚、新加坡、印尼和马来西亚四国共拥有 7 座 AI 工厂。其中，有 2 座工厂已经投入运营，另外 5 座正在建设当中，并计划在未来 24 个月内陆续投入服务。
在技术硬件方面，这些新建的 AI 工厂将全面部署英伟达 Vera Rubin NVL72 系统，同时采用英伟达 DSX AI Factory 平台以及 Firmus 自研的 HyperCube 液冷基础设施。OpenAI 表示，马来西亚新建的数据中心将为其提供强大支撑，有效满足亚太地区乃至全球日益增长的产品和业务需求。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
英国 AI 政策奠基人 Matt Clifford 从 Anthropic 离职，利益冲突争议发酵
曾主导设计英国开创性人工智能监管框架的关键政策架构师 Matt Clifford，在加入前沿 AI 企业 Anthropic 不久后正式离职。引发这一突发人事变动的主要原因，是其迅速从政府核心监管角色转入受其政策深刻影响的顶级商业科技巨头，在英国政界与公共伦理监督领域引发强烈的利益冲突担忧。
从规则制定者到被监管者，政界质疑“旋转门”
Clifford 此前在英国政府核心决策机构及人工智能安全研究所（AISI）担任高规格领导职务，深度参与了包括首届布莱切利园人工智能安全峰会在内的重大国家战略规划，也是英国乃至全球多边前沿 AI 评估准则、红队测试协议与政府自愿安全承诺方案的主要起草者与推动者。由于其在位期间掌握大量国家安全审查标准、未公开前沿模型测试结果以及跨国科技公司合规漏洞的一手信息，他离职后迅速转投 Anthropic 并出任要职，随即在议会与公民社会组织中拉响警报。
多位英国议员、政府商业伦理审查机构代表及透明度监督团体公开质疑这一流动。批评人士指出，这种在“制定行业规则者”与“接受规则监管者”之间无缝切换的极端“旋转门”现象，严重削弱了公众对英国 AI 监管中立性与客观性的信任；各方普遍担忧其可能利用体制内积累的政策洞察力、非公开监管动向甚至竞争对手提交的保密数据，为单一商业实体谋取不当的监管游说优势。
主动切割商业利益，英国或将收紧“禁业期”
面对持续发酵的外部道德审视、议会跨党派质询呼声以及可能面临的正式伦理调查压力，Clifford 最终选择辞去在 Anthropic 的职务。各方在相关表态中承认其在推动全球前沿技术安全与国际治理合作方面的专业建树，但普遍认为在当前敏感阶段，主动切割商业利益纽带是维护英国 AI 国家监管信誉与个人职业公信力的必要举措。
这起辞职事件也促使英国政策界反思是否需紧急收紧现行公职人员“禁业期”规定。多位科技政策分析家与法律学者呼吁，鉴于 AI 产业的高速演进、天量资本涌入及其对国家战略安全的深远影响，政府应出台专门针对尖端 AI 领域的更严格任职回避与保密审查法规，防止关键监管人才退职后过快流向私人商业巨头。
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曾主导设计英国开创性人工智能监管框架的关键政策架构师 Matt Clifford，在加入前沿 AI 企业 Anthropic 不久后正式离职。引发这一突发人事变动的主要原因，是其迅速从政府核心监管角色转入受其政策深刻影响的顶级商业科技巨头，在英国政界与公共伦理监督领域引发强烈的利益冲突担忧。
从规则制定者到被监管者，政界质疑“旋转门”
Clifford 此前在英国政府核心决策机构及人工智能安全研究所（AISI）担任高规格领导职务，深度参与了包括首届布莱切利园人工智能安全峰会在内的重大国家战略规划，也是英国乃至全球多边前沿 AI 评估准则、红队测试协议与政府自愿安全承诺方案的主要起草者与推动者。由于其在位期间掌握大量国家安全审查标准、未公开前沿模型测试结果以及跨国科技公司合规漏洞的一手信息，他离职后迅速转投 Anthropic 并出任要职，随即在议会与公民社会组织中拉响警报。
多位英国议员、政府商业伦理审查机构代表及透明度监督团体公开质疑这一流动。批评人士指出，这种在“制定行业规则者”与“接受规则监管者”之间无缝切换的极端“旋转门”现象，严重削弱了公众对英国 AI 监管中立性与客观性的信任；各方普遍担忧其可能利用体制内积累的政策洞察力、非公开监管动向甚至竞争对手提交的保密数据，为单一商业实体谋取不当的监管游说优势。
主动切割商业利益，英国或将收紧“禁业期”
面对持续发酵的外部道德审视、议会跨党派质询呼声以及可能面临的正式伦理调查压力，Clifford 最终选择辞去在 Anthropic 的职务。各方在相关表态中承认其在推动全球前沿技术安全与国际治理合作方面的专业建树，但普遍认为在当前敏感阶段，主动切割商业利益纽带是维护英国 AI 国家监管信誉与个人职业公信力的必要举措。
这起辞职事件也促使英国政策界反思是否需紧急收紧现行公职人员“禁业期”规定。多位科技政策分析家与法律学者呼吁，鉴于 AI 产业的高速演进、天量资本涌入及其对国家战略安全的深远影响，政府应出台专门针对尖端 AI 领域的更严格任职回避与保密审查法规，防止关键监管人才退职后过快流向私人商业巨头。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
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