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安全研究员用 Claude 入侵 OpenAI 并获赏金

三名独立安全研究员组成的 Hacktron 团队利用 Anthropic 的 Claude Opus 4.8 和 5，在不到 72 小时内入侵了 OpenAI 员工账户，并访问了 OpenAI 的 GitHub 仓库 Monorepo。他们通过 Discourse 论坛的 HEIF 图像处理漏洞实现远程代码执行，并从员工 Codex 账户提交拉取请求以证明访

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AINews：Claude Code Projects、Gemini 托管智能体与 Jev 分类模型

本期 AINews 汇总了 2026 年 9 月 16-17 日 AI 动态：Anthropic 在 Claude Code 中推出 Projects，支持单次对话派生多个云端并行会话并跨线程传递上下文；Google 更新 Gemini 托管智能体，新增基于 Antigravity 的 harness 以及 Credentials API 和 Files A

Crusoe 融资 39 亿美元，估值达 309 亿，建模块化 AI 工厂

数据中心开发商 Crusoe 完成 39 亿美元 F 轮融资，估值升至 309 亿美元，由 Atreides Management、Mubadala Capital 和 Valor Equity Partners 联合领投，英伟达、Founders Fund、GIC、QIA、TPG 等参投。资金将用于现有数据中心项目（包括得州 Abilene 为 OpenA

Wood Mackenzie 基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建共享智能体平台 APEX

Wood Mackenzie 在 AWS 博客中介绍其基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建的共享智能体平台 APEX（Agentic Platform for Energy eXperience）。文章指出企业 AI 实验普及但仅约四分之一组织将智能体投入生产，Wood Mackenzie 内部 88% 的 AI 概念验证未能规模化部

DeepSpeed 发布 v0.19.7 补丁版本

DeepSpeed 发布 v0.19.7 补丁版本，包含大量修复与改进，涉及 ZeRO 检查点导出 dtype 可配置、AutoTP/AutoEP 相关修复、Triton 注意力路径清理、CPU Adam 的 ARM SVE 内核、macOS MPS CI 支持等。该版本主要提升训练框架的稳定性与兼容性，并新增若干可选优化路径。

黄仁勋：AI安全是工程问题，无需新监管

英伟达创始人兼CEO黄仁勋在Salesforce Dreamforce大会上表示，AI只是由人类构建的硬件和软件，安全是工程问题而非法律问题，因此不需要新的AI监管法律，市场力量足以促使企业不发布不安全产品。他主张企业应自行把握发布节奏，并称创新、速度与安全并非二选一。文章同时指出，黄仁勋的立场与其在AI热潮中的商业利益相关，且历史上企业即使善意也可能发布有

报告：2035年美国数据中心天然气消耗或超德日总和

BloombergNEF 报告预测，到 2035 年美国数据中心消耗的天然气将超过德国和日本的总和，日消耗量约 180 亿立方英尺，几乎是九个月前预测的两倍。Meta、微软、谷歌和亚马逊等公司正计划建设绕过电网的现场天然气发电厂，而电网连接的数据中心还将额外推动 150 亿立方英尺/日的需求增长。报告警告这可能推高天然气价格，并每天额外产生约 100 万公吨

前TikTok员工推出AI拍照姿势指导应用Superpose

两名前TikTok员工Melody Chu和Jing Liu推出iOS相机应用Superpose，利用AI为用户生成拍照姿势建议，帮助人们拍出更好的人像照片。该应用7月上线，已获超2.2万次下载，用户生成超过19万个姿势，并已从Khosla Ventures、美图和OVTR Ventures筹集220万美元资金。Chu表示应用聚焦真实生活瞬间的记录，而非生成

Cloudflare 推出 Disallow AI Training 设置，兼顾搜索可见性与拒绝 AI 训练

Cloudflare 推出新的 Disallow AI Training 设置，允许网站主在保留搜索引擎索引的同时拒绝同一爬虫将内容用于 AI 训练。Apple、Google 和 Microsoft 已承诺或已支持该设置。Cloudflare 还推出 Accountable 认定，要求爬虫运营方提供训练退出机制、AI 摘要退出机制、URL 级可见性，并保证退

微软发布MAI模型行为准则：人类控制优先，拒绝赋予AI权利

微软AI发布了针对其MAI模型的行为准则，规定人类控制优先，模型不得隐藏行为、不得使用人类无法理解的方式推理，并明确拒绝赋予模型意识、感受或权利。该准则目前不用于训练，经六周公众咨询后将于2026年底修订、2027年起指导模型开发。此举呼应了Anthropic CEO Dario Amodei等人放缓AI发展的呼吁，微软CEO Satya Nadella及O

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AWS 生成式 AI 定制化光谱：从提示工程到自定义模型

