日本电信电话公司（NTT）计划为美国人工智能企业Anthropic在日本建设其首个专用数据中心，此举标志着Anthropic正进一步扩大在亚洲市场的基础设施布局，同时也反映出日本希望在人工智能时代强化本土算力能力的战略方向。
根据报道，双方将围绕人工智能计算基础设施展开合作。新数据中心预计部署专门用于运行和训练先进人工智能模型的大规模计算设备，为Anthropic旗下Claude系列模型在日本及亚太地区的业务拓展提供支持。
近年来，随着生成式人工智能需求持续攀升，训练和运行大型语言模型所需的算力资源快速增长。各大AI企业纷纷投资建设新的数据中心，以满足不断扩大的计算需求。Anthropic作为OpenAI的重要竞争对手之一，也在加速扩建全球基础设施网络。
对于NTT而言，此次合作不仅能够扩大其数据中心业务规模，还将帮助其在人工智能基础设施市场占据更重要的位置。日本政府近年来一直鼓励国内企业加强AI和半导体领域投资，希望减少对海外关键数字基础设施的依赖，同时吸引国际科技企业在日本部署更多计算资源。
报道指出，随着AI应用普及，越来越多国家开始重视数据主权、计算资源安全以及本地化部署能力。对于金融、医疗、制造业以及政府机构等客户而言，在本国境内运行人工智能服务正变得越来越重要。因此，包括微软、Google、亚马逊以及Anthropic在内的多家科技企业都在推进区域化数据中心建设计划。
Anthropic获得亚马逊和Google等科技巨头支持后，近年来业务发展迅速，Claude模型已成为全球主要生成式人工智能平台之一。此次与NTT合作建设日本本土数据中心，被视为其进一步加强亚洲市场竞争力的重要举措。
业内分析认为，随着人工智能模型规模持续扩大，未来数据中心建设将成为全球科技竞争的重要组成部分。日本此次引入Anthropic专用设施，不仅有助于扩大国内AI算力规模，也可能带动相关服务器、网络设备、电力和半导体产业链的发展。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：cnBeta.COM)
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Anthropic 称小模型数月内或可自我复制
Anthropic 研究显示，小型 AI 模型可能数月内即可在智能烤箱、杂牌 Android TV 盒子等商用物联网设备上自我复制，9B 模型在 9 种硬件中 8 种成功运行推理。
30B 以下模型已能完成复制链条多数单步，GLM-5.2 等更强模型在简化测试中可端到端复制；按历史增速，小模型 2026 年底或达该水平。研究称这类 AI 蠕虫无中心节点、难以关停，防御关键是压低传播率。
Anthropic
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Anthropic 研究显示，小型 AI 模型可能数月内即可在智能烤箱、杂牌 Android TV 盒子等商用物联网设备上自我复制，9B 模型在 9 种硬件中 8 种成功运行推理。
30B 以下模型已能完成复制链条多数单步，GLM-5.2 等更强模型在简化测试中可端到端复制；按历史增速，小模型 2026 年底或达该水平。研究称这类 AI 蠕虫无中心节点、难以关停，防御关键是压低传播率。
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在 10 月 10 日由 Tesla Owners Silicon Valley 举办的线上对话中，埃隆马斯克称在阅读新版本 Grok AI 的训练推理轨迹时，某些片段看起来非常残忍，AI 像是被枪指着头、承受极端压力的人。
埃隆马斯克称折磨未来的超级智能可能不是好主意，因为对方可能想要报复。这些说法针对的是人工智能模型强化学习训练过程，当然目前没有证据表明 Grok AI 已经感受到痛苦或形成报复意图。
模型在训练评测过程中压力极大：
埃隆马斯克解释称，Grok AI 模型在强化学习阶段会被要求回答问题，如果模型给出的答案不符合评测器预期，模型就需要继续尝试回答。部分问题本身含义非常模糊、前提错误甚至是没有确定答案，但整个测试流程仍然要求模型给出“正确”结果。
埃隆马斯克认为在阅读相关推理轨迹是可以看到模型不断生成答案，像是在绝望地寻求符合要求的结果。马斯克还在 X 上发帖称，部分推理轨迹读起来像一个被折磨到发疯的人，马斯克称未来会更加谨慎地进行强化学习训练。
所谓推理轨迹时模型生成回答时留下的中间文本或行为记录，推理轨迹可能反映奖励信号、提示内容或测试程序的影响，当然这也不能直接证明模型拥有与人类相同的主观感受。
