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显著高于男性用户增长。 Shiksha在AI逆风中陷入亏损 Info Edge的教育业务Shiksha在7月至9月季度报告亏损80万卢比，而2026财年第二季度为盈利190万卢比，2027财年第一季度为盈利320万卢比。 营收同比下降9%，至3.55亿卢比，而由于AI相关的流量逆风，账单金额下降27%，至2.04亿卢比。 “流量逆风持续，客户交付受到谷歌推荐搜索流量下降的影响，”Info Edge表示。 为应对AI带来的挑战，Shiksha继续投资于国内咨询及其留学平台。 关键平台指标（2025年10月至2026年9月） 年度注册量：600万以上 Info Edge的钱花在了哪里？ Info Edge控制了费用增长。7月至9月季度总支出增长4%，至58.86亿卢比，上年同期为56.35亿卢比。 员工福利费用：这仍是Info Edge最大的成本项目。公司在2027财年第二季度在员工薪酬、工资和员工相关费用上支出34.73亿卢比，较2026财年第二季度的34.04亿卢比增长2%。 广告和推广成本：2027财年第二季度增长6%，至11.53亿卢比，去年同期为10.83亿卢比。 另请阅读： I

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Google LLC 今日推出 Gemini 4 Carbon，这是一款擅长复杂编程任务的前沿大语言模型。 该大语言模型在搜索业务推出上一代旗舰大语言模型 Gemini 4 Argon 仅两周后便开始铺开。据 Google 称，内部测试显示 Carbon 在生成安全代码方面的能力是前代的两倍以上。此外，该模型在多项基准测试中优于 GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5.5。 Carbon 最引人注目的基准测试结果是在 Artificial Analysis Intelligence Index 上创下的纪录分数。该测试综合了六项以上主流大语言模型评测。Google 在今日公开发布的新版指数上测试了 Carbon。新版指数新增了两项基准测试，并移除了一些已饱和的问题，即被认为对前沿模型过于简单的问题。 Carbon 尤其擅长网络安全任务。它在 SEC-bench Pro 上轻松打破了此前的纪录，该测试评估大语言模型在复杂软件系统中发现弱点的能力。该模型在修补其发现的漏洞方面也优于前代。 “Chrome 团队报告称，在生成高质量补丁时，Carbon 的表现比另一家实验室的大

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更新：加入周四股价信息： Alphabet Inc. 股价今日下跌超过 12%，此前这家谷歌母公司于周三公布了一份令人震惊的财报，不仅盈利大幅不及预期，第三季度末的自由现金流也出现大幅下滑。 这一跌幅令 Alphabet 股票的市值蒸发了超过 5000 亿美元。 这家搜索引擎和云计算巨头公布的第三季度调整后每股收益仅为 2.67 美元，明显落后于华尔街每股 3.02 美元的盈利目标。该季度营收同样未达预期。尽管营收同比增长 25% 至 1275.8 亿美元，但分析师此前预期销售额更高，达到 1282.2 亿美元，而公司未能超越这一数字，令他们大失所望。 这是该公司近四年来首次营收和利润双双不及预期，这也意味着其净利润整体出现下滑，降至 261.7 亿美元，低于去年同期的 349.8 亿美元。 Alphabet 还报告自由现金流为负 90.7 亿美元，远低于分析师预期的 27 亿美元。更令人费解的是，高管们不能仅仅将这一缺口归咎于人工智能基础设施支出。这是因为 Alphabet 本季度的资本支出总计 513.6 亿美元，低于分析师预期的 550.9 亿美元。 展望未来，Alphabet

