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多AI芯片并不优先支持这类能力。把任务匹配到合适芯片的难度大幅上升，每一代芯片的贬值速度也快得多。 头部大厂扛得住这种多样化硬件。规模足够大时，它们可以让各类硬件满载，把任务调度到成本最低的可用芯片。中小数据中心很难做到，通用GPU对它们而言仍是最稳妥选择：随着老化，它可以从训练转向推理，再承接批量任务。专用硬件单任务成本更低，但资产风险更高，因为它很难承接其他类型业务。 自建机房又是另一回事。企业跑固定、成熟的业务，可以选择高度适配的硬件方案，不必追逐每一代新品。对这类负载而言，顶尖芯片主要用来训练自研模型，或是少数GPU加速求解器。 硅路线图决定折旧节奏 这也是我认为问题的核心：很多大厂在财报里把服务器成本分摊到六年，这只是会计记账规则，不代表芯片还能创收的实际经济周期。芯片的盈利周期，由下一代芯片的设计者决定。英伟达的迭代节奏、每一代每瓦Token的提升幅度、新内存标准、数据格式，以及让老芯片维持可用性的软件生态，共同决定一款GPU的竞争力周期。从这个意义上说，硅技术路线图，决定了投资真实的折旧时间表。 自研芯片等于掌握自己的时间线。微软Maia、谷歌TPU、亚马逊Trainiu

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OpenAI于2026年11月2日宣布，计划与Cathedral及其他外部研究人员开展新一轮内部安全冲刺；同日发布的漏洞赏金更新提高了奖励，并引入加成机制，可使特别严重的严重漏洞赏金最高达到17.2万美元。 Cathedral的研究人员将与OpenAI的内部团队一道，使用OpenAI的模型来挑战防御体系并寻找弱点。该公告涉及的是一项计划中的冲刺，而非已完成的测试轮次。Cathedral首席执行官兼联合创始人Gavin Kliger表示，此次合作将把OpenAI的模型和安全专长与Cathedral的研究相结合，以发现弱点、测试修复方案并支持持续防御。 为独立研究人员提供更高赏金 根据OpenAI另行发布的漏洞赏金公告，这些调整使中危、高危和严重漏洞奖励区间的中位数平均提高逾四倍。ChatGPT、Codex或API Platform等核心产品中的严重漏洞现在最高可获3万美元。针对这些目标的特别严重的严重漏洞在加成前仍可获得最高10万美元。 高质量报告将有资格获得基础赏金的倍数加成。质量加成旨在认可可靠的概念验证，该验证需隔离该漏洞、说明其可被利用的时机并展示其影响。新的五级忠诚度计划为反复

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相关工作。 共享基础设施旨在为城市各部门、邻近市镇和本地开发者提供共同基础，使他们能够扩展服务，而无需每个组织自行获取和管理资源。根据工作负载的不同，NVIDIA RTX 工作站或小型 GPU 系统可能足以让城市团队开始构建 AI 服务。 在西班牙，1MillionBot 将巴塞罗那超级计算中心训练的开源 ALIA 模型与 NVIDIA Nemotron 及其他模型相结合，用于为 Madrid Digital 和 Administració Oberta de Catalunya 提供智能体。NVIDIA 报告称，西班牙已有 150 多个部署；这些智能体负责处理市政程序、预约请求、城市规划事件和服务咨询。 LiveX 于 2026 年 11 月 3 日宣布推出 AI City，其中包含真人大小、类人的 AI Host，可在机场、医院、零售商店和其他公共场所提供导航、个性化推荐和对话式协助。扩展后的产品包括交互式 3D 地图、3D 产品推荐、多语言翻译，以及由其智能体层 Lyra 协调的 Physical AI Host 体验。 LiveX 报告称已在 100 多个客户站点部署，包括圣何

