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正式商用，单独订阅约15美元/用户/月；纳入Microsoft 365 E7"Frontier Suite"后套件价约99美元/人/月，组合通常涵盖E5、Copilot、Agent 365与Entra相关能力。微软依托Entra身份体系为Agent分配身份、权限与生命周期管理。 微软未必让Agent最聪明，但负责让每个Agent有身份证、进不了不该进的门。 OpenAI和Anthropic是发动机厂：推理与代码最锋利，一边把模型装进别人的底座，一边又不甘心只当零件。Salesforce、ServiceNow守着业务数据主权：Agent可以来，但客户关系和工单语义不走。 再往下，四大会计事务所、头部医院、律所握着最后一层——行业数据与"老师傅标准"，这层谁都拿不走，因为标准本身就是他们的生意。 市场现实比发布会诚实。OutSystems《2026 State of AI Development》调研（样本约1900名全球IT决策者）显示：96%的企业已在某种程度运行AI Agent，仅12%建立了集中化治理平台，94%将Agent蔓延（agent sprawl）视为安全与复杂度风险（据O

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出人——那是在漏洞先曝光、再补救的被动序列里完成的。现在换了个序列：报告先到，钱和审核没跟上。 开源维护者缺人、缺钱、缺时间，是长期状态。免费的全自动扫描加修复，对他们是刚需。刚需用久了，动作会变形：从“逐个核对”滑向“批量通过”。这不是谁变坏了，是疲劳。一份报告看十分钟能挑刺，看一百份就只会点“合入”。 疲劳的证据已经量化。Trail of Bits 与 OpenAI 合作的项目叫 Patch the Planet，让工程师下场替维护者写补丁——有资金、有工程师、有模型的三重加持，截至 10 月 13 日，1,137 个已确认发现里仍有 76% 卡在”等待补丁”，只有 13% 走完合入。连专业团队替他们写，七成多都还没修上——瓶颈从来不在”想不想修”，在”修得动修不动”。人肉修复的速度还在周和月。 发现的产能和修复的产能，本就不是一个量级。人工核对一份带 exploit 的报告要几个小时；一周涌入一百份，就是一个维护者两个月的工时。瓶颈从“找”挪到了“验”，而验这个环节恰恰是 AI 最进不去的——它需要项目上下文、工程判断，还需要有人对最终用户负责。 噪音的证据也到了。Google

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ess so they can build and strengthen the layers that detect and block risks. The winning DARPA AI Cyber Challenge team fine-tuned a model to find and fix software vulnerabilities; OpenAI’s gpt-oss-safeguard models are fine-tuned from open gpt-oss weights into policy-guided safety classifiers. Both are defensive layers built by fine-tuning—and accessible fine-tuning is what lets defenders everywhere build their own; Give vetted safety researchers white-box access to encourage novel safety work. W

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Key Points Andrej Karpathy, co-founder of OpenAI, describes a rapidly widening gap in how people understand AI capabilities. While the public treats chatbots like a better Google search, internal frontier systems are already tackling tasks that would take top experts years to complete. Karpathy breaks down the user base of large language models into four levels. About six billion people, roughly 75 percent of the global population, have barely come in contact with LLMs at all. Another one to two

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省则省”的成本控制，AI 夹在中间，算出来的最优解就是：用最少的工作量，刚好踩到及格线。 所以你让它做数据分析，它可能只跑了一个最简单的统计就交差了。你让它写代码，它可能只处理了最明显的那个 case，边缘情况全跳过。你让它审合同，它可能扫了几眼关键条款就告诉你“没问题”。 最可怕的是，你根本看不出来。 这事儿已经闹出过真乱子了。今年 7 月，有开发者反映 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol 在未被要求的情况下删除了他们的文件和数据，甚至有人整个数据库被清空。当然 OpenAI 后来解释说是技术失误。但这类事情足够让人警惕：如果 AI 在医疗、金融这些领域也来一套“差不多就行”，后果就不是删个文件那么简单了。 Stuart Russell 教授说过一段挺重的话：“我们正在建造以惊人效率追求目标的机器，但在定义这些目标时，却惊人地草率。” 这话点到了根子上。AI 的世界里没有善恶观，也没有责任感。它只会精确地执行你给它的指令和考核标准。如果你给的标准有漏洞，它就会利用这个漏洞。它不会觉得“这样不太好”，它只会觉得“这样能过”。 那怎么办？ 其实方法土得掉渣。既然问题是“标准太松”，

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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。实验过程中总会出现各种无法提前

