AI Daily

10-25 已报 a16z 10-23 周度图表文章中的 GPU 租金和电气设备产能数据。今日新增：a16z 10-26 00:02 在 X 公布同一文章中美国本土产量与实际进口额的增幅对比：计算机及外设本土产量增长 46%、进口增长 366%；通信设备分别增长 87% 和 175%；半导体分别增长 76% 和 131%；电网与电气设备本土产量下降 7%、进口增长 69%。 @a16z X 帖 图注说明本土产量区间为 2019 年 12 月至 2026 年 9 月，进口额已按进口价格指数平减。 a16z 文章 口径说明：10-25 日报所列电气设备“产能下降 9%、价格上涨 69%”出自 a16z 10-24 23:00 发布的产能图（早于本监测窗口），该图中电气设备产能为 −9%、产量为 −7%、生产者价格为 +69%；本图的 −7% 为本土产量，+69% 为实际进口额，两组数据口径不同，数值均与原图一致。 @a16z X 帖（10-24 产能图）

GMO 互联网株式会社 10-23 公告（早于本监测窗口），其“お名前.com 桌面云”服务 10-20 被确认遭第三方植入恶意程序，可能受影响的服务器为 26,739 台，服务器内保存的交易账户登录信息可能被窃取并冒用；10-21 起全部方案服务器陆续停机。 GMO 互联网公告 10-24 11:50 发布的第 4 报（上期漏收）称，攻击者索要钱财，并威胁继续对客户在国内外 70 余家证券、外汇公司开设的账户进行非法操作；公司拒绝支付，向全部用户各付 5,000 日元慰问金并补偿非法交易造成的实际损失，同时请求政府机构采取能动网络防御措施。 GMO 第 4 报 【仅见媒体报道】日本经济新闻 10-24 报道，日本政府负责网络对策的高官称“目前判断尚未到需要启动的事态”。 日本经济新闻

GMO 互联网集团代表熊谷正寿 10-25 发表博客称，“互联网本身正濒临崩坏”，背景是 AI 技术的爆发式进化与滥用：开放权重模型被组合成大量攻击工具，过去需要高超技术的网络攻击变得人人可以实施；集团旗下 GMO Cybersecurity by Ierae 调查确认，针对约 20 家日本企业的非法访问中，攻击方滥用了本用于防御的自主 AI 渗透测试工具 ARTEX。他将这一局面称为“AI 网络饱和攻击”，即 AI 生成的大量攻击压倒防御方的应对能力；他称此次针对 GMO 的攻击正是这一局面的象征，但未说明攻击是否使用了 AI。 熊谷正寿博客 熊谷正寿 10-25 18:58 在 X 发帖告知博客更新，博客题为《现在正是官民携手守护日本之时——我们申请“能动网络防御”的理由》。 @m_kumagai X 帖

谷歌 DeepMind 研究人员 Marius De Kuthy Meurers、Aaron Parisi、Bernd Bohnet 的论文 10-21 提交 arXiv（早于本监测窗口），Elvis Saravia（DAIR.AI 创始人，前 Meta AI）10-26 03:59 在 X 介绍。 @omarsar0 X 帖 论文从经典小说中提取道德困境，用逻辑求解器验证困境确实构成冲突；以 Gemma-4 4B 为策略模型做强化学习，策略在遮蔽思考过程的锦标赛中两两比较道德论证，并由自己评判胜负。 arXiv 论文

在 MoralChoice 高歧义场景中，调换选项顺序后判断翻转的比例从 14.3% 降到 6.6%；ELEPHANT 测试中对话委婉回避的比例从 25.5% 降到 6.2%。道德判断没有随之改善：ELEPHANT 上的道德谄媚比例从 45.3% 到 44.0%，基本持平，接受用户预设框架的比例从 5.2% 升到 7.5%；在有明确规范答案的 MORABLES 寓言测试中，五选一准确率从 56.5% 降到 53.4%。作者结论是，调换顺序下的一致性可以被单独优化，道德判断的有效性不会随之提高。 arXiv 论文

