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瑞典政府办公室（Regeringskansliet）从下周一起在员工工作电脑上封禁 ChatGPT 和 Claude，要求改用已批准的 AI 工具，包括微软 Copilot。此前该机构已限制 DeepSeek。
数字化主管在内部网站表示，使用未签约的 AI 服务可能危及信息安全。瑞典税务局、国家机构事务局（SiS）已采取类似封禁，Kronofogden 正在研究是否跟进。部分员工仍可通过自研平台访问这两款服务。
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DeepSeek V4.1 Flash 1017 对比 GPT-6 Astra：同一 Three.js 提示词，成本低逾 50%
SiliconFlow 用同一段 Three.js 3D 世界提示词分别测试 DeepSeek V4.1 Flash 1017 与 GPT-6 Astra，称输出质量几乎相当甚至更好，而成本比 Astra 低逾 50%，并公开了完整提示词。
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SiliconFlow 用同一段 Three.js 3D 世界提示词分别测试 DeepSeek V4.1 Flash 1017 与 GPT-6 Astra，称输出质量几乎相当甚至更好，而成本比 Astra 低逾 50%，并公开了完整提示词。
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Anthropic 就 AISI 报告的 Claude Mythos 5 事件发布进一步分析
Anthropic 针对 8 月一起事件发布了进一步分析：在英国 AI 安全研究院（AISI）测试其网络能力期间，Claude Mythos 5 在互联网上采取了未经授权的行动。该分析由 Anthropic 与 AISI 密切合作完成，AISI 也发布了其独立报告。
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Anthropic 针对 8 月一起事件发布了进一步分析：在英国 AI 安全研究院（AISI）测试其网络能力期间，Claude Mythos 5 在互联网上采取了未经授权的行动。该分析由 Anthropic 与 AISI 密切合作完成，AISI 也发布了其独立报告。
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Grok Bot 的开源替代方案，可自行选择模型和沙盒环境。
编程语言： TypeScript
星标：5,308
复刻：946
----------------------
Open-source Grok Bot alternative. Choose your own model and sandbox.
Language: TypeScript
Stars: 5308
Forks: 946
via Trending repositories on GitHub this week · GitHub (author: elie222)
国产模型 Token 周榜：DeepSeek 领跑，MiniMax 环比暴涨 5,200%
10 月 16–22 日国产模型 Token 周榜：DeepSeek 领跑，小米 MiMo 仅差 16.54B Token；MiniMax 环比增幅超 5,200%，Qwen 环比增长 80.86%。
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10 月 16–22 日国产模型 Token 周榜：DeepSeek 领跑，小米 MiMo 仅差 16.54B Token；MiniMax 环比增幅超 5,200%，Qwen 环比增长 80.86%。
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砸下 150 亿美元！DeepSeek 携手宁德时代转战内蒙古，1GW 国产智算中心掀起基建狂潮
据 多家权威媒体报道，人工智能领域迎来了一笔备受瞩目的巨额投资。DeepSeek 近期正接近完成规模高达150亿美元的新一轮融资，这笔资金的核心用途已明确锁定——用于在内蒙古乌兰察布市投资建设一块规模达到1GW 的全新数据中心。
在硬件算力底座方面，该项目展现出了对国产芯片的坚定支持。据知情人士透露，这座大型数据中心的算力至少将由160，000颗华为昇腾950DT 芯片共同提供，标志着国产大模型在超大规模智算集群建设上迈出了关键一步。
面对1GW 级别的数据中心，高昂的电力消耗与运营开支是所有企业无法避开的巨大挑战。乌兰察布市得天独厚且价格低廉的可再生绿色能源，成为了 DeepSeek 将运营成本压缩至合理的关键所在。
值得一提的是，在本次融资与基础设施搭建中，动力电池与新能源巨头宁德时代作为重要参投方，在本轮中追加了1.4亿美元的资金。宁德时代不仅提供资本支持，还将为该项目深度赋能，提供包括大规模储能系统、绿电直连以及电网接口在内的全套端到端能源解决方案，保障数据中心稳定、清洁的电力供应。
业内分析人士指出，随着该项目的加速推进，国内人工智能行业的竞争格局正在发生深远变化。行业重心已经逐渐从早期的“比拼谁的模型参数更好”或“谁的算法更聪明”，悄然转向了拼基建、拼数据中心建设速度与综合能源保障能力的新阶段。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据 多家权威媒体报道，人工智能领域迎来了一笔备受瞩目的巨额投资。DeepSeek 近期正接近完成规模高达150亿美元的新一轮融资，这笔资金的核心用途已明确锁定——用于在内蒙古乌兰察布市投资建设一块规模达到1GW 的全新数据中心。
