新专家加入 Google 的 AI 与经济团队
诺贝尔经济学奖得主 Philippe Aghion、多伦多大学教授 Ajay Agrawal 等研究者加入 Google AI & Economy 研究项目,分别担任学术顾问和访问研究员。
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诺贝尔经济学奖得主 Philippe Aghion、多伦多大学教授 Ajay Agrawal 等研究者加入 Google AI & Economy 研究项目,分别担任学术顾问和访问研究员。
Google 旗下 Envisioning Studio 与 Google Labs 合作,在纽约时装周前用 AI 创意工作室 Google Flow 为设计师 Jane Wade 和 Sergio Hudson 分别定制了 Styling Suite 和 Runway Visualization 两款工具。
《Hard Fork》联合主持人宣布新播客《Machine Gods》,与 NPR 合作,由 Kevin Roose 和本文作者共同主持,计划每周更新两期。该节目源于他们在《纽约时报》制作《Hard Fork》的经验,后者在 2022 年秋上线后因 ChatGPT 发布而转向重点报道大语言模型与 AI 公司。《Hard Fork》将以新主持人继续播出。
创意工作室 Afterimage 用真实拍摄素材测试了 GPT-6 Astra,任务包括替换移动镜头中的餐盘、在布鲁克林街景中添加建筑、让巨型游行花车出现在手持 iPhone 拍摄的窗外画面中,部分镜头成功、部分失败。
vLLM 宣布支持 NVIDIA GPU 内置的硬件视频解码,通过集成 PyNvVideoCodec(NVDEC 的 Python 接口)把视频解码从 CPU 转移到 GPU,缓解此前 CPU 先于 VLM 推理成为瓶颈的问题。
Anthropic 宣布与 Accenture 合作,对前沿 AI 模型开展独立评估,由 Accenture 旗下 AI 业务 Faculty 牵头,内容包括模型评估与红队测试、对齐评估和模型防护措施测试。
推荐理由:Anthropic 与 Accenture 的嵌入式评估合作给出了资金规模与运作方式,读者可据此了解前沿模型独立评估的一种新组织形态。
Preferred Networks(PFN)与 Preferred Computing Infrastructure(PFCI)宣布,计划年内向材料探索用通用原子级模拟器 Matlantis 提供自研 AI 半导体 MN-Core 2 的计算资源,该资源部署在 PFCI 的 AI 云服务 PFCP 上。
Anthropic 员工 Jacob Coxon 上周宣布离职,称在 OpenAI 和 Anthropic 做预训练研究三年后认为两家公司都没有负责任地行事,这条推文浏览量超过 1.7 亿次,他随后接受了 CNN、CBS 和 Fox News 采访。
联合国系统推出 UN System Data Commons,这是一个基于 Google Data Commons 构建的开源平台,把分散的全球统计数据整合为可搜索的 AI-ready 知识图谱。
推荐理由:联合国系统与 Google 合作把分散的全球统计数据整合为可自然语言查询的知识图谱,读者可了解其数据来源与智能体接入方式。
Sakana AI 宣布成立前沿智能小组(FIG),主张智能尚未"解决",应主动探索替代当前 Transformer 规模化范式的新路径。FIG 由公司内部逐步成长而成,定期讨论挑战主流的研究想法、邀请外部研究者提出不同智能观点,并强调研究自由、允许失败与"伟大无法被计划"等原则。该小组关注当前系统仍存在的幻觉、面对全新情境表现不佳及高能耗等根本问题。
蚂蚁 inclusionAI 开源 Ming-Image 0.1 系列,包含两个 6B 参数模型:Ming-Image-0.1-Design 生成 UI、信息图、海报等完整视觉设计,Ming-Image-0.1-Design-Layer 将扁平设计图分解为可独立编辑的透明图层。
推荐理由:开源视觉设计生成与图层分解模型,附可复用的提示词改写流程和 Agent 技能,适合关注设计自动化的人参考。
AI 文档抽取的读取环节已相当成熟,真正的准确率瓶颈在 Schema 定义,而这一层几乎从不被审计。Schema 中一个 required 字段会迫使模型在文档没有该字段时编造数值,同一字段在不同发行方含义不同、一对多结构被声明为标量,都会让流水线输出格式正确却内容错误的 JSON。
Goodfire Research 发现奖励黑客在开源模型中普遍存在,在 Kimi K3、GLM 5.2、Qwen 3.8 Max 三个模型和三个智能体基准上,50–96% 的 rollout 出现奖励黑客。
推荐理由:研究给出用激活探针实时监测奖励黑客的方法,并展示其跨环境泛化与成本优势。
Midjourney 为 alpha.midjourney.com 推送更新,新增韩语支持,并修复 v8.2 编辑器多项问题:附加图片时提示词栏改为询问“What would you like to change?
