Opus 5.5 全自動製作四年 AI 回顧影片
一位使用者僅向 Opus 5.5 提供創意、工作資料夾和音樂檔案,模型便自主完成了從調研到成片的全流程。它檢索了四年 AI 發展資料與素材,擷取文章和介面截圖,編寫 HTML 與動畫程式碼,用 Playwright 渲染畫面、FFmpeg 合成並加入音效,最終輸出完整影片。
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一位使用者僅向 Opus 5.5 提供創意、工作資料夾和音樂檔案,模型便自主完成了從調研到成片的全流程。它檢索了四年 AI 發展資料與素材,擷取文章和介面截圖,編寫 HTML 與動畫程式碼,用 Playwright 渲染畫面、FFmpeg 合成並加入音效,最終輸出完整影片。
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。
OpenAI 於 2026 年 9 月 23 日發布數學預印本 Integer multiplication below n log n,作者署名 OpenAI。該文歸入 OpenAI Math Release preprint 系列,PDF 託管在 GitHub 倉庫 openai/math 的 preprints 目錄下,並隨文給出 BibTeX 引用條目。標題指向整數乘法複雜度低於 n log n 的結果,但原文未附摘要、演算法細節與具體複雜度常數。
OpenAI 開發者帳號披露了其廣告系統的三段執行流程:orchestrator 會探索使用者的可能需求,把一次對話拆成多個意圖。接著,系統用基於嵌入(embedding)的搜尋找出候選廣告,再通過資格與相關性檢查縮小範圍。最終由競價工具完成廣告的最終選擇與定價。帖文未提及該系統的適用範圍與上線時間。
OpenAI 在 GitHub 公開了 722 篇由內部未發布前沿模型生成的數學手稿,涵蓋數論、代數幾何、分析、組合數學等方向,其中約 300 項核心結果完成 Lean 形式化驗證,佔 42%。公司稱模型共嘗試超過 4000 個問題,一項典型成果平均消耗約 3 小時 ChatGPT Pro thinking 算力,但未公開所用模型與提示詞。
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。
南洋理工大學研究者與合作者發布 CodeActionBench,用 25 個雙臂模擬任務評測通用多模態 Agent 的機器人操作能力。GPT-6 Astra 在 Codex CLI 下嘗試成功率 73.3% 居首,75 次嘗試完成 55 次、22 個任務至少成功一次;Claude Opus 5 在 Reference harness 與 Claude Code 下分別為 49.3% 和 45.3%,Gemini 3.6 Flash 為 20.0%。
舊金山初創公司 Industrial Next 在 TechCrunch Disrupt 2026 上宣布與 BMW 集團技術辦公室合作,評估其 AI 靈巧操作技術用於製造。該公司由兩位前特斯拉工程師於 2021 年創立,做的是基於自研基礎模型的機器人工作站,把視覺、任務上下文與運動控制打通,用高保真模擬訓練,產線換型從數週縮短到數分鐘,無需傳統程式設計。其工作站已在某款熱門手機的生產中使用,負責柔性排線穿線、聯結器扣合等此前難以自動化的工序;
OpenAI 公開了一個倉庫,收錄其內部模型產出的 722 篇數學手稿,分為 372 個族,並附部分 Lean 形式化與 10 項結果的推理摘要。這些成果來自對開放研究問題的評估,絕大多數由同一個未發布的內部模型完成,平均每個結果消耗 3 小時 ChatGPT Pro thinking 算力,評估期間共提出約 4000 個問題。倉庫內的結果處於不同驗證階段,並非都有 Lean 形式化,未形式化的部分可能存在問題;
作者以親歷說明 AI 讓「更敢做」變得可行:藉助 SOTA 模型,他只花個位數小時就做出可用的正則引擎、ripgrep 分支和更快的 Rust 建置,而這類工作過去要一年以上。他還為常被當成 AI 生成垃圾的 pgrust(用 Rust 重寫 Postgres)辯護,指出其維護者在測試中發現了多個真實 Postgres bug,涉及數值、格式快取、pgcrypto 與 money 溢位。