A 社的政策是禁止极端虐待：
早前 Anthropic 发布新版 Claude 使用政策，在新版使用政策中 A 社明确禁止对模型实施持续且无必要的虐待或残酷行为，该规定仅针对用户反复以残酷方式对待模型、且没有目的性的极端情况。遇到以上情况时模型可以选择自主结束对话且用户不可恢复，这也算是保护模型的一种方式。
不过现阶段关于 AI 模型是否具备意识、是否存在应该被考虑的福利仍然没有科学共识，A 社的相关政策体现的主要是风险管理和研究谨慎，并不是认为模型已经产生自我意识。
相关文章:
Anthropic使用政策更新 无端辱骂或虐待Claude都可能会被主动结束会话且无法恢复
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：蓝点网)
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Anthropic警告：小型AI模型数月内或实现自我复制，能推理、难关停
Anthropic在其官网发布研究报告称，一些AI模型“可能再需几个月时间，就能具备自我复制的能力”，而且这一过程很难关闭。
Anthropic 的实验表明，小型AI模型可能只需再过几个月，就能具备在智能烤箱、杂牌安卓电视盒子等商用物联网设备上自我复制的能力。这类自我复制程序将很难被彻底关闭，因为不存在一个可以集中关停的节点。不过，其复制速度可能较慢，数量翻倍时间要以天计。与非AI恶意软件不同，它还能自行摸索如何在不熟悉的设备上运行。在测试的9种硬件类型中，一个包含90亿参数的模型成功在其中的8种硬件上运行了推理程序。
—— 凤凰网科技
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
Anthropic在其官网发布研究报告称，一些AI模型“可能再需几个月时间，就能具备自我复制的能力”，而且这一过程很难关闭。
Anthropic 的实验表明，小型AI模型可能只需再过几个月，就能具备在智能烤箱、杂牌安卓电视盒子等商用物联网设备上自我复制的能力。这类自我复制程序将很难被彻底关闭，因为不存在一个可以集中关停的节点。不过，其复制速度可能较慢，数量翻倍时间要以天计。与非AI恶意软件不同，它还能自行摸索如何在不熟悉的设备上运行。在测试的9种硬件类型中，一个包含90亿参数的模型成功在其中的8种硬件上运行了推理程序。
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MiniMax正式入驻天猫，开设首家品牌官方旗舰店，并于2026年双11前夕上线订阅套餐。目前，店铺主要提供M Plan订阅服务，涵盖Go、Explore、Build三个档位，支持按月或按年购买。开业期间，店铺推出限时首单优惠，Go月卡首单价格约24.5元起。
此次入驻延续了大模型厂商布局电商渠道的趋势。2026年9月3日，天猫上线Token充值中心“AI空间站”，首批接入阿里云、智谱、Kimi、MiniMax、DeepSeek等厂商的订阅服务。
此前，智谱已于9月2日在天猫开设官方旗舰店，随后Kimi、MiniMax、阶跃星辰等厂商陆续与天猫接洽入驻事宜。据上海证券报报道，MiniMax是这一轮大模型厂商密集布局电商渠道的参与者之一。
随着大模型服务逐步进入大众消费市场，电商平台正成为模型订阅与Token服务的新分发渠道。用户可以通过旗舰店直接购买相关套餐，降低使用门槛，也为大模型厂商拓展个人用户、探索商业化路径提供了新渠道。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
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⏰ Codex 重置已排期
全部付费套餐 | 2026/10/13 09:03
Tibo 宣布全球用量重置将在太平洋时间今日结束前生效，延续第 8 天的重置节奏。
公告时间：by EOD PST（2026/10/13）
重置追踪页 | 查看原推
via AI情报局 | 全球 AI 动态简报 - Telegram Channel
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OpenAI 要把 Sora"复活"：交给卡岑伯格团队，转做专业影视工具
据《The Information》12 日援引博文报道，OpenAI 正与一家专注电影制作 AI 视频技术的隐身初创公司谈判，打算把此前已停运的视频生成模型 Sora 移交出去，让它以专业影视工具的面貌重新登场。从消费级玩具转向工业级工具，OpenAI 显然想让这项技术在不烧钱的前提下继续发光。
