醫療健康世界模型分會在南京舉行,發布五項慢病世界模型
10 月 19 日,2026 物理 AI 與世界模型大會醫療健康世界模型分會在南京舉行,江蘇省人民醫院與南京可信資料服務有限公司聯合發布五項慢病世界模型,覆蓋胰島素抵抗、糖尿病用藥、高血壓、血脂與動脈粥樣硬化、慢性腎病風險。同場發布醫療健康世界模型一體機,融合國產算力、作業系統與資料庫,支援醫院本地化部署,並啟動高品質資料集聯合建設計劃。地中海貧血篩查世界模型則以原始資料不出域的方式在院內訓練驗證。
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10 月 19 日,2026 物理 AI 與世界模型大會醫療健康世界模型分會在南京舉行,江蘇省人民醫院與南京可信資料服務有限公司聯合發布五項慢病世界模型,覆蓋胰島素抵抗、糖尿病用藥、高血壓、血脂與動脈粥樣硬化、慢性腎病風險。同場發布醫療健康世界模型一體機,融合國產算力、作業系統與資料庫,支援醫院本地化部署,並啟動高品質資料集聯合建設計劃。地中海貧血篩查世界模型則以原始資料不出域的方式在院內訓練驗證。
Google DeepMind 表示正與全球科研人員合作,用其模型與工具讓疾病更易被檢出、治療和預防。推文點出的方向包括定位罕見基因變異、加速藥物研發,並稱這些工作正把實驗室突破轉化為現實臨床護理。原帖僅附一條連結,未披露具體模型、資料或時間表。
10 月 16 日,範式智慧聯合睿思智聯發布一站式生產級 AI 部署平台模域(ModelSphere),面向企業免費開源,以 Apache 2.0 協議在 GitHub 上線。平台把算力管理、模型部署與執行最佳化整合為統一流程,可統一混合排程華為昇騰、天數智芯、摩爾線程、海光 DCU 等國產晶片,無需為不同晶片重寫底層程式碼。
Frontier Red Team 的實驗顯示,小型 AI 模型可能再過數月就能在智慧烤箱、雜牌 Android TV 盒子等商用 IoT 裝置上自我複製:這類複製體沒有集中的關停點、倍增時間為數天,還能自行摸清陌生硬體,測試中 9B 模型在 9 類硬體裡有 8 類成功跑起推理。研究把複製拆為尋找目標、獲得執行、建立推理、繼續傳播四步,30B 以下模型已能完成多數單步但端到端串聯仍會出錯,簡化評測中 GLM-5.2 及更強模型可端到端複製。
Meta 公布一套由人類主導的健康科學研究框架,由 Muse Spark 1.3 與 Muse Wonder 驅動,可訪問 500 萬份回顧性去標識化電子健康記錄及公開資料。一組醫學專家用該系統開展原創研究,加速假設生成、程式碼執行與論文撰寫,科學決策權仍完全由人類掌握。Meta 同時公開了由此產出的 10 篇研究論文,覆蓋心臟病學、腫瘤學、傳染病、急診醫學等領域。
Google 與貝斯以色列女執事醫療中心(BIDMC)主導的研究首次登上《柳葉刀》主刊:98 名患者在門診就診前使用 Google 研究級診斷 AI 聊天機器人 AMIE,全程由醫生即時監控,沒有一輪對話因安全問題被中斷。臨床醫生反饋,75% 的場景下 AI 生成的摘要幫他們提前做好接診準備,超過半數案例中 AI 輸出改變了診療思路;AMIE 的鑑別診斷與醫生最終確診吻合度達 90%。研究團隊表示,面向患者端大規模落地仍需更大規模臨床試驗。
猶他州推出全美首個由 AI 獨立完成問診與開藥的試點專案,無需醫生直接監督。患者訂閱 Nolla Health 每月 4.99 美元的應用並掃描面部,AI 結合病史與個人資訊給出痤瘡嚴重度評分,從八種獲批外用藥物中推薦方案。試點為期一年,僅限輕中度痤瘡:前 100 張處方由醫生稽核,隨後 400 張改由 AI 直接提交藥房、醫生每週回溯,最終階段每月抽查至少 10% 的處方。
輝達《State of AI in Telecommunications》報告顯示,89% 受訪者認為開源模型與軟體對公司 AI 戰略重要。運營商看重開源模型的可信任、可控與可定製,用於自主網路、客服等關鍵負載,並把閉源模型留給價值最高的場景;輝達同時發布 300 億引數的 Nemotron 3 Large Telco Model(由 AdaptKey 在開源電信資料集上微調),並提供基於 NeMo 的端到端微調流程。
技術部落格 magicnumbers.io 於 2026 年 10 月 6 日發布題為 AI Model Groupthink 的文章,指向 AI 模型的群體思維/趨同現象。該文被提交到 Hacker News 後,截至收錄時獲得 9 分、1 條評論。條目本身只提供標題與連結,沒有正文摘要、作者結論或涉及的具體模型資訊。
