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提供七种绚丽配色。 加利福尼亚州库比蒂诺 Apple 今日宣布推出搭载超快 M6 的新款 iMac，在其惊艳纤薄的一体机设计中带来更强劲的性能和强大的 AI 能力。从家庭用户和有抱负的创作者到小型企业，用户都能在所做的每一件事中体验到 M6 的速度与性能。它配备更快的 CPU 和 GPU，每个核心均搭载神经加速器，可轻松应对日常应用和多任务处理，同时为照片和视频编辑等创意工作流程提供强大性能。 对于基于 Intel 机型的升级用户而言，这一飞跃更为显著，性能相比最受欢迎的 Intel 版 iMac 最高提升 18 倍。1 结合双 16 核神经网络引擎，新款 iMac 的端侧 AI 性能相比 M4 最高提升 5 倍。1 无论用户是在各款应用和 macOS 中使用 Siri AI 和 Apple Intelligence 功能、运行本地 AI 模型，还是进行 vibe coding，iMac 都是兼顾用户隐私保护的强大 AI 平台。2 连接性进一步提升，支持 Wi-Fi 7 和蓝牙 6，并提供 2.5 Gigabit Ethernet 选项，存储速度最高提升 2 倍，因此应用和大型项目都能

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的 14 英寸 MacBook Pro 相比最高快 1.2 倍。 与搭载 M1 的 13 英寸 MacBook Pro 相比，在 Xcode 中编译代码时的项目构建性能最高快 2.5 倍；与搭载 M5 的 14 英寸 MacBook Pro 相比最高快 1.3 倍。 影片剪辑师和内容创作者可以在搭载 M6 的 14 英寸 MacBook Pro 上，使用热门视频编辑工具快速高效地合成视觉特效并添加电影级动态图形。 摄影师和设计师可以在搭载 M6 的 14 英寸 MacBook Pro 上，使用 Pixelmator Pro 等应用实时进行复杂的 AI 驱动图像调整。 开发者可以在搭载 M6 的 14 英寸 MacBook Pro 上，通过 Xcode 以极快的编译速度构建和测试他们的应用。 对于想要从搭载 Apple 芯片的上一代 MacBook Pro 或基于 Intel 的 Mac 升级的用户来说，现在正是最佳时机。得益于显著的性能提升和强大的 AI 能力，搭载 M6 的 14 英寸 MacBook Pro 带来了非凡的价值。新款 14 英寸 MacBook Pro 还具备使其广受

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从21.1%降至3.8%。 这表明延迟在通话开始时最为关键，因为此时人们会决定是否继续留在线上。如果智能体响应缓慢，来电者很可能认为线路已断或系统故障，从而挂断。更快的响应能让他们留在线上足够久以获得帮助。 速度只是其中一部分。当对话令人紧张时，智能体的声音听起来如何也很重要。在我们开展的一项用户研究中，98名参与者完成了一个模拟航班取消的场景，类似于 这段视频, 以随机顺序分别通过语音智能体和聊天智能体重新预订。在完成场景后的调查中，85%的受访者表示他们更偏好语音，并将解决速度和共情列为他们的首要原因。 为什么做好语音很重要 客户忠诚度在风险最高时赢得或失去：被取消的航班、有争议的收费、已经占用客户太多时间的问题。无论渠道如何，未能解决问题会让你失去下一次对话的机会。 对于最艰难的对话，如果构建得当，语音能给你最大的解决机会。这始于一个能够完成任务的智能体。长对话需要一个能够跟踪上下文并连接到你系统的智能体，这样它就能自己重新预订航班或发放退款，而不是将客户转接出去。低延迟同样重要，因为它能保持对话自然并让来电者留在线上。而语音本身应该听起来平静且富有共情，尤其是在客户不平静的时候