在硬件算力底座方面，该项目展现出了对国产芯片的坚定支持。据知情人士透露，这座大型数据中心的算力至少将由160，000颗华为昇腾950DT 芯片共同提供，标志着国产大模型在超大规模智算集群建设上迈出了关键一步。
面对1GW 级别的数据中心，高昂的电力消耗与运营开支是所有企业无法避开的巨大挑战。乌兰察布市得天独厚且价格低廉的可再生绿色能源，成为了 DeepSeek 将运营成本压缩至合理的关键所在。
值得一提的是，在本次融资与基础设施搭建中，动力电池与新能源巨头宁德时代作为重要参投方，在本轮中追加了1.4亿美元的资金。宁德时代不仅提供资本支持，还将为该项目深度赋能，提供包括大规模储能系统、绿电直连以及电网接口在内的全套端到端能源解决方案，保障数据中心稳定、清洁的电力供应。
业内分析人士指出，随着该项目的加速推进，国内人工智能行业的竞争格局正在发生深远变化。行业重心已经逐渐从早期的“比拼谁的模型参数更好”或“谁的算法更聪明”，悄然转向了拼基建、拼数据中心建设速度与综合能源保障能力的新阶段。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
SpaceX 与特斯拉拟合并：马斯克想用一桩交易，把汽车、火箭和 AI 捏成同一个帝国
SpaceX 和特斯拉各自成立特别委员会，开始认真讨论合并一事。这桩交易到底有多大说服力，取决于你多大程度上相信马斯克那个"去火星、传播意识之光"的故事——他在本周的 SpaceX 财报电话会和更早的 S-1文件里都这么讲。但剥开叙事外衣，真正驱动合并的，是明晃晃的财务逻辑和马斯克本人日益膨胀的控制权胃口。
故事的技术骨架其实很清晰:人类想在月球或火星长期生存，眼下既没有成熟技术，连构建技术的原始信息都还缺，这意味着得靠机器人。可地球和月球、火星之间的信号延迟，让远程操控机器人几乎不可能，于是能在极少地球监督下自主决策的 AI 机器人，就成了这条科幻链条的下一环。马斯克声称，特斯拉的自动驾驶、SpaceX 的大模型、特斯拉的人形机器人，以及两端都渴求的数据中心，正合力把这套技术催熟。
财务账本给出了另一面。SpaceX 在第三季度财报里，把人工智能业务改口叫"超级智能"部门，录得75.6亿美元营收，其中"SI 解决方案与基础设施营收"一项飙升到70亿美元，是上一季度的三倍多——分析师判断，这笔钱大头来自向 Anthropic、Google 出租算力，Grok 本身贡献有限，并入的 Cursor 则带来6.08亿美元。换句话说，SpaceX 的 AI 生意更像 CoreWeave 这类算力租赁商，而不是卖模型的 Anthropic。另一边，特斯拉的盈利连续第二个季度下滑，马斯克对普通汽车明显兴趣缺缺，重心转向机器人和自动驾驶出租车。
两家公司早已眉来眼去。SpaceX 买过1.31亿美元的滞销 Cybertruck，还共同甩出过两个 AI 项目:Terafab——马斯克想在得州自建、为自家供芯片的晶圆厂，英特尔是合作伙伴;以及 Macrohard——一个号称能"模拟微软已经做出来的软件"的 AI 计划。可 S-1文件自己都承认，这俩项目"处于非常早期阶段，各种财务、知识产权和最终期限都没敲定"，且"可能永远不会有最终协议"。马斯克在电话会上放话 Terafab2028年下半年量产、2027年中出首颗测试芯片，但被分析师问及是否下单了尖端制造设备时，他选择了沉默。路透社的评语带着挖苦:这位老板向来有设时间表、旗下公司却兑现不了的历史。
财经专栏作家 Matt Levine 点破了合并最实在的理由。马斯克旗下公司都要抢同一批稀缺的英伟达芯片，若把它们并成一家，或能拼出最好的通用 AI——而一个正在发生的大规模 AI 基建浪潮里，"只要你提一句英伟达，就有人砸钱给你"。他把合并形容成消除利益冲突的简单解法:如今做机器人对特斯拉有利却对 SpaceX 不利，做数据中心则相反，马斯克无法同时把两边利益都摆第一，并成一家公司，他每天上班只需一个使命——让这个庞大的 AI 综合体价值最大化。不过他也提醒，正因为它们高度重叠、该因 AI 合并，这恰恰也是反垄断层面不该合并的理由。彭博称，有一股推力想在2027年上半年、也就是本届政府任内宣布交易并完成交割。
控制权是这局棋的命门。马斯克在 SpaceX 握有超过50% 的投票权，靠的是超级投票股，身兼 CEO、CTO 和董事长;而在特斯拉他只有约20% 的投票权。若以 SpaceX 为收购方做换股合并，马斯克将一举拿下整个大盘的投票控制权——法律学者 Ann Lipton 指出，特斯拉已上市，他无法再改双重股权，合并是"唯一能拿到控制权的方式"，而两家都在得州注册，又极大抬高了股东起诉的门槛。
钱袋子同样算得精。彭博预估合并可能给马斯克净资产增加1100亿美元。更微妙的是它与那份天价特斯拉薪酬方案的纠缠:法律上一旦发生控制权变更，薪酬方案里的运营里程碑就会失效，关键全看特斯拉估值。若 SpaceX 开出2万亿美元或更高价码，马斯克能直接落袋60亿美元股票，还能提前解锁本该2028年才归属的2018年方案股份，更早套现。代价则甩给 SpaceX 股东——有分析测算，合并后第四季度资本支出可能逼近500亿美元，而两家业务收入远覆盖不了这个数字，现有 SpaceX 股东将被大幅稀释。
