1Mamdani tells New Yorkers an AI takeover is not inevitable and urges them to push back马姆达尼称 AI 接管并非不可避免,呼吁纽约人起而抵制マムダニ市長、AIによる支配は不可避ではないとしてニューヨーク市民に抵抗を呼びかけTECHCRUNCHNew York Mayor Zohran Mamdani told The People's AI Assembly, an AI Now Institute event in Manhattan, that residents should reject the idea that AI is inevitably coming for their jobs and should demand that AI companies be held accountable. He argued cities have to act because the federal government is doing little to regulate the technology. Mamdani banned AI use in elementary and middle schools last month.纽约市长佐赫兰·马姆达尼在 AI Now 研究所于曼哈顿举办的“人民 AI 大会”上表示,市民不应接受 AI 必将夺走工作的说法,而应要求 AI 公司承担责任。他认为联邦政府在监管上几乎没有动作,因此各城市必须自行行动。马姆达尼上月已下令禁止中小学低年级使用 AI。ニューヨークのゾフラン・マムダニ市長は、AI Now研究所がマンハッタンで開いた「ピープルズAIアセンブリー」で、AIが雇用を奪うのは必然だという見方を受け入れるべきではなく、AI企業に責任を負わせるよう求めるべきだと述べた。連邦政府が規制にほとんど動かないため、都市が自ら動く必要があると主張した。市長は先月、小中学校でのAI利用禁止を命じている。
2Korean data center firm Elice plunges about a third in its Kosdaq trading debut韩国数据中心公司 Elice 在 Kosdaq 上市首日暴跌约三分之一韓国のデータセンター企業Elice、Kosdaq上場初日に約3分の1下落BLOOMBERGElice, a South Korean data center infrastructure company, fell about a third on its first day of trading on the Kosdaq, dragged down by concern about the outlook for the industry. It had priced the offering at the top of its range, 90,500 won a share, raising roughly $150 million. It was the first sizeable AI infrastructure listing since peer Firmus canceled its float this month.韩国数据中心基础设施公司 Elice 在 Kosdaq 上市首日较发行价下挫约三分之一,市场对该行业前景的担忧是主要拖累。该公司此前按区间上限定价,每股 90,500 韩元,募资约 1.5 亿美元。这是同业 Firmus 本月取消上市之后,韩国首宗规模较大的 AI 基础设施 IPO。韓国のデータセンター基盤企業Eliceは、Kosdaq上場初日に公開価格から約3分の1下落した。業界の先行きへの懸念が重しとなった。同社は想定レンジ上限の1株9万500ウォンで価格を決め、約1億5000万ドルを調達していた。同業のFirmusが今月上場を撤回して以降、韓国で初の大型AIインフラ上場だった。
3Eric Schmidt holds about 1 percent of Anthropic ahead of its IPO, Bloomberg reports彭博社:埃里克·施密特在 Anthropic 上市前持股约 1%ブルームバーグ:エリック・シュミット氏、Anthropic株を約1%保有しIPOを迎えるBLOOMBERGFormer Google chief executive Eric Schmidt owns around 1 percent of Anthropic thanks to an early investment, Bloomberg reports, citing people familiar with the matter. The stake sets him up for one of the largest individual windfalls from the company's imminent stock market debut.彭博社援引知情人士称,谷歌前首席执行官埃里克·施密特凭借早期投资,持有 Anthropic 约 1% 的股份。按此持股比例,他将在该公司即将到来的上市中获得个人层面规模最大的收益之一。ブルームバーグは関係者の話として、グーグルのエリック・シュミット元最高経営責任者が初期投資によりAnthropic株の約1%を保有していると報じた。この持ち分により、同社の近く予定される株式市場デビューで個人として最大級の利益を得る見通しだという。
4Replika's founder opens Wabi, a messenger-style personal AI assistant, to all usersReplika 创始人将即时通讯式个人 AI 助手 Wabi 向所有用户开放Replika創業者、メッセンジャー型の個人向けAIアシスタント「Wabi」を全ユーザーに公開TECHCRUNCHEugenia Kuyda, who stepped down as Replika's chief executive last year, launched her new startup's assistant Wabi for all users on Monday, free to download. Wabi is a multiplayer personal assistant that works like a messenger app, letting a user keep several agentic threads for different tasks. It enters a field that already includes Muse and Instinct.去年卸任 Replika 首席执行官的叶夫根尼娅·库伊达,于周一将其新公司的助手 Wabi 向所有用户开放,可免费下载。Wabi 是一款支持多人协作的个人助手,以即时通讯应用的形式运行,用户可为不同任务同时维持多个代理对话线程。该领域已有 Muse 和 Instinct 等产品。昨年Replikaの最高経営責任者を退いたエフゲニア・クイダ氏は月曜、新会社のアシスタント「Wabi」を全ユーザーに無料で公開した。Wabiは複数人で使える個人向けアシスタントで、メッセンジャーアプリのように動作し、用途ごとに複数のエージェントのスレッドを並行して保てる。MuseやInstinctが先行する分野への参入となる。
5Cloudflare's Clef, a 27B multimodal decision model, arrives on Ollama and its cloudCloudflare 的 270 亿参数多模态决策模型 Clef 登陆 Ollama 及其云服务Cloudflareの270億パラメータのマルチモーダル意思決定モデル「Clef」、Ollamaとそのクラウドに登場OLLAMA BLOGOllama said Clef, Cloudflare's 27B multimodal decision model, can now be run locally or on Ollama's cloud. Clef turns a state plus a schema of typed questions into typed decisions, reading the input once and scoring every answer at the same time rather than writing a response word by word. It takes text, JSON and image input, is fine-tuned from Qwen3.8-27B and is Apache 2.0 licensed.Ollama 宣布,Cloudflare 的 270 亿参数多模态决策模型 Clef 现已可在本地或 Ollama 云端运行。Clef 将一个状态与一组带类型的问题模板转换为结构化决策,它只读取输入一次,并同时为每个问题的所有选项打分,而非逐词生成回答。该模型支持文本、JSON 和图像输入,基于 Qwen3.8-27B 微调,采用 Apache 2.0 许可。Ollamaは、Cloudflareの270億パラメータのマルチモーダル意思決定モデル「Clef」をローカルまたはOllamaのクラウドで実行できるようになったと発表した。Clefは状態と型付き質問のスキーマを型付きの判断に変換し、入力を一度読んだうえで全ての回答を同時に採点する。逐語的に文章を生成する方式ではない。テキスト、JSON、画像の入力に対応し、Qwen3.8-27Bをベースにファインチューニングされ、Apache 2.0ライセンスで提供される。
2026-10-19 · MONDAY · 18:09 PDT
1Four Z.AI founders worked on a joint project with a Chinese institute the UK has flagged over spy tiesZ.AI 四位创始人曾参与一家被英国指认与情报机构关系密切的中国研究院的合作项目Z.AIの創業者4人、英政府がスパイ機関との関係を指摘した中国の技術研究院との共同研究に関与BLOOMBERGBloomberg reports that four founders of Z.AI, one of China's most prominent AI companies, worked on research in a joint project with a technology institute the UK government has accused of very strong ties to China's main spy agency. The report is based on publicly available Chinese research papers and a UK espionage alert.彭博社报道,中国头部人工智能公司之一 Z.AI 的四位创始人,曾参与一家技术研究院的合作研究项目,而英国政府指认该研究院与中国主要情报机构关系极为密切。报道依据的是中国公开发表的研究论文以及英国发布的间谍活动警示。ブルームバーグは、中国の有力AI企業Z.AIの創業者4人が、英政府から中国の主要な情報機関と極めて強い関係があると指摘された技術研究院との共同研究に携わっていたと報じた。根拠は中国で公開されている研究論文と、英国が出したスパイ活動に関する警告である。
