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llama.cpp 發布建置 b11472，對符合條件、溫度為零的取樣鏈改用貪心選擇，CPU 與 grammar/reasoning-budget 路徑共用同一套貪心判定；動態溫度和顯式請求機率的場景仍保留分佈取樣，最終 top-k 且 k=1 之後也走貪心。改動由 Georgi Gerganov 參與，OpenAI Codex 協助，並在現有 sampler 測試中覆蓋常見取樣器選擇與機率行為。
llama.cpp 合併 PR #27694，為 simple draft 與 MTP 推測解碼引入機率取樣：草稿端按機率取樣，目標模型用拒絕取樣驗證，並修復草稿取樣器與目標模型共用 RNG 流等問題。新增開關控制機率草稿取樣，預設仍為貪心；語法約束請求回退到 argmax，同時支援在拒絕取樣中處理語法約束。改動由 NVIDIA 工程師參與提交，隨各平台建置一同發布。
OpenAI CEO Sam Altman 在 2026 年 10 月 1 日發帖表示，使用者應當能夠在任何需要的地方使用自己的 AI 訂閱。該表態未說明具體產品、實施方式或時間表，也未提及是否涉及跨平台或第三方應用。
ServiceNow CoreAI 團隊發布 AutoSynthData，用目標模型的失敗案例和更強教師模型的成功軌跡定位能力缺口，再自動生成並驗證新任務用於後訓練。任務由系統規範、使用者提示和驗證器三部分組成，需滿足可行性、真實性與難度要求，驗證器則要求一致、可靠且不繫結單一參考軌跡。團隊在 EnterpriseOps Gym 資料集上演示了該流程，模型提升後課程會轉向仍難完成的任務。
Google DeepMind 發布一期播客，討論 AI 生成內容日益逼真後如何驗證內容來自人類、機器還是自然。節目介紹內容溯源的作用，並講解不可感知水印如何保護數字媒體與生物設計，時間軸涵蓋水印概念、SynthID、影像與影片、SynthID Bio 及未來韌性等章節。
Hinton、Bengio 等 22 位作者聯合發表首篇 RSI（遞迴自我改進）論文《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》。論文引用 Anthropic 內部資料：AI 生成獲批程式碼佔比從 2025 年 1 月的低個位數升至 2026 年 5 月的超 80%，Claude 在高層監督下自主完成的 AI 研發工作比例從 2026 年 3 月的約 1% 升到 8 月的 26%。