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星期二

  1. ServeTheHome

    HPE Spaceborne Computer-4 将随 Astrolab FLIP 登月,在月面运行 AI 与 HPC

    HPE 宣布 Spaceborne Computer-4 将搭载 Astrolab 的 FLIP 月球车登陆月球南极,计划 2026 年底由 Voyager Technologies 的 Griffin-1 着陆器发射,并称这将是月面首次 HPC benchmark。该模块采用无风扇设计、靠太空辐射器散热,配备低功耗 CPU 与 GPU 及 Kioxia BG 系列 M.2 SSD,将运行大语言模型 RAG、视觉推理和 LiDAR 数据处理。NASA 与 Deloitte 也将加入部署 AI 负载,包括 NASA 的 FLUID 联邦学习实验和 Deloitte 的 Silent Shield 网络异常检测系统。

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  2. 9to5Mac

    Perplexity Mac 应用新增本地优先模式,可离线运行 Computer

    Perplexity 为 Mac 应用加入本地优先模式,让 Computer 完全在设备上运行,包括无网络连接时执行任务。该模式下规划、推理和文件处理都在本地完成,文件仅在用户批准后才上传云端,模型和智能体均运行在 Mac 上。本地模型选项包括 Qwen 3.6 和 PPLX Pro,需 Apple silicon Mac 且至少 36GB 统一内存以获得最佳体验,Hybrid Compute 模式仍保留。

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  3. Mistral AI精选

    Mistral 发布 Voxtral 3 语音模型家族与语音 Agent SDK

    Mistral 发布 Voxtral 3 语音模型家族,包含支持 50+ 语言的转写模型 Voxtral Small Transcribe 3、支持 35+ 语言和 50+ 方言的合成模型 Voxtral Mini TTS 3,以及基于 LiveKit 的语音 Agent SDK,把听、推理、工具调用和说话串成一条实时流式管线,每轮响应在 1 秒内完成。转写模型支持说话人分离、上下文偏置和轮次结束检测,Mini 版本为 4B 参数,批量转写定价 $0.0035/min;合成模型定价 $13/1M 字符,支持 30 分钟音频的语音克隆。该家族可通过 Mistral 的欧洲托管 API 或自部署使用,语音 Agent API 搭配 Mistral Small 4 推理时定价 $0.04/min。

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  4. fal

    Bria Fibo 2.0 上线 fal,支持多图编辑与文生图

    Bria AI 的 Bria Fibo 2.0 已在 fal 平台上线,该模型在 Artificial Analysis 上位列开放权重图像编辑模型第一,同时支持文生图与定向编辑。它最多可接收四张输入图像,支持背景替换、产品重摆与光照调整,并能处理推理密集型提示词;模型仅用授权数据训练,商业权利清晰。

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  5. ElevenLabs Blog精选

    ElevenLabs 发布 Eleven Realtime 语音到语音模型 v1 Mini 与 v1 Max

    ElevenLabs 发布 Eleven Realtime 系列语音到语音模型,包含面向低成本自然对话的 v1 Mini 和面向复杂任务的 v1 Max,两者均支持 90 多种语言并可调用其 17,000 多个音色。Artificial Analysis 的独立评测显示,v1 Max 在 Big Bench Audio 语音推理上答对 98.8%,平均 0.57 秒开始说话,v1 Mini 分别为 75.9% 和 0.62 秒。该 API 兼容 OpenAI Realtime API,已有集成只需更换 endpoint 和模型名,也可在 ElevenAgents 中直接选择模型部署。

    Benchmark table shows v1 Max outperforming Mini on speech reasoning and task success.

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  6. 邵猛

    斯坦福 CME 295 第四讲公开:用 LLM 讲强化学习

    斯坦福课程 CME 295 Transformers & Large Language Models 更新到第四讲 Reinforcement learning with LLMs,视频和讲义均已公开。这一讲从 RL 和 Reward Design 讲到 PPO、GRPO、RLVR 和 DAPO,逐个解释其中的符号。课程由 Afshine 与 Shervine Amidi 主讲,共 9 讲,覆盖 Transformer 架构、注意力变体、RoPE、LoRA 微调、RLHF/GRPO 训练、Flash Attention 推理优化、MCP 与 AI Agent、扩散语言模型。

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  7. 雷锋网

    阿里云连续4年入选 Gartner 容器管理领导者象限,为亚太唯一

    阿里云连续4年入选 Gartner 2026年度《容器管理魔力象限》报告并稳居“领导者”象限,是亚太地区唯一获此评价的科技公司。Gartner 将“丰富的AI集成”“全面的功能覆盖”和“在严苛生产环境中的广泛使用”列为阿里云核心优势,其在《容器管理关键能力》报告六大场景中有四项位居前二。容器服务 ACK 单集群最大支持10万节点与20万在线沙箱,AI Serving Stack 可节省50%计算资源、提升推理吞吐200%,Qwen3 235B 模型切换时间从13分钟缩短至3秒。

