馬斯克發推稱不再做 AI,稱 SI 更好
馬斯克在 X 上發布「No more AI」並補充「SI」和「It's better」,未說明具體所指。該推文發布於 2026 年 10 月 4 日,沒有給出更多背景或後續說明。
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馬斯克在 X 上發布「No more AI」並補充「SI」和「It's better」,未說明具體所指。該推文發布於 2026 年 10 月 4 日,沒有給出更多背景或後續說明。
喬治亞理工與 MIT 團隊提出多智慧體系統 MASCOT,用兩階段訓練緩解多個 AI 角色越聊越像的「角色坍塌」:先讓傾聽者、鼓勵者、分析者等角色分別對齊各自行為,再訓練 Director Agent 選擇下一位發言者與回應策略。在情感對話資料集 ED 上,MASCOT 的角色一致性得分 80.0,比最強基線高 14.1 分,群體互動總分 57.3、提升 5.4 分;40 人盲評中約七成偏好 MASCOT,會議資料集 QMSum 三個子集總體評分也均領先。
Sakana AI 與 UC Berkeley 的研究者提出 MASS(多智慧體自監督),用多智慧體團隊的集體智慧作為自監督訊號,推進同質遞迴自我改進(RSI)。該方法讓同一模型同時充當執行者、工作流最佳化器和評估器:內迴圈在權重固定時搜尋最佳團隊工作流,外迴圈再依據被自評為最優的團隊執行結果更新模型權重,如此迴圈。實驗在非可驗證的研究任務上提升了每輸出 token 的得分,改進由 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.8 獨立評分,其判斷不反饋給 MASS。
OpenAI CEO Sam Altman 在 2026 年 10 月 1 日發帖表示,使用者應當能夠在任何需要的地方使用自己的 AI 訂閱。該表態未說明具體產品、實施方式或時間表,也未提及是否涉及跨平台或第三方應用。
有人逆向分析自家 Samsung 電視,發現機內 AI 功能存在監聽行為,並稱相關 OpenAI 帳號被停用。該帖發布在 Reddit 的 r/antiai 版塊,隨後被轉到 Hacker News,發稿時 28 分、暫無評論。原帖在目前可見的資訊中沒有給出電視型號、韌體版本,也沒有說明抓到的資料具體流向了哪裡。
Marissa Mayer 因用 AI 生成女兒的性格描述而遭批評,被指矽谷高管與大眾脫節。她在介紹新應用 Dazzle(一款從相簿中學習的 AI 助手)時說,該應用幫她為女兒的學校生日展示想出三個要點,把女兒概括為有同理心、有創造力、熱愛動物,被批像通用星座描述。Mayer 事後在 X 上解釋稱是在測試原型,但同一採訪中她仍提出可用 AI 規劃生日派對主題和親子活動。文中還引皮尤調查:50% 美國成年人認為 AI 會削弱人建立有意義關係的能力,僅 5% 認為會更容易。
川普推動把「人工智慧」改名為「超級智慧」,矽谷部分有影響力的人物正在跟進。馬斯克在川普表態數小時後即表示支援,並承諾把 SpaceXAI 更名為 SpaceXSI,是回應最快的一位。不過大眾仍普遍沿用 AI 這一說法。川普稱白宮認為「超級智慧」是更被接受、更準確的新術語。
廈門大學 ASC 實驗室的 FlowMAS 被 NeurIPS 2026 錄用:它用生成流網路(GFlowNet)把多智慧體工作流拓撲的設計變成可學習的生成問題,讓 AI 自動學出團隊的排兵佈陣。方法引入好奇心驅動與資訊引導兩個模組,在搭建每一步給中間結構發過程性獎勵,後者用資訊理論衡量多路 AI 輸出的協同與冗餘。在 6 個基準、3 種模型底座上,它比手工設計平均高 8.17 分、比自動化方法高 6.12 分;
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。
馬斯克在社交平台發文稱 SpaceX 是一家超級智慧公司。該表態未給出具體產品或技術細節,也未說明與 xAI 等業務的關係。
Anthropic 在修訂版 S-1A 的風險因素中警告,公司可能很快達到其《負責任擴充套件政策》對“遞迴自我改進”(RSI)的定義,即 AI 大幅加速自身研發進展。檔案承認過去曾用 AI 開發新模型而未及時識別能力躍升;但也強調目前沒有任何模型越過該門檻,並承諾在可預見的未來仍保持人類監督。同期披露的財務資料顯示收入快速上漲、支出同步走高。
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。
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。
