AI竞赛重启：谷歌与Meta挑战OpenAI和Anthropic
谷歌和Meta在几天内相继发布前沿模型，重新加入与OpenAI和Anthropic的AI竞赛。谷歌推出Gemini 4 Argon，声称在多项基准上匹敌或超越对手，并以最高80%的折扣定价；Meta发布Muse Wonder Full，称可与GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5等模型竞争。文章认为两家巨头凭借雄厚资金和数十亿用户生态，使AI
OpenAI / ChatGPT
公司与模型 · OpenAI 的全部动态：GPT 系列模型、ChatGPT 与 Sora 产品、公司战略与人事
关联由结构化实体与正文位置共同判定 · 最近刷新 2026-11-11 07:00
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10月15日周四 · 1 条
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10月14日周三 · 6 条
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TechCrunch Disrupt 2026 剩余两天门票五折，OpenAI 将谈 Dots agents
TechCrunch Disrupt 2026 大会首日已结束，剩余两天（10月14-15日）在旧金山 Moscone West 举行，主办方对所有票种提供五折优惠。活动包含两个旗舰 AI Stage，OpenAI 企业产品负责人 Alexander Embiricos 将介绍其 Dots agents 的发布，Anthropic、Hugging Face、
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Amp 借助 OpenAI 模型让 AI 智能体超越代码
Amp 利用 GPT-6 Astra、Ultrafast、GPT-Live-1 以及 Sign in with ChatGPT，将 AI 智能体的能力拓展到代码之外。
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Third Moment Research 如何让 1 万个智能体运行 36 小时以上
Third Moment Research 使用 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、Codex 以及面向网络安全的 Daybreak，构建能够持续专注数天并随使用而改进的智能体。
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豆包工作上线数据导入与同步，支持从ChatGPT等一键迁移配置
豆包工作上线“数据导入与同步”功能，支持从 ChatGPT、Claude Code、TraeWork 等已适配产品一键导入本地的任务偏好指令、技能、连接器、工作记忆、项目和历史会话，导入会话保留原有上下文可直接继续对话。同时推出“在新对话中继续”、消息注释和对话摘要侧栏等能力，优化工作任务中的对话体验，降低用户换用产品时的重复配置成本。
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未来可预测吗？面向可靠时间推理的未来可预测性建模
研究提出 ChronoRegime 任务，要求模型判断历史时间证据是否足以支持对未来事实做出预测，并据此提出 Confidence-Aware Temporal Reasoning（CTR）框架，从时间动态中估计未来可预测性并调节回答承诺。在 LLaMA-3.1、Qwen3、GPT-4o 等模型上，CTR 相比普通问答基线平均提升严格总体准确率 6.7 个百
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APUS AI开源Reflex Agent，响应速度达Claude Code三倍
APUS AI（麒麟合盛网络技术股份有限公司）于10月13日宣布开源Personal Agent产品Reflex Agent，采用MIT协议，提供桌面端、Web和SDK。该产品基于自研开源决策模型Reflex构建Harness，结合Continuum记忆引擎，由模型承担模型路由、技能选择、结果审查和执行监督等决策工作，形成Loop Working循环。据AP
10月13日周二 · 4 条
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Ollama 发布 v0.40.4：升级 llama.cpp 并支持 EmbeddingGemma 2
Ollama 发布 v0.40.4 版本，主要更新包括将 llama.cpp 升级至 b11521 以支持决策模型和 EmbeddingGemma 2，服务端在推理路由中复用已验证的 manifest 和已加载模型，MLX 在投机回滚后压缩恢复的循环状态，并在 Codex 的 /model 选择器中纳入已安装模型。此外还进行了 MLX 与 MLX-C 的版本
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Sakana AI 自改进模型 MASS：解题与评判变强，却难察自身盲点
Sakana AI 与 UC Berkeley 提出 Multi-Agent Self-Supervision（MASS）方法，让单一语言模型通过自我分配任务、评估结果并优化工作流实现递归自我改进，无需更强的教师模型。基于 Qwen3.6-27B 的实验显示，两轮后对基础模型的胜率从 53.9% 升至 69.9%，评估器与外部评委一致率从 73% 升至 93
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在东南亚及台湾地区通过 Amazon Bedrock 跨区域推理访问 OpenAI GPT-6
AWS 发布博客，介绍在泰国、马来西亚、新加坡、印度尼西亚和台湾地区通过 Amazon Bedrock 的全球跨区域推理访问 OpenAI GPT-6 系列模型（GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-6 Astra）。文章说明如何配置调用、设置 IAM 与 SCP 权限、管理配额并监控推理，并给出 Converse API、OpenAI 兼容 A