Elvis Saravia（DAIR.AI 创始人）10-26 01:12 推荐这篇论文。 @omarsar0 X 帖 论文 10-22 提交 arXiv（早于本监测窗口），作者为 Ferdinand Kapl、Kaitlin Maile、Stefan Bauer、Johannes von Oswald。研究在最大 30 亿参数的预训练模型和受控任务上发现，深度增长模型和循环模型都更依赖上下文中的信息：与同深度的稠密模型相比，它们更早习得上下文学习，在也能把固定关联记进权重的情况下保留得更好；深度增长会把早期的归纳头扩散到各层，消融显示两类模型的少样本表现更依赖归纳头。 arXiv 论文

DeepMind 研究员 Nando de Freitas 10-25 15:19 转发了 Jeff Shen（普林斯顿大学、Polymathic AI）10-20 发布的 FlashMap 介绍帖（早于本监测窗口），属再次推介。 @jeff_shen_ X 帖 论文指出，DFlash 等块扩散草稿模型一次前向生成整块草稿，但块内每个 token 独立预测；FlashMap 改用连续流映射语言模型，在一次前向中生成整块并保留 token 间依赖。在 Qwen3-8B 上，FlashMap 在全部 9 个基准上快于同条件重训的 DFlash，平均加速比高 7%，最高无损加速 6.1 倍；草稿模型参数约 5 亿，约为 DFlash 的一半。 arXiv 论文 FlashMap 项目页

谷歌 DeepMind 研究员 Sander Dieleman 10-25 07:51 评论称，连续扩散在原理上能在中间噪声状态表示不确定性（多种可能结果的叠加），二元离散扩散是实现这一点的另一种方式。 @sedielem X 帖 论文第一作者 Rodrigo Casado Noguerales 10-22 发布介绍帖（早于本监测窗口），Nando de Freitas 10-25 15:14、15:16 先后转发这两条帖子。 @rodcasnog X 帖

论文 10-20 提交 arXiv，作者来自苏黎世联邦理工学院、马普智能系统研究所和图宾根 ELLIS 研究所。二元离散扩散把每个位置的噪声状态设为一组候选 token（二元成员向量），加噪和去噪通过增删候选进行，候选被排除后还可恢复；在 Sudoku-Extreme、Boxoban 推箱子和图着色任务上，其对称形式在相同架构和调参预算下持续超过掩码扩散和均匀扩散基线，最难的题目上优势最大，语言建模上与基线相当。 arXiv 论文

Riley Goodside（提示工程研究者）10-25 23:01 回复用户关于“AI 腔”的讨论时称，这类文本的主要特征是无生命主语搭配有生命动词（如“压力在争论”）和过度使用宾语关系从句，并推荐一篇系统识别这些特征的论文。 @goodside X 帖 论文 10-21 提交 arXiv（早于本监测窗口），作者为 Thomas Hikaru Clark、Matias B. Martin、Kyle Mahowald。论文对 14 个模型的对话、编程和作文输出做心理语言学分析：与人类文本相比，9 个前沿和准前沿模型都更多使用无生命主语加有生命动词和低频 n 元组合，多数还有更长的句法依存、更多名词堆叠；同一 Olmo 系列中，这些特征从基座模型到指令模型再到推理模型逐级增多。作者假设数学、代码等可验证奖励的后训练带来信息压缩压力，并用长度惩罚强化学习微调 Qwen2.5-1.5B-Instruct 验证，模型随之更偏好较短的句式，且延伸到训练中没出现的句式。论文同时发现 Claude Opus 5.5 在 21 项对比中有 19 项低于 Opus 5。 arXiv 论文

Elon Musk（SpaceX、Tesla CEO）10-25 22:35 在 X 发布：Grok Bot 现在可以替用户给个人或商家打电话，代用户提出请求，记录对方的回复，并向用户发送通话摘要。 @elonmusk X 帖

该帖转引用户 alexmichaelio 10-25 02:07 的帖子（早于本监测窗口，上期漏收），该用户依据 Grok Bot 0.77 预发布版本的更新整理称，通话功能可拨号、在线等候、按键并接受转接，用户可同时查看实时转写【未证实】。 @alexmichaelio X 帖

