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10月4日周日
  1. Recode China AI40

    DeepSeek 开源华为昇腾工具链挑战 Nvidia CUDA,Manus 2.0 携 Cue 智能体重返战场

    DeepSeek 开源了一套面向华为昇腾芯片的软件工具,直接冲击 Nvidia 的 CUDA 生态锁定。Manus 以 Manus 2.0 重新上线,推出常驻个人智能体 Cue,估值翻倍至 40 亿美元,智能体可拥有独立电话号码和钱包。DeepSeek 还披露了 V4.1 智能体模型背后的训练基础设施 DSec,梁文锋署名。

  2. Hugging Face 社区博客65

    Microsoft ThinkingBox 在 Hugging Face 上发布,以数据库终态和 20 次重复评测智能体

    Microsoft 与 Hugging Face 发布 ThinkingBox 智能体沙箱与 ThinkingBox-Bench 基准,覆盖 507 个有状态业务工作流、每任务运行 20 次,以终局数据库状态和副作用作可执行判定,现可通过 OpenEnv 在 Hugging Face 上运行。

    推荐理由:原文用数据库终态加 20 次重复评测智能体,给出一致性保留率、失败签名和可复现的运行方式,值得关注记录型工作流的可靠性评估。

10月3日周六
10月2日周五
  1. Mustafa Suleyman64

    Microsoft AI 发布流式语音转写模型 MAI-Transcribe-2-Streaming,Mustafa Suleyman 称其为全球最准确的实时转写模型,比 ElevenLabs 快 55%、便宜 60%。引用的 Artificial Analysis 数据显示,该模型以 2.5% WER、语音结束后 0.13 秒出稿在 AA-WER Streaming 38 个模型中排名第一,超过此前第一的 Grok Voice Transcribe 2.0(2.7%、0.49s),流式定价为每小时音频 $0.54,非流式为 $0.10 每小时。

    引用Artificial Analysis@ArtificialAnlys

    Microsoft AI has released MAI-Transcribe-2-Streaming, taking the #1 spot for Final Transcript accuracy and First Partial Transcript accuracy on AA-WER Streaming with 2.5% WER at 0.13s after end of speech MAI-Transcribe-2-Streaming is @MicrosoftAI's new streaming Speech to Text model, joining the non-streaming MAI-Transcribe-2. It leads streaming Final Transcript WER at 2.5%, ahead of the previous #1, SpaceXAI's Grok Voice Transcribe 2.0 at 2.7%, and returns that transcript in 0.13s rather than 0.49s. It is available for streaming transcription at $0.54 per hour of audio, at the higher end of pricing among the leading streaming models. Key takeaways ➤ Final Transcript: MAI-Transcribe-2-Streaming achieves 2.5% WER at 0.13s after end of speech, ranking #1 of 38 models. It is more accurate and faster than Grok Voice Transcribe 2.0 at 2.7% and 0.49s, Muse Voice Transcribe at 3.1% and 0.16s, and ElevenLabs Scribe v2 Realtime at 3.6% and 0.14s. It is also more accurate, though slightly slower, than Cartesia Ink Preview (external endpoints) at 3.1% and 0.11s ➤ First Partial Transcript: The model achieves 2.5% WER at 0.12s, ahead of Grok Voice Transcribe 2.0 at 3.4% and 0.49s, and ahead of Muse Voice Transcribe and ElevenLabs Scribe v2 Realtime on accuracy, both at 3.6%, and slightly faster than both at 0.12s versus 0.13s. It is more accurate but slower than Cartesia Ink-2 (external endpoints) at 4.0% and 0.07s ➤ Price: MAI-Transcribe-2-Streaming costs $0.54 per hour for streaming, or $9.00 per 1,000 minutes. This puts it level with Gemini 3.5 Transcribe Live at $9, above the $6.50 charged for ElevenLabs Scribe v2 Realtime and Deepgram Flux, more than twice Cartesia Ink-2 at $4, and three times Muse Voice Transcribe at $3. Non-streaming transcription costs $0.10 per hour, or $1.67 per 1,000 minutes Congrats to the @MicrosoftAI team on the launch! See more details below

