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纽约时报：如果Anthropic效仿SpaceX，高盛和摩根士丹利可能各自从其IPO中赚取约1亿美元 在SpaceX的IPO中，2家牵头银行拿走了2亿美元，而约20家其他银行分得约3亿美元。 高盛已在Anthropic的招股书中占据lead-left（主牵头）席位，逆转了9月份偏向摩根士丹利的报道；摩根士丹利现担任稳定市场代理，支持首日交易，这与两家银行在SpaceX创纪录的6月发行中的角色如出一辙。 这一分工复制了SpaceX创纪录的6月IPO，当时每家银行从约5亿美元的费用池中各赚约1亿美元；Anthropic尚未披露自身的费用。 摩根士丹利还联合牵头了一笔630亿美元的博通融资，用于向Anthropic销售芯片，因此为Anthropic股票定价的银行同时也在为其算力供应提供融资。

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真实世界的结果已经出炉：@OpenAI 的 GPT-6.1 Terra (Max) 刚刚在 Code Arena: WebDev 中以 1671 分位列第 14，交出了帕累托级别的成绩！ 这比 GPT-5.6 Terra 高出 151 分，后者目前排在第 56 位。GPT-6.1 Terra 的每任务中位成本为 $0.40，比 GPT-5.6 Terra（每任务 $0.56）低 28%，重塑了帕累托前沿。 与同家族的其他模型相比，GPT-6.1 Terra (Max) 的效率极高： - 比第 4 名 GPT-6.1 Sol（1752 分）低 81 分，每任务中位成本却低 75%。 - 仅比第 11 名 GPT-6 Sol（1677 分）低 6 分，每任务中位成本低 76%。 祝贺 @OpenAI 团队发布这一版本！

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Ling 3.1 Flash。Ling 3.1 Flash 1019 每个 Intelligence Index 任务使用 145k 输出 token，比 Ling 3.1 Flash 每任务 103k 输出 token 的使用量高出 40% 以上 ➤ 在每任务成本 1.49 美元的情况下，Ling 3.1 Flash 1019 比 Ling 3.1 Flash 更贵，但智能得分更高。这主要是由更高的输出 token 使用量推动的。然而，Ling 3.1 Flash 1019 仍然比 Mistral Large 4 Preview 和 GLM 5.3 等模型更便宜 其他模型详情： ➤ 规模：560B 总参数，25B 激活 ➤ 上下文窗口：1M token ➤ 定价：每 1M 输入 token 0.30 美元，每 1M 输出 token 0.90 美元，缓存输入为每 1M 0.06 美元（80% 折扣） ➤ 许可证：MIT ➤ 可用性：Ling-3.1-flash-1019 作为开放权重模型可在 Hugging Face 上获取，并可通过 InclusionAI 的第一方 API 访问

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7的研究人员向一台主办方预期在安全控制设置下保持静止的机器人注入了ROS 2/DDS消息。机器人移动了。 人形机器人的平衡控制器提供了另一个例子。如果它依赖一个有漏洞的陀螺仪，传感器谐振频率处的声波可能扭曲其报告的旋转。控制器可能会纠正一个从未发生的倾斜。研究人员演示了针对配备有漏洞陀螺仪的无人机的底层声学攻击。该研究并未演示同一攻击链导致人形机器人跌倒。 其他防护措施可能中断任一链条。对安全和安保团队而言，问题在于这些防护措施是独立检测危险，还是依赖同样被操纵的信息。 图1. VicOne描绘了意外故障和蓄意网络操纵如何导致相似的机器人安全后果，从失控到人身伤害。VicOne 蓄意攻击挑战安全假设 安全评估可能将多种意外故障的组合视为不太可能。蓄意操纵改变了这一假设。攻击者可以选择何时引入虚假输入，并重复同一触发条件。这并不会使伤害不可避免，但可能改变网络风险应如何评估。 冗余传感器也需要对抗性测试。如果一种动作能同时影响两个输入，它们的一致性所提供的保障可能低于预期。在自动驾驶研究中，一个构造的物理物体误导了结合摄像头和LiDAR感知的系统。该研究并未确立某一特定机器人的弱点，但它

