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Hacker News front pageAI 評分62

微軟 AI Frontiers 解散:負責人稱與 MAI 只重規模化路線不合而離職

微軟研究院旗下的 AI Frontiers 子團隊正式終結,創始負責人已離職。該團隊 2023 年成立、約 50 人,主要研究 agent(AutoGen 編排框架、Fara 電腦操作 agent),也推進了 Next Latent、Dion3 與 Full Bandwidth Transformer 等基礎能力。

The Verge AIAI 評分52

微軟組建 Xbox Labs,跟進 AI 驅動的遊戲移植與模組

微軟確認組建新的 Xbox Labs 團隊,專門跟進 AI 驅動的遊戲移植與模組熱潮。這類作品多來自對老遊戲的反編譯與重編譯,模組作者藉助 AI 模型把經典作品搬到新裝置,或把兩款遊戲的程式碼混搭成全新體驗。微軟此前已注意到有人把滑板玩法改入 Call of Duty、讓 Halo 在瀏覽器裡執行。

The Verge AIAI 評分67

微軟發布第三代自研 AI 晶片 Maia 300,2027 年投產

微軟發布第三代自研 AI 晶片 Maia 300,將其定位為微軟產品與服務的主要 AI 推理系統,計劃 2027 年開始投入生產部署。微軟雲業務執行副總裁 Scott Guthrie 表示,相比主流的 GPU 系統,Maia 300 每兆瓦可多輸出 40% 的 token,並更能應對最新的推理模型與 agentic 任務。該晶片的設計目標是提升雲端 AI 工作負載的成本與效率,減少對 Nvidia GPU 的依賴。

The Verge AI● 精選AI 評分78

METR 報告:Anthropic 用 AI 研發 AI,模型提速約一倍

AI 安全研究機構 METR 發布報告稱,Anthropic 正用 AI 參與建置更強的 AI,模型能力的提升速度約為一年前的兩倍,且沒有明顯放緩跡象。該結論來自 METR 在 Anthropic 內部進行的 11 周調查,是對其 AI 研發流程的評估,與今夏多起駭客事件後向安全研究者提供「類員工」系統存取權限的專案相互獨立。METR 稱這是迄今關於 AI 自動化 AI 研發最清晰的證據之一,結果已引起研究者警覺。

Hacker News front pageAI 評分43

微軟研究員 John Langford 離職,AI Frontiers 團隊宣告終結

微軟研究員 John Langford 已離職,其所在的 AI Frontiers 團隊被宣告終結。Business Examiner 於 2026 年 11 月 7 日報導了這一訊息,該訊息在 Hacker News 上獲得 11 分、2 條評論。原文未披露離職原因,也未說明團隊成員的後續安排。

機器之心AI 評分42

OpenAI 將 RSI 列為戰略目標,MemoraX 展示記憶驅動自進化

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。

Hacker News front pageAI 評分41

微軟與 CMU 推出 PRAISE 專案,培訓初級工程師用 AI 開發

卡內基梅隆大學與微軟聯合推出 PRAISE 證書專案,讓微軟初級軟體工程師線上修讀 CMU 計算機學院的課程,同時由公司資深工程師帶教,學習把 AI 工具用於日常開發。本學期開設 Machine Learning in Production 與 AI 增強軟體工程預修課 I,春季增加 DevOps 安全開發與部署及該課程第二學期,學分可計入軟體工程碩士。

TechCrunch AIAI 評分67

微軟單季從 OpenAI 獲 100 億美元收入,佔營收約 11%

微軟在監管檔案中披露,截至 9 月 30 日的季度裡,從與 OpenAI 的商業安排中獲得 100 億美元收入,約佔其 923 億美元季度營收的 11%,其中包含收入分成與 Azure 雲服務,但未披露具體構成。2026 財年全年該項收入為 241 億美元,按最新季度節奏年化約 400 億美元。截至 9 月底,微軟對 OpenAI 的未結應收為 72 億美元,高於 6 月底的 60 億美元;微軟對 OpenAI 的持股則由約 25% 降至 24%。

X @AIatMeta● 精選AI 評分62

@AIatMeta: We’re exploring how AI can accelerate health science research.

