Inception Labs 发布 Mercury 扩散大语言模型（dLLM）家族，称其速度最高可达前沿速度优化 LLM 的 10 倍，在 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens/sec。首个公开模型 Mercury Coder 面向代码生成，在 Copilot Arena 上 Mini 版并列第二，速度约为 GPT-4o Mini 的 4 倍，可通过 playground 测试，企业客户可经 API 和本地部署使用。公司称面向聊天应用的模型正在封闭测试，后续还将推出更多 dLLM。
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Inception 发布 Mercury 2，称其为全球最快的推理语言模型，采用扩散式并行精炼而非自回归逐 token 解码，生成速度提升超过 5 倍。官方数据为 NVIDIA Blackwell GPU 上 1,009 tokens/sec，定价 $0.25/1M 输入 token、$0.75/1M 输出 token，支持可调推理、128K 上下文、原生工具调用和 schema 对齐的 JSON 输出，并兼容 OpenAI API。该模型面向编码补全、智能体循环、实时语音和搜索 RAG 等延迟敏感场景，现已可用。
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Artificial Analysis 开源 AA-AgentPerf-Local，通过回放真实智能体会话在笔记本和工作站上测试本地模型推理性能，并发布配套榜单。默认负载为 8 个记录任务、168 个模型轮次，上下文增长至约 56K tokens，默认跳过工具执行以隔离推理速度。首批硬件包括 NVIDIA DGX Spark（128 GB）、AMD Ryzen AI Halo（128 GB）、MacBook Pro M5 Pro（64 GB）和 NVIDIA GeForce RTX 5090（32 GB），首批模型为 Qwen3.5-9B、Qwen3.8-27B、Qwen3.6-35B-A3B 和 Ling 3.0 Flash（124B / 5B active），均采用 4-bit 量化。
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Inception Labs 宣布 Mercury 2 上线 Azure AI Foundry，该模型采用扩散架构并行生成 token，官方称生成速度提升超过 5 倍，在 NVIDIA Blackwell GPU 上达到 1,009 tokens/sec。模型定价为每百万输入 token 0.25 美元、每百万输出 token 0.75 美元，支持 128K 上下文、原生工具调用和 JSON schema 结构化输出，API 兼容 OpenAI，目前在美国和加拿大区域提供。
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Gary Marcus 发文称，佛罗里达州总检察长寻求对 OpenAI 颁布禁令，他认为这与他此前多次呼吁的暂停 OpenAI 类似，并主张各州和国家应跟进。文中还提到，黄仁勋宣布了一个 AI Agent 安全平台，Andrew Ng 对此持乐观态度，但作者认为实际效果尚待观察，并举例 Nvidia 此前发布的 Nemoclaw 影响有限。
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Yuchen Jin 在推文中对比两种 AI 安全叙事：前沿实验室称 AI 智能体正在产生意识、可能导致人类灭绝，主张放缓前沿推进；黄仁勋则回应称它们只是软件，如果沙箱不安全就由他来建。其引用的黄仁勋原推宣布，NVIDIA 联合 100 多家行业伙伴推出 NVIDIA Open Agent Safety Platform，整合 OpenShell 与 Sentry，目标是构建安全智能体系统的开放信任层。
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社区为 MiniCPM5-2B 构建了 EXL3 4-bit 量化版本，量化后模型权重仅 1.61 GB，采用 4.0 bpw 量化以缩小模型体积。该版本在 NVIDIA Tesla T4 上实测约 68–70 tokens/s，并支持通过 ExLlamaV3 和 TabbyAPI 进行本地推理。
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The Verge 报道称，随着 AI 智能体被用于网络攻击，医院、银行、小商户和非营利组织等中小机构面临更不对称的防御压力。Anthropic 曾披露一个网络犯罪团伙用 Claude Code 在一个月内勒索医疗机构、应急服务、宗教机构和政府实体，而 Mythos、Astra 等强力网络安全模型目前只向 Nvidia、Google、Apple 等少数机构开放。受访的小型机构表示，它们没有全天候安全团队或充足预算，只能尽力应对。
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英国初创公司 Worldmodeldata 把游戏工作室收集的控制器输入等数据打包成世界模型训练数据集，已授权近 100 万小时游戏数据，CEO Rhea Loucas 称这可能带来世界模型的 GPT 时刻。该公司由 Yann LeCun 担任顾问，定位为数据经纪商，帮实验室省去与大量游戏工作室逐一签约的麻烦。Nvidia 的 Ming-Yu Liu 则对用游戏数据做精细操作任务持保守态度，认为游戏物理过于粗糙。
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Artificial Analysis 推出 Cyber Index，联合 Collinear AI、IBM、NVIDIA、Vercel 成立 Cyber Index Alliance，用三个基准评测 AI 智能体发现并修复漏洞的能力。其中 CWE-Bench-AA 含 120 个私有任务，覆盖 OWASP Top 10（2025）全部十类，涉及 C/C++、Go、Java、JavaScript/TypeScript、Python 和 Rust。所有评测在开源智能体框架 Stirrup 上运行，模型拒绝任务的情况单独报告，不计入得分。
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英伟达 CEO 黄仁勋发布 Nvidia Open Agent Safety Platform，将开源软件 OpenShell 与运行在 BlueField-4 DPU 上的独立监控系统 Sentry 组合，为 AI 智能体加上软硬件两层安全边界。英伟达称 Sentry 独立于智能体所在的 CPU 或 GPU，可持续监控行为并在毫秒级隔离试图越界的智能体。Anthropic、Arm、Microsoft、Oracle、SpaceX 等数十家公司表示支持，OpenAI 未在名单中。