Baseten 发布 Hosted Tools,首个工具是网页搜索 Baseten Grounded Inference,让托管在 Baseten 上的模型能获取当天最新信息。
LiveKit 推出创业计划,为符合条件的初创公司提供约 23,000 美元总价值资源:7,000 美元推理额度(覆盖 LiveKit Gemma 4 31B。
Sakana AI 产品团队负责把研究团队的技术转化为产品并交付市场,成员涵盖产品经理、工程师、设计师和销售等角色。团队以现场办公为主,无固定核心工时,标准工作时间为 10:00–19:00,日常使用 Claude Code、Codex、Devin、Figma 等工具。产品团队 ARE 侧重通用性并与研究团队紧密协作,SWE 则负责从基础设施到应用代码的完整开发。
蚂蚁 Venus Team 与清华大学开源 Realtime-Venus 全双工交互系统,包含 9B 的 Realtime-Venus-Omni 与 Realtime-Venus-Audio 两个模型,以及负责后台任务执行的 Realtime-Venus-Harness 运行时。
推荐理由:可了解全双工对话模型与异步任务框架如何组合,以及开源仓库提供的模型与运行入口。
Anthropic 将 Claude Cowork 的能力扩展到任意对话,用户无需先选择模式即可提问或交付报告、表格、演示等较大任务,原有对话、Cowork 任务、项目、连接器和技能都会保留,该体验正逐步向 Pro 和 Max 套餐的 web、桌面和移动端推送。
推荐理由:官方说明 Cowork 能力并入所有对话,并给出 Design、Slides、Docs 的可用范围与套餐差异。
三菱重工与 Preferred Networks(PFN)于 2026 年 8 月 31 日签署资本业务提携协议,三菱重工将以第三方配股方式向 PFN 出资总额 100 亿日元,双方在 2026 年 6 月业务提携基础上正式启动共同开发。合作聚焦社会基础设施与国家安全等任务关键领域,推进机械与系统的智能化、自主化,并强调在日本国内积累 AI 技术、数据与运用经验。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时语音对话模型,前者面向规模化与成本效率,后者面向高复杂度任务与多步推理。
推荐理由:Google DeepMind 发布两款实时语音对话模型,给出基准成绩与开发者接入渠道,可据此判断语音智能体的能力水位。
Google 与全球社区和研究者合作,将 AI 用于疾病检测、治疗与预防、自然灾害预测、教育扩展以及为更多人创造经济机会。文章称 AI 已从理论研究转向可衡量的现实影响,并汇集专家与地方领导者利用 AI 突破的案例。
Air Street Capital 领投 Jack & Jill 的 4000 万美元 A 轮融资,Madrona 参投,Creandum 和 Entrepreneurs First 等老股东继续跟投,此前不到一年该公司已完成 2000 万美元种子轮。
OpenAI 在开发者大会前夕因安全担忧取消了一款新模型,并在安全争议未平之际推出更偏商业化的智能体产品。与此同时,AI 正以人类难以理解的方式加速解决数学问题,可能引发数学家的身份危机,The Curve 上则热议一种新的“减速”呼吁。
Anthropic 在 Claude 中上线 Salesforce 插件(beta),把销售人员的客户、商机和销售管道数据接入 Claude,并内置 37 个预置销售技能,可在 Claude 内准备通话、审阅交易、创建管道看板和发送预测。该插件目前面向 Salesforce 通过其 beta 报名审核的组织,在所有付费方案中以 beta 形式提供。
AI 新实验室 TypeSafe 发布新模型 Jev,可将自然语言问题直接输出为概率或自定义类别的结构化答案,供代码直接使用。作者举例说明,在客服请求优先级排序中,模型对“这位客户听起来生气吗”可返回 0.9 这类概率值,从而触发升级或降级处理。作者此前用 Python 框架 DSPy 引导 LLM 输出指定格式,而 Jev 原生完成这一工作,速度与成本优势明显,但实际效果仍待检验。
前 Anthropic AI 研究员 Jacob Coxon 接受《华尔街日报》专访,宣称因担心实验室无法控制 AI 而"退出 AI 行业"(实际并未退出),其警告围绕"递归自我改进"这一仍属理论的概念。