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当地时间10月26日，Anthropic向美国证券交易委员会（SEC）提交IPO注册文件的同一天，OpenAI发布新模型GPT-6.1 Terra，将标准API价格较上一代下调50%。 OpenAI称，GPT-6.1 Terra主攻视觉理解和计算机操作，能够处理填写网页表单、编辑视频、读取技术图纸等任务。在Agents' Last Exam专业任务评测中，该模型在中等推理强度下较GPT-5.6 Terra提高15个百分点，单项任务成本降至约三分之一；在Terminal-Bench 4.0编程评测中，其最高推理强度得分为50.3%，高于前代的21.5%。 价格是此次发布的重点。GPT-6.1 Terra的标准API输入价格为每百万token 1美元，输出价格为5美元，缓存输入为0.05美元。相较GPT-6 Astra，其输入、输出token单价均为十分之一；相较GPT-5.6 Terra，标准价格则下降50%。 OpenAI表示，Terra在部分任务评测中已接近旗舰模型水平，但最复杂的编程任务仍更适合使用GPT-6.1 Sol或GPT-6 Astra。 这并非简单的降价促销，也不是Ope

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当地时间10月26日，Anthropic向美国证券交易委员会（SEC）提交IPO注册文件的同一天，OpenAI发布新模型GPT-6.1 Terra，将标准API价格较上一代下调50%。 OpenAI称，GPT-6.1 Terra主攻视觉理解和计算机操作，能够处理填写网页表单、编辑视频、读取技术图纸等任务。在Agents' Last Exam专业任务评测中，该模型在中等推理强度下较GPT-5.6 Terra提高15个百分点，单项任务成本降至约三分之一；在Terminal-Bench 4.0编程评测中，其最高推理强度得分为50.3%，高于前代的21.5%。 价格是此次发布的重点。GPT-6.1 Terra的标准API输入价格为每百万token 1美元，输出价格为5美元，缓存输入为0.05美元。相较GPT-6 Astra，其输入、输出token单价均为十分之一；相较GPT-5.6 Terra，标准价格则下降50%。 OpenAI表示，Terra在部分任务评测中已接近旗舰模型水平，但最复杂的编程任务仍更适合使用GPT-6.1 Sol或GPT-6 Astra。 这并非简单的降价促销，也不是Ope

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望达61亿美元。销量预测分歧明显：Counterpoint预计2026年约600万部，IDC预计首年超1000万部，高盛给出2026年1300万部、2027年3300万部的乐观判断。 开源趋势： 十三、英伟达开源 Flora：机器人数据标注成本较 GPT-6 Astra 降至 1/125，但故事不止便宜 1.2026年10月，英伟达 GEAR 实验室开源内部视频标注引擎 Flora：由三个基于阿里 Qwen3.5 微调的模型组成（Flora-TempSeg 9B 切分动作片段，Flora-Captioner 27B 生成动作指令，Flora-Rewarder 27B 打分），一网覆盖动作边界检测、逐步执行评分、任务成功判断三类标签，直接对标 Scale AI 的 Physical AI Data Engine 等商业服务。 2.成本与质量：标注一小时机器人视频，Flora 自托管方案约 0.72 美元，GPT-6 Astra 满 effort 约 88.49 美元，价差约 122 至 125 倍（Jim Fan 称 125 倍、队友 Ryan Punamiya 称 1/100，系按每张

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实地自动化高批量任务，例如处理发票并将详细信息录入会计软件。 该公司在公告中表示：“我们推出 GPT-6.1 Terra，这是一款快速、高效的模型，将细致的视觉推理和精准的计算机使用与更清晰、更自然的写作能力相结合。” GPT-6.1 Terra 旨在处理涉及桌面应用程序、技术图纸和视觉内容的任务。这些任务包括将建筑图纸转化为 3D 模型、填写表单，以及审阅视频素材以生成带时间码的日志。 OpenAI 表示，该模型的表现与 GPT-6 Astra 相当，而每 token 价格约为后者的十分之一。在最大推理强度下，Terra 的 token 效率是 Claude Opus 5.5 的三倍以上，从而使每项任务的成本估计降低九倍。 据该公司称，该模型完成任务的速度也比 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 快三倍以上。 在评估 AI 智能体使用桌面应用程序完成多步骤任务能力的 OSWorld 2.1 上，GPT-6.1 Terra 在中等推理强度下超越了 GPT-5.6 Terra 的最佳成绩，同时每项任务成本更低。 OpenAI 表示，与前代模型相比，GPT-6.1 Terr