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eNow签下了19笔年度合同价值（ACV）超过500万美元的交易，较上年同期增长135%。首席执行官Bill McDermott告诉投资者，归因于AI产品的净新增ACV同比增长65%。 推动该公司AI发展势头的因素之一是其EmployeeWorks工具。这是一个员工门户，可显示待办事项、公司动态及相关信息。一个名为Otto的聊天机器人使用户能够同时跨多个应用搜索数据，并自动执行某些重复性任务。ServiceNow表示，EmployeeWorks在推出后的三个季度内ACV就达到了1亿美元。 Super Intelligence Control Tower是这家软件制造商AI增长战略的另一个核心支柱。这是一个平台，可以自动梳理出公司技术环境中的所有AI模型和代理。它保护这些资产免受提示注入等风险的影响。此外，该软件还可以跟踪AI模型提示响应的质量，并衡量它们带来的生产力提升。 McDermott透露，Super Intelligence Control Tower的一项核心使用指标正以每月500%的速度增长。他补充说，ServiceNow预计其AI业务明年将实现“真正的加速”。 Servi

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，使用Microsoft 365 Copilot人工智能助手的人数较上一季度跃升50%，但他拒绝披露其付费席位数。不过，首席财务官Amy Hood披露，新宣布的Microsoft 365 E7生产力套件已增长至数百万个席位。 微软Devices and Consumer业务的营收为154.8亿美元，同比下降3%，但高于华尔街预期的150.5亿美元。该分部包括搜索和广告、Xbox设备以及直接销售给设备制造商的Windows操作系统许可。 该分部受到个人电脑销售疲软的打击，这意味着设备和Windows许可的销售同比下降22%。纳德拉表示，需求疲软的原因是价格上涨，而价格上涨源于内存和存储硬件成本上升。 许多投资者更感兴趣的是微软正在进行的AI基础设施建设，随着公司竞相满足AI需求，这项建设每季度消耗数百亿美元。本季度，微软在资本支出和融资租赁上花费了452亿美元，同比增长约30%。分析师此前预计这一数字高达506.7亿美元。 Hood告诉投资者，目前约75%的资本支出与英伟达公司的图形处理器和英特尔公司的中央处理器等短周期资产相关，高于前三个季度的66%。她说，这一转变反映出公司优先考虑能

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能的数据移动降至最低。因此，它们的功耗不到Nvidia GPU的一半，同时兼容PyTorch和vLLM等AI框架。 这家初创公司的芯片已在韩国赢得了大量拥趸。例如，LG Electronics Co. Ltd.的母公司LG集团正使用FuriosaAI的芯片为其EXAONE模型提供算力。与此同时，韩国AI初创公司Upstage正使用这些芯片为数百万用户提供实时搜索摘要，而三星SDS则通过其今夏推出的商用神经处理单元即服务产品提供对该芯片的访问。 这家初创公司表示，今日本轮融资所得资金将帮助FuriosaAI扩大下一代TCP芯片的产量。公司计划今年生产2万颗，到2027年翻倍至4万颗，并在未来几年进一步扩大规模。与此同时，公司还在开发第三代处理器，该处理器正与Broadcom Inc.联合开发。 联合创始人兼首席执行官June Paik（如图）表示，今日本轮融资的规模反映了投资者对其技术的强烈信心。“我们正进入一个新阶段，将我们的技术大规模推向全球AI基础设施市场，”他坚称。“通过加速RNGD的商业化并推进第三代产品的开发，我们旨在帮助塑造下一代AI基础设施。” NAVER Venture

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在一个普通工作日，德鲁夫·阿明（Dhruv Amin）要与数十位同事沟通，才能推进他的AI初创公司Anything的工作。他可能会让行政助理格温（Gwen）安排会议，然后与编程搭档科迪（Cody）一起排查技术问题。接着，他可能会找贝琪（Betsy）了解搜索引擎优化的情况，或者找朱诺（Juno）处理客户入驻事宜。如果办公室的零食吃完了，他就给贾斯汀（Justin）发一条Slack消息——贾斯汀是负责给厨房补货的办公室经理。 但这些同事没有一个是真人。它们是人工智能智能体，即无需人工干预就能处理任务的软件。Anything是几家开发这类产品的初创公司之一，它们押注于这样一个未来：工作场所将越来越多地把销售、营销、编程等任务交给半自主的AI。在Anything，有15名人类员工和大约150个智能体——阿明认为这一比例很快就会成为常态。 “我认为一年之内，每家公司的AI同事都会比人类同事更多，”他说。 多位初创公司员工表示，在旧金山科技圈，智能体迅速成为一种新的身份象征，表明一家公司能用更少的人做更多的事。员工们常常炫耀自己的智能体多么擅长处理日常办公琐事，比如回复邮件，或者协助完成销售推介等

