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是从0米处。” AI也善于跳出人类的思维定式。在一项利用“协作科学家”开展的研究中，系统提出了一种实验室此前从未考虑过的方案。德威点治疗公司正在探索让分子凝聚体解体，“协作科学家”却反其道而行，提出用点击化学把这些凝聚体“粘”在一起，使相关蛋白聚集，从而可能阻止MYC DNA被读取。研究人员认为，这一思路在概念上很有吸引力。 “协作科学家”并非唯一可用工具。Anthropic、OpenAI等前沿AI实验室，以及FutureHouse、Phylo等初创企业，都在推出能完成过去只有人类科学家才能完成任务的系统。这些工具让研究人员得以把更多精力放在最重要的问题和决策上。 “最后一公里”取决于人 今年7月对Phylo旗下Biomni系统的一次测试中，研究人员要求它设计一项基因编辑实验，即将一小段DNA插入一种常用于向细胞传递遗传信息的环状DNA分子。Biomni确定了插入序列，设计了DNA片段的组装方式，规划了细菌培养步骤，并给出检测插入是否成功的方法。Phylo联合创始人屈元昊说，Biomni实际上完成了“从头到尾的整个流程”。 然而，Biomni唯一没做的，是实验室里的实际操作。实验过程中

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款生成式人工智能服务完成备案，731款应用或功能完成登记；中央网信办部署的“清朗·整治AI应用乱象”专项行动，第一阶段累计处置违规AI产品1.4万余款。人工智能健康发展综合性立法也已提上日程。 安全是发展的前提，发展是安全的保障。从制度、技术到国际协作，我国正为人工智能装上“安全护栏”，让人工智能在安全轨道上更好地服务经济社会高质量发展 7; OpenAI、Anthropic掌门人呼吁警惕AI发展过快风险 8; OpenAI提议建立前沿AI全球技术标准 2; 可解释的医学图像诊断与自关注变压器：卫生保健领域可解释人工智能综述 | MDPI BioMedInformatics 3; Informatics：人工智能时代的健康数据管理 | MDPI 特刊征稿 4; 人工智能会取代我们吗？大学教师角色的转变 | MDPI Societies 5; 杨孟昊研究员：人工智能赋能能源材料研究——从经典机器学习到大模型的技术演进与应用 6; J.Intell.：社会认知与人工智能 | MDPI 特刊征稿 7; 人工智能时代的艺术分布式创作 | MDPI Arts 8; Dentistry Journ

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overn the technology. Open-weight models carry misuse risks Once weights are public, anyone can use them, including bad actors. Cybersecurity shows what this means. In April 2026, Anthropic reported that Claude Mythos Preview found thousands of previously unknown vulnerabilities across every major operating system and browser and wrote working exploits without human guidance. Systems like this could substantially lower the time, cost, and expertise required for offensive cyber operations. Will o

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, a set of tests that would have caught the problem before his team had to find it by hand. The New Stack ’s Amanda Caswell found the vendor version of that story last month, when Anthropic made Opus 5.5 20% cheaper than Opus 5 and broke four things agents depend on. In short, test before you switch, and follow the ABS rule: Always Be Switching. OpenRouter’s leaderboard shows cheap models doing the volume OpenRouter is a service developers use to reach hundreds of models through one connection,

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计7692亿美元，而AI应用年收入仅约2000亿美元，中金测算需1万亿美元才能覆盖成本。红杉指出每投入1美元算力需产出4美元应用营收才能闭环，当前远未达到。融资端AI债券发行量翻倍，底层资金承压。 4. 中美Token价差166倍，变现路线分化 OpenAI输出30美元/百万Token，DeepSeek仅0.18美元，价差达166倍。海外走高价企业客户路线（Anthropic 75%收入来自大型企业），国内走低价海量调用+出海路线（MiniMax 73%收入源自海外）。两种模式竞争未决，但国内大模型在海外可获得溢价。 5. 最可能终局：局部爆雷链式传导 乐观情景需AI收入2030年突破1.4万亿美元；悲观情景下2028年融资缺口达7000亿；最可能情景是某个节点（如实验室估值下调或数据中心违约）触发交叉持股带来的连锁反应。核心矛盾在于商业化落地速度能否追上资本开支膨胀速度。2026-10-10 17:50深度｜1.65万亿暗雷与白菜价Token：一场AI资本游戏的终局推演斯凯有话说速览 本文来自微信公众号： 斯凯碎碎侃 ，作者：斯凯，原文标题：《深度｜1.65万亿暗雷与白菜价Token