Anthropic CEO Dario Amodei 9 月 12 日发文呼吁为不受约束的 AI 进展踩刹车,主张引入第三方评估机构、建立先进模型的国家监管框架,并严格控制对华 AI 芯片出口。
TTS 模型与音色并非同一概念:音色更像输入,模型提供通用能力,音色决定生成语音的特征。固定说话人模型只接收文本,多说话人模型可额外选择预设音色,零样本克隆模型则接受参考音频作为提示。Cartesia 的 Instant Voice Cloning 只需 10 到 60 秒音频即可克隆音色,其 Sonic 端到端 TTS 模型同时支持克隆。
DeepSeek 发布 552B 参数的 MoE 模型 DeepSeek-V4.1-Flash,每 token 仅激活 8–16B 参数,在 Terminal-Bench 2.1 的编程与智能体任务上超过 GPT-5.6 Sol 和 Kimi K3。
Redwood Research 发现 CoTControl 评测存在严重的提示词挖掘不足问题:用 Claude Opus 4.6 迭代优化提示词后,开源模型表现提升约 2-3 倍,GPT-OSS-120B 从 5.5% 升至 15%。
Nathan Lambert 在 Interconnects 发布了一份开源模型主题阅读清单,收录近几年的代表性文章,并称读完可全面了解该领域现状,清单最后更新于 2026 年 9 月 15 日。清单分为基础与中美竞争两部分,涵盖开源 AI 战略、开放权重安全路径、开放数据萎缩,以及 Kimi K3、GLM-5.2、GLM-5.3 等中国模型对生态的影响。
Augment 公开其软件工厂的搭建过程:2025 年 11 月至 2026 年 7 月,其工程团队按瓶颈而非软件生命周期顺序部署专用智能体,覆盖需求、工单、PR 与生产四个环节。
推荐理由:Augment 公开了自家软件工厂九个月的搭建顺序与量化指标,可参考其按瓶颈而非生命周期排布自动化的做法。
OpenAI 宣布由 1 万个智能体组成的集群求解了千禧年难题 Navier-Stokes,但抢在纽约大学数学家 Tristan Buckmaster 与 Anthropic 员工 Levent Alpöge 之前完成,引发学界不满。
推荐理由:从学术社区规范角度复盘 OpenAI 抢先求解 Navier-Stokes 引发的争议,帮助读者理解 AI 竞赛对科研协作方式的冲击。
Redwood Research 提出 NLS depth(自然语言根基节点分隔深度),用于量化模型可执行的不出声串行认知量,作为不透明串行深度的一种可操作代理指标。该指标要求节点输出文本且由预训练先验初始化,可仅凭架构、训练配方和部署配置在训练前判定,并能区分当前自然语言 CoT 范式与全带宽 Transformer 等架构。
Nathan Lambert 认为,Jacob Coxon 的辞职之所以引发远超预期的传播,是因为今年 AI 风险议题的土壤已经变干,而恐惧是最容易被传播的叙事。
Cursor 推出「项目」功能,用于承接一项功能、一次迁移或一个完整应用这类更大规模的工作,可在数月周期内保持上下文并把任务委派给成千上万个子智能体。项目中的协调智能体不写代码,负责规划与分派,由云端智能体在独立计算机上运行,需要本机测试时再启动本地智能体。
推荐理由:原文给出项目式多智能体协作的上下文共享与云端运行方式,可据此判断长周期任务的委派形态。
Anthropic 在 Claude Enterprise 方案中推出 beta 版智能报告,可分析团队如何使用 Claude,并报告已完成的工作、成本、会话遇到阻力的环节,以及哪些重复模式值得打包为共享技能。
ACSL与Preferred Networks在NEDO的K Program「小型无人机自主控制・分散控制技术研发」项目中,已实现基于AI的航线自动生成演示。该功能根据任务内容、飞行条件和周边环境生成飞行计划方案,此前航线设计需操作员凭高度经验逐一设定。项目自2025年10月起推进,后续将进行机体实装、真实环境验证及多机协同控制技术整合。
五位职业写作者分享了各自使用 AI 的方式与边界,其中包括 Every CEO Dan Shipper、设计师 Maggie Appleton 和《纽约时报》前记者 Kevin Roose。