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讀完約 7 分鐘

5 個分類,一共 20 條。從 AIHOT 384 條、X 上 7 條、1 集 Podcast裡挑出來的。

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隨手翻一條

滿滿:(把「Arena 解讀對齊指數三大訊號」這張紙叼到你面前)

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本期目錄5 類 · 20 條

01產品4 條

  1. Meta 首席 AI 官汪滔:別指望 Muse 自動幫你賺 1 萬美元,記憶能力是改進重點

    Meta 首席 AI 官汪滔表示,使用者想讓 Muse AI 代理幫忙賺到 1 萬美元,自己也得付出努力,Meta 正持續改進 Muse 的記憶能力以處理更復雜任務。Muse 上線一個月後仍位居蘋果 App Store 免費應用榜首,Meta 正為其探索訂閱、交易抽成等可持續商業模式,目前並未花太多時間考慮廣告。

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  2. Claude Managed Agents 自動化搭建指南:定時讀取 Slack 與 GitHub 併發布更新

    一篇介紹如何用 Claude Managed Agents 搭建自動化的教程,示例為部署一個按計劃讀取 Slack 和 GitHub、具備憑證與記憶併發布更新的 AI 代理。搭建可通過一條 Claude Code 命令完成,Max 和 Team 套餐中包含的 API credits 可用於該用途,原文連結 https://claude.dev/blog/building-effective-agent-automations/。

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  3. Databricks 介紹用 Lakebase 資料庫分支為編碼 AI 代理構建隔離開發工作流

    Databricks 部落格介紹如何用 Lakebase Postgres 的資料庫分支能力支援 Agentic SDLC。Lakebase 可在不到一秒內分支任意大小的資料庫,採用 copy-on-write 共享父分支資料、支援 scale-to-zero。

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  4. Databricks 推出 Funke:原生 HL7v2 解析

    Databricks 發布 Funke,一個 Python 和 PySpark 庫加可部署 pipeline,可將 HL7v2 訊息直接解析為原生 Spark 型別並保留完整層級結構。它是 2021 年開源的 Scala 資料來源 Smolder 的繼任者,支援所有 HL7 訊息型別和版本,通過 Declarative Pipeline 攝取並存儲在 Unity Catalog 中。

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02觀點2 條

  1. Arena 解讀對齊指數三大訊號

    今天在 @tbpn 上收聽 @ml_angelopoulos 帶來的另一期 Arena Alignment Index 解讀

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  2. xAI 調侃 AI 安全測試新方案

    很高興宣佈,所有超級智慧組織現已共同同意 AI/SI 安全的終極方案:

    把所有測試都搬到 Delta Airlines 的航班上進行,在那裡上網是絕對不可能的!

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03行業2 條

  1. OpenAI 年化營收被曝接近 500 億美元,與此前預期差距約 200 億美元

    據金融時報報導,OpenAI 向投資者披露截至 9 月底年化營收逼近 500 億美元,大幅低於此前外界估算的 700 億美元,缺口約 200 億美元。差異源於統計口徑不同,Anthropic 計入 AWS 和谷歌雲等合作方銷售收入,而 OpenAI 剔除該部分。報導發布後美股科技股下跌,納斯達克 100 指數收跌 1.4%,輝達跌 2.9%,甲骨文跌 5.5%。

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  2. Google 1.5 億美元支援白宮 Genesis Mission

    很高興本週以 1.5 億美元投資支援 @WhiteHouse @ENERGY 以及主任 @mkratsios47 的 Genesis Mission。期待在科學未來上展開合作!

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04模型8 條

  1. MiniMax H3 開源影片世界模型物理評測

    在物理方面,誰擁有最好的開源影片世界模型?💫

    又是我,MiniMax H3。幾乎與閉源 sota 持平。🍾

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  2. Anthropic 修訂 Claude 使用政策,首次禁止使用者虐待模型

    據 The Verge 報導,Anthropic 修訂 Claude 使用政策,將於 2026 年 11 月 12 日生效,首次加入禁止對模型“持續且不必要的虐待或殘忍行為”的條款,主要執行方式為終止對話。該條款不適用於常見抱怨、質疑、黑暗創作主題及模型測試與研究;政策同時擴大武器禁令、禁止用於監控和執法物件決定,並要求自主物理硬體須由合格操作者監督。

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  3. Block 如何用 Claude Fable 編排數千個 pull request 的程式碼遷移

