国庆长假，AI 大模型献礼的方式是一波接一波的更新。

OpenAI 突然发布 Sora2，DeepSeek 更新了 V3.2，智谱更新了 GLM-4.6，Kimi 则是更新了 App，然后默默在自己的版本记录里面，写下了这句话。

Kimi 当然也有「献礼」，上周四，他们开启了Agent 模式的测试，推出了一项名为「OK Computer」的智能体。

和之前我们分享过的深度研究不同，OK Computer 能做的不止是一份可视化报告，而是直接给了我们一台电脑。我们用电脑能完成的事情，OK Computer 智能体都可以做到。

但能做，和做得好，还是有很大的区别。和之前一样，我们用实测带你来看看，Kimi 全新的 OK Computer 到底在 Agent 品类里面，表现如何。

AI 帮你策划一份国庆游玩攻略

首先是看看它的网站部署能力，速度比深度研究快上不少，但这个效果，我觉得还是比较「大众化 Agent」的水平，尤其是，部分页面的背景颜色，依然渐变紫。

内容上，布局和图片的选择很合理；但是推荐的地点，北京、杭州，而且还是西湖，国庆节去西湖，应该只能看到人吧，所以这个「国庆旅游网站」的开发，我认为是不能算出色。

而如果是让 OK Computer 直接帮我生成一份旅游路线，告诉他要扮演一个顶级的旅行定制师，设计两条彻底避开国庆黄金周的旅游路线。OK Computer 这次交付的成果，看起来很不错。

审美相当在线，这个字体、背景图片，颜色，都选的非常好，奈何我还是觉得内容稍显空洞，真正能帮到我旅行的内容，不算多。

大多数时候，我可能只是知道了有这些地方，但是我不知道我为什么要去，以及怎么去。而且，总是对这些内容，有一些不信任感，可能把一个 AI 推荐的景点和一张小红书滤镜的景点，同时摆在我眼前，我还是会选择小红书用户发布的帖子。

OK Computer 完成这两个项目都非常快，我们也用 Kimi 的深度研究尝试了一波，结果是，它花了快有一个小时的时间，最后生产了一份超过 50 页的预览报告。

由于深度研究和 OK Computer 不同，深度研究只有一个预览报告，且不能对报告再进行修改。

最近千问也更新了一大波新的模型，在他们的官方博客，我看到一个「旅行规划师」的智能助手，同样的需求丢给它，结果会比 Kimi 的 OK Computer 要更好吗？

答案是真的更好。Qwen 这个旅行规划师，完全利用了阿里的庞大生态系统，它不是简单的给几个景点，然后连成一条路线，而是会实际地调用高德地图，用明确的经纬度来确定合适的行程。这一点很像前段时间的飞猪 AI 旅行规划，毕竟也是一家公司。

其他 agent 产品的效果，和 Kimi 的 OK Computer 其实差不太多，ChatGPT agent 生成了一个 10 页的 PPT，一如从前的精简；而 Manus 也是一样，好看，但实用价值不多。

不过 Kimi 的好处是，能产出类似结果的同时，不需要额外的网络设置。

此外，他们最近上线了付费会员方案，还可以将之前的打赏金额，全部抵扣为会员费，免费用户也能获得有限次数的 OK Computer 试用机会。

iPhone 和小米的 17 Pro Max 对比

同样基于 Kimi K2 的 Agentic 能力，OK Computer 会自动的浏览网页，进行相关内容的搜索，生成图片，来完成网页的设计。

这次的信息更加全面和准确，OK Computer 在搜索网页内容的时候，我看到基本上都是采用 the Verge 等国际科技媒体的信源，而在使用 Kimi 深度研究的过程中，使用的信息源大部分是简体中文的网页。

此外，OK Computer 也有图片音频生成的功能，像这张手机摄像头的拆解图，我第一眼看到觉得非常惊艳。

Agent 的交付：一个很惊艳的 Demo，但难落地

经过这些测试，倒不是说 Kimi K2 的 Agentic 能力不行，只是觉得 Agent 这类产品，大多数都还停留在「我可以做出来一个东西，但是这个东西不一定有用」的阶段。

做 PPT、商业分析报告、旅游路线规划、网页开发和部署等等，几乎所有的 Agent 都宣传自己能做这些；但是最后的成果，真正可以放心使用的，我想目前是很难找到。

前几天 OpenAI 新发布了一项基准测试，GDPval。它被称为是 AI Agent 举办的一场「职业技能大赛」。考题不再是学术问答，而是直接选取了，来自对美国 GDP 贡献最大的 9 个行业中的 44 个真实职业。

这些任务由平均拥有 14 年经验的资深专家（如律师、工程师、护士）设计，交付的内容也并不是纯文本，而是包含了幻灯片、电子表格、CAD 设计文件等在内的复杂格式，就像现在 Agent 交付的成品一样。

GDPval 的出现，其实就是要开始去解决，从「我能做」到「我能做好」这个阶段的问题。

虽然是 OpenAI 的研究，但第一名还是 Claude Opus 4.1，我想这也是为什么 Claude 模型在编程领域能够广受好评，Claude 能写代码，但是也可以写出好代码。

关于 Agent 不能做好的原因，之前 OpenAI 前高管 Mira Murati 联合创立的 Thinking Machines Lab ，发布了一篇博客文章。在里面提到，大语言模型目前出现的不确定性问题，不是由于 GPU 随机性的计算，而是处理训练数据时，缺少批次不变性。

而另一个原因则是可用训练数据的不足。和训练一个 AI 生成一张图片、一个视频、一段文本不同，Agent 要交付的内容复杂，现实世界中的任务繁多，无法归类到某个单一的媒体类型。

目前我们经常看到的 Agent 任务，也大多数是集中在做一个 PPT、做一个网页、预订餐厅、代替我们刷社交媒体、自动购物等等，这仅仅只是现实世界里非常小的一部分，更不用说这些任务，没有明确的评估标准。

