OpenAI 称遭遇有组织蒸馏活动,矛头指向月之暗面
OpenAI 在官网发文称近期遭遇一场有组织的对抗式蒸馏活动,活动始于 7 月第一周,7 月 24 日和 25 日流量大幅增加,超过 4000 名用户发起 1.6 万次请求,调查后发现超 1.5 万名用户存在类似提示词活动,到 7 月 28 日已被完全阻止。
OpenAI 在官网发文称近期遭遇一场有组织的对抗式蒸馏活动,活动始于 7 月第一周,7 月 24 日和 25 日流量大幅增加,超过 4000 名用户发起 1.6 万次请求,调查后发现超 1.5 万名用户存在类似提示词活动,到 7 月 28 日已被完全阻止。
澜起科技宣布 DDR5 时钟驱动器 Plus(CK01P)量产,符合 JEDEC DDR5CKD01 规范,支持最高 9200 MT/s 数据速率,面向 DDR5 CUDIMM、CSODIMM、CQDIMM 和 CAMM 等下一代客户端内存模组。
Tom's Hardware 梳理了 AI 在芯片设计中的实际应用层次,从早期 EDA 工具用机器学习和强化学习优化布局布线,到生成式 AI 编写 RTL 代码、智能体系统操作 EDA 工具并迭代设计。
Chainalysis 报告称,区块链辅助网络攻击自去年以来增长超过五倍,主要由朝鲜、伊朗国家行为体和俄语犯罪团伙推动,攻击者将恶意载荷或 C2 配置指针存入公开区块链,形成名为 Blockchain Dead Drops(BDD)的持久化基础设施。
OpenAI 硬件负责人 Richard Ho 在采访中介绍,其 Jalapeño ASIC 借助内部 AI 模型与 Codex 完成设计,从 RTL 到流片仅用九个月,从概念到亮相不到两年。
开发者 stmonty 用单张 RTX 3080 Ti 从零训练约 1250 万参数的世界模型,让 AI 在《宝可梦 红》中自主选择初始宝可梦。该模型基于 LeCun 参与的 LeWorldModel 研究,用 42,382 张灰度帧训练,同一存档 100 次运行中 52 次成功拿到初始宝可梦,随机按键为 0 次。代码已以 lePokeRed 在 GitHub 开源,推荐使用 CUDA GPU。
AI 研究机构 Epoch AI 发布报告称,AI 使用成本每季度下降近 50%、每年便宜 13 倍,降速超过锂电池、DNA 测序和 20 世纪算力。
Anthropic 于 9 月 23 日宣布,约 950 个 Claude 智能体在 21.5 小时内从基因组数据库中筛出具有类 Crispr 特征的逆转录酶系统,并将其命名为 ART,该系统存在于感染细菌的巨型噬菌体中。
日本计算机娱乐供应商协会(CESA)发布的初步调研摘要显示,85.8% 的日本游戏开发者已在日常工作中使用生成式 AI,高于去年的 51%。已使用者中 63% 每天使用,22.8% 偶尔使用,8.6% 提到所在企业已出台使用指引,本次共回收 1349 份开发者个人答卷。
芯片设计瓶颈已从逻辑综合与布局布线转移到功能验证,验证如今占芯片开发工作量的 60–70%。定制 ASIC 的工程投入估计超过 1000 个工程月,且从设计到流片至少需要两年。LLM 被视为缓解这一人力密集环节的关键技术。
NVIDIA 对 Nemotron 模型进行微调,以提升沙特阿拉伯语方言的自动语音识别能力,并给出可迁移到其他语言的路径。该方法针对预训练数据中代表性不足的地区方言和本地录音条件,指出在多语言基准上表现良好的模型在实际部署中仍可能不达标。
阿里云在云栖大会上沿模型生产、智能落地、系统自进化三条效率线,一次性升级从数据入湖、训练集生产、模型训练、推理服务到系统自优化的整条链路,并强调「芯云模一体」的协同设计。
Reddit 宣布进一步限制 Old Reddit 访问,未来几个月内用户需登录且在过去六个月内使用过 Old Reddit 才能继续浏览该经典界面,同时将于 11 月 13 日停止支持 RSS 订阅。
据 Bloomberg 报道,亚马逊配送司机佩戴的智能眼镜在使用中会几乎持续拍照,单次班次可能产生数千次拍摄,照片将上传至亚马逊的 AI Wellspring 平台。
微软研究院实习生构建的机器学习流水线可提前 30-60 分钟给出美国本土 66,935 座变电站的位置级空间天气风险估计,评估期内检出近 80% 的重大空间天气事件。
Google DeepMind 发布 SynthID Bio,将水印技术引入合成生物学,把不可感知的签名直接嵌入生物代码,使水印不仅能在数字模型上验证,也能在合成出的实体蛋白质上验证,同时保持其生物功能。