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  8. 雷锋网

    美国发布DeepSeek禁令;MiniMax M3.1 Flash上线

    美国国土安全部发布规定,禁止在美政府计算机系统使用DeepSeek全系列产品,并要求民事部门删除相关产品及衍生成果。MiniMax 上线 M3.1 Flash,线上推理速度提升近 3 倍、成本降低 70%,API 每百万 tokens 输入 1 元、输出 4 元。豆包公关负责人刘星回应称,字节总算力中仅约 10% 用于视频生成模型训练和推理。

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  9. 阿里云开发者社区 AI

    AI 英语写作智能体的开发方法与技术栈

    AI 英语写作智能体通过多智能体流水线协同实现,可拆分为大纲立意、语法拼读、篇章逻辑、文体润色和评估评分等 Agent,并基于 LangGraph 或 PydanticAI 构建。技术栈建议用 Python(FastAPI)搭配 PydanticAI、LangGraph、LlamaIndex,主推理模型可选 DeepSeek-V3、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o,轻量校验用 GPT-4o-mini、Qwen-Turbo。系统还通过 RAG 对接牛津、朗文词典与 Academic Phrasebank 等权威语料库,并设置抗幻觉与学术诚信护栏。

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  10. 36氪 · AI

    2026年9月中国AI大模型平台排行榜:RSI、Personal Agent与世界模型

    36氪发布2026年9月中国AI大模型平台排行榜,聚焦代码大模型率先进入RSI(递归自我改进)时代。面壁智能让AI工程师约8小时从零写出预训练框架、性能追平Megatron-LM;智谱Infra Agent让GLM-5.3定位并修改自身推理基础设施瓶颈;Qwen3.8-Max一个月无人值守跑通33轮迭代,Artificial Analysis评分从40分升至45分。阿里云栖大会宣布Qwen4已在训练中,未来版本将扩展至5-10T参数。

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  11. 集微网

    阶跃星辰发布首款智能体手机 STEPX Neo 先行版,售价 3999 元

    阶跃星辰 10 月 13 日晚在上海发布首款智能体手机 STEPX Neo 先行版,将 Step 系列模型、Step AOS 1.0 系统、Step Studio 工具与手机硬件打包,售价 3999 元,当晚 9 点开启预售,10 月 16 日 10:13 在京东、天猫、抖音首销。该机搭载智能体原生操作系统 Step AOS 1.0 与个人智能体阶跃 Amoo,采用双入口设计,右滑可从 Amoo 界面切回传统 App 桌面,执行上端侧处理轻量任务、云端旗舰模型负责复杂推理与多步规划。阶跃同时提出连接个人智能体与服务智能体的 A to A 网络,通过 MCP、A2A 等协议打通,Amoo 已与支付宝、腾讯、携程、滴滴、剪映、高德、美团等近百家企业或产品达成合作。

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  12. 中华网科技

    商汤实测 GPT-6-Astra 并开源 SenseNova-RoboRSI 框架与 27B 具身模型

    商汤在 12 个模拟评测和 8 款机器人上系统测试 GPT-6-Astra,并开源 SenseNova-RoboRSI 评测框架与 SenseNova-RoboRSI-27B-Preview 具身模型,称其任务完成成本为 GPT-6-Astra 的 1/50。测试显示,解除步数限制并允许访问训练集后,GPT-6-Astra 在 RoboDojo 上任务成功率达 81.9%,但叠碗平均耗时约 131 分钟、估算推理费用约 19 美元,把笔装进笔筒平均耗时 263 分钟、约 55 美元。开源框架将各 Benchmark 封装为独立 Docker 镜像并通过统一 HTTP API 提供环境交互与评分,27B 模型在 RoboCasa365 上成功率由 26.0% 提升至 46.5%,任务 Token 开销减少 73%。

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星期三

  1. The Decoder

    OpenAI 称 GPT-6 在 COBOL、Fortran 等遗留编程语言上表现大幅提升

    OpenAI 表示其最新模型针对 COBOL、Fortran、Visual Basic 等低资源语言做了改进,这些语言训练代码远少于 Python,但支撑着全球关键基础设施。OpenAI 构建了两个评测:MultiLangBench 要求模型从零构建兼容 SQLite 的数据库引擎,GPT-6 Astra 在最高推理强度下 20 种语言平均测试通过率 87.4%,GPT-5.6 Terra 约为 38%;GPT-6 Luna 为 40.3%,略高于 GPT-5.6 Terra 的 37.9% 但成本更低。在将 COBOL 转译为 C++、Java、Kotlin、Python 或 Rust 的迁移基准上,GPT-6.1 Sol 低推理强度下准确率 86.6%,GPT-5.6 Sol 为 5.4%,提高推理强度后可达 97.9%。