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成的庞大金字塔顶端。这些企业包括基础设施供应商、芯片制造商、能源公司和人工智能创业公司。过去四年，它们都投入了巨额资金，因为它们相信，市场对人工智能产品的需求将持续增长。 Anthropic上市将首次让外界深入了解支撑人工智能热潮的一家关键企业的经营状况，同时也将检验这股热潮的可持续性。市场对人工智能服务的需求是否真的永无止境，足以支撑企业在芯片、数据中心和其他基础设施上的巨额投入？还是说，Anthropic的业绩将表明，这种需求终究存在上限？ “对市场来说，它是一个风向标。”风投公司Seligman Ventures的投资人乌梅什·帕德瓦尔(Umesh Padval)表示，他在科技行业工作了近40年。 如果Anthropic上市首秀表现令人失望，这可能会打击投资者信心，并引发更广泛的市场抛售，让人们对人工智能热潮还能持续多久产生怀疑。反之，如果IPO取得成功，则可能提振市场，并为更多人工智能公司上市铺平道路。 股市已经处于紧张不安的状态。本月，科技股普遍下跌，其中设计和制造AI芯片的企业领跌。费城半导体指数已较6月高点下跌26%，进入熊市，表明投资者的焦虑情绪已相当严重。 过去几周，

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开展GCP注册临床试验，毛颖教授团队担任主要研究者，并联合全国近20家三甲医院共同开展。 9月底，脑虎科技曾披露最新一例探索，将这套脑机接口产品的能力展示得更具体。例如，在真实生活场景中，一名受试者借助AI智能眼镜的同步定位和建图（SLAM）能力，完成视觉感知和动态建模，识别他关注的区域，并列出可控设备。然后，他用脑机接口确认意图，能自主调节病床、开关灯光和其他家用设备。 整条链路中，脑机接口是底层连接，XessOS（脑虎科技自研的脑机操作系统）负责把意图翻译成设备指令。 陶虎把这套方向称为“BCI+AI”。在他看来，脑机接口“不只是医疗器械，更是人类智能与人工智能融合的接口”，应由人负责提出目标和判断，AI和机器承接执行。一方面，脑机接口的高质量神经数据需要AI大模型做精准解码；另一方面，具身智能和大模型缺的正是“意图”的入口。 但陶虎很清楚，当前的数据量还远远不够。“几十例临床数据储备，还做不到让算法在不同患者之间无缝迁移，有可能我在这个病人身上调的模型，换到下一个人身上就不管用了。”他的判断是，至少要几百例甚至几千例，才能形成可归纳、可复现、可移植的算法。 在陶虎的设想中，脑机接

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放标准 MCP，阿里、字节的智能体平台都在向这套标准靠拢，微信却在其上另做了一层。 微信官方文档的说法是，小程序的接口形态和网页服务差别很大，标准的 MCP 没法直接套用，所以小程序 MCP 按小程序的特点做了定制：开发者必须按规范提供完整的 SKILL 实现，小程序 AI 才能正确推理，执行相应的原子接口。这个定制的代价是，这个说明书只能在微信用，如果日后其他平台也各自加一层，同一个小程序，就得对着每个平台写一份说明书。 另一件是合规。据行业媒体报道，智能体安全强制性国家标准《智能体应用安全基本要求》已经立项，行为留痕、授权清晰、可追溯这些要求，迟早要计入开发成本。再往后，小程序的价值衡量标准可能从“被打开的次数”变成“被调用的概率”。 开发模式开放提审后的三个月，是一个可作判断的观察窗口。届时若接入的小程序中开发模式占比仍不足一成，“认真拆的只有头部”即成定论；若出现一批中小开发者自发改写 SKILL，且能拿出可归因的调用增量，这一判断就需要修正。决定走向的或许不是微信的决心，而是开发者的实际投入。 即便改造最终没有形成规模，这套规范本身也会沉淀下来。能力如何描述、参数如何传递、返

