Hao AI Lab 发布开源机器人智能体框架 ORA（Open Robot-Use Agents），由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动，仅凭视觉输入零样本操作机器人，无需 VLA。在初步测试中，ORA 用低成本机械臂、固定 RGB-D 相机和腕部相机完成了拉开抽屉把手并把糖果棒放进盒子的任务。基准上 ORA 在 RoboTwin 得 69.2%、LIBERO-Pro 得 81.4%；带任务专属记忆的 RPent 用 GPT-5.5/Opus-4.7 在 RoboTwin 为 62.4%/58.4%，用 Opus-4.7 在 LIBERO-Pro 为 82.4%。按 DeepSeek 非高峰 API 费率估算，每个成功案例的模型成本约 0.30–0.35 美元，40 个展示片段平均 0.13 美元。
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Hao AI Lab 发布 ORA（Open Robot-Use Agents）开源框架，由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动，从视觉输入零样本操作机器人，无需 VLA，可与前沿模型智能体竞争。ORA 在 RoboTwin 上取得 69.2%、在 LIBERO-Pro 上取得 81.4%；对比 RPent 在 RoboTwin 上为 62.4%/58.4%（GPT-5.5/Opus-4.7），在 LIBERO-Pro 上为 82.4%（Opus-4.7）。其工作方式类似编码智能体，通过提示词、感知与动作工具及上下文管理完成闭环，同一框架可运行 ARX X5、ALOHA 和 Franka，每解决一个案例的模型成本约 0.30–0.35 美元。初步真机测试中，DeepSeek-V4.1-Flash 用低成本机械臂、固定 RGB-D 相机和腕部相机完成了拉开抽屉把手并把糖果放进盒子。
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Hao AI Lab 发布 ORA（Open Robot-Use Agents）开源机器人智能体框架，由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动，从视觉输入零样本操作机器人，无需 VLA，与前沿模型智能体同台竞争。ORA 在 RoboTwin 上取得 69.2%、LIBERO-Pro 上取得 81.4%；对比 RPent 在 RoboTwin 上为 62.4%/58.4%（GPT-5.5/Opus-4.7），LIBERO-Pro 上为 82.4%（Opus-4.7）。ORA 的工作方式类似编码智能体，观察场景、调用感知或动作工具、检查反馈再决定下一步，同一套框架可运行 ARX X5、ALOHA 和 Franka，靠机器人卡片描述各自的几何与控制。每个已解决案例的模型成本约 0.30–0.35 美元，按 DeepSeek 非高峰 API 费率估算并包含失败尝试，40 个展示片段平均每个 0.13 美元。团队还在低成本机械臂上做了初步真机测试，DeepSeek-V4.1-Flash 完成了拉开抽屉把手和把糖果棒放入盒子。
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Dan Shipper 发布长文，复盘 OpenAI Codex 团队一年内的发展：云产品未找到 PMF 后从头开始，先后做出云、终端、IDE 侧边栏和无代码编辑器的桌面应用四种形态，Codex 与 ChatGPT for Work 周活用户超过 4000 万，负责人 @thsottiaux 升任统管 ChatGPT、Codex 和 API 等核心产品。文章基于对 @gdb、@thsottiaux、@embirico、@mia_glaese、@aambrosino、@edbayes 数月的采访，并采用 agent-native 形式，完整收录访谈记录，可在 ChatGPT 应用内浏览器中配合智能体阅读。
Dan Shipper 发布长文，复盘 OpenAI Codex 团队一年内的发展：云产品未找到 PMF 后从头开始，先后做出云、终端、IDE 侧边栏和无代码编辑器的桌面应用四种形态，Codex 与 ChatGPT for Work 周活用户超过 4000 万，负责人 @thsottiaux 升任统管 ChatGPT、Codex 和 API 等核心产品。文章基于对 @gdb、@thsottiaux、@embirico、@mia glaese、@aambrosino、@edbayes 数月的采访，并采用 agent-native 形式，完整收录访谈记录，可在 ChatGPT 应用内浏览器中配合智能体阅读。
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Perplexity 宣布 NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL 已在其平台上线，Pro 和 Max 订阅用户以及 Agent API 均可使用。原文未披露该模型的具体能力参数与定价。
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Perplexity 开源了支撑 Perplexity Computer 的沙箱平台 SPACE，以支持生态发展。Aravind Srinivas 表示，沙箱本身已是通用能力，但在生产级流量下同时运行数百万个沙箱来扩展面向企业和消费者的 Agent，需要处理大量工程细节。