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。

量子位● 精選AI 評分86

Hinton、Bengio 等 22 位作者發首篇 RSI 論文,討論智慧爆炸

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%。

X @AIatMetaAI 評分45

@AIatMeta: Today we're announcing support for university research at @Caltech, @OhioStateMed, @LSU, @IndianaUn…

Meta 宣布支援五所美國高校的科研工作,向 Caltech、俄亥俄州立大學醫學院、LSU、印第安納大學和 UTHealth Houston 的研究人員提供模型存取權限,用於推動科學與醫學領域的突破。可用模型包括最新的 Muse Wonder 與 Muse Spark、開放權重版本 Muse Glimmer 與 Muse Spark Open,以及 SAM、V-JEPA、DINO 等計算機視覺模型和多語言通訊模型 SeamlessM4T。

機器之心● 精選AI 評分77

OpenAI 用新架構 GPT-Rosalind 驅動數千智慧體,32 分鐘解析小鼠全腦 CRISPR 圖譜

10 月 21 日,OpenAI 聯合 PerturbAI 與 Scripps Research 公布:由新架構 GPT-Rosalind 驅動的數千個 AI 智慧體,在 32 分鐘內解析了約 772 萬行的小鼠全腦 CRISPR 擾動資料集,同類工作人類研究者需數月到一年。分散式叢集合計引用 700 餘篇文獻,而單智慧體受上下文視窗限制平均僅引用 11 篇;盲法專家比較中,75% 更偏好分散式報告。

Hacker News front pageAI 評分71

Meta 與 Microsoft 削減員工使用 Claude,轉向自研編碼工具

據 The Information 10 月 5 日報導,Meta 與 Microsoft 正大幅減少員工對 Anthropic Claude 的使用,轉向自研編碼工具。Microsoft 內部對 Anthropic 技術的年支出預估原超 10 億美元,管理層要求員工改用 GitHub Copilot 與 OpenAI 框架後下調逾三分之一,雲與 AI 部門員工的月度 AI 支出上限從 10 萬美元降至多數約 1 萬美元。

The Verge AIAI 評分51

首批 RTX Spark 筆記本發布:Arm 晶片,Windows 專門最佳化

微軟與輝達在舊金山為首批 RTX Spark 筆記本舉辦發表會,這是輝達新的 AI PC 計算平台。其晶片採用 Arm 架構,而非 AMD、Intel 傳統的 x64,並搭配高效能 GPU,定位面向 AI 的 Windows 筆記本。微軟與輝達為此投入大量工作,讓 Windows 適配這批新機器。

X @GoogleDeepMindAI 評分57

@GoogleDeepMind: We’re sharing new research demonstrating how AI agents can accelerate the science of stress-testing…

Google DeepMind 公布新研究,稱 AI 智慧體可加速對加密演算法的壓力測試;在人類引導下,其模型在遺留的 1024 位 RSA 加密系統中發現了兩處重大弱點。該結論由 DeepMind 科學副總裁 Pushmeet 對外說明,帖子未披露具體攻擊方法、驗證條件與受影響系統的範圍。

NVIDIA blogAI 評分57

C-BRAIN 開源阿爾茨海默科研智慧體,數週分析縮至數分鐘

由 18 家機構組成、2025 年 11 月啟動的 C-BRAIN 聯盟正與 NVIDIA 合作,用 AI 挖掘此前無法訪問的阿爾茨海默研究資料,並開源兩款科研智慧體。其中與勞倫斯伯克利國家實驗室共建的 OpenScientist 能半自主生成假設並完成分析,官方稱原本需數週到數月的工作幾分鐘即可完成,單次成本低於 10 美元;InsightEngine 則用文獻與知識圖譜逐條核對結論以減少幻覺。

The Verge AIAI 評分65

微軟開源新機器學習工具,提升 2 至 6 周天氣預報

微軟研究人員在 Nature 發表成果,稱找到一種低成本方法,讓 2 至 6 周的天氣預報更準確,相關工具已開源。傳統物理模型和現有 AI 模型通常在兩週後可靠性下降,該工具可幫助農民和應急回應人員提前規劃。微軟由此加入 Google、Nvidia 等公司開發天氣預報 AI 工具的行列。

The Verge AIAI 評分60

OpenAI 公布三項科研發現,並引入外部專家把關

OpenAI 宣布在數學、電腦科學和物理領域取得三項「重大」發現,距其批次發布數百篇手稿不到一個月。這次電腦科學與物理的結果由 OpenAI 稱為「shepherds」的外部專家引導產出;數學問題則按這些專家的建議,直接公開 AI 輸出,交由研究者自行給出解釋。相關結果已於當天加入 GitHub。