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市的智能体AI 从居民服务到视觉智能体，各城市正在采用NVIDIA智能体AI，以提供更快速、更响应及时的公共服务。城市团队无需大规模基础设施投资即可开始构建这些AI服务：视工作负载而定，NVIDIA RTX工作站或小型GPU系统可能就足够了。 在西班牙， 1MillionBot将巴塞罗那超级计算中心训练的开源ALIA模型与 NVIDIA Nemotron 及其他模型相结合，用于马德里数字（马德里自治区）、加泰罗尼亚开放行政管理局以及西班牙各地150多个部署的居民服务智能体，处理市政程序、预约请求、城市规划事件和服务咨询。 在 旧金山湾区, LiveX 正借助NVIDIA Cosmos 世界模型和Nemotron开放模型，以及基于NVIDIA RTX PRO GPU的 Omniverse 和 Metropolis 库，将其AI城市愿景变为现实。交互式对话AI主机能够理解人们的需求、提供答案并采取行动，并可根据机场、医院、本地活动和其他公共场所的当地语言和服务需求进行定制。 视觉AI智能体可以将现有的城市摄像头视频流转化为运营洞察，帮助团队识别出行和安全问题，并协调跨城市服务的应急响应。

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我们正在加强整个亚太地区对复杂诈骗的防御。我们新的 Android 功能现在可以检测 AI 驱动的冒充电话，并向您发出可疑消息提醒。我们还与行业伙伴合作共享威胁情报，并提供 600 万美元资助当地组织。这些努力帮助您、小型企业和社区识别欺诈、安全上网，并增强对有组织犯罪团伙的抵御能力。 摘要由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段。 探索其他样式： 诈骗正变得日益复杂，其背后是跨国犯罪集团 日益精密的作案手法 。最近一份 联合国报告 说明了这些诈骗在整个亚太（APAC）地区造成的影响。2025年，东亚、东南亚、澳大利亚和新西兰的诈骗损失高达1141亿美元，据称 超过40%的东盟消费者 遭遇过诈骗。 应对这些高度组织化的网络需要统一行动。今天，我们分享 Google 如何扩大防御规模以保护亚太社区。这包括跨产品和平台的内置保护、全行业协作，以及新的本地合作以增强社区韧性。 跨设备和平台的内置保护 我们的第一道防线是保护人们日常使用的设备和平台。今年，Android 推出了 Fake Call Detection，这项功能旨在识别 AI 驱动的电话冒充。它基于开放的 R

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以加密货币付款，以解锁瘫痪的系统并归还任何被盗数据。英国的勒索软件受害者包括皇家邮政（Royal Mail）、外包公司Capita以及包括地方议会在内的多个公共机构。 NCSC表示，AI将通过协助攻击者完成侦察目标、寻找IT网络弱点和编写恶意代码等任务，进一步增强勒索软件的威胁。 上个月，政府敦促英国人储备九升瓶装水和三天的食物，以确保家庭能够在天气、网络或其他严重紧急情况下生存。国防大臣韦斯·斯特里廷在“准备就绪”运动启动时表示，英国需要为俄罗斯或其他敌对势力针对日常基础设施发动“国家支持的恐怖主义”威胁做好准备。 NCSC首席执行官理查德·霍恩将于周二在随评估报告发表的演讲中警告公众，AI即将引发一波网络攻击浪潮。 “在未来几个月里，我们面临网络事件数量出现前所未有的上升的真实前景，”他将表示。 霍恩将把这一威胁归因于该技术能够发现IT系统中“被容忍了太久”的弱点。 上个月出现了一个例子，展示了AI发现此前未被察觉的漏洞的能力：该技术帮助发现了PHP中的一个严重弱点，而PHP是一种被全球近70%网站使用的计算机语言。 萨里大学网络安全教授艾伦·伍德沃德表示，NCSC的警告凸显了民族