知名科技媒体 TechCrunch 最近报道，整个硅谷正在豪掷千金，为 Agent 构建名为「强化学习环境」（RL Environments）的模拟训练场。这些「环境」被一些 AI 公司创始人形容是非常无聊的电子游戏，一个模拟的浏览器、一个模拟的购物网站、一个模拟的代码编辑器。

AI Agent 在这样的「环境」里面，像一个新手玩家，通过一次次尝试、失败、获得奖励，来学习如何独立完成购买商品、修复代码等一系列，多步骤的复杂任务 。

当年李飞飞靠着海量标注的数据集 ImageNet，让计算机视觉往前迈了一大步，她也被大家称为「AI 教母」。

现在 Agent 的发展，看起来也是这样，如果没有大量标注的「强化学习环境」任务，Agent 很难成为，像人脸识别这样可靠的深度学习技术；尤其是在「炼丹」这个本质没有改变的情况下。

Kimi一如既往地喜欢摇滚。从公司名 Moonshot（致敬 Pink Floyd）到这次的 OK Computer（致敬 Radiohead）。

在 Apple Music 的专辑介绍语里面，形容 OK Computer 这张专辑，表达了人们在千禧年前夕，对新技术的探索和反思。

尽管弥漫着恐惧忧郁的情绪，《OK Computer》仍保有希望，传达了社会前进之路未必会让我们失去善良的信念。

 

如果你对因科技而加快的生活节奏，感到难以招架的话，其实解法很简单，正如 Yorke 在结尾曲〈The Tourist〉最后所唱的：「傻瓜，放慢脚步吧」(Idiot, slow down)。

今天 Kimi 推出的 OK Computer，似乎也是表达科技正在改变我们的工作习惯、加快我们的生活节奏。但很显然，目前市场上的 Agent 产品，很难真正做到让我们难以招架。

无论是 Kimi 还是 ChatGPT，还有更多的同类 Agent 产品，他们在发布的时候，往往都会说，我们的 Agent 有这些功能，能做什么，却很少说，我们的 Agent 能做成什么。

不用放慢脚步，真正的 OK Computer 还在用力追上我们。

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这两天的 AI 圈，更新速度快得让人喘不过气，哪是要让人放假的样子。

昨天 DeepSeek 更新了 V3.2-Exp 模型，Anthropic 凌晨就紧跟着发布了性能更强的 Claude 4.5。

正当大家都在爆料牌桌上的其他巨头何时出手时，行业领头羊 OpenAI 的「王炸」似乎已经提前被剧透了，那就是 Sora 2。

最近，OpenAI 不仅在 X 平台连发多条神秘视频，引爆社区对 Sora 2 的猜想。

一则来自《连线》杂志的重磅爆料更是指出：OpenAI 的下一步棋，并非简单升级一个模型，而是要亲自下场，推出一个独立的 AI 视频社交 App，一个酷似抖音，但内容 100% 由 AI 生成的全新平台。

奥特曼曾经发 X 说，未来几周，OpenAI 将推出一些新的计算密集型产品，且最初只会向 Pro 用户开放。而需要大量算力的，不正是视频生成吗？目前 Sora 也仅面向 Plus 和 Pro 用户，传闻已久的 Sora 2 真的要发布了。

AI 视频也要迎来它的「吉卜力」时刻了。

揭秘「Sora 2 App」：一个怎样的 AI 抖音？

从目前曝光的信息来看，OpenAI 正在测试一款名为 Sora 2 的短视频应用，乍看之下，它就是一个 AI 版抖音。但最颠覆的一点是，在这个平台上，我们看不到任何真实拍摄的内容。

它的界面和交互，与我们熟悉的短视频 App 几乎一模一样。采用竖屏信息流，和滑动切换的导航方式的视频源，并由推荐算法为我们提供「为你推荐」的内容。

在视频的右侧下方，同样提供了点赞、评论等互动选项，甚至还有一个独特的「Remix」（再创作）功能。

根据文件显示，用户只能使用 OpenAI 的下一代视频模型 Sora 2，生成最长 10 秒的视频片段。并且，App 不提供任何从手机相册或其他应用上传照片或视频的选项。这意味着，这个平台将成为全球首个内容 100% 由 AI 生成的短视频社区。

用数字分身来做社交

如果说纯 AI 生成内容还只是概念上的不同，OpenAI 还要为这个短视频 APP 引入社交的功能。

Sora 2 应用具有身份验证的功能，即允许用户确认自己的「肖像」（likeness）。一旦验证通过，就可以在生成的视频中，使用自己的形象。

更有趣的是，社交的边界被进一步打破。你的朋友也可以在他们的视频里标记你，使用你的「数字分身」。

举个例子，我们可以直接使用别人的数字分身，生成一个视频，内容是「你和朋友在从没去过的主题公园，一起坐过山车」。

为了保护用户隐私，数字分生这项功能，也设置了提醒机制。每当你的形象被他人使用时，无论对方是公开发布，还是仅仅保存在草稿中且从未发布，你都会收到通知。

这款应用上周已经在 OpenAI 内部发布，并收到了员工压倒性的积极反馈。据连线杂志的消息，员工们使用得非常频繁，以至于一些管理者开玩笑说，这可能会影响生产力。可能真的跟刷抖音一样会上瘾？

为什么 OpenAI 要亲自下场做社交？

答案或许和 ChatGPT 的成功路径如出一辙。

OpenAI 似乎在押注，Sora 2 这个 AI 版抖音，能让我们与 AI 视频的互动方式发生根本性改变，就像 ChatGPT 让大众第一次真正体验到 AI 文本的潜力一样。

当然，也不是只有 OpenAI 想到了 AI 视频社交这条路，就在上周，Meta 在它们的 AI 应用中，推出了名为「Vibes」的新功能。这是一个 AI 生成短视频的新平台，集创作、分享与社交功能于一体。