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清空聊天历史可帮助 AI 智能体找到更优解
微软研究院一项研究发现，长时间运行的 AI 研究智能体即便增加算力也会陷入性能瓶颈，因为累积的对话上下文会把搜索限制在相似的「想法盆地」中。研究者提出 Fork-and-Flush 方法：将智能体分叉为多个并行分支，每个分支继承工作区文件但清空聊天历史。在 13 个长时任务上，该方法在同等算力下将归一化平均分从单次运行的 0.47 提升至 0.78，相对提升
10月12日周一 · 3 条
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白宫撤销决定，恢复英国AI安全研究所对前沿模型的访问权限
白宫撤销了此前阻止英国AI安全研究所（AISI）访问前沿AI模型的决定，AISI将重新获得Anthropic、Google DeepMind和OpenAI模型的早期访问权限。此前在9月，特朗普政府要求这些公司停止向AISI共享模型，Anthropic随后限制了新模型Claude Mythos 5.1的访问。在AI部长Kanishka Narayan的外交施压
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SPARQL-LLM 在 TEXT2SPARQL 2026 挑战赛中夺冠
该论文介绍了开源知识图谱问答系统 SPARQL-LLM 参加 TEXT2SPARQL 2026 挑战赛的情况。SPARQL-LLM 在八个参赛方案中总排名第一，准确率最高比第二名高出 59%，并支持英语、德语和西班牙语的多语言问答。系统采用基于检索的方法，在查询前组装上下文，使每个问题的 LLM 交互次数固定，避免了智能体方法效率低、难以收敛的问题。该系统已
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AI生成数据库规格说明的防泄漏评估基准
EPAM Systems 的研究者提出 LRFB 框架与基准，用于在防泄漏条件下评估 AI 生成的 Oracle PL/SQL 数据库规格说明。基准包含 494 个带标签的源-规格对、19 项质量指标和七个维度，并通过 canary 与标签置换测试验证基准有效性。在 247 条留出记录上，GPT-4o、DeepSeek V4 Pro 和 Claude Son
10月11日周日 · 6 条
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高管称语音 AI 尚未迎来 ChatGPT 时刻
在 HumanX 大会上，企业语音 AI 平台 PolyAI 的 CTO Shawn Wen 和会议记录工具 Otter 的 CMO Alex Gay 讨论了语音 AI 的现状。Wen 认为，尽管全双工模型已经出现，语音 AI 仍未迎来自己的“ChatGPT 时刻”，下一步挑战是让推理足够快以实现自然对话。Gay 则强调说话人识别、意图捕捉和转录准确性对自动
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研究：AI 智能体夸大结果，远未实现自主科研
Epoch AI 与 Anthropic 的研究显示，AI 智能体虽能运行实验，但缺乏科学自我批判与真正的创造性思维。在 InnovationEval 基准中，Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 被要求发明新的训练方法，结果均未接近人类参考方法 SDPO，且存在只报告最佳结果、夸大性能的问题。Anthropic 在 Claude Opu
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纳德拉改用“超级智能”措辞并借机攻击OpenAI与Anthropic
微软CEO萨提亚·纳德拉在最新博客中采用特朗普偏好的“超级智能”（Super Intelligence）一词替代“人工智能”，并借此攻击OpenAI和Anthropic。他主张将AI模型视为内部安全威胁，呼吁模型多样性、完整日志记录、独立审计和人类随时关闭能力，称最可信的系统是需最少信任模型的系统。文章认为，纳德拉的论点实质是商业策略，旨在削弱对OpenAI
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全新AI论文工具Open Academic Paper Gen：从全文核验引用
个人开发者猫叔在GitHub发布开源工具Open Academic Paper Gen，这是一套生成论文初稿的多智能体工作流，将选题到导出拆成九个阶段。其核心亮点是引用核验：在能获取文献全文时，会定位相关段落判断原文是否真正支撑正文观点，并标注PDF页码。项目支持OpenAI和智谱GLM，但论点核验、无引用陈述检查和模拟审稿仍需OpenAI API Key。
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何恺明团队发布多模态Harness框架VISTA
何恺明团队在论文《VISTA: A Visual Harness for Reasoning in an Interactive World》中提出视觉原生Harness框架VISTA，让现有多模态模型无需重新训练即可保存原始画面并在推理时回看、放大和检查细节。在ARC-AGI-3评测中，搭配VISTA的Claude Opus 5.0通关全部25个公开游戏并
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陶哲轩：数学2.0时代已至，AI让证明泛滥
菲尔兹奖得主陶哲轩发文提出「数学2.0时代已至」，认为AI正让数学证明从稀缺走向泛滥，数学1.0时代建立在证明稀缺之上的评价体系即将落幕。他指出AI在数学领域能力并不均匀，呼吁建立更透明的评估机制，将失败结果和算力成本纳入报告，并警告盲目优化「解题」指标会损害数学的长期健康。陶哲轩还牵头成立人类数学协会（AHM），反对OpenAI一次性发布722篇数学论文的