10月1日周四
  1. The Decoder:AI News77

    OpenAI 称拦截蒸馏窃取攻击,但研究者称同样手法在 Azure 上仍可窃取 GPT-6 Astra 等模型的推理内容

    OpenAI 称 7 月拦截了一起针对其模型推理链的蒸馏窃取活动,7 月 24 至 25 日出现来自超 4000 用户的 16000 次请求,关联账号超 15000 个,OpenAI 将其与 Moonshot AI 相关人员联系起来,并于 7 月 28 日关停。

    推荐理由:原文把 OpenAI 的拦截行动与研究团队的复测放在一起看,读者可以了解同一模型在不同云平台防护不一致的问题。

  2. IT之家·人工智能41

    谷歌高管称全美数十万个技术工种岗位空缺,数据中心建设催生庞大用工需求

    谷歌俄亥俄州和印第安纳州数据中心运营区域负责人蒂姆·查德威克称,全美有数十万个技术工种岗位空缺,高级电工、管道安装领班、项目经理等需求增长快。仲量联行报告援引美国教育部估算,到2030年美国约210万个技术工种岗位可能招不到人;麦肯锡预计到2030年全球数据中心需投入6.7万亿美元。

  3. IT之家·人工智能42

    比尔 · 盖茨:用机器人替代人类工作的公司也应纳税

    比尔 · 盖茨主张对替代人类工作的机器人征收与人类劳动者相同的联邦保险缴款税,用于社会保障和医疗保险等项目。他认为对 AI Token 征税可放慢 AI 取代人类劳动的速度,并为职业再培训和社会安全网筹资。盖茨称实体机器人发展落后于 AI 系统,但人们低估了人形机器人追赶的速度。

9月30日周三
  1. IT之家·人工智能67

    报告称微软 Copilot 合同工可查看用户上传照片、提示词及 AI 生成结果

    404 Media 于 9 月 28 日披露内部文件,称数百名微软合同工可查看用户上传给 Copilot 的含人脸照片、原始提示词及 AI 编辑前后结果。这些合同工并非内容审核员,主要为 AI 生成质量打分;有合同工称人脸从不打码且大量提示词涉及性暗示。微软隐私 FAQ 称上传图片用于训练前会模糊人脸,但该表述不完全适用于人工评级工作;招募方之一为 Prolific。

  2. The Decoder:AI News80

    OpenAI 在 DevDay 2026 发布常驻智能体 Dots,同时推出更便宜的 GPT-6.1 Sol

    OpenAI 在 DevDay 2026 发布常驻智能体 Dots,每个 Dot 配备带浏览器的独立云电脑,可全天候处理任务,如跟进 Slack 上的 bug 或发送被遗忘的发票,运行于 GPT-6 Astra,技术上与三周前发布的 Meta Muse 相似。

    同一件事,精选收录的是《OpenAI 发布常驻智能体 dots,由 GPT-6 Astra 驱动》

  3. OpenAI:官网动态81

    OpenAI 发布常驻智能体 dots,由 GPT-6 Astra 驱动

    OpenAI 发布名为 dots 的常驻智能体,由 GPT-6 Astra 驱动,拥有自己的云计算机,可 24/7 持续为用户工作,并通过插件生态连接超过 4,000 款应用。

    推荐理由:原文来自官方发布,完整说明了 dots 的运行方式、控制机制、适用套餐和开放范围,读者可以据此评估是否接入自己的工作流。

9月29日周二
  1. Microsoft Research 博客61

    Microsoft Research 发布 AI 生物研究系统 Quine,并开放 Quine Fellows 项目申请

    Microsoft Research 推出 Quine,一个包含生物学世界模型和交互式 harness 的 AI 研究系统,可跨基因组、蛋白质、化学、细胞状态和生物成像等模态联合学习并推理干预后果。