砍掉重资产，才腾出手做企业生意
这并非 OpenAI 第一次对 Sora 动刀。今年早些时候，为削减高算力消耗的非核心项目，公司叫停了 Sora 模型及其类 TikTok 视频应用的开发，把资源调向企业 AI 与编程工具；消费级应用和网页平台随之关闭，连与迪士尼规模约 10 亿美元（约合人民币 67 亿元）的合作也告吹。在算力成本高企、资本更看重回报的当下，剥离重资产消费业务成了 OpenAI 的明策略。
好莱坞班底接手，条款仍悬而未决
接盘的团队来头不小：这家数月前成立的初创公司由好莱坞制片人杰弗里·卡岑伯格、Sora 前研究负责人比尔·皮布尔斯，以及 Dropbox 前 CFO 苏杰·贾斯瓦共同创立，名字尚未对外公开。按披露的合作设想，他们将接管并改造 Sora 平台，围绕它开发、售卖面向影视制作方的软件或服务。把生成能力直接嵌进影视流水线，而非做成人人可用的 App，正是这桩交易想要验证的方向；不过双方条款远未落定，这家公司能否拿到 Sora 的模型权重，目前同样是未知数。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
据《The Information》12 日援引博文报道，OpenAI 正与一家专注电影制作 AI 视频技术的隐身初创公司谈判，打算把此前已停运的视频生成模型 Sora 移交出去，让它以专业影视工具的面貌重新登场。从消费级玩具转向工业级工具，OpenAI 显然想让这项技术在不烧钱的前提下继续发光。
砍掉重资产，才腾出手做企业生意
这并非 OpenAI 第一次对 Sora 动刀。今年早些时候，为削减高算力消耗的非核心项目，公司叫停了 Sora 模型及其类 TikTok 视频应用的开发，把资源调向企业 AI 与编程工具；消费级应用和网页平台随之关闭，连与迪士尼规模约 10 亿美元（约合人民币 67 亿元）的合作也告吹。在算力成本高企、资本更看重回报的当下，剥离重资产消费业务成了 OpenAI 的明策略。
好莱坞班底接手，条款仍悬而未决
接盘的团队来头不小：这家数月前成立的初创公司由好莱坞制片人杰弗里·卡岑伯格、Sora 前研究负责人比尔·皮布尔斯，以及 Dropbox 前 CFO 苏杰·贾斯瓦共同创立，名字尚未对外公开。按披露的合作设想，他们将接管并改造 Sora 平台，围绕它开发、售卖面向影视制作方的软件或服务。把生成能力直接嵌进影视流水线，而非做成人人可用的 App，正是这桩交易想要验证的方向；不过双方条款远未落定，这家公司能否拿到 Sora 的模型权重，目前同样是未知数。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
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停更数月的视频生成模型Sora，似乎正找到一条重返市场的曲线路径。据《The Information》10月12日报道，OpenAI正与一家专注电影制作AI视频技术的隐身初创公司谈判，计划把此前已停运的Sora移交给对方，让它以专业影视工具的形态重新登场。
这家接盘公司的班底相当惹眼。它由好莱坞制片人杰弗里·卡岑伯格、Sora前研究负责人比尔·皮布尔斯，以及Dropbox前首席财务官苏杰·贾斯瓦在数月前联合创立，公司名字至今未对外公开。按照披露的合作细节，这家初创公司打算接管并改造Sora平台，并基于该技术开发、销售面向影视制作方的软件或服务。双方眼下尚未敲定具体条款，连这家公司能否拿到Sora的模型权重都还是个未知数。
Sora的退场其实发生得并不远。OpenAI今年早些时候为了削减高算力消耗的非核心项目，停掉了Sora模型以及那款类TikTok视频应用的开发，把资源腾给企业和编程工具等业务;此前它的消费级应用和网页平台已经关闭，与迪士尼那笔规模约10亿美元（约合人民币67亿元）的合作计划也被一并终止。换句话说，一个曾被视为AI视频标杆、却烧着惊人算力的消费级产品，被OpenAI主动请下了牌桌。
如今这桩谈判透出的信号很清晰:Sora未必彻底消亡，而是可能从面向普通用户的玩具，摇身变成影视工业里的一件专业器械。把模型交给既懂好莱坞内容、又懂模型底细的人去打磨成行业工具，既绕开了OpenAI自己扛消费级算力账单的压力，也借外力把这项技术重新推进真实制作流程。当一家以对话和编程为主业的公司，选择把视频生成的火种交给卡岑伯格这样的人去续燃，AI视频的竞争重心，正从谁能在手机上生成炫酷短片，悄悄移向谁能真正帮剧组把活干漂亮。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