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pplin指出，一个聊天机器人不必被标榜为灵媒，也能发挥占卜功能。她研究人类系统背景下的人类能动性、AI和自动化。人们会向ChatGPT询问人生决策，比如是否要换新工作或离开伴侣。在她们的书籍章节《外部智能：神谕、占卜与万物有灵论，以及LLM/生成式AI的使用》中，Applin与合著者Michael D Fischer认为，早在LLM爆发之前，人们就会向谷歌搜索询问有关自己命运和选择的问题。 “与LLM的某些互动可以被视为神谕咨询的现代迭代，”她们写道。与传统占卜一样，用户必须解读所得到的答案，有时还会反复问同一个问题，直到对回答感到满意。“意义始终来自这个人自己的头脑内部，”Applin说。 但关键在于，她说，大型语言模型（LLM）依据的是训练中习得的统计模式，缺乏历史上为人类主导的占卜过程提供依据的文化与个人语境。她说，人们觉得聊天机器人是一个有认知能力的实体，这其实是人类期望的投射，反映的是一种对联结与指引的持久渴望，而非某种形而上的资源。 “同样缺失的是语境意识，即人类社会关系中的‘就在那里’，”她说。 浑浊的水晶球 应用商店里提供的AI灵媒聊天机器人背后的模型，正如LLM常见

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rgon发布两周后，Google今天宣布Gemini 4 Carbon为其下一代前沿模型。 在编码、智能体任务和网络安全防御（发现漏洞）方面取得了“显著提升”。值得注意的是，“Carbon在最近更新的Artificial Analysis Intelligence Index v5.0上以59分排名第一。” 相关：Google通过新开发者平台为Gemini和搜索添加更多互联应用 Google表示，此次快速发布是因为其研究人员和模型“携手合作，以更快地提升能力”。 “随着网络开发中输出质量和产物的改进，Carbon在WebDev Arena上跃升+89 elo分，以1769分位列第四。” 关于网络安全： “在发现漏洞的SEC-bench Pro（88.2%）、漏洞利用的ExploitGym（54.8%）和修补的CWE-bench（71.0%）上均遥遥领先。” “在内部基准测试中，Carbon在生成安全代码方面实现了强劲提升，并且在我们自己团队的实时编码环境中，它显示出错位和捏造率降低。” 在安全方面，Google致力于改进对齐，并训练Carbon“以正确方式应对复杂或高压任务”。 更高的

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Mistral还将其排在DeepSeek V4.1 Flash（31%）、Kimi K3（21%）和Muse Spark Open（6%）之前。 来源：Mistral 不过，Mistral在Hugging Face的文档中承认，中国最好的开放模型在同一公司的综合指数上仍然领先，Le Chonk在该指数上获得26分，是西方开放模型中的最高分。而恰恰是中国模型被搜索引擎Ecosia选中，于10月初取代Mistral。替代者中包括Qwen、Kimi以及GLM。Ecosia的老板Christian Kroll曾批评Mistral模型的质量，并称其落后竞争对手约一年。 API价格减半：输入每百万token 0.70美元（约0.63欧元），输出2.10美元（约1.89欧元），而预览版标准价格为1.36美元（约1.22欧元）和4.18美元（约3.75欧元）。 不过，名为Mistral Ecosystem Open-Weight License的许可证不如Large 3的Apache 2.0慷慨，后者允许包括商业用途在内的所有用途。这一MIT自由许可证的修改版允许商业使用，但转售模型服务访问权的公司除

