Leash Bio 的 Ian Quigley 谈 DEL 数据、Hermes 模型与智能体科学推理平台 Minos
Leash Bio 用 DNA 编码文库(DEL)为每个分子打上数十条条形码,采集可复现的蛋白-小分子相互作用数据。其 Hermes 模型仅用自研数据训练,在公开 benchmark 上与 Boltz 持平。团队把多年数据转化为数万条"lab-in-the-loop"模拟,已发展为智能体科学推理平台 Minos,并发布预印本、博客与开放数据集。
Leash Bio 用 DNA 编码文库(DEL)为每个分子打上数十条条形码,采集可复现的蛋白-小分子相互作用数据。其 Hermes 模型仅用自研数据训练,在公开 benchmark 上与 Boltz 持平。团队把多年数据转化为数万条"lab-in-the-loop"模拟,已发展为智能体科学推理平台 Minos,并发布预印本、博客与开放数据集。
据 The Information 援引知情人士,OpenAI 员工称公司年底前可能发布一到两款新模型,但不确定正在开发的主要升级版旗舰是否在列。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon,面向开发者、企业、科研人员和消费者开放,首发价每百万 input token 2 美元、output token 10 美元,缓存 input 降价 95%。
推荐理由:官方给出 Argon 的定价、1M token 窗口和多项落地案例,读者可据此判断其在长程编码与科研任务上的定位。
Google 发布久等的 Gemini 4 Argon,称其具备前沿推理能力并减少冗余与套话,在编码、网络安全、科学、金融、法律等基准上称优于 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5.5。
推荐理由:报道梳理了 Argon 的定价与订阅分层,可据此判断 Google 在前沿模型竞争中的位置变化。
针对 MoE 模型推理,AWS 团队通过 Swap-AB 转置让专家维度 N=8192 进入 WGMMA 首个操作数位置,在 H200 上取得 2–4% 端到端输出吞吐提升,该优化已合入 vLLM 0.24.0 及更高版本。
2026年第一季度,全行业上线短剧约12.8万部,其中AI微短剧约12.2万部,占比超95%,AI短剧与视频生成以55%的份额成为国内第一大词元消耗场景,软件开发仅占15%。
Amazon Bedrock 面向泰国、马来西亚、新加坡、印尼和中国台湾的五个 AWS 区域提供全球跨区域推理,可调用 OpenAI 的 GPT-6 Sol、GPT-6 Luna 和 GPT-6 Astra,其中 GPT-6 Astra 从亚太(新加坡)区域提供。
Meta 构建了一套系统,把 fleet 中分散闲置的推理算力聚合成共享的机会算力池,用于增强广告推荐,无需额外采购容量。系统通过 Rank More Ads(RMA,增加排序阶段评估的候选广告数量)和 Serve Better Models(SBM,提高请求路由到更强模型的比例)两个弹性杠杆,在保障基线性能的前提下扩展可选工作负载。
NVIDIA 提出 ReplaySSM,重新思考混合模型的解码状态存储方式。NVIDIA Nemotron 3、Qwen3.5 至 Qwen3.8、Kimi-K3、GLM-5.3-Flash 等混合模型将 SSM 层与少量注意力层交错,SSM 层用固定大小状态替代随序列增长的 KV cache 以实现快速解码。
AWS 发布 Ray LLM Deep Learning Containers,支持在 Amazon EKS 上跨两个 GPU 节点部署单个 LLM,将 prefill 与 decode 分离运行并统一在一个 OpenAI 兼容端点后。
在 Amazon SageMaker AI 上用 llama.cpp 部署决策模型,可让应用从固定选项集中直接输出概率分数,而不必生成文本答案。AWS 的 llama.cpp DLC 支持通过 OpenAI 兼容的 Chat Completions 接口调用,扩展方案 SemIf 则返回 option_ids、probabilities 与 raw option_logits。
微软发布第三代自研 AI 芯片 Maia 300,定位为微软产品与服务的“主 AI 推理系统”,2027 年开始在 Azure 生产环境铺开,并计划扩展到多吉瓦级部署。
