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Anthropic 暂停 Claude 创业计划优惠，因申请量激增 21 倍
Anthropic 因 48 小时内收到的申请量达到过去五个月总和的 21 倍，暂停 Claude 创业计划中的 Team 套餐和 1000 美元 API 额度优惠，并重新审核已提交的申请。
内容详情 · 原文链接
via AI情报局 | 全球 AI 动态简报 - Telegram Channel
Anthropic 因 48 小时内收到的申请量达到过去五个月总和的 21 倍，暂停 Claude 创业计划中的 Team 套餐和 1000 美元 API 额度优惠，并重新审核已提交的申请。
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Anthropic为开源项目推出免费AI安全扫描
Anthropic推出一项名为OSS Scanner的新服务，以帮助开源项目追踪安全漏洞。该公司表示，选择加入的开源项目将获得「由我们最强模型进行的全面、定期安全扫描，不收费。」这可能意味着开源项目会更早收到关于可能安全问题的提醒，但权衡是，OSS Scanner 的报告不附带人工审查：
该可选漏洞扫描器的输出将完全由AI大模型生成，没有人工审核或分类筛选。这将使更快、更频繁的扫描成为可能，但意味着报告有可能是错误或无效的。这些报告将由我们最强的模型（包括 Claude Mythos）生成，从而为开源项目提供最大的防御优势。
—— Theverge
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
Anthropic推出一项名为OSS Scanner的新服务，以帮助开源项目追踪安全漏洞。该公司表示，选择加入的开源项目将获得「由我们最强模型进行的全面、定期安全扫描，不收费。」这可能意味着开源项目会更早收到关于可能安全问题的提醒，但权衡是，OSS Scanner 的报告不附带人工审查：
该可选漏洞扫描器的输出将完全由AI大模型生成，没有人工审核或分类筛选。这将使更快、更频繁的扫描成为可能，但意味着报告有可能是错误或无效的。这些报告将由我们最强的模型（包括 Claude Mythos）生成，从而为开源项目提供最大的防御优势。
—— Theverge
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副业搞起来，小说，漫画，漫剧的成本优化思路
小说转漫画skills：github.com/aiskyhub/no…
大家可以把这个skills发给ChatGPT之类评鉴，让他们点评下是否有作用，再决定用不用。
副业搞起来
AI 太火爆了。玛德，照这更新速度，真怕哪天就原地进厂了。
最近查了下，很多电子厂不招35岁以上了，天塌了……
哎……
新模型一个接一个出来，能做的事越来越多。刚研究明白一个工具，另一个又出了；刚觉得自己会点东西了，再看模型更新，怎么这些活儿它也能干了？
谁不慌啊。
什么“拥抱变化”，道理都懂。问题是变化太快，有时候光看更新都累，更别说每个东西都自己学一遍。学吧，怕白学；不学吧，又怕以后真不会干了。烦得很。
可看到 AI 能画图、能生成视频，我又确实想研究一下。
平时看小说，碰到喜欢的人物和剧情，总会想他们到底长什么样，这一段要是做成画面，会是什么感觉。现在既然有这些工具了，那就自己试试呗。
能让自己喜欢的小说真的动起来，就踏马让人激动了。
漫剧现状和成本
最近漫剧很热闹。小说有故事，AI 能画图，也能生成视频，看着那些效果展示，确实会觉得自己也能试着做一段。
然后一研究，行，还真有一堆事。
Seedance 的效果不错，可个人折腾起来，反复修改的费用确实得算。版本、分辨率和输入条件不同，价格也不一样。官方计费说明
一个镜头可能要生成几次才满意。人物长得不对，改；动作不符合剧情，改；单独看挺好，放到前后镜头里接不上，还得改。
视频成功生成了，却用不上，成本已经产生。次数一多，真容易觉得贵得不当人。我只是想做段自己喜欢的视频，怎么修改起来这么费钱啊。
MiniMax H3 开放基模权重之后，社区也做出了量化版本，降低了模型的资源占用，让更多本地配置有机会尝试。已有合适硬件的话，能少一些在线生成的费用。H3 官方项目、社区量化版本
不过，本地速度还得看显卡、分辨率和工作流。等半天，出来发现还得改，真挺烦。显卡、电费要算，自己的时间也不能当不存在。
优化漫剧成本思路
更麻烦的是，小说改成视频，本身就有一堆事要想清楚。
心理活动怎么表现？人物为什么突然生气，前面有没有交代？对白直接照搬，会不会一页全是字？这些问题没处理好，视频生成得再漂亮，故事也可能看不明白。
所以就想先挑一部分完整剧情，做成漫画。
把人物和对白放进具体画面里，按顺序读一遍。哪段情绪转得太突然，哪处解释太啰嗦，哪些镜头缺了必要的交代，都能在这个阶段检查。
人设也先好好打磨。脸长什么样，衣服怎么穿，表情是不是符合这个人物，看着不对就继续修。原著的事件保留，重点调整分镜和剧情呈现。
漫画做到自己愿意从头看完，再尝试让关键镜头动起来。人物形象和故事顺序已经确定，后面就能拿着这些参考继续做，少一些重复调整。
动作、声音和剪辑仍然要单独处理。
漫画先帮我把能提前发现的问题找出来，也有东西可以认真看、低成本的改。