用户可通过浏览、创作、或二次创作（Remix）来生成自己的 AI 视频，并将视频快速分享到 Vibes、Instagram、Facebook 等 Meta 社交平台。

Google 也早已宣布，计划将自己最新的视频生成模型 Veo 3 整合到 YouTube 中。一个是坐拥最大的社交网络平台，一个是最大的视频分享平台，OpenAI 的 AI 视频社交之路看起来，也并非一片坦途。

从一个聊天机器人，到一个可能的内容社交平台，OpenAI 的野心，在于建造下一代的互联网入口，而这个入口，完全由 AI 驱动。

这种野心并非空谈，就在今天，OpenAI 推出了其商业化布局中最重要的一步棋，在 ChatGPT 内直接购物。

用户现在可以在与 ChatGPT 的对话中，直接购买来自 Etsy 甚至 Shopify 商家的商品。当我们跟 ChatGPT 聊天，问到「适合送给陶瓷爱好者的礼物」时，ChatGPT 不再只是给一个链接，而是直接展示商品并提供一个「购买」按钮，不需要离开聊天窗口，几下点击就能完成支付。

电商、视频、社交、生产力，当这些过去分散在不同 App 中的功能，开始被一个统一的 AI 入口所整合时，OpenAI 的 Open 原来是「我全都要」。

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iOS 26 上线后，用户立马分成了两派。

有人认为新系统视觉有新意，也有人吐槽不好看、bug 多、电池续航直线下降。在争议声中，苹果也推送了 iOS 26.1 开发者测试版，优化了液态效果和 UI 细节。但该说不说，比起这些「面子工程」，苹果在系统深处埋下的彩蛋，其实更值得关注。

据 9to5Mac 报道，iOS 26.1、iPadOS 26.1 和 macOS Tahoe 26.1 开发者测试版隐藏的代码显示，苹果正在为 App Intents 引入 MCP 支持打基础。这也意味着未来，我们能让 ChatGPT、Claude 或其他任何兼容 MCP 的 AI 模型直接与 Mac、iPhone 和 iPad 应用交互。

Anthropic 的 MCP 协议，成了苹果「管住」ChatGPT 的钥匙

在讨论苹果这个大动作之前，我们需要给不了解的朋友科普一下 MCP。MCP，全称 Model Context Protocol（模型上下文协议），由 Anthropic 于去年 11 月提出，它要解决的是一个叫「N x M」的集成难题。

什么意思呢？ 就是说，如果有 N 个 AI 模型，和 M 个外部工具或数据源，如果按传统做法，我们得开发 N x M 个定制 API 接口，非常麻烦此时 MCP 邪魅一笑：别折腾了，我来当万能翻译官。

MCP 通过提供一个通用、开放的协议，把模型与外部数据源和工具的连接方式标准化，取代了过去零散、私有化的集成做法，意在实现双向、安全的交互。通俗点说，它想成为 AI 领域里的「HTTP（网页的基础协议）」或「SMTP（邮件协议）」，它仅存在于软件，但在 AI 时代的意义不亚于一个标准化的硬件「USB-C 接口」。

效果怎么样？立竿见影。自打问世以来，MCP 已被 Notion、Google、Figma、OpenAI 等公司和平台也都陆续接入，成为 AI 应用接入的行业「通用插口」。

很多人容易误解 MCP + App Intents 只服务于 AI，其实并不是。

MCP 的本质是协议，它解决的是如何让模型或外部服务和系统安全对话的问题。虽然今天最热门的用例是 AI 模型调用应用，但 MCP 也可能用于非 AI 场景。以微信支付为例，就能看到 MCP 不局限于 AI 的可能性。

腾讯元器平台近日宣布已经接入微信支付 MCP，支持开发者在智能体（agent）中直接发起订单、查询订单、处理赞赏等功能。

同样，App Intents 也并不是专为 AI 而生的「新物种」。

它在 2022 年就出现了，当时的目标就是把应用的功能抽象成语义化的动作，让系统能直接调用。比如 Spotlight 搜索、快捷指令、小组件，其实都在用 App Intents，并不依赖 AI。

MCP 的接入，只是让「外部 AI」也能走上这条现成的通道。

根据对 iOS 26.1 等测试版软件代码的分析，苹果并非让每个应用单独去支持 MCP。恰恰相反，它正在构建一个直接集成在 App Intents 框架中，系统级的 MCP 支持。换言之，苹果不希望开发者自己「魔改」，而是要用官方操作系统的规范来开发接口适配，就可以使用了——这与苹果过去对应用遵守规范的要求一以贯之。

这意味着，在 iPhone 上，Siri/Apple Intelligence（由苹果的基础模型驱动）理解你的请求并可触发 App Intents 执行本地动作；当系统判断需要更广泛知识时，会征得你同意后把必要内容交给 ChatGPT 获取答案。

所以未来的场景可能是这样的：你对着 ChatGPT 说「帮我在微信里转 100 块给张三」，ChatGPT 会调用 MCP，把这个指令打包成标准化的请求；iPhone 系统通过 App Intents 识别出这是微信支付的动作，直接调用微信的接口完成操作。你不需要自己切换 App、点按钮，一切都由模型+系统协作完成。

换句话说，MCP 让模型有了「手」，App Intents 则是苹果为这双「手」划定的轨道。

这样做有什么好处呢？

头一个好处是搭便车。苹果可以直接享用整个行业围绕 MCP 建设的庞大工具生态，不用自己从头到尾开发每一个功能集成。

另一方面，当所有外部 AI 的请求都必须经过苹果自家的、经过严格审查的 App Intents 框架，这样苹果既能强制执行自己的隐私安全标准，又能保证用户体验的一致性。

还记得在之前的文章中，我们提到过 AI Key。这是一款定位于「AI 助手」的外接硬件，厂商宣传它可随插随拔，通过 iPhone 的 USB 接口连接后，能够帮助你动动嘴操作手机上的应用和功能，从消息、地图到拍照、社交软件，几乎覆盖常见任务。