10 月 6 日,OpenAI 在 GitHub 公開 722 篇 AI 數學手稿,分屬 372 個結果族、含 377 項新證明,約三分之一涉及重要猜想,多數由一款尚未發布的內部模型生成,平均每項結果的計算量相當於 ChatGPT Pro 思考約 3 小時。發布兩天後 OpenAI 因錯誤撤回 3 篇,多位數學家指出部分手稿未必真正證明了所聲稱的結論。
巴西 Itaú 銀行正在把生成式 AI 鋪到全體客戶與員工:面向客戶的是對話式介面 ia.i,IARA 平台負責治理,兩者共同支撐其 AI First 戰略。該行所在的銀行業是巴西監管最嚴格的行業之一,因此對話產品與治理平台被放在一起推進。原文沒有披露所用模型、上線時間和覆蓋使用者規模等細節,訊息發布於 2026 年 10 月 16 日。
復旦與華為小藝提出 SAGE,面向昇騰 NPU 的運算元生成成功率達 95.5%。SAGE 把知識冷啟動、工具增強診斷和經驗學習串成閉環:冷啟動用 Ascend C 速查表、除錯指南與實現範例,並通過生成實現和專家實現的差分挖掘可複用模式;診斷階段讓 Agent 自主呼叫除錯與 profiling 工具定位中間張量異常和效能瓶頸。經驗學習用 ATU 只給實際被採用的經驗分配測試反饋,並把反覆有效的規則沉澱為熱記憶。
哈佛大學研究者在 700 多家公司、70 萬名員工、3 億條工作事件的資料中發現,AI 程式設計工具並未讓企業軟體產出增加或減少用人,編碼階段省下的時間被下游環節吸收。程式碼審查時長明顯增加,pull request 更常需要返工,審查者留下的評論也更多。研究據此認為人工程式碼審查是 AI 編碼效率的主要瓶頸。
Jeremy Avigad、Kevin Buzzard 等七位數學家聯合發文,反對在 OpenAI 上週發布後興起的「儘快形式化全部數學」呼籲,認為做得不好會造成持久損害、浪費鉅額資源。文中舉例:Anthropic 稱 Claude 用 1300 萬行程式碼、11 天完成費馬大定理的形式化驗證,Buzzard 稱讚成果卻表示不會停下自己手頭的形式化工作;Math, Inc. 試圖劫持 Viazovska 球堆積形式化專案,原團隊最終棄用 AI 程式碼重做。
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。
一篇 2026 年 10 月 18 日的博文主張,個人自建軟體工廠是浪費時間,除非是為了工作。作者認為非開發者已用 AI 做出不少東西,與其造工廠,不如直接在聊天框裡描述需求做產品,並去了解 Grok Bot、Claude 這類工具如何運作;AI 寫應用仍會遇到溝通錯位、做錯東西的挫敗。若一定要建,工作場景最現實:熟悉系統、人和多年遺留程式碼,能讓產品經理與設計師低摩擦地發布功能。
VideoGen-Agent 用 Qwen3-VL-8B-Instruct 做基座,在多輪互動中呼叫檢索、生成與驗證工具,先以 16K 教師軌跡監督微調,再用 8K 提示做多工強化學習。在 600 條提示的 VABench 上,Toolset 1 配置得 75.6 分,比基礎生成器 56.5 分高出 19.1 分;智慧體策略不變、僅升級生成工具後達 86.1 分,人類評估中 84.3% 的判斷偏好該配置。
OpenAI 把一個尚未發布的內部模型產出的 722 篇數學手稿一次性放上 GitHub,歸入 372 個「成果族」,覆蓋數論、幾何、理論計算機、數學物理等 17 個方向。清單裡既有證明也有證偽,摘要中出現「證偽」「反例」的成果族約 50 個;約六成附有 Lean 形式化,其餘只能算聲稱,且絕大多數尚未經過同行評審。涉及的包括準黎曼猜想、BSD 公式、有理數域上的希爾伯特第十問題、唯一遊戲猜想、Hadwiger 猜想反例、埃爾德什等差數列猜想等。
一位使用者用自訂 Pi agent 搭配 High 思考檔位的 Opus 5.5,耗時 27 分 45 秒、花費 6.17 美元(主 agent 4.97 美元、設計審查 agent 1.21 美元),產出一個 1029 行、零依賴的 HTML 檔案。輸出 122,689 tokens,其中思考 66,163 tokens;總 token 約 600 萬,約 95% 為快取讀取。
