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輝達聯合 MIT 與牛津大學提出的 Physis-Lang，把物理原因、規律和結果寫進影片文字描述，並貫穿資料篩選、模型訓練與影片生成。其 Cosmos3-Super 與 Cosmos3-Nano 在 Physics-IQ Verified 榜單以 48.2 和 43.3 分列前二，Super 較此前最高分高出 5.5 個百分點。基於 Cosmos3-Nano 的版本在論文四項物理 benchmark 上取得開源最佳，三項總分超過 Veo 3.1。
Periodic Labs 聯合創始人 Liam Fedus 與 Ekin Dogus Cubuk 在一檔播客中介紹了其「合成超級智慧」構想：以真實物理實驗作為強化學習環境，訓練能自主發現新材料的 AI 科學家。這家成立一年的公司正搭建自動化實驗室，希望讓每臺儀器擁有「140 IQ」，並用做科學的完整過程而非僅論文結果來訓練模型。他們認為失敗的實驗可能是最有價值的訓練資料，自主實驗可把數十年的試錯壓縮到數月，目標材料涵蓋室溫超導、磁體與電池。
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。
正行創新 10 月 8 日在亞太零售商大會（APRCE 2026）發布零售開放場景的 Physical AI 24/7 人機協作方案，由機器人本體與統一管理平台 M1 組成，無需改造門店貨架與動線。首批本體為雙足人形機器人 H1（支援 20 多種語言、45 種表情、36 種手勢，提供開放 API）和搬運理貨輪臂機器人 C1（窄體全向底盤，作業高度覆蓋 100mm 至 1750mm 以上，遇障緊急制動距離小於 10cm）。
arXiv 新論文指出，用 Lean 機械驗證 AI 自動形式化的數學證明，並不能保證原始自然語言證明本身正確。作者 Bastounis、Circelli 與 Hansen 證明，要做到語義忠實的翻譯必須消解自然語言數學文字的歧義，而該問題在可解複雜度指數（SCI）層級中為無窮，比停機問題（SCI=1）更難。
正行創新在 APRCE 2026 發布面向零售開放場景「人機協作」的 Physical AI 解決方案，推出雙足人形機器人 H1 與輪臂式搬運理貨機器人 C1，無需改造貨架與動線即可部署。官方稱機器人可自主完成 99% 的任務，自研輕量級世界動作模型 SLM-0.5 在 LIBERO 基準平均任務成功率 98.6%，推理速度較主流方案提升 24 倍。方案計劃 2027 年正式商業化，客戶可直接採購或按 RaaS 訂閱，覆蓋硬體、軟體、運維與升級，目前正與連鎖零售企業聯合測試。
Anthropic 發布 Science Blog 客座文章，哈佛物理學家 Matthew Schwartz 提出 AI 與科學之間存在類似物理學的阻抗失配：LLM 能力很強，但像對待人類合作者那樣使用它並非發揮其科學優勢的最佳方式。為此他開發了一套用於定量科學精確計算的工具包，Claude 藉此發現與生態學、群體遺傳學等十幾個領域的聯絡，Schwartz 再與領域專家合作將方向引導到有價值的問題上。
Fadell 在 MIT Future Fest 上表示，Rabbit R1、Humane Ai Pin 和 Limitless 掛墜這批第一代 AI 硬體失敗，是因為沒有解決任何真實需求，只是對極客有趣的技術。他指出全球不到 0.01% 的人用過人類助理，多數消費者並不知道助理是什麼，建立信任需要數年。
愛爾蘭一所公立繼續教育學院的教師發帖，稱已獲得資金建成一個小型 AI 實驗室，硬體配置尚可，目標是讓學生學到使用 ChatGPT 之外的實用技能，因此向社群徵集教學方向建議。帖子未透露具體硬體型號、課程安排或學生人數。
白宮召集扎克伯格、貝索斯、馬斯克、Anthropic 的 Dario Amodei 等主要科技 CEO 簽署 AI 安全承諾，川普稱其具有道德約束力。川普同時簽署行政令，正式將 AI 重新命名為超級智慧。與此同時，Meta 和 OpenAI 正為 AI 產品換上更友好的形象，但消費者中僅 2% 願意為此付費。
Einsia AI 旗下 Navers Lab 發布 World Models' Last Exam in Physics，用 40 個任務、9 類物理現象測試 8 個影片生成模型，Seedance 2.5 以 57.76 分居首，MiniMax H3 以 54.89 分次之。評分由一致性分 C 與物理分 P 組成，物理分靠程式從影片中測量軌跡、週期、角度等量再按物理關係計算，且只有 C≥80 才計入總分。
