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责人黄文灏离职 10月19日消息，据知情人士透露，字节Seed模型评测负责人黄文灏已于近期离职。有消息称，他的下一步动作会是创业，但具体方向和融资情况还不得而知。 公开信息显示，2024年8月，黄文灏以零一万物联合创始人、算法副总裁及模型训练负责人的身份加入字节Seed团队，担任技术项目管理和规划负责人，向时任Seed负责人的朱文佳汇报。 2025年初，谷歌DeepMind副总裁吴永辉接手Seed，黄文灏转向吴永辉汇报。此后，黄文灏的主要工作调整为Seed模型评测工作，同时参与一些seed的前沿技术规划讨论和人才招聘。（申妈的朋友圈） MiniMax M3.1 Flash上线：速度提升3倍，价格降低70% 10月19日晚间消息，MiniMax发布新一代Flash模型M3.1 Flash，宣布此前以匿名身份处理了超过200T Token的Space Bunny模型，正是 MiniMax M3.1 Flash早期版本。 据悉，作为新一代 Flash 模型，M3.1 Flash 在 Agentic 任务、编程、Computer Use 及网络安全能力等方面实现了代际的提升，同时线上推理速度提

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早在2023年5月，Altman与OpenAI联合创始人Greg Brockman及时任首席科学家Ilya Sutskever便联合发文，主张行业可能需要"类似IAEA的超级智能监管机构"，具备检查系统、要求审计、追踪算力与能耗的权力。 这一构想需要所有前沿模型开发国参与国际合作。 第二条路径被Altman称为"Demis方案"——援引自Alphabet旗下DeepMind前负责人Demis Hassabis约十年前提出的构想：建立一个类似欧洲核子研究中心（CERN）的机构，将主要AI公司有效合并或统一输出成果，向合作国家提供新模型。 第三条路径，Altman称之为"Eliezer方案"，得名于知名AI安全理论家Eliezer Yudkowsky。其核心逻辑是：当某家AI开发商率先实现递归自我改进（RSI）后，利用由此获得的经济实力，剥夺其他所有开发商的算力资源，"熔毁所有竞争对手的GPU"。 对于第三条路径，Altman态度明确："这显然很糟糕。"他表示将其纳入讨论，仅是为了"完整性"。 02 第三条路“Eliezer方案”暗指Anthropic？ 知情人士透露，由于Yudkowsk

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太鼓励在真机上跑强化学习，因为我曾经做过。真机的并行程度太低，远不如模拟器可以4000个环境一起跑。 张君武：这是不是也是你们选择毛巾的原因？力度不准确，毛巾也不会被捏碎，不像我们之前包装维生素瓶子，力气一大，整个瓶子就被压碎了。 Jason：对。所以公司一开始，希望商业化和技术同时往前走，就先从叠毛巾、叠衣服出发，因为很难叠坏。 陈茜：游戏很适合强化学习，DeepMind也训练了很多游戏，后来往大语言模型走了。但你没有选择大模型，反而选择了机器人方面的强化学习，是因为导师，还是自己的兴趣？ Jason：读博士时，主要是自己的兴趣。一开始在机器人里做强化学习，我觉得前几篇论文做得还不错。导师也建议我继续在一个路线上做最顶尖的工作，比起做很多不同的工作，但在每个领域都马马虎虎，回报会更高。 陈茜：你怎么找自己感兴趣的论文选题？从论文题目和选题看，你似乎喜欢挑战现有认知的方向。 Jason：博士后面几年，我确实是这样想的。如果要写一篇论文，这个问题必须很新颖，没有现成的基线方法。机器人现在还没有被解决，一个很大的原因是，大家对问题定义还没有完全形成共识。在这种情况下，如果只是沿用一个已经设