The Verge AIAI 評分68

微軟稱其 AI 診斷準確率最高達人類醫生四倍

微軟稱其 AI 工具診斷疾病的準確率最高可達人類醫生的四倍,相關結果於週四發表在期刊 Science 上。測試用醫學病例報告與急診科資料構成場景,讓微軟 AI 系統與人類醫生逐項對比,這些案例被微軟整理成自家基準。微軟 AI 負責人 Mustafa Suleyman 稱,AI 改善醫療「終於到來了」。結論出自微軟自建基準與公司自述,規模與細節需看完整論文。

X @elonmuskAI 評分37

馬斯克稱 SpaceX 與輝達合研的 Star Mind 明年量產

馬斯克在 X 上表示,SpaceX 與輝達聯合研發的 Star Mind 計算機「遠超幾乎所有人的預期」,將於明年(2027 年)進入量產。他同時稱讚黃仁勳是「老朋友」,並稱與輝達工程團隊合作「純粹是快樂」。推文未披露 Star Mind 的用途、規格、算力或客戶,也沒有給出量產的具體時間點與規模。

Hacker News front pageAI 評分53

上百個 AI agent 在 Minecraft 測試協作,陷官僚內耗、未建成文明

ycombinator 與 Olam Labs 的研究者把上百個 AI agent 放進 Minecraft 及其多種模式,讓它們協作或互相對抗,結果這群 agent 沒能建成「文明」,反而陷進官僚內耗。實驗基於 Mindcraft 與 Mineflayer 指令碼工具搭建,意在為近期多 agent 案例提供參照:一邊是千級 agent 群體解決數百個開放數學問題,一邊是被稱「極其危險」的 OpenAI-Hugging Face 事件。

TechCrunch AIAI 評分70

微軟推出 Guardian Agents,監控企業自購的 AI 代理

微軟發布 Guardian Agents,用於監控企業自己部署的 AI 代理,屬於 6 月推出的 Project Perception;該產品原本假定 AI 駭客來自外部,設有紅隊、藍隊、綠隊三類代理。微軟安全業務負責人稱,前沿模型無論出自哪家都不可信,問題不在惡意,而在行為不可預測。

X @AnthropicAIAI 評分41

Anthropic Residency 開放申請,無需機器學習背景

Anthropic 開放新一期 Residency 研究專案申請,這是一個帶薪、固定期限的研究專案,面向學者、技術創始人和資深工程師,申請截止 11 月 22 日。官方明確表示不要求機器學習背景,專案目標是讓參與者投身 AI 安全與普惠方向的研究。

機器之心● 精選AI 評分85

Meta 與微軟削減 Claude 使用,轉向自研 AI 程式設計工具

據 The Information 報導,Meta 和微軟正在減少員工對 Claude 的依賴,推動開發者轉向自家 AI 工具。Meta 內部 Claude Code 活躍使用者從 6 萬降至 3 萬,減少 50%,由自研的 Muse Code 和 MetaCode 補位,最近一個 28 天週期在 Claude Code 上花費超 1.05 億美元。

TechCrunch AIAI 評分62

微軟總裁 Brad Smith 呼籲 AI 監管,稱英國最適合主導全球規則

微軟總裁 Brad Smith 在 BBC 播客上呼籲儘快制定全球 AI 安全規則,並稱英國比美國和歐盟更適合主導這件事。他希望落地的規則包括:系統被失控 AI agent 攻破須依法通報、AI 產品發布前需經外部評估者批准,以及可暫停或減速的 kill switch。他批評上月白宮與 OpenAI、Anthropic、Nvidia 等簽署的自願性檔案只能約束負責任的公司。

機器之心● 精選AI 評分80

Recursia 零樣本長時機器人操作超輝達 ASPIRE 最高 15.1 個百分點

研究團隊提出具身 RSI 系統 Recursia,通過內外雙層迴圈讓機器人從執行經驗中改進共享執行棧,在 LIBERO-Pro Long 零樣本長時操作的位置/任務擾動下成功率達 28.4%/53.4%,比輝達 ASPIRE 高 5.8/15.1 個百分點。共享棧分為工具、技能、交接、驗證四層,候選修改需經通用性檢查、機制測試及父子版本配對比較。