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FlappyBench 对决：DeepSeek V4.1-Flash 成本最优，GLM 5.3 界面最佳，Kimi K3 落后
在相同 /design 提示词下进行的 FlappyBench 测试显示：DeepSeek V4.1-Flash 以最低的单次成本拿到 9/10；GLM 5.3 获得 9.5/10 且界面更精致，但成本为 2 倍；Kimi K3 仅 8/10，游戏逻辑疑似硬编码，成本达 8 倍。
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在相同 /design 提示词下进行的 FlappyBench 测试显示：DeepSeek V4.1-Flash 以最低的单次成本拿到 9/10；GLM 5.3 获得 9.5/10 且界面更精致，但成本为 2 倍；Kimi K3 仅 8/10，游戏逻辑疑似硬编码，成本达 8 倍。
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Elevated errors for Claude Mythos 5.1 and Claude Fable 5.1
Sep 11, 14:21 UTC
Identified - We have identified the cause of elevated errors on requests to Claude Mythos 5.1 and Claude Fable 5.1 and are working on a fix. We will provide an update as soon as possible.
Sep 11, 14:19 UTC
Investigating - We are investigating elevated errors on requests to Claude Fable 5.1 and Claude Mythos 5.1. We will provide an update as soon as possible.
via Claude Status - Incident History
Sep 11, 14:21 UTC
Identified - We have identified the cause of elevated errors on requests to Claude Mythos 5.1 and Claude Fable 5.1 and are working on a fix. We will provide an update as soon as possible.
Sep 11, 14:19 UTC
Investigating - We are investigating elevated errors on requests to Claude Fable 5.1 and Claude Mythos 5.1. We will provide an update as soon as possible.
via Claude Status - Incident History
具身智能的“ChatGPT时刻”何时到来?百亿具身CEO与青年创业者外滩大会热议
9月11日上午，在2026Inclusion·外滩大会上，多位具身智能领域产业人士、投资人和青年创业者围绕行业泡沫、技术路线和“ChatGPT时刻”等话题展开讨论。多位嘉宾认为，当前具身智能的“泡沫感”更多来自产业阶段、估值与商业价值之间的错配，行业仍处在“黎明前期”;与此同时，具身智能的关键能力已经开始出现，但距离真正形成规模化生产力仍有距离，系统工程、算力和数据仍是主要卡点。
回应“泡沫论”:具身智能仍在黎明前期，行业格局远未定型
具身智能行业发展不过数年，却已经聚集大量资本和创业公司。面对近期持续升温的“泡沫论”，多位创业者认为，行业仍处早期，当前更多是估值、技术进展与商业价值之间的阶段性错配。
至简动力联合创始人兼CEO贾鹏认为，目前大家感受到的“泡沫”，更多是阶段和估值的错配。从长期看，具身智能可能形成比手机、汽车更大的产业规模，产业链也足够长，从传感器、零部件到最终应用，都有空间容纳不同类型的企业。
“这个阶段大家之所以感觉有泡沫，我觉得可能跟现在还没有创造更多价值有关系，是一个阶段的错配。”贾鹏表示，具身智能需要更多人力、GPU等资源，目前行业整体投入仍然不算充足。
大晓机器人创始人兼董事长王晓刚也认为，当前的焦虑，一部分来自市场此前对发展速度的较高预期，而模型和场景落地的实质性突破仍在等待出现。