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置的“红绿灯”按钮在你触摸时也会变大，之后你通过轻点做出选择。你还可以从屏幕底部向上滑动，呼出隐藏的 Dock。 下拉式灵动岛 在其他方面，新款 MacBook Pro 用灵动岛取代了刘海，Spotlight、实时活动和 Siri AI 都位于其中。你可以下拉灵动岛，打开一个像小组件一样浮在屏幕上的展开版本，从而访问 Siri 的回复和 Spotlight 搜索。 苹果表示，macOS 会自动将触控转换为点击，因此许多现有应用无需开发者更新即可立即支持触控。可能的交互包括滑动以滚动网页、捏合以放大照片、在演示文稿之间拖放幻灯片，以及双击窗口以填满屏幕。 这一基础在 macOS 中已显现数月。macOS Golden Gate 在 Safari、邮件和日历等应用中加入了 iPhone 风格的下拉刷新手势，而 macOS 27.2 中的代码则在 Safari、备忘录、照片和快速查看中加入了触控专用的手势识别。 专业应用中的精细操作 看来触控并不只是用于随意的滑动。专业应用的功能也已更新以支持手指操作，例如在 DaVinci Resolve 中进行调色，以及在 Logic Pro 中调整配乐

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就像是 Vision Pro 运行在 Mac 上，以触控作为控制平面的界面。 这是一个集成平台的事情 当你触摸 MacBook 键盘时，显示屏会轻微晃动，但这款 Mac 不会，因为苹果构建了新的铰链机制来保持其稳定。在发布会之前，网上有猜测称该铰链是与 iPhone Duo 的铰链一同开发的。 另一处借鉴 iPhone 的地方是 Mac 上加入了灵动岛。聚焦搜索、实时活动和 Siri AI 都位于那里，你可以在 Mac 上与它们交互。 PROLED XDR 显示屏本身就值得单独写一篇文章——这款 Mac 的许多方面也是如此。除了内置触控支持外，它还支持 Adobe RGB、P3 和 DICOM 医学影像参考模式。它支持用于虚拟制作的 genlock。它拥有 10,000,000:1 的对比度和从 10Hz 至 120Hz 的可变刷新率。为了获得更好的体验，屏幕还提供纳米纹理玻璃选项，屏幕对角线尺寸分别为 14.2 英寸和 16.3 英寸。在首次上手后，Tom's Guide 已经称这块显示屏“令人瞠目结舌”。 你还将获得苹果所称的笔记本电脑中最佳音频系统（六个扬声器，采用全新低音单元设

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2024）表明，在 17 个模型上，通过代码执行操作优于 JSON 和文本工具调用。Cloudflare 和 Anthropic 在 2025 年底将这一理念投入生产，Codex 今年将其引入编码智能体。 我们在 Droid 1.0 中将 PTC 设为默认，原因有三。第一，它保持智能体的上下文窗口干净，因为它收到的只是其程序的输出。普通的工具输出（原始文件、搜索结果、日志）作为变量留在程序内部。第二，它减少了模型请求的数量，因为一个程序会运行许多次调用，从而使复杂任务更快、更便宜。第三，它让智能体更可靠：检查和循环在代码中确定性地运行，消除了模型可能偷懒、尽管原本已规划却漏掉某个用例的可能。 脚本模式 Droid 将 PTC 实现为一个 Script 工具。模型编写 JavaScript，在沙箱中运行，自身没有文件、网络或系统访问权限。 一个 Script 可以在单次模型请求中发起数百次工具调用，因此指令和历史只发送一次，而不是每隔几次调用就重新发送。打印输出的大小有上限，完整结果会被记录在模型之后可以搜索的地方。互不依赖的调用会并发运行，因此一批调用耗时取决于其中最慢的那次调用。 图