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  2. Hugging Face精选

    NVIDIA 发布 Cosmos3-H-Dreams 手术生成模拟模型

    NVIDIA 发布 Cosmos3-H-Dreams,基于 160 亿参数的 Cosmos3-H-Embodied-Nano 专门化,用于胆囊切除术的动作条件视频生成。模型使用 28 个动作维度、832 x 480 视频和 10 Hz 动作对齐训练,通过蒸馏得到四步与两步两个学生检查点,两步版本单独训练,推理更快但画质更低。官方同时提供 FlashDreams 流式运行时和适配自有数据与控制器的方法,并说明该模型是研究用模拟器,并非经过验证的临床系统。

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  3. IT之家·人工智能

    OpenAI 发布研究报告,GPT-6 Astra 等模型 COBOL 迁移准确率达 97.9%

    OpenAI 发布研究报告,称增强了 GPT-6 Astra 等模型构建和迁移 COBOL、Fortran、Visual Basic 等低资源编程语言的能力。在 MultiLangBench 的 20 种语言中,GPT-6 Astra 平均测试通过率为 87.4%,高于 GPT-5.6 Sol 的 26.8%;COBOL 迁移评测中 GPT-6.1 Sol 在高推理强度下准确率达 97.9%。OpenAI 表示该进展有助于企业维护老旧系统,但用于生产环境仍需专家审查。

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  4. Latent Space

    可编程数据中心:SF Compute CEO Evan Conrad 谈 GPU 合约的物理交割与独立算力市场

    SF Compute 正从转租 GPU 集群扩展到自建云运营能力,以实现 GPU 合约的物理交割——买家拿到的是可用算力,而非按指数结算的现金。CEO Evan Conrad 认为,拥有大型硬件或推理业务的公司难以运营中立交易所,因此 NVIDIA 无法自建这一市场。SF Compute 通过匹配不同约束条件的订单让算力在技术迭代期可交易,并支持按需切分 InfiniBand 网络结构。

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  5. 雷科技

    腾讯元宝搜索升级并通过腾讯云对外开放

    腾讯10月20日宣布元宝搜索升级,并通过腾讯云向企业和个人开发者开放,开发者可通过API、MCP或Skill接入。官方披露向量索引规模超过1500亿、底层检索平均耗时约8毫秒、单位推理成本降低90%,覆盖13个行业157个头部信源,元宝、WorkBuddy、ima、腾讯视频等50多款产品已在调用。腾讯云副总裁马晋称搜索面对的用户已从人变成智能体,元宝搜索用大模型重构排序链路,并以Gist Token压缩和KV Cache复用降低推理耗时。

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  6. cnBeta

    DeepSeek工程师参与华为芯片设计,计划年底用昇腾950DT做预训练

    DeepSeek正与华为深度合作,参与华为未来AI芯片的设计,华为工程师分阶段进驻DeepSeek办公地点,把大模型训练中的计算任务分配、处理器间数据传输等需求纳入计划明年年初推出的芯片设计。DeepSeek计划最早今年年底开始用华为昇腾950DT进行预训练,相关测试仍在推进;华为计划把2027年第一季度推出的昇腾960DT大部分产能分配给DeepSeek,用于训练和推理。DeepSeek已开源面向昇腾平台的TileLang编译工具及配套计算、通信组件,IDC数据显示2026年上半年英伟达在中国AI芯片市场份额降至34%,华为以28%紧随其后。

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  7. PyTorch Blog精选

    Google 与 Meta 联合推出 TorchTPU,让 PyTorch 原生运行在 TPU 上

    Google 与 Meta 的 PyTorch 团队合作推出开源项目 TorchTPU,为 Google TPU 提供原生 PyTorch 后端,迁移只需把 model.to("cuda") 改为 model.to("tpu")。项目支持 eager 与 torch.compile 两种模式,新增 DeferAndFuse eager 模式,覆盖约 450 个 Aten 算子,并已在 4,917 个 Hugging Face 模型上验证开箱运行,其中 Tier 1 通过率 98%、Tier 2 相对 GPU 数值一致性 97%。官方称其已用于部分 Google Cloud 大客户的推理与训练生产负载,并集成 vLLM、SGLang、TorchTitan、Ray 和 TorchRec。

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