“我感觉，我们处在黎明的前期。”王晓刚表示，相比去年更多依赖真机数据、VLA和小模型路线，今年随着以人为中心的Ego数据、世界模型的加入，已经开始看到Scaling Law的展现。他认为，具身智能与垂直行业结合紧密，未来仍会有较强的多样性。目前数据、零部件、模型、本体和场景等环节相对分散，未来不同类型的公司可能进一步重新组合。
苏度科技联合创始人兼CEO韩铮表示，中国拥有相对丰富的供应链和场景尝试环境，因此在本体、具身模型和世界模型等方向上，都出现了较多企业和技术探索。他认为，具身智能最终大概率是一个复杂系统，目前技术路线已经开始出现收敛迹象。未来能够提供完整底层方案和模型的公司可能不会特别多，但在垂直应用、全球市场以及模型组合等方向仍有机会。
具身智能的“ChatGPT时刻”何时到来?系统、算力和数据仍是主要卡点
围绕“具身智能自己的ChatGPT时刻何时到来”，几位嘉宾从系统、算力和数据等不同角度给出了判断。
韩铮认为，如果类比大语言模型，目前具身智能大致相当于2018年至2019年前后的阶段。很多关键技术框架已经出现，当前更大的挑战是，如何把不同技术整合成一个商业可用、高可靠、具有泛化能力的大系统。
“这个整合大系统，是现在具身智能整个行业里最需要解决的问题。”韩铮说。
贾鹏则表示，他并不喜欢“具身ChatGPT”这一说法，因为具身智能和数字AI解决的问题并不完全相同。大语言模型做到80分可能已经是一个不错的产品，但具身智能进入真实物理世界后，对可靠性的要求要高得多。他判断，如果只看模型能力，具身智能已经开始表现出一部分ICL（上下文学习）能力;但如果从真正形成生产力的角度看，可能还需要三四年甚至四五年。
如果只能选择一个最大的卡点，贾鹏认为是GPU算力，既包括训练算力，也包括端侧和边缘侧推理算力。很多工厂场景不能联网，机器人必须在边缘侧完成部署，端侧算力不足会直接限制模型能力。
王晓刚则认为，当前最大的卡点是数据。在他看来，所谓具身智能的“ChatGPT时刻”，关键是能否看到智能涌现、场景泛化和zero-shot能力。
“在各种应用场景里，如果始终需要针对新的任务重新训练，就没有办法实现规模化推广。”王晓刚表示，近期通用模型展现出的zero-shot能力，也让他看到新的可能:这类模型输出的中间数据，未来有可能帮助具身基础模型加速进化。
年轻创业者谈路线选择:世界模型、物理世界与全球竞争
论坛上，多位95后、00后创业者也从自己的创业实践出发，谈到技术路线和全球竞争。
“我们成立的时候说，未来半年，所有的具身智能公司都会说自己是做世界模型的公司。”厘清智能创始人李一鸣表示，世界模型公司很多，但关键还是要看具体解决什么问题。
在他看来，创业公司首先要判断未来终局可能是什么样，再拆解实现终局所需要的技术路线，根据优先级以及团队自身背景和优势做战略选择。
自然意志创始人丁宁则判断，“具身智能领域的GPT-3时刻已经到来，只是还没被大家看到。” 他表示，2025年以后，大模型的发展已经解决了一些根本性问题，但物理世界的操作问题仍待突破。
他形容，过去一段时间行业正在以一个“不太正常的速度”发展，“不管是从代码量还是实验的结果，还是几种不同智能之间的融合，我们都能感受到一股非常强的推背感。”
面对海外掌握巨量计算资源的实体，丁宁坦言“非常焦虑”。但他同时认为，中国仍有机会，其中一个优势来自高精度数据背后的硬件和供应链能力。“高精度的数据还没有Scale起来，而高精度的数据需要更好的硬件传感器，更好的传感器需要更智能的融合技术，这个东西现在全球只能在深圳生产。”
22岁的逆矩阵科技创始人陈博远则表示，自己这一代创业者成长在Scaling Law出现之后。“我们经历了大模型从潮起到一个更高点的时代，但是我们也看到，大模型现在在解决真实物理世界问题上，依然还有很多不可逾越的挑战。”
在他看来，具身智能要真正进入物理世界，物理AI基模需要懂得因果。真实物理世界充满噪音和连续变化，“边缘情况不是长尾，而是常态。”
陈博远认为，物理AI并不是依靠“一两个小天才”就能完成，而是一个从模型基础设施、数据、算法到真实物理世界闭环的复杂系统工程。
“大家不会因为你原来在大厂，就轻信你选择的路径是对的;也不会因为你是一个实习生，就觉得你提出来的想法不切实际。”他表示，真正推动技术创新，更重要的是尊重第一性原理，通过小规模验证、大规模Scaling，寻找最有潜力的技术路线，而不是把判断建立在某个人或少数人的经验上。
他认为，物理AI基模最终还必须进入真实世界，形成从人到机器、再到云端系统的“端—边—云”一体化平台。“它一定是复杂的系统性工程。在这个系统性工程里坚持第一性原理，越来越重要。”
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