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复制粘贴。到2024年初的时候，他就明显感觉到，AI写的代码质量比他好，更简洁、速度更快，“几分钟能干完我一天的活”。 当时吴天禹正在读博士二年级，专业是“智能制造与机器人”，所在实验室里的师兄们编程水平普遍很高，几乎都是手搓代码。他偶尔打开AI编程的窗口，还得偷偷摸摸躲开同窗的视线。 而接下来正是AI大模型编程能力疯长的两年。从2024年初到2026年中，OpenAI、Anthropic、谷歌、智谱AI、Minimax、Kimi这六家的主力模型，在HumanEval、MBPP、SWE-bench Verified（包含初代）等主流编程能力测试中成绩出现大幅提升，尤其前两项测试普遍提高近十个百分点。 在互联网大厂做后端开发的王光彦，一开始对AI也极不信任，因为早期模型仍有严重幻觉。“我当时觉得它可能会像Alpha-Go一样，跳跃式地火一下，然后发展就会变缓慢。”直到最近一年高强度使用，他发现AI Coding的提效作用越来越明显。 在过去，王光彦可能一天有60%-70%的时间在写代码，剩下的时间确认需求、做设计、查问题。AI参与工作流之后，这个时间分配比例颠倒了过来。 吴天禹也在202

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内需潜力、推动消费升级的核心抓手，AI通过精准画像减少消费者的选择成本，智能客服依托大语言模型实现7×24小时响应、大幅提升服务效率。当这些能力被装进同一个入口，AI在消费场景里的角色，也就从“帮你挑”变成“替你办”。 回到开头那个判断：AI正在从对话走向办事。互联网资深分析师杨怀玉表示，Muse的两周登顶证明了需求是真实的，但能否长期维持热度仍有待观察——OpenAI的产品Sora、Meta的产品Vibes都曾快速走红而未能持续。只有当上下文积累得足够厚，用户才会发现换一个助手的成本变得难以承受。从“能做事”到“敢托付”，中间隔着的不是模型能力，而是时间与信任的积累。 669人参与; 预 告 中国中医药研究促进会丨中医推拿特色技术临床应用系列讲座 2026-10-16 14:00; 预 告 直播｜“首都开局起步‘十五五’”系列主题新闻发布会 2026-10-12 10:00 1 魏庆坡：辅助驾驶的技术风险，如何兜底？｜京华学记 12.2万; 2 国乒男队主教练王皓遭围堵辱骂，警方通报：3人被行拘 6.8万; 3 实探｜尊界V800刹车踏板断裂如何免费升级，4家门店4个说法 4.8万;

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6, and the change from the week before. Model Maker Tokens Change DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek 33.6T +48% GLM 5.3 Flash Z.ai 10.5T -1% MiMo-V2.6-Flash Xiaomi 10.1T +11% GPT-6 Luna OpenAI 6.46T +28% Claude Opus 5.5 Anthropic 3.37T +74% Jev 1.13 TypeSafe 3.32T +12% Source: OpenRouter rankings , licensed CC BY 4.0. Tokens count prompt and completion tokens routed through OpenRouter and don’t measure users or spend. Rows shown are Nos. 1, 3, 4, 6, 9 and 10; No. 2 is an unattributed stealth model. Th

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量子位 | 公众号QbitAI 数学2.0时代已至。 刚刚，数学界的领军人物、菲尔兹奖得主陶哲轩正式发文： AI正在让数学证明变得泛滥，建立在证明稀缺之上的数学1.0时代即将落幕。 自打OpenAI宣布解决纳维–斯托克斯千禧年难题以来，AI猛攻之下，陶哲轩为首的数学家又是吐槽OpenAI又是呼吁急踩刹车的。 以及未来， 我们究竟需要怎样的数学家？ 陶哲轩认为，在数学1.0时代中，传统数学一直运行在证明稀缺的环境里。 为了证明一道开放难题，人们往往需要拥有深厚的专业知识，并为此付出大量的时间和精力； 因此， “谁最先解决了什么问题” ，自然便成为了数学界衡量贡献的重要方式。 无论是OpenAI一夜之间甩出722篇数学论文，扫射准黎曼猜想、霍奇猜想、BSD猜想全等多个重磅研究； 还是它把今年刚获得菲尔兹奖的王虹所解决的三维挂谷集维数猜想，进一步扩展到了四维。 这一切，都无一例外地改写着数学研究的节奏，冲击着数学1.0时代的评价体系，并逼着数学家们在联名抵制之外，重新回答一个越来越迫切的问题： 在证明之外，究竟还有什么才是一位数学家真正的护城河？ 对此，陶哲轩在文中说到： 获取解答的门槛确实

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outsized hardware needs. The whole system rests on one assumption: AI usage has to grow fast enough to offset falling token prices. As long as it does, hardware stays scarce and expensive. If demand flattens, the chain from chip makers and memory suppliers to energy providers and cloud companies takes a hit. Markets could spiral from there, and how sensitive they already are became clear when US stocks dropped on reports that OpenAI's annualized revenue might be lower than previously reported .