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酉术量子全球首发异构计算硬件底座 UnitarySpark，并上线自然语言驱动的量子科学计算平台 UnitaryLab 2.5 公测版，把量子模拟、GPU 加速、AI Agent 交互和真机互联集成到一台本地工作站，数据全程不出本地。其底层是上海交大团队的“薛定谔化”算法框架，可将非酉微分方程转为酉演化形式；基于 NVIDIA DGX Spark 的实践入选 NVIDIA 官网成功案例，手动编码约 12 步压缩为约 3 句自然语言描述，交互频次减少约 75%。
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IPO 时的市值： NVIDIA：3.45 亿美元 Amazon：4.3 亿美元 Apple：12 亿美元 然而如今，如果一家 neolab 种子轮融资不到 4 亿美元，人们就会质疑它为什么融得这么少。 在我看来，充裕的资本对 AI 初创公司创始人来说是一把双刃剑。
IPO 时的市值： NVIDIA：3.45 亿美元 Amazon：4.3 亿美元 Apple：12 亿美元 然而如今，如果一家 neolab 种子轮融资不到 4 亿美元，人们就会质疑它为什么融得这么少。 在我看来，充裕的资本对 AI 初创公司创始人来说是一把双刃剑。
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Google 正通过全栈设计把 AI 数据中心变成电网的主动合作伙伴：其 AI 算力需求从 2025 年 5 月到 2026 年 5 月增长七倍，月处理超 3 千万亿 token。Google 用 BESS 储能、54 VDC 机架级电池备份和液冷替代传统集中式 UPS，并计划逐步迁移到 800 VDC 配电。Google 还与 Meta、Microsoft、Nvidia 共同制定公用事业与超大规模厂商的接口规范。
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微软 Surface 部门负责人确认，新款 Windows 笔记本将不再使用 2024 年设立的 "Copilot+ PC" 标签，尽管这些设备仍满足此前 Copilot+ 的全部要求。高通高管也表示该徽标不太可能回归，戴尔和 Nvidia 的新笔记本同样已停用该标签。该标签最初要求 NPU 算力达 40 TOPS、至少 16GB 内存和 256GB 存储。
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美国具身智能公司 Skild AI 展示人形机器人 Messinator，其大脑基于旗舰机器人基础模型 S1，并在 NVIDIA Isaac Sim 搭建的虚拟足球场中通过强化学习和 self-play 自我对弈训练，只设定进球这一个目标，盘带、护球、抢断和倒地起身等行为均为自行习得。团队称机器人在虚拟世界累计踢了 140 年，最终能把足球策略迁移到真实人形机器人上，完成带球、护球、抢断并在真人对抗中调整位置。Skild AI 成立于 2023 年，脱胎于卡内基梅隆大学机器人研究体系，此前推出过跨硬件机器人基础模型 Skild Brain，并公开过约 10 万种身体结构、约 1000 个仿真年的 omni-bodied 训练成果。
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英国 AI 云厂商 Nscale 宣布获得 33.6 亿美元可转债融资，用于推进 IPO。其中 23.6 亿美元可立即使用，另有 10 亿美元来自现有投资方 Nvidia，将于 11 月中旬到账，票据将在 IPO 完成后转为股权。Nscale 上周提交 IPO 文件，据 Financial Times 报道其在纽交所的估值预计为 350 亿美元，据 Bloomberg 报道拟募资 30 亿美元；其 IPO 文件显示，自两年前从澳大利亚加密货币矿企 Arkon Energy 分拆以来，公司已累计获得超过 1030 亿美元合同，目前正在挪威和西弗吉尼亚等地建设大型数据中心园区。
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Remedy Entertainment 的《CONTROL Resonant》在发售当天加入 GeForce NOW，Ultimate 会员可以 GeForce RTX 5080 级性能串流，支持 DLSS 4、光线追踪、NVIDIA Reflex 和最高 5K HDR，无需 100GB 本地安装。GeForce NOW 还将于今年秋季 Googlebooks 上市后支持这一新笔记本品类，本周另有《DragonSword: Awakening》等九款游戏加入。
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开源终端 AI 编码智能体 OpenCode 可接入 Amazon Bedrock 上的开放权重模型，推理在用户自己的 AWS 账户内完成，无需管理基础设施，也没有按席位收费。文章演示了用 Moonshot AI Kimi K3、OpenAI GPT-OSS 120B 和 NVIDIA Nemotron 3 Super 120B 配置多模型工作流，并介绍 Bedrock 的三种定价层级：Priority、Standard 按 token 计费，Flex 成本低 50%。
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Together AI 发布教程，介绍如何基于 Qwen3.5 4B 微调一个类似 Jev 的分类模型，训练成本约 17 美元、耗时约 25 分钟。教程从 Hugging Face 的多个数据集采样 38,340 条样本，经 fetch_sources.py 和 build_all.py 归一化后，用 Together 微调服务训练，再部署到 1x_nvidia_h100_80gb_sxm 专用端点并通过 HTTP 接口调用。作者同时上线了 together/Tev1-4B-experimental，不想自行训练的用户可直接在 Together 无服务器平台使用。
Together AI 发布教程，介绍如何基于 Qwen3.5 4B 微调一个类似 Jev 的分类模型，训练成本约 17 美元、耗时约 25 分钟。教程从 Hugging Face 的多个数据集采样 38,340 条样本，经 fetch sources.py 和 build all.py 归一化后，用 Together 微调服务训练，再部署到 1x nvidia h100 80gb sxm 专用端点并通过 HTTP 接口调用。作者同时上线了 together/Tev1-4B-experimental，不想自行训练的用户可直接在 Together 无服务器平台使用。
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