虽然目的相似，都有机会让 AI 代替用户，直接操控手机的应用，但和 AI key 这种体验受限的硬件「外挂」相比，系统层面的调度机制才是真正可规模化，更务实、更长远的价值。

不过，苹果在 iOS 26.1 测试版里只是「埋下了」系统级 MCP 支持的代码，目前仍处于早期工程阶段，并未对外发布可调用接口，未来能否实现、何时实现，还要看后续测试版和官方文档的公开进度。

造不出最强的剑，那就打造最好的剑鞘

延伸到整体变化，苹果近年的开放姿态愈发明显。

哪怕是 Apple Intelligence，本质上也体现了这种转向。起了个大早，赶了个晚集，追赶 OpenAI 等厂商并非一朝一夕，苹果已不再执念于「全栈自研」，而是主动拥抱外部模型，为系统预留出灵活的接入入口。

这种转变在苹果内部也引发了不小的冲击。据彭博社报道，苹果 AI 团队内部曾就「自研 vs 合作」发生过激烈争论，但最终还是保留了更务实的平台化路线。这也与整个行业的走向不谋而合。

短期内，AI 可能出现巨头垄断红利，但长期必然走向分层竞争。

没有任何单一模型能在所有任务上都做到最好，开源的存在更让市场有了平替选项。于是，对平台型公司而言，最优解自然是通过集成不同供应商的模型来实现风险分散、成本优化和择优使用。

微软就是典型的案例。

过去它与 OpenAI 深度捆绑，但最近，微软把 Anthropic 的 Claude 模型也集成进 Microsoft 365 Copilot。表面看，这是因为双方裂痕加深，但更深层的原因在于微软内部测试发现，Claude 在某些场景下的表现确实优于 ChatGPT。

类似的逻辑，如今也映射到苹果身上。

继和 OpenAI 合作之后，今年也不断有风声传出，苹果已经把 Google Gemini 和 Anthropic Claude 同时列入下一代 Siri 与系统级 AI 的候选名单。

回望苹果的长期叙事，这条线索就更清晰了。

苹果在 2008 年推出 App Store 时也面临过类似的质疑——为什么要让第三方开发者「寄生」在 iOS 上？结果证明，平台模式释放出的创新活力远超苹果单打独斗。

再后来，无论是 CarPlay、HealthKit，还是今天的 MCP + App Intents，这也是苹果最为熟悉的平台治理逻辑：它来制定标准和规则，第三方在规则之内自由创新。

建立在 App Intents 之上的代理层平台，同样是这一逻辑的最新延续。

通过 MCP 协议，苹果能够把外部 AI 模型都转化成了供应商。而当这些供应商想触达苹果庞大且高价值的用户群体时，就必须遵守苹果的接口和安全标准。换句话说，苹果再次把自己放在了分发渠道和规则制定者的位置上——这也是苹果最擅长、也最舒服的角色。

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Hunt for News｜先进头条

OpenAI 模型路由机制引发用户争议

近日，知名 X 博主 Tibor Blaho 发现OpenAI 正在未经用户同意的情况下，自动将 ChatGPT 用户的请求分流至两款未公开的「秘密模型」。

据 Blaho 透露，这两款模型分别为「gpt-5-chat-safety」和「gpt-5-a-t-mini」。前者是专门处理敏感内容的新型模型，后者则是一款敏感度极高的「违规」检测推理模型，仅需输入「违规」一词即可触发响应。

当系统判定用户的对话内容涉及敏感话题、情绪表达或潜在违规信息时，无论用户选择的是 GPT-4 还是 GPT-5 版本，系统都会自动将请求路由到这些后端模型进行处理。甚至即使是「我今天过得很糟糕」或「我也爱你」这样带有轻微情感色彩的普通表达，都可能触发路由机制。

值得一提的是，这一做法不仅影响免费用户，就连每月支付 20 美元的 Plus 用户和 200 美元的 Pro 会员也无法幸免，不少网友更是吐槽 ChatGPT 降智明显。

对此，OpenAI 副总裁兼 ChatGPT 应用主管 Nick Turley 承认 OpenAI 正在测试新的安全路由系统。他解释称，当对话涉及敏感和情感话题时，系统会切换至专门设计用于严谨处理此类情景的推理模型或 GPT-5。

此外，Turley 强调这种从默认模型切换到敏感模型的做法目前只是临时性的，并表示在用户明确询问后，ChatGPT 仍会告知当前使用的具体模型。

https://x.com/btibor91/status/1971959782379495785

马斯克 xAI 起诉 OpenAI 涉嫌窃取商业机密

9 月 25 日，埃隆·马斯克旗下的人工智能公司 xAI 在加州北区联邦法院对 OpenAI 提起诉讼，指控该公司通过挖角关键员工的方式窃取商业机密。

此前，xAI 已在 8 月份对前员工李学晨提起诉讼。李学晨突然出售其持有的公司股份后离职，随后加入竞争对手 OpenAI，不过目前尚不清楚他是否真正开始在 OpenAI 工作。

在最新的起诉书中，xAI 指控 OpenAI「诱导」包括李学晨、早期工程师吉米·弗雷图尔以及一名高级财务主管在内的前员工窃取商业机密。

起诉书中一项重要指控是 OpenAI 试图获取 xAI 的「秘密武器」，即「xAI 能够以前所未有的速度部署具有大规模计算资源的数据中心来训练和运行人工智能」的能力。

据起诉书称，那名未具名的「高级财务主管」掌握快速建设和扩展数据中心的流程知识，并将其带到了 OpenAI。当这名主管在离职时通过邮件被质疑涉嫌违反保密协议时，他回复道「去你的」。xAI 在起诉书中附上了该邮件的截图，将其作为证据。

xAI 指控 OpenAI 作为「仅仅因为是『先行者』就快速在生成式人工智能公司中崛起为主导者」，正在进行一场「协调的、不公平和非法的活动」，有针对性地招募 xAI 的关键员工，然后「诱导」他们将商业机密带到 OpenAI。