一名獨立開發者用 Claude Opus 智慧體(Claude Code)配合 Remotion 製作了 Mac 應用 Tack+ 的發布影片,全部內容由程式碼生成,未使用 After Effects、素材庫或授權音樂。影片時長 45 秒、60 fps,輸出 1080p 與 4K,含法語和英語版本;MacBook 用 CSS 3D 搭建,卡片為應用真實渲染,配樂也逐音符合成。
有人把 Claude Opus 5.5 當作前端生成能力的測試物件,在 Claude 聊天介面分多次會話讓它累計做出 500 個時鐘,全部裝進一個 6.3 MB 的自包含 HTML 檔案。作者說這是他個人的「腳踏車上的鵜鶘」式評測,Opus 5.5 產出的時鐘在多樣性、趣味性和品質上尤其讓他印象深刻,提示過程與頁面設計說明已發布在 GitHub。
OpenAI 在公開 GitHub 倉庫發布 722 篇數學手稿,稱其來自一個未發布的內部前沿模型。這批結果出自約 4000 道研究問題的評估,分成 372 個結果族,平均每個結果消耗約 3 小時 ChatGPT Pro 算力,發布內容含論文、證明產物與部分推理摘要,模型本身不公開。OpenAI 稱發布方式諮詢過高等研究院的數學與 AI 獨立顧問組,Sam Altman 稱之為“發現的新紀元”。
OpenAI 在 GitHub 倉庫 openai/math 公開 722 篇數學手稿,歸入 372 個成果族,全部由一個尚未發布的內部前沿模型產出。據 OpenAI 說明,模型被投餵約 4000 個研究問題,平均每個結果消耗約相當於 3 小時 ChatGPT Pro 思考的算力,手稿日期幾乎集中在 9 月 23 日至 10 月 5 日。372 族中有 235 族附帶 Lean 形式化,約佔六成三;OpenAI 承認未形式化的結果可能存在問題,且未公布模型名稱。
開源安全運營平台 Argus 發布,採用 MIT 許可、免費自託管,核心是讓 AI 代理以機器速度檢測並自動阻斷攻擊。它接入 AWS、Azure、GCP、Kubernetes、Okta、Entra、CrowdStrike 等服務,提供 27 個一鍵修復,並支援在 Slack 中一鍵批准或回滾。新版新增自主回應(未人工確認則按定時器自動回滾)、統一 AI 閘道器(用公司持有的金鑰代理 OpenAI 與 Anthropic 呼叫,含模型白名單與預算)以及影子 AI 發現。
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。
10 月 12 日,2026 工業具身智慧產業創新高峰論壇舉行,靈巧智慧聯合松應科技發布物理 AI 工業具身作業系統與靈巧操作模組,並推出 21 自由度靈巧手 021B。該系統以松應科技 ORCA OS 為底座,稱其為國內首個支援人形、四足、無人機等多形態機器人協同訓練的物理 AI 作業系統,已適配輝達、AMD、Intel 及摩爾線程等國產 GPU。靈巧智慧同時聯合上海人工智慧研究院、上海電氣、京東零售發布全球首家工業具身智慧 6S 店,由合資公司靈機智聯運營。
博主 AIL 與開發者 Matt Pocock 就 spec driven development 展開爭論,他認為 AI 專案的事實來源應是寫作所表達的意圖,而非程式碼;在他看來,程式碼只是執行與表示,寫作才是最接近人腦想法的載體。他提出 Ideal State Artifact(ISA)文件,用散文式的理想狀態、約束與決策記錄,加上可原子化測試的 Ideal State Criteria(ISC)及各自的 eval 來承載需求。
OpenAI 於 2026 年 10 月 6 日發布由內部前沿模型產出的多項數學結果,以 GitHub 倉庫形式公開,併為其中許多證明提供 Lean 形式化驗證。倉庫同時給出 10 份模型推理摘要、以 ChatGPT Pro 用量折算的算力估算,以及嘗試題目數量的統計,平均每個結果約消耗相當於 3 小時 ChatGPT Pro 思考的算力。
在 AI Engineer New York 大會上,OpenAI 金融服務 ChatGPT 負責人 Joseph Kim 預測,2027 年智慧體將跨過“可用門檻”,足以承擔投資構想生成與交易,金融業對 Excel、PowerPoint 的依賴也會下降。他強調 ChatGPT for Financial Services 已把數字來源與上下文核查做進產品體驗。