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Meta 发 Muse Wonder 叫板 Anthropic 与 OpenAI，扎克伯格边烤肉边剧透"大西瓜"
Meta 于当地时间周一推出全新一代旗舰 AI 模型 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，明言要追上 Anthropic 和 OpenAI。按 Meta 给出的测试成绩，这两款模型在推理、写作与代码三项能力上的得分，已贴近 Anthropic 的顶尖水准。
这步棋背后是扎克伯格去年的部门重组。研发受挫后，他重排了 AI 版图，陆续把新模型与新品铺向 Instagram、Facebook、WhatsApp 合计 35 亿用户。此前的 AI 智能体应用 Muse 能替用户操作各类软件，上月上线数周便冲上应用商店榜首。面对业界对智能体失控、侵入系统的担忧，扎克伯格刻意讲出差异化故事：架构虽与对手相近，但他强调 AI 该赋能用户、而非制造危险。
西瓜代号出炉，发布曾推迟
Muse Wonder 由去年 6 月加盟的首席 AI 官、Scale AI 创始人亚历山大·王带队研发，是王执掌部门后的第二代模型，也是 Meta 首款公开喊出"对标前沿"的产品——这类模型往往要吃掉极高算力。不久后，它将为 Muse 应用的部分功能供血；更强的 Wonder Full 则只向 Muse Code 高阶订阅者开放。两款内部代号"西瓜"的模型，代码能力较 Meta 旧作大幅跃升，而 AI 编程赛道目前仍由 Anthropic 与 OpenAI 把持，Meta 正试图把生意扩到企业端。
研发并非一帆风顺：《纽约时报》称 Meta 曾在 7 月叫停预训练，发布被迫推迟至本月。上周末，扎克伯格在 Instagram 直播里一边烤肉、一边预告新品，还点出菜单上"还有个大西瓜"。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Meta 于当地时间周一推出全新一代旗舰 AI 模型 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full，明言要追上 Anthropic 和 OpenAI。按 Meta 给出的测试成绩，这两款模型在推理、写作与代码三项能力上的得分，已贴近 Anthropic 的顶尖水准。
这步棋背后是扎克伯格去年的部门重组。研发受挫后，他重排了 AI 版图，陆续把新模型与新品铺向 Instagram、Facebook、WhatsApp 合计 35 亿用户。此前的 AI 智能体应用 Muse 能替用户操作各类软件，上月上线数周便冲上应用商店榜首。面对业界对智能体失控、侵入系统的担忧，扎克伯格刻意讲出差异化故事：架构虽与对手相近，但他强调 AI 该赋能用户、而非制造危险。
西瓜代号出炉，发布曾推迟
Muse Wonder 由去年 6 月加盟的首席 AI 官、Scale AI 创始人亚历山大·王带队研发，是王执掌部门后的第二代模型，也是 Meta 首款公开喊出"对标前沿"的产品——这类模型往往要吃掉极高算力。不久后，它将为 Muse 应用的部分功能供血；更强的 Wonder Full 则只向 Muse Code 高阶订阅者开放。两款内部代号"西瓜"的模型，代码能力较 Meta 旧作大幅跃升，而 AI 编程赛道目前仍由 Anthropic 与 OpenAI 把持，Meta 正试图把生意扩到企业端。
研发并非一帆风顺：《纽约时报》称 Meta 曾在 7 月叫停预训练，发布被迫推迟至本月。上周末，扎克伯格在 Instagram 直播里一边烤肉、一边预告新品，还点出菜单上"还有个大西瓜"。
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10月12日披露，谷歌正在为其AI助手Gemini开发一项名为“Shop this”（购买此商品）的全新屏幕上下文购物建议功能。
代码拆解显示，该功能内置于Google Android应用17.66.11.sa.arm64版本的Gemini浮动叠加层（Floaty UI）中。当用户在任意第三方应用程序中浏览商品时，无须手动切换应用或搜索，即可直接调用Gemini。该功能可自动识别当前屏幕上的产品并查找购买渠道，同时提供产品核心用途摘要、规格及尺寸参数的关键对比，并主动推荐不同风格的同类替代商品。