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户了解 AI 智能体可以访问哪些内容。 就智能体能力而言，你知道，我们认为这些对用户来说是有前景的工具。我们只是希望确保用户清楚自己正在授予哪些访问权限。我们希望确保以保护安全和隐私的方式来做这件事。所以，你知道，我们正在 Siri AI 上大力推进这一点，但我们也感到很受鼓舞的是，苹果设备是使用各种形式 AI 的最佳场所。 他还表示，苹果对隐私的专注使其与其他 AI 提供商区别开来。 我的意思是，如果你仔细想想，你的大量个人数据都存储在 iPhone 上。无论是联系人、通信记录、健康数据、财务数据，所有这些，Siri 都能访问这些数据，并以一种非常安全、私密的方式帮助你获取，其他任何人都无法访问。就连苹果也无法访问，因此我们认为这是一个核心的差异化优势，我们对此感到兴奋，并将继续在这方面推进。 iOS 与 macOS 合并 随着 MacBook Pro 配备触摸显示屏，一位分析师询问未来我们是否会看到单一统一的操作系统。 Ternus 表示，苹果致力于为每一款产品打造最佳版本，同时也会添加 Handoff 等跨设备功能，但公司没有进行重大改变的计划。 如果你看看我们上周在 MacBo

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serve"}}' 随后，NVIDIA Recovery 通过应用日志和调度器信号监控工作负载。在监控模式下，它会发布恢复建议而不采取行动。在 Recovery Console 中验证这些建议后，通过在 Helm values 中将 mode 设为 action、将 acknowledgeSchedulerActions 设为 true，即可启用自主恢复。 其他资源涵盖其余内容： 包含源代码和问题跟踪器的 dsx-ai-factory/nvidia-recovery GitHub 仓库。 快速入门指南，无需物理 GPU 即可运行。 操作员部署指南，适用于集群内和基于 SSH 的 Slurm 部署。 架构参考，说明控制平面如何组合在一起。 NVIDIA 归因 是推荐的配套部署。它为 NVIDIA Recovery 提供更深入的诊断结论和更丰富的审计追踪；它是可选的，并与 NVIDIA Recovery 一同发布。 接下来是什么 此版本可恢复 Slurm 作业，包括通过 slurm-operator 在 Kubernetes 上运行的 Slurm。接下来将推出两项能力。针对 Slurm 作

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身处 Agent Studio 何处 现在，当你在 Agent Studio 中移动时，Ghostwriter 会始终陪伴你，并能看到你正在查看的内容——无论是 journey、模拟还是仪表盘。当发现异常时，你可以直接询问，或让 Ghostwriter 当场修复，无需停下来解释上下文。它整合了过去分散在 Explorer、Sierra Assistant 和其他专用智能体中的能力，因此你不再需要了解哪个工具负责什么。 每项工作对应一个会话 与 ChatGPT 或 Claude 类似，每个会话都像一个聊天线程。它会把您与 Ghostwriter 的对话及其所做的更改保存在一起。更改会保留在会话中，直到有人评审并合并。这意味着你可以在一个会话中调查为什么越来越多的客户要求与支持人员通话，而在另一个会话中构建新的 journey，两者互不干扰。 会话也让团队协作更轻松。你可以共享一个会话，共同解决一个问题，或 fork 一个会话，从同事停下的地方继续。在任何内容合并之前，你可以让 Ghostwriter 评审队友的改动。 跨多个智能体构建 大多数客户旅程都涉及不止一个智能体。Agent St

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、验证就绪状态，并发送你的第一个推理请求。 何时使用 Cosmos Framework 进行世界模型开发 Cosmos Framework 是一个开放且完全模块化的框架，用于世界模型训练、模型优化和推理，借助新的智能体技能支持完整的模型开发生命周期。它正从 Cosmos 3 扩展，以支持 NVIDIA Alpamayo、GR00T、Qwen、pi0.5 以及其他兼容的 Hugging Face 模型。 训练 使用新技能更快地在文本、图像、视频、音频和动作上训练模型。 使用 LoRA 进行参数高效适配，或使用全监督微调（SFT）更新所有模型参数。 通过 JSONL、WebDataset、LeRobot 或自定义适配器加载数据，跨 GPU 训练并保存检查点以恢复运行。 将你的智能体指向训练后 技能 以加速并实现自动化。 应用强化学习 该平台现已覆盖 在线与离线强化学习路径新支持的流水线包括： DPO：离线偏好优化。 GRPO：使用规则或模型奖励以及 vLLM rollout 的在线强化学习。 PPO：带冻结参考模型和评论家的 actor-critic 强化学习，包括仿真中具身策略的强化学习