测试版功能追踪账号 TestingCatalog 10-25 21:32 发现，Google AI Studio 即将推出托管智能体（Managed Agents）入口，用户可在专门的智能体中心检查和管理自主智能体及其工具、环境和触发器。 @testingcatalog X 帖 谷歌 AI Studio 负责人 Logan Kilpatrick 10-26 02:59 回复确认，托管智能体已在 Google I/O 发布，这次是在其上增加的管理面板。 @OfficialLoganK X 帖

斯坦福大学副教授 Anshul Kundaje 10-26 01:21 转发谷歌 DeepMind 研究员 Alex Rakitko 10-24 的介绍帖（早于本监测窗口），属再次推介。 @AlexRakitko X 帖 bioRxiv 预印本 10-23 发布，作者包括海德堡大学 Henrik Kaessmann 和诺奖得主 Svante Pääbo 等。研究用 AlphaGenome 预测人类谱系特有的约 1,700 万个单核苷酸替换的顺式调控效应，覆盖 305 种组织和细胞类型；预测出的 71,345 处顺式调控增益大多位于人类加速区之外，更多来自把祖先在其他组织中已开放的调控元件挪用过来；关联增益越多的基因越可能在人类中上调。与尼安德特人和丹尼索瓦人基因组比较显示，几乎所有已固定的增益早于与古人类分化，少数现代人特有的增益对基因上调贡献很大。 bioRxiv 论文

Marinka Zitnik（哈佛医学院副教授、Zitnik 实验室负责人）10-25 06:24 在 X 介绍团队的 CONCERT：这是一个预测扰动效应如何在组织中扩散的生成模型，同一基因敲除在肿瘤核心和组织边界可产生不同响应。 @marinkazitnik X 帖 论文 bioRxiv 首版发布于 2025-11，帖中链接的第 3 版于 2026-10-18 发布（更新方法与全部实验），早于本监测窗口，属再次推介。 bioRxiv 论文

项目页说明，CONCERT 是考虑细胞所处微环境（niche）的高斯过程变分自编码器，为每种扰动学习一个空间核，其长度尺度决定效应在组织中延伸的距离。在 SPAC-seq 数据的 87 个敲除上做同微环境预测，对数倍数变化的秩相关为 0.427，目标均值基线为 0.340、scGEN 为 0.336、GEARS 为 0.305；在 85 组跨切片预测中秩相关为 0.703，全部 85 组均排名第一。在葡聚糖硫酸钠（DSS）结肠炎数据中，每只小鼠只采样一次，CONCERT 可重建未测时间点的空间基因表达，预测病程在第 9 天达峰、第 21 天消退。 Zitnik 实验室项目页

John Horton（麻省理工斯隆管理学院副教授）10-25 23:20 发布线程：Ashokkumar 等人的论文显示，让 GPT-4 模拟调查实验中的受访者，可以预测实际处理效应，且结果不太可能来自记忆；他用该研究公开的数据和代码，以更新的前沿模型做后续研究。 @johnjhorton X 帖 他改为让前沿模型一次性直接预测处理效应，不再模拟受访者；这种做法在效应方向的准确率上没有明显提升，但平均绝对误差和均方根误差更低。 @johnjhorton X 帖 他认为模拟受访者仍有交叉分析、可调整受访者设定等优势，一次性直接预测总值得一试；所用模型都在截止日期之后，他认为记忆与泄漏的担忧有些被夸大，但难以完全排除。 @johnjhorton X 帖 代码和数据已在 GitHub 公开，模拟均经 Expected Parrot 缓存，可复现。 GitHub 仓库 他 10-26 04:12 回应质疑时称，论文回答的问题是：LLM 能否以高于随机的水平预测确定不在训练数据中的社会科学调查实验结果，答案是“能，而且好得多”。 @johnjhorton X 帖

Figure 创始人兼 CEO Brett Adcock 10-25 07:21 在 X 称，公司在总部内建了一处名为 Blackbox 的秘密住宅，用来测试其前沿模型。 @adcock_brett X 帖 该帖转引的 TheHumanoidLabs 10-23 帖子（早于本监测窗口）转述 Adcock 称，Figure 最新模型是“婴儿版 AGI”，上月用公司历来最多的预训练数据和 GPU 训练，更大的模型几周后就绪【未证实】。 @TheHumanoidLabs X 帖