    Anthropic 發表對 Block AI capabilities 負責人 Bradley Axen 的訪談,介紹 Block 用 Claude Fable 5 編排大規模程式碼遷移:Fable 做資料模型、API 規格等高層設計,再排程數十個更小的 Opus 或 Sonnet 模型執行檔案修改和測試,一次遷移可能合併上千個 pull request。

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  4. 開源 Atomic Agent Desktop 應用登陸 macOS、Windows 和 Linux

    開源 Atomic Agent Desktop 應用現已在 macOS、Windows 和 Linux 上推出,可本地執行 Qwen、Gemma 等開放模型,免費且無需註冊帳號,僅在使用者選擇時才連線雲端模型。

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  5. Anthropic 推出面向開源專案的免費 AI 安全掃描服務 OSS Scanner

    Anthropic 推出 OSS Scanner,開源專案可選擇加入,免費獲得由其最強模型(包括 Claude Mythos)生成的定期安全掃描報告。報告完全由模型生成、無人工稽核,可能更快更頻繁地發現漏洞,但也可能存在錯誤或無效報告。報導還提到近月 AI 工具曾幫助發現重大開源安全漏洞,同時部分開源專案(包括 Linus Torvalds 和 Google)正難以應對 AI 生成漏洞報告的湧入。

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  6. Artificial Analysis 評測 Grok Imagine Video 1.5 Lite:登 AA-Video-T2V v2.0 榜第 17 名並進入品質速度 Pareto 前沿

    Artificial Analysis 評測 SpaceXAI 新發布的低價影片模型 Grok Imagine Video 1.5 Lite,其在 AA-Video-T2V v2.0 和 AA-Video-T2V-Silent v2.0 兩個榜單均排第 17 名,價格約為 Veo 3.1 的三分之一併排在 Veo 3.1 之前。

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  7. Databricks Lakebase Postgres 藉助 LTAP 架構實現分鐘級 TB 級資料載入

    Databricks 為 Lakebase Postgres 引入 LTAP 架構,將批次資料載入從主計算節點解除安裝到 Spark 分散式引擎,內部基準測試顯示載入 1 TB 資料現在只需不到 5 分鐘。

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  8. Hugging Face 工程師用 ML Intern 以約 103 美元自制 7 個小模型

    Hugging Face 工程師 yuvraj sharma 用 HuggingChat 的 ML Intern 模式在幾天內做出 7 個模型,包括可在 CPU 執行、99.7% 有效輸出的 0.8B 提示詞重寫器,以及將柑橘病害識別準確率從 14.9% 提升到 52.8% 的 Qwen3.5-2B 微調模型等,全部計算成本約 103 美元。

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05研究4 條

  1. Sundar Pichai 宣佈 Google AMIE 對話診斷研究登上 The Lancet,為首個真實門診前瞻性研究

    Google 與 BIDMC 合作的 AMIE 研究發表於 The Lancet,是首個面向患者的對話式診斷在真實門診的前瞻性研究。AMIE 是患者在就診前可對話的研究系統,真實急診患者測試中,臨床醫生回饋摘要幫助其準備就診的比例達 75%,超過一半情況下影響了診療方式;AMIE 的鑑別診斷與醫生最終診斷一致率達 90%。這也是 Google 首次在 The Lancet 主刊發表論文。

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  2. Vitalik Buterin 支援 crypto “bunker mode”,警告 AI 數學進展可能威脅錢包安全

    Ethereum 研究員 Justin Drake 提出加密行業應準備“bunker mode”,認為 AI 進展可能在未來數月內破解用於保護錢包的橢圓曲線數字簽名演算法(ECDSA),Vitalik Buterin 對此表示支援。

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  3. Google 醫療研究系統 AMIE 真實臨床前瞻性研究結果發表於 The Lancet

    Google 宣佈其醫療研究系統 AMIE 是首個在真實臨床環境中接受前瞻性研究的面向患者的對話式診斷工具,研究結果於今日發表在 The Lancet 上。研究顯示,患者在面對面就診前與 AMIE 對話,能增強信心並幫助整理思路;醫生則因稽核患者對話資訊而節省時間,可更專注於協作診療和共同決策。

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  4. Google 研究:AI 助力醫患關係

    該研究與 @BIDMC_Medicine 合作開展,展示了這項技術在加強醫患關係方面的潛力。

    瞭解更多 ↓ https://goo.gle/3VCGhMl

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