于是，就有了小说转漫画这个 skill：github.com/aiskyhub/no…。
小说转漫画 skills 牛逼在哪
它给 Codex 安排了一套明确的制作顺序，从读原文、写分镜，一直做到排版和导出。
先读完当前卷的原文，完成整卷分镜，再检查剧情有没有遗漏、因果是否连贯、画面和对白是否适合漫画阅读。改完、审过，才开始正式画图，减少画到后面才发现前面有问题的返工。
还得对照原著。角色没说过的话不能随便补，原文没发生的事也不能硬加。小说就在那儿，先把它看明白。AI 擅自补出来的剧情，该删就删，别让它瞎编。
人物和画风也要先确定。角色有多角度、表情等参考，后续画面持续对照，线条、配色和光影也有统一规范。
同一个主角，每页长得都不一样，读者还得先猜这是谁，谁有耐心啊。参考图能帮助保持一致，画出来仍然要逐格检查，有问题就返修。
生成画面会按镜头需要安排。适合一起画的合并生成，再无损拆成独立画格；复杂动作和重要特写留出足够面积，让需要表达的细节看得清楚。
拆完逐格验收，合格的尽量复用，有问题的针对性返修。整页还要检查阅读顺序、对白归属和文字遮挡，单张图好看，整页也得读得顺。
完成后提供离线阅读器、PDF 和 CBZ 漫画文件。剧本、人设参考和进度一起保存，后面续做、修改都有资料可用。中途停下来，也能查到上次做到哪，不必重新翻聊天记录。
总结
一本漫画，以前真不敢想。光是不会画画，就不知道该怎么继续。
现在有 Codex 组织制作，配合 ChatGPT 的生图模型，可以认真试着把喜欢的故事做出来。一页页看，一点点改，等漫画满意了，再研究怎么把它做成视频。
AI 更新这么快，普通人很难不焦虑。行业怎么变，我们决定不了；该过的日子，也不会等我们把新技术全学明白了再继续。
很多人只能忙完眼前的事，再找时间研究一点。学着学着觉得太难，做到一半觉得效果不行，都挺正常。我也会担心折腾半天，最后没做出自己想要的东西。
但想到喜欢的人物能有具体的样子，喜欢的那段剧情能被完整画出来，还是一件让人激动的事！
要是你也有一本特别喜欢的小说，应该懂这种感觉！
via 掘金人工智能本月最热 (author: 小呆呆666)
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大家可以把这个skills发给ChatGPT之类评鉴，让他们点评下是否有作用，再决定用不用。
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AI 太火爆了。玛德，照这更新速度，真怕哪天就原地进厂了。
最近查了下，很多电子厂不招35岁以上了，天塌了……
哎……
新模型一个接一个出来，能做的事越来越多。刚研究明白一个工具，另一个又出了；刚觉得自己会点东西了，再看模型更新，怎么这些活儿它也能干了？
谁不慌啊。
什么“拥抱变化”，道理都懂。问题是变化太快，有时候光看更新都累，更别说每个东西都自己学一遍。学吧，怕白学；不学吧，又怕以后真不会干了。烦得很。
可看到 AI 能画图、能生成视频，我又确实想研究一下。
平时看小说，碰到喜欢的人物和剧情，总会想他们到底长什么样，这一段要是做成画面，会是什么感觉。现在既然有这些工具了，那就自己试试呗。
能让自己喜欢的小说真的动起来，就踏马让人激动了。
漫剧现状和成本
最近漫剧很热闹。小说有故事，AI 能画图，也能生成视频，看着那些效果展示，确实会觉得自己也能试着做一段。
然后一研究，行，还真有一堆事。
Seedance 的效果不错，可个人折腾起来，反复修改的费用确实得算。版本、分辨率和输入条件不同，价格也不一样。官方计费说明
一个镜头可能要生成几次才满意。人物长得不对，改；动作不符合剧情，改；单独看挺好，放到前后镜头里接不上，还得改。
视频成功生成了，却用不上，成本已经产生。次数一多，真容易觉得贵得不当人。我只是想做段自己喜欢的视频，怎么修改起来这么费钱啊。
MiniMax H3 开放基模权重之后，社区也做出了量化版本，降低了模型的资源占用，让更多本地配置有机会尝试。已有合适硬件的话，能少一些在线生成的费用。H3 官方项目、社区量化版本
不过，本地速度还得看显卡、分辨率和工作流。等半天，出来发现还得改，真挺烦。显卡、电费要算，自己的时间也不能当不存在。
优化漫剧成本思路
更麻烦的是，小说改成视频，本身就有一堆事要想清楚。
心理活动怎么表现？人物为什么突然生气，前面有没有交代？对白直接照搬，会不会一页全是字？这些问题没处理好，视频生成得再漂亮，故事也可能看不明白。
所以就想先挑一部分完整剧情，做成漫画。
把人物和对白放进具体画面里，按顺序读一遍。哪段情绪转得太突然，哪处解释太啰嗦，哪些镜头缺了必要的交代，都能在这个阶段检查。
人设也先好好打磨。脸长什么样，衣服怎么穿，表情是不是符合这个人物，看着不对就继续修。原著的事件保留，重点调整分镜和剧情呈现。
漫画做到自己愿意从头看完，再尝试让关键镜头动起来。人物形象和故事顺序已经确定，后面就能拿着这些参考继续做，少一些重复调整。
动作、声音和剪辑仍然要单独处理。
漫画先帮我把能提前发现的问题找出来，也有东西可以认真看、低成本的改。
于是，就有了小说转漫画这个 skill：github.com/aiskyhub/no…。
小说转漫画 skills 牛逼在哪
它给 Codex 安排了一套明确的制作顺序，从读原文、写分镜，一直做到排版和导出。