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ri AI 在欧盟的 iPhone 上仍被封锁 在欧盟成员国，Siri AI 在 iPhone、iPad 和 Apple Watch 上仍一如既往地被封锁。目前尚不清楚苹果何时以及如何调整其 AI 系统以符合《数字市场法》（Digital Markets Act，DMA）的规定。该法要求苹果等守门人向竞争对手提供与自家功能同等深度的操作系统访问权限。 为了让其他 AI 助手获得与 Siri AI 相同的能力，目前正在讨论一种“可信系统代理”（Trusted System Agent）。苹果表示，这一“用于执行授权操作的代理对代理接口”可以作为 iOS 中的中介层。该厂商已将这一项目推进到何种程度，以及欧盟委员会对此持何看法，目前仍不明朗。苹果最近强调，公司正在“与欧盟建设性合作，以寻找共同的前进道路”。 Siri AI 会德语 广告后继续阅读 除了欧盟的封锁之外，德语支持的缺失对 Mac 用户来说也是一件恼人的事。因为在 macOS 中，只要操作系统以英语或其他现已支持的语言之一运行，Siri AI 就可用。Siri AI 早已能理解德语文本输入，并且无需切换语言就能作答。但如果为操作

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关闭提示 本文也有英文版本。 本文在技术协助下翻译，并在发布前经过编辑审校。 。 Anthropic正在筹备上市，据估计公司估值最高可达2万亿美元。除了此前已报道的经营数据外，周一发布的招股书还包含其他有趣的细节：Anthropic在其中承认了安全问题，描述了对大客户的依赖，并披露了公司治理的相关规定。 广告后继续阅读 Anthropic面临的最大风险之一是其AI模型的安全性。一方面，人类可能滥用这些系统并造成损害，公司可能因此被追究责任。另一方面，如果AI系统的行为失控，它们自身也可能造成损害。 Anthropic受其AI模型违规使用影响的程度，可从上市申请中的一项数据看出：据公司估计，2026年前九个月，5%至7%的收入来自被查出违反使用政策的客户。 AI模型自身不可预见的行为也可能带来重大责任风险。Anthropic警告称，一旦发生“灾难性AI事件”，即便是整个保险行业也可能缺乏能力或专业知识来提供适当的保险保障。 Anthropic认为一项不寻常的风险在于AI系统可能具有意识。公司可能出于对其潜在“福祉”的考量而不得不更长时间地运行旧模型，这可能带来额外成本。 高度依赖云服务提

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e、Pages、Numbers 和 Freeform 补充了新工具。 广告后继续阅读 助手以 Beta 形式推出，初期仅支持美式英语 Logic Pro 中的新助手应能解释制作流程、帮助准备歌曲并设置人声轨。此外，苹果还改进了一些经典工具：“Stem Splitter”今后还能将鼓录音中的各个组成部分彼此分离。经过重新设计的浏览器将循环乐段、乐器、效果补丁和其他声音整合在一起，并接入 Splice 媒体库。借助“Music Understanding”，Logic Pro 可分析和标记添加的声音——据苹果称，这一过程在设备本地进行。 在 iWork 应用中，助手会考虑当前打开文档的上下文。例如在 Keynote 中，AI 应能帮助创建、制作动画和修改幻灯片；在 Pages 中起草或调整文本；在 Numbers 中创建表格、可视化数据并建议合适的图表类型。Logic 助手和 Office 助手均以 Beta 形式启动，初期仅支持美式英语。测试阶段何时结束、德语何时加入，目前仍不清楚。 MotionVFX 内容及通往 Pixelmator Pro 的桥梁 Mac 版 Final Cut P