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8 分钟内收到摘要。复杂的多服务事件此前人工分诊需要一小时以上，现在可在 15 分钟内完成。 工程师们现在从摘要入手，而不再自行收集上下文。团队看到事件处理方式发生了三项变化： 一致的分诊。 无论值班工程师对受影响服务的熟悉程度如何，每位值班工程师都会收到相同的结构化摘要，其中包含相同的日志摘录、知识库参考和推荐的后续步骤。 更快的升级处理。 当某个问题需要其他团队提供支持时，摘要会为值班工程师提供相关背景信息，以便及时、知情地进行升级处理。 更快地处理误报。 当分析发现服务运行正常且没有相关错误时，工程师可以确认该告警并继续处理其他工作。 经验教训 构建这个系统经历了多次迭代。其中有四条经验尤为突出，适用于使用 Amazon Bedrock 构建类似解决方案的团队。 将日志内容直接包含在提示词中。早期版本只传递日志组名称和时间范围，然后由智能体尝试通过操作组查询 CloudWatch。这增加了延迟，而且往往返回过多数据而无法处理。Circle K 通过让 Lambda 函数预先查询日志并将相关行直接传递给智能体，获得了更好的结果。当智能体能够读取实际的错误消息时，它的推理速度会更快。

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及部署到 AgentCore runtime。 完整代码示例是 GitHub 仓库, 中的五个 Jupyter notebook，每个 notebook 均可独立运行。这些 notebook 从 mei core，同一文件夹中包含智能体和工具模块的自包含副本，并且它们包含各自的零件数据、图表裁剪图和评估查询集。你可以在笔记本中运行本文中的每个代码片段，而无需其他应用代码。 构建零件语料库 示例数据集包含来自一家虚构制造商（AnyCompany）的七个反作用轮，动量存储范围覆盖 0.003–5.0 Nms。每个零件都是一个文件夹，将结构化数据与工程师实际阅读的源文档配对，正是这种组合使该语料库成为多模态语料库。 specs.json 文件保存了驱动确定性评分的机器可读字段，而 ICD、产品照片和渲染后的数据表页面则承载了结构化字段所遗漏的视觉与叙述细节。 data/synthetic-parts-data/rw rl 0060/ ├── specs.json structured specs + lifecycle fields ├── description.txt flat text

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是序列级知识蒸馏（SeqKD）？ 最简便适用的蒸馏形式是序列级知识蒸馏（SeqKD）。它使用教师模型生成高质量响应，然后通过监督微调（SFT）在这些响应上训练学生模型。SeqKD 只需要教师模型的 文本, 无需访问教师 logits，也不需要强化学习基础设施，因此即使面对闭源或仅提供 API 的教师模型也能奏效。与基于 logit 或 on-policy 等其他方法相比，它处于蒸馏谱系中最具成本效益且最易移植的一端。教师写出答案，学生便在这些答案上进行微调。由于这些答案会作为数据集持久保存，你可以复用它们来训练或测试不同的学生模型，而无需重新生成数据。 原则上，你会希望学生模型匹配教师模型在可能输出上的完整分布。但问题在于，你做不到。可能序列的空间极其庞大，因此精确匹配并不可行。SeqKD 通过用教师实际产生的样本进行近似，从而绕开了这一问题。 对于智能体而言，教师产生的序列不是一段散文，而是一条轨迹，即推理、工具调用及其返回观察结果的有序运行，其中每一步都以之前的一切为条件。在整个序列上训练学生模型，能教会它通向每个动作的推理以及多步行动路线本身，而不仅仅是一段答案文本。这使得智能体