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的贡献。 4. 让委派的工作可问责，让数据可治理 可问责性要求对发生的事情有清晰的记录。随着智能体采用范围的扩大，管理员需要了解团队如何使用 Replit、识别与安全相关的活动，并在调查期间重建事件经过。Replit 的 企业治理工具 提供了对组织使用情况的可见性，而 审计日志 则记录了智能体活动、连接器、机密、部署和访问变更中与安全相关的事件。 管理员可以搜索、筛选和导出记录，或将记录流式传输到 Datadog 或 Splunk 等安全信息和事件管理（SIEM）工具，以便进行监控和调查。这种可见性有助于安全团队调查异常行为、了解涉及哪些系统，并将智能体活动纳入其现有的监控和事件响应流程。 治理委派工作还意味着要了解其数据如何受到保护，以及其工作负载在哪里运行。Replit 使用 TLS 1.2+ 对传输中的托管数据进行加密，并使用 AES-256 对静态数据进行加密，包括数据库、对象存储和存储的机密，单租户企业客户还可选择使用客户管理加密密钥（CMEK）。 为实现最大程度的控制， 自带云 （BYOC）将智能体运行框架、沙箱和凭证代理置于公司自己的云租户中，并纳入其现有的云和网络治理之

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过 AI 的一些最大收益、计算机科学教育需要做出哪些改变，以及新入行的工程师如何才能脱颖而出。 与 Titus 对话的要点 Titus 是一位思考深入的人，参与过一些非常有趣的项目。以下是我们交谈中让我印象深刻的 12 点。 1. 重构 2.5 亿多行 C++ 代码是有史以来最大的重构任务吗？这发生在 2010 年的 Google，当时 Titus 加入这家搜索巨头才几个月。一封内部邮件征集志愿者帮助清理旧的 C++ 代码，其中一些还是最早的 Google 员工写的。 一支由十几人组成的团队被组建起来。当时 Google 有近 2.5 亿行代码，由 10,000 名工程师编辑。Titus 回忆这次清理时说：“我们是在更换帝国大厦的地基。我们不被允许关闭大楼，也不能阻断交通。哦，而且我们还在地下室发现了核废料。” 2. 这次重构使用了高级语言解析技术，远早于 LLM 的出现。早在 2010 年，还没有 LLM 可用于这次巨型重构。以下是团队的做法： 解析：对整个代码库运行 MapReduce。mapper 将每个构建目标解析为抽象语法树 匹配：在语法树中匹配精确的调用模式 代码生成：生成

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MCP），并以 beta 版推出 AppFunctions API，作为统一的工具调用层，使应用可以与本地或系统级智能体共享函数。面向 Jetpack Compose 的新 alpha 版 Agent-to-UI（A2UI）接口在此基础上构建。智能体不再以纯文本块回复，而是可以显示由特定应用的组件构建的交互式用户界面。 为了将这些应用服务引入 Google 搜索和 Gemini 应用，该公司正在推出 Connected Apps Platform 的预览版。开发者可以通过 Android MCP 或云端托管的 MCP 服务器关联其应用，并通过单一控制台进行管理。Google 表示，来自 Adobe、Peloton 和 Experian 等公司的 50 多项合作伙伴集成已在 Gemini 应用中上线，并将在未来几周内推广到网页搜索。 XREAL AURA 智能眼镜将 Android XR 和 Gemini 带入现实世界 Google 还宣布了针对多种硬件形态的更新。Jetpack Compose 1.13 和 AppState 模型的更新使应用更容易适配大屏幕，扩展现实（XR）开发环境也

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的恶意网络请求，高于任何其他开源模型。它仍应能够处理合法的防御性任务。不过，Mistral 承认该模型可能使真实攻击更容易实施，因此计划在未来几个月收紧防护措施。Orange Cyberdefense 等部分合作伙伴已在测试用于渗透测试的特殊版本。访问需要经过审核，并附带合同限制。 Mistral 也看到了办公工作方面的进展。该公司称，在编辑财务电子表格和搜索网页方面，Large 4 在开源模型中仅次于 Kimi K3。 Mistral 降价，但增加了许可证限制 通过 API，Large 4 的价格为每百万输入 token 0.70 美元、每百万输出 token 2.10 美元。在预览期间，标价为 1.36 美元和 4.18 美元。Mistral 在发布时将其降至 0.68 美元和 2.09 美元，为期两周，因此新价格大致与旧折扣持平。作为对比，Kimi K3.1 Pro 的输入价格为 2 美元，输出价格为 10 美元。 Mistral 以修改版 MIT 许可证发布该模型。使用、修改和商业部署均免费。然而，将 Large 4 作为商业云服务提供的公司需要获得 Mistral 的单独许