    推荐理由:原文给出 PDAC 化合物筛选一个周末完成并经湿实验验证的结果,读者可据此评估 AI 驱动生物发现的实际路径。

  2. IT之家·人工智能45

    微软报告:全球劳动年龄人口 AI 采用率 2026Q2 达 18.8%,环比增长 1%

    微软《全球人工智能普及报告》显示,2026 年第 2 季度全球劳动年龄人口 AI 采用率达 18.8%,环比增长约 1%,几乎所有经济体使用率均上升。阿联酋(70.1%)和新加坡(64.3%)采用率最高,韩国增长最快(37.1%→40.6%),日本相对增幅约一成(22.5%→24.7%)。全球北方平均 28.8%、全球南方 16.2%,南北差距进一步扩大,美国为 33.0%。

  3. IT之家·人工智能60

    20 余名 AI 行业领袖发论文警告智能爆炸风险,呼吁政策制定者关注 AI 自我改进

    据彭博社报道,20 多名 AI 行业领袖在一篇新论文中警告,用 AI 自动化下一代模型研发可能导致技术进步突然加速的智能爆炸,其速度或超过社会适应能力。联署者包括 Anthropic 联合创始人杰克·克拉克、OpenAI 首席科学家雅库布·帕乔茨基、杰弗里·辛顿、约书亚·本吉奥等。

9月28日周一
  1. 404 Media59

    404 Media 报道:人类审核员正在阅读 Microsoft Copilot 的提示词与图像并感到震惊

    404 Media 报道称,Microsoft 聘请的人类承包商为改进 Copilot 而持续审核用户上传的提示词和图像,其中大量涉及性暴露内容,如偷拍裙底照片或将女性置于性姿势的编辑请求。这些承包商还需判断生成图像是否完成提示词要求,例如 AI 放大的胸部是否足够大。

  2. IT之家·人工智能64

    16岁少年用AI发现微软内部API漏洞,获5000美元赏金

    16岁安全研究员Faav利用其开发的AI机器人Antares,发现微软内部分析平台Titan存在身份验证漏洞。该漏洞允许黑客访问包含约2.5万条员工数据记录及总量达17.3万亿条数据的数据库。Faav通过枚举子域名找到未校验JWT签名的API接口,伪造令牌获取管理员权限。微软于9月9日锁定该接口,并于9月17日向Faav颁发5000美元漏洞赏金。

  3. Ars Technica:AI48

    微软对数据中心社区投资承诺含糊,遭教会团体质疑

    Ars Technica报道指出,微软在推广数据中心时承诺做“好邻居”,支持当地公共服务,但在具体投资金额上态度模糊。尽管微软2024年员工慈善捐款达2.29亿美元,但批评者认为其本地投入远低于其在38个州获得的数亿美元级税收减免优惠。面对教会团体要求分享1%数据中心成本的诉求,微软代表在社区会议上难以给出明确回应。

  4. IT之家·人工智能45

    微软 Win11 被曝删除照片后仍保留缩略图,实测与官方文档均不支持该说法

    针对 X 平台流传的“Windows 暗中保存所有已删除照片缩略图”的说法,IT之家援引 Windows Latest 报道指出该说法夸大。Windows 确实存在用于提升浏览速度的缩略图缓存机制,但测试显示删除图片后缓存文件并未更新,且单纯创建或复制图片不会生成缓存条目。文章还澄清了 USBSTOR、Wi-Fi 密码存储及剪贴板历史等常见误解,并提供了清除或禁用缩略图缓存的方法。

  5. IT之家·人工智能55

    微软CEO纳德拉分享智能体使用心得:强调追问与因果推理而非盲目信任

    微软CEO萨提亚·纳德拉在播客中披露其日常使用Cowork和Excel智能体的方式。他利用这些工具追踪SEC文件、分析电子表格及评估资本回报率(ROIC)。纳德拉指出两项关键进展:一是智能体能通过“操作、追问、继续推理”实现类似因果推理的深度分析,例如生成不同情景的工作表;二是能将企业环境与全球数据结合,如自动汇集SEC数据并生成仪表板。他强调不应照单全收模型结果,而应将其作为推理循环的一部分。