Google 週二上線 SynthID 驗證網站，任何人可上傳圖片、影片或音訊，檢查是否為 AI 生成。該工具此前只向部分記者、媒體從業者和研究人員開放測試，現已全面開放，支援 JPG、PNG、HEIC、MP4、MP3、WAV 等十餘種格式。SynthID 自 2023 年推出，Google 的 Nano Banana、Veo、Lyria 模型以及 Gemini、Flow、Vids 等生成工具都會為產出加水印，OpenAI、Nvidia、Kakao 也已支援。
馬斯克於 2026 年 10 月 2 日發布推文，內容僅為「Sci-fi irl」，意為科幻成真，未附圖片、連結或進一步說明。該推文沒有指明具體所指的產品、技術或事件。
Google DeepMind 宣布 SynthID Detector 現已向所有人開放，可用來判斷網上內容是否由 AI 生成。該工具除 Google AI 外，還支援檢測 OpenAI、NVIDIA、Kakao 等行業夥伴工具生成的內容，Apple 即將加入。使用者可通過 synthid.com 試用。
因果智慧公司 Aether AI 公布機器人系統 CRIS-0 的官方 Demo，靠提取物理因果變數而非端到端擬合驅動機械臂。在咖啡製作測試中遭遇人為移位與光照突變，系統平均 2 秒內完成重規劃，10 次隨機擾動有 9 次有效恢復；客廳長程整理可連續執行數十步，20 條模糊指令完成 18 次精準抓放，危險變數出現時 0.2 秒急停。
OpenAI CEO Sam Altman 在 2026 年 10 月 3 日發帖表示，人們對 AI 模型賦予宗教式力量或放棄人類判斷力的做法令他非常不安，並認為這是一個真實的安全問題。該表態未點名具體模型或產品，也未給出應對措施。
輝達援引 SemiAnalysis AgentX 資料稱，Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量超過 GB300 NVL72 的 30 倍，在 DeepSeek V4 Pro 上每百萬 token 成本最多低 45 倍。輝達以「高產、耐用、通用」概括 AI 工廠回報邏輯：每兆瓦 token 數決定收益，A100 出貨六年後仍在商用，CoreWeave 已將 2020 年首批裝置的預訂延長至 2029 年。
TechCrunch Disrupt 2026 將於 10 月 13 至 15 日在舊金山 Moscone West 舉行，預計有 1 萬多名創始人、投資人、運營者與科技領袖參加。官方公布了全部互動圓桌議程，分佈在兩個專門的圓桌空間，主題包括物理 AI 的資料挑戰、AI 暴露企業軟體與 SaaS 的碎片化、AI 輔助的 IPO 財務準備、後訓練專用資料、量子計算投資、醫療生成式 AI 以及 agentic 商務等。目前註冊通行證可省最多 100 美元，第二張半價。
UniPat AI 發布 PaperBenchX，稱其為國際上首個多學科端到端論文結果復現基準，從 93 篇論文建置 93 個復現任務，橫跨電磁、光子、化學、材料、生物、機器人等 12 個研究方向和 10 種領域原生科學環境，含 3168 條專家校驗評分項。在這 93 個任務上，表現最強的 GPT-6 Astra 完整復現率只有 13.98%，建模與執行階段平均得分約 62%，驗證階段僅 42.8%。
The Verge 發表評論文章，認為人類的心智並不適合應對 AI，AI 行業把大腦等同於計算機的流行比喻過於簡化了人。文章引用控制論奠基人 Norbert Wiener 的「每個時代的思想都映照在其技術中」，並點名 Google 的 Demis Hassabis 稱大腦是圖靈機的生物近似、Elon Musk 稱應把大腦視為生物計算機。作者反駁這類說法，指出人類的複雜性遠超多數 AI 從業者的認知，而 AI 產品仍在不斷推進。完整內容見 The Verge。
Aether AI 發布因果驅動的機器人智慧系統 CRIS-0，演示中面對人類突然移走咖啡袋、燈光干擾、往盤裡放飲料罐、關門時伸手等干擾均能即時調整，反應速度達 0.1s 級。它把機器人智慧分成兩層：因果驅動機器人 Agent 負責任務拆解、階段驗證與失敗恢復，因果世界模型預測動作帶來的物理變化。相比端到端模型，它在抗干擾、模糊指令和長程任務上更穩；團隊稱該路線還可延伸到生物製藥、新材料研發，更底層的 Causation Transformer 仍在驗證。
Google DeepMind 發布一種可充當數字身份證的水印，用於標記 AI 生成的合成蛋白質。該水印能幫助 DNA 實驗室核驗合成蛋白來源，並保持序列資料庫的準確性。隨著相關需求規模擴大，驗證設計是否來自帶內建防護的 AI，將有助於實驗室實現自動化並加強生物安全。