对此，OpenAI 发言人在邮件中回应称：「这起新诉讼是马斯克先生持续骚扰行为的最新篇章。我们对任何违反保密协议的行为零容忍，也对其他实验室的商业机密毫无兴趣。」

https://sherwood.news/tech/musks-xai-sues-openai-alleging-theft-of-trade-secrets/

🪧 ChatGPT 要加广告了？

据 Sources 报道，OpenAI 新任应用程序 CEO 菲吉·西莫（Fidji Simo）希望组建一个新团队负责为 ChatGPT 引入广告业务。新团队负责人将全面负责 OpenAI 的所有盈利业务，涵盖广告和订阅服务等各个方面。

知情人士透露，西莫最近一直在与潜在候选人进行会面，其中包括她此前在 Facebook 的一些同事。目前相关谈判仍在进行中，预计新聘用的广告业务负责人将直接向西莫汇报工作。

作为补充，西莫于上个月辞去 Instacart CEO 职务后正式加入 OpenAI。

在 OpenAI 的组织架构中，西莫负责管理公司的大部分业务板块，但研究、基础设施、消费者硬件和安全团队除外，这些核心部门仍直接向 CEO Sam Altman 汇报。

https://sources.news/p/openai-ads-leader-sam-altman-memo-stargate?hide_intro_popup=true

Meta 押注「Android 式」机器人平台

Meta CTO 安德鲁·博斯沃斯在最近一次访谈中透露，在 CEO 马克·扎克伯格的直接指示下，他于今年早些时候组建了专门的机器人研究团队，目前正在开发内部代号为「Metabot」的人形机器人项目。

与市场上其他竞争对手不同，Meta 并不打算成为硬件制造商，而是计划采用类似 Google 向手机制造商授权 Android系统的商业模式。他设想 Meta 将开发完整的软件蓝图，然后向任何符合技术规格要求的公司开放授权，让更多制造商能够基于 Meta 的软件平台生产人形机器人。

在技术方面，博斯沃斯强调软件开发是当前最大的瓶颈，而非硬件本身。

他在访谈中拿起桌上的水杯解释道：「这些机器人可以站立、奔跑，甚至做后空翻，因为地面是一个超级稳定的平台。但如果让机器人尝试拿起这个水杯，它很可能会立即捏碎杯子或洒光里面的水。」这个简单的例子说明了灵巧操作仍然是机器人技术面临的最大难题之一。

为了攻克这一难题，Meta 的超级智能 AI 实验室正在与机器人团队密切合作，共同构建一个能够完成复杂手部动作仿真的「世界模型」。博斯沃斯指出，目前还不存在能让人形机器人像人类一样精确完成诸如从牛仔裤口袋中小心取出钥匙等精细动作的传感器循环系统，因此团队必须从零开始构建相应的数据集。

https://www.theverge.com/column/786759/humanoid-robots-meta

微软宣布 Copilot 助手 引入 Claude 模型，减少对 OpenAI 依赖

9 月 24 日，微软公司宣布将 Anthropic 的 Claude 模型引入 Microsoft 365 Copilot 助手。

在这项新的合作中，使用 Copilot 中 Researcher 代理功能（收集和分析信息并生成报告）的用户现在可以选择由 Claude 模型或 OpenAI 模型来响应他们的提示请求。

不过，管理员需要事先批准使用这些模型，相关使用将遵循 Anthropic 公司的条款和条件。

值得一提的是，作为 OpenAI 的主要投资者和关键云服务合作伙伴，在过去很长一段时间，微软主要依赖 OpenAI 模型为必应搜索、Windows 操作系统和其他产品提供 AI 功能。

但随着与 OpenAI 的裂痕加深，微软除了整合更多公司的大型语言模型外，微软还开始测试其自主开发的 MAI-1-preview 模型。

与此同时，OpenAI 也脱离对微软 Azure 的依赖，加速扩张合作版图，先后与甲骨文、博通和英伟达达成数百亿至千亿美元级别的巨额协议，以支撑其大规模数据中心建设。

https://www.cnbc.com/2025/09/24/microsoft-adds-anthropic-model-to-microsoft-365-copilot.html

苹果内部版 ChatGPT 曝光，为新 Siri 准备

据彭博社昨日报道，苹果正在开发一款类似 ChatGPT 的手机应用，以帮助测试和准备明年即将推出的新版 Siri。

报道称，苹果 AI 部门正在使用该应用快速评估 Siri 的新功能，包括测试搜索个人数据、执行 App 内操作（如编辑照片）。

该软件内部代号为「Veritas（拉丁语意为「真理」），目前仅供内部使用。虽然该软件没有计划面向消费者，但该 App 的功能基本上是将正在开发中的新技术从新 Siri 中提取出来，从而帮助苹果员工高效完成测试。

报道指出，即使没有公开发布，但这款内部工具也标志着苹果为 Siri 全面升级所做的准备进入了一个新阶段。新 Siri 已经经历了多轮推迟，目前计划在明年 3 月推出。

据悉，Veritas 跑的底层为苹果为驱动新 Siri 而重构的新系统，代号为「Linwood」。同时，Veritas 还依赖大语言模型（LLM），并且结合了苹果自身基础模型团队的工作成果。

另外，据 9to5Mac 日前报道，iOS 26.1、iPadOS 26.1 和 macOS Tahoe 26.1 开发者测试版隐藏的代码显示，苹果正在为 App Intents 引入 MCP 支持打基础。

相关阅读：iOS 26.1 隐藏彩蛋曝光，苹果给 ChatGPT 们造了个新「C 口」

Meta 推出 AI 视频流「Vibes」，扎克伯格亲自宣传遭网友吐槽

Meta 近日宣布推出名为「Vibes」的全新 AI 视频流。

扎克伯格在 Instagram 帖子中介绍说，Vibes 将成为「艺术家和创作者制作的富有表现力的 AI 生成视频流」。该功能将在美国和其他 40 多个国家推出。