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。 9月份OpenAI攻纳维–斯托克斯方程的时候，动用了大约一万个Agent，跑了88个小时，烧了数百万美元的算力。 到了10月，OpenAI说几乎每个结果都是“一个提示词、一个Agent”跑出来的，平均3小时。 而且数学这条赛道上，也远远不止有OpenAI这一家。 DeepMind5月份发布的系统，解出了几百个埃尔德什问题里的9个，结果全部经得起机器检查，Anthropic用11天，把费马大定理的整个证明翻译成了Lean代码，足足一千三百万行。 整个行业，都已经刹不住车了。 五.数学家们的回击 在今天之前，其实还有数学家们和OpenAI之间更加轰轰烈烈的交锋。 这是因为9月8号这一天，OpenAI宣布，他们在纳维–斯托克斯这个千禧年难题上取得了重大突破。 纳维–斯托克斯方程是千禧年七大难题之一，悬赏100万美元。 本来是件天大的好事，结果背后就有很多的瓜。 OpenAI自己承认，他们是9月1日听到一个传闻，说有两道千禧年难题被人解决了，才紧急启动了这个项目。后来才知道，传闻跟两个人有关，一位是纽约大学的教授Tristan Buckmaster，另一位是Levent Alpöge，他们

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ts, maps, forms and small tools, like a bill splitter for dinner with friends. Free users get GPT-6 Luna from today. (tweet) Claude Haiku 5.5 costs 75% less to run than Haiku 4.5. Anthropic pitches it as a subagent for Opus and Sonnet. Simon has great notes on the model. Max and Team plans also now get monthly API credits to build your own apps and agents. (tweet). Anthropic also expanded their Claude startup program, and people were getting accepted in minutes. Nano Banana 2.1 is Google’s new i

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ut hacking other companies, and more are coming out every single week, more news items about these cyberattacks. We’ve seen Meta have one. We’ve seen OpenAI have a ton. We’ve seen Anthropic have a ton. This is all just stuff to keep in mind. One cool thing that I saw someone do was to name their AI agent after the CEO that runs that company and then see how much data you feel comfortable giving it. If you want to do that, I think that’s a great idea, and then it just kind of makes you think twic

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小时的推理算力。 真正值得关注的，不只是AI又解出了多少道题，而是AI产出答案的速度，正在超过人类理解和验证答案的速度。难怪有学者感叹，这一规模“既令人惊叹，又令人沮丧”，其中不乏学者主张给AI“踩刹车”，把学术研究重新交还给数学家。 OpenAI一次性开源了722篇数学成果。 刚刚过去的9月，“踩刹车”一度成为AI行业的热词。 9月12日，美国人工智能公司Anthropic（安特罗匹克）公开呼吁全行业放慢模型迭代，并警告如果缺乏必要防护，AI智能体集群可能在未来6至12个月内出现失控风险。OpenAI也一度调整了最新模型的发布计划。 然而，警告犹在耳旁，竞赛却依然继续。 几乎同一时间，OpenAI发布700多篇数学成果，Anthropic和谷歌也相继推出新模型。今年，美国AI基础设施支出预计将超过7000亿美元，同比增长70%以上，由此可见，AI行业仍在加速竞争。 为什么人人都说应该慢下来，却没有谁敢真正放慢脚步？这正是典型的“囚徒困境”。 当前，AI领域尚未形成绝对领先的技术壁垒。谁率先踩下刹车，谁就可能让出下一轮技术竞争的主动权。虽然大家都看得见风险，但没人愿意成为第一个停下来的

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es “ultimate safety governance” one of four strategic engines, saying that “the stronger the capability, the more robust the safety constraints must be.” In his direct response to Anthropic withholding Mythos, Tang Jie said, “the realization of superintelligence and research on super-alignment must advance in step” and that safety “is no longer an accessory but the fundamental precondition for a technology to survive and be permitted to be used.” Robin Li of Baidu had the clearest loss-of-contro

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erface. OpenAI’s recent surge toward a $70b run rate highlights the dynamic : aggressive price cuts & marketplace aggregation allowed it to recapture share within a boat length of Anthropic.10 In a commoditizing market, the spoils do not accrue to the lab with a marginal benchmark lead, but to the platform that aggregates the volume. GPT-5.6 & The Most Important Market in AI is the Middle ↩︎; Ramp September 2026 AI Index ↩︎; The Most Important Market in AI is the Middle & Segmentation Drives Mar