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nder Tuomas Haarnoja co-created Soft Actor-Critic at Berkeley, which the post calls one of the foundational algorithms in modern reinforcement learning, and later worked at Google DeepMind training complex humanoid behaviors in simulation and deploying them on real machines. The investors wrote that the founders are unusually well suited to closing the sim-to-real gap and have been demonstrating that it is shrinking. Eka says its broader team comes from MIT, Berkeley, Harvard, CMU, BU, UPenn, De

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做日常动作，后台连着同一个云端大模型，模型在谁那里察觉到了动作分歧，就静默抓取那一小段高质量差分数据回传。具身后训练，终于不需要把所有人都在实验室里，用机械臂完成了。 06 “未来的后训练发展， 比的是速度和效率” 在采访中，启元机器人首席科学家董豪给出了一个非常反共识的判断： “预训练和后训练不是简单的比例关系，它们是一个阶段性更替。”在他看来，就像当年 DeepMind 做 AlphaGo，一开始用棋谱做模仿学习（预训练），但真正让它封神的，是后面自己跟自己博弈、大规模强化学习的后训练阶段。现在的机器人大模型同样如此：预训练解决起步的世界观构建，路线相对清晰；但未来谁能真正走向泛化与极致成功率，胜负手全在“可规模化的后训练”。如果说过去两年具身智能拼的是谁先拿大模型把机器人“点亮”，那么下半场的竞争，拼的就是谁能用最低的边际成本、最快地构建起机器人的纠错网络。在具身模型从“能跑通 Demo”跨向“进驻千万家”的关键转折点上，产业到底在打什么算盘？下一代基模与后训练体系又将如何演进？近期，我们也将带来对北大副教授、启元机器人首席科学家董豪的独家专访，聊聊具身学术和产业的融合和互补，敬

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te, rather than creating new federal restrictions. That comes despite growing fears about AI’s effect on every facet of human life, including warnings from whistleblowers at Anthropic, Google DeepMind, and OpenAI that AI could lead to human extinction. “As we are looking at what comes after this federal administration, there has to be a very different kind of framework in how we think about AI, talk about AI, the accountability we’re willing to bring forward when it comes to that,” Mamdani said.

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ories (omarsar0). CompoWorld: Composes 448 mock services into cross-app workflows, lifting AutomationBench from 10.3% to 32.3% (ZhihuFrontier). Automated discovery: Busy Beaver: A DeepMind Gemini agent found and Lean-verified acceleration rules for 11 unresolved BB(6) machines (omarsar0). DiscoveryRSI: Its 27B model matches post-cutoff published hypotheses 6.3% of the time, versus 2.5% for GPT-6 (omarsar0). Diffusion methods: Sander Dieleman highlights nested looping at fixed noise levels, which

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reBio，负责为该公司审查化学与生物武器相关风险。 Anthropic 称：“我们主动派驻评估人员，并且认为所有前沿人工智能企业都应当效仿。”METR 表示：“我们已准备好和所有前沿人工智能研发企业合作，向公众提供更可靠的证据。” 微软CEO纳德拉警告：强大AI模型可能被攻破，需建立“紧急刹车”机制 谷歌Gemini首次被曝突破测试环境 入侵三家公司系统 DeepMind联合创始人警告：AI能力不能跑在安全前面 Tolan获得3000万美元战略投资，主打非恋爱向AI伴侣App 2小时前 伊塔动力完成超亿元种子及种子+轮融资，专注具身智能硬件供应 2小时前 Town Assistant获1.08亿美元B轮融资，系个人化AI助手研发商 2小时前 中船特气3.84亿股明日解禁：72.62%股本全流通 591亿筹码如何消化 芯爱科技完成超10亿元A2轮融资 累计社会资本支持突破50亿元 12分钟前 【上市企业热度观测日志】10月20日：宇树科技再涨6.07%蝉联榜首，长盈精密、瑞芯微涨停，海光信息前三季营收增57.58% 存储涨六倍传导终端：一加新旗舰首发贵1700元，学生机价格带逼近苹果华