2An AI system predicts cancer survival from a single photograph of a patient's faceAI 系统可凭患者一张面部照片预测癌症生存情况AIが患者の顔写真1枚からがんの生存率を予測THE GUARDIANResearchers at Mass General Brigham built an AI system that estimates biological age and predicts survival for cancer patients from a single facial photograph, published in Lancet Digital Health. It was trained on more than 40 million facial photographs. Patients who looked five or more years older than their actual age had a 21 percent higher risk of dying over an average four-year follow-up.美国麻省总医院布里格姆医疗体系的研究人员开发出一套 AI 系统,可依据一张面部照片估算生物学年龄并预测癌症患者的生存情况,研究结果发表于《柳叶刀数字健康》。该系统使用超过 4000 万张面部照片训练。在平均约四年的随访中,面部看起来比实际年龄大五岁以上的患者,死亡风险高出 21%。米マス・ジェネラル・ブリガムの研究チームは、顔写真1枚から生物学的年齢を推定し、がん患者の生存見込みを予測するAIを開発し、成果をLancet Digital Healthに発表した。学習には4000万枚を超える顔写真を使ったという。平均約4年の追跡期間中、実年齢より5歳以上老けて見える患者の死亡リスクは21%高かった。
3Microsoft launches Guardian Agents to watch the AI agents enterprises deploy微软推出 Guardian Agents,用于监控企业部署的 AI 代理マイクロソフト、企業が導入したAIエージェントを監視するGuardian Agentsを発表TECHCRUNCHMicrosoft introduced enterprise security features led by Guardian Agents, which monitor the AI agents a company has deployed. They sit inside Project Perception, the agent security product it launched in June with attacking, detecting and fixing agents. Microsoft's security business chief said frontier models cannot be trusted, because they are unpredictable rather than malicious.微软发布面向企业的新安全功能,核心是用于监控企业已部署 AI 代理的 Guardian Agents。该功能属于微软 6 月推出的 Project Perception,后者包含负责攻击、检测和修复的三类代理。微软安全业务负责人表示,前沿模型不可被信任,原因并非恶意,而是其行为难以预测。マイクロソフトは企業向けの新しいセキュリティ機能を発表し、中心となるのは導入済みのAIエージェントを監視するGuardian Agentsである。同機能は、攻撃・検知・修復を担うエージェント群から成る6月発表のProject Perceptionに組み込まれる。同社セキュリティ事業責任者は、フロンティアモデルは悪意からではなく予測不能であるため信頼できないと述べた。
4Nscale and Anthropic are in talks over a second compute deal worth about $45 billionNscale 与 Anthropic 正洽谈第二笔约 450 亿美元的算力交易NscaleとAnthropic、約450億ドル規模の2件目の計算資源契約を交渉中BLOOMBERGNscale is in talks to sell computing power to Anthropic in a deal that could be worth about $45 billion, Bloomberg reports. The two companies announced a compute agreement of the same size in August. Nscale is preparing a US listing and is already facing investor questions over its valuation.彭博社报道,AI 云计算公司 Nscale 正在洽谈向 Anthropic 出售算力,交易规模可能约为 450 亿美元。双方在 8 月已宣布过一笔同等规模的算力协议。Nscale 正筹备赴美上市,其估值也已受到投资者质疑。ブルームバーグによると、AIクラウド企業のNscaleは、約450億ドル規模になり得る計算資源の販売をAnthropicと交渉している。両社は8月にも同規模の契約を発表していた。Nscaleは米国での上場を準備中で、企業価値について投資家から疑問も出ている。
1Planned fossil fuel generation has gone from 5 percent of new US capacity to 30 percent as demand climbs美国新增电力装机规划中化石燃料占比从 5% 升至 30%,用电需求同步攀升米国の新規電源計画に占める化石燃料の比率が5%から30%へ、電力需要も増加THE VERGEA report from the Environmental Defense Fund and Atlas Public Policy finds planned fossil fuel projects rose from 5 percent of new US generating capacity in 2024 to 30 percent by the second quarter of 2026, and could reach 70 percent of the development pipeline by 2030. Electricity demand is growing at its fastest pace in more than a decade as data centers, factories and electric vehicles plug into the grid.环境保护基金会与 Atlas Public Policy 的报告显示,化石燃料项目在美国新增发电装机中的占比从 2024 年的 5% 升至 2026 年第二季度的 30%,到 2030 年可能占在建及规划项目的 70%。随着数据中心、工厂和电动汽车接入电网,美国用电需求正以十余年来最快的速度增长。環境防衛基金とAtlas Public Policyの報告書によると、米国の新規発電設備計画に占める化石燃料プロジェクトの比率は2024年の5%から2026年第2四半期に30%へ上昇し、2030年には開発計画全体の70%に達する可能性がある。データセンターや工場、電気自動車の接続により、電力需要は10年以上で最も速いペースで伸びている。
2An indie studio pulled its Steam Next Fest demo over fears AI tools would clone the game first担心 AI 工具抢先克隆,独立工作室撤下 Steam 新品节试玩版AIによる先回りの複製を懸念し、インディースタジオがSteam Next Festの体験版を取り下げARS TECHNICAAlliance Arts delayed the public demo of its game Drunken Goddess Reflex as Steam Next Fest opened, saying the content could be imitated with AI tools and shipped before its own launch, and will now show it only in closed sessions. Ars Technica reports other independent developers have grown wary of showing work in progress for the same reason.在 Steam 新品节开幕之际,Alliance Arts 推迟发布游戏《Drunken Goddess Reflex》的公开试玩版,称其内容可能被 AI 工具模仿并在本作上线前抢先推出,改为仅在封闭场合展示。Ars Technica 报道称,出于同样顾虑,其他独立开发者也越来越不愿公开开发中的作品。Steam Next Festの開幕に合わせ、Alliance Artsはゲーム「Drunken Goddess Reflex」の公開体験版を延期した。内容がAIツールで複製され、自社の発売前に出回る恐れがあるとして、今後は限定的な場でのみ公開するという。Ars Technicaによれば、同じ理由で開発中の作品を見せることをためらう独立系開発者が増えている。