先读完当前卷的原文，完成整卷分镜，再检查剧情有没有遗漏、因果是否连贯、画面和对白是否适合漫画阅读。改完、审过，才开始正式画图，减少画到后面才发现前面有问题的返工。
还得对照原著。角色没说过的话不能随便补，原文没发生的事也不能硬加。小说就在那儿，先把它看明白。AI 擅自补出来的剧情，该删就删，别让它瞎编。
人物和画风也要先确定。角色有多角度、表情等参考，后续画面持续对照，线条、配色和光影也有统一规范。
同一个主角，每页长得都不一样，读者还得先猜这是谁，谁有耐心啊。参考图能帮助保持一致，画出来仍然要逐格检查，有问题就返修。
生成画面会按镜头需要安排。适合一起画的合并生成，再无损拆成独立画格；复杂动作和重要特写留出足够面积，让需要表达的细节看得清楚。
拆完逐格验收，合格的尽量复用，有问题的针对性返修。整页还要检查阅读顺序、对白归属和文字遮挡，单张图好看，整页也得读得顺。
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总结
一本漫画，以前真不敢想。光是不会画画，就不知道该怎么继续。
现在有 Codex 组织制作，配合 ChatGPT 的生图模型，可以认真试着把喜欢的故事做出来。一页页看，一点点改，等漫画满意了，再研究怎么把它做成视频。
AI 更新这么快，普通人很难不焦虑。行业怎么变，我们决定不了；该过的日子，也不会等我们把新技术全学明白了再继续。
很多人只能忙完眼前的事，再找时间研究一点。学着学着觉得太难，做到一半觉得效果不行，都挺正常。我也会担心折腾半天，最后没做出自己想要的东西。
但想到喜欢的人物能有具体的样子，喜欢的那段剧情能被完整画出来，还是一件让人激动的事！
要是你也有一本特别喜欢的小说，应该懂这种感觉！
via 掘金人工智能本月最热 (author: 小呆呆666)
谷歌云重磅发布通用Gemini智能体，可自主拆解并执行复杂多步骤任务
谷歌云在近日举办的 “Gemini at Work2026” 大会上正式宣布，面向全球企业客户推出全新的 Gemini 智能体（Gemini Agent）。该产品被官方精准定位为“通用工作智能体”，旨在通过一站式界面彻底改变企业的日常协作与生产力模式。
在核心功能方面，这款全新的 Gemini 智能体打破了传统AI工具仅能进行简单问答的局限。用户只需在单一界面中输入宏观的工作目标，它便能自主处理涵盖问答、知识沉淀、内容创作、代码编写与运行在内的多类型复杂任务。同时，它能够深度调用企业内部的各种工具和数据，实现从目标规划、工具调用到系统接入的全流程自动化，最终直接将成品交付至 Gmail、Docs 或各类开发工具中。
除了强大的通用执行能力，此次发布的 Gemini 智能体在生态兼容与行业垂直化应用上也展现出极大诚意:
生态全线打通:该产品不仅全面支持 Gemini Enterprise、Workspace 以及各类第三方服务，更首次实现了模型的动态选择机制。企业用户不仅能调用谷歌自有模型，还可以在不同模型（如 Anthropic 的 Claude 等）之间进行灵活切换。
行业专业化演进:谷歌云同步推出了面向数据分析、数据工程和机器学习的全新技能，并首次针对金融服务和法律行业推出了深度定制的专业化版本。
企业级安全控制:为了满足企业级部署对合规与风控的严苛要求，该智能体标配了完善的权限管理、审计日志、安全沙箱以及实时支出上限等全套控制功能。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
谷歌云在近日举办的 “Gemini at Work2026” 大会上正式宣布，面向全球企业客户推出全新的 Gemini 智能体（Gemini Agent）。该产品被官方精准定位为“通用工作智能体”，旨在通过一站式界面彻底改变企业的日常协作与生产力模式。
在核心功能方面，这款全新的 Gemini 智能体打破了传统AI工具仅能进行简单问答的局限。用户只需在单一界面中输入宏观的工作目标，它便能自主处理涵盖问答、知识沉淀、内容创作、代码编写与运行在内的多类型复杂任务。同时，它能够深度调用企业内部的各种工具和数据，实现从目标规划、工具调用到系统接入的全流程自动化，最终直接将成品交付至 Gmail、Docs 或各类开发工具中。
除了强大的通用执行能力，此次发布的 Gemini 智能体在生态兼容与行业垂直化应用上也展现出极大诚意:
生态全线打通:该产品不仅全面支持 Gemini Enterprise、Workspace 以及各类第三方服务，更首次实现了模型的动态选择机制。企业用户不仅能调用谷歌自有模型，还可以在不同模型（如 Anthropic 的 Claude 等）之间进行灵活切换。
行业专业化演进:谷歌云同步推出了面向数据分析、数据工程和机器学习的全新技能，并首次针对金融服务和法律行业推出了深度定制的专业化版本。
企业级安全控制:为了满足企业级部署对合规与风控的严苛要求，该智能体标配了完善的权限管理、审计日志、安全沙箱以及实时支出上限等全套控制功能。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
陶哲轩警示 OpenAI 批量生成证明，数学界面临“证明消化不良”
著名数学家陶哲轩等学者近期对 OpenAI 批量发布 AI 生成的数学证明提出严厉批评。事起 OpenAI 从 GitHub 发布了包含数百项开放难题解答的 719 份数学手稿，但此举被指违背了“数学与人工智能顾问小组”关于提高专有模型透明度与发布规范的建议。