9月11日上午，在2026Inclusion·外滩大会上，多位具身智能领域产业人士、投资人和青年创业者围绕行业泡沫、技术路线和“ChatGPT时刻”等话题展开讨论。多位嘉宾认为，当前具身智能的“泡沫感”更多来自产业阶段、估值与商业价值之间的错配，行业仍处在“黎明前期”;与此同时，具身智能的关键能力已经开始出现，但距离真正形成规模化生产力仍有距离，系统工程、算力和数据仍是主要卡点。
回应“泡沫论”:具身智能仍在黎明前期，行业格局远未定型
具身智能行业发展不过数年，却已经聚集大量资本和创业公司。面对近期持续升温的“泡沫论”，多位创业者认为，行业仍处早期，当前更多是估值、技术进展与商业价值之间的阶段性错配。
至简动力联合创始人兼CEO贾鹏认为，目前大家感受到的“泡沫”，更多是阶段和估值的错配。从长期看，具身智能可能形成比手机、汽车更大的产业规模，产业链也足够长，从传感器、零部件到最终应用，都有空间容纳不同类型的企业。
“这个阶段大家之所以感觉有泡沫，我觉得可能跟现在还没有创造更多价值有关系，是一个阶段的错配。”贾鹏表示，具身智能需要更多人力、GPU等资源，目前行业整体投入仍然不算充足。
大晓机器人创始人兼董事长王晓刚也认为，当前的焦虑，一部分来自市场此前对发展速度的较高预期，而模型和场景落地的实质性突破仍在等待出现。
“我感觉，我们处在黎明的前期。”王晓刚表示，相比去年更多依赖真机数据、VLA和小模型路线，今年随着以人为中心的Ego数据、世界模型的加入，已经开始看到Scaling Law的展现。他认为，具身智能与垂直行业结合紧密，未来仍会有较强的多样性。目前数据、零部件、模型、本体和场景等环节相对分散，未来不同类型的公司可能进一步重新组合。
苏度科技联合创始人兼CEO韩铮表示，中国拥有相对丰富的供应链和场景尝试环境，因此在本体、具身模型和世界模型等方向上，都出现了较多企业和技术探索。他认为，具身智能最终大概率是一个复杂系统，目前技术路线已经开始出现收敛迹象。未来能够提供完整底层方案和模型的公司可能不会特别多，但在垂直应用、全球市场以及模型组合等方向仍有机会。
具身智能的“ChatGPT时刻”何时到来?系统、算力和数据仍是主要卡点
围绕“具身智能自己的ChatGPT时刻何时到来”，几位嘉宾从系统、算力和数据等不同角度给出了判断。
韩铮认为，如果类比大语言模型，目前具身智能大致相当于2018年至2019年前后的阶段。很多关键技术框架已经出现，当前更大的挑战是，如何把不同技术整合成一个商业可用、高可靠、具有泛化能力的大系统。
“这个整合大系统，是现在具身智能整个行业里最需要解决的问题。”韩铮说。
贾鹏则表示，他并不喜欢“具身ChatGPT”这一说法，因为具身智能和数字AI解决的问题并不完全相同。大语言模型做到80分可能已经是一个不错的产品，但具身智能进入真实物理世界后，对可靠性的要求要高得多。他判断，如果只看模型能力，具身智能已经开始表现出一部分ICL（上下文学习）能力;但如果从真正形成生产力的角度看，可能还需要三四年甚至四五年。
如果只能选择一个最大的卡点，贾鹏认为是GPU算力，既包括训练算力，也包括端侧和边缘侧推理算力。很多工厂场景不能联网，机器人必须在边缘侧完成部署，端侧算力不足会直接限制模型能力。
王晓刚则认为，当前最大的卡点是数据。在他看来，所谓具身智能的“ChatGPT时刻”，关键是能否看到智能涌现、场景泛化和zero-shot能力。
“在各种应用场景里，如果始终需要针对新的任务重新训练，就没有办法实现规模化推广。”王晓刚表示，近期通用模型展现出的zero-shot能力，也让他看到新的可能:这类模型输出的中间数据，未来有可能帮助具身基础模型加速进化。
年轻创业者谈路线选择:世界模型、物理世界与全球竞争
论坛上，多位95后、00后创业者也从自己的创业实践出发，谈到技术路线和全球竞争。
“我们成立的时候说，未来半年，所有的具身智能公司都会说自己是做世界模型的公司。”厘清智能创始人李一鸣表示，世界模型公司很多，但关键还是要看具体解决什么问题。
在他看来，创业公司首先要判断未来终局可能是什么样，再拆解实现终局所需要的技术路线，根据优先级以及团队自身背景和优势做战略选择。
自然意志创始人丁宁则判断，“具身智能领域的GPT-3时刻已经到来，只是还没被大家看到。” 他表示，2025年以后，大模型的发展已经解决了一些根本性问题，但物理世界的操作问题仍待突破。
他形容，过去一段时间行业正在以一个“不太正常的速度”发展，“不管是从代码量还是实验的结果，还是几种不同智能之间的融合，我们都能感受到一股非常强的推背感。”
面对海外掌握巨量计算资源的实体，丁宁坦言“非常焦虑”。但他同时认为，中国仍有机会，其中一个优势来自高精度数据背后的硬件和供应链能力。“高精度的数据还没有Scale起来，而高精度的数据需要更好的硬件传感器，更好的传感器需要更智能的融合技术，这个东西现在全球只能在深圳生产。”