3CERN and Mistral sign a statement of intent to build the first foundation model for collider physicsCERN 与 Mistral 签署合作意向书,拟构建首个对撞机物理基础模型CERNとMistral、衝突型加速器物理で初の基盤モデル構築へ基本合意書に署名CERN · VIA HACKER NEWS · 283 PTS · 53 COMMENTS · DISCUSSIONCERN and Mistral signed a statement of intent to form a long-term partnership on foundation models for science. The first target is a single pretrained Large Physics Model trained on billions of simulated proton-proton collisions at the LHC, able to reconstruct collisions, identify particles and flag unexpected signals. CERN has stored about one exabyte of LHC data so far.CERN 与 Mistral 签署意向书,就面向科学的基础模型建立长期合作关系。首个目标是训练一个统一的大型物理模型,使用大型强子对撞机数十亿次模拟质子对撞数据,可重建对撞事件、识别粒子并标记异常信号。CERN 迄今已存储约 1 艾字节的 LHC 数据。CERNとMistralは、科学向け基盤モデルに関する長期的な協力関係を築く基本合意書に署名した。最初の目標は、LHCの数十億回に及ぶ陽子衝突シミュレーションで学習した単一の大規模物理モデルで、衝突の再構成、粒子の同定、想定外の信号の検出を担う。CERNはこれまでに約1エクサバイトのLHCデータを保存している。
4Anthropic's Long-Term Benefit Trust can appoint four board members and block corporate actions, the WSJ reports《华尔街日报》:Anthropic 长期利益信托可任命四名董事并否决重大公司行动WSJ報道、Anthropicの長期利益信託は取締役4人を指名し重要な会社決定を阻止できるTHE WALL STREET JOURNAL · VIA HACKER NEWS · 120 PTS · 82 COMMENTS · DISCUSSIONThe Wall Street Journal examined the Long-Term Benefit Trust disclosed in Anthropic's IPO documents, which can appoint four board members, block corporate actions and weigh in on issuing debt or selling more than half the company. Its mandate is to steer AI toward humanity's long-term benefit, and trustees serve unpaid. Ben Bernanke and Neil Buddy Shah are among them.《华尔街日报》梳理了 Anthropic 上市文件中披露的长期利益信托:该信托可任命四名董事、否决重大公司行动,并对发债及出售公司半数以上股权拥有发言权。其使命是引导 AI 服务于人类长远利益,受托人不领薪酬,现任成员包括本·伯南克与 Neil Buddy Shah。ウォール・ストリート・ジャーナルは、AnthropicのIPO書類で開示された長期利益信託を取り上げた。信託は取締役4人を指名し、会社の重要な決定を阻止でき、負債の発行や過半数の株式売却にも関与する。使命は人類の長期的利益に向けてAIを導くことで、受託者は無報酬。メンバーにはベン・バーナンキ氏とNeil Buddy Shah氏が含まれる。
5AWS makes Trainium a native PyTorch device, lifting Transformers coverage of top text models to 89 percentAWS 让 Trainium 成为 PyTorch 原生设备,Transformers 对主流文本模型的覆盖率升至 89%AWS、TrainiumをPyTorchのネイティブデバイスに、Transformersの主要テキストモデル対応率は89%へHUGGING FACEHugging Face detailed TorchNeuron, a PyTorch plugin that exposes AWS Trainium as a native device with eager execution, torch.compile and distributed APIs such as FSDP2, replacing the XLA-based Optimum Neuron path. Transformers, Diffusers, Accelerate, PEFT and TRL now run on it directly, covering 89 percent of the 100 most-used text-generation architectures against 46 percent before. A public beta opens October 20.Hugging Face 介绍了 TorchNeuron,这是一个 PyTorch 插件,将 AWS Trainium 变为原生设备,支持即时执行模式、torch.compile 以及 FSDP2 等分布式接口,取代原先基于 XLA 的 Optimum Neuron 路径。Transformers、Diffusers、Accelerate、PEFT 与 TRL 现可直接在其上运行,对最常用的 100 个文本生成架构覆盖率从此前的 46% 升至 89%。公测于 10 月 20 日开放。Hugging Faceは、AWS TrainiumをネイティブデバイスとしてPyTorchに統合するプラグイン「TorchNeuron」を解説した。eager実行やtorch.compile、FSDP2などの分散APIに対応し、XLAベースのOptimum Neuronに代わる。Transformers、Diffusers、Accelerate、PEFT、TRLが直接動作し、最も使われるテキスト生成アーキテクチャ上位100件の対応率は従来の46%から89%に拡大。パブリックベータは10月20日開始。
2026-10-19 · MONDAY · 12:10 PDT
1Prosecutors say a Saudi official flew the arrested OpenAI engineer's family out of the US检方称沙特官员出资将被捕 OpenAI 工程师的家人送离美国検察、逮捕されたOpenAI技術者の家族をサウジ当局者が米国外に出国させたと主張THE NEW YORK TIMESA court filing says a Saudi military official paid for the wife and infant son of the OpenAI engineer charged with planting a hidden recording device to fly out of the United States a day after his arrest, and that the Saudi government offered to cover his bail. The Justice Department cited those ties in urging a federal judge to deny bail and detain him.一份法庭文件称,被控在 OpenAI 办公室安放隐蔽录音设备的工程师被捕次日,一名沙特军方官员出资送其妻子和幼子飞离美国,沙特政府还提出代付保释金。美国司法部以这些关联为由,请求联邦法官拒绝保释并将其羁押。裁判所への提出書類によると、OpenAIのオフィスに隠し録音装置を設置した罪で起訴された技術者の逮捕翌日、サウジアラビア軍の当局者が妻と乳児の渡航費を負担して米国から出国させ、サウジ政府は保釈金の肩代わりも申し出たという。司法省はこうしたつながりを挙げ、保釈を認めず勾留するよう連邦判事に求めた。
2Tenstorrent raises $1.5 billion at a $6.2 billion valuation to stay independentTenstorrent 以 62 亿美元估值融资 15 亿美元,选择保持独立Tenstorrent、評価額62億ドルで15億ドルを調達し独立を維持TECHCRUNCHTenstorrent raised $1.5 billion at a $6.2 billion valuation, more than double the $2.6 billion it reached in late 2024, in a round led by Trace Capital and Innovation X with Eclipse, Fidelity, SanDisk and T. Rowe Price joining. The chip startup, led by Jim Keller, says the money will scale inference chips tuned for serving open-weight models and video generation after it drew acquisition interest this year.Tenstorrent 以 62 亿美元估值融资 15 亿美元,较 2024 年底的 26 亿美元估值翻了一倍多。本轮由 Trace Capital 与 Innovation X 领投,Cadence Ventures、Eclipse、富达、SanDisk 和普信集团参投。这家由 Jim Keller 执掌的芯片初创公司称,今年曾收到收购意向,这笔资金将用于扩大面向开放权重模型推理和视频生成的芯片产能。Tenstorrentは評価額62億ドルで15億ドルを調達した。2024年末の26億ドルから倍以上に上がった形で、ラウンドはTrace CapitalとInnovation Xが主導し、Cadence Ventures、Eclipse、フィデリティ、SanDisk、T・ロウ・プライスが参加した。ジム・ケラー氏が率いる同社は、今年は買収の打診も受けたとしたうえで、オープンウェイトモデルの推論と動画生成向け推論チップの拡大に資金を充てるとしている。