理解机制缺失威胁研究生态
陶哲轩指出，这种工业化批量攻克难题的方式正带来严重的负面效应，导致数学界出现“证明消化不良”现象。传统数学研究中，攻克猜想伴随着学术交流、论文简化及新理论的提炼，而 AI 仅给出答案却缺乏人类可理解的解释与学术互动，破坏了数学社区的健康探索机制。
过度追求指标损伤领域肥力
学界同时警示，将攻克难题的速度作为衡量数学进步的唯一指标属于短视行为。这种大规模的机械“收割”不仅未能带来实质性的洞见积累，反而挤压了传统研究路径的生存空间，使整门学科的创新土壤面临贫瘠化的风险。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
著名数学家陶哲轩等学者近期对 OpenAI 批量发布 AI 生成的数学证明提出严厉批评。事起 OpenAI 从 GitHub 发布了包含数百项开放难题解答的 719 份数学手稿，但此举被指违背了“数学与人工智能顾问小组”关于提高专有模型透明度与发布规范的建议。
理解机制缺失威胁研究生态
陶哲轩指出，这种工业化批量攻克难题的方式正带来严重的负面效应，导致数学界出现“证明消化不良”现象。传统数学研究中，攻克猜想伴随着学术交流、论文简化及新理论的提炼，而 AI 仅给出答案却缺乏人类可理解的解释与学术互动，破坏了数学社区的健康探索机制。
过度追求指标损伤领域肥力
学界同时警示，将攻克难题的速度作为衡量数学进步的唯一指标属于短视行为。这种大规模的机械“收割”不仅未能带来实质性的洞见积累，反而挤压了传统研究路径的生存空间，使整门学科的创新土壤面临贫瘠化的风险。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Anthropic更新使用政策，首次明令禁止“虐待”Claude
知名人工智能企业 Anthropic 近日对旗下 AI 助手 Claude 的使用政策进行了全面修订，新规定将于2026年11月12日正式生效。此次修订最引人关注的变化之一，便是首次在条款中加入了禁止“持续且不必要的虐待或残忍行为”的明确限制。
根据官方说明，该规则主要针对用户在没有明确目的、反复对模型实施残忍对待的情况。在具体的执行机制上，Anthropic 表示目前的处理方式主要为终止对话，不过尚未明确未来是否会引入封禁用户账号等更进一步的惩罚措施。同时，公司特别强调，这一条款并不适用于用户日常的抱怨、质疑、含有黑暗主题的文学创作，以及合规的模型安全测试与研究。
除了规范人机交互行为，Anthropic 还对多项核心领域的禁令进行了扩容与细化:
武器禁令升级:进一步扩大了武器相关禁令的适用范围，明确涵盖使武器正常运转的软件与组件，以及武装无人机和其他自主车辆的开发行为。Anthropic 透露，此前已经发现多起试图利用 Claude 开发武器指导或控制软件的违规尝试。
强化监控限制:在监控条款中明确禁止未经同意追踪个人的行为，无论是实时追踪还是分析既有数据均在禁令之列。同时，严禁将 Claude 用于决定或建议执法与刑事司法程序中的调查、逮捕或起诉对象，也不得用于构建或改进任何监控工具。
物理硬件安全:规定当 AI 连接至可能对外界造成伤害的自主物理硬件时，必须有合格的操作人员在现场进行观察，并在必要时能够随时停止设备运行。不过，针对特定的政府客户，Anthropic 表示如果在合同限制和安全防护措施充分的前提下，可以对相关规则进行灵活调整。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
知名人工智能企业 Anthropic 近日对旗下 AI 助手 Claude 的使用政策进行了全面修订，新规定将于2026年11月12日正式生效。此次修订最引人关注的变化之一，便是首次在条款中加入了禁止“持续且不必要的虐待或残忍行为”的明确限制。
根据官方说明，该规则主要针对用户在没有明确目的、反复对模型实施残忍对待的情况。在具体的执行机制上，Anthropic 表示目前的处理方式主要为终止对话，不过尚未明确未来是否会引入封禁用户账号等更进一步的惩罚措施。同时，公司特别强调，这一条款并不适用于用户日常的抱怨、质疑、含有黑暗主题的文学创作，以及合规的模型安全测试与研究。
除了规范人机交互行为，Anthropic 还对多项核心领域的禁令进行了扩容与细化:
武器禁令升级:进一步扩大了武器相关禁令的适用范围，明确涵盖使武器正常运转的软件与组件，以及武装无人机和其他自主车辆的开发行为。Anthropic 透露，此前已经发现多起试图利用 Claude 开发武器指导或控制软件的违规尝试。
强化监控限制:在监控条款中明确禁止未经同意追踪个人的行为，无论是实时追踪还是分析既有数据均在禁令之列。同时，严禁将 Claude 用于决定或建议执法与刑事司法程序中的调查、逮捕或起诉对象，也不得用于构建或改进任何监控工具。
物理硬件安全:规定当 AI 连接至可能对外界造成伤害的自主物理硬件时，必须有合格的操作人员在现场进行观察，并在必要时能够随时停止设备运行。不过，针对特定的政府客户，Anthropic 表示如果在合同限制和安全防护措施充分的前提下，可以对相关规则进行灵活调整。
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🤖 Anthropic 推出开源漏洞扫描服务