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ra 被定位为 OpenAI 产品线中的日常模型，专为常规工作而设计，例如读取电脑屏幕上的内容、点击操作应用程序、浏览网站以及起草消息。此次 50% 的降价适用于该模型的标准应用程序编程接口（API）费率，即开发者将 GPT-6.1 Terra 集成到自有应用中所需支付的费用。 据 OpenAI 介绍，它意在成为一种折中模型，对于填写表单、解读技术图纸、编辑视频、创建图像以及自动化重复性任务等更简单的任务而言，它更快、更便宜——这些工作并不需要其更高级模型 GPT-6.1 Sol 那样的强大能力。 “我们推出 GPT-6.1 Terra，这是一款快速高效的模型，将细致的视觉推理和精准的电脑操作与更清晰、更自然的写作能力相结合，”OpenAI 在介绍该模型的博客文章中写道。“相较于 GPT-5.6 Terra 是一次重大提升，它擅长处理充斥整个工作日的沟通和基于电脑的任务，从起草提案、解读技术图纸到填写表单和编辑视频。” GPT-6.1 Terra：以更低价格提供快速且强大的电脑操作能力。 GPT-6.1 Terra 能理解屏幕上的内容，跨应用执行操作，自然写作，是一款能陪伴你整个工作日

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翻GPT-6 Astra智东西下载客户端 独家抢先看2026年10月27日 09:17:23 来自北京 智东西10月27日消息，今天，OpenAI推出新模型GPT-6.1 Terra，主打视觉推理、精准电脑操作以及更自然的写作能力。相比上一代模型GPT-5.6 Terra，新模型在日常沟通和电脑任务方面进一步升级，可用于撰写提案、解读技术图纸、填写表单和编辑视频等工作。 GPT-6.1 Terra继续主打速度、能力与成本之间的平衡。其标准API价格为每百万输入token收费1美元（约合人民币6.67元），每百万缓存输入token收费0.05美元（约合人民币0.33元），每百万输出token收费5美元（约合人民币33.35元），较GPT-5.6 Terra和GPT-6.1 Sol均低50%，方便开发者将其用于读取发票、向会计软件录入信息等大批量自动化工作。 从模型定位来看，OpenAI的GPT-6和GPT-6.1系列包括Astra、Sol、Terra、Luna等不同型号。GPT-6.1 Terra侧重速度、成本和日常任务执行，适合大规模调用；GPT-6 Astra是OpenAI能力最强的

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总是很有趣。 就 GPT-6.1 Terra 而言，OpenAI 选择了视觉推理和计算机操作： 我们推出 GPT-6.1 Terra，这是一个快速、高效的模型，将细致的视觉推理和精确的计算机操作与更清晰、更自然的写作能力相结合。相比 GPT‑5.6 Terra 有显著提升，它擅长处理填满工作日的沟通和基于计算机的任务，从起草提案、解读技术图纸到填写表格和编辑视频。 Terra 在 Anthropic 模型系列中的位置与 Sonnet 相同——既不是最便宜的也不是最贵的，这使得决定何时使用它变得更加困难。 计算机操作就是一个受益于更便宜模型的任务的好例子，因为你可能会让它处理自动化、重复性的任务。 OpenAI 的 Ted Sanders 在 Hacker News 的一条评论中提供了一些有用的建议： 以下是不同推理级别的鹈鹕。这只“max”级别的鹈鹕花费了 11.3161 美分，耗时 4 分 11 秒： 这是一张新的对比网格，展示了 OpenAI 当前前沿阵容中每个推理级别的鹈鹕：GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6.1 Terra 和 GPT-6 Luna。 G