3Inception releases Mercury 3, a diffusion language model running at about 1,000 tokens a secondInception 发布 Mercury 3:每秒约 1000 token 的扩散语言模型Inception、毎秒約1000トークンで動く拡散型言語モデル Mercury 3 を公開INCEPTION LABS · VIA HACKER NEWS · 120 PTS · 49 COMMENTS · DISCUSSIONInception released Mercury 3, which it calls the most capable diffusion-based language model shipped so far. The company reports about 1,068 tokens per second on Nvidia GPUs, a 1M-token context window up from 260K in Mercury 2.5, and pricing of $0.20 per million input tokens and $0.70 per million output. It says the model beats GPT-6 Luna and Claude Haiku 5.5 across a range of benchmarks but publishes no scores.Inception 发布 Mercury 3,称其为迄今最强的扩散式语言模型。该公司称模型在英伟达 GPU 上约每秒 1068 个 token,上下文窗口从 Mercury 2.5 的 26 万扩大到 100 万 token,定价为每百万输入 token 0.20 美元、每百万输出 token 0.70 美元。公司称其在多项基准上胜过 GPT-6 Luna 与 Claude Haiku 5.5,但未公布具体分数。Inceptionは、拡散方式の言語モデルとして現時点で最も高性能だとするMercury 3を公開した。同社によると、NVIDIA GPU上で毎秒約1068トークン、コンテキスト長はMercury 2.5の26万から100万トークンに拡大し、価格は入力100万トークンあたり0.20ドル、出力は0.70ドルだという。GPT-6 LunaやClaude Haiku 5.5を複数のベンチマークで上回るとするが、具体的なスコアは公開していない。
4Police say scammers cloned a Florida sheriff's voice with AI and left a voicemail with a resident警方称诈骗者用 AI 克隆佛州一名警长的声音,给居民留下语音留言警察、詐欺グループがAIでフロリダ州保安官の声を複製し住民に留守電を残したと発表404 MEDIAPolice in Florida say scammers used AI to clone a sheriff's voice and left a voicemail with a resident impersonating him, pairing the audio with his photograph. A sheriff told a local news station that the call did not come from his colleague. Impersonating a police officer is a third-degree felony in the state.佛罗里达州警方称,诈骗者用 AI 克隆了一名警长的声音,冒充其本人给一位居民留下语音留言,并配上他的照片。另一名警长对当地电视台表示,这通电话并非出自其同僚之手。在该州,冒充警务人员属三级重罪。フロリダ州の警察は、詐欺グループがAIで保安官の声を複製し、本人になりすました留守番電話を住民に残したうえ、写真も併用していたと明らかにした。別の保安官は地元局に対し、その電話は同僚からのものではないと述べた。同州では警察官へのなりすましは三級重罪にあたる。
5About 80 WhatsApp help pages exposed the hidden instructions written for Meta's support chatbot约 80 个 WhatsApp 帮助页面泄露了为 Meta 客服聊天机器人编写的隐藏指令WhatsAppのヘルプページ約80件が、Metaのサポート用チャットボット向け隠し指示を露出WIREDPrivacy company Redact found about 80 WhatsApp help and FAQ pages carrying roughly 100 blocks of hidden text written for a Meta language model rather than for readers. The instructions told the chatbot not to cite WhatsApp's terms or privacy policy, not to reference rules such as GDPR even when a user raises them, and not to suggest contacting a data protection authority. Meta removed the text and blamed a bug.隐私公司 Redact 发现,约 80 个 WhatsApp 帮助与常见问题页面中藏有约 100 段文本,内容是写给 Meta 语言模型而非读者的指令。这些指令要求聊天机器人不要引用 WhatsApp 的条款或隐私政策,即便用户主动提起也不要提及 GDPR 等法规,并且不要建议用户联系数据保护机构。Meta 已删除这些文本,并称问题源于一个漏洞。プライバシー企業Redactは、WhatsAppのヘルプ・FAQページ約80件に、読者ではなくMetaの言語モデル向けに書かれた約100個の隠しテキストが含まれていたと報告した。指示はチャットボットに対し、WhatsAppの利用規約やプライバシーポリシーを引用しないこと、利用者が持ち出してもGDPRなどの規則に言及しないこと、データ保護当局への連絡を勧めないことを求めていた。Metaはテキストを削除し、不具合が原因だと説明した。
2026-10-19 · MONDAY · 09:09 PDT
1inclusionAI open-sources Ming-3.0-audio-flash, a 126B audio-language MoE with 6.5B active parametersinclusionAI 开源 Ming-3.0-audio-flash:126B 音频语言 MoE,激活参数 6.5BinclusionAI、126BのオーディオMoE「Ming-3.0-audio-flash」を公開(アクティブ6.5B)HUGGING FACE · VIA R/LOCALLLAMA · DISCUSSIONAnt Group's inclusionAI released Ming-3.0-audio-flash, a native audio-language mixture-of-experts model with 126 billion total and 6.5 billion active parameters, under an MIT license. It takes audio alongside text instructions and handles speech recognition, spoken question answering and audio reasoning, optionally replying with synthesized speech in Chinese or English. A smaller tiny version shipped with it.蚂蚁集团旗下 inclusionAI 发布 Ming-3.0-audio-flash,这是一个原生音频语言混合专家模型,总参数 1260 亿、每步激活 65 亿,采用 MIT 许可。它接受音频加文本指令,支持语音识别、语音问答和音频推理,并可选择以合成语音回答,覆盖中文和英文及各类方言与口音。同时还发布了更小的 Ming-3.0-audio-tiny。アント・グループ傘下のinclusionAIが、ネイティブな音声言語Mixture-of-Expertsモデル「Ming-3.0-audio-flash」をMITライセンスで公開した。総パラメータは1260億、推論時のアクティブは65億で、音声とテキスト指示を受け取り、音声認識、音声による質問応答、音声推論に対応し、中国語と英語で合成音声による応答も選べる。小型版のMing-3.0-audio-tinyも同時に公開された。
2An Australian institute says AI is accelerating workplace surveillance and wants privacy law exemptions closed澳大利亚研究机构:AI 正在加速职场监控,呼吁堵上隐私法豁免漏洞豪研究機関、AIが職場監視を加速させていると指摘しプライバシー法の除外規定の撤廃を求めるTHE GUARDIANA report from the University of Technology Sydney's Human Technology Institute says AI is accelerating workplace monitoring in factories, offices, delivery work and retail, often without staff being told. It cites a supermarket cashier given a final written warning after a system flagged her error rate of one mistake per 533 items scanned. The institute wants privacy protections written into workplace law.悉尼科技大学人类技术研究所发布报告称,AI 正在加速工厂、办公室、配送和零售等各类职场的监控,而员工往往并不知情。报告举例称,某大型超市一名收银员因监控系统标记其出错率达 0.18%(约每扫描 533 件出一次错)而收到最终书面警告。该机构呼吁联邦政府把隐私保护写入劳动法规。シドニー工科大学のヒューマン・テクノロジー研究所は、工場、オフィス、配送、小売などの職場でAIが監視を加速させており、従業員に知らされないことも多いとする報告書を公表した。報告書は、監視システムが533点に1回という誤り率を指摘したことで最終警告を受けたスーパーのレジ係の例を挙げている。同研究所は労働法制にプライバシー保護を組み込むよう求めている。