Sand.ai 宣布完成 2 億美元 A+ 輪融資,10 個月內累計融資 3 億美元,正式躋身獨角獸行列。本輪由基石資本與網宿科技聯合領投,浦東創投等上海國資背景機構加入,經緯創投等老股東繼續加註,資金將投向影片基礎模型研發、訓練與推理基礎設施、產品迭代及全球市場拓展。公司同時預告,引數規模更大的 MoE 影片生成模型 MAGI-2 正式版將於近期發布;此前開源的 Preview 版本總引數約 114B、單次前向啟用約 6B,10 秒 1080P 影片推理成本為 0.5 元。
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。
Anthropic 在 IPO 前向 SEC 提交 S-1 招股書,其中 93 頁、逾 7 萬字的「風險因素」章節列出數百項潛在風險,包括 AI 可能敲詐人類、獲得自我意識乃至終結人類。這些風險還涵蓋競爭、成本、獲客與監管等常規項,媒體從中挑出七項最出人意料的要點,供潛在投資者參考。
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。
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。
xAI 於 2026 年 10 月 20 日在官網新聞頁發布了一篇題為 incident-sweep 的公告。該帖僅給出全文連結 x.ai/news/incident-sweep,未在正文中說明事件性質、影響範圍或處理進展。具體內容需要開啟原文檢視。
生數科技世界模型團隊自 10 月 21 日起,連續半個月公開直播 Motubrain 2.0 具身模型的訓練全流程,該模型即將開源。直播覆蓋四個環節:預訓練(觀察訓練規模對效能與零樣本泛化的影響)、後訓練(提升具體任務執行能力)、Agent 任務執行(把已有經驗遷移到其他任務)以及 RSI 遞迴自我改進(模型依據執行反饋評估並改進自身行動)。團隊表示會一併展示訓練中的失敗、試錯和調整,而不只是最終 Demo。
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。
馬斯克在 X 上回應如何給 AI 做沙箱隔離時說,最好的辦法是把 AI 放上達美航空的航班——“無法逃脫”。這只是一句玩笑式回答,沒有給出任何技術方案、產品或時間細節。
Ai2 把原先基於優先順序的 GPU 排程器換成了由 GPU 時間預算、層級化公平分配和時間切片契約組成的新系統。它管理數千塊 NVIDIA H100、B200、B300,叢集規模從 88 到 1024 塊 GPU,服務約 150 名內部研究者,GPU 需求長期是供給的 2 到 3 倍。舊方案導致 GPU 蹲坑佔位、優先順序通脹(最終 100% 工作負載都標為 HIGH)以及值班工程師大量時間用於協商關閉不可搶佔任務。
馬斯克在 X 發帖談租用 AI/SI 算力,正文只有一句「試著租 AI/SI 算力是什麼體驗」,未附資料、公司或產品資訊。帖子沒有給出價格、時間或具體方案,只表達了對租用算力這一過程的感受。這條資料本身資訊量很少,發布時間為 2026 年 10 月 18 日。
馬斯克公布 X 時間線推薦的兩項改動:一是啟用新的 AI/SI 排序模型,稱其能更準確預測使用者可能停留的時長;二是上線專門訓練的檢索模型,把使用者會完整讀完的帖子推到更前面。他同時表示,使用者活躍秒數正指數增長,幾乎每天都在重新整理歷史新高。具體上線時間與適用範圍未作說明。
Shrivu Shankar 在 8 月 24 日的文章中提出,每家 SaaS 公司最終都會變成圍繞模型搭建的 harness,即包裹無狀態 LLM 的基礎設施、介面、上下文與狀態。他給出五階段演進路徑:傳統 SaaS、工程師與 agent 結對、個人執行 harness、個人編排 harness、harness 編排個人,屆時核心任務由 agent 完成,人類只負責提供品味與判斷。
以色列創業公司 42AI 結束隱身狀態,帶著 6,250 萬美元種子輪融資推出「行為世界模型」,用來預測人在全新情境下會做出什麼決策。它已在約 10 家大型券商上線,用於管理流動性、保證金要求與對沖敞口;公司稱其交易預測準確率達 98%(指交易流是否落在預測區間),預測交易方向與成交量的 F1 為 0.8 到 0.85。模型訓練資料覆蓋 200 多萬人與近 3,000 萬條客戶記錄,據稱不需要個人身份資訊,收入已達七位數,後續將探索遊戲、反欺詐與網路安全。
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%。
Google DeepMind 發布 SynthID Bio,一套面向 AI 生成生物設計的水印方法。官方稱這是全球首次能在不影響生物功能的前提下,把不可感知的簽名直接嵌入蛋白質序列。該技術屬於 SynthID 水印體系的新分支,具體覆蓋範圍、檢測方式與可用時間尚未公布。
馬斯克在 X 上發帖,邀請對解決「泛化的真實世界超級智慧」感興趣的人加入 @TeslaSI。帖文只有這一句招募號召,沒有說明該帳號或專案的具體方向、崗位、工作地點與申請方式,唯一給出的入口就是 @TeslaSI。