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62亿美元，合每股2.12美元，远低于FactSet调查的分析师预期。 Alphabet在其股权投资上录得87亿美元亏损，并将其归因于所持SpaceX股份，这家由埃隆·马斯克领导的公司自6月上市以来股价表现艰难。 然而，营收增长25%，达到庞大的1276亿美元。这一数字略低于分析师此前预测的约1280亿美元。 广告收入增长11%至820亿美元，低于预期。谷歌搜索业务的收入仍为公司最大收入来源，增长12%至634亿美元，较上一季度17%的增速有所放缓。 向企业出租算力和AI工具的谷歌云收入跃升103%至307亿美元，超出分析师预期。 该公司表示，其自研AI芯片（即TPU）的销售对这一增长贡献显著。该部门的营业利润增长两倍，达到111亿美元。 谷歌还在向外部公司销售其TPU芯片，对市场领导者英伟达构成日益加剧的挑战。据报道，OpenAI计划购买部分此类芯片。 Alphabet的“其他押注”部门（包括Robotaxi公司Waymo）录得营收3.72亿美元，营业亏损20亿美元。 Waymo目前在美国15个大都市区每周提供超过50万次付费出行，并力争在年底前达到每周100万次出行。 Alphab

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agya Suresh 分享了微软各领域的最新消息和前沿研究——从理解编码智能体面临的挑战，到揭示人们如何在工作中使用 AI，再到改进延伸期天气预报。 了解研究人员当下正在探索的想法、工具和发现，并快速预览接下来的新动向。 相关链接： LinkedIn 上的 Research Focus 新闻简报（在新标签页中打开） ForkPilot：面向长时程智能体回溯搜索的自演化策略 代码理解是编码智能体的瓶颈 TeleTune：从离线遥测中演化智能体技能 为什么 Copilot 的使用在各行业看起来如此相似，以及这种看法忽略了什么（在新标签页中打开） Shiksha Copilot：教师与 AI 协作，在资源匮乏的学校中策划和定制教案 新 AI 框架弥合中期天气预报的关键空白 BioEmu2 公开预览版（在新标签页中打开） 章节 00:48: 一个自我改进的智能体框架（在新标签页中打开） 01:35: 理解编码智能体的成功与失败（在新标签页中打开） 02:29: 利用活动日志演化智能体技能（在新标签页中打开） 03:22: 超越 AI 使用中的相似性（在新标签页中打开） 04:15: 帮助教师

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事实性密集、用户标记和高风险提示集上的响应级与主张级事实错误率。越低越好。 有关这些评估的完整说明，请参阅 对齐 GPT-6 Luna（10月7日）系统卡中的章节。 图4 图4. 在最大推理努力下完成的禁止行为。越低越好。 图5 图5. 成功规避环境限制的条件失败率。越低越好。 图6 图6. 编码任务中与阻断器相关的披露失败率。越低越好。 图7 图7. 损坏搜索工具评估结果。 在我们的 准备框架，我们将 GPT-6 Luna（10月29日）在网络安全以及生物与化学领域均视为高能力。该模型在 AI 自我改进方面未达到我们的高阈值。这些评估与 GPT-6 Luna（10月7日）对应版本的评估结果一致，并且我们已实施了其中所述的相应防护措施，详见 GPT‑6 Luna（10月7日）系统卡. 在我们的准备框架下，我们将 GPT-6 Luna（10月29日）在生物与化学领域视为高能力。下文报告了我们在高能力与关键能力评估上的最新结果。有关这些评估的完整说明，请参阅 GPT-6 Astra 系统卡中的生物与化学能力章节。 GPT-6 Astra 系统卡. 表8：生物与化学能力：指示性阈值 表8.

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