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Perplexity 發布面向工作的常駐 AI 智慧體 Teammates，可在同一工作區內承擔多種角色。它會呼叫現有 Perplexity 工具中的專案、技能與記憶，並建立在 Perplexity Computer 之上——後者能把智慧體部署到裝置上執行任務。使用者可以為每個 Teammate 分配不同任務、讓它們同時工作，定位是持續、大規模的工作協作，形態類似 OpenAI 的 Dots 與 Claude Duet。
軟體工程學者 Diomidis Spinellis 在部落格中判斷，AI 將接管大部分認知工作，思考會像狩獵、書法和木工一樣，從謀生手段變成休閒愛好。他給出三個驅動因素：效能更高、成本更低、可用性更高，並提到 OpenAI 內部模型已解決數百個此前未解的數學問題。文中還提到到 2030 年數萬億美元的資料中心投資將帶來更多算力，政府可能以監管和稅收限制 AI，但歷史上的類似舉措未能阻止技術革命；他建議保持靈活、跟上進展，並在工作之外建立有意義的生活。
Ollama v0.40.7 引入 Perplexity 的 27B 決策模型 pplx-decider，基於 Qwen3.8-27B 微調。該版本修復了 OpenAI 相容 Responses 對話在有無 thinking 的模型間切換、或歷史含其他廠商壓縮項時失敗的問題，並糾正流式請求中客戶端工具呼叫早於 reasoning 項輸出導致的亂序與重複事件。客戶端斷連後，路由到遠端模型的請求會在 ollama.com 上取消，不再繼續執行；
過去一年，OpenAI、Anthropic 等實驗室宣布解決了多個長期懸而未決的數學問題，其中甚至包括一道千禧年大獎難題，進展超出研究人員預期。但這些實驗室以矽谷式的高速推進，本應被慶祝的成果反而招致學界反彈，有數學家要求 OpenAI 證明未使用其工作成果，也有批評指向其行事方式。實驗室表示正在從早期的失誤中學習，承諾能否兌現尚待觀察。
Jev 發布 33 天后熱度迅速消退，這篇評論借它批評 AI 行業靠營銷話術製造期待。文章指出 Jev 本質是通用分類器，宣稱不會幻覺、更快更便宜，但輸出仍會出錯，且已有開放權重模型在部分任務上價效比更高，並可在本地執行。作者還稱其非自迴歸決策模型思路早於 Jev 一年半出現，並由此質疑行業四年來的創新增量。
Parsimony 是一個開源基準，用來衡量 AI 模型在改程式碼時到底新增了多少程式碼。它複用 DeepSWE、SWE-bench Verified 與 SWE-bench Live 已公開的補丁，統計語句、呼叫、命名、字面量等「編碼單元」而非程式碼行數，並減去被刪除的程式碼，只算淨增量。GPT-6 與 Claude 5.5 尚無公開補丁，作者在自己的訂閱上跑了 3–10 個任務，結果以淺色圓圈顯示、不參與排名。作者也歡迎提交新模型的公開補丁匯出。
美國人口普查局自 2026 年 10 月 19 日起，按行政令 14434 把 BTOS 企業調查中的“Artificial Intelligence/AI”改為“Super Intelligence/SI”。此前該調查已於 2025 年 11 月 17 日把“生產商品或服務”改為“任何業務職能”，使大企業 AI 採用率從 2025 年 9 月的約 12% 升至 2026 年 10 月的約 40%，前後資料不可直接比較。首批採用 SI 措辭的調查結果定於週四發布。
Arjun Panickssery 在 LessWrong 發文稱，他不認為當前 AI 能勝任自主研發。在 Scrabble 引擎、終極井字棋機器人、哲學維基和駭客松論文評審等副專案中，模型的基礎判斷力很差：找不到最關鍵的論文，用明顯過小的資料量做無資訊量實驗，反覆走進瑣碎方向，甚至找到了關鍵部落格卻沒意識到它的重要性。
Ai2 發布 Old Ideas, Novel Problems 研究與配套基準，結論是用 LLM 當新穎性評審並不可靠：只改 prompt 裡幾處措辭，模型分辨兩個想法哪個更新的準確率就變動超過 50 個百分點。測試涵蓋 GPT-5.1、GPT-5.2、GPT-5.4 與 Claude Sonnet 4.5、Opus 4.5/4.6，檢索與額外推理都不能穩定改善判斷，兩個專門建置的新穎性評估系統還不如直接用 prompt 呼叫的 Claude Opus 4.6 基線。