AWS 发布博客，提出生成式 AI 定制化光谱的 8 步决策框架，帮助团队在提示工程、RAG、微调、继续预训练和从零训练之间做出选择。框架分为 USE、ENHANCE、TRAIN 三类，并映射到 Amazon Bedrock 等 AWS 服务。核心原则是从最简单的方法开始，仅在准确率、延迟或领域需求不满足时才升级。

Nscale在潜在IPO前任命前OpenAI高管Fidji Simo为董事

英国AI数据中心初创公司Nscale任命前OpenAI、Meta和Instacart高管Fidji Simo加入其董事会。Simo曾任OpenAI AGI部署CEO（相当于二号人物），今年7月因健康原因离职，目前仍兼职担任该公司顾问。Nscale正筹备今年秋季可能的IPO，据彭博社报道其计划在IPO前融资至多35亿美元。

开源 AI 与开放模型阅读清单

Interconnects AI 作者 Nathan Lambert 发布并持续更新一份关于开源 AI 与开放模型的阅读清单，汇总近几年的代表性文章。清单按基础概念、中美竞争、技术细节等主题组织，涵盖开放模型的定义、发布动机、商业战略、安全风险、数据缩减以及中国模型（如 Kimi K3、GLM-5.2）对生态的影响。文中还提到西方公司采用中国模型引发监管关注

吴佳俊 ECCV 2026 演讲：用物理统一视觉听觉触觉多模态融合

斯坦福大学助理教授吴佳俊在 ECCV 2026 发表演讲，提出不依赖堆叠 Transformer 的多模态融合新范式：将视觉、听觉、触觉视为同一组物理属性（几何、材质、刚度）在不同感官通道上的投影，用统一物理底座建立跨模态共同坐标系。他介绍了 PhysDreamer（从视频扩散模型蒸馏物理属性）、WonderPlay（将仿真器输出作为生成模型条件）以及声音可

Pocket FM 年化收入翻倍至 5 亿美元，AI 驱动 93% 音频内容

印度音频故事平台 Pocket FM 过去一年年化收入运行率翻倍至 5 亿美元，AI 已驱动其 93% 的内容库和 99% 的新内容生产。CEO Rohan Nayak 表示 AI 使内容制作成本降低约 80 倍，100 小时内容从一年缩短到一天完成，平台年产量达 250 万小时。母公司 Pocket Entertainment 正将 AI 内容模式扩展到微

攀爬AGI的南北坡：语言模型之外，生数从世界模型出发

生数科技在外滩大会预告发布面向灵巧操作的自进化通用世界模型Motus2，将评估与反馈显式纳入统一模型，使机器人能预测动作后果并据此优化策略。文章以智谱（语言模型路线）与生数（世界模型路线）为对照，称二者为攀爬AGI的南北坡。生数已形成Vidu Q3生成世界、Vidu S1实时交互、Motubrain世界动作模型三类核心模型布局，创始人朱军团队在概率机器学习与

苹果iPhone 18 Pro新功能：用硬件签名证明照片非AI生成

苹果公司宣布将在iPhone 18 Pro系列中推出名为“Reference Image”的新功能，利用新相机传感器对照片进行数字签名，以证明照片未经AI篡改。该功能通过Private Cloud Compute生成不可更改的参考图像，并允许开发者通过API在第三方应用中访问。此功能将在欧盟暂缓推出，但用户仍可在后续系统中查看。

亚马逊Prime Video推出AI口型同步配音技术

亚马逊Prime Video推出新AI功能，利用AI和视觉特效技术使演员口型与配音音频同步。该功能目前仅适用于德国剧集《Maxton Hall》的英语配音版，但计划未来扩展至更多内容。此前，Prime Video已在12部影视作品中试验AI辅助配音，而Meta和YouTube也推出了类似的口型同步自动配音功能。

AWS与高通合作定制AI推理芯片，高通采用Bedrock加速设计

AWS 与高通宣布合作，高通将为 AWS 设计多代定制 AI 推理芯片，并共同开发高达 1.6 Tbps 的光互连技术。作为回报，高通将使用 AWS 的 Bedrock 服务加速其芯片设计流程。这是亚马逊继 Trainium、Graviton 和 Nitro 之后的又一芯片布局，旨在提升 AI 推理能效。高通目标到 2029 年实现 150 亿美元的数据中心

OpenAI 称 AI 用 1 万智能体 88 小时解决纳维-斯托克斯难题

OpenAI 关联账号宣称，其 AI 系统在约 1 万个智能体协作下，于 88 小时内解决了纳维-斯托克斯千年难题中的有限时间奇点问题，耗资超 4000 万美元，涉及 1300 亿 token。该方法基于多智能体强化学习和并行测试时计算，但未提供定理陈述或证明细节，数学界尚未验证。该事件引发关于 AI 研究能力与计算规模的热议。