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使没有昂贵的录音设备，你也可以做很多小事来改善语音克隆的效果。 这些习惯有助于你采集干净的样本： 在安静的空间中录音：窗帘和地毯等软质家具可减少回声，关闭风扇和通知可消除背景噪音。 让麦克风保持稳定距离：一致的距离可保持音量均匀，防喷罩可减少刺耳的爆破音。 以你希望克隆声音呈现的方式说话：克隆会复制你的表达方式。以你计划使用的语气和语速进行录音。 避免音乐和其他人声：使用单一说话人，不要有背景音乐或重叠的语音。 保持一致：在所有录音中使用相同的麦克风和房间。 虽然即时克隆需要的音频较少，专业克隆需要的音频较多，但两者都依赖于干净的录音。长度合适的干净音频比大量嘈杂音频能带来更好的结果。 如何在不录音的情况下创建声音：语音设计 并非所有合成语音都始于录音。使用 语音设计，你可以用文本描述你想要的声音，包括年龄、性别、口音、语气和节奏等细节，AI模型会生成与你的描述相匹配的声音选项。你可以试听这些选项，选择你喜欢的一个，并将其保存到你的语音库中。 语音设计 在你需要为角色、品牌或产品寻找声音，而又没有真人可供克隆时非常有用。阅读 语音设计文档 ，了解如何撰写有效的语音描述。 如何判断一个声

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关重要。在固定的 top-k 预算下，我们面临一个严格的权衡：k 既要足够大以回答分散的查询，又要在只需一小部分高度集中的子集时避免浪费计算。而 top-p 则允许计算量自然地适应任务。 图 3. ZHA 以自顶向下的方式关注其树索引器，在每一层扩展相关的表示并丢弃不相关的表示。这使得它能够进行有效检索，同时将活跃状态大小保持在亚二次复杂度，这与 MSA 及其他稀疏注意力方法的二次索引器形成对比。 这如何实现亚二次方扩展？ 分层索引最重要的优势在于 我们不再需要以相同的分辨率搜索整个索引在每一层，都可以在不检查其具体内容的情况下，将上下文中的大片区域排除在考虑之外。只要所探索的区域数量随上下文长度呈亚线性增长，路由计算和最终的注意力计算就能在每次查询时保持亚线性。这与那些仍需扫描整个上下文的一维扁平索引的稀疏注意力方法有着本质区别。树结构使得 寻找相关 token 的过程本身是稀疏的. 它也与固定大小的状态有着根本区别。ZHA 不对可存储或检索的信息量施加固定的上限。活跃状态可以随上下文持续增长，同时仍显著小于完整序列。此外，完整的 KV-cache 保留在树的叶级，因此原始的键和值仍

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并组合流水线，就选 LiveKit Agents 或 Pipecat 。 最后更新：2026 年 10 月 29 日。能力、数量和许可证均于该日期从各项目自己的文档和代码库中读取。 选择智能体框架时应关注什么 以下是我们的标准，而且它们带有明确倾向。 能否在不重写智能体的情况下更换模型？ 价格、质量和速率限制每月都在变化。围绕单一厂商 API 构建的框架会让其他所有厂商都成为二等路径，通常要通过文档中称为 beta 的适配器。 进程在运行中途死亡时会发生什么？ 需要调用工具数分钟、或等待人工数天的智能体，需要持久执行：一份已完成模型调用和工具调用的日志，重启后的运行可以重放它。检查该框架是否能与你公司已经在用的引擎配合，还是只能用它自己的存储。 人工如何批准某个操作？ 要寻找一种在进程消失后仍能存续的暂停，而不是阻塞线程的回调。 智能体如何触达用户？ 聊天前端、编辑器、另一个智能体、一通电话。检查该框架原生支持哪些协议，以及语音是否由同一个智能体处理，还是另一套独立技术栈。 追踪数据是否流向你其他追踪数据所在的地方？ OpenTelemetry 可发送到任何后端，或使用厂商自己的追踪产

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Cloud 上构建的团队现在可以直接在 Databricks Data + AI Platform 上运行生产级、无服务器的 Postgres。 Lakebase 架构将计算与存储分离，从而消除了传统数据库的资源冲突和基础设施开销。它还与您的分析数据共享同一存储层，从而无需构建和维护管道。最终得到的 Postgres 数据库可随您的应用扩展，与您数据资产的其他部分共享同一治理模型，并降低您的总拥有成本。 Lakebase Postgres 消除运营障碍，让团队更快交付 多年来，事务数据库和分析平台一直彼此分离。将运营数据移入湖仓意味着需要构建和维护 ETL 管道、重复存储并接受数据延迟。如今 AI 智能体实时对数据采取行动，这种运营开销成为更大的负担。 相反，借助 Lakebase，运营工作负载与分析及 AI 工作负载运行在同一平台上，享有相同的安全与治理。无需管理孤立的数据库，无需维护单独的访问控制，也无需移动数据来保持同步。Lakebase 是 湖仓事务/分析处理（LTAP）架构 的关键组件，该架构使组织能够统一数据基础、降低运营开销并降低基础设施成本。 Google Cloud