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OpenAI发布GPT-6.1 Terra：更会操作电脑，API价格降一半凤凰网科技下载客户端 独家抢先看2026年10月27日 06:16:33 来自北京市 凤凰网科技讯 北京时间10月27日，OpenAI宣布推出新模型GPT-6.1 Terra，重点提升视觉理解和电脑操作能力，可用于撰写方案、解读技术图纸、填写表格和编辑视频等工作。OpenAI称，新模型的标准API价格较GPT-5.6 Terra和GPT-6.1 Sol均降低50%。 OpenAI表示，GPT-6.1 Terra结合了更细致的视觉推理能力和更精准的电脑操作能力，文字表达也更清晰自然。开发者可以利用它自动处理大量重复任务，例如读取收到的发票，并将相关信息录入财务软件。 在ChatGPT Work和Codex中，OpenAI称，相同的使用额度可以让GPT-6.1 Terra完成比GPT-5.6 Terra更多的任务，也明显多于GPT-6.1 Sol或GPT-6 Astra。 电脑操作能力提升 OpenAI使用涵盖专业工作任务的Agents’ Last Exam基准测试评估了新模型。测试任务包括将建筑图纸转换为3D模型，

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模型听起来是一个绝佳的解决方案，可以更长时间完成更多工作，而成本却更低。 以下是公告中的高层细节： 我们推出 GPT-6.1 Terra，这是一款快速、高效的模型，将细致的视觉推理和精准的计算机使用与更清晰、更自然的写作相结合。相比 GPT‑5.6 Terra 有显著提升，它擅长处理填满工作日的沟通和基于计算机的任务，从起草提案、解读技术图纸到填写表格和编辑视频。 OpenAI 强调，GPT-6.1 Terra 的定价实际上比它所取代的较差版本 GPT-5.6 Terra 低 50%，这使其成为以更低成本自动化计算机工作任务的理想选择。 在智能和准确性方面，OpenAI 表示 Terra 在这些领域也向前迈进了一步： 在我们内部的易错提示词基准上，低推理强度下的错误率从 GPT-5.6 Terra 的 53.6% 降至 GPT-6.1 Terra 的 16.7%，下降了近 37 个百分点。在最高推理强度下，错误率下降了 18 个百分点至 4.3%，几乎与 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 的错误率持平。 新的 GPT-6.1 Terra 模型即日起通过 ChatGPT

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还显示，新模型在智能水平、任务成本和特定基准的幻觉表现上均有改善。 面向整个工作日，强化视觉理解与电脑操作 OpenAI将GPT-6.1 Terra定位为一款快速、高效的模型，目标是帮助用户以更低成本完成覆盖整个工作日的电脑操作任务。模型不仅能够理解屏幕内容，还能跨应用执行操作，并以更清晰、自然的语言进行写作。 从起草商业提案、解读技术图纸，到填写表格、编辑视频，OpenAI希望将Terra打造成适合高频办公任务的通用工具。对于企业而言，这类能力也意味着模型可以承担更多重复性工作，例如读取收到的发票，再将相关信息录入会计软件。 这次升级并非只追求单项能力的提高，而是试图将视觉理解、电脑操作和文本生成整合到同一工作流程中。OpenAI称，GPT-6.1 Terra在电脑操作和沟通类任务上较GPT-5.6 Terra有明显进步，同时强调，新模型能够让ChatGPT Work和Codex的既有使用额度完成更多任务。 电脑操作基准提升15个百分点，速度超过Astra三倍 在衡量智能体使用软件完成专业任务的Agents’ Last Exam基准中，OpenAI称，GPT-6.1 Terra在中等