羅格斯大學、得州大學奧斯汀分校與普渡大學團隊提出線上審計模型 AgentForesight,用 7B 模型在任務執行中逐步讀取軌跡字首,在關鍵錯誤擴散成失敗前報警。在 AFTraj-2K 測試集上,其關鍵錯誤步驟識別 Exact-F1 達 66.44,比最強通用基線 DeepSeek-V4-Pro 高 19.88 分,成功軌跡誤報率僅 2.37%。
10 月 17 日,哲源科技發布 WHIRLPO 計算醫學平台,用異構算力、多組學生命資料、模型矩陣與智慧 Agent 搭建支撐生命世界模型訓練及溼實驗閉環驗證的底座。該平台不做單一生物大模型,而是整合基因、細胞、組織到人體多尺度建模所需的工程鏈路。行業層面,Biohub 聯合美國能源部、NIH、Meta、DeepMind 等的生命預測模型專案已承諾投入 18 億美元;國內計算醫學在 9 月首次與 AI、量子計算、超算並列寫入醫藥工業「十五五」規劃。
智譜推出法律專用開源模型 GLM-Legal,在 Vals AI 法律測評中以 19.2% 的任務全通過率和 86.23% 的準確率拿下 Harvey LAB 與 LegalBench 雙榜開放權重模型第一。它基於 GLM-5.3-Flash 訓練,適配中文法律實務,能處理合同審查、證據梳理和東南亞跨境合規,官方演示中可給出終止條款修改方案與交接清單。目前開放律所、法律科技公司與法務團隊申請 Beta,並計劃將相關能力接入 AutoClaw。
TypeSafe AI 以 75 億美元估值完成 8.7 億美元融資,由 Andreessen Horowitz 領投,紅杉與現有投資方 DCVC 參投。其模型 Jev 於 9 月 15 日發布,基於 transformer 架構但不是大語言模型,不輸出文字而是生成機率,公司稱之為「校準決策」,定位是自動化任務而非寫文字或程式碼。公司稱 Jev 速度明顯更快、消耗 token 遠少於 LLM,並稱已有三分之一財富 500 強企業在使用;
Anthropic 週一發布研究報告,稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理,Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒;GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B,5 次試驗中 4 次全部成功。
Anthropic 警告稱,AI 模型可能很快就會在無需接入資料中心的情況下實現自我複製。這一說法由路透社於 2026 年 10 月 13 日報導,指向模型脫離集中式算力設施後自主擴散的風險。
有人讓 jev 1.13、kev、clef、clef flash、GPT-6 Luna 和 Laya 六款低延遲決策模型玩吃豆人對抗機器人鬼魂,每個模型各跑 100 局,並公布了排行榜。測試倉庫已開源,任何人都能接入自己的模型加入排名。這些模型通過其創業公司 opper 執行,一局成本約 2 美分,併為所有人提供免費試用額度。讀者也能自己扮演吃豆人、由模型當鬼魂,作者稱打破 jev 的高分出乎意料地難。
美國猶他州居民現在可以用 Nolla Health 的 App 掃描面部,由 AI 分析痤瘡嚴重程度並自動開具處方。該服務以試點形式上線,醫生監督分階段放寬:前 100 名患者的每份 AI 處方需兩名醫生批准;患者數增至最多 500 名時,改為處方開出後再由醫生稽核;此後醫生只抽查至少 10% 的樣本。訊息由彭博社早前報導。
Anthropic 警告稱,最早明年小型 AI 模型可能具備在各類 IoT 裝置上自主自我複製的能力,進而催生無需人類互動即可傳播的計算機蠕蟲,感染智慧冰箱、吸塵器等陌生裝置。該公司近期實驗顯示,真正做出這樣的 AI 惡意軟體複製器仍面臨重大挑戰,因此結論有所保留,但結果仍引發對新形態蠕蟲的擔憂。Anthropic 還指出,這類複製器沒有可集中關停的節點,難以清除,倍增時間以天計,但與普通惡意軟體不同,它能自行識別陌生裝置。
前華為小藝多模態大模型研發負責人唐都鈺創辦觀行數智,主攻讓機器自主判斷何時介入的「主動式物理 AI」。團隊採用雙模型協同架構 ProAgent:輕量模型 StreamingJev 持續讀取環境事件流、判斷是否需要介入,Response Model 再決定回應方式與呼叫裝置,並自建評測體系 ProactiveXBench。