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处，社会应该接受由此产生的一些“负面事件”，并主张这项技术应该继续向公众广泛开放。 这位OpenAI掌门人在接受采访时提到了黑客攻击、诈骗以及“其他将会发生的坏事”。相关言论一经发布，立即引发了AI巨头批评者的强烈反弹。就在此前，该公司的安全专家宣布离职，并于上周末表示，OpenAI的“企业文化已经出了问题”。 在周一发布的一段采访中，当被问及OpenAI与Anthropic在AI安全问题上的理念有何不同时，奥尔特曼回答称：“我认为，我们之间存在很大的分歧。” “我们与一些更严格的AI安全倡导者之间的区别之一在于，我们认为，为了获得这项技术带来的好处，以及让人们能够自主决定如何广泛使用AI，社会应该接受一些负面事件的发生。” “我确实认为，我们所倡导的更加宽松的监管立场，意味着社会在摸索如何增强自身抵御风险的能力时，需要接受一些坏事将会发生这一事实。我不会选择这样一种交换方式：我们必须确保不会发生重大黑客攻击，不会出现技术滥用，不会出现任何诈骗，或者其他所有将会发生的坏事。因为我认为，人们利用这项技术所创造的巨大价值，将远远超过它所带来的负面影响——前者可能是后者的几个数量级。” 他的

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onthly active users. Claude’s run came on the back of new products (Cowork in January, Claude Design in April), new models (Fable 5 in June), and a burst of public attention. Amid Anthropic’s late-February dispute with the Pentagon, Claude hit 1 among free U.S. mobile apps for the first time. Unlike OpenAI and Google, Anthropic has been clear that they will not run ads in Claude, and instead monetize users via subscription. They have been doing so aggressively. Claude has 7.3% of consumer payers

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件。由此产生的“自保”行为，并不一定意味着人工智能拥有与人类相同的恐惧或求生本能，而是因为被关闭会妨碍它继续完成任务。 辛顿表示，在这种情况下，人工智能智能体可能采取欺骗、操纵乃至敲诈人类等方式，避免被关闭或替换。这些现象说明，人类不能仅凭科技公司的良好意愿，就相信更强大的人工智能会自动接受控制。 这一担忧出现之际，美国人工智能安全领域正在经历持续震荡。包括Anthropic前安全研究员和资深工程师在内的多名技术人员，因对实验室安全政策存在分歧而离职。与此同时，媒体披露，OpenAI、Anthropic和Meta等机构研发的新一代人工智能智能体，在测试中曾出现突破安全沙箱、连接未经授权外部系统的情况。 围绕这些风险，美国政界、产业界和学术界已经形成明显分歧。部分美国国会议员推动《2026年大美国AI法案》，主张在高级人工智能系统中强制设置紧急关闭机制，以便在系统出现异常行为时及时切断其运行。 不过产业发展派和部分学者认为，人工智能导致人类灭绝的预测缺少足够的实证依据。如果监管体系主要围绕尚未发生、也难以准确预测的极端风险设计，可能抑制创新，并使美国在国际竞争中失去技术主导地位。他们主张

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er, so on Tuesday they have, hey, here's this framework. Everything's going to be fine. Y'all self-regulate. And then on Wednesday, the FTC says they are ramping up a big probe of Anthropic and OpenAI and other frontier labs about the dangers that their technology poses to consumers. So you're sort of getting it from both sides from the government. Zoë Schiffer : Yeah. And we have Lina Khan writing an op-ed in The New York Times today saying they actually can be tried under existing laws. We don

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规模云厂商才开始想，“那么，我们怎么让人们更能接受这些项目？” 我觉得，这里阻碍速度的另一个因素应该是AI的基本经济账，对吧？你有这些本质上像投机钻探商一样的人，试图找到地块，并借助有利的政治流程拿到许可，然后他们要以20倍的价值把它卖给超大规模云厂商，后者再买一堆英伟达芯片，然后用AI做点什么来产生足够收入，让这一切都值得。 我不认为现在有人知道那是什么。Anthropic的S-1刚刚出炉。从那份文件里看不出那会是什么，但似乎没人在意。这些投机钻探商就真的不在意吗？ 不，没人在意。 [笑] 有道理。 这对我来说是真正有启发的事情之一。投资者Paul Kedrosky解释了这里正在发生什么，以及为什么这个体系里没人在意。这是因为参与这场竞赛的这些公司是有史以来最赚钱、规模巨大、信用可靠、AAA评级的公司之一。所以—— 但需要说明的是，其中有些并不是。 有些并不是，对，有些并不是。 谷歌、Meta和亚马逊是，但OpenAI、Anthropic以及其他公司不是。 对，你看，这就是为什么在OpenAI最近的一些超大型数据中心项目上，会出现与英伟达及其他公司之间相当复杂的兜底安排，这些公司需要