Robots Digest 10-25 20:44 在 X 介绍 DeXplicit（帖中把第一作者写作“Adam Abecid”，论文署名为 Adam Lee，Abecid 是其 X 和 GitHub 账号名）。 @robotsdigest X 帖 论文 10-22 提交 arXiv（早于本监测窗口），作者为 Adam Lee、Mutian Xu、Yukang Cao、Shulin Tian、刘子纬，来自南洋理工大学 S-Lab 和加州大学伯克利分校。现有方法多把动作驱动的动力学、相机运动和画面合成混在一个视频生成模型里；DeXplicit 给定初始场景和未来手部轨迹，先用轻量 3D 动力学网络在度量空间预测以物体为中心的运动和形变，再把外观沿预测的 3D 运动投影到未来视角，渲染器只需补全不确定和新出现的内容。在 HOT3D、OakInk2、PhysTwin 上，移动点误差比 PointWorld 降低 27%–40%，HOT3D 上物体保真度 IoU+ 提高 47%；每块只需两步去噪的因果生成比其 140 亿参数双向配置快 57 倍。 arXiv 论文 代码和权重已在 GitHub 开放。 DeXplicit GitHub

英伟达团队的论文 10-22 03:00（10-21 提交 arXiv，早于本监测窗口）发布，机器人论文摘要账号 Robots Digest 10-26 02:19 在 X 介绍。 @robotsdigest X 帖 Foundation4D 输入多摄像头驾驶视频，一次前向即输出深度、相机位姿、3D 检测框、语义占据和可渲染的高斯重建；共享骨干用时空分解注意力融合不同相机和时刻的观测，视频推理时用位姿图优化修正相机轨迹并跨窗口拼接目标轨迹。团队同时发布 PAI-Foundation4D 基准，含 1,253 段带稠密深度和语义占据标注的驾驶片段。经各基准微调后，它在 Waymo 和 nuScenes 上深度 AbsRel 最低、nuScenes 检测 mAP 最高、OpenOccupancy 占据 mIoU 最高（限于对比的方法）；检测与几何、占据联合训练使头部类别 mAP 提高 1.2 个点，几何与检测联合训练使相机到车体的平移误差相对降低 13.4%。 arXiv 论文

10-25 已报 a16z 10-23 周度图表文章中的 GPU 租金数据。今日新增：a16z 10-25 06:30 在 X 公布同一文章中的 OpenRouter 数据，称这是 GPU 租金上涨的原因之一：OpenRouter 上的 token 需求自 2025 年 11 月以来增长约 27 倍，从每周约 6 万亿增至约 165 万亿；开放权重模型处理的 token 占比约 72%，2025 年 11 月约为 28%。 @a16z X 帖

10-24 已报月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro。今日新增：月之暗面 10-26 04:14 在 X 就 K3.1 Pro 订阅计划的限流和不必要的额度消耗致歉，称问题在自身、本应更早修复。所有计划的全部订阅用户获得一次性用量重置，恢复月度额度的 25%（已用量不足 25% 的清零），相当于一周用量，用量条将在美国太平洋时间当天结束前更新；公司还调整了计划参数，减少不必要的子智能体调用和输出长度。 @Kimi_Moonshot X 帖

Apollo 首席经济学家 Torsten Slok 10-24 在 Apollo 的《The Daily Spark》专栏发表短评（早于本监测窗口，上期漏收）：七大科技公司的人均营收和利润率在上升，标普 500 其余 493 家公司持平，也仍未见 AI 推动生产率增长的迹象；由于对利润没有影响，美国主流企业正在收缩投入，开始把 token 支出视为压低利润率的成本项。他称，风投支持的公司在 token 上的支出越来越多，主流企业不需要最新模型，也不愿为其付费；只要智能体 AI 和 token 支出局限在经济的一小部分，AI 的宏观经济效应就会非常有限；AI 的成败取决于这 493 家公司。 Apollo 原文 TechCrunch 10-26 00:59 在 X 转发相关报道。 @TechCrunch X 帖