在功能设计方面，Meta 表示用户不仅可以观看 AI 生成的内容，还能创建自己的视频或对现有视频进行「混音」处理，包括添加新的视觉效果和音乐。

为了展示这一新功能，扎克伯格分享了一段 AI 制作的视频片段，标题为「爸爸试图计算 30 美元午餐的小费」，视频中一位酷似扎克伯格的父亲角色说道：「天哪… 我觉得可能至少要 6000 亿美元。」

然而，扎克伯格的宣传视频却引来了网友的嘲讽，有不少网友在其视频下方将这些由 AI 生成的视频称之为「AI 垃圾（AI slop）」。

值得注意的是，虽然 Meta 拥有自己的 AI 模型 Llama，但在 Vibes 项目中，该公司选择使用来自 AI 实验室 Midjourney 和 Black Forest 的视频生成模型。

https://www.theguardian.com/technology/2025/sep/26/cute-fluffy-characters-and-egyptian-selfies-meta-launches-ai-feed-vibes

Hunt for Tools｜先进工具

OpenAI 前 CTO 创业第二个成果公布

9 月 27 日，由多位 OpenAI 前高管创立的 Thinking Machines Lab（TML），正式发布了其第二篇研究论文《Modular Manifolds》，旨在从根源上让大模型训练过程变得稳定、高效。

简单来说，这项研究的核心思想是给神经网络的权重参数戴上一个几何「紧箍咒」。

传统方法往往是在模型建好后，再套用一个优化器来「管教」它。而「模块化流形」框架则更进一步，它将神经网络的每一层都视为一个有独立规则的「几何空间」（即流形），先在内部约束好参数，然后再将这些空间「拼接」起来，用一个全局的「限速器」统一协调整个网络的更新步伐。

这种「模型与优化器一体化设计」的思路，避免了网络内部参数数值的失控。根据论文中进行的小规模实验，该方法在稳定性和准确率上已展现出潜力。

该成果作者为 TML 的机器学习研究员 Jeremy Bernstein，并在 MIT 从事博士后研究工作。

本月，TML 在成立半年后，发布了其首篇重磅研究论文《Defeating Nondeterminism in LLM Inference》（克服 LLM 推理中的不确定性）。

值得一提的是，此前 TML 在「0 产品 0 用户」的情况下，估值曾狂飙至 120 亿美元（折合人民币 850 亿元）。

https://thinkingmachines.ai/blog/modular-manifolds/

DeepSeek 模型再更新，真终「极」版

9 月 22 日，DeepSeek 宣布，deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 已全面升级为 DeepSeek-V3.1-Terminus。

其中，deepseek-chat 对应非思考模式，deepseek-reasoner 对应思考模式。据介绍，本次更新在延续模型既有能力的同时，针对用户反馈进行了优化。

• 语言一致性方面，中英文混杂与偶发异常字符情况得到缓解；
• Agent 能力方面，Code Agent 与 Search Agent 的表现进一步提升。
• 值得一提的是，DeepSeek V3.1 模型此前在多个平台被开发者集中反馈出现「偶发极等」异常 —— 即在正常代码或文本输出中突然反复插入汉字「极」、英文「extreme」或繁体「極」等 token。虽然 Bug 的概率约千分之一，但足以导致编译失败或内容不可用。此次版本升级，应当也包含了对该问题的针对性修复。

新模型现已开源：

Hugging Face：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus
ModelScope：https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus

ChatGPT 推出主动资讯助理「Pulse」

9 月 26 日，OpenAI 宣布推出全新功能「ChatGPT Pulse」，目前已率先向移动端 Pro 用户开放预览。

官方介绍称，「ChatGPT Pulse」能够基于用户的聊天记录、反馈以及已连接的应用（如 Gmail、Google 日历），在每天早晨自动生成一组个性化的研究更新。这些内容以卡片形式呈现，用户可以快速浏览或展开查看详情。

与传统 AI 的「提问—回答」模式不同，「ChatGPT Pulse」强调主动性。系统会在夜间进行异步研究，结合用户的兴趣和历史反馈，次日推送更具针对性的建议，例如「健康晚餐食谱」「三项全能训练计划」或「会议议程草案」。

值得注意的是，「ChatGPT Pulse」的更新仅在当天有效，若用户未保存或展开查看，信息不会长期保留。官方强调，该功能的目标是「帮助用户快速获取关键信息，而不是让人无休止地刷屏」。

目前，「ChatGPT Pulse」仍处于预览阶段，未来将逐步扩展至更多用户，并计划支持更多第三方应用接入。

相关阅读：刚刚，ChatGPT 又更新了，奥特曼：这是我最喜欢的功能

Google DeepMind 发布新 AI 模型，机器人可搜索网络协助完成复杂任务

9 月 26 日，Google DeepMind 宣布推出升级版 AI 模型，能够帮助机器人能够完成更复杂的任务。

据悉，得益于由新发布的 Gemini Robotics 1.5 以及具身推理模型 Gemini Robotics-ER 1.5，Deepmind 新推出的 AI 模型能够协同工作，让机器人在物理世界中采取行动之前能够「提前思考多个步骤」。

报道称，机器人将能够完成更复杂的多步骤操作，比如按深浅颜色分类洗衣物、根据伦敦当前天气情况打包行李箱，以及帮助人们根据特定地区要求进行垃圾、堆肥和可回收物品的分类。

DeepMind 机器人部门负责人卡罗琳娜·帕拉达表示：「此前的模型能够很好地完成单一指令任务，而且具有很强的通用性。通过这次更新，我们从执行单一指令转向对物理任务的真正理解和问题解决。」