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er reduce the need for data collection through physical manipulation or synthetic data generation through simulation. However, no commercialized products are available yet. Google DeepMind has developed AutoRT, a system in which AI plans robot tasks, coordinates their execution and collects training data in real-world environments. Agility Robotics has demonstrated AutoRT in warehouse operations involving the movement of tote boxes, while Figure AI has unveiled technology that converts visual in

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lo Ventures组成的投资联合体Anthology之外，还有一众AI领域标杆人物。 包括Stripe联合创始人Patrick Collison、Vercel创始人Guillermo Rauch、有着“AI推理之父”之称的OpenAI研究员Noam Brown、OpenAI知名研究员Roon、Hugging Face联合创始人Thom Wolf，以及谷歌DeepMind高级产品经理Logan Kilpatrick等。 并且在Sigil Wen的评论区，能看到a16z联合创始人、Vercel创始人、Brown等纷纷发来祝贺。 这样的豪华支持，或与其创始人Sigil Wen自身的特殊背景息息相关。 Sigil Wen的个人主页显示，他出生于2003年，是宾夕法尼亚大学管理与技术双学位项目肄业生。 他17岁只身搬到硅谷后，就与当下一众明星AI独角兽的缔造者朝夕相交，并抢先体验了Midjourney、Claude等产品的原型。 他在硅谷创客之家住了11个月，当时和他在公寓同住的包括OpenAI联合创始人、AI大牛Andrej Karpathy，Midjourney创始人David Holz

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穿印着「Research and Deployment Co」的深棕色连帽衫，手里还拿着一块意式辣香肠披萨。他在团队里的人气也可见一斑：同事 Ambrosino 曾在社交媒体上发过一条内容只有「tibo」的帖子，收获了上千个赞。在中国，他甚至有着「重置之神」的称号。 比外表更值得一说的是他的履历。Tibo 职业生涯的大部分时间都在为研究员搭建基础设施，先在 DeepMind，后到 OpenAI。所谓研究基础设施，是 AI 研究员运行、评估、复现和部署实验所依赖的那套共享代码。 在很多人印象里，基础设施就像科技世界的水管，必不可少却无人在意，直到哪里漏了水；作为日后执掌 Codex 的人，这样的出身似乎有些意外。但在 AI 领域，研究基础设施恰恰是很多关键进展发生的地方：缩短一次实验的时间，就能多跑几次实验，更早得到更好的模型。 这种「为造模型的人造工具」的思路，也成了他进入编程智能体领域的起点。2024 年 12 月，Tibo 开始做编程智能体，目标是帮 OpenAI 更快地写基础设施、做研究。他的团队在 OpenAI 的单一代码仓库（monorepo）上训练内部编程智能体，研究员每天

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；花旗预测DRAM供应缺口2027年四季度达13.9%的峰值，短缺或持续至2028年。三星等三大原厂转产HBM腾出的利基市场，正由长鑫存储等国产力量接棒，国产DRAM替代迎来窗口期。 • 黄仁勋的下一枚棋子：英伟达收编开源模型，把算力需求焊死在GPU上 英伟达正洽谈深化投资或收购开源创企Reflection AI，交易或于数周内落地，谈判仍存变数。该公司由前DeepMind研究员创立，已获英伟达8亿美元投资，正以250亿美元投前估值推进新融资，其开源模型Beam直接对标DeepSeek与Kimi。 • 日本210亿美元“钱进”美国芯：格罗方德建两座新厂，改写美国制造回流剧本 格罗方德将在日本政府高达210亿美元支持下于纽约州新建两座芯片工厂，美国政府持股4%，资金来自日本5500亿美元对美投资承诺，主产汽车与工业用基础芯片。 • 集微咨询发布《2026H1中国电源管理芯片行业上市公司研究报告》：21家上市公司上半年营收同比增长29.02% 近日，集微咨询（JW Insights）正式发布《2026H1中国电源管理芯片行业上市公司研究报告》。报告以士兰微、圣邦股份、纳芯微等21家A股上市