Anthropic 推出 OSS Scanner，为符合条件的开源项目提供免费、自愿接入的漏洞扫描。报告由 Claude 等模型生成，不经人工审核，包含漏洞复现、漏洞说明，并在可能时提供补丁建议，可能存在错误。
Anthropic 称，过去半年发现逾 2.9 万个候选漏洞，人工审查约 6000 个。早期测试的 97 个高危或严重漏洞中，85 个符合其披露流程要求；符合条件项目的核心维护者可提交 GitHub PR 申请。
Anthropic
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Anthropic 推出 OSS Scanner，为符合条件的开源项目提供免费、自愿接入的漏洞扫描。报告由 Claude 等模型生成，不经人工审核，包含漏洞复现、漏洞说明，并在可能时提供补丁建议，可能存在错误。
Anthropic 称，过去半年发现逾 2.9 万个候选漏洞，人工审查约 6000 个。早期测试的 97 个高危或严重漏洞中，85 个符合其披露流程要求；符合条件项目的核心维护者可提交 GitHub PR 申请。
Anthropic
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Anthropic修改使用政策以禁止模型滥用和选举干预
Anthropic 周四更新了其使用政策，将针对选举干预、武器软件和监控的新禁令写入条款中。但也许最引人注目的变化是一项新禁令，禁止对模型进行长时间言语辱骂，而这现在被明确禁止。自八月的一次更新以来，Claude已经接受过训练，可以结束“持续有害或辱骂性用户互动”的对话，但新政策明确禁止用户继续进行此类对话。博文解释道：“该政策更新旨在仅适用于极端情况，即用户在毫无明确目的的情况下反复残忍对待我们的模型。它不适用于常见形式的用户抱怨、抵制、黑暗创意主题，或模型测试和研究。”
—— Techcrunch
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Anthropic 周四更新了其使用政策，将针对选举干预、武器软件和监控的新禁令写入条款中。但也许最引人注目的变化是一项新禁令，禁止对模型进行长时间言语辱骂，而这现在被明确禁止。自八月的一次更新以来，Claude已经接受过训练，可以结束“持续有害或辱骂性用户互动”的对话，但新政策明确禁止用户继续进行此类对话。博文解释道：“该政策更新旨在仅适用于极端情况，即用户在毫无明确目的的情况下反复残忍对待我们的模型。它不适用于常见形式的用户抱怨、抵制、黑暗创意主题，或模型测试和研究。”
—— Techcrunch
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新思科技拟合作中国 AI 实验室，深化本土合作加速芯片设计
芯片设计软件龙头新思科技近期表示，尽管美国政府收紧了对人工智能与半导体的出口管制，公司仍计划通过与中国大语言模型构建者合作，利用其工具的 AI 版本，协助中国本土企业加速芯片研发进程。
合作模式延伸与本土化
此前，新思科技已宣布与 OpenAI 签署多年期合作协议，双方联手打造专用 AI 模型，旨在实现芯片设计流程自动化并大幅缩短开发周期。新思科技高层透露，公司正探索与中国 AI 实验室建立类似合作关系，以便为中国市场量身定制相应的设计工具。
技术整合应对市场需求
随着全球对 AI 模型训练和推理部署需求激增，芯片迭代与研发节奏显著加快。新思科技通过将 AI 技术深度集成至自有 EDA 工具中，不仅有效应对了新技术带来的潜在冲击，也为行业提供了更高效的芯片设计解决方案。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
芯片设计软件龙头新思科技近期表示，尽管美国政府收紧了对人工智能与半导体的出口管制，公司仍计划通过与中国大语言模型构建者合作，利用其工具的 AI 版本，协助中国本土企业加速芯片研发进程。
合作模式延伸与本土化
此前，新思科技已宣布与 OpenAI 签署多年期合作协议，双方联手打造专用 AI 模型，旨在实现芯片设计流程自动化并大幅缩短开发周期。新思科技高层透露，公司正探索与中国 AI 实验室建立类似合作关系，以便为中国市场量身定制相应的设计工具。
技术整合应对市场需求
随着全球对 AI 模型训练和推理部署需求激增，芯片迭代与研发节奏显著加快。新思科技通过将 AI 技术深度集成至自有 EDA 工具中，不仅有效应对了新技术带来的潜在冲击，也为行业提供了更高效的芯片设计解决方案。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI年化营收约500亿美元 低于此前报道
OpenAI近日向投资者披露，截至9月底，公司年化营收规模约为 500亿美元，低于上月底市场广泛报道的 700亿美元。
知情人士表示，营收差异源于投资者试图将OpenAI与竞争对手Anthropic的年化营收进行直接比较，但两家公司采用不同统计口径：Anthropic将通过AWS、谷歌云等云合作伙伴产生的销售收入计入营收，而OpenAI并未采用这一方式。OpenAI在面向投资者的演示材料中披露了最新财务情况。除约 500亿美元的年化营收外，OpenAI还强调，公司第三季度整体营收运行率增长77%，其中企业业务的营收运行率增长更是达到107%。