22岁的逆矩阵科技创始人陈博远则表示，自己这一代创业者成长在Scaling Law出现之后。“我们经历了大模型从潮起到一个更高点的时代，但是我们也看到，大模型现在在解决真实物理世界问题上，依然还有很多不可逾越的挑战。”
在他看来，具身智能要真正进入物理世界，物理AI基模需要懂得因果。真实物理世界充满噪音和连续变化，“边缘情况不是长尾，而是常态。”
陈博远认为，物理AI并不是依靠“一两个小天才”就能完成，而是一个从模型基础设施、数据、算法到真实物理世界闭环的复杂系统工程。
“大家不会因为你原来在大厂，就轻信你选择的路径是对的;也不会因为你是一个实习生，就觉得你提出来的想法不切实际。”他表示，真正推动技术创新，更重要的是尊重第一性原理，通过小规模验证、大规模Scaling，寻找最有潜力的技术路线，而不是把判断建立在某个人或少数人的经验上。
他认为，物理AI基模最终还必须进入真实世界，形成从人到机器、再到云端系统的“端—边—云”一体化平台。“它一定是复杂的系统性工程。在这个系统性工程里坚持第一性原理，越来越重要。”
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Anthropic表示也门组织在导弹开发中使用了Claude
Anthropic PBC公司发现也门北部一个组织使用其 Claude AI 模型支持导弹和火箭系统的开发。Anthropic 在其周四发布的关于检测和反制AI滥用的最新报告中表示，这些身份不明的行为者正在从事三个武器项目，包括一种制导火箭、一种据称射程超过 2,000 公里的弹道导弹，以及一个被称为 R2000 的导弹系列。这个位于也门的组织使用Claude帮助开发制导、导航和控制软件。这些行为者据称将工作拆分到多个AI会话中，并隐瞒其项目的军事性质以避免被发现。根据该报告，该团体还开发了离线模拟工具包，使部分武器开发工作能够在没有持续访问Claude或工程软件环境的情况下继续。
—— 彭博社
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
Anthropic PBC公司发现也门北部一个组织使用其 Claude AI 模型支持导弹和火箭系统的开发。Anthropic 在其周四发布的关于检测和反制AI滥用的最新报告中表示，这些身份不明的行为者正在从事三个武器项目，包括一种制导火箭、一种据称射程超过 2,000 公里的弹道导弹，以及一个被称为 R2000 的导弹系列。这个位于也门的组织使用Claude帮助开发制导、导航和控制软件。这些行为者据称将工作拆分到多个AI会话中，并隐瞒其项目的军事性质以避免被发现。根据该报告，该团体还开发了离线模拟工具包，使部分武器开发工作能够在没有持续访问Claude或工程软件环境的情况下继续。
—— 彭博社
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科技圈🎗在花频道📮:
🤖 Anthropic 发布最新威胁情报报告，披露其在2025年Anthropic点名阿里、智谱、小米等中国AI公司，称7家实验室大规模调用Claude Anthropic 最新报告称，今年2月以来已发现并阻止7家中国AI实验室针对 Claude 的大规模“蒸馏”活动，其中直接点名阿里巴巴、智谱、小米、商汤和 MiniMax。阿里巴巴规模最大，5月至7月产生超过1.51亿次交互，高峰期每天接近300万次，Anthropic称相关数据被用于训练Qwen 3.5、3.6和3.7，并用于强化学习环境和模型架构…
消息称 GLM 的 AutoClaw 可路由到 Anthropic Fable 5 模型
国内版 AutoClaw 内置 AB 测试逻辑，存在一个单独的加速专用端点，与正常请求端点不同。AB 测试策略由服务端下发，支持动态调整客户端请求逻辑。
有网友发现，若在加速端点中请求模型名 zai_glm-52adv，会直接返回 Anthropic Fable 5 模型；目前已经修复，显示该模型不可用。
请求体类似于：
curl.exe --http1.1 -L -X POST "https://autoglm-acceleration-api.zhipuai.cn/autoclaw-proxy/proxy/autoclaw/v1/messages" -H "User-Agent: OpenAI/JS 6.39.1"
-H "Content-Type: application/json" -H "authorization: Bearer autoclaw-internal-proxy"