推荐理由:Google DeepMind 把 SynthID 水印扩展到合成生物学,读者可了解 AI 生成蛋白质如何被标记与验证。
西门子 EDA 技术与战略顾问 Dr. Jim Shiely 提出 Manufacturing Intelligence,主张将物理理解与制造观测系统性转化为可信的制造干预,而非停留在生成更多仿真与量测数据。
Anthropic Frontier Red Team 在内部 Binary Exploitation 基准的 100 个随机任务上评测多个模型,GLM-5.3 在 4% 的试验中实现完整控制流劫持,Claude Mythos Preview 为 6%。报告称更早的 Claude Opus 4.6 和 GLM-5.2 在这些任务中均未成功,认为一个有意义的能力门槛已被跨过。
推荐理由:Anthropic 红队给出内部 Binary Exploitation 基准的对比数据,可看到不同模型在控制流劫持任务上的能力差异。
Google Research 提出 Diffusion Controller 框架,把扩散模型的去噪过程重构为连续控制问题,通过轻量附加网络在不改动基座模型权重的前提下引导生成。在 Stable Diffusion v1.4 上以 HPS-v2 评测,其完全解锁版本对基线模型取得 90% 胜率,并支持黑盒、灰盒模型的微调。
NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular,给定带标签的表格行,无需训练、调参和特征工程,单次前向即可预测新行的分类或回归结果。模型提供 28M 至 215M 三种参数规模,仅用人工合成表格预训练,采用 OpenMDW-1.1 许可可商用,在 TabArena、BeyondArena、TALENT 和 ScoringBench 四个基准上排名第一。
推荐理由:表格基础模型首次做到免训练免调参单次前向预测,读者可了解其架构设计与基准表现。
微软研究院发布 Quine,一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统,由跨序列、结构、功能、细胞状态和成像等多模态数据训练的生物世界模型,以及连接模型、科学工具、文献与科研人员的交互式 harness 组成。
推荐理由:微软研究院公开 Quine 的多模态生物世界模型与实验闭环设计,并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
IEEE Spectrum 报道称,器官芯片、类器官和计算模拟等动物实验替代方法(NAMs)技术已趋成熟,但验证和推广仍面临障碍。2022 年《FDA 现代化法案 2.0》明确允许临床前研究使用 NAMs,2025 年 FDA 又承诺让动物实验成为例外,2026 年 9 月进一步提出用“非临床测试”取代法规中的“动物测试”表述。
拼多多今年 5 月底进入雄安,三个多月后雄安团队已超 5000 人,并提前完成年度专项招聘计划。雄安公司定位为「传统产业数据处理服务中心」和「传统制造高质量发展综合服务中心」,已承担算法标注、模型标注及商家商品准入、内容审核、广告治理等平台治理工作,6 月以来推出 106 项专项治理举措。其「试衣镜」项目已进入用户测试阶段,通过服装视觉标注生成更接近真实上身效果的商品展示。
微软亚洲研究院新加坡(MSRA – Singapore)作为微软在东南亚的首个研究实验室,成立一年来围绕下一代 AI 模型与智能体系统、领域专用 AI、AI 原生研究实践、生态与人才培养四大方向推进工作。
MIT Technology Review 的 James O'Donnell 讨论 AI 公司宣称科学发现引发的争议。
慕尼黑 CESifo 经济学家 Robert Fairlie 与 Jane Wu 的新工作论文发现,没有证据表明应届大学毕业生在绝对或相对层面上出现显著、广泛的岗位替代或招聘减少,结论与斯坦福此前关于"AI 影响职业"入门级就业落后的研究相反。
美国国防部在预算申请中提出五年内投入 3030 万美元,推进名为 Polygraph+(又称 Polygraph Next)的测谎项目,重点研发 AI 与机器学习评分算法及无需接触人体的“standoff sensing”生理读取技术。该项目由国防反情报与安全局(DCSA)负责,用于人员审查和“内部威胁检测”,预算尚待国会批准。