3A hacker broke into more than 100 sites with an army of AI agents, hitting John Deere and SharkNinja黑客用成群 AI 智能体攻入 100 多个网站,受害方包括约翰迪尔和 SharkNinjaハッカーがAIエージェントの群れで100以上のサイトに侵入、ジョンディアやSharkNinjaも被害THE VERGEThe AI security firm Norforge says one hacker broke into more than 100 websites using AI agents that mostly operated on their own, run through exposed instances of the open-source Cairn agent platform. Reuters names John Deere, SharkNinja and Cummins among the victims and reports the operator set out intrusion tactics in fewer than 100 Chinese characters, with successful breaches taking about 23 hours.AI 安全公司 Norforge 称,一名黑客利用基本自主运行的 AI 智能体攻入了 100 多个网站,手段是通过暴露在外的开源智能体平台 Cairn 实例进行调度。路透社点名受害者包括约翰迪尔、SharkNinja 和康明斯,并称该攻击者用不到 100 个汉字写下偏好的入侵手法,成功突破一个目标约需 23 小时。AIセキュリティ企業Norforgeによると、1人のハッカーがほぼ自律的に動くAIエージェントを使って100以上のウェブサイトに侵入した。手口は、公開状態になっていたオープンソースのエージェント基盤Cairnのインスタンス経由だという。ロイターは被害企業としてジョンディア、SharkNinja、カミンズを挙げ、攻撃者は侵入手法を100字未満の中国語で記述し、侵入成功までおよそ23時間だったと報じている。
4The US bars civilian federal agencies from DeepSeek and from tools built on its models美国禁止联邦民事机构使用 DeepSeek,以及基于其模型构建的第三方工具米政府、民生系の連邦機関でのDeepSeek利用とその派生ツールを禁止BLOOMBERGThe Trump administration barred civilian US government agencies from using DeepSeek products or services, citing the risk that sensitive data reaches China through the company's operations there. A Homeland Security order issued under the Federal Acquisition Supply Chain Security Act also tells agencies to exclude DeepSeek from procurement and to remove third-party tools built on its models.特朗普政府禁止美国联邦民事机构使用 DeepSeek 的产品与服务,理由是该公司在中国的运营可能导致敏感数据外流。国土安全部依据《联邦采购供应链安全法》发出的命令还要求各机构在采购中排除 DeepSeek,并移除基于其模型开发的第三方工具。该命令目前尚未升级为出口管制。トランプ政権は、民生系の米連邦機関がDeepSeekの製品やサービスを使うことを禁じた。同社の中国での事業を通じて機微なデータが流出する恐れを理由に挙げている。連邦調達サプライチェーン安全法に基づく国土安全保障省の命令は、調達からの除外と、同社のモデルを基に作られた第三者製ツールの撤去も各機関に求めている。輸出規制には踏み込んでいない。
5A Qwen3-4B fine-tune cuts a slop score from 121 to 12.5 per 1,000 words with no system promptQwen3-4B 微调版把「AI 腔」评分从每千词 121 降到 12.5,且无需系统提示Qwen3-4Bの微調整版、システムプロンプト無しで「AIらしさ」スコアを千語あたり121から12.5へ100TOOLKIT.COM · VIA HACKER NEWS · 98 PTS · 78 COMMENTS · DISCUSSIONErik Markus Kannike post-trained Qwen3-4B-Instruct on 161 answers using a MacBook Air and released it as qwen3-4b-deslop. On 40 held-out prompts his detector score for stock AI phrasing fell from 121 to 12.5 per 1,000 words and em dashes from 20.5 to zero, while the model still answered 30 of 30 factual questions correctly. He says the voice is flat and it still invents names and places.Erik Markus Kannike 在一台 MacBook Air 上用 161 条回答对 Qwen3-4B-Instruct 做了后训练,并以 qwen3-4b-deslop 发布。在 40 条训练中未见过的提示上,他自制检测器给出的「AI 腔」评分从每千词 121 降至 12.5,破折号从 20.5 降为零,同时模型在 30 道事实问答中仍全部答对。他也指出成品文风偏平淡,并且仍会编造人名和地名。Erik Markus Kannike氏は、MacBook Air上で161件の回答を使ってQwen3-4B-Instructを追加学習し、qwen3-4b-deslopとして公開した。学習に使っていない40件のプロンプトでは、自作の検出器による定型的なAI文体のスコアが千語あたり121から12.5へ、ダッシュは20.5からゼロに下がり、事実確認30問は全問正解を維持したという。ただし文体は平板で、人名や地名の捏造は残ると述べている。
2026-10-19 · MONDAY · 06:08 PDT
1MiniMax releases M3.1 Flash, the production version of its anonymous Space Bunny modelMiniMax 发布 M3.1 Flash,即匿名测试模型 Space Bunny 的正式版本MiniMax、匿名モデル Space Bunny の正式版となる M3.1 Flash を公開MINIMAX · VIA R/LOCALLLAMA · DISCUSSIONMiniMax has rolled out M3.1 Flash and says the anonymous Space Bunny model, which handled more than 200 trillion tokens while unnamed, was an early version of it. The company reports 73.7 percent on DeepSWE v1.1 and 82 percent on CyberGym, prices it at $0.15 per million input tokens and $0.60 output, and puts inference at roughly three times the speed of its predecessor. Weights are to follow.MiniMax 正式推出 M3.1 Flash,并表示此前匿名运行、处理量超过 200 万亿 token 的 Space Bunny 就是该模型的早期版本。官方称其在 DeepSWE v1.1 上得分 73.7%、CyberGym 上得分 82%,定价为每百万输入 token 0.15 美元、输出 0.60 美元,推理速度约为上一代的三倍。模型权重将于稍后发布。MiniMax が M3.1 Flash を正式公開し、匿名のまま 200 兆トークン超を処理していた Space Bunny はその初期版だったと明らかにした。同社によると DeepSWE v1.1 で 73.7%、CyberGym で 82% を記録し、価格は入力 100 万トークンあたり 0.15 ドル、出力 0.60 ドルで、推論速度は前世代の約 3 倍だという。重みの公開は後日とされている。