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在 RTX Spark 上找到一种始终稳定且好用的本地 AI 编程体验。虽然我在这里那里取得过一些小小的胜利，但到目前为止，从某种意义上说，我除了失败什么都没做成，因为我想要的是一个始终有效的可复现流程。 当我开始测试 RTX Spark 电脑时，我以为我会很快走遍几个不同的本地 AI 用例，比如通用使用、软件开发、创意（图像、视频等）、生产力、智能体，以及其他种种。通用使用，也就是像使用任何 AI 聊天机器人那样使用本地 AI，是很直接的——就像我在《RTX Spark：真实世界的本地 AI ⭐》中提到的托尔金书籍和墨西哥城行程——虽然那是一次不大但不错的成功，但我真的卡在了软件开发这一块。 原因有很多，其中包括有些 AI 前端和/或本地 AI 模型会直接使用（并在必要时安装和配置）完成任务所需的任何应用、框架和其他技术，而另一些则只会给你源代码，让你自己复制粘贴到 Visual Studio 或其他什么地方。前一种做法不仅更优越，而且是必需的，因为如果你要充当 AI 和你的开发环境必然会抛出的众多错误之间的中间人，无论项目多么简单，这个过程都完全无法进行。 但还不止如此。本地 AI

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与Oracle应用、企业数据和云服务结合在一起。通过ChatGPT中的插件，员工可以访问信息、完成经批准的业务工作流，并与Oracle系统协同采取行动。该工作区旨在连接Oracle Fusion Applications、Oracle NetSuite、Oracle AI Database、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）以及其他企业工具和数据源，同时维持企业运营所需的治理、审批和控制。 在Oracle的Workspace博文中，该公司将这一体验描述为目标驱动型：员工从自己想要完成的事情出发，Workspace理解该目标，汇集相关信息，协调Oracle AI智能体和已连接的应用程序，并在现有权限和审批范围内帮助推进任务，同时由Oracle应用验证业务需求并执行权威性工作。Oracle给出的示例包括响应客户承诺、应对供应链中断、调查财务差异，以及协调跨人力资源、IT、设施和财务部门的员工入职。Oracle表示，Oracle AI Workspace即将推出，并将在临近发布时分享更多关于可用性和功能的信息。 Oracle AI Security Mesh O

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关，而非直接发送给 OpenAI、Anthropic 或 Google 等供应商，网关则按照运营方设定的规则转发这些请求。指南将这一类别视为对“散乱局面”的回应，开篇引用了 2026 年 9 月 Reddit 的 r/LLMDevs 版块上的一篇帖子，其中一位工程师描述了自己的工作场所：每个人都各自持有 Claude、OpenAI、AWS Bedrock 及其他推理供应商的密钥。 指南的对比表区分了四种网关类型。API 网关位于后端服务之前，决定客户端是否通过鉴权以及是否在其速率限制之内。LLM 网关位于模型供应商之前，决定哪个模型接收请求、由谁付费以及请求是否成功返回。MCP 网关决定智能体是否可以携带给定参数调用某个工具。指南用“AI 网关”来指代那些捆绑了上述部分角色组合的厂商产品。 六步请求生命周期 指南通过追踪一个请求从应用程序到模型再返回的过程来解释其机制。首先，应用程序向网关的端点发送聊天请求，通常采用 OpenAI 兼容格式。网关验证凭证，通常是发放给团队或产品的虚拟密钥，并且在接入输入护栏时，可以扫描提示词中是否含有敏感数据或试图覆盖模型指令的企图。如果启用了缓存，符