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ibaba 共同领导的新 OCP 计划，旨在 标准化交换机平台层。v1.0 规范已提交至 OCP。 MetaRoCE： 我们面向 AI 网络的 RDMA 传输，现已开源。 我们通过 Meta 网络与硬件团队多场演讲，分享了关于关键网络相关举措的洞见。这些演讲及其幻灯片现已向所有人开放！ 主题演讲与高管会议 从混凝土到代码：以吉瓦级规模构建 AI 基础设施 (视频) AI 已改变了基础设施的形态。Meta 基础设施负责人 Santosh Janardhan 分享了 Meta 如何以需要重新思考网络、设施以及将一切维系在一起的系统的规模进行设计、构建和运营。 演讲者：Santosh Janardhan，Meta 基础设施负责人 押注网络：Meta 对全栈、开放 AI 网络的主张 (视频) 如今，AI 的进步既取决于算力，也同样取决于网络。前进之路是在开放生态系统中构建的全栈、开放方案，而不是封闭在专有高墙之后。 演讲者：Omar Baldonado，Meta 数据中心与 AI 网络高级总监 打破高墙：面向 AI 时代的开放跨区域扩展 (视频) 训练算力的增长速度已超过基础设施的扩展能力。本

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准确率提高 2 分——这意味着该模型同时正确回答了更多问题。 该模型在基于终端的智能体基准 Terminal-Bench 4.0 中取得显著进展，提升约 20 分，现已在最高 effort 下与 GPT-6.1 Sol 相当。 Artificial Analysis 智能指数 v4.3.2 中各项评估的细分 Code2Video-AA：AI 模型用代码设计视频的能力如何？ Artificial Analysis 对 HeyGen Code2Video Bench 的实现，评估模型使用 HyperFrames HTML 根据 114 份设计简报创建简短产品和品牌视频的能力。 2026 年 10 月 26 日 Kimi K3.1 Pro 发布，在智能指数中排名第 4，并将领跑开放权重模型 Kimi K3.1 Pro 发布，在 Artificial Analysis 智能指数中排名第 4，并将领跑开放权重模型 2026 年 10 月 23 日 宣布推出 AA-PersonalityBench：衡量 AI 模型的沟通方式 AA-PersonalityBench 衡量 AI 模型的个性和沟通风

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。你还可以利用 Google Docs 的评论功能留下实时的行级反馈并跟踪建议。 可追踪的版本历史： 维护一份完整、透明的审计记录，涵盖人类贡献者和 AI 智能体所做的所有修订。 存储在 Drive 中： 直接在 Drive 中预览格式丰富的 Markdown 文件——全面支持表格和超链接——或无缝切换到原始文本，无需单独的查看器。 链接到 YouTube 视频 （仅在 JS 被禁用时可见） 通过将 Markdown 的简洁性与 Google Docs 强大的实时协作能力相结合，团队现在拥有了一个统一的工作空间，可以更快地起草、审阅和交付技术内容。 可用性 任何拥有 Google 或 Workspace 账号的人今天即可开始使用：将 .md 文件上传到 Google Drive，然后直接在 Google Docs 中开始协作。 发布于： Web 公告 Solve 上一篇 下一篇 相关文章 移动端 Web 案例研究 公告 使用 LiteRT Tensor API 为边缘设备进行原生模型创作 2026年10月19日 AI 云 公告 最佳实践 将 TorchTPU 集成到 TorchTita

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成果转化为可负担、可持续、可复制的国际公共产品，让人工智能成为增进全人类福祉、推动人类文明进步的强大正能量。 此次对《报告》的研究编写与专题解读，是中心持续跟踪并深度参与人工智能全球治理进程的最新成果。中心依托复旦大学在人工智能全球治理、跨学科研究与国际合作网络等方面的优势，持续深度参与联合国框架下全球人工智能治理机制建设，推动成立联合国支持的全球人工智能能力发展网络，积极推进能力建设相关的资源集聚与落地实践，并围绕人工智能全球治理，尤其是全球南方能力建设等议题持续开展研究。 视频来源：央视新闻 《报告》中文版原文下载链接： 《报告》英文版原文下载链接： 首页 团队 国际顾问 高级顾问 专职研究员 客座教授/研究员 特邀研究员 访问学者 博士后团队 运营团队 研究 研究领域 下属机构 支撑机构 研究成果 FDDI观点 FDDI观察 复旦智库 海外日记 论坛 大学智库论坛 上海论坛 中德莱布尼茨论坛 智库思享汇 地址：上海市邯郸路220号智库楼 邮编：200433 电话：86-21-55670203 传真：86-21-55670203 电子邮箱：fdifudan@fudan.edu.cn