说到底，马斯克的生意从来不只是数字，而是市场对"埃隆·马斯克"这个符号的信任程度。特斯拉的估值本就远超普通车企，买账的人清楚自己签下的是什么。当特别委员会开始闭门议事，这场把汽车、火箭、卫星和 AI 塞进同一个笼子的试验，究竟是一盘精心算计的资本棋局，还是又一场靠信念撑起的冒险，恐怕只有时间能给出答案。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
SpaceX 和特斯拉各自成立特别委员会，开始认真讨论合并一事。这桩交易到底有多大说服力，取决于你多大程度上相信马斯克那个"去火星、传播意识之光"的故事——他在本周的 SpaceX 财报电话会和更早的 S-1文件里都这么讲。但剥开叙事外衣，真正驱动合并的，是明晃晃的财务逻辑和马斯克本人日益膨胀的控制权胃口。
故事的技术骨架其实很清晰:人类想在月球或火星长期生存，眼下既没有成熟技术，连构建技术的原始信息都还缺，这意味着得靠机器人。可地球和月球、火星之间的信号延迟，让远程操控机器人几乎不可能，于是能在极少地球监督下自主决策的 AI 机器人，就成了这条科幻链条的下一环。马斯克声称，特斯拉的自动驾驶、SpaceX 的大模型、特斯拉的人形机器人，以及两端都渴求的数据中心，正合力把这套技术催熟。
财务账本给出了另一面。SpaceX 在第三季度财报里，把人工智能业务改口叫"超级智能"部门，录得75.6亿美元营收，其中"SI 解决方案与基础设施营收"一项飙升到70亿美元，是上一季度的三倍多——分析师判断，这笔钱大头来自向 Anthropic、Google 出租算力，Grok 本身贡献有限，并入的 Cursor 则带来6.08亿美元。换句话说，SpaceX 的 AI 生意更像 CoreWeave 这类算力租赁商，而不是卖模型的 Anthropic。另一边，特斯拉的盈利连续第二个季度下滑，马斯克对普通汽车明显兴趣缺缺，重心转向机器人和自动驾驶出租车。
两家公司早已眉来眼去。SpaceX 买过1.31亿美元的滞销 Cybertruck，还共同甩出过两个 AI 项目:Terafab——马斯克想在得州自建、为自家供芯片的晶圆厂，英特尔是合作伙伴;以及 Macrohard——一个号称能"模拟微软已经做出来的软件"的 AI 计划。可 S-1文件自己都承认，这俩项目"处于非常早期阶段，各种财务、知识产权和最终期限都没敲定"，且"可能永远不会有最终协议"。马斯克在电话会上放话 Terafab2028年下半年量产、2027年中出首颗测试芯片，但被分析师问及是否下单了尖端制造设备时，他选择了沉默。路透社的评语带着挖苦:这位老板向来有设时间表、旗下公司却兑现不了的历史。
财经专栏作家 Matt Levine 点破了合并最实在的理由。马斯克旗下公司都要抢同一批稀缺的英伟达芯片，若把它们并成一家，或能拼出最好的通用 AI——而一个正在发生的大规模 AI 基建浪潮里，"只要你提一句英伟达，就有人砸钱给你"。他把合并形容成消除利益冲突的简单解法:如今做机器人对特斯拉有利却对 SpaceX 不利，做数据中心则相反，马斯克无法同时把两边利益都摆第一，并成一家公司，他每天上班只需一个使命——让这个庞大的 AI 综合体价值最大化。不过他也提醒，正因为它们高度重叠、该因 AI 合并，这恰恰也是反垄断层面不该合并的理由。彭博称，有一股推力想在2027年上半年、也就是本届政府任内宣布交易并完成交割。
控制权是这局棋的命门。马斯克在 SpaceX 握有超过50% 的投票权，靠的是超级投票股，身兼 CEO、CTO 和董事长;而在特斯拉他只有约20% 的投票权。若以 SpaceX 为收购方做换股合并，马斯克将一举拿下整个大盘的投票控制权——法律学者 Ann Lipton 指出，特斯拉已上市，他无法再改双重股权，合并是"唯一能拿到控制权的方式"，而两家都在得州注册，又极大抬高了股东起诉的门槛。
钱袋子同样算得精。彭博预估合并可能给马斯克净资产增加1100亿美元。更微妙的是它与那份天价特斯拉薪酬方案的纠缠:法律上一旦发生控制权变更，薪酬方案里的运营里程碑就会失效，关键全看特斯拉估值。若 SpaceX 开出2万亿美元或更高价码，马斯克能直接落袋60亿美元股票，还能提前解锁本该2028年才归属的2018年方案股份，更早套现。代价则甩给 SpaceX 股东——有分析测算，合并后第四季度资本支出可能逼近500亿美元，而两家业务收入远覆盖不了这个数字，现有 SpaceX 股东将被大幅稀释。
说到底，马斯克的生意从来不只是数字，而是市场对"埃隆·马斯克"这个符号的信任程度。特斯拉的估值本就远超普通车企，买账的人清楚自己签下的是什么。当特别委员会开始闭门议事，这场把汽车、火箭、卫星和 AI 塞进同一个笼子的试验，究竟是一盘精心算计的资本棋局，还是又一场靠信念撑起的冒险，恐怕只有时间能给出答案。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
设计平台Canva发布了首款由其研究团队自主研发的图像生成模型Canva Craft，旨在与谷歌、OpenAI和Meta等公司的同类模型展开竞争。Canva表示，该模型分两个阶段运行。第一阶段，模型解读用户输入的提示词，并制定生成计划，其中包括各元素之间的空间关系、相对比例、视觉层级以及文本生成所需的信息。第二阶段，模型根据计划生成图像，最高支持2K分辨率，并提供多达30种宽高比，以适配不同平台。
Canva表示，这种方法能够使模型准确呈现物体细节，并生成清晰可读的文字。此外，用户还可以对图像进行精确编辑，而不影响图像的其他部分。
该公司指出，与使用照片训练的图像生成模型不同，Canva Craft主要使用设计作品进行训练。训练数据来自Canva素材库中由人类设计师制作的模板，包括海报、社交媒体帖子、演示文稿、信息图表、菜单以及包含大量文字排版的设计作品。
