啟元推出 PrimeSim 機器人世界模型,登頂 LIBERO 綜合榜
啟元發布面向機器人訓練的世界模型模擬器 PrimeSim,登頂 WorldSimProbe 的 LIBERO 綜合榜,並在五項測試中拿下三項第一。PrimeSim 為機器人建置可互動、可試錯、可持續學習的虛擬世界,用於開展策略驗證與強化學習,目標是縮小模擬與現實的差距、降低對昂貴真機試錯的依賴。評測結果顯示,在其中做強化學習可將策略成功率從 61.7% 提升至 73.2%。
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啟元發布面向機器人訓練的世界模型模擬器 PrimeSim,登頂 WorldSimProbe 的 LIBERO 綜合榜,並在五項測試中拿下三項第一。PrimeSim 為機器人建置可互動、可試錯、可持續學習的虛擬世界,用於開展策略驗證與強化學習,目標是縮小模擬與現實的差距、降低對昂貴真機試錯的依賴。評測結果顯示,在其中做強化學習可將策略成功率從 61.7% 提升至 73.2%。
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;
YC F26 的 Simantic 發布韌體模擬層,讓 AI agent 與工程師不必拿到硬體就能測試和驗證韌體。它提供可單次 API 呼叫即執行的虛擬開發板、以模擬結果為證據的韌體 AI 程式碼審查,以及每次提交都針對模擬微控制器驗證韌體的 CI/CD 流水線。團隊來自 Neuralink 與 Tesla,早期 MVP 封裝 Renode,因受制於其開發速度、Dotnet 效能與功能臃腫而改為自研引擎。
NVIDIA 展示開發者用 GPT-6 Astra 等前沿模型配合 Omniverse 庫,以自然語言指令搭建模擬應用。案例包括從全景照片與點雲重建可編輯的廠房模型、針對燃氣輪機與發電機的 what-if 分析應用(含 6 項測試流程),以及藉助 GTC Berlin 發布的 SimReady Central Library(2000 多個模擬就緒 USD 資產)組裝場景。
清華大學李一鳴團隊發布世界動作模型 PrismWAM,在雙臂操作基準 RoboTwin 2.0 上以平均成功率 83.67% 位列官方榜首,且未做額外的動作資料預訓練。該模型把語義上下文與物理狀態解耦,動作生成只讀取深度物理表徵,在 Clean-to-Random 高難度遷移評測中成功率達 75.5%。
伊利諾州長 JB Pritzker 在 Decoder 訪談中稱,AI 既可能幫助人類活到 100 歲,也可能像核武器一樣構成威脅。他把資料中心和隱私視為兩黨反彈的焦點,並認為反壟斷同屬這一範圍,主張政府更積極保護民眾、而非一味配合企業。訪談也談及中期選舉前的政治重組,以及政府與大型企業應如何互動。
Anthropic 前沿紅隊發布研究,測試 AI 能否像計算機病毒一樣在不同裝置間自主複製傳播。實驗中 15 臺約 55 美元、4GB 記憶體的安卓電視盒子以流水線並行跑起 Gemma4-26B-A4B,總價約 825 美元,生成速度僅每秒 0.39 個 Token。GLM-5.2 在 8 節點模擬網路中 5 次有 4 次傳播到全部節點,但依賴外部推理伺服器與預開的免認證 ADB 埠;
Plimsoll 是自託管沙箱,用於執行 AI agent 寫出的不可信程式碼,每條結果都標明實際隔離等級(process、container、kernel、vm 四級),請求可設最低等級,達不到就不執行任何程式碼。它還能對 agent 程式碼出題:映象內建 trial runner 用程式讀不到的場景測試,並返回請求與結果的 SHA-256 雜湊,由沙箱外的 plimsoll-attest 簽名、重放。
Mistral 宣布與輝達建立新合作,將 AI 引入工業工程,並加快模擬速度。合作還包含為物理 AI 發布開放基準與配套資料集,以及為 CAE、EDA 中的 agentic AI 提供評測。更多資訊見 Mistral 官方公告。
10 月 16 日,範式智慧聯合睿思智聯發布一站式生產級 AI 部署平台模域(ModelSphere),面向企業免費開源,以 Apache 2.0 協議在 GitHub 上線。平台把算力管理、模型部署與執行最佳化整合為統一流程,可統一混合排程華為昇騰、天數智芯、摩爾線程、海光 DCU 等國產晶片,無需為不同晶片重寫底層程式碼。
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。
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。
Ollama 官方帳號引述 jmorgan 在 This Week in AI 播客(與 Jason 對談)中的說法,稱企業 AI 正在經歷它的“PC 時刻”。該推文未給出具體產品、資料或時間表,只是觀點性表態,沒有更多細節。
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。
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。
印度初創公司 Scimplify 完成 2500 萬美元全股權融資,由 Hitachi Ventures 領投,據知情人士投後估值 2.5 億美元,累計股權融資 8000 萬美元。資金中約 750 萬美元用於美國擴張,200 萬美元用於繼續開發 AI 平台 Scinode。Scinode 以研究、製造、質控等不同職能的專用 AI agent 協調生產,把特種化學品與關鍵材料從客戶需求到交付壓縮到兩個月,常規需 12 至 18 個月。
Mistral 與 NVIDIA 宣布合作開發 AI 原生工程工作流:以 Mistral Large 4 配合資料生成與物理建模管線,用 NVIDIA CUDA-X、Warp 加速模擬,並接入 Omniverse 生成 3D 場景與 SimReady 資產。雙方還將發布物理模型的公開基準與開放資料集,併為 CAE、EDA 中的 agentic AI 建立評測,考察工具使用、多步流程與技術正確性,同時記錄耗時與算力成本。
在 Capcom Open Conference RE: 2026 上,程式設計師 Satoshi Ishida 以「REX 專案的前景與未來」為題演講,稱制作《生化危機》級別遊戲時連簡單任務都極其耗時,解決方案是把 AI 技術成功整合進開發流程。他表示為「與 AI 共同創造遊戲的未來」做準備。Capcom 此前曾稱不會使用 AI。
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。