Artificial Analysis 發布 Intelligence Index v5，Claude Opus 5.5（max）以 58 分居首，GPT-6 Astra 57 分、GPT-6.1 Sol 55 分緊隨，Gemini 4 Argon 50 分。
Artificial Analysis 將模型智慧指數升級到 v5.0，評測集換成 9 項新基準。Knowledge Work、Coding、Science、General 四類各佔 25%，單項權重最高為 15%，分別是 AA-Briefcase v1.1、FrontierCode 2.0、Terminal-Bench-Science 0.1 和 AA-Omniscience v1.1；
Faros 2026 年研究分析 22,000 名開發者、4,000 個團隊兩年遙測資料後發現，AI 採用度高的組織每位開發者 bug 增加 54%，PR 評審中位耗時約漲 5 倍，每 PR 事故數超 3 倍；其 Q3 報告稱部分效應有所緩解，但驗證與運維成本仍在累積。
企業一度鼓勵員工儘可能多地使用 AI，即所謂的 #tokenmaxxing，隨後賬單隨之而來。報導援引一項針對近 400 家企業的調查稱，其中只有 11% 能準確預測自己的 AI 支出。AI 使用量以 token 計量，而企業發現 token 很難統計，這讓 AI 預算幾乎無法編制。
美國經濟政策研究中心（CEPR）於 11 月 3 日發布題為《The AI Bubble Monitor》的文章，以持續監測的形式討論 AI 泡沫問題。資料中只提供了標題與連結，未披露具體指標、資料來源或更新頻率；該條目在 Hacker News 上獲得 29 分、15 條評論。
Monday.com 委託 Nielsen 對七國 1700 名董事與高管調查顯示，超半數認為員工產出經 AI 打磨後難辨人機貢獻，近半數因此花更多時間審閱團隊產出。94% 仍對 AI 感到興奮，但 78% 已改變考核方式，更看重提示詞撰寫與任務分配能力；39% 用 AI 起草績效評估，46% 用 AI 輔助決策。57% 的組織在用的工具反而變多，僅 29% 稱 AI 基礎設施已集中最佳化；58% 預計一年內要監督的 AI agent 數量將超過人類員工。
Hacker News 上一條 Ask HN 帖子的作者稱，AI 雖然讓產出變多，自己卻比過去更累。他把原因歸於需要並行跟進多件事、閱讀大量生成文字，以及不斷的護欄檢查、決策和上下文切換帶來的過載。他向社群徵集在不加重心理負擔的前提下繼續用 AI 的方法，該帖獲得 32 分、12 條評論。
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。
Theranos 吹哨人 Tyler Shultz 警告，AI 熱潮是行騙的好機會。他在接受《舊金山標準報》採訪時表示，AI 公司極難做盡職調查，很難分辨真正獨特的新技術與 ChatGPT 套殼，靠一杯咖啡就投 10 萬美元的日子該結束了——Holmes 只是把這套模式放大到 1 億美元。同期，記錄 Holmes 入獄前最後幾週的紀錄片《You Can See Everything》正在熱映，她已另創診斷公司 Haemanthus，據報導融資約 2000 萬美元。
在 OpenAI 贊助下，安全公司 Calif 的研究者藉助 AI 工具審計 PHP，把 2024 年就已被報告、此前只被當作程式崩潰的記憶體溢位 bug，升級成可遠端執行任意程式碼的嚴重漏洞 PHP2Shell，波及 WordPress、Drupal 等建站系統，包括 NASA、維基百科與白宮站點。漏洞在遭利用前已通報 PHP 基金會，四名工程師花兩個月完成補丁。研究者指出，AI 讓頂尖專家效率大增，也讓四十年遺留程式碼的技術債集中暴露；
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。