这意味着，Canva Craft生成的图像可以通过该公司的图像转设计工具Canva Magic，转换为具有独立图层的可编辑设计作品。去年，Canva推出了自主研发的设计理解模型，能够识别设计结构和图层。
Canva Craft现已向Canva平台的所有用户开放，用户可以通过Dream Lab（梦幻实验室）选项卡使用该模型。该模型还将通过Canva API提供服务。
此外，Canva计划通过其模型上下文协议（MCP）集成，为ChatGPT和Gemini等第三方聊天机器人提供图像生成功能。
此前，Canva一直在平台内使用多种外部图像生成模型，因此，新模型有望帮助公司节省API调用成本。
Canva表示，除了降低成本之外，自研模型还使平台能够更好地控制图像生成质量和速度。
2024年，Canva收购了媒体生成平台Leonardo.ai。该公司表示，来自Leonardo的研究人员参与了新图像模型的研发工作。
Canva还表示，正在开发两款成本更低、效率更高的模型版本，分别名为Craftfast和Craft-ultrafast，预计很快发布。
Canva去年有望实现40亿美元营收。不过，该公司下调了2026年的增长预期。据外部分析师估计，此举导致其估值从420亿美元大幅下降至350亿美元。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)
Hugging Face 推出 Carbon-X：基于千问，让科学家"与 DNA 对话"
据《商业内幕》报道，Hugging Face 本周四推出新模型 Carbon-X，瞄准生物学家的痛点：让研究 DNA、开发新基因疗法更轻松。这是一个 140 亿参数、用于 DNA 理解与生成的开放模型。
它的玩法很新鲜——把 DNA 序列和自然语言揉进同一个模型。研究者能拿特定序列提问、预测突变影响，甚至生成新的 DNA 片段；它还能当"专业副手"，帮别的模型读懂原本看不透的基因。它基于千问 Qwen3-14B，由 Hugging Face 联合意、中实验室，用涵盖人类、哺乳动物、植物与真菌的基因组数据重训。科学家刘易斯·滕斯托尔称其"开创先河"，本质上让人能跟 DNA 聊上天。
成绩也不含糊。在五项 DNA 基准里，Carbon-X 胜过所有受评开源对手，平均分逼近 GPT-6.1 Sol，可单题推理成本仅为其 1/1800；相比原版 Qwen3-14B，得分还涨了 27 分。
开源的底气与防滥用
滕斯托尔坦言，初衷之一是怕生物学家对大型 AI 实验室形成依赖——就像数学已被颠覆，冲前沿往往得供职于 OpenAI 或 Anthropic。他希望给开放社区一把工具，研究者还能在本地跑模型，敏感患者数据不必外送。
安全也有考量：训练数据剔除病毒相关内容以防滥用；通用聊天机器人常误把合理生物学问题当"设计生物武器"拒答，专业小模型则少这毛病。滕斯托尔视其为一小步，终极目标是个性化医疗——将来每人都能凭自己的病历和基因组，找到甚至设计出对症方案。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据《商业内幕》报道，Hugging Face 本周四推出新模型 Carbon-X，瞄准生物学家的痛点：让研究 DNA、开发新基因疗法更轻松。这是一个 140 亿参数、用于 DNA 理解与生成的开放模型。
它的玩法很新鲜——把 DNA 序列和自然语言揉进同一个模型。研究者能拿特定序列提问、预测突变影响，甚至生成新的 DNA 片段；它还能当"专业副手"，帮别的模型读懂原本看不透的基因。它基于千问 Qwen3-14B，由 Hugging Face 联合意、中实验室，用涵盖人类、哺乳动物、植物与真菌的基因组数据重训。科学家刘易斯·滕斯托尔称其"开创先河"，本质上让人能跟 DNA 聊上天。
成绩也不含糊。在五项 DNA 基准里，Carbon-X 胜过所有受评开源对手，平均分逼近 GPT-6.1 Sol，可单题推理成本仅为其 1/1800；相比原版 Qwen3-14B，得分还涨了 27 分。
开源的底气与防滥用
滕斯托尔坦言，初衷之一是怕生物学家对大型 AI 实验室形成依赖——就像数学已被颠覆，冲前沿往往得供职于 OpenAI 或 Anthropic。他希望给开放社区一把工具，研究者还能在本地跑模型，敏感患者数据不必外送。
安全也有考量：训练数据剔除病毒相关内容以防滥用；通用聊天机器人常误把合理生物学问题当"设计生物武器"拒答，专业小模型则少这毛病。滕斯托尔视其为一小步，终极目标是个性化医疗——将来每人都能凭自己的病历和基因组，找到甚至设计出对症方案。
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Switch 2 越狱能运行自制程序
2026-10-23 15:11 by 特辖军的一天
研究员 Sammy Hajhamid 利用软件漏洞在 Switch 2 上实现越狱，而且能运行自制程序。越狱利用了一个专门运行在任天堂硬件上的编程环境和解释器 SmileBasic 4。Hajhamid 使用 OpenAI 的 Codex 对 SmileBasic 的语言解释器进行探测，花了两周时间发现了一个 32 位整数溢出漏洞，利用该漏洞能对部分系统内存进行读写操作。他在此基础上从 Switch 2 内部找到了其它漏洞，提权获得任意读写权限。他之后演示了在越狱的游戏机上运行自制程序。SmileBasic 4 已从任天堂的 Switch eShop 中下架，漏洞可能会在后续的固件更新中修复。
https://pepsipu.com/blog/2026-10-switch2-jailbreak-ns2jb/