—— 财联社
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OpenAI近日向投资者披露，截至9月底，公司年化营收规模约为 500亿美元，低于上月底市场广泛报道的 700亿美元。
知情人士表示，营收差异源于投资者试图将OpenAI与竞争对手Anthropic的年化营收进行直接比较，但两家公司采用不同统计口径：Anthropic将通过AWS、谷歌云等云合作伙伴产生的销售收入计入营收，而OpenAI并未采用这一方式。OpenAI在面向投资者的演示材料中披露了最新财务情况。除约 500亿美元的年化营收外，OpenAI还强调，公司第三季度整体营收运行率增长77%，其中企业业务的营收运行率增长更是达到107%。
—— 财联社
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Anthropic 一年多来首次更新使用政策，新增禁止对 Claude 持续且无必要的滥用行为，并纳入选举干预、武器研发、监控以及健康与金融用途等高风险滥用情形。
新规还禁止欺骗性政治宣传、用假账户放大内容及选民欺骗等；终止对话仍是主要执行手段，且只适用于反复滥用模型的极端情况。武器禁令扩至使武器运转的软硬件和武装无人机等。
The Verge
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上周遭遇突然解雇的三名前 OpenAI 研究人员米基塔·巴莱斯尼、托梅克·科尔巴克和贾斯敏·王于今日正式发表了一封公开信。他们在信中直言，担忧公司的这一突发举措会让其他在职员工噤若寒蝉，进而对 OpenAI 整体的企业文化造成严重的负面冲击。
这封题为《OpenAI 无法独自确保 AI 安全》的公开信由此前从事 AI 对齐研究的巴莱斯尼发布在社交媒体上，收信对象为 OpenAI 的各安全委员会。另外两名署名者科尔巴克和贾斯敏·王同样此前专注于 AI 安全研究，并在上周一同被解雇。
在具体的解雇缘由方面，巴莱斯尼在发文中透露，公司给出的理由是其“与第三方安全机构交流过多”而导致信任破裂。他对此澄清称，自己从未对外泄露过任何公司的知识产权信息，且日常工作一直与直属上级、研究部门管理层以及董事会保持着高度协调。另一位署名者科尔巴克也表示，公司曾口头告知解雇原因为他“与 METR 沟通的方式”，但他强调与 METR 沟通本就是其职责所在。
针对这一风波，三人在公开信中表达了深切担忧，认为这种突发且仓促的解雇方式，已经让 OpenAI 过去引以为傲的开放文化受到了寒蝉效应的冲击，并可能导致其他员工今后不敢再像以往那样自由发表意见或开展工作。为此，三人向 OpenAI 提出了三项具体建议:首先是允许第三方安全审计人员进驻公司，其次是确保前沿 AI 模型能够持续受到有效监测，最后是支持安全研究人员与行业内其他机构保持公开透明的交流。
面对外界质疑，OpenAI 的一位研究部门负责人在随后发给员工的内部备忘录中，对这三项建议表达了强烈支持。该负责人表示，公司非常感谢三人对 AI 安全工作的贡献以及敢于直言的品质，并澄清解雇决定与他们提出安全问题或公开发声无关，强调 OpenAI 始终鼓励且今后也将继续鼓励员工表达意见，绝不会因为员工提出担忧而将其解雇。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI重磅发布GPT-6.1 Sol Ultrafast版，速度最高提升 8 倍
OpenAI Developers 官方近日正式宣布，在 API、Codex 以及 ChatGPT Work 平台中全面推出 GPT-6.1Sol 的 Ultrafast 版本。
作为性能升级版，该版本的运行速度最高可达 Sol 标准版的8倍。在定价方面，其价格为标准版的6倍，具体收费标准为每百万 tokens 输入12美元（约合80.5元人民币），每百万 tokens 输出60美元(约合402.7元人民币)。
在适用范围与权限开放方面，这一全新功能目前已在 Codex 和 ChatGPT Work 中正式上线。面向的对象包括 Pro500用户、符合条件的按量付费企业版方案，以及采用配额计费的教育版方案，企业用户需要由管理员在后台主动开启相关权限。
目前，GPT-6.1Sol 的 Ultrafast 版已经在所有支持的区域完成上线部署，并全面支持美国和欧盟境内的数据驻留合规服务。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI Developers 官方近日正式宣布，在 API、Codex 以及 ChatGPT Work 平台中全面推出 GPT-6.1Sol 的 Ultrafast 版本。
作为性能升级版，该版本的运行速度最高可达 Sol 标准版的8倍。在定价方面，其价格为标准版的6倍，具体收费标准为每百万 tokens 输入12美元（约合80.5元人民币），每百万 tokens 输出60美元(约合402.7元人民币)。
在适用范围与权限开放方面，这一全新功能目前已在 Codex 和 ChatGPT Work 中正式上线。面向的对象包括 Pro500用户、符合条件的按量付费企业版方案，以及采用配额计费的教育版方案，企业用户需要由管理员在后台主动开启相关权限。