Import AI 476 期聚焦三项研究:Scale AI 与 Elorian 发布 Humanity's Sixth Sense 基准,含 522 道题、288 张图片和 234 段短视频,人类 pass@1 达 93.1,最佳模型 GPT 6 Astra 仅 53.6,GLM-5.3-flash 为 26.8、Kimi K3 为 25.5。
Anthropic 的 Andrej Karpathy 将 LLM 用户分为四层:约 60 亿人(全球约 75%)几乎没接触过 LLM,10-20 亿人只把免费版 ChatGPT 类产品当"更好的 Google 搜索",约 2000 万数学与编程专业用户用前沿模型让 agents 在提示词下完成过去需数周数月的项目,仅约 5000 人能用内部前沿系统。
Google DeepMind 的新研究发表于 Science,其 AlphaProof Nexus 自主解决了 353 个 Erdős 开放问题中的九个,其中两个已悬置 56 年,团队在论文发表前已在线公开这些解法。
推荐理由:在 AI 数学证明争议中,这篇论文展示了经同行评审的路径,读者可对比其与 OpenAI 做法的差异。
智源研究院具身模型研究中心负责人王鹏伟在2026年智源大会发布悟界·RoboBrain Orca世界模型,采用Next State Prediction建模范式,预训练未用任何action数据,使用约12.5万小时视频、130m事件级状态转移数据和VQA数据。
杨立昆提出分层联合嵌入预测架构 H-JEPA,将多个 JEPA 逐层堆叠,各层在不同时间跨度上预测状态。Visual AntMaze 任务中,单层 LeWM 成功率仅 18%,三层 H-JEPA 达 73%。该架构不用奖励、不用重建,主张向上增加抽象层级而非增加步数,与当前 Agent 和 RSI 路线相反。
从AI产业"五层蛋糕"逐层清点,华人已在芯片、基础设施、模型、应用四层占据关键位置:全球半导体市值前五的英伟达、台积电、博通、AMD、英特尔掌舵人均为华人,五家市值合计超10万亿美元;台系三厂拿下全球AI服务器近90%的ODM份额,中国光模块企业占全球前十中的七席。但模型层硅谷华人执行密度最高、掌舵者却几乎不是华人,中国大模型公司收入总和仍不及OpenAI与Anthropic两家之和。
Ornn、Silicon Data 与 Bloomberg 截至 2026 年 8 月的数据显示,AI token 价格持续下跌,H100 GPU 租赁价格却保持稳定甚至上涨,a16z 称这是 AI 市场的典型 Jevons 悖论。
工业AI推动下,x86、Arm、RISC-V三条架构在工业边缘正面相遇,具备AI加速功能的边缘芯片在全球工业场景渗透率已接近47%,预计年内有望突破55%。
作者在15天内走访硅谷、洛杉矶、西雅图、波士顿和纽约,与101位北美AI一线从业者交流,其中41位来自Google、Meta、Nvidia和OpenAI等大厂,17位来自各Frontier Lab。
Google 正在内部测试 Gemini 4 的 Argon、Barium、Carbon 三个变体,其中 Carbon 已在内部编程平台 Jetski 部署数日,编程任务表现据称超过 Argon,一名员工将其与 Anthropic 最强编程模型 Opus 5.5 相提并论,但仍需更多测试。
截至今年3月,中国日均Token调用量已突破140万亿,规模化的推理负载正推动SSD从单一存储介质向承担差异化AI负载演进:慧荣科技用SSD控制器按QoS等级调整资源配置,闪迪将SSD分为直连GPU、网络连接GPU和存储型三类,北美大型互联网公司已开始用大容量QLC SSD替代部分HDD。
Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 在对谈中指出,AlphaFold 的突破只是开始,蛋白质折叠远未解决,静态结构预测无法覆盖蛋白质动态与无序区域。
Nathan Lambert 认为 AI 的快速进步主要来自基础设施与工程能力的加速,模型将在几年内成为超人的分布式 GPU 工程师,但这不会让模型本质发生剧变。他指出,训练与推理指标高度可验证、可优化,模型智能的有效成本未来几年或近指数级下降,预训练研究(架构与数据选择)有望在 2-3 年内自动化;而 RL 环境质量普遍低劣是另一块可修复的工业级低垂果实。
