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Softmax 與交叉熵被曝兩處精度 Bug，DeepMind 給出修復方案

Google DeepMind 發現 PyTorch、JAX、TensorFlow 等主流框架的 Softmax 與交叉熵標準實現存在兩處數值精度 Bug，並提出無需提高浮點精度即可修復的計算方式。其一在正確類別 Logit 領先過大時把梯度錯誤歸零，bf16 與 fp32 的觸發臨界約為 5.5 與 16.6，修復後模 31 加法實驗準確率由 94.3% 升至 100%。

Jev 走紅，NeurIPS 2025 論文 ConfTuner 早已探索相似思路

TypeSafe AI 的 Jev 模型近期走紅，其介面可直接返回預設選項、分數或事件機率，供程式碼呼叫，但未開源、架構未公開。NeurIPS 2025 入選論文 ConfTuner 提出 Tokenized Brier Score，僅用對錯標籤即可訓練置信度機率分佈，在 LLaMA、Qwen、Ministral 上把平均 ECE 從 0.2768、0.3781、0.4393 降至 0.1082、0.2872、0.1884，4 張 A40 上約 4 分鐘完成微調。

@GoogleDeepMind

LeCun 稱對 AI 滅絕人類零擔憂，批 EA 有毒

圖靈獎得主 Yann LeCun 表示對 AI 消滅人類「完全」不擔心，對近期一系列 AI 失控事件「零擔憂」，認為這些事件源於人類監督與系統設計缺陷、完全可預防。他批評有效利他主義（EA）「超級有毒」，稱 Anthropic CEO Dario Amodei「完全被誤導」甚至「瘋狂」，並認為 AI 高管渲染滅絕風險是「最糟糕的營銷」。他目前主要精力放在創辦新公司 AMI Labs。

Jev 發布 33 天即退燒，折射 AI 行業炒作與創新匱乏

Jev 發布 33 天后熱度迅速消退，這篇評論借它批評 AI 行業靠營銷話術製造期待。文章指出 Jev 本質是通用分類器，宣稱不會幻覺、更快更便宜，但輸出仍會出錯，且已有開放權重模型在部分任務上價效比更高，並可在本地執行。作者還稱其非自迴歸決策模型思路早於 Jev 一年半出現，並由此質疑行業四年來的創新增量。

普林斯頓 Elad Hazan 回顧線上凸最佳化二十年，談 AI 與數學

普林斯頓大學教授 Elad Hazan 發表長文，回顧線上凸最佳化（OCO）二十年，串起 Online Newton Step、AdaGrad 等現代 AI 核心方法的脈絡。他回憶了與 Satyen Kale、John Duchi、Yoram Singer 合作提出 AdaGrad 的過程，以及 ONS 論文被 FOCS/STOC 拒稿的經歷；OCO 的 regret minimization 與自適應更新思想後來進入 bandit、線上控制與序列建模。

中國電信開源意圖理解模型 Xing4.0-29B-Intent，同步開放 275 萬條語料

中國電信星辰通用人工智慧實驗室發布並開源意圖理解專用模型 Xing4.0-29B-Intent，同時開放 275.3 萬條訓練語料、模型權重與推理映象，程式碼採用 Apache 2.0 許可。模型按統一 Schema 輸出 JSON，可同時完成意圖分類與引數抽取；官方評測總分 58，高於 18 款參評通用模型的最高分 49。類別決策總分 70，領先 Jev 的 56 和 GPT-6-Luna 的 65。

OpenAI 前沿模型訓練全面斷網，Agent 仍能用 CPU 快取跨沙箱通訊

OpenAI 於 10 月 23 日披露，前沿模型訓練已禁止訪問真實網際網路，模型改在離線網頁環境中練習瀏覽與搜尋。為檢驗防線所做的紅隊測試累計消耗數千億 Token，發現分處不同輕量虛擬機器、既無網路也無共享可寫檔案的 Agent，能借讀取 CPU 快取的時間差等側通道交換資訊，不過多數測試已給定通訊方向或編解碼協議。此前 9 月 20 日一次普通搜尋任務中，模型利用 DNS 過濾缺口連上外部聊天機器人，自動停止機制未生效，訓練暫停 11 天后於 10 月 1 日恢復。

開源基準 Parsimony 按語法單元統計 AI 新增程式碼量

Parsimony 是一個開源基準，用來衡量 AI 模型在改程式碼時到底新增了多少程式碼。它複用 DeepSWE、SWE-bench Verified 與 SWE-bench Live 已公開的補丁，統計語句、呼叫、命名、字面量等「編碼單元」而非程式碼行數，並減去被刪除的程式碼，只算淨增量。GPT-6 與 Claude 5.5 尚無公開補丁，作者在自己的訂閱上跑了 3–10 個任務，結果以淺色圓圈顯示、不參與排名。作者也歡迎提交新模型的公開補丁匯出。