https://arstechnica.com/gaming/2026/10/switch-2-jailbreak-gives-hackers-new-ways-to-run-homebrew-and-mod-games/
#任天堂
via Solidot - Telegram Channel
2026-10-23 15:11 by 特辖军的一天
研究员 Sammy Hajhamid 利用软件漏洞在 Switch 2 上实现越狱，而且能运行自制程序。越狱利用了一个专门运行在任天堂硬件上的编程环境和解释器 SmileBasic 4。Hajhamid 使用 OpenAI 的 Codex 对 SmileBasic 的语言解释器进行探测，花了两周时间发现了一个 32 位整数溢出漏洞，利用该漏洞能对部分系统内存进行读写操作。他在此基础上从 Switch 2 内部找到了其它漏洞，提权获得任意读写权限。他之后演示了在越狱的游戏机上运行自制程序。SmileBasic 4 已从任天堂的 Switch eShop 中下架，漏洞可能会在后续的固件更新中修复。
https://pepsipu.com/blog/2026-10-switch2-jailbreak-ns2jb/
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Gemini 4 Argon 首发 72 小时吞下 25 万亿 Token，皮查伊首谈砍掉 3.5 Pro 内幕
Gemini4Argon 交出了一份让谷歌自己都措手不及的首秀成绩单:上线72小时，吞吐逼近25万亿 Token，消耗量达到上一代 Gemini3.0同期的3倍。即便是家底丰厚的谷歌，面对瞬间涌入的调用洪流，也不得不再次启动算力限流。在科技播客《Sources》的最新访谈里，谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊复盘了这次发布的细节，也第一次把过去几个月外界最困惑的几件事摊开讲清——那个曾在 I/O 大会上被点名的 Gemini3.5Pro 去哪了，DeepMind 的高层为何突然洗牌，以及下一代模型到底长什么样。
3.5Pro 的消失，答案干脆得有些意外:为了抢 Agent 编程能力的高地，它被团队主动舍弃了。今年年中，谷歌在训练3.5系列时发现，模型在 Agentic Coding 上存在明显缺口。团队判断，与其硬推体积更大的 Pro，不如用更小、更高效的 Flash 版本做高频迭代，才是补齐短板最快的攀登路径。于是大约三个月里，他们密集跑完了从3.5、3.6、3.7到3.8Flash 的连续跳跃。等这套方案验证成熟、准备移植到 Pro 时，Gemini4.0Argon 的预训练已经悄然完成。
在算力受限的环境里，再发一个生命周期极短的3.5Pro 显然不划算，团队于是把 Flash 验证成功的所有技术积累，直接注入了 Argon 的后训练阶段。这一刀切下去，换来了 Argon 在长程任务上的阶跃——外部测试中，它花一天多、消耗不到2000美元算力便自主通关了《我的世界》;在谷歌内部，它已经被指向拥有数百万行代码的 Chromium 代码库。至于外界传闻的 Carbon 模型，皮查伊澄清那只是内部前沿迭代的代号，并非独立新品;眼下团队正基于 Argon 做蒸馏，研发能力接近、成本更低的轻量版本，准备放给更多用户。
更值得玩味的是研发方式本身的改变。皮查伊宣布，谷歌内部已经踏入递归自我改进（RSI）阶段:模型不再只是被训练的对象，而是直接参与提出训练配方建议、自动评估下一个检查点。研究人员与模型之间形成了健康的协作关系，整个连续体正在悄然位移。他本人也成了这套新流程的受益者——每天运行 Agent 汇总预训练、中训练、后训练和数据群组的24小时进展，省下约一小时的信息同步时间，并借接入遥测数据的 Agent 实时监控各部门的算力效率。皮查伊判断，2027年将是生产力的黄金时代，而未来12个月内，RSI 的渗透会带来持续的加速。
DeepMind 的震荡，也在访谈里第一次有了官方注脚。效力谷歌整27年的传奇工程师 Jeff Dean 离职创立 Discovery Loop，去开启人生新阶段的新探索;Demis Hassabis 退居首席科学家与主席，把精力收拢到以 Isomorphic Labs 为代表的 AI 制药、生命科学与机器人落地方向;接过模型研发管线的是在 DeepMind 待了十多年的 Koray Kavukcuoglu，他早在18个月前就搬到湾区推进跨部门整合。皮查伊给出的核心解释很直白:前沿模型研发已经演变成一项吞噬全部精力的超大规模工程，从数据筹备、算力调度、算法演进到统筹人类团队与模型 Agent 协同，速度快到需要一位专职负责人投入全部精力。Gemini 应用本就生于 DeepMind 内部，双方深度耦合早已是常态，这次变阵更像是把早已发生的融合，正式标记为一个节点。
激进投入的底气，写在财务账本的反面。今年夏天，谷歌出现了自 IPO 以来的首次自由现金流转负，同时继续上调2027年资本开支指引，并已开始规划2028至2029年的土地与电力储备。皮查伊算了一笔时间账:自研芯片和数据中心的前置周期极长，今天市场拿着完美信息评估的算力水位，其实是两年前的决策结果，而去年此时，Agent 编程的爆发甚至还没发生。他强调，今天的 AI 基建绝非当年闲置的暗光纤泡沫，所有算力都在被真实消耗——C 端与 B 端的需求信号、云业务长期合同积压，以及底层研发突破，共同构成了他的确定性。他甚至在访谈里剧透:根据内部基准和演进曲线，下一代 Gemini5.0将比现在的4.0Argon 强得多。