为了实现这一目标，机器人可以使用 Gemini Robotics-ER 1.5 模型来理解周围环境，并利用 Google 搜索等数字工具获取更多信息，随后将这些发现转化为自然语言指令，传递给 Gemini Robotics 1.5，让机器人能够利用该模型的视觉和语言理解能力逐步执行任务。

此外，DeepMind 还宣布 Gemini Robotics 1.5 能够帮助机器人相互「学习」，即使它们具有不同的配置。目前，DeepMind 正在通过 Google AI Studio 中的 Gemini API 向开发人员推出 Gemini Robotics-ER 1.5，而 Gemini Robotics 1.5 目前仅向部分合作伙伴开放使用。

https://www.theverge.com/news/785193/google-deepmind-gemini-ai-robotics-web-search

Hunt for Fun | 先玩

打造个性化「安卓人」，Google 推出 Androidify 应用

Google 于日前正式上线全新应用 Androidify，用户可通过上传自拍或输入提示词，借助 AI 技术生成专属的 Android 机器人形象。

该应用现已在网页端及 Google Play 商店同步开放下载。

据介绍，Androidify 集成了 Gemini 与 Firebase AI Logic SDK，支持图像验证、自动生成描述以及个性化机器人生成等功能。

应用会先利用 Gemini 2.5 Flash 对用户上传的照片进行检测，确保画面清晰且符合安全标准，随后生成详细描述，并调用 Imagen 3 模型生成最终的机器人形象。

值得一提的是，最新版本还新增了「背景氛围生成」与「贴纸模式」。

前者可通过 Gemini 模型为机器人添加场景背景，后者则利用 ML Kit 分割技术去除背景，生成可在聊天应用中使用的 PNG 贴纸。

Google 表示，Androidify 的目标是让用户在轻松娱乐的同时，体验到 AI 与 Android 技术结合所带来的创造力与个性化。

https://androidify.com/

Hunt for Insight｜先知

OpenAI 首席科学家：氛围编码之后或许就是「氛围研究」

在 a16z 最新举行的一场访谈中，OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 和首席研究官 Mark Chen 深度披露了一些在 AI 发展路径上的重要思考和未来规划。

针对当前评估指标趋于饱和的问题，Jakub Pachocki 坦承，过去几年一直使用的评估体系确实已经非常接近饱和。因此，未来 OpenAI 将重点关注模型是否能够发现新事物，并在具有经济相关性的领域取得实际进展。

Jakub 透露了 OpenAI 的一个宏大目标：培养自动化研究员，让其能够自动发现新想法。

他提到了一个有趣的衡量标准，即观察模型实际进行推理和取得进展的时间跨度。目前模型的推理水平大约能够维持 1 到 5 小时，接下来 OpenAI 将专注于延长这个时间跨度，无论是在长期规划能力还是保持记忆方面。

在 AI 编程方面，Mark Chen 将编程模型的进步与围棋选手李世石面对 AlphaGo 的经历相比，认为从解决八年级数学问题到一年后在编码竞赛中达到专业水平，这种进展是「疯狂的」。

他观察到，这种进步已经改变了编码的默认方式。现在的年轻人认为默认的编码方式是「氛围编码」，而从头开始编写所有代码反而成为奇怪的概念。他预测，氛围编码之后或许就是「氛围研究」。

在人才招聘方面，Jakub Pachocki 认为坚持不懈是关键特质。研究的本质是探索未知，很多尝试都会失败，因此必须做好失败和从失败中学习的准备。Mark Chen 补充说，研究没有捷径，需要经验来学会如何选择合适的问题。

https://www.youtube.com/watch?v=KSgPNVmZ8jQ

图灵奖得主：大语言模型是死胡同

2024 年图灵奖得主、被誉为「强化学习之父」理查德·萨顿在最新访谈中表示，大语言模型无法实现真正的智能，并将被新的架构所取代。

萨顿的核心观点是，大语言模型本质上只是在模仿人类的行为，而非真正理解世界。

在萨顿看来，真正的智能应该来自与环境的直接交互和经验学习，就像动物在自然界中的学习方式一样。他强调，动物从不接受「监督学习」，它们通过尝试行动、观察结果来学习，这是自然界中普遍存在的学习机制。

当主持人帕特尔提到大语言模型似乎已经构建了世界模型时，萨顿反驳道：「模仿说话的人并不等于构建世界模型。真正的世界模型应该能让你预测会发生什么，而不是预测人会说什么。」

萨顿认为大语言模型面临的最大问题是缺乏明确的目标。他引用约翰·麦卡锡的定义说：「智能是实现目标的计算能力。」没有目标，就无法定义什么是正确的行为，也就无法实现真正的学习。

他进一步解释：「在强化学习中，存在正确的行为，因为正确的行为就是能获得奖励的行为。我们对什么是正确行为有明确定义，所以可以检验和学习。」而大语言模型缺乏这样的评判标准，无法在实际交互中获得反馈并改进。

访谈中，萨顿还指出了当前深度学习方法在泛化能力上的根本缺陷。他认为，虽然大语言模型在某些任务上表现出色，但这种成功往往是因为只有一种解决方案，而非真正的泛化能力。

「梯度下降会让系统找到解决已见问题的方案，但如果有多种解决方式，其中一些泛化能力强，一些泛化能力弱，算法本身并不会促使系统选择泛化能力强的方案。」萨顿表示，这也就解释了为什么深度学习系统容易出现灾难性遗忘等问题。

https://www.dwarkesh.com/p/richard-sutton

︎ 量子计算之父：破解量子引力理论或成 AGI 评判新标准

9 月 25 日，在德国柏林阿克塞尔·施普林格公司总部举办的一场对话活动中，OpenAI CEO Sam Altman 与英国著名物理学家、「量子计算之父」大卫·多伊奇就 AGI 评判标准展开深入讨论，并达成共识。

在多伊奇看来，大型语言模型能够持续对话，主要依赖其接受的海量知识训练，而真正的智能应该体现在创造知识的能力上——即发现问题、发明解决方案、进行测试并不断改进的能力。