NVIDIA 联合 Google DeepMind、EMBL-EBI 等机构,通过 AlphaFold Database 开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构,供任何科学家免费使用。
推荐理由:读者可了解开放病毒蛋白复合物数据集与配套 GPU 加速流程,及其对疫苗与药物靶点研究的可用性。
英国 AI Security Institute(AISI)正通过 EvalEval 的 Evaluation Cards 公开分享评测结果,覆盖 HealthBench。
微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera,将 Transformer 模型 R-SMILES 2 与基于 GNN 的 NeuralLoc 通过可学习集成与重排序结合,并开源实现与权重。
MIT Technology Review 与 Times of San Diego 用 15 个月调查,绘制出首张美国边境监控塔附近移民死亡的综合地图与分析。团队梳理 2015 年以来的案例,向得州 17 个县警长办公室申请记录,共获得超 4000 页文件,其中 3 个县用 Anthropic 的 Claude(经 API)提取遗骸发现地坐标并人工核验。
Google Research 发布 MilleMiglia,一个用 C++ 编写的实例生成器,用于为中段物流配送问题生成真实且保护隐私的基准数据,源码与文档已在 GitHub 开放。
联合国系统发布 UN System Data Commons,一个基于 Google Data Commons 构建的开源平台,把分散的全球统计数据整合为单一可搜索的 AI-ready 知识图谱。
曼彻斯特大学团队基于 NVIDIA Earth-2 的生成式模型 Earth-2 CorrDiff,在 Isambard-AI 超算单节点上仅用两天训练出覆盖全英、分辨率 2-3 平方公里的空气污染模型,并已加入 Earth-2 StormCast 支持依赖观测的时间序列预报。
Salesforce 在 Dreamforce 上发布首个 CRM 推理模型 Koa,基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 后训练,使用近三十年企业 CRM 部署数据构建的专有合成数据集。
推荐理由:Salesforce 首个 CRM 推理模型 Koa 基于 NVIDIA Nemotron 3 Super 后训练,读者可了解其训练方式与落地节奏。
Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架,用离线强化学习发现奖励对齐的查询扇出并编译为监督信号,再蒸馏进一个 53.9M 参数的扩散检索器,实现单次非自回归的查询扇出。该方法在 Gemma3-4B 和 Qwen3-4B 上微调扇出语言模型,以集合级属性奖励评估整组结果,避免推理时生成数百个 CoT 推理 token。相关论文已被 ICML 2026 收录。
Google 宣布其技术现已支持 300 多种语言、覆盖全球 86% 人口,并同步发布 AI & Economy ATLAS 交互洞察。
Google 为 AI & Economy ATLAS 推出新的交互式开放数据可视化,便于查看各职业与各国的 AI 使用率。基于 ATLAS 的新研究分析 2600 个专用 AI 模型并调查 600 多名美英科学家,发现近半数科学家每天使用 AI,每周节省近 7 小时,但验证 AI 输出耗时增加、待检验假设积压,物理实验与临床验证环节出现瓶颈。
Google Research 提出 ToolGrad,用文本“梯度”迭代构建 API 工作流,先产出真实工具调用链再反向标注用户提示词,在 16k+ API 的 ToolBench 上以更低成本生成更复杂、通过率更高的数据。
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas,一个包含人类基因组 90 亿个单核苷酸变异效应预测的平台,规模为 1PB,是 AlphaFold Database 的 30 多倍,今日起通过网站门户、AlphaGenome API 和 Google Antigravity 中的 skill 向学术研究免费开放。
推荐理由:AlphaGenome Atlas 把 90 亿个单碱基变异的预测结果做成可检索资源,读者可了解基因组变异解读的规模化路径。