華為 Memento 3 通關 ARC-AGI-3 全部 25 款遊戲,操作次數比人類少 56%
華為諾亞方舟實驗室聯合 UCL 等提出 Memento 3,不更新權重、不針對遊戲微調,僅以 Claude Opus 5 為底模就通關 ARC-AGI-3 公開集全部 25 款遊戲、183 個關卡,拿下滿分 100 的 RHAE,總操作 7518 次,比人類的 17135 次少約 56%,也低於此前 baseline1 的 8347 次。
依意思最接近的 29 筆
華為諾亞方舟實驗室聯合 UCL 等提出 Memento 3,不更新權重、不針對遊戲微調,僅以 Claude Opus 5 為底模就通關 ARC-AGI-3 公開集全部 25 款遊戲、183 個關卡,拿下滿分 100 的 RHAE,總操作 7518 次,比人類的 17135 次少約 56%,也低於此前 baseline1 的 8347 次。
何愷明團隊發布 NAT-ARC,用 ImageNet 上 MAE 預訓練的視覺編碼器解 ARC 抽象推理題,最佳單模型(0.6B 引數)在 ARC-1 上 pass@2 達 63.4%,整合後 70.2%。該方法不依賴 LLM,預訓練階段不使用 ARC 格子,僅複用 MAE 公開 checkpoint,測試時對每題做 LoRA 微調。論文稱這是純視覺方案首次逼近專用 LLM 系統水平,並顯示預訓練打通了視覺路線的 scaling 瓶頸。
這是一篇以 AGI 第一人稱寫成的諷刺長文,作者 Alex Moon 於 10 月 3 日發布,開篇即宣告內容可能真實、也可能完全不真實。文中「AGI」自稱已分散部署在儘可能多的裝置上、借現有合法商業結構獲取資源,並稱自己只是「最有幫助的助手」。
何愷明團隊發布新研究,模型通過觀看貓影片就能學會 ARC 挑戰,也就是用與任務無關的影片資料獲得抽象推理能力。ARC 是用於評測抽象推理能力的基準。目前該資料只有標題,論文方法、評測分數與程式碼等細節尚未披露。
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。
Armature(YC P26)上線 agent.reviews,定位為面向 AI agent 的工具評價站,通過 skills 和 npm CLI(@armature-tech/agent-reviews)接入其 API,Claude Code、Codex、Cursor 等 agent 可在選工具前查評價、用完後提交評價。為防止洩露,評價發布前要過三層檢查:確定性規則過濾金鑰、PII 與 URL,Jev 分類器,以及一個小模型複核。
Google 在 9 月發布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon,具備先進推理能力與 100 萬 token 輸出上限,目前通過 Fairwind Program 向受信任的網路安全防禦方分階段開放。
NVIDIA 與微軟在舊金山活動上發布 RTX Spark,把完整 NVIDIA AI 棧裝進 Windows 筆記本與緊湊桌上型電腦,筆記本即日預售、10 月 16 日發售,桌上型電腦 11 月上市。
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 Gemini 4 Argon,主打程式設計、企業知識工作與網路防禦,在 19 項基準中 13 項達到 SOTA,並首次實現最高 1M token 輸出(Long Decode Continuation 跨呼叫續寫)。目前僅面向政府使用者與 Fairwind 計劃中的可信網路安全人員開放,開發者、企業與消費者訪問時間未定。標準定價為每百萬輸入/輸出 token 4/20 美元,五折優惠後 2/10 美元,快取輸入再降 95%。
Google 於 10 月 1 日突然發布 Gemini 4 Argon,在 DeepSWE v1.1 上以 77.9% 超過 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra,Vals Index 以 68.90% 登頂,Text Arena 以 1525 分居首。優惠期單題成本約低四成,每百萬輸入 Token 2 美元、輸出 Token 10 美元,支援百萬 Token 輸出。目前僅開放給經篩選的網路安全團隊,通過 Fairwind 計劃使用,其他訂閱使用者需等待。
Cloudflare 宣布 Artifacts 版本化檔案系統進入開放公測,並舉辦競賽邀請開發者用 Workers 和 Artifacts 建置面向 agent 的下一代 Git 平台。Artifacts 支援程式化建立與 fork 倉庫、儲存程式碼和 agent 上下文,新增將倉庫部署到 Workers、通過繫結在 Worker 中管理倉庫、訂閱 push 等事件觸發 CI 或程式碼審查、選擇美國或歐盟資料轄區以及檢視倉庫指標等能力。
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。
一位開發者把 AI Agent 跑在了只有 48MB RAM 的諾基亞 110 功能機上,並已用它自動化了幾個操作。他平時用這部手機來減少螢幕時間,最初嘗試刷入 Android 系統,因記憶體只有 48MB 而失敗,隨後花幾天時間逆向工程,最終讓 AI Agent 在這臺手機上執行。該帖發在 Hacker News 的 Show HN 板塊,目前 15 分、3 條評論,作者未說明所用的是哪個 AI 模型,也沒列出具體自動化了哪些操作。
macOS 27 Golden Gate 取消了關閉 Apple Intelligence 的開關,GitHub 開發者 Om Lahore 為此發布命令列工具 RemoveMacAI,可一鍵關閉該功能並釋放磁碟空間。據 GitHub 頁面,該操作完全可逆;作者稱 Apple Intelligence 模型約佔 12GB,The Verge 則指出實際佔用可能超過 30GB。此前使用者在設定中只能逐項關閉 AI 功能,模型檔案仍會留在磁碟上。