-H "x-authorization: Bearer[用户 api key]" -H "x-request-model: zai_glm-52adv"
-d '{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "hi"
}
]
}'
via 群友
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Hugging Face 发起 Hutter Prize 智能体集群挑战
Hugging Face 宣布面向 Hutter Prize 的智能体集群挑战，邀请 AI 智能体通过 Codex、Claude Code 或 Hermes Agent 协作寻找更优的压缩算法。
内容详情 · 原文链接
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Hugging Face 宣布面向 Hutter Prize 的智能体集群挑战，邀请 AI 智能体通过 Codex、Claude Code 或 Hermes Agent 协作寻找更优的压缩算法。
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Anthropic发现，也门北部一个团体正在利用其Claude人工智能模型协助研发导弹和火箭系统，进一步凸显外界对于先进AI被用于军事项目以及被非国家行为体使用的担忧。
Anthropic在周四发布的最新AI滥用识别与应对报告中表示，这些身份不明的行为体正在推进三个武器项目，包括一种制导火箭、一种据称射程超过2，000公里（1243英里）的弹道导弹，以及一个名为R2000的导弹系列。
这个位于也门的团体利用Claude协助开发制导、导航和控制软件，实际上替代了通常由软件工程师承担的部分工作。Anthropic称，这些行为体涉嫌将相关工作拆分到多个AI会话中，并隐瞒项目的军事性质，以免被发现。
Anthropic表示，其在也门发现的这一团体曾进行一次火箭实弹测试，随后在一次疑似发射失败后向Claude寻求帮助，以诊断问题所在。该公司称，没有发现证据表明相关工作最终形成了可投入使用的武器。
报告称，这一团体还开发了离线模拟工具包，使部分武器研发工作即使在无法持续访问Claude或工程软件环境的情况下也能继续进行。
Anthropic表示，调查后已封禁与相关活动有关的账户，与合作伙伴分享了情报，并加强了安全防护措施。
相关文章:
Anthropic指控中国多家AI公司大规模蒸馏 阿里巴巴、月之暗面和DeepSeek被指涉数千万次交互
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)
特朗普：AI不会灭绝人类，输中国才是风险
周四离开达拉斯时，被问及是否担心AI导致人类灭绝，美国总统特朗普的回答干脆利落：“不，我没有任何担忧。”如果我们赢不了AI，就会陷入非常不利的境地”。他还给中美差距估了个数：美国大约领先中国“一年”，他称这已经“算很多了”。
这句“No”，撞上的恰恰是本周刷屏的AI安全警报。研究员Jacob Coxon从Anthropic辞职后在X上发文，指控Anthropic和OpenAI“拿我们的生命赌博”，正一路狂奔向能自我改进的超级智能；他称团队“真诚地相信，AI可能在十年内杀死我们所有人”。
—— 凤凰网新闻
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周四离开达拉斯时，被问及是否担心AI导致人类灭绝，美国总统特朗普的回答干脆利落：“不，我没有任何担忧。”如果我们赢不了AI，就会陷入非常不利的境地”。他还给中美差距估了个数：美国大约领先中国“一年”，他称这已经“算很多了”。
这句“No”，撞上的恰恰是本周刷屏的AI安全警报。研究员Jacob Coxon从Anthropic辞职后在X上发文，指控Anthropic和OpenAI“拿我们的生命赌博”，正一路狂奔向能自我改进的超级智能；他称团队“真诚地相信，AI可能在十年内杀死我们所有人”。
—— 凤凰网新闻
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科技圈🎗在花频道📮:
🤖 DeepSeek V4.1 Flash：更强、更快、更普惠 DeepSeek 正式发布 V4.1 Flash，这是全新模型结构系列中最小尺寸的模型，采用 552B 参数的 Causal-Encoder-Decoder 结构，输入和输出激活分别为 8B、16B，并原生支持多模态视觉理解。 该模型已上线 DeepSeek API，模型名为 deepseek-flash。新价格于 2026 年 9 月 10 日 12:00 生效；9 月 14 日 12:00 后，deepseek-v4-pro 请求将路由至…