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进行匹配。HiCache 将这种复用扩展到主机内存，因此前缀在其 KV 离开 GPU 后仍可复用。在后续请求中，decode 恢复本地缓存的前缀，并要求 prefill 仅发送缺失的后缀。 图 5。 高亮的树路径匹配一个 8K 前缀：A 在 GPU 上，B 在主机内存中。Decode 在本地恢复 B，并仅从 prefill 接收 4K 后缀 C。灰色分支显示其他缓存的前缀；C 尚未缓存。解码会同时等待恢复和接收完成。 对于每个请求，decode 将提示与其基数树进行匹配，并锁定驻留在 GPU 上的前缀。它为任何本地恢复的 KV 和传入的后缀预留 GPU 空间，然后向 prefill 报告可复用边界为 decode prefix len。Prefill 仅发送该边界之后的 KV；其自身的前缀缓存独立决定它可以跳过多少计算。如果配置了外部存储，L3 跨度只有在其预取被接受后才能扩展可复用前缀。 在图 5 中，12K token 的提示包含三个 4K 跨度。A 已在解码 GPU 上，B 在其主机缓存中，C 缺失。树将 A 和 B 匹配为 8K 前缀。解码从主机内存恢复 B，同时从 prefi

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I公告。 10月彰显了我们对AI创新的承诺：我们在全球发布了一款前沿模型，仅两周后又公布了下一款模型。在向开发者、企业、科研人员和消费者推出前沿推理模型 Gemini 4 Argon 之后，我们公布了 Gemini 4 Carbon,这是我们迄今最强的模型，专攻长周期工程与网络安全防御。Carbon体现了我们推进前沿的速度，同时同步强化安全防护措施。10月的其他动态方面，我们推出了 Genie 4 ，用于实时交互式世界模拟并支持原生音频；我们还推出了迄今最智能的健身追踪器 Google Fitbit Edge，打破了 量子计算领域长达20年的瓶颈，以及更多内容。 立即开始使用 Gemini 4 Argon，并了解 Gemini 4 在前沿领域的下一步动向. 在完成早期安全测试后，Gemini 4 Argon 已在全球上线，用于复杂编程、财务分析和法律工作流程，覆盖 Google AI Studio、Gemini API、Google Cloud、Search 以及 Gemini 应用，同时通过 Gemini 4 Argon for Robotics实现物理世界推理。为展示我们推进前沿的

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神与用心的设计，连接了一代又一代粉丝。以下是我们对工艺与社区的共同热爱如何塑造了我们与Sanrio®的合作——在FigJam中，也在世界各地。 分享：我们如何将Hello Kitty®和朋友们带入Figma Sanrio的旗舰角色Hello Kitty作为全球文化偶像已逾50年。她诞生于1974年，并于1975年在一款小型乙烯基零钱包上首次商业亮相。多年来，其他熟悉的角色陆续登场，如今Sanrio的广阔宇宙包含450多个角色。 在Hello Kitty®和朋友们背后的公司Sanrio®， nakayoku 是 一条指导理念. 大致译为“大家和睦相处”，这一精神根植于这样一种信念：没有人能在孤立中茁壮成长，分享快乐让人们更加亲近。同样的精神贯穿于Figma。Figma一直是多人协作的，从浏览器中最早的共享光标，到如今在 画布上用代码 在画布上使用代码图层一起设计 今天，代码图层进入公开测试。现在，团队可以在画布上探索并构建由代码支持的原型。. 我们相信一起创造比独自创造更快乐，我们也发现跨设计与代码的协作能帮助人们 把想法推得更远 以设计构建：构建新方式的新工作流 以下是今天我们发布的一

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