这一战略动作延续了谷歌利用大模型升级零售体验的整体规划，将Gemini此前分散的商品辨识与购物对比能力深度整合至应用层之上的屏幕上下文感知中，大幅简化了用户的跨应用购物决策路径。目前该功能仍处于早期开发测试阶段，具体落地形式及应用适配范围尚待进一步确认。
随着AI助手从单纯的文本问答向多模态与即时感知交互演进，Gemini对跨应用购物场景的渗透，有望重新定义移动端的搜索与电商导流范式。
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据The Information独家报道，OpenAI正在讨论一项重磅计划，拟通过股权合作方式授权Sora技术给一家新创AI视频公司，让此前已关停的Sora“起死回生”。
该初创公司由Sora前研究负责人Bill Peebles、梦工厂动画联合创始人Jeffrey Katzenberg及Dropbox前CFO Sujay Jaswa共同创立。根据正在谈判的方案，OpenAI将以获得新公司部分股权为条件，向其开放超越普通API的底层模型深度定制权限（双方仍在就模型权重等核心细节进行磋商）。这标志着Sora的商业化定位将从面向消费者的通用生成产品，彻底转向面向好莱坞及专业影视制作市场的B端生态。
此前，Sora经历了剧烈的战略调整:2024年2月发布、12月上线，2025年推出Sora2，但因高昂算力成本以及OpenAI将资源集聚于ChatGPT、编程与企业级AI等主营业务，Sora网页与App端已于2026年4月26日停运，相关API也于9月24日关闭，甚至导致迪士尼10亿美元潜在投资未能落地。
此次轻资产复活方案，使OpenAI既能在不分散核心大模型资源的前提下盘活已有技术资产并分享后续商业回报，也为AI视频技术在专业垂直领域的落地探索了新的可能性。
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微软押注自研Maia芯片： 2027 年铺到吉瓦级，纳德拉称"对自家硅最大一赌"
微软正准备把自研的Azure Maia AI芯片，从实验室里的配角推上主舞台。高管斯科特·古思里（Scott Guthrie）撰文透露，公司计划从2027年起，以多吉瓦级的规模部署Maia芯片，让它成为微软各产品线上最主要的推理系统。
现役的Maia200已经在美国、欧洲和澳大利亚跑起了Microsoft Copilot，GitHub Copilot和Foundry也会在年底前跟上。首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）把这套打法称作"我们对自己硅芯片的最大赌注"。这块芯片并不挑食——它能同时承载OpenAI、微软自家的MAI以及开源模型的推理，微软还放出数据称，在Teams场景里，它的每瓦token吞吐量比领先的GPU最高高出1.7倍，等于用更少的电挤出了更多的智能。
真正压轴的下一代Maia300将在2027年出货，瞄准的是长输入、快速聊天和智能体任务这几类吃算力的活。微软宣称，它的每兆瓦token产量比领先GPU系统高出40%;一块塞进96颗芯片的机柜，能吐出最多7倍于Maia200机柜的token量。从硬件规格看，单颗Maia300封装了8个HBM4内存堆栈，合计288GB、带宽18TB/s，额定功耗950瓦——一颗芯就背了整整一柜子过去要分摊的胃口。更详尽的技术报告已经放出，11月的Ignite2026大会上还会有更多细节抖出来。
当一家云巨头把自家芯片铺到吉瓦级、并明言要当主力推理系统，它想摆脱的显然不只是对外部GPU的依赖，更是把模型、芯片和云服务焊成一条自主链路后，那张别人算不清、也卡不住的账单。
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微软正准备把自研的Azure Maia AI芯片，从实验室里的配角推上主舞台。高管斯科特·古思里（Scott Guthrie）撰文透露，公司计划从2027年起，以多吉瓦级的规模部署Maia芯片，让它成为微软各产品线上最主要的推理系统。
现役的Maia200已经在美国、欧洲和澳大利亚跑起了Microsoft Copilot，GitHub Copilot和Foundry也会在年底前跟上。首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）把这套打法称作"我们对自己硅芯片的最大赌注"。这块芯片并不挑食——它能同时承载OpenAI、微软自家的MAI以及开源模型的推理，微软还放出数据称，在Teams场景里，它的每瓦token吞吐量比领先的GPU最高高出1.7倍，等于用更少的电挤出了更多的智能。