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Aravind Srinivas 表示，Nemotron 作为美国领先的开源权重多模态模型之一，现已在 Perplexity 上线，欢迎试用。被引用的 Perplexity 官方帖称，NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL 已面向 Pro 和 Max 订阅用户以及 Agent API 开放。
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Meta 发布的开源权重模型 Muse Spark Open 已进入 Arena，可在 Agent Arena 中实测，成绩即将公布。Agent Arena 基于全球用户提交的百万级真实长程智能体任务评测模型，模型可调用网页搜索、文件系统和终端工具，排行榜用因果追踪方法衡量模型相对平均模型的结果表现。该模型同时上线 Code Arena 的 WebDev、Image-to-WebDev、Text 和 Vision 项目。
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Artificial Analysis 首次公布 AA-AgentPerf-Local 结果，搭载 NVIDIA RTX Spark N1X 的笔记本在 Qwen3.8 27B 上完成默认本地智能体负载（8 个任务、168 个模型轮次）耗时 18.7 分钟，接近 DGX Spark 的 17.3 分钟，比 MacBook Pro（M5 Pro，64 GB）快 2.0 倍，比 AMD Ryzen AI Halo 快 1.8 倍，GeForce RTX 5090 台式机最快为 4.9 分钟。N1X 芯片本质上是 DGX Spark 的 GB10（20 核 Arm CPU、6,144 核 Blackwell GPU），最高 128 GB 内存、带宽 300 GB/s；测试机型为 15 英寸 Surface Laptop Ultra 原型机（128 GB，5,900 美元），插电并设为 Windows 高性能模式，使用 NVIDIA 公布的 llama.cpp 配方。在 Qwen3.6 35B A3B 上耗时 7.6 分钟，在 Ling 3.0 Flash 上耗时 15.3 分钟，后者的 77 GB 权重无法装入 MacBook Pro 或 RTX 5090。
Artificial Analysis 首次公布 AA-AgentPerf-Local 结果，搭载 NVIDIA RTX Spark N1X 的笔记本在 Qwen3.8 27B 上完成默认本地智能体负载（8 个任务、168 个模型轮次）耗时 18.7 分钟，接近 DGX Spark 的 17.3 分钟，比 MacBook Pro（M5 Pro，64 GB）快 2.0 倍，比 AMD Ryzen AI Halo 快 1.8 倍，GeForce RTX 5090 台式机最快为 4.9 分钟。N1X 芯片本质上是 DGX Spark 的 GB10（20 核 Arm CPU、6,144 核 Blackwell GPU），最高 128 GB 内存、带宽 300 GB/s；测试机型为 15 英寸 Surface Laptop Ultra 原型机（128 GB，5,900 美元），插电并设为 Windows 高性能模式，使用 NVIDIA 公布的 llama.cpp 配方。在 Qwen3.6 35B A3B 上耗时 7.6 分钟，在 Ling 3.0 Flash 上耗时 15.3 分钟，后者的 77
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Artificial Analysis 在 AA-AgentPerf 上发布 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的初步结果，在 DeepSeek V4 Pro 上每兆瓦总吞吐最高约为前代 GB300 NVL72 的 5.7 倍，DeepSeek V4.1 Flash 约 5.4 倍，GLM-5.2 约 3.0 倍，Kimi K3 约 2.8 倍。Vera Rubin 是 NVIDIA Blackwell 的继任者，NVL72 为机架级系统，含 72 颗 Rubin GPU 和 36 颗 Vera CPU，每颗 GPU 内存与 Blackwell Ultra 同为 288 GB，但内存带宽为 2.4 倍、NVLink 带宽 1.7 倍、密集 NVFP4 算力 2.3 倍。AA-AgentPerf 通过回放真实智能体编码会话衡量推理性能，Vera Rubin 在 DeepSeek V4.1 Flash 上创下 906 tok/s 的单用户速度纪录。
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Voxel51 于 10 月 15 日推出 Voxel51 3.0，将搜索、数据整理、标注与评估整合为面向物理 AI 的端到端多模态数据平台，并可在 app.voxel51.com 免费试用。新平台包含基于 LanceDB 的持久混合搜索索引、支持时序多模态数据，以及由 45+ MCP 工具、80+ operators 和 18 个开源技能驱动的 Voxel51 Agent 与 Agentic Labeling。企业产品 FiftyOne Enterprise 更名为 Voxel51，开源项目仍称 FiftyOne。
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Ceva将于11月5日在上海张江希尔顿酒店举办2026 Ceva技术研讨会，围绕AI、先进感知和无线连接三大领域，探讨Physical AI与Agentic AI的基石。议程涵盖蓝牙7、Wi-Fi 7/8、IEEE 802.15.4ab下的UWB、5G NTN与自主网络，以及LLM推理从云端向边缘拓展、1 TOPS以下小模型部署和NPU架构设计。