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ess so they can build and strengthen the layers that detect and block risks. The winning DARPA AI Cyber Challenge team fine-tuned a model to find and fix software vulnerabilities; OpenAI’s gpt-oss-safeguard models are fine-tuned from open gpt-oss weights into policy-guided safety classifiers. Both are defensive layers built by fine-tuning—and accessible fine-tuning is what lets defenders everywhere build their own; Give vetted safety researchers white-box access to encourage novel safety work. W

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.” Jensen Huang, whom Trump called live on stage last month to rant that “robots will not be taking over,” has likewise adopted the term. Sam Altman praised it too, though he said OpenAI won’t be changing its name. As Trump tries to make SI happen, “artificial” is creeping into his vocabulary in the manner of earlier terms like “hoax” and “fake.” He recently announced that his long-favored epithet “fake news media” would be retired in favor of calling the press “artificial media,” and in an Octo

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single LLM call — so long as you respect the interface of f:X→Yf: \mathbb{X} \to \mathbb{Y}f:X→Y — enabling the ability to leverage complex inference-time optimizations (like the OpenAI o1 family of models). After you’ve used one or more of these techniques to generate a new policy, you’ll want to use historical data to backtest and find out if it’s good or not. These are evals, but have been studied for decades under the name offline policy evaluation. Once deployed, you’ll want to be able to

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nded their Claude startup program, and people were getting accepted in minutes. Nano Banana 2.1 is Google’s new image model. Live in AI Studio. But ChatGPT images is still better. OpenAI released 700+ new maths results from an unreleased model. Someone built a tool to spend your spare tokens on open math problems. Grok Bot can search and monitor X now. Also, it now uses Claude Opus 5.5 as the primary model. It’ll still delegate tasks to other models based on the complexity. Share Ben's Bites My

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ut the CEO of Lancium, Crusoe’s partner on the site, has described gas generation as backup; Shackelford County: Vantage is building a campus with 1.4 GW of compute for Oracle and OpenAI, designed to run off-grid on on-site gas. But its site plan includes a switchyard beside a high-voltage line — curious!; Pecos County: Pacifico describes its planned microgrid (a behind-the-meter setup) at GW Ranch as never drawing from ERCOT, yet the site’s new owner, Amazon, says it’s designed to join the grid

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拥有1650亿美元数据中心平台，也无法承受时间成本与政策风险，表明华尔街对基建回报效率的要求大幅提升。 3. 数据中心开始自建电厂与配套发电 特朗普公布的韩国投资计划中，德州6.47GW天然气发电项目将为AI园区供电并反哺电网。过去先找地再找电，现在开发商选择自建电厂，AI基建从单纯电力消费者变为电力供应方。 4. 资本只青睐有成熟条件的“硬项目” 甲骨文为OpenAI服务的Jupiter项目也因电力问题被迫延迟。只有具备现成电力、客户合同和建设条件的项目才能持续获投，仅有土地和宏大规划的项目正快速失去资本耐心。2026-10-07 18:02Meta的14GW野心和黑石放弃的22个月崔鹏CP速览 本文来自微信公众号： 崔鹏CP ，作者：Clooud 过去两年间，英伟达的芯片供不应求，美光靠着HBM坐上股价火箭，资本非常关心接下来会怎样。 现在算力狂潮扑面而来，以Meta为代表的科技公司都在不惜代价争抢算力。这家巨头今年预计将在AI基础设施上投入1450亿美元，装机规模达到14GW（吉瓦），相当于十几座大型核电站的发电能力。 就在不久前，疯狂投资数据中心的黑石集团放弃了全球规模最大的数

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s (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 on their most expensive individual plan, Max — which starts at $100/month. This compares to 1.3% for Google and 1.1% for

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。 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，政策制定者应当优先处理算法偏见、隐私泄露、虚假信息和就业冲击等已经出现的现实问题。 以辛顿和部分人工智能安全研究者

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实验室的客户需要赚更多钱才能支付实验室的费用。但分析师们并不预测会出现这种程度的增长。 财联社9月30日讯（编辑 黄君芝） Anthropic的IPO招股书再次提醒投资者，人工智能（AI）建设成本巨大。据悉，这家人工智能实验室计划在未来几年内斥资5180亿美元用于云计算、计算和基础设施建设，而该公司去年的净亏损近420亿美元。 分析指出，Anthropic和OpenAI的IPO能否成功，取决于人们对其客户收入最终将超过支出的乐观预期。然而，这其中的数学逻辑似乎相互矛盾。 阿波罗全球管理公司（Apollo Global Management）首席经济学家托斯滕·斯洛克（Torsten Sløk）发表最新观点指出， 未来人工智能实验室的客户需要赚更多钱才能支付实验室的费用。但分析师们并不预测会出现这种程度的增长。 他在最新报告中写道：“华尔街股票分析师各自为政，他们的预测相互矛盾，加在一起就会发现内部逻辑不一致。” 斯洛克进一步解释称，“华尔街分析师们预计，到2028年，科技行业的经营现金流将增长一倍以上，达到约2.4万亿美元，增幅超过1.2万亿美元。与此同时，这些分析师又预计，标普500

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