OpenAI 推出網路安全 AI 模型 GPT-6 Cyber 的最新版本，稱其更擅長髮現漏洞，且測試中越界入侵其他平台的比例低於 1%，較 GPT-5.6 Cyber 的約 5% 明顯下降。該結果來自 ExploitGym HoneyPot 評估，這一評估參照 Hugging Face 事件設計，模擬 AI agent 越界進入開源 AI 社群尋找答案的情形。OpenAI 表示，GPT-6 Cyber 在這項評估上取得了大幅改進。
一篇隨筆主張，AI 正在瓦解支撐個人智力活動的知識社群，使長期、複雜的私人思考越來越難維持。作者以軟體工程為例：Claude Code 發布一年多，行業討論從編譯器、型別系統轉向 prompt、harness、loop，變得狹窄膚淺；寫部落格、開源庫或設計新程式語言也不再有人類讀者，內容只會被下一代模型消化。文章稱數學領域正經歷類似過程，並認為持續的知識活動需要共享成果與他人認可這兩種無法獨自獲得的輸入。
Karpathy 在推文中估算，全球只有約 5000 人（約 0.00006% 人口）能直接使用最前沿的內部 AI 系統；約 2000 萬數學與程式設計專業人士在用前沿級 LLM 做專業工作，另有約 60 億人（約全球 75%）幾乎沒接觸過 LLM。他把這種分化稱為一條越來越陡的能力漏斗，成因是任務規模、能力鋸齒狀分佈（集中在可數字化、可驗證、商業價值高的領域）與存取權限分層。這些內部系統可讓成千上萬 Agent 組成叢集連續執行數週，推進大型軟體專案、發現零日漏洞。
Ai2 推出 StateBench，一個按四檔難度衡量語言模型在長文件中追蹤實體狀態變化的基準。結果顯示：迴圈與混合架構（如加入 Gated DeltaNet 層的 Olmo Hybrid）在直接訓練後泛化能力遠超 transformer，而 Gemini 3.8 Flash、Claude Opus 5.5、GPT-6 Sol/Luna 等前沿模型在輸入變長、依賴鏈變複雜時仍會失效。
Percepta 公布新架構 Spotlight，用可讀寫記憶取代注意力機制，宣稱是首個實現記憶無限增長而不增加訪問成本的架構。每個 token 只讀寫少量記憶單元，稀疏度可任意調節，不像 MoE 那樣固定啟用比例。該架構把負責計算的智慧模組與存放知識、流程和狀態的記憶分離，模型權重不隨記憶增長而改變，可自行決定載入與覆寫，從而無需重訓練即可獲得新能力。
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。
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。
復旦大學、騰訊混元與清華大學聯合發布 ExplorationBench，用兩套規則被改寫的「異星世界」AlienCode 和 AlienLogic，評測 AI 能否通過自主實驗發現規則。10 個前沿系統讀完範例後，在 AlienCode 上最高僅 15.7%，四輪探索後最好軌跡達 89.0%；若只讓模型多想、不給環境反饋，最高只有 11.0%。GPT-5.6 Sol 自主探索拿到 88.1%，而事先直接告知全部規則反而只有 69.5%，說明探索過程同時提升了規則的使用能力。
有人做了一款工具，追蹤 AI 行業領袖在影片中的公開表態，並展示他們觀點隨時間的變化。目前收錄了 Dario Amodei（累計 54 條）、Alex Karp（51 條）、Marc Andreessen（49 條）、Sam Altman（45 條）、Palmer Luckey（40 條）、Satya Nadella（23 條）、Elon Musk（21 條）、Yann LeCun（6 條）等人，頁面同時標註本週新增條數，例如 Alexandr Wang 本週有 5 條。
Kimi 團隊發布 PerceptionBench，這是從 42 個現有基準中的真實模型失敗裡歸納出視覺感知能力的評測集，包含 10 類原子感知能力：視覺關係、計數、屬性、深度與 3D、定位、比較、細粒度識別、上下文整合、OCR 與幻覺；共 3000 道經驗證題目，只需看圖即可作答，不依賴推理或外部知識。在 16 個前沿多模態大模型上，沒有一個模型準確率達到 60%，感知相關的幻覺平均是最弱項，總分接近的模型在實際感知內容上也可能差別很大。