产品架构上，谷歌正在抹平企业端与消费端 Agent 的边界。皮查伊透露，无论 B 端还是 C 端的 Gemini Agent，底层跑的是同一个模型、同一套运行框架和同一个运行时，区别只在于注入的是企业上下文还是个人上下文。企业端为每个任务自动分配独立微虚拟机、实现7×24小时安全运行的设计，正同步下放到消费端;Gemini 现有的"对话"和"任务"也将合并为单一输入框。至于搜索与 Gemini 是否合并，他的回答是:不必强行融合两款产品，让运行在云端、24小时在线的 Agent 层自然共享用户上下文，便能在搜索、Gemini 应用与 Gmail 之间无缝接续任务。在 Web 交互底层，像人一样操作界面的 Browser Use，与 MCP、UCP 等原生协议将长期共存——一边是优雅的通用标准，一边是用户始终握有掌控感的渐进路径。
最出格的一步仍是太空。谷歌与 Planet Labs、SpaceX 合作的"项目捕日者"（Project Suncatcher）首个试点已经发射，皮查伊说芯片应该还在轨道上正常运行，他很快就能向那批太空 TPU 问好。从第一性原理看，太阳同步轨道能提供24/7不间断的能源，而这正是地球土地与电力终将撞上的硬约束之外的一条出路。他把这件事类比当年启动 Waymo——当年飞去沙漠看 DARPA 无人驾驶挑战赛的人，很难想象自动驾驶今天的模样，而10到20年足以让早期步伐长成惊人里程碑。量子计算也被他划入可触未来:过去近十年团队稳步达成甚至超越内部里程碑，他真切看到它在5年内就会展现出令人兴奋的实际商业应用，就像今天提供 TPU 算力一样，五年后的谷歌云会坐下来敲定量子部署的交易。
落到更近的盘面，Waymo 刚跨过每周付费乘车量50万次的门槛，未来12个月的重点是在保持严重事故比常规驾驶减少95% 的安全标准下，向国际市场、更多天气与高速公路全场景扩展，今年会有10个新城市上线;Wing 无人机配送计划在2027年大幅扩规模、拓品类，届时约4000万美国家庭可用。监管上，皮查伊主张制定统一的全国性标准而非各州零散规则，并认为行业应像金融界那样建立清晰准则与独立审计，哪怕目前只是自愿提交美国政府测试，风向也已和一年前截然不同。而在最关键的算力分配决策上，他划下红线:所有决策严格由人参与（Human-in-the-loop），模型只提供输入——早在五年前谷歌就用 AI 优化数据中心能耗，但把生杀大权交给模型的那天，人类早已在推进下一层的问题。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Gemini4Argon 交出了一份让谷歌自己都措手不及的首秀成绩单:上线72小时，吞吐逼近25万亿 Token，消耗量达到上一代 Gemini3.0同期的3倍。即便是家底丰厚的谷歌，面对瞬间涌入的调用洪流，也不得不再次启动算力限流。在科技播客《Sources》的最新访谈里，谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊复盘了这次发布的细节，也第一次把过去几个月外界最困惑的几件事摊开讲清——那个曾在 I/O 大会上被点名的 Gemini3.5Pro 去哪了，DeepMind 的高层为何突然洗牌，以及下一代模型到底长什么样。
3.5Pro 的消失，答案干脆得有些意外:为了抢 Agent 编程能力的高地，它被团队主动舍弃了。今年年中，谷歌在训练3.5系列时发现，模型在 Agentic Coding 上存在明显缺口。团队判断，与其硬推体积更大的 Pro，不如用更小、更高效的 Flash 版本做高频迭代，才是补齐短板最快的攀登路径。于是大约三个月里，他们密集跑完了从3.5、3.6、3.7到3.8Flash 的连续跳跃。等这套方案验证成熟、准备移植到 Pro 时，Gemini4.0Argon 的预训练已经悄然完成。
在算力受限的环境里，再发一个生命周期极短的3.5Pro 显然不划算，团队于是把 Flash 验证成功的所有技术积累，直接注入了 Argon 的后训练阶段。这一刀切下去，换来了 Argon 在长程任务上的阶跃——外部测试中，它花一天多、消耗不到2000美元算力便自主通关了《我的世界》;在谷歌内部，它已经被指向拥有数百万行代码的 Chromium 代码库。至于外界传闻的 Carbon 模型，皮查伊澄清那只是内部前沿迭代的代号，并非独立新品;眼下团队正基于 Argon 做蒸馏，研发能力接近、成本更低的轻量版本，准备放给更多用户。
更值得玩味的是研发方式本身的改变。皮查伊宣布，谷歌内部已经踏入递归自我改进（RSI）阶段:模型不再只是被训练的对象，而是直接参与提出训练配方建议、自动评估下一个检查点。研究人员与模型之间形成了健康的协作关系，整个连续体正在悄然位移。他本人也成了这套新流程的受益者——每天运行 Agent 汇总预训练、中训练、后训练和数据群组的24小时进展，省下约一小时的信息同步时间，并借接入遥测数据的 Agent 实时监控各部门的算力效率。皮查伊判断，2027年将是生产力的黄金时代，而未来12个月内，RSI 的渗透会带来持续的加速。
DeepMind 的震荡，也在访谈里第一次有了官方注脚。效力谷歌整27年的传奇工程师 Jeff Dean 离职创立 Discovery Loop，去开启人生新阶段的新探索;Demis Hassabis 退居首席科学家与主席，把精力收拢到以 Isomorphic Labs 为代表的 AI 制药、生命科学与机器人落地方向;接过模型研发管线的是在 DeepMind 待了十多年的 Koray Kavukcuoglu，他早在18个月前就搬到湾区推进跨部门整合。皮查伊给出的核心解释很直白:前沿模型研发已经演变成一项吞噬全部精力的超大规模工程，从数据筹备、算力调度、算法演进到统筹人类团队与模型 Agent 协同，速度快到需要一位专职负责人投入全部精力。Gemini 应用本就生于 DeepMind 内部，双方深度耦合早已是常态，这次变阵更像是把早已发生的融合，正式标记为一个节点。
