OpenAI与Anthropic员工对CEO呼吁放缓AI开发感到意外

据报道，OpenAI和Anthropic的员工对CEO们公开呼吁放缓AI开发感到措手不及。

内容详情 · 原文链接

via AI Pulse | 全球 AI 动态简报 - Telegram Channel

OpenAI 推出法律 AI 基础 Astra for Law

OpenAI 于 9 月 17 日推出 Astra for Law，将 GPT-6 Astra 与法律检索索引结合，供律所和法务科技公司构建 AI 产品。在 Vals AI 基准测试中，其 200 道美国法律研究题正确率达 54.0%，较 GPT-6 Astra 单独联网搜索的 38.7% 相对提升 40%。

该服务将先通过 Trusted Access 向选定律所开放 ChatGPT 和 Codex，之后上线 API，模型名为 GPT-6 Astra Law；同时推出 26 个合作伙伴插件及零数据保留等隐私控制。

OpenAI

🌸 科技圈· 茶馆 · 投稿

via 在花🎗️科技圈 - Telegram Channel

OpenAI 推出 Astra for Law：索引 2.3 亿 URL，法律问答正确率 54% 力压通用模型 15 个百分点

OpenAI 于9月17日发布博文，推出定位法律专用的人工智能基础平台 Astra for Law。它的底气来自数据规模:法律搜索索引覆盖超过2.3亿个 URL，并纳入了覆盖99.9% 以上已发布美国判例法的 CourtListener 案例库——等于把美国公开判例几乎整柜搬进了模型的检索范围。

成绩单是用 Vals AI 法律研究基准私有验证集中的200道美国法律问题测出来的。在最高推理强度下，Astra for Law 整体正确率达到54.0%，而仅用网页搜索的 GPT-6Astra 只有38.7%，差距超过15个百分点。具体到检索能力，在案例法导向的问题里，Astra for Law 找到的参考案例数量多出24%;在经审计的目标段落集合中，它从正确法院意见书里检出的相关段落最多多出54%。

不过 OpenAI 强调，这并非"AI 律师"。它主要服务律师和法律软件公司，干的是几件很具体的活:帮人区分法院判决里的核心裁判理由与附带评论，主动寻找对自己不利的判例，分析合同条款如何分配风险——落脚点是在庭审中提高案件胜诉率。换句话说，它不替你上庭，但会把判例的每一寸缝隙都翻给你看。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

Anthropic重构Claude Code项目功能，新增多线程并行协作机制。用户只需描述项目目标，协调员即可将任务拆分并分配至多个独立“线程”，每个线程均在独立云会话中运行。用户可通过主聊天室或各线程实时跟踪进度，移动端同样支持查看;线程还能独立提交拉取请求并运行测试。

在执行过程中，Claude会持续在不同线程之间构建共享内存，同时由项目库统一收集用户上传的文件及各线程产生的结果，从而形成面向复杂开发任务的协同工作流。

目前，Claude Code云端会话功能已向部分Pro和Max订阅用户开放测试，团队版和企业版将于后续开放，本地执行能力也在开发中，用户可通过候补名单申请体验。

此次更新进一步推动Claude Code从单一AI编程助手向多代理协作平台演进。此前Anthropic已将Claude Code自动驾驶模式设为默认，并表示其在部分安全任务中的表现优于人类开发人员。随着更多任务转向自主代理并行执行，AI编程工具的计算资源消耗、使用成本及开发者对代理行为的控制方式，也将成为新的行业关注点。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

谷歌最强数学推理模型曝光：代号 Mathematica，100 万词元上下文专攻数学难题

爆料称谷歌正基于 DeepThink V3 模型，构建内部代号为 Mathematica 的实验 AI 模型。该模型主要针对繁重计算与复杂的符号问题求解进行特别优化，预估将成为谷歌最强的数学推理 AI 模型。

输出上限 65536 词元，标注“不稳定实验版”

API 数据显示，该模型内部标识符为“models / deepthink-mathematica-tf-raw-thoughts”，支持高达 100 万个词元（token）的上下文窗口，输出限制为 65536 个词元。上下文窗口指模型单次处理时可读取的文本单位总量，输出上限则是单次回答可生成的文本单位数量。

泄露的配置中还标注了“UNSTABLE_EXPERIMENTAL”，表明该版本属于不稳定实验版本。模型同时带有“Teamfood”标签——这是谷歌用于内部员工测试的术语，意味着相关服务目前处于内部测试范围。

TestingCatalog 指出，谷歌此前已推出面向高阶数学竞赛的 Gemini DeepThink IMO 模式，并在 9 月 15 日推出了 Gemini 3.8 Live 和 Live Extended Thinking。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

SpaceX AI 部门盯上破产初创公司数据：将用来训练Grok

据知情人士透露，SpaceX 旗下人工智能部门 SpaceXAI 正在进行非正式的内部讨论，考虑从陷入困境或已经倒闭的初创公司手里收购客户及运营数据，用来训练 Grok 等 AI 模型。

这一步的意图很直接:拿到高质量外部数据集，把模型性能往上推。更关键的是信号意义——它意味着这家公司不再单纯依赖马斯克社交平台 X 的数据和内部"AI 导师"团队，开始为 Grok 寻找更多元的数据来源。当自家生态的数据喂到一定程度，外部真实世界的运营数据就成了新的稀缺燃料。

这套打法并非首创。谷歌此前曾竞购精神航空的业务数据用于 AI 训练，思路如出一辙——把企业积攒的一手运营数据当成模型养料。不过相关谈判目前仍处早期阶段，最终未必能达成协议，SpaceX 方面也未予置评。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

AI基础设施需求升温，Crusoe估值10个月增长至300亿美元

数据中心开发商Crusoe完成新一轮30亿美元融资，估值达到300亿美元。据彭博社报道，本轮融资由Atreides Management和Valor Equity Partners共同牵头，阿布扎比主权财富基金Mubadala的资产管理子公司Mubadala Capital参与。Crusoe客户包括Meta、微软和OpenAI等科技企业。

融资之际，Crusoe近期还签署了一份价值约130亿美元、为期五年的云服务合同，将向量化交易公司Jane Street提供GPU及AI基础设施。此次融资距离公司2025年10月以100亿美元估值完成13.8亿美元融资仅10个月，估值实现显著提升。

Crusoe成立于2018年，早期主要利用燃烧天然气产生的能源进行加密货币挖矿，随后逐步转型为AI基础设施和云服务提供商，并为Oracle、OpenAI等客户开发超大规模数据中心园区。随着AI模型训练和推理对算力需求持续增长，数据中心及GPU基础设施成为资本布局重点。

此外，Axios上月报道称，Crusoe近期已与高盛、摩根士丹利等投行人士会面，讨论近期进行IPO的可能性。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)