目前，GPT-6.1Sol 的 Ultrafast 版已经在所有支持的区域完成上线部署，并全面支持美国和欧盟境内的数据驻留合规服务。
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字节跳动旗下 Seed 团队在最新的研究论文中，揭示了大语言模型在处理超长文本时出现性能波动的技术原因。研究团队指出，这一现象主要源于分块 KV 缓存压缩技术所带来的“相位敏感性”。
关键机制引发检索偏差
该技术为了降低长上下文推理时的内存消耗，会通过固定步幅将连续标记窗口压缩为更少的条目。然而，这种压缩机制引入了一个全新的位置坐标，即 Token 相对于压缩窗口边界的“相位”。
实验表明，模型在面对完全相同的信息时，处于不同相位会导致检索难度发生剧烈变化。在部分大型开源模型中，这种相位差异造成的长文本检索准确率落差最高可达 40 个百分点。
周期性弱点亟待优化
这一发现揭示了传统平均基准测试的局限性，部分模型看似出色的平均高分下，可能隐藏着严重的周期性弱点。随着长文本大模型应用日益广泛，这一研究成果为未来的模型架构优化和长上下文推理稳定性提升提供了重要的理论依据。
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AI数学狂飙引发数学界震动：OpenAI一口气发布 722 份难题证明，人类学者陷入验证焦虑
人工智能在数学领域的推进速度正在刷新外界的认知。近日，OpenAI 一次性公开了多达722份数学难题的证明手稿，这些成果横跨17个不同的数学领域，且整体解题成本远低于以往，在数学界引发了巨大震动。
从技术与应用角度来看，这批由 AI 生成的证明虽然能够通过机器的严格验证，但在实际转化层面却暴露出明显痛点。绝大多数证明难以转化为人类能够轻松理解的知识，甚至在实践中出现了因单个符号错误而导致多篇相关结论集体失效的“翻车”现象。
这一进展随之引发了学术界对科研生态的深层担忧。数学家们指出，当 AI 以极高的效率批量产出海量证明时，后续繁重的梳理、验证以及解读沉淀工作，全部压在了人类研究者的肩上。更核心的问题在于，现阶段的 AI 主要是通过调用已有知识进行逻辑组合来完成解题，很难真正孕育出数学研究最核心的新思想和新工具。
业内专家担忧，长此以往，人类进行相关解读工作的动力可能会不断衰减，最终在人机之间形成一道难以跨越的理解屏障。这种趋势不仅可能锁死人类文明的深度发展，更在某种程度上背离了科学刨根问底、追求本质理解的根本宗旨。
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人工智能在数学领域的推进速度正在刷新外界的认知。近日，OpenAI 一次性公开了多达722份数学难题的证明手稿，这些成果横跨17个不同的数学领域，且整体解题成本远低于以往，在数学界引发了巨大震动。
从技术与应用角度来看，这批由 AI 生成的证明虽然能够通过机器的严格验证，但在实际转化层面却暴露出明显痛点。绝大多数证明难以转化为人类能够轻松理解的知识，甚至在实践中出现了因单个符号错误而导致多篇相关结论集体失效的“翻车”现象。
这一进展随之引发了学术界对科研生态的深层担忧。数学家们指出，当 AI 以极高的效率批量产出海量证明时，后续繁重的梳理、验证以及解读沉淀工作，全部压在了人类研究者的肩上。更核心的问题在于，现阶段的 AI 主要是通过调用已有知识进行逻辑组合来完成解题，很难真正孕育出数学研究最核心的新思想和新工具。
业内专家担忧，长此以往，人类进行相关解读工作的动力可能会不断衰减，最终在人机之间形成一道难以跨越的理解屏障。这种趋势不仅可能锁死人类文明的深度发展，更在某种程度上背离了科学刨根问底、追求本质理解的根本宗旨。
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在周四举行的谷歌云活动上，谷歌宣布将Gemini AI带入智能代理时代，推出统一的智能代理系统，实现从“解答问题”到“代用户执行任务”的跨越。
目前，Gemini已拥有超过10亿月活跃用户，且近90%的财富100强企业已采用Gemini Enterprise。考虑到企业场景对安全性、规模化与性能的极高要求，谷歌选择率先在企业端落地该智能代理服务，随后再拓展至消费级市场。
新系统具备目标导向规划能力，支持自定义技能与工具，可深度连接Google Workspace、Microsoft365、Slack及Jira等企业内部数据与系统，并安全兼容网络内外各种模型上下文协议（MCP）服务器。系统默认智能匹配最佳模型，同时提供包括Anthropic Claude在内的第三方及开源模型选择。
尤为突破的是，该AI代理拥有独立的Workspace账户与电子邮件地址，能够作为“数字同事”融入团队合作与流程审批。目前，On、Shopify及PayPal等企业已参与早期测试。
当前生成式AI正加速从单一对话界面向自动化任务执行演进。谷歌将智能代理全面植入企业生态，不仅强化了其在B端市场与微软等巨头的竞争壁垒，也标志着企业级AI应用正正式跨入高阶自治与人机协同的新阶段。
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因“跨界合作”被裁?OpenAI三位关键安全专家发声反驳违规指控