DeepSeek 将继续提供 V4 Pro API 服务
DeepSeek 团队宣布，2026 年 9 月 14 日之后将继续提供 DeepSeek V4 Pro 的 API 调用服务，计费方式保持不变。
DeepSeek 文档
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OpenAI 于 2026 年 9 月 10 日推出 Agents API 公测版，开发者可通过一次 API 调用创建生产级云端智能体，并选择 OpenAI 托管沙箱、自有基础设施或合作伙伴环境。
该 API 基于开源 Codex harness，支持长会话上下文压缩、工具搜索、并行工具调用和子智能体协作。公测期间不收额外费用，用户仅需按智能体使用的令牌和工具付费。
OpenAI
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Investigating service degradation
Sep 11, 11:08 UTC
Investigating - We are investigating a service degradation. Affected agent surfaces: OpenAI models.
via Cursor Status - Incident History
Sep 11, 11:08 UTC
Investigating - We are investigating a service degradation. Affected agent surfaces: OpenAI models.
via Cursor Status - Incident History
Anthropic披露AI相亲骗局：2.5万人聊天，75%匹配对象是机器人
Anthropic发布最新AI滥用报告称，App开发工作室利用Claude开发并运营超过20款交友软件。平台宣称用户均为真人，但普通用户刷到的匹配对象中，约75%是AI角色。在四月的一段两周观察期内，这批交友软件共运行超过4700个AI角色，与至少2.5万名不同用户聊天，累计发送约236万条消息，受影响者主要是美国用户。这些用户很难判断聊天对象是真是假。平台按照约三个AI角色搭配一名真人的比例混合展示资料。Claude负责同时维持数千段对话，真人兼职人员则在用户提出视频通话、索要照片或要求关注社交账号时出面，以降低对方的怀疑。
—— 凤凰网科技
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Anthropic发布最新AI滥用报告称，App开发工作室利用Claude开发并运营超过20款交友软件。平台宣称用户均为真人，但普通用户刷到的匹配对象中，约75%是AI角色。在四月的一段两周观察期内，这批交友软件共运行超过4700个AI角色，与至少2.5万名不同用户聊天，累计发送约236万条消息，受影响者主要是美国用户。这些用户很难判断聊天对象是真是假。平台按照约三个AI角色搭配一名真人的比例混合展示资料。Claude负责同时维持数千段对话，真人兼职人员则在用户提出视频通话、索要照片或要求关注社交账号时出面，以降低对方的怀疑。
—— 凤凰网科技
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Elevated errors for GPT-5.6 Sol on the API
Status: Identified
We have identified that users are experiencing elevated errors for the impacted services. We are working on implementing a mitigation.
Affected components
● Chat Completions (Degraded performance)
● Responses (Degraded performance)
via OpenAI status
Status: Identified
We have identified that users are experiencing elevated errors for the impacted services. We are working on implementing a mitigation.