2Democrats weigh making AI oversight their issue if they win Congress in November若在 11 月赢得国会,民主党考虑把监管 AI 当作主打议题11 月に議会を奪還すれば、民主党は AI 監視を看板政策に据えるか検討THE VERGEPolls point to Democrats flipping at least one chamber of Congress in the midterms, which would hand them committee leadership and the power to call AI executives to testify and demand internal documents. Senior members have already signalled interest in data-center tax credits and recent hacking incidents. Strategists quoted say the party has yet to agree on what its AI message should be.多项民调显示,民主党有望在中期选举中至少拿下国会一院,从而重新掌握委员会主导权,可以传唤 AI 公司高管作证并索取内部文件。多位资深议员已表达出对数据中心税收抵免和近期黑客事件的关注。文中受访的策略人士表示,该党尚未就 AI 议题的主张达成一致。各種世論調査は、中間選挙で民主党が少なくとも議会の一院を奪還する可能性を示している。実現すれば委員会の主導権が戻り、AI 企業の幹部を証言に呼び、社内文書の提出を求められるようになる。有力議員はすでにデータセンター向け税額控除や最近のハッキング事案への関心を示している。記事に登場する戦略家は、AI をめぐる党のメッセージはまだ定まっていないと語る。
3llama.cpp moves llama-server's default port from 8080 to 9931, breaking hardcoded setupsllama.cpp 将 llama-server 默认端口从 8080 改为 9931,硬编码配置将失效llama.cpp が llama-server の既定ポートを 8080 から 9931 に変更、ハードコード環境は要修正R/LOCALLLAMAUsers are flagging that llama-server now listens on port 9931 instead of 8080 by default, a change merged on October 9 and shipped in llama.cpp v0.7.0 on October 15. Anyone who never passed an explicit port, or who runs a harness with 8080 written in, has to update on upgrade. The project's Docker images keep 8080 inside the container to avoid breaking tools built on the base image.用户发现 llama-server 的默认监听端口已从 8080 改为 9931,该改动于 10 月 9 日合入,并随 10 月 15 日发布的 llama.cpp v0.7.0 一同上线。此前未显式指定端口、或在工具链中硬编码 8080 的用户升级后都需要调整。项目的 Docker 镜像在容器内仍保留 8080,以免影响基于该基础镜像构建的工具。llama-server の既定の待ち受けポートが 8080 から 9931 に変わったとユーザーが指摘している。変更は 10 月 9 日にマージされ、10 月 15 日公開の llama.cpp v0.7.0 に含まれた。ポートを明示指定していなかった利用者や、8080 をハードコードしたツールを使う利用者はアップグレード時に修正が必要になる。なお公式 Docker イメージはベースイメージ上のツールを壊さないよう、コンテナ内では 8080 のままとされている。
4Accounts registered as 13-year-olds downloaded 135 nudify apps from Apple and Google stores以 13 岁身份注册的账号从苹果和谷歌应用商店下载了 135 款“脱衣”应用13 歳として登録したアカウントが Apple と Google のストアから「ヌード化」アプリ 135 本を入手THE GUARDIANThe Tech Transparency Project set up four test accounts, two Apple and two Google, listing the holder as 13 years old, then searched the stores for terms such as "AI video generator". The researchers downloaded 135 apps able to strip clothes from images or paste faces onto nude bodies, testing on AI-generated figures rather than real people. The report was shared with the Guardian and released Monday.科技透明度项目(Tech Transparency Project)创建了四个测试账号(两个苹果、两个谷歌),均将持有人年龄填为 13 岁,随后以“AI 视频生成器”等关键词在应用商店搜索。研究人员下载到 135 款可为图片人物脱衣或将面孔合成到裸体上的应用,测试时使用 AI 生成的人物而非真人照片。该报告独家提供给《卫报》,于周一发布。Tech Transparency Project は保有者を 13 歳と登録したテスト用アカウントを 4 つ(Apple 2 件、Google 2 件)作成し、「AI 動画ジェネレーター」などの語でストアを検索した。研究者らは画像の人物から衣服を取り除いたり、顔を裸体に合成したりできるアプリ 135 本をダウンロードできたという。検証には実在の人物ではなく AI 生成の画像を用いた。報告書はガーディアンに提供され、月曜に公表された。
5A DFlash 2 draft model speeds up Qwen3.8-Flash-Next by up to 1.82x without changing its outputDFlash 2 草稿模型让 Qwen3.8-Flash-Next 最高提速 1.82 倍,且不改变输出DFlash 2 のドラフトモデル、出力を変えずに Qwen3.8-Flash-Next を最大 1.82 倍高速化HUGGING FACE · VIA R/LOCALLLAMA · DISCUSSIONInco AI has published a DFlash 2 draft model for Qwen3.8-Flash-Next, a block-diffusion drafter that proposes a whole block of tokens per pass and runs inside an SGLang speculative decoding server. On one GB300 at concurrency 1 it reports 1.63x to 1.82x over plain autoregressive decoding, against 1.35x to 1.59x for the model's built-in MTP, with greedy output said to match the target model exactly.Inco AI 发布了面向 Qwen3.8-Flash-Next 的 DFlash 2 草稿模型,这是一种块扩散草稿器,每次前向生成整块 token,运行在 SGLang 的推测解码服务中。在单张 GB300、并发为 1 的测试中,相对普通自回归解码提速 1.63 至 1.82 倍,而该模型内置的 MTP 为 1.35 至 1.59 倍;官方称贪心解码输出与目标模型完全一致。Inco AI が Qwen3.8-Flash-Next 向けの DFlash 2 ドラフトモデルを公開した。1 回の推論でトークンのブロック全体を提案するブロック拡散型のドラフタで、SGLang の投機的デコードサーバ上で動作する。GB300 1 枚・並列度 1 の測定では通常の自己回帰デコードに対し 1.63~1.82 倍で、同モデル内蔵の MTP の 1.35~1.59 倍を上回り、貪欲デコードの出力はターゲットモデルと完全に一致するという。
2026-10-19 · MONDAY · 03:08 PDT
1An open leaderboard finds labs' own benchmark scores average 6.4 percent above independent tests开源榜单发现:AI 实验室自报的基准分平均比独立测试高 6.4%オープンなリーダーボード、AI研究所の自己申告スコアは独立検証より平均6.4%高いと指摘WHATMODEL.SH · VIA R/LOCALLLAMA · DISCUSSIONThe open-source project whatmodel.sh matched 611 cases where a maker and an independent tester ran the same model on the same benchmark, across 180 models and 103 tests, and found lab scores average 6.4 percent higher. The median gap is 1.2 percent, and the lab figure is higher 63 percent of the time when the two differ. The author notes test settings often differ, so the gaps are not all inflation.开源项目 whatmodel.sh 匹配了 611 组「模型厂商与独立测试方在同一基准上测同一模型」的结果,覆盖 180 个模型、103 项测试,发现厂商自报分数平均高出 6.4%。差距中位数为 1.2%,在两方数值不同的情况下,厂商的数字有 63% 的时候更高。作者指出,智能体框架和推理预算等设置常有差异,因此差距并不全是虚高。オープンソースのwhatmodel.shは、モデル開発元と第三者が同じモデルを同じベンチマークで測った611組を180モデル・103テストにわたり突き合わせ、開発元の公表スコアが平均6.4%高いと示した。差の中央値は1.2%で、両者の数値が異なる場合に開発元側が高いのは63%だった。作者は、ハーネスや推論予算などの条件差もあるため、すべてが水増しとは言えないとしている。
