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盖洛普调查：每日使用AI的美国人中68%仍感担忧

盖洛普受微软委托在37个国家开展调查，发现即便每日使用AI的美国人中也有约68%对其感到担忧，美国整体74%的人表示担忧，仅36%认为AI对国家有帮助。相比之下，新加坡、中国、以色列等国的使用者更乐观，中国90%受访者持正面情绪。调查显示人们对AI的态度是多维的，使用频率高并不代表信任或安心。

微软研究：物理AI推理卸载至边缘或云端可提升性能与续航

微软研究院挑战了机器人 AI 推理必须完全在机载 GPU 上运行的核心假设，通过对移动操作任务的系统性研究，发现将推理卸载到边缘或云端 GPU 可显著提升任务成功率、支持更大模型并改善动态环境响应能力。研究还显示，用轻量级硬件（如 Raspberry Pi-5）替代高功耗机载 GPU 可大幅延长电池续航，例如 Jetson Thor 曾使电池消耗增加高达 1

Basecamp Research融资1.4亿美元，用进化数据训练生物AI模型

伦敦AI初创公司Basecamp Research完成1.4亿美元融资，投资方包括英伟达、Anthropic的Anthology Fund、NATO创新基金等，由S32领投。该公司利用来自雨林、海洋和温泉的遗传物质训练名为EDEN的生物AI模型，用于设计抗生素和细胞疗法工具。其CTO Phil Lorenz在采访中表示生物学问题远比语言复杂，公共基因组数据库

Nscale启动IPO，客户高度集中考验华尔街AI投资胃口

英国云计算公司Nscale计划在纽约证券交易所上市，估值预计达350亿美元，拟募资30亿美元。其IPO文件显示，公司累计合同价值超1030亿美元，但约85%来自微软（438亿美元算力供应）和Anthropic（446亿美元）两大客户，且Anthropic协议以融资到位和达成严格里程碑为前提。此举将再次检验华尔街对客户高度集中的AI基础设施类股票的投资意愿。

微软开源逆合成模型RetroChimera，登Nature

微软研究院在《Nature》发表逆合成预测模型 RetroChimera，它结合基于 Transformer 的 R-SMILES 2 与基于图神经网络的 NeuralLoc 两个互补模型，通过学习式集成策略对二者预测排序。盲测中化学家更偏好 RetroChimera 给出的反应预测，优于子模型、既有方法甚至文献记录的反应。该模型已在 GitHub 以 MI

模拟学生会犯真实错误，助AI导师更快学习

微软与伊利诺伊大学的研究团队提出 StudentSim 系统，通过有限数据为每个学生构建能复现其典型错误、并能根据导师提示修正答案的数字孪生。该系统以阿里 Qwen3-4B-Instruct 为基础模型，采用两阶段训练，在国际象棋、英语和数学三个科目上表现优于被提示扮演学生的 GPT-5.4。研究者还用学生副本训练国际象棋导师，其解释质量和适应性评分最高，但

媒体公司引用内部言论质疑OpenAI合理使用抗辩

《纽约时报》等多家美国媒体公司在纽约联邦法院提交联合简易判决书，引用OpenAI和微软高管的内部邮件、Slack消息及宣誓证词，质疑其合理使用抗辩。微软应用科学总监Brent Hecht称AI训练是“前所未有的惊人盗窃”，OpenAI的ChatGPT负责人Nick Turley承认产品“在很大程度上是替代性的”，微软CEO纳德拉也确认聊天机器人已取代用户访问

GPT-6 Astra 成首个被 OpenAI 列为网络安全 Critical 级的模型

OpenAI 依据其 Preparedness Framework 将 GPT-6 Astra 的网络安全能力评定为 Critical 级别，这是首个达到该阈值的模型。评估显示 Astra 在无人类知识输入的情况下，于浏览器和操作系统内核中发现多个未知漏洞，并分别用 29 小时和 12 小时构建出可用的利用链。同日微软在 Foundry Models 中将其

AI 墓地：那些未能存活的 AI 项目与创业公司清单

TechCrunch AI 汇总了一份“AI 墓地”清单，记录已关停、转型或未达预期的 AI 项目与创业公司。文章指出，约 42% 的企业 AI 计划最终被放弃，原因包括资金不足、技术挑战、竞争、难以规模化或需求疲软。清单涵盖 Relay、OpenAI 的 ChatGPT 超级应用改版与 Atlas、Operator、Sora，以及 Apple Siri A