激进投入的底气，写在财务账本的反面。今年夏天，谷歌出现了自 IPO 以来的首次自由现金流转负，同时继续上调2027年资本开支指引，并已开始规划2028至2029年的土地与电力储备。皮查伊算了一笔时间账:自研芯片和数据中心的前置周期极长，今天市场拿着完美信息评估的算力水位，其实是两年前的决策结果，而去年此时，Agent 编程的爆发甚至还没发生。他强调，今天的 AI 基建绝非当年闲置的暗光纤泡沫，所有算力都在被真实消耗——C 端与 B 端的需求信号、云业务长期合同积压，以及底层研发突破，共同构成了他的确定性。他甚至在访谈里剧透:根据内部基准和演进曲线，下一代 Gemini5.0将比现在的4.0Argon 强得多。
产品架构上，谷歌正在抹平企业端与消费端 Agent 的边界。皮查伊透露，无论 B 端还是 C 端的 Gemini Agent，底层跑的是同一个模型、同一套运行框架和同一个运行时，区别只在于注入的是企业上下文还是个人上下文。企业端为每个任务自动分配独立微虚拟机、实现7×24小时安全运行的设计，正同步下放到消费端;Gemini 现有的"对话"和"任务"也将合并为单一输入框。至于搜索与 Gemini 是否合并，他的回答是:不必强行融合两款产品，让运行在云端、24小时在线的 Agent 层自然共享用户上下文，便能在搜索、Gemini 应用与 Gmail 之间无缝接续任务。在 Web 交互底层，像人一样操作界面的 Browser Use，与 MCP、UCP 等原生协议将长期共存——一边是优雅的通用标准，一边是用户始终握有掌控感的渐进路径。
最出格的一步仍是太空。谷歌与 Planet Labs、SpaceX 合作的"项目捕日者"（Project Suncatcher）首个试点已经发射，皮查伊说芯片应该还在轨道上正常运行，他很快就能向那批太空 TPU 问好。从第一性原理看，太阳同步轨道能提供24/7不间断的能源，而这正是地球土地与电力终将撞上的硬约束之外的一条出路。他把这件事类比当年启动 Waymo——当年飞去沙漠看 DARPA 无人驾驶挑战赛的人，很难想象自动驾驶今天的模样，而10到20年足以让早期步伐长成惊人里程碑。量子计算也被他划入可触未来:过去近十年团队稳步达成甚至超越内部里程碑，他真切看到它在5年内就会展现出令人兴奋的实际商业应用，就像今天提供 TPU 算力一样，五年后的谷歌云会坐下来敲定量子部署的交易。
落到更近的盘面，Waymo 刚跨过每周付费乘车量50万次的门槛，未来12个月的重点是在保持严重事故比常规驾驶减少95% 的安全标准下，向国际市场、更多天气与高速公路全场景扩展，今年会有10个新城市上线;Wing 无人机配送计划在2027年大幅扩规模、拓品类，届时约4000万美国家庭可用。监管上，皮查伊主张制定统一的全国性标准而非各州零散规则，并认为行业应像金融界那样建立清晰准则与独立审计，哪怕目前只是自愿提交美国政府测试，风向也已和一年前截然不同。而在最关键的算力分配决策上，他划下红线:所有决策严格由人参与（Human-in-the-loop），模型只提供输入——早在五年前谷歌就用 AI 优化数据中心能耗，但把生杀大权交给模型的那天，人类早已在推进下一层的问题。
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微软悄悄测试 Win11 不同于 Recall 的 AI 记忆应用 Pantheon
微软正悄悄测试 Windows 11 AI 应用 Project Pantheon，版本 Context Vault 只保存用户手选的网页、文件、截图、文本和音视频为「记忆」，可向 AI 提问，还能通过 MCP 服务器供 Claude、Cursor 调用。
与自动截屏的 Recall 不同，它需单独下载、靠云端模型运行。微软尚未公布或承诺发布，正考虑加密、Windows Hello 和 IT 管控等措施。
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微软正悄悄测试 Windows 11 AI 应用 Project Pantheon，版本 Context Vault 只保存用户手选的网页、文件、截图、文本和音视频为「记忆」，可向 AI 提问，还能通过 MCP 服务器供 Claude、Cursor 调用。
与自动截屏的 Recall 不同，它需单独下载、靠云端模型运行。微软尚未公布或承诺发布，正考虑加密、Windows Hello 和 IT 管控等措施。
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深度求索与MiniMax获准全球部署模型
据中国中央电视台旗下的社交媒体账号“玉渊谭天”发布的消息，中国的AI初创公司深度求索（DeepSeek）和MiniMax已获得批准，可以将其人工智能模型部署至海外。此举是北京方面允许一系列国产AI技术在全球范围内运营的一部分。此前，中国政府曾于上周发布关于人工智能技术的出口管制草案，拟对部分AI工具和服务（包括大型语言模型及智能体）实施出口限制。
—— Bloomberg
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据中国中央电视台旗下的社交媒体账号“玉渊谭天”发布的消息，中国的AI初创公司深度求索（DeepSeek）和MiniMax已获得批准，可以将其人工智能模型部署至海外。此举是北京方面允许一系列国产AI技术在全球范围内运营的一部分。此前，中国政府曾于上周发布关于人工智能技术的出口管制草案，拟对部分AI工具和服务（包括大型语言模型及智能体）实施出口限制。