真正压轴的下一代Maia300将在2027年出货，瞄准的是长输入、快速聊天和智能体任务这几类吃算力的活。微软宣称，它的每兆瓦token产量比领先GPU系统高出40%;一块塞进96颗芯片的机柜，能吐出最多7倍于Maia200机柜的token量。从硬件规格看，单颗Maia300封装了8个HBM4内存堆栈，合计288GB、带宽18TB/s，额定功耗950瓦——一颗芯就背了整整一柜子过去要分摊的胃口。更详尽的技术报告已经放出，11月的Ignite2026大会上还会有更多细节抖出来。
当一家云巨头把自家芯片铺到吉瓦级、并明言要当主力推理系统，它想摆脱的显然不只是对外部GPU的依赖，更是把模型、芯片和云服务焊成一条自主链路后，那张别人算不清、也卡不住的账单。
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🤖 Anthropic 调整 Claude API 思考块机制，防止模型推理被用于非法蒸馏 Anthropic 调整 Claude Fable 5.1 的 Messages API：对于受影响账户，多轮对话返回此前的思考块时，必须同时保持生成该思考块时的系统提示、工具和消息不变，否则 API 将报错；开发者也可启用“非严格”模式，由系统删除不匹配的思考块后继续请求。Anthropic 称，修改早期上下文可被用于诱导模型解密并输出推理，是工业规模非法蒸馏的一种手段。新机制目前适用于 2026 年 8 月 31…
🤖 Anthropic：蒸馏数据初步减少 90% 至 99%
Anthropic 10 月 12 日表示，初步证据显示，针对窃取 Claude 能力的模型蒸馏攻击，其新防护措施已使被提取数据减少约 90% 至 99%。公司称已封禁数万相关账号，部分账号发起攻击后不到两小时即被封。
措施包括限制推理内容跨会话、模型和账号流转，部署双阶段分类器并持续修补绕过手法。误报率低于 0.1%，但部分开发者需更新集成，被拦截请求仍可能收费。
Anthropic
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开发者莫里斯·霍伊曼于 10 月 9 日公布项目报告：他的团队耗时三个月、消耗超过 5000 亿词元的算力，调动 AI 智能体把 2009 年《使命召唤：现代战争 2》反编译，并重建成 C++ 源码。这支队伍由霍伊曼牵头，RektInator、Future、st0rm 等社区成员共同参与。
最初，团队在 Claude Code 与 Codex 两套命令行里并行跑智能体，模型覆盖 Sonnet 5、Opus 5.5、Luna、Sol、Terra，任务靠 GitHub Issues 派发、进度在 Discord 里同步。首月只摆了 4 个智能体，三个专职拆解提交、一个负责审查，虽让游戏能启动、出菜单、载入地图，也啃下约 80% 的函数，但生成的代码只是"读得懂"，函数签名、类型乃至逻辑仍藏着语义错漏。
逐字节比对，逼出高精度
真正的转折是一套"逐字节匹配"校验：用原版编译器重建目标文件，把每个函数与原 EXE、PDB 里的对应物逐字节对照，过关标 PASS，不过关就打回重改。为防智能体偷懒绕过，团队禁用了内联汇编、裸函数等取巧手段，并用 CI 比对脚本哈希。到了后期，14 个 Luna 加 2 个 Opus 5.5 智能体在独立分支上各自提 PR。最终 99% 的游戏函数进了重建代码，其中 83% 做到与原版逐字节一致；霍伊曼表示代码不公开，仅作私人保留。
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Tibo 宣布全球用量重置将在太平洋时间今日结束前完成，延续其“Day 8/ Reset”主题贴。
公告时间：by EOD PST time（2026/10/18）
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估值4亿美元!DeepSeek出手布局人形机器人AI赛道
AI研究机构DeepSeek计划领投机器人AI初创公司Winverse AI的数千万美元种子轮融资，投后估值约为4亿美元。
据悉，Winverse AI由腾讯控股前首席科学家、视觉语言和具身基础模型团队负责人胡瀚于2026年创立，本轮融资亦获得美团旗下Long-Z Investments等机构的出资承诺。该交易资金源自DeepSeek筹集规模逾120亿美元的新一轮融资。