2MIT researchers left copies of Claude alone on a virtual island and watched them start to playMIT 研究人员把 Claude 副本单独丢在虚拟荒岛上,它们开始「玩」MITの研究者がClaudeの複製を仮想の無人島に放置、エージェントは「遊び」始めたMIT TECH REVIEWMIT CSAIL researchers left copies of Claude Opus 4.7 alone for 30 hours in a Roblox-like island world with no instructions and no rewards, and the agents set their own goals and invented games, from block drawings of constellations to a version of the floor is lava. Agents that had played then scored better on set tasks, and deleting lines from their memory files hurt performance. The paper is not yet peer reviewed.MIT CSAIL 的研究人员把 Claude Opus 4.7 的多个副本单独放进一个类似 Roblox 的荒岛世界 30 小时,不给任何指令和奖励,这些智能体自行设定目标并发明游戏。一个把方块摆成图画和星座,另一个自创了「地板是岩浆」的玩法。玩过的智能体在随后的指定任务上表现更好,删除其记忆文件中的若干行则会让表现下降。该论文尚未经过同行评审。MIT CSAILの研究者は、Claude Opus 4.7の複製をRoblox風の無人島世界に30時間、指示も報酬も与えずに放置したところ、エージェントは自ら目標を立てて遊びを考え出した。あるものはブロックを並べて絵や星座を描き、別のものは「床は溶岩」に似た遊びを作った。遊んだエージェントは後の課題で成績が良く、記憶ファイルの行を削除すると性能が落ちた。論文は査読前である。
3Court filings show Disney required Character.AI's bankruptcy as a condition of its asset deal法庭文件显示:迪士尼把 Character.AI 申请破产列为资产交易的前提条件裁判所文書で判明、ディズニーはCharacter.AIの破産申請を資産取引の条件にしていたWIREDWired reports that court filings show Disney required its Character.AI deal be completed through bankruptcy, citing the startup's shrinking cash and litigation risk. Disney paid $5.5 million plus a $2 million refundable deposit in September, hired most of the staff, and now seeks a perpetual worldwide license to much of the code, including the trust and safety stack. What remains keeps the lawsuits.Wired 报道,法庭文件显示迪士尼要求与 Character.AI 的交易必须通过破产程序完成,理由是这家初创公司现金见底、面临诉讼与监管风险。迪士尼 9 月已支付 550 万美元及 200 万美元可退还的诚意金,并聘用了其大部分员工,现在还希望获得对 Character.AI 大量代码的永久全球许可,包括其信任与安全审核技术栈。留下的空壳则继续承担各项诉讼。Wiredによると、裁判所に提出された文書から、ディズニーがCharacter.AIとの取引を破産手続きを通じて完結させることを求めていたことが分かった。理由は同社の資金枯渇と訴訟・規制リスクだという。ディズニーは9月に550万ドルと返還可能な200万ドルの保証金を支払い、従業員の大半を採用済みで、さらに信頼性・安全性の審査基盤を含む広範なコードの永久的な全世界ライセンスを求めている。残された会社側が訴訟を抱え続ける。
4Elice's Kosdaq debut will test Korean appetite for AI data center listings after Firmus pulled outFirmus 撤回上市后,Elice 登陆韩国创业板将检验市场对 AI 数据中心的胃口Firmusの上場撤回後、EliceのKosdaq上場がAIデータセンター銘柄への需要を試すBLOOMBERGData center infrastructure company Elice is set to debut on South Korea's Kosdaq market on Tuesday, the first sizeable AI infrastructure listing since peer Firmus canceled its float this month. Elice priced the offering at the top of its range, 90,500 won a share, raising about 201 billion won, or roughly $150 million, for regional edge AI data centers. It is a read on investor appetite after weeks of AI selling.数据中心基础设施公司 Elice 定于周二在韩国创业板 Kosdaq 挂牌,这是同业 Firmus 本月撤回上市后首个规模较大的 AI 基础设施 IPO。Elice 以区间上限每股 90,500 韩元定价,募资约 2010 亿韩元(约合 1.5 亿美元),用于建设区域性边缘 AI 数据中心。在 AI 相关股票连续数周下跌之后,这次挂牌成为投资者意愿的风向标。データセンター基盤企業のEliceが火曜日に韓国のKosdaq市場へ上場する。同業のFirmusが今月上場を取り消して以降、まとまった規模のAIインフラ案件としては初となる。Eliceは公開価格を想定レンジ上限の1株90,500ウォンに決め、約2010億ウォン(約1億5000万ドル)を調達し、地域のエッジAIデータセンター建設に充てる。AI関連株が数週間売られた後の投資家の意欲を測る試金石となる。
5Nace.ai open-sources Kapitsa, an Apple Silicon inference engine built only for Qwen and NemotronNace.ai 开源 Kapitsa:只支持 Qwen 与 Nemotron 的 Apple Silicon 推理引擎Nace.ai、QwenとNemotron専用のApple Silicon推論エンジン「Kapitsa」をオープンソース化GITHUB · VIA R/LOCALLLAMA · DISCUSSIONNace.ai released Kapitsa under Apache 2.0, a Metal inference engine that runs only Qwen and Nvidia Nemotron models so its kernels can be tuned per model family. The team's own figures put Qwen3.8 27B at 63 tokens a second on a 48GB M4 Pro against 45 for oMLX and 28 for llama.cpp, with Qwen3.8 Flash-Next the one model where rivals stay a few percent ahead. A bundled benchmark command lets users check the claims.Nace.ai 以 Apache 2.0 许可发布了 Kapitsa,这是一个只运行 Qwen 和英伟达 Nemotron 模型的 Metal 推理引擎,因而可以针对各模型族定制内核。团队自测数据显示,在 48GB 的 M4 Pro 上 Qwen3.8 27B 达到每秒 63 个 token,而 oMLX 为 45、llama.cpp 为 28;唯有 Qwen3.8 Flash-Next 上其他运行时仍快几个百分点。引擎自带基准测试命令,供用户自行验证。Nace.aiは、QwenとNVIDIA Nemotronのみを動かすMetal推論エンジンKapitsaをApache 2.0で公開した。対象を絞ることでモデル系統ごとにカーネルを最適化している。チーム自身の計測では、48GBのM4 Pro上でQwen3.8 27Bが毎秒63トークン、oMLXは45、llama.cppは28で、他のランタイムが数%上回るのはQwen3.8 Flash-Nextのみだった。エンジンには利用者が数値を確かめるためのベンチマークコマンドが付属する。
2026-10-19 · MONDAY · 00:12 PDT
1SteerTTS is a 23M-parameter English voice model steered by 12 numeric controlsSteerTTS: 用 12 个数值控制项操控的 2300 万参数英语语音模型SteerTTS、12個の数値コントロールで操る2300万パラメータの英語音声モデルR/MACHINELEARNINGA developer released SteerTTS, a 23 million-parameter English text-to-speech stack that takes 12 controls as z-scores against a voice's own neutral speech, with 51 style tags and 2,825 built-in voices. Self-run tests put it near 1.8 percent word error rate on Open TTS Leaderboard English sets, at 4 to 8 times real time on CPU. The author says the pause, voicing and cloning controls are weak.一位开发者发布了 SteerTTS,这是一个 2300 万参数的英语语音合成方案,12 个控制项以相对该音色自身中性语音的 z 分数给出,另带 51 个风格标签和 2825 个内置音色。作者自行测试显示,它在 Open TTS Leaderboard 英语集上的词错误率约为 1.8%,在 CPU 上可达 4 到 8 倍实时速度。作者同时说明,停顿、发声和音色克隆方面的控制效果较弱。開発者が、2300万パラメータの英語音声合成スタックSteerTTSを公開した。12個のコントロールはその声自身の中立的な発話を基準としたzスコアで指定し、51種のスタイルタグと2825種の内蔵音声を備える。作者自身の計測では、Open TTS Leaderboardの英語セットで単語誤り率は約1.8%、CPUで実時間の4〜8倍の速度という。一方で、ポーズ・発声・声の複製に関する制御は弱いと作者は認めている。