美东时间10月6日傍晚,OpenAI 发布由一款尚未公开的内部模型撰写的722篇数学研究手稿,归为17个领域的372个成果类别,其中162篇附有主结果的Lean形式化证明,官方称每项成功结果消耗的算力相当于 ChatGPT Pro 思考3小时。
MIT Technology Review 刊文《We’re putting too much faith in AI’s ability to say no》讨论 AI 拒答机制。
OpenAI 本周发布数百份高难数学题解答,但被指未完全达到普林斯顿高等研究院 AGMAI 的准则要求:719 份手稿中仅 10 份公布了模型的思维链,且按该组织建议未经形式化的证明仅占 42%。
两位以太坊研究者警告,AI 辅助数学最坏情况下可能在数月内攻破加密钱包所用签名体系,Justin Drake 呼吁行业进入"地堡模式",建议把资金转移到从未签名过的地址。Vitalik Buterin 在 X 回复中认同风险,但警告不要行动过快,称自己在迁移失误上损失的钱比被黑客攻击还多,并主张长期转向尽可能只依赖哈希函数的架构。目前 ECDSA 签名方案在实践上尚未被真正攻破。
爱范儿提前获得生数科技 Vidu Q4 Preview 的访问权限,把它当作试镜演员,用《沙丘》《喜剧之王》《黑神话:悟空》等片段测试人物反应、复杂运镜和特效与场景的交互。
Anthropic 发布约一年来首个小模型更新 Claude Haiku 5.5,定价与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 对齐,同日下调 Sonnet 5.5 与订阅方案价格。
推荐理由:汇总了 Haiku 5.5 的定价、独立评测与 token 消耗数据,便于判断低价小模型的真实成本与定位。
英伟达团队从 Nemotron 3 出发,用监督微调、强化学习和反馈驱动的推理循环,让 Nemotron-3-Ultra-CC 在 IOI 2026 拿到 535.4/600,超过 361.12 的金牌线;通用版 Nemotron 3 Ultra 配合 SFT、RL 检查点在生成-验证-修正系统中于 IMO 2026 得到 30/42,超过 29 的官方金牌线。
推荐理由:原文公开了从 Nemotron 3 到 IOI、IMO 金牌级系统的完整微调配方与数据规模,可据此评估领域特化模型的可复现路径。
斯坦福大学助理教授吴佳俊在 IROS 2026 的 RoBoWoMo 研讨会报告《Building Physical Agents via Structured Representations》中提出,结构化表征是机器人学会推理的脚手架而非答案。
IROS 2026 共 1933 篇论文进入正式议程,多标签统计显示 Robot Learning / Embodied AI 约 809 篇、Navigation / Planning 564 篇、Perception / Vision 556 篇、Humanoid / Legged 约 213 篇,VLA 相关约 82 篇。
超聚变算力领域副总裁王梁栋在2026 ITValue Summit数字价值年会上指出,AI已进入推理为主的"干活"时代,算力竞争重心从一次性训练峰值能力转向持续推理开销。
Anthropic 发布快速低价模型 Claude Haiku 5.5,定价为 $0.10/$0.50 每百万 token,与上月的 OpenAI GPT-6 Luna 一致,超过 100,000 token 后涨至 $0.50/$2.50,而 Luna 在 272,000 token 后才涨至 $0.20/$0.75。
OpenAI 在其 API 平台推出 Decisions API,可评估文本、图像或两者,运行速度约为 Responses API 的十倍,目前已进入公开测试,即将正式可用。
OpenAI 发布内部前沿模型在数学开放问题上的新结果,并在 GitHub 上公开 Lean 证明形式化与研究细节。材料仅提供摘要,未给出具体问题、模型名称或结果数据。
Mistral 发布 Mistral Large 4 预览版,这是一个 1 万亿参数、490 亿激活参数的模型,在自有的 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 集群上训练,已通过 Mistral API 提供,并承诺于本月底发布开放权重版本。
Mistral 发布迄今最大模型 Mistral Large 4,参数规模一万亿、激活 490 亿,已在 Mistral Studio 开放公开预览,权重预计 10 月底发布。