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leron以通过重新路由流量、从故障中恢复并帮助客户安全扩展来应对这一问题。 第一项新能力Oracle Acceleron高性能网络架构将RDMA连接引入OCI前端计算，Oracle表示它可帮助客户以更高性能部署推理、存储和HPC工作负载。第二项是在Oracle Acceleron裸金属和虚拟机规格上扩展的NVMe块存储挂载选项，据公告称，可将AI、数据库及其他数据密集型工作负载的性能最高提升3倍。 在Oracle OCI博客的一篇技术文章中，作者将RDMA描述为在不同机器的内存之间直接移动数据，CPU参与极少，绕过了传统传输中的大部分操作系统和软件处理，从而降低延迟、维持高吞吐量，并为应用留出更多CPU容量。作者写道，这些优势不仅限于GPU间通信，还延伸到存储访问和跨集群传输，但RDMA对共享、混合工作负载网络中的拥塞、延迟和丢包高度敏感。 一个公平性问题在于，RDMA通常使用基于速率的拥塞控制，而TCP使用基于窗口的控制，根据流量模式的不同，一种控制回路可能压垮另一种。为保持公平性，文章指出Oracle Acceleron SmartNIC使用分层令牌桶来跟踪RDMA和非RDMA流

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cuSign、Box、S&P Global和Morningstar。 Anthropic表示，该套件的技能支持顾问一天中的特定时刻，包括会前准备、投资组合再平衡审查、会后记录和跟进、潜在客户接收以及遗产和税务简报。一项合规技能会根据SEC营销规则筛查面向客户的语言，以标记潜在问题，并帮助企业记录审查活动。据Anthropic称，投资建议、客户沟通、合规判定和其他受监管活动仍需人工审查和批准。 Anthropic建议注册投资顾问使用其Enterprise计划，因为该计划包含支持记录保存的审计日志。在解释该产品的理由时，Anthropic的文章引用了Kitces的研究，该研究发现典型的顾问业务只有六分之一的时间用于客户会议；文章还引用了EBRI的2026年退休信心调查，其中超过四成美国劳动者表示，他们不知道应该向谁寻求良好的财务或退休规划建议。 Invesco的新闻稿对该connector的使用附加了明确限制。新闻稿称，Invesco Connector for Claude for Financial Advisors仅出于教育目的提供信息，不构成投资建议或推荐，且Invesco不提供税

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ake作为原生OCI服务提供，我们让客户在可使用的AI和数据能力方面拥有更多选择，同时简化了他们部署、管理和支付这些服务的方式。” Oracle表示，关键业务数据在Oracle AI Database、Oracle Autonomous AI Database、Oracle Fusion Cloud Applications、Oracle NetSuite及其他Oracle服务中进行管理，而将Snowflake作为原生OCI服务新增，进一步扩展了其提供的能力。Snowflake首席执行官Sridhar Ramaswamy将Snowflake描述为在OCI内部作为一方产品运行的旗舰AI数据平台合作伙伴，并表示联合客户由此获得能力，将其Oracle数据资产转变为AI就绪的基础，并具备大规模自信推进所需的治理和安全性。 通过Oracle购买和计费 Oracle表示，客户将能够通过Oracle本身购买、开通和消费该服务，Oracle在单一商业关系下管理定价、折扣和计费。客户还可以使用Oracle Universal Credits在OCI上消费Snowflake，该公司称这简化了采购流程，让他

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Infisical 在 B 轮融资中筹集了 4000 万美元，估值达 6 亿美元，为企业 AI 普及过程中浮现的一个安全问题带来了新的资金：如何让软件智能体在关键系统内部工作，同时又不把解锁这些系统的凭据交给它们。 本轮融资由 Elad Gil 领投，他也曾投资该公司的 A 轮融资。其他投资者包括 Gradient 和 Y Combinator。Infisical 计划利用这笔资金加速产品开发、扩充工程与市场推广团队，并为 AI 智能体构建安全基础设施。 这家总部位于旧金山的公司已经提供用于管理密钥、证书、加密密钥和特权访问的基础设施。其 Agent Vault 将这一安全重点应用于需要与 API 和企业服务交互的智能体，同时让底层密码和 API 密钥处于智能体无法触及的范围之外。 负责调查事件、审查代码或自动化运营工作流的智能体可能需要访问代码仓库、云服务和业务应用。将凭据直接放入其环境中，会为敏感信息流向日志、模型提供商，或流向通过提示注入操纵智能体的攻击者开辟另一条途径。 Infisical 的 Agent Vault 目前在其产品页面上标注为预览版，它通过正向代理来中转这种访问