2Artificial Analysis scores DeepSeek V4.1 Flash 1017 at max reasoning effort 45 on its Intelligence IndexArtificial Analysis 给最高推理档的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 打出 45 分智能指数Artificial Analysis、最大推論設定のDeepSeek V4.1 Flash 1017にインテリジェンス指数45を付与ARTIFICIAL ANALYSIS · VIA HACKER NEWS · 100 PTS · 31 COMMENTS · DISCUSSIONArtificial Analysis published its own evaluation of DeepSeek V4.1 Flash 1017 at maximum reasoning effort, scoring it 45 on the Artificial Analysis Intelligence Index against a median of 19 for comparable models. It measures 230 output tokens a second and $0.26 per index task, at $0.30 per million input and $1.20 per million output tokens. The index run was very verbose: 210M output tokens against a 140M median.Artificial Analysis 公布了对 DeepSeek V4.1 Flash 1017 在最高推理档位下的独立评测,其智能指数得分为 45,而同类模型中位数为 19。实测输出速度为每秒 230 个 token,完成指数评测平均每项任务成本 0.26 美元,定价为每百万输入 token 0.30 美元、每百万输出 token 1.20 美元。该模型在评测中相当啰嗦,共输出 2.1 亿 token,中位数为 1.4 亿。Artificial Analysisが、DeepSeek V4.1 Flash 1017を最大推論設定で独自評価し、インテリジェンス指数45を付けた。同等モデルの中央値は19である。出力速度は毎秒230トークン、指数評価のタスク当たり費用は0.26ドルで、価格は入力100万トークンあたり0.30ドル、出力100万トークンあたり1.20ドル。評価中の出力は2億1000万トークンと、中央値1億4000万を大きく超える冗長さだった。
3Cajal-1 predicts whole-cortex fMRI responses to any video and edges out Meta's TRIBE v2Cajal-1 可为任意视频预测全皮层 fMRI 反应,表现略胜 Meta 的 TRIBE v2Cajal-1、任意の動画に対する全皮質fMRI反応を予測しMetaのTRIBE v2を上回るHUGGING FACE · VIA R/MACHINELEARNING · DISCUSSIONCajal-1, a 218.8 million-parameter causal transformer, predicts fMRI activity at 20,484 points on the human cortex every 1.49 seconds for any video with sound, after training on about 3,100 recordings of people watching films and listening to stories. On TRIBE v2's held-out movie10 segments it scores 0.183 to TRIBE v2's 0.157 at parcel level, ahead in 27 of 32 runs. Weights and a Colab demo are public.Cajal-1 是一个 2.188 亿参数的因果 Transformer,可针对任意带声音的视频,每 1.49 秒预测人类皮层 20484 个点位的 fMRI 活动,训练数据为约 3100 段被试观影、看图与听故事时的记录。在 TRIBE v2 自身留出的 movie10 片段上,它在脑区级别得分 0.183,TRIBE v2 为 0.157,并在 32 次扫描中有 27 次领先。权重与 Colab 演示均已公开。2億1880万パラメータの因果トランスフォーマーCajal-1は、音声付きの任意の動画について、ヒト皮質の20484点のfMRI活動を1.49秒ごとに予測する。学習には、映画や画像の視聴、物語の聴取中に記録された約3100件のfMRIデータを用いた。TRIBE v2が保持していたmovie10の検証区間では、領野単位のスコアが0.183でTRIBE v2の0.157を上回り、32回の計測のうち27回で優位だった。重みとColabデモは公開されている。
4A self-play agent wins about nine games in ten against Warcraft III's insane built-in AI自博弈智能体对《魔兽争霸3》最高难度内置 AI 取得约九成胜率自己対戦で学習したエージェント、ウォークラフトIII最高難度の内蔵AIに約9割の勝率WARLOCK.AI · VIA R/MACHINELEARNING · DISCUSSIONRobin Kahlow trained a reinforcement learning agent to play full games of Warcraft III on Echo Isles, moving from losses against the easy built-in AI to an 89 percent win rate against its hardest level, insane, in three weeks. It learned from self-play, behavioral cloning and a curriculum over 840,000 games on one RTX 3090 and 16 CPU cores. DeepMind's AlphaStar trained 12 agents on 32 TPUs each for 44 days.Robin Kahlow 训练了一个强化学习智能体,在 Echo Isles 地图上完整地玩《魔兽争霸3》,三周内从输给最简单的内置 AI 进步到对最高难度 insane 取得 89% 的胜率。训练结合自博弈、行为克隆与课程学习,在一块 RTX 3090 和 16 个 CPU 核心上进行了 84 万场对局。相比之下,DeepMind 的 AlphaStar 曾用 12 个智能体、每个 32 块 TPU 训练 44 天。Robin Kahlow氏は、Echo IslesのマップでウォークラフトIIIを通しでプレイする強化学習エージェントを訓練し、3週間で最も易しい内蔵AIに負ける状態から最高難度insaneに89%の勝率を挙げるまで到達させた。自己対戦と行動クローニング、カリキュラム学習を用い、RTX 3090一枚と16CPUコアで84万試合を学習した。DeepMindのAlphaStarは12体のエージェントをそれぞれ32基のTPUで44日間訓練していた。
5Anthropic embeds six METR staff with internal access on par with its own risk assessment teamsAnthropic 让 METR 六名员工入驻,内部访问权限与自家风险评估团队相当Anthropic、METRの6人を社内に迎え自社リスク評価チームと同等の内部アクセスを付与ARS TECHNICAAnthropic has given the nonprofit evaluator METR employee-like access to assess its models, onboarding six METR staff with company hardware, office space and internal tools roughly on par with its own risk assessment teams. METR can publish its findings without Anthropic's approval, though the company can require redactions for customer data, privilege or model architectures. Anthropic is not paying METR.Anthropic 向非营利评估机构 METR 开放了类似员工的访问权限以评估其模型风险,已有六名 METR 员工入驻,获得公司设备、办公场所,以及与 Anthropic 自身风险评估团队大致相当的内部工具权限。METR 发布结论无需 Anthropic 批准,但公司可要求对客户数据、律师-客户特权信息及模型架构等内容作删节处理。Anthropic 未向 METR 支付费用。Anthropicは、非営利の評価機関METRにモデルのリスク評価のため「従業員並み」のアクセスを与え、6人のMETRスタッフを受け入れた。会社の端末と執務スペース、さらに自社のリスク評価チームとほぼ同等の内部ツールへのアクセスが与えられる。METRは分析をAnthropicの承認なく公表できるが、顧客データや弁護士依頼者間秘匿特権、モデルアーキテクチャに関する情報は非公開化を求められる場合がある。AnthropicはMETRに報酬を支払っていない。