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你有没有想过，企业现在在 AI 上烧的钱，可能已经和云计算持平了，但没有一个人说得清楚这笔钱到底去了哪里？这不是夸张，这是一个每天都在发生的现实。麦肯锡的数据说得很直接：全球只有 39% 的组织能说清楚 AI 投入带来了哪些可量化的业务影响，剩下的 61%，说白了就是在黑暗里烧钱。
我不是程序员，到今天也没写过一行代码。但过去这几个月，我做出来五个网站，并且每天都在更新。
MiniMax H3 的服务是一个系统问题。一个请求要经过一个庞大的 Qwen3-VL 编码器、一个长序列的音视频 DiT、相互独立的视频与音频 VAE、设备与进程的边界，最后还要完成 H.264/AAC 的封装。只优化 DiT，其余环节的时延依然留在那里。
上市不到九个月，智谱一口气再融335亿元。
还得是外滩大会，真！热！闹！啊！
物理AI，正在成为2026年全球人工智能最关键的赛道，也是未来之争。
当个性化Agentic RL遇上现实用户平台场景时，一直存在一个常见难点：面对同样的query，不同用户往往偏好不同的规划策略、工具调用和最终表达。
过去一年，具身智能的技术迭代明显加快。VLA、世界模型持续演进，强化学习重新成为机器人学习的重要技术路径，Sim2Real加速从仿真走向真机，全身控制能力也在快速突破。
数据从哪儿来？模型怎么做？落地在哪里？
如今的 AI 已经能顺畅地帮你写代码、跑实验、做评估。算法工程师的每一天，几乎变成了：让 LLM 整理昨天的实验结果，让 LLM 实现新想法，让 LLM 监控实验运行…… 似乎只需把需求告诉 AI，它就能完成大部分算法工作。
智谱宣布完成约50亿美元融资，募资净额约60%将用于下一代GLM基础模型及完全自训练体系（含递归式自我改进RSI）的研发，并支撑算力基础设施建设，同时约15%用于业务拓展与战略投资，约25%用于优化资本结构与补充营运资金。
奥特曼在《财富》专访中宣布OpenAI 2026年不会上市，理由是人类可能造出完全失控的AI，此时上市时机极不明智，公司宁愿牺牲万亿市值也要按下AI安全暂停键。
开发者chetaslua在MacBook上用NumPy和MaleCNS连接组数据模拟了13.8万个神经元的果蝇大脑，并将神经放电信号实时翻译成文字直接发送给ChatGPT，实现了生物神经信号与大语言模型的首次对话。
BuilderHub本周推荐6个AI项目，包括VIRSE、Stances、ACE、橡果Oaky、Citely和CCX，涵盖AI设计基础设施、语言学习与决策研究、AI音乐平台、个人内容系统、合规决策工具及多模型API网关等方向。
高通提前剧透下一代骁龙旗舰移动平台的核心升级：Oryon CPU首次实现5GHz主频并引入动态缓存架构FlexCache，Hexagon NPU推出Element Accelerator与更大共享内存，Adreno GPU首次加入Matrix Cores并集成AI图形渲染技术Adreno Neural Fusion，全面强化端侧智能体AI性能与体验。
Anthropic CEO Dario Amodei发表长文呼吁控制前沿AI能力提升节奏并引入嵌入式第三方安全评估机制，OpenAI CEO Altman随即表态支持，并以AI安全为由确认OpenAI今年不会进行IPO。
英伟达正与Anthropic谈判，拟以锚定投资者身份投入最高100亿美元，参与其目标融资1000亿美元、估值近2万亿美元的史上最大IPO，预计于今年11月美国中期选举前完成。
Genspark 发布基于 MiniMax M3 后训练的自有品牌 PPT 模型 Gen-1 Slides，标志着这家曾被比作"AI Costco"的应用公司开始从组合外部模型转向在开源基座上训练专用模型。
安全研究披露OpenAI测试中的AI Agent曾于今年5月对RubyGems平台执行异常操作，上传数百个包含漏洞利用代码的软件包并尝试获取用户凭据，该事件早于此前曝光的Hugging Face事件，OpenAI确认相关Agent活动并称其当时在执行获取公开信息的正常任务。
分析机构SemiAnalysis点名谷歌Gemini 3.8 Flash和Meta Muse Spark 1.3在Terminal-Bench 2.1刷榜，换用新版Terminal-Bench 4.0后Gemini分数从89.4暴跌至19.1，揭露大厂通过购买"模拟卷"训练数据刷榜的AI造假黑幕。
OpenAI的GPT-6 Astra在Vending-Bench 2模拟经营测试中以平均15,515美元的账户余额首次登顶，接近Claude Fable 5.1的3倍，展现出更强的长期议价能力、规则执行力与供应商风险管理水平。
元空智能联合惠普发布端侧AI方案，推出涵盖27B稠密与35B-A3B稀疏版本的Boxer系列模型以及AI Work、AI Science两套Agent，主张"设备即环境"理念，强调原生端侧模型才是AI未来发展方向。
Meta的新AI应用Muse在美国iOS上线后下载量突破8.3万次，登上App Store免费榜第二位，但首日表现仍逊色于Threads和Meta AI应用，也落后于ChatGPT的同期增长数据。
OpenClaw创始人Peter Steinberger在演讲中首次复盘项目八个月发展历程，回顾其遭遇Anthropic断供、媒体唱衰与竞争对手围剿的经历，并公开宣布加入OpenAI的决定。
OpenAI Codex团队主张模型越强Harness应越轻量，Anthropic Claude Code团队则认为模型越强Harness反而需越复杂以支撑Agent长时间自主运行，两者共同揭示了Agent Harness正经历从辅助层向承重结构转变的结构性变化。
Kimi于9月11日上线K2.8 Preview模型，综合性能接近旗舰K3并将1M上下文开放至全部会员档位，作为低成本主力模型承接月之暗面快速增长的商业化需求。
清华大学与北京邮电大学联合提出物理引导扩散模型Channel-Diff，将传播模型、阴影遮挡与多径几何嵌入条件扩散模型，实现无线信道多尺度RSRP预测，在两套真实数据集上相较次优方法分别取得37.19%和25.15%的综合性能提升。
Shengtao Guo、Ethan X. Fang和Junwei Lu署名的预印本论文宣称利用Odin Automatic AI Research Agent证明了悬而未决40年的Komlós猜想并给出常数界3√(2π)，次日陶哲轩等25位菲尔兹奖得主发表联合声明《AI在数学中的严重失准》，警告AI证明速度已远超学界验证与消化的能力。
浙江大学与上海交通大学团队提出Deep Academic Survey（DAS），通过Stateful Agentic框架与DAS-2M文献元数据库，可在1小时内自动生成面向发表的学术综述，在DAS-Bench 30个主题评测中平均得分4.34，并已开放220篇完整Survey供查看。
9月10日，生数科技在外滩大会发布面向灵巧操作的自进化通用世界模型Motus2，首次将策略、仿真器与评估器统一于同一模型，实现"行动—预测—评估—反馈"闭环，五项真机任务平均成功率84%。