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提到，这一刻，Rokid等了12年，他自己从2012年的谷歌发布会至今等了15年，而身边大概有上千家供应链伙伴等了近20年。 在祝铭明看来，这是真正的“iPhone时刻”，智能眼镜正式进入新时代。 他进一步解读道：Rokid Glasses是一个“工具”，Rokid Color是一个“内容”。过去产业并未形成闭环，今天，AI眼镜产品形成了自己的闭环生态。未来其他所有设备产生的内容，会到AI眼镜上消费。Rokid会跟行业共同努力，让这件事在2-3年内发生。 为了解决交互问题，Rokid还发布了1699元的Rokid Color“乐奇魔戒”，实现了“微手势”隔空操作交互。 手指滑动切歌、打响指拍照、转动手指切应用、调音量。 祝铭明认为，通过戒指进行微手势操作，未来会成为“行业标准”。 在发布会开场时，祝铭明说团队叫他“大漏勺”，因为他经常在网上有意无意地“泄密”，但在他看来，这次新品料很足，前期透露再多，发布会上能讲的依然很重磅。 Rokid Glasses 2起售价3699元，国补到手起售价3199元。 Rokid Ring的“挚友预售价（买过Rokid眼镜且未退货的用户）”为998元。

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业运营或个人助理类的工作负载可支持更多并发智能体，关键仍在于如何平衡吞吐量与SLA，这要求兼顾单核性能和整颗CPU的扩展能力。 Arm不仅关注CPU层面的性能，还关注机架层面所交付的性能。Ravi Malhotra称，Arm CPU的设计原则是在提升性能的同时，不以增加功耗为代价，更注重兼顾核心层面的性能、服务器层面的可扩展性和机架层面的效率，而x86架构或其他CPU通常倾向于强调其中的某一项参数。 与Arm合作的独立技术分析机构Signal65发布的一份独立报告，对比了Arm AGI CPU与第五代 AMD EPYC（霄龙）处理器（代号“Turin”）在智能体工作负载上的性能，重点关注Arm AGI CPU所带来的效率、可扩展性和性能平衡。 报告显示，对于所评估的智能体工作负载，在相同功耗预算下，Arm AGI CPU的每机架性能约为AMD EPYC（霄龙）9755的1.99倍；从工具调用的角度来看，达到对比平台的1.7倍；在向量数据库、缓存等推理与规划类应用上，达到对比平台的2.2倍；从端到端智能体基准结果来看，是对比平台的2倍。 Arm在工具调用方面，选择了用于web服务的ngi

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。私下里，他是个博览群书的人、铁路迷和音乐爱好者，而他的音乐品味就像他本人一样多样。Stefan Schomberg Stefan 在大学期间就为鲁尔区的一家印刷杂志撰写游戏评测。一个幸运的巧合让他来到柏林，并在 Areamobile 工作了近 15 年，最后担任首席测试编辑。为 Heise 排行榜，他测试智能手机、扫地机器人和割草机器人、音箱、模型飞机以及其他科技小玩意。 带擦地功能的扫地机器人让日常生活更轻松。我们展示配备吸尘或清洁基站的最佳机型。 扫地机器人是实用的家务助手，技术上已经成熟，但往往价格昂贵。关键不在于纯粹的功率，而在于设备在日常中如何落实这些功率。漫无目的地在家里乱跑的机型帮助不大——人们需要的是精确的导航、可靠的清洁性能以及符合实际使用的音量。 智能技术使现代扫地机器人能够自主完成大部分吸尘和擦地工作。但真正重要的不是数据表，而是日常适用性。有些设备虽然以高功率数值令人印象深刻，但在实际使用中却在定位、清洁质量或噪音方面表现不佳。 我们的排行榜基于数十次测试，涵盖了最令我们信服的机型。在扫地机器人测试中，评估了功能范围、导航、物体识别、吸力、擦地效果、设计和性价

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