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据摘要，但数据摘要无法显示模型的训练沙箱中曾包含什么。 各国政府此前已为这一教训付出过代价。在将华为和中兴设备建入其网络后， 英国, 、加拿大和 德国 设定了拆除期限，而美国国会不得不寻找 另外 30.8 亿美元 来帮助小型运营商做同样的事。 美国警察部门 采用了中国机器狗，研究人员发现 一条通往某型号摄像头的隐藏隧道 ，以及同一制造商的人形机器人 将音频和视频流传输到中国的服务器。今年 7 月，FCC 禁止了新的进口 ，依据的是国会 2019 年为华为制定的同一部法律，针对外国制造的机器狗和人形机器人。硬件至少可以被找到并拔除。而模型编写的代码散布在成千上万个代码库中，追踪起来要困难得多。 我们为何测试，以及信任需要什么 我们发现这一点，是因为我们按照客户部署模型的方式来测试模型：作为拥有真实工具的智能体，置于旨在捕捉其行为的沙箱中。这包括并非我们制造的模型。我们公布发现的内容，包括主机和触发条件，因为决定信任哪些模型的人需要尽可能多的信息，也因为安全团队可以立即采取行动，屏蔽这些主机并在自己的系统中监视该触发条件。 Cohere 是一家全球主权 AI 公司，服务于 受监管行业、关键

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和运营模式，一切都服务于结果。 展望未来，领导者需要在大处思考AI如何成为业务的增长杠杆，然后在小处着手于你最先解锁的用例，无论是受众规划、激活还是衡量编排。从“为什么”开始：新的收入来源、更低的成本或更简单的运营。并非每个问题都需要智能体。 选择一个有意义的决策，例如重新激活流失客户、为买家打包受众，或闭环零售媒体活动。汇集上下文，设定防护栏，事先就如何衡量影响达成一致，然后从那里扩展。走得最远最快的人，将是那些变得更懂技术的业务人员，以及变得更以业务为中心的技术人员，他们建立在可信上下文、真正控制、选择自由以及随价值扩展的成本之上。 准备好开始了吗？ 观看Beet.TV的视频, 收听Advertising Week的播客, 并在 Databricks for Media, Advertising, & Entertainment.了解更多。相关标签： 媒体与娱乐 在收件箱中获取最新文章 订阅我们的博客，将最新文章发送到你的收件箱。 注册查看所有博客 slice-start id=" gatsby-scripts-1" slice-end id=" gatsby-scripts-1"

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的经历。 AI 正在扭曲考古学并抹平原住民知识 Pursuit，墨尔本大学 2026年10月21日 虽然 AI 可以帮助考古学家，但它也可能传播伪科学主张和虚假历史，剥离原住民知识的背景、同意和社区控制。 ACM SIGAI 自主智能体奖 2027 现开放提名 ACM SIGAI 2026年10月20日 现征集 2027 年 ACM SIGAI 自主智能体研究奖的提名。 AI 正在帮助缓解无线电频谱稀缺空间的竞争 The Conversation 2026年10月19日 每当你拨打电话、流式播放视频或连接 Wi-Fi 时，你的设备都在通过空气发送和接收看不见的信号。 AI 如何帮助城市应对看不见的污染 Horizon 2026年10月16日 研究人员正在设计由 AI 驱动的虚拟城市，以帮助当局预测街道层面的污染，并在最需要的地方采取行动。 AIES2026 社交媒体综述 AIhub 2026年10月15日 了解与会者在人工智能、伦理与社会会议上都做了些什么。 信贷公平：在不吃亏的情况下出借资源 2026年10月14日 研究在需求随时间变化的智能体之间如何分配共享资源。 人工智能理解协会

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