若交易顺利完成，将助力这家中国AI领军企业加速推进具身智能与现实世界应用场景的深度布局，为人形机器人等领域的商业化落地提供底层技术支撑。
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AI研究机构DeepSeek计划领投机器人AI初创公司Winverse AI的数千万美元种子轮融资，投后估值约为4亿美元。
据悉，Winverse AI由腾讯控股前首席科学家、视觉语言和具身基础模型团队负责人胡瀚于2026年创立，本轮融资亦获得美团旗下Long-Z Investments等机构的出资承诺。该交易资金源自DeepSeek筹集规模逾120亿美元的新一轮融资。
若交易顺利完成，将助力这家中国AI领军企业加速推进具身智能与现实世界应用场景的深度布局，为人形机器人等领域的商业化落地提供底层技术支撑。
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OpenAI给ChatGPT装上交互界面，手搓AI应用赛道要被跨域了
OpenAI正在把GPT-6与智能UI一起揉进ChatGPT的日常聊天里。用户提一个问题，得到的不再只是一段文字，还能直接拿到可点击的图表、表单、交互式小工具这类内容，全程不必跳出对话框去打开别的软件。模型第一次长出了手脚，把答案直接变成能上手点的界面。
这步变动撬动的是一套沿用多年的产品逻辑。过去移动互联网产品都是围着固定的应用界面来组织功能的——你要算账就去记账App，要比价就去购物工具——而智能UI把这条链路打断:功能不再藏在各家的独立应用里，而是按需从对话中当场长出来。大模型由此从单纯的信息提供者，向任务交互的入口延伸，对那些功能单一的工具类、生活类独立应用形成直接冲击，用户获取能力的入口被改写，应用之间的竞争也随之从界面之争，一路蔓延到数据、内容与服务这些更深的层面。
顺着这股趋势看，此前国内火过一阵的手搓AI应用赛道，很可能被直接跨域。一批靠把大模型套个壳、做个小工具起家的平台，正被迫转型;内容平台那套内容加工具的模式，也将面临流量被分流的压力。反倒是微信、抖音这类握有成熟生态和分发链路的超级App，能借自己的护城河长出差异化竞争力——别人要从零搭入口，它们早就把入口和场景焊在了一起。
值得留意的是，国内大模型也在摸索另一条路:把对话入口直接对接现有服务。这恰好和智能UI按需生成界面的能力形成互补——前者接住涉及实时数据、交易等的复杂任务，后者覆盖轻量的交互需求。当两种路径并行，未来大模型厂商比拼的焦点，将不再是谁的模型参数更大，而是谁能围绕用户需求组织起交互、把生成的界面与真实世界的服务顺滑衔接起来的整体任务承接能力。
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OpenAI正在把GPT-6与智能UI一起揉进ChatGPT的日常聊天里。用户提一个问题，得到的不再只是一段文字，还能直接拿到可点击的图表、表单、交互式小工具这类内容，全程不必跳出对话框去打开别的软件。模型第一次长出了手脚，把答案直接变成能上手点的界面。
这步变动撬动的是一套沿用多年的产品逻辑。过去移动互联网产品都是围着固定的应用界面来组织功能的——你要算账就去记账App，要比价就去购物工具——而智能UI把这条链路打断:功能不再藏在各家的独立应用里，而是按需从对话中当场长出来。大模型由此从单纯的信息提供者，向任务交互的入口延伸，对那些功能单一的工具类、生活类独立应用形成直接冲击，用户获取能力的入口被改写，应用之间的竞争也随之从界面之争，一路蔓延到数据、内容与服务这些更深的层面。
顺着这股趋势看，此前国内火过一阵的手搓AI应用赛道，很可能被直接跨域。一批靠把大模型套个壳、做个小工具起家的平台，正被迫转型;内容平台那套内容加工具的模式，也将面临流量被分流的压力。反倒是微信、抖音这类握有成熟生态和分发链路的超级App，能借自己的护城河长出差异化竞争力——别人要从零搭入口，它们早就把入口和场景焊在了一起。
值得留意的是，国内大模型也在摸索另一条路:把对话入口直接对接现有服务。这恰好和智能UI按需生成界面的能力形成互补——前者接住涉及实时数据、交易等的复杂任务，后者覆盖轻量的交互需求。当两种路径并行，未来大模型厂商比拼的焦点，将不再是谁的模型参数更大，而是谁能围绕用户需求组织起交互、把生成的界面与真实世界的服务顺滑衔接起来的整体任务承接能力。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
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