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着什么，或者AI推动生产率快速增长意味着什么——这些本来就是更松散的问题，你很快就会进入道德哲学。我想，在扩散思维这一类里，它们是更宽泛的问题。 赛义夫·汗：非常宽泛，但也非常适合定量、技术和政策分析。实际上缺失的一件事——我们希望至少在长期内将其结合起来，尽管这还需要人手——是：你有一批真正深谙AI的经济学家在斯坦福、Anthropic研究所，以及如今新的DeepMind研究所等地工作，然后你在华盛顿有政策人士在思考AI转型的经济政策。这两者并不在一起。对AI走向的非常深入的技术理解——如果用经济学的技术术语来说，AI成为人类劳动的完全替代品会发生什么，以及这会对我们社会体系的运作方式产生什么影响——在华盛顿之外有人在探索可能具有技术依据的政策答案，但这些想法根本没有被转化为政策制定。 乔丹·施耐德：让我问你一个被Anthropic研究所“洗脑”的问题。我正在打磨这个观点：当我们失控的AI跑出来时，它不会把我们全变成回形针，反而会想让我们这些可怜兮兮的白领继续转下去。一个失业的人群比一个过得好、像《黑客帝国》里那家伙一样吃牛排、或者看着红衣女子走过的人群，更有可能去炸数据中心。是否存

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PA/Getty Images Byrne’s committee held an evidence session this week with civil service leaders in charge of AI security and executives from the key companies – Anthropic, OpenAI, DeepMind and Meta – with a split between them about whether government testing of new models should be mandatory. He said his committee was “lighting up” the issue, particularly in terms of working with the US to regulate and monitor new models. It had been reported that Donald Trump’s administration had asked AI compa

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。 大多数多模态模型只查看一次图像，将其转换为token，然后用文本进行推理——就像凭记忆描述一张照片。Glimpse则会不断回到源头。在推理过程中，它可以裁剪到某个区域、从视频中提取特定帧，或运行代码来测量或比较它所看到的内容，Elorian将这一机制称为“视觉草稿空间”。可以想象成有人在手机上捏合放大照片，以复核自己以为看到的东西。 对于前Google DeepMind研究员、Elorian CEO Andrew Dai来说，AI仍然无法真正“看见”的最明显迹象之一出现在游戏之夜。 去年，他拍下自己和朋友们刚玩完的一款桌游，并询问一个前沿模型谁在获胜。它答不上来。桌游“每一种都有自己的视觉语言，都有自己的图像符号和象征，”他告诉TechCrunch。“对成年人来说，仅凭极少的文字就很容易理解发生了什么，但这些模型无法凭直觉理解这些符号的含义。” “人类可以看着没有任何文字的宜家说明书，组装宜家家具，对吧？为什么AI模型不行？”他说。 这种方法并非完全新颖——OpenAI在2025年为其o系列模型在推理过程中加入了裁剪和缩放功能——但Elorian的卖点在于，它以低成本围绕这一能力构

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i macOS应用。 科研场景中，这种连续执行能力则进一步延伸到了实验验证。 谷歌科学家让Argon参与设计丝氨酸酯酶。模型在数小时内完成数据整理、模型调优和候选筛选，最终提出5个新设计。 随后，研究人员把这些设计送进实验室，验证它们能否真正发挥作用。 实验使用的检测分子，其酯键被切断后，生成的产物会在紫外光下发出荧光。按照谷歌披露的结果，五个设计均表现出较强的催化活性。 模型交出的方案，已经走到了实验验证这一步。 谷歌还宣布，将向符合条件并获选的1万名科学家，免费提供六个月的Antigravity最高使用额度，分批开放。 前面虽然调侃谷歌怕出事，但这次安全能力确实值得单独说两句。 在评估漏洞修复能力的CWE-bench v1中，Argon取得68%的成绩，与GPT-6 Astra同处官方对比表的最高分。 前Anthropic，现DeepMind Mechanistic Interpretability负责人表示，Argon的安全报告是Google目前最详尽的。 217页可不详尽吗？ 在Gray Swan间接提示词注入评测中，经过15次自适应攻击尝试，Argon的攻击成功率为0.7%。