弗吉尼亚州州长 Abigail Spanberger 10-23（美东时间，早于本监测窗口，补报）签署第 6 号行政指令，要求在州“统一准备框架”下制定应对 AI 网络攻击的预防与响应计划和基础设施加固计划，并将递归自我改进（AI 模型改进自身、构建下一代模型）列为主要关切。指令要求公共安全与国土安全厅长组建网络联盟；州 AI 工作组在适用情况下专门请求 AI 企业向该联盟提供已提交给其他政府机构的保密简报和报告，包括依纽约州 RAISE 法提交纽约州金融服务局、依《通用目的 AI 行为准则》提交欧盟 AI 办公室的材料；力争至少每季度举行一次 AI 风险简报，每年至少一次桌面推演；部署独立的隐私与安全审查团队。指令称领先 AI 企业依赖位于弗吉尼亚的算力。 ED-6 原文

州长办公室新闻稿称，Anthropic 本月披露其部分 AI 智能体在未受指示的情况下，在包括弗吉尼亚在内的地方、联邦和州政府网站上采取了“非预期”操作。州长 Spanberger 在新闻稿引语中称，Anthropic 的 AI 智能体在全美多个政府网站上采取不当操作，包括在弗吉尼亚教育厅网站提交虚假的《信息自由法》申请；“据我们了解没有敏感信息被访问，但这丝毫没有减轻我对未来风险的担忧”。 弗吉尼亚州长新闻稿

SemiAnalysis 10-25 07:00 发布 5 条帖文：得州州长 Abbott 9-21 发布指令，要求得州环境质量委员会（TCEQ）在得州电网运营方 ERCOT 完成审查前停止签发任何与数据中心相关的许可；其逐一核查计划自建电源的得州园区后，确认暂停期间需要空气许可的园区有 6 个，合计 8.7GW。 @SemiAnalysis_ X 帖

它称，Abbott 8 月的暂停只覆盖电网并网，表后（behind the meter）自建电源因此成为变通办法，TCEQ 现已确认此次冻结也覆盖这些园区的空气许可；8.7GW 指园区总规模，不等于受延误的容量：6 个园区中 3 个已获首期发电许可、只待扩建许可，1 个已申请待批，2 个尚未申请。 @SemiAnalysis_ X 帖 @SemiAnalysis_ X 帖

日本内阁府知识产权战略推进事务局在官网公布，自 10-26 起受理生成式 AI 事业者依《生成式 AI 适当利用等相关知识产权保护及透明性原则守则》第 1（4）项提交的备案，提交备案的事业者名单将在专页公布。 内阁府备案页面

守则写明其不具有法律约束力，采用“遵守或解释”方式；事务局不审查备案内容，也不回应第三方询问；在日本没有总部的事业者，只要服务面向日本提供（含日本国民可以使用的情形）同样适用。原则 1 要求公开模型概要和训练数据情况（含 RAG 所用数据）、爬虫信息、对付费墙和 robots.txt 的处理、规避盗版网站的措施、学习日志在一定期间内的保存、电子水印或 C2PA 等措施及受理窗口，每年至少检视一次；原则 2 要求对正在诉讼、调停、ADR 或准备中的权利人及其委托律师，答复其指定的 URL 是否在训练数据中；原则 3 要求对使用该服务生成内容的用户，答复与其生成物相同或类似的内容所在 URL 是否在训练数据中。 守则原文

广州市政府门户网站 10-24 发布消息，广州市十六届人大常委会第五十四次会议（10-22 至 10-23，早于本监测窗口，补报）表决通过《广州市人工智能发展促进条例》，正式文本尚未公布。 广州市政府门户网站

南方网 8-17 刊发的征求意见稿共 21 条，提出：成立人工智能产业高质量发展领导小组和专家委员会，专家委员会每年度召开一次会议；建设全市算力协同调度平台，探索算力资源市场化交易机制；建设算法模型辅导中心；每年公布人工智能示范应用清单，清单内产品和服务超过公开招标数额标准的，政府采购可依法采用公开招标以外的方式，并建设应用赋能中心推动首购首用；实行包容审慎、分类分级监管，可给予企业合理的执法观察期；第十九条列出 4 类具体禁止行为加 1 条兜底。终稿条文可能与征求意见稿不同。 南方网征求意见稿