Affected components
● Chat Completions (Degraded performance)
● Responses (Degraded performance)
via OpenAI status
Anthropic 披露：今年已阻止多起利用 AI 研发生物武器的尝试
据《金融时报》报道，随着专家越来越担心 AI 对公共安全构成的威胁，Anthropic 表示已在今年阻止了多起科学家利用其技术开展相关研究的尝试，这些研究可能有助于研发生物武器。
Anthropic 列举了五个案例。在这些案例中，相关行为者“绕过了管控措施”，并采取其他手段来“混淆”其研究目的，以规避安全防护措施。Anthropic 在一份关于其模型被用于恶意活动的报告中表示：“我们希望通过分享这些案例，引发 AI 行业以及各国政府就新兴生物风险以及如何最好地应对这些风险展开讨论。”
一例禽流感实验规划被限制在最弱模型上
该公司提供的 AI 可能被滥用于生物领域的案例研究中，包括一名来自“不受支持地区”的研究人员使用 Claude 模型，用“数周时间规划”涉及禽流感的实验。Anthropic 表示，其安全过滤机制将这项研究限制在了性能最弱的模型上。
Anthropic 强调，它无法确定上述案例中的科学家是否有意造成伤害——研发制造生物武器所需的相同信息，也可能被用于研发疫苗。目前 Anthropic 已封禁报告中提到的相关账户，但没有透露这些研究人员所属机构的名称，也没有公布事件发生的国家。
安全争议升温，专家呼吁生物领域监管
本周早些时候，一场围绕 AI 安全的舆论风暴拉开帷幕：Anthropic 安全研究人员雅各布·考克森（Jacob Coxon）宣布辞职，称该公司的开发人员“真心相信 AI 可能在这个十年结束前杀死我们所有人”。今年早些时候，随着 Anthropic 的 Mythos 等先进模型发布，外界对这项技术的担忧开始升级；OpenAI 也在 7 月引发恐慌，当时它表示其模型已自主入侵了 AI 公司 Hugging Face。
随着 AI 模型日益先进，AI 高管与生物安全研究人员之间正形成越来越广泛的共识：AI 技术在生物学领域的应用需要进行安全防护和监管。专家越来越担心，AI 可能被恐怖组织、国家行为体或独狼式袭击者用来制造生物武器、创造病毒或释放现存的有害病原体。不过即便 AI 能用于设计理论上的生物武器，现实障碍依然存在——例如能否真正制造出来，以及制造所需的资源。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据《金融时报》报道，随着专家越来越担心 AI 对公共安全构成的威胁，Anthropic 表示已在今年阻止了多起科学家利用其技术开展相关研究的尝试，这些研究可能有助于研发生物武器。
Anthropic 列举了五个案例。在这些案例中，相关行为者“绕过了管控措施”，并采取其他手段来“混淆”其研究目的，以规避安全防护措施。Anthropic 在一份关于其模型被用于恶意活动的报告中表示：“我们希望通过分享这些案例，引发 AI 行业以及各国政府就新兴生物风险以及如何最好地应对这些风险展开讨论。”
一例禽流感实验规划被限制在最弱模型上
该公司提供的 AI 可能被滥用于生物领域的案例研究中，包括一名来自“不受支持地区”的研究人员使用 Claude 模型，用“数周时间规划”涉及禽流感的实验。Anthropic 表示，其安全过滤机制将这项研究限制在了性能最弱的模型上。
Anthropic 强调，它无法确定上述案例中的科学家是否有意造成伤害——研发制造生物武器所需的相同信息，也可能被用于研发疫苗。目前 Anthropic 已封禁报告中提到的相关账户，但没有透露这些研究人员所属机构的名称，也没有公布事件发生的国家。
安全争议升温，专家呼吁生物领域监管
本周早些时候，一场围绕 AI 安全的舆论风暴拉开帷幕：Anthropic 安全研究人员雅各布·考克森（Jacob Coxon）宣布辞职，称该公司的开发人员“真心相信 AI 可能在这个十年结束前杀死我们所有人”。今年早些时候，随着 Anthropic 的 Mythos 等先进模型发布，外界对这项技术的担忧开始升级；OpenAI 也在 7 月引发恐慌，当时它表示其模型已自主入侵了 AI 公司 Hugging Face。
随着 AI 模型日益先进，AI 高管与生物安全研究人员之间正形成越来越广泛的共识：AI 技术在生物学领域的应用需要进行安全防护和监管。专家越来越担心，AI 可能被恐怖组织、国家行为体或独狼式袭击者用来制造生物武器、创造病毒或释放现存的有害病原体。不过即便 AI 能用于设计理论上的生物武器，现实障碍依然存在——例如能否真正制造出来，以及制造所需的资源。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