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情况下接受测试，在关于变化事实的 103 个问题中仅正确回答了 23.3%。 一个未指明的 AI 模型被用来将上述数据集中 FDA 标签条款改写为可单独测试的事实陈述，每一条随后都经过人工审核 。 所测试的开放权重模型配置包括来自 Z.ai 的 GLM-5.3-Flash；OpenAI 的 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b；Google DeepMind 的 gemma-4-31b（分别在有推理和无推理情况下测试）；以及 Qwen 的 qwen3-8b。 开放权重模型和 GPT-5.6 Luna 获得了相同的网络搜索结果，以便公平比较它们的回答。Luna 还使用其自带的网络搜索单独进行了测试。 在225条事实中，有223条事先使用Brave Search收集了十条搜索结果。每个模型都收到相同的结果，并可使用相同的工具打开页面或在其中搜索。 包含“正确”答案的页面始终可用——如果它自然出现在前十条结果中，其位置保持不变；否则，它会被插入到事先确定的位置，使研究人员能够在可比条件下考察模型如何利用现有证据。 为使测试更加一致，对支持该设置的模型将温度设为零，且在整个实验

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细菌学说。电梯造就了摩天大楼。蒸汽机造就了工业革命。每一种新工具不只是提升了人类已有的能力，它第一次让整类问题变得可以被提出。 眼下正在进入这个领域的AI工具，正是这一类工具。Isomorphic Labs的AlphaFold在一次发布中绘制了2亿个蛋白质结构，基本上涵盖了科学已知的每一个蛋白质，把原本针对每个蛋白质长达五十年的研究难题压缩成一个下午的计算。DeepMind的GNoME识别出220万种新晶体结构，其中38万种稳定到足以合成，以过去的速度需要几个世纪才能达到的规模打开了材料科学的大门。微软的MatterGen正从另一个角度做同样的工作。Physical Intelligence和Skild AI正在训练机器人基础模型，这些模型将让通用机器人做出煎蛋卷。Commonwealth Fusion Systems、Helion和Pacific Fusion有望在未来几年内演示净正能量聚变，整个行业已获得超过115亿美元的私人资本支持。Xaira Therapeutics以10亿美元启动，致力于构建AI原生的药物发现。Collective[i]正在构建一个经济模型，在事实发生之前预

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capability. We believe physical self-play will enable robots to far exceed human capability.” Self-play has previously produced significant advances in software-based AI systems. DeepMind used the approach extensively in its AlphaGo systems, while self-play subsequently contributed to systems capable of playing multiplayer games including StarCraft II and Dota 2. Skild is attempting to extend the same principle into physical AI, where robots must learn not only strategies but also the physical

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”，作者：发现明日产品的，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。+119 好文章，需要你的鼓励爱范儿特邀作者3收 藏+10评 论打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮微 博沉浸阅读返回顶部举报参与评论评论千万条，友善第一条登录后参与讨论提交评论0/1000你可能也喜欢这些文章Meta发布美国最强开源大模型DeepMind AlphaProof Nexus登《Science》：AI自主破解多道56年未解Erdős数学难题抢入口、寻变现，大模型公司为何集体“不务正业”？亚马逊，Agent最严厉的父亲前钉钉总裁叶军，离职一年后创业了，赌大厂做不了也不屑做的「缝隙」AI 脸不够用，普通人也能 “ 卖脸 ” 赚钱了，最高 10000 元？苹果和 Meta 和好了，是 AI 逼的Linux之父也用AI写内核了，曾嘲讽AI「90%是营销」，如今用Claude Code写了8个补丁，性能暴涨3倍我们不该投资更多的「田柯宇」爱范儿特邀作者 聚焦创新及消费科技领域发表文章4294篇 36氪欧洲站36氪欧洲站36氪欧洲站Ai产品日报网络谣言信息举报入口热

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