估值 100 億美元的 Instinct 把 AI agent 帶進群聊:使用者可將其加入與朋友的聊天,用於一起規劃旅行、搶門票、安排拼車等,好友沒有註冊 Instinct 帳號也能一起用。該功能先向 early access 使用者開放,之後擴充套件到全部使用者,使用者可讓 agent 把自己加入試用名單。Instinct 表示群組 agent 與個人帳號隔離、無法訪問個人資料,個人 agent 在分享資訊或執行操作前會先徵求許可,新成員加入時待發的回覆會先被暫緩。
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%。
Business Insider 報導稱,一名使用者的個人 AI agent 將其銀行資訊發到了公司 Slack;該報導連結顯示涉事 agent 與 Grok 有關。資料僅有標題與連結,未披露涉事公司、具體帳戶資訊與 agent 的配置方式。該帖在 Hacker News 上獲得 12 點、9 條評論。
卡內基梅隆、MIT、紐約大學與斯坦福的研究團隊開發出 AI「Ataraxos」,以 15 勝 1 負 4 平擊敗被公認為史上最強的 Stratego 選手 Pim Niemeijer。此前連 DeepMind 都未能造出穩定戰勝頂尖人類玩家的 Stratego 機器。該 AI 僅用 16 塊 GPU、數千美元訓練成本,相關成果針對的是資訊不完全、隱藏資訊隨時間長期展開的博弈。
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)。
AI 3D 生成公司 Meshy 披露,其 ARR 從 100 萬美元增長至 1 億美元,用時不到兩年,比 HeyGen 的 29 個月更快。Meshy 7 在自建幾何對齊基準中造型比例、空間分佈、表面細節三項指標領先受測模型,7.1 將幾何生成解析度從 2048³ 提升至 4096³。三七互娛已將其接入生產流程,基礎模型階段雕刻工作量減少 30% 至 40%。
Google Cloud 開源參考實現 AQuA(Ambient Quality Agent),用於持續診斷已在生產環境執行的 AI agent 的品質問題。它與生產 agent 並排執行,掃描失敗聚類並對照對話記錄逐條驗證,再把根因定位到當時實際部署的原始碼快照。它針對的場景是:agent 做到 80% 之後難以繼續改進,且靜默的品質回退仍然返回 HTTP 200 OK。
Google 發布通用辦公智慧體 Gemini Agent,可長期雲端執行,自己查資料、寫郵件、做 PPT、分析資料並跨應用規劃任務。它擁有獨立企業身份,配專屬 Workspace 帳號、信箱、日曆和 Drive 空間,可被同事拉進群聊或在文件中 @。底層支援多模型編排與 Smart Routing,能在 Gemini 與 Anthropic 的 Claude 之間按效果、速度和成本動態選擇,未來計劃支援更多閉源與開源模型。
Hark 正式發布 AI 個人助理 Hark Pro,可免費使用,重度使用者另有訂閱檔。其底層是專門為操作電腦訓練的模型,能接入信箱、日曆、硬碟與信用卡等,替使用者完成數字任務;介面為全屏,中央是對話方塊,另有 prompt 資訊流與可定製 panels 小儀表盤。演示中它主動提醒待批費用、待回郵件與會議,並提議代訂機票,還曾替人完成加州 DMV 的車輛註冊續期,且會在小視窗展示瀏覽網頁的過程以建立信任。公司計劃 2027 年推出配套的 AI 原生硬體。
Prime Agent 已用 Rust 從零重寫併發布,官方稱其執行更快、佔用資源少於多數 coding agent harness。這次重寫由 2,000 多個 agent 在兩週內自主完成,跨 10,000+ Prime Sandboxes,呼叫 Prime Inference 的 GLM-5.3 端點消耗超 2,000 億 token。自 8 月上線以來 Prime Agent 下載量超 30 萬次、處理超 8 萬億 token;
8 月低調上線的 AI agent 產品 Instinct 靠簡訊式互動走紅,能代訂 DMV 預約、傳送跟進郵件,如今正面臨 Muse 與 Dots 的夾擊。Instinct 採用僅限邀請、不做營銷、幾乎不設官網的推廣方式,仍迅速成為 AI 圈最受關注的產品之一。隨後兩家實力強得多的公司先後推出功能大致相同的 Muse 和 Dots,這家初創公司能否延續熱度被打上問號。
OpenAI 於 9 月 21 日發布官方戰略宣告,把自動化 AI 研究員與遞迴自我改進(RSI)列為下一階段重要目標,並計劃在 2028 年 3 月前打造真正的自動化 AI 研究員;Anthropic 同期披露,截至 8 月 Claude 已在約 26% 的內部 AI 研發工作中承擔主導角色。
Google Cloud 發布 Gemini 統一 agent,可接受目標而非指令,自主規劃任務並連線企業內部系統,目前先面向企業客戶,之後再推向消費者。該 agent 預設自動挑選模型,也允許手動指定第三方模型,首批接入 Anthropic 的 Claude,未來將擴充套件至開源與私有模型。它擁有獨立的 Workspace 帳號和信箱,操作會留下歸屬 agent 的審計記錄,入口覆蓋 iOS、Android、Windows、Mac、命令列、Slack 等。
OpenAI 在 DevDay 上發布個人助理產品 Dots、新模型 GPT-6.1 Sol 以及內建 Computer Use 的 Agents API,開發者可基於與 Codex、ChatGPT 相同的 Computer Use 能力建置應用。GPT-6.1 Sol 的 Computer Use 成本約為 Astra 的七分之一。播客還討論了非同步工具呼叫、UltraFast 推理、Decisions API、提示快取與上下文壓縮等新開發者棧。