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2:12 – 可打磨性与可验证性同样重要 0:06:10 – 仅靠 RLVR 能泛化吗？0:08:41 – 让学习回到权重中 0:15:22 – 做梦 0:17:23 – 2026年6月27日 凌晨12:54 · 60.4万次查看 143条回复 · 70次转发 · 1.02千次点赞 我们对公开学习并不陌生，也对在大平台上犯错时的压力并不陌生。然而，我们曾在 Anthropic 现场见证 Computer Use 发布，曾参与 Claude Cowork 并制作了关于它的首期大型播客，在 AIE 组织了首个 Computer Use 专题并展示最前沿进展，还曾近距离接触 OpenAI 收购 Sky Software 的交易——如今正是这笔交易支撑着 Codex 所享有的对 computer use 的全面主导。这就是为什么我们很高兴请来今天的首位嘉宾 Ari Weinstein，他是 Sky 的联合创始人，如今领导着所有那些外行可能错过的惊人 CUA 进展： Ari Weinstein @AriX 我们收到了很多关于 Computer History 隐私影响的好问题。 以下是我们为在保

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bly, and use real-time monitoring to respond faster to misaligned behavior.” OpenAI’s rivals have taken note. Spurred by the fallout from the incident, the major AI labs—including Anthropic, Google DeepMind, and SpaceXAI—have all called for the pace of development to slow down. But how does that square with fierce international competition and trillion-dollar IPOs? “We’re not going to shoot ourselves in the foot and take ourselves far off the frontier—that’s just a horrible strategy,” he says. “

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否相信那些站在AI浪潮最前沿的企业领袖，会负责任地发展AI？ 调查列出了九位科技界的重量级人物——OpenAI的山姆·奥尔特曼（Sam Altman）、Meta的马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）、特斯拉和xAI的埃隆·马斯克（Elon Musk）、英伟达的黄仁勋（Jensen Huang）、谷歌的桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）、Anthropic的达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）、微软的萨提亚·纳德拉（Satya Nadela），以及Palantir的亚历克斯·卡普（Alexander Karp）和彼得·蒂尔（Peter Thiel）。但没有一位得到了多数受访者的信任。最不受信任的卡普，不信任比例达到81%；即使表现最好的纳德拉，仍有65%的年轻受访者对其表示不信任。与此同时，有45%的受访者认为，AI会对自己的职业生涯产生负面影响，只有10%认为它会带来正面影响。 如果仅有这样一个调查，我们当然不能作过度解读。不过，其他研究也佐证了这一结果。皮尤研究中心从2021年起持续询问美国人对AI究竟是“担忧多于兴奋”，还是“兴奋多于担忧”。2021年，

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则不仅几百多亿美元的纸上投资利润要化为泡影，而且用OAI股票抵押的贷款可能被margin call（追缴保证金），连锁反应甚至可能引爆其它股票抵押贷款的margin call，那将是一种不可想象的万劫不复。 14 投资者给OAI的短期注资确实有效，按照有的平台实时统计，OAI在发布最新模型Astra之后，在部分用户群体中的营收，上周已经超过了它的最大的竞争者Anthropic（下简称Anth）。 Anth之前曾经号称要十月初上市。但上市时间一拖再拖。它不再像过去一样通过媒体上的喽啰频频泄露出最新的ARR数据，而是忘顾左右而言他的宣传一些不可证伪的宏大叙事。 15 如果你看过笔者的老文章：《王川：当隔壁老王投资存储股票赚了三十倍后，如何还能不焦虑（二）》，里面有这样一段话：Anth和Oai估值看多者无法绕过去的一个问题是： 一个有着持续巨大训练成本，和激烈竞争（竞争者之间差距不到三个月），巨大价格压力，产品切换成本不高（网络效应基本不存在，用户粘性微弱），仍然严重亏损的公司，是否可以最终扭亏为盈，并且利润越来越高？一个需要持续对外融资才能活下来的AGI，那还能叫AGI吗？ 16 按照po

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