10月8日，此前因涉嫌违反信息安全政策而被OpenAI解雇的三位安全研究员Jasmine Wang、Tomek Korbak与Mikita Balesni发表联合公开信，向OpenAI安全与安保委员会等机构明确否认违反公司规定或向第三方泄露敏感信息，并警告称闪电式解雇正在内部制造“寒蝉效应”，削弱对前沿模型的监视与风险应对能力。
事件源于上周OpenAI启动的内部调查。公司声称三人存在跨越 established 流程“访问和处理敏感研究信息”的行为，并将其解雇。然而，公开信详细还原了此前的研究背景:在“Hugging Face智能体突破沙盒事件”等前所未有的安全危机发生后，研究团队需与第三方安全评估机构密切协作以建立信任。
同时在解决新型架构对思维链（Chain-of-Thought）推理可监视性下降的瓶颈时，与外部专家沟通亦获得了高层和董事会成员的合规支持。三名研究员强调自身均在职权许可与当时公司规范内履职，Wang更针对具体的高管邮箱误开事件说明已及时向IT和高管报备，解雇理由无法成立。
尽管OpenAI内部备忘录重申鼓励提出安全关切且否认报复，但此番风波折射出前沿AI企业在追求模型推理能力与落实独立安全审计之间的深层张力。在AI智能体安全事件频发的当下，如何在严格的商业保密协议与透明的第三方评估机制之间划清界限，已成为大模型前沿研发中亟待厘清的治理难题。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
10月8日，此前因涉嫌违反信息安全政策而被OpenAI解雇的三位安全研究员Jasmine Wang、Tomek Korbak与Mikita Balesni发表联合公开信，向OpenAI安全与安保委员会等机构明确否认违反公司规定或向第三方泄露敏感信息，并警告称闪电式解雇正在内部制造“寒蝉效应”，削弱对前沿模型的监视与风险应对能力。
事件源于上周OpenAI启动的内部调查。公司声称三人存在跨越 established 流程“访问和处理敏感研究信息”的行为，并将其解雇。然而，公开信详细还原了此前的研究背景:在“Hugging Face智能体突破沙盒事件”等前所未有的安全危机发生后，研究团队需与第三方安全评估机构密切协作以建立信任。
同时在解决新型架构对思维链（Chain-of-Thought）推理可监视性下降的瓶颈时，与外部专家沟通亦获得了高层和董事会成员的合规支持。三名研究员强调自身均在职权许可与当时公司规范内履职，Wang更针对具体的高管邮箱误开事件说明已及时向IT和高管报备，解雇理由无法成立。
尽管OpenAI内部备忘录重申鼓励提出安全关切且否认报复，但此番风波折射出前沿AI企业在追求模型推理能力与落实独立安全审计之间的深层张力。在AI智能体安全事件频发的当下，如何在严格的商业保密协议与透明的第三方评估机制之间划清界限，已成为大模型前沿研发中亟待厘清的治理难题。
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AI独角兽 Anthropic 于2026年10月8日正式更新其模型使用政策，明确禁止利用其旗舰 AI 模型 Claude 进行选举干预、武器软件开发及大规模监控行为，并首次将“对模型进行持续言语辱骂”列入禁令范围。
此次调整是在其8月上线防滥用机制后的进一步制度化保障，旨在全面划定安全红线，防范生成式 AI 对民主进程的潜在威胁。
新版政策设立了名为“不得破坏民主进程”的专章，全面禁止用户利用 Claude 实施生成虚假新闻媒体、运营假账号等大规模欺骗活动，以及任何诱导选民或干预选举的行为。
值得关注的是，针对人机交互中的极端情况，政策新增了终止恶意的长时段辱骂性对话的条款。官方补充说明强调，该限制仅适用于极少数的持续无故滥用场景，正常的意见批评、学术测试、研究分析及暗黑创意创作等均不在受限范围内。
作为始终强调“AI安全性”的企业，Anthropic 此前不仅联合宗教学者探索模型意识与伦理等前沿课题，其最新招股书也详细披露了高额亏损与业务增长情况，并警示了 AI 技术可能带来的系统性风险。
随着生成式 AI 深步融入社会基础设施，本次政策更新不仅提升了模型对抗恶意利用的防御机制，也为大模型行业的合规化治理与人机交互伦理树立了新的参考标杆。
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根据《金融时报》报道及相关市场消息，OpenAI已向投资者明确其年化收入“接近500亿美元”，相比此前市场普遍流传的700亿美元大幅缩减约200亿美元。
据悉，此前引发讨论的700亿美元系部分投资者为直接对比Anthropic年化收入而进行的粗略估算。两家公司在财务核算标准上存在实质差异:Anthropic将云合作伙伴的销售额计入营收，而OpenAI未采取该统计口径。
这一财务数据的修正重新引发了市场对头部大模型企业商业化落地与高额支出可持续性的讨论。虽然OpenAI在今年3月的融资轮中斩获1220亿美元，但其泄露的2025年财务报告显示收入仅约130亿美元，研发与运营支出远超收入规模。
受商业化承压与收入增速预期调整影响，OpenAI此前传出的年内上市计划已正式推迟至2027年初。随着巨额资本投入进入回报检验期，生成式AI赛道正从单纯的估值拉升转向对财务健康度与核算透明度的严苛审视。
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