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

AI万亿美元豪赌能否回本：需生产率提升2.7倍

宾夕法尼亚大学沃顿商学院金融学教授Jessica Wachter及其合作者估算，超大规模云厂商到2027年AI数据中心支出将接近1.1万亿美元，若要覆盖资本成本、15%回报和资产折旧，这些公司到2030年需将自身生产率提高2.7倍才能盈亏平衡。前SEC主席Gary Gensler指出，今年AI总收入仅约1500亿至2000亿美元，与数万亿美元支出并不匹配。文

Windows 更新致 Claude Cowork 本地命令功能降级

Anthropic 状态页面披露，9 月 8 日发布的 Windows 更新导致 Windows 版 Claude Cowork 无法运行本地命令，原因是其工作区无法再访问用户电脑的驱动器。对多数用户而言，聊天以及文件读取和编辑仍可正常使用。目前应用内没有临时解决方案，重启或重装均无效；微软已开发出修复程序并正在推进发布。

Bash 就够了？企业数字员工代理工具接口实证研究

微软与卡内基梅隆大学的研究者对两种企业级工作流基准（TheAgentCompany 和 APEX-Agents）进行了受控工具接口消融实验，比较了五种接口：纯类型化工具、类型化工具加 bash、纯 bash、带持久化合成工具的 bash，以及程序化工具调用（PTC）。使用 Opus-4.8 和 GPT-5.5 测试发现，纯 bash 在两个基准上均优于纯类型

LiteLLM 发布 v1.102.0-dev.2：镜像签名验证与多项修复

LiteLLM 发布 v1.102.0-dev.2 开发版本，该版本所有 Docker 镜像均使用 cosign 签名，并提供了基于固定 commit hash 和 release tag 两种验证方式。本次更新包含大量修复与功能改进，涉及 MCP 代理日志与授权、消费追踪、流式响应构建、Azure AI 定价、护栏策略、路由 TTFT 百分位、hosted

Kinaxis 用 AI 平台 Maestro 帮企业应对供应链不确定性

加拿大供应链软件公司 Kinaxis 利用其旗舰平台 Maestro，结合预测性 AI、情景建模和智能体 AI，帮助企业实时应对供应链中断。Maestro 运行在微软 Azure 上，整合 Azure Kubernetes Service、Azure Databricks、Azure OpenAI 等技术，将需求预测、库存、物流和生产纳入单一模型。受地缘冲突

PydanticAI v2.42.0 发布：新增 GitHub Copilot 支持与多项修复

PydanticAI 发布 v2.42.0 版本，新增 GitHub Copilot 的 OpenAI 兼容 API 提供器，并修复了多个 bug，包括 Bedrock 模型对 Anthropic 采样设置的尊重、代码模式中非对象 $ref 的内联解析等。该版本还包含兼容性说明，拒绝无效的 DeferredToolResults.approvals 值。

西雅图时报与新闻日报起诉OpenAI和微软侵权

《西雅图时报》和《新闻日报》起诉OpenAI和微软，指控其未经许可使用新闻报道训练AI模型，并在用户查询时复制报道内容。原告要求销毁包含其作品的训练数据和AI模型。此前已有《纽约时报》等多家媒体提起类似诉讼。

另有 1 家信源报道

西雅图时报与新闻日报起诉OpenAI和微软侵犯版权

《西雅图时报》和《新闻日报》起诉 OpenAI 和微软，指控其未经授权使用新闻内容训练 AI，可能对新闻业造成不可挽回的损害。诉讼称生成式 AI 是“吞噬自己尾巴的蛇”，会摧毁内容生产机构。此前《纽约时报》等已提起类似诉讼，而微软和 OpenAI 曾资助《西雅图时报》的项目。微软表示对诉讼感到意外，但愿意探讨解决方案。

另有 1 家信源报道

Skim and Skip：高效多模态检索的分层自适应推理框架

清华大学、微软和上海交通大学的研究者提出了 Skim and Skip (SAS) 框架，用于提升多模态检索的效率。该框架通过基于 [EOS] 的 token 级信息选择和自适应深度推理，在 12 个 MMEB 检索任务上保留了约 99% 的密集基线性能，同时实现了最高 1.64 倍的端到端加速和 66.3% 的 FLOPs 减少。

美司法部支持AI训练版权合理使用，与版权局立场相左

美国司法部在《纽约时报》诉OpenAI和微软的版权案中支持AI公司，认为训练AI模型使用受版权保护的材料属于合理使用。司法部区分了训练复制与模型输出，并引用琼·狄迪恩的类比，强调AI训练具有创造性和公共价值。该立场与版权局的报告相悖，后者拒绝将AI训练视为普遍合理使用。