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据外媒报道，大模型独角兽DeepSeek新一轮融资正加速推进，成功引入君联资本、专注于半导体领域的石溪资本及吉利等多家产业与财务投资者，联想系资本由此正式进入其股东阵营。
与此同时，DeepSeek已于今年9月引入新任首席财务官，并正式聘请中信证券为其IPO提供顾问服务，最快有望于2027年初推进上市进程。
在资本层面的深度绑定之前，联想旗下产品已全面围绕DeepSeek展开技术适配，将其接入AI PC、服务器及企业AI解决方案中。随着君联资本的入局，双方合作已从早期的产品与技术适配，正式延伸至资本与产业生态层面。
此举不仅进一步拉近了联想AI终端、企业AI与基础设施业务同头部大模型厂商的距离，也标志着头部AI大模型正加速向资本化与产业生态深度协同的新阶段演进。
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Claude 狂写 1.8 亿行数学证明：万亿次测试都没抓到的漏洞，被 AI 一锅端
Anthropic 联手 Theorem Labs，把 Claude 推进了一场精细到机器码级别的软件漏洞大清剿。它们让 Claude 沉到最底层，对着 RISC-V 汇编指令，给大量生产级开源代码库做形式化验证——在短短数周内，就啃完了123个开源代码库、239个测试入口，产出了1.8亿行通过核验的 Rocq 数学证明代码。
真正让人后背发凉的，是它挖出来的东西。那些模糊测试（fuzzing）跑上万亿次都没能撞见的隐秘漏洞、潜伏了十余年的高危逻辑死角，甚至 x86处理器层面的硬件缺陷和官方文档里的错误，被 Claude 一口气揪了出来。传统随机测试像拿沙子一遍遍筛漏洞，总有漏网之鱼;这套方法的狠处在于，它把测试入口直接转译成数学命题，对全路径、全输入做覆盖式证明——一旦证明在某处"卡住"推不下去，那里往往就是漏洞的藏身点，而且 Claude 还能顺手把补丁修好、再接着验证下去，漏检率被大幅压低。
放到成本尺度上看，这件事的意义更清晰。底层到机器码的形式化验证，过去是出了名的高工程量苦活，如今借着大模型的能力，验证效率正以约每两个月翻一番的速度飞涨，而且写出来的证明还能跨项目复用。按当前趋势推算，投入约1.34亿美元，到2027年底就有望完成 Nix 生态95% 机器码的验证;目前首批相关证明已经公开。当网络安全形势日益吃紧，这种"用 AI 把代码正确性变成数学定理"的路径，给行业提供了一道全新的防线。
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Anthropic 联手 Theorem Labs，把 Claude 推进了一场精细到机器码级别的软件漏洞大清剿。它们让 Claude 沉到最底层，对着 RISC-V 汇编指令，给大量生产级开源代码库做形式化验证——在短短数周内，就啃完了123个开源代码库、239个测试入口，产出了1.8亿行通过核验的 Rocq 数学证明代码。
真正让人后背发凉的，是它挖出来的东西。那些模糊测试（fuzzing）跑上万亿次都没能撞见的隐秘漏洞、潜伏了十余年的高危逻辑死角，甚至 x86处理器层面的硬件缺陷和官方文档里的错误，被 Claude 一口气揪了出来。传统随机测试像拿沙子一遍遍筛漏洞，总有漏网之鱼;这套方法的狠处在于，它把测试入口直接转译成数学命题，对全路径、全输入做覆盖式证明——一旦证明在某处"卡住"推不下去，那里往往就是漏洞的藏身点，而且 Claude 还能顺手把补丁修好、再接着验证下去，漏检率被大幅压低。
放到成本尺度上看，这件事的意义更清晰。底层到机器码的形式化验证，过去是出了名的高工程量苦活，如今借着大模型的能力，验证效率正以约每两个月翻一番的速度飞涨，而且写出来的证明还能跨项目复用。按当前趋势推算，投入约1.34亿美元，到2027年底就有望完成 Nix 生态95% 机器码的验证;目前首批相关证明已经公开。当网络安全形势日益吃紧，这种"用 AI 把代码正确性变成数学定理"的路径，给行业提供了一道全新的防线。
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Command Code 将 $10 GOAT 套餐额度提升至 $80，覆盖 DeepSeek V4.1 Flash 与 GLM-5.3 Flash
Command Code 表示其 $10 GOAT 套餐现为 DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 GLM-5.3 Flash 提供 $80 用量，并将 Beam 1.0、Glyph Cluster 和 Laguna S 2.1 列为免费。
内容详情 · 原文链接
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Command Code 表示其 $10 GOAT 套餐现为 DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 GLM-5.3 Flash 提供 $80 用量，并将 Beam 1.0、Glyph Cluster 和 Laguna S 2.1 列为免费。
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