为了论证这一观点，多伊奇以爱因斯坦的相对论为例：「有人质疑爱因斯坦是否真正创造了相对论，还是仅仅将现有思想机械组合。我们确信他创造了相对论，因为我们了解他的研究历程、要解决的问题及其动机。」

不过，他也坦率承认，他此前认为计算机无法在不具备 AGI 的情况下进行开放式对话，但 ChatGPT 的表现颠覆了他的认知。他表示：「ChatGPT 虽非 AGI，但确实具备对话能力。」

针对多伊奇的上述观点，奥特曼提出了一个假设性问题：如果 GPT-8 能够解决量子引力问题并详述其研究故事，包括问题选择和研究动机，「这是否足以让你信服？」

多伊奇明确回应：「我认为会的。」奥特曼闻言露出微笑，表示：「我同意将此作为测试标准。」

https://www.businessinsider.com/sam-altman-predicts-ai-agi-surpass-human-intelligence-2030-2025-9

彩蛋时间

作者：@azed_ai
提示词：A low-poly 3D render of a [subject], built from clean triangular facets with flat [color1] and [color2] surfaces. The environment is a stylized digital desert with minimal geometry and ambient occlusion.
链接：https://x.com/azed_ai/status/1971892865581350967

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刚宣布完 1000 亿美元交易，山姆·奥特曼（Sam Altman）又憋了个大招——ChatGPT 不再是被动回答问题的工具人，而是要主动给你「投喂」内容了。

就在刚刚，OpenAI 正式为 Pro 用户（又是氪金玩家专享）推出 ChatGPT Pulse 预览版，后续会逐步扩展到 Plus 用户，最终目标是所有人使用。

它会在你睡觉的时候偷偷帮你做研究，第二天一早就以主题卡片的形式展示在 Pulse 中，给你推送个性化内容。

简单说就是：AI 版私人助理 + 个性化资讯流，而且 OpenAI 还声称不会让你无脑刷屏。

奥特曼本人则在社交媒体上发文表示：「这是我最喜欢的功能！」

（好好好，又一个最喜欢的功能。）

要知道，传统的 ChatGPT 就是个「问答机器」——你问一句它答一句，全程需要你来主导。

但 Pulse 完全颠覆了这个模式。

具体来说，每天晚上，它会根据你的聊天记录、反馈和连接的应用（Gmail、Google 日历等），自动帮你做研究。第二天一早，你就能收到一份为你量身定制的个性化更新。

比如说，你昨天和 ChatGPT 聊了「想去波拉波拉岛旅游」，它可能会给你推送当地的天气、旅游攻略或者机票折扣信息。

你提到「我家娃 6 个月大了」，它就会主动推送婴儿成长里程碑、育儿小贴士什么的。

甚至，如果你连接了日历，它还能帮你起草会议议程、提醒你买生日礼物，或者推荐出差地的餐厅。

最让人眼前一亮的是，Pulse 的设计理念完全不同于现在那些「停不下来」的 App。

ChatGPT 技术负责人 Samir Ahmed 明确表示：「这个体验是有结束的，它的设计初衷是为你服务，而不是让你停不下来地刷屏。」

每天推送的内容都是精挑细选的，看完就完了，不会让你陷入无休止的信息漩涡。而且，每条更新只在当天有效，除非你主动保存为对话或提出追问。

这简直是对现在「算法投喂」模式的一次降维打击——有用的信息主动来找你，而不是让你在海量信息里瞎找。

OpenAI 在 ChatGPT Lab 中和大学生合作测试，发现了一个有趣现象：

很多学生刚开始觉得 Pulse 一般般，但当他们开始主动告诉 ChatGPT 想看什么内容后，立马感受到了它的威力。

来看几个官方分享的真实案例：

学霸 Isaac 在和 ChatGPT 聊到旅行规划后，第二天收到了火车票预订时间的精准建议，还包含了他原本不知道的通勤信息。

潜水爱好者 Hexi 分享了自己在潜水课上的困难，ChatGPT 不仅给出了针对性建议，还把潜水和风险管理做了类比——完全 get 到了她的兴趣点。

这种「举一反三」的能力，确实有点私人助理那味儿了。

不过，这种个性化体验背后的代价可不小。要让 Pulse 真正「懂你」，你得向 OpenAI 交出大量个人数据，具体来说：

如果你在 ChatGPT 中开启了「引用历史记录」，它会查看你过去的对话来决定研究方向。

如果你已连接日历和邮件，系统会提示你确认是否允许 ChatGPT 访问这些应用，以帮助你规划日程。Kaplan 表示，用户必须点击「接受」才会生效。
虽然 OpenAI 强调「Pulse 训练数据的处理方式和普通对话完全相同。」但隐私换便利，这笔账到底划不划算？以及会不会造成「信息茧房」，对此，OpenAI 只是表示设置了「多重安全过滤」，但具体细节一概不透露。

对于很多用户来说，在人手一个「贾维斯」之前，这种「黑盒式」的隐私保护承诺实在难以令人放心。

从技术角度看，Pulse 其实是 OpenAI 向 AI 智能体（Agent）方向迈出的第一步。OpenAI 应用部门 CEO Fidji Simo 在博客中表示：

「下一个前沿就是代理——能代表你采取行动、像团队成员一样与你协作的 AI 助手。」

附上博客地址：https://fidjisimo.substack.com/p/a-new-paradigm-of-proactive-steerable

这意味着未来的 ChatGPT 不会只停留在研究和信息整理上，而是能为你自动制定计划、按照目标采取行动，并在关键时刻主动提醒。

随着这种人机交互方式的转变，传统的搜索引擎和资讯 App 或许要被狠狠上压力了。毕竟谁能拒绝一个既聪明又主动的私人助理呢？

附上 OpenAI 原博客地址：
https://openai.com/index/introducing-chatgpt-pulse/

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