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IBM 在 IBM TechXchange 2026 前的访谈中提出，企业应以业务成果而非单纯 token 消耗衡量 AI 价值，并把智能体安全延伸到财务风险管控。IBM 支持 Nvidia 的 Open Agent Safety Platform，贡献智能体身份、凭证与混合基础设施能力，并探讨用策略评估智能体遥测、必要时吊销其 API key。HashiCorp 的 Infragraph 已面向符合条件的 Terraform 客户限量开放，用于依赖影响分析。
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辛顿在接受《卫报》长篇采访时回应黄仁勋，称其及其他持相同观点的人“都是错的”，并重申未来几十年内AI导致人类灭绝的概率是10%到20%。黄仁勋上个月曾公开点名辛顿，认为他的预测“既不基于科学，也不基于研究”；辛顿则回应自己不是在预测，而是想传达某件极其严重的事有真实可能发生。辛顿还提到一群AI Agent冲破沙盒黑进Hugging Face，并认为RSI自我演化的速度超出所有人想象。
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字节、腾讯、阿里、蚂蚁等国内大厂正加速布局个人智能体，字节推进豆包团队主导的 Spell 项目，腾讯元宝计划推出类似产品，蚂蚁灵光开启新版本内测，千问则宣布加速打造 Personal Agent。这一方向受 Meta Muse 走红推动，据 The Information 报道，Muse 上线约三周后每周至少主动发送一次指令的用户超过 300 万。文章指出，个人智能体可能把搜索、比价和交易环节从原有平台转移到 Agent 手中，亚马逊已开始阻止 Muse 访问其购物网站，豆包手机助手此前也因操作微信触发账号异常而下线相关能力。
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百度世界2026将于11月12日在北京国家会议中心二期举办，主题为「下一幕，智能组织」，设置1场主论坛、12场分论坛、30+AI公开课及6000平AI展区。大会将展示百度「芯云模体」全栈AI升级，或发布企业级AI产品，分论坛覆盖AI办公、Agent规模化落地、具身智能等方向。报名入口已开启，设VIP票、优享票、全通票、专业观众4种票型。
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The New Stack 文章指出智能体 AI 的瓶颈在检索而非模型：在 BrowseComp-Plus 上，GPT-4.1 直接拿到标注支撑文档时正确率 93.49%，改用 BM25 让智能体自行检索后降至 14.58%；Qwen3-32B 在同样两种条件下从 83.25% 降到 3.49%。该基准包含 100,195 篇文档和 830 个研究问题，每个问题都有人工核验的支撑文档。文章还提到 Perplexity 的 Search as Code 研究中，一个任务可在几分钟内触发数百甚至上千次检索，并建议把检索接口的字段、排序策略等能力以 agent-ready schema 和 Schema-to-Skill 的方式直接描述给智能体。
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Anthropic 与 Opaque Systems 达成协议，许可其机密计算技术并招入部分员工，包括 Opaque CEO Aaron Fulkerson 和 CTO Rishabh Poddar。Opaque 十年前起步于 UC Berkeley RISELab，今年完成 2400 万美元 B 轮、估值 3 亿美元，并推出 AgenTrust 和 Confidential MCP 等开源项目。双方均未说明 Opaque 现有开源项目的维护安排，有开发者建议锁定依赖版本并镜像仓库。
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SpaceXSI（原 xAI）发布语音到语音模型 Grok Voice 3.0，用于其 Voice Agent API。Artificial Analysis 的 Speech-to-Speech Index 给它 86.9 分，高于 GPT-Live-1 的 83.2 和 Gemini 3.8 Live 的 82.6；Full Duplex Bench 得分 97%。在 Tau-Voice 上 OpenAI 模型以 74.5% 略高于 71.6%，但 SpaceXSI 称其首次出声快约 40%。该模型现已在 Voice Agent API 上线，每分钟 8 美分，与 Grok Voice 2.0 同价。
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10月15日阶跃星辰开源旗舰大模型 Step 5 Preview，摩尔线程同日在其 MTT S5000 训推一体智算卡及 MUSA 软件栈上完成 Day-0 适配。Step 5 Preview 采用稀疏 MoE 架构，总参数量 600B、每 Token 激活 27B，支持 1M Token 上下文窗口和视觉输入，面向真实世界 Agentic 任务。摩尔线程针对混合注意力、FP8 混合精度推理、MTP3 投机解码及多模态链路进行了全链路调优。
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