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機器之心● 精選AI 評分80

混元與復旦發布 ExplorationBench,評測 AI 自主探索能力

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。

機器之心AI 評分61

阿里 OpenSandbox 被 AAIF 收錄,成國內首個入選專案

阿里巴巴開源智慧體沙箱 OpenSandbox 正式被國際 AI 開源技術組織 AAIF 收錄,成為首個由中國企業主導進入該體系的專案,同批次入選的還有 Agent Skills。OpenSandbox 將伺服器資源切分為多個沙箱隔離執行智慧體,兼顧啟動延遲、批次吞吐與資源開銷,並支援審計追蹤;阿里內部日均建立沙箱已達百萬量級,2025 年 11 月開源後已有 582 名開發者參與共建。

Latent SpaceAI 評分12

GPT-6.1 Sol 與 Sonnet 5.5 發布,重塑價效比前沿

OpenAI 發布 GPT-6.1 Sol,定價每百萬輸入/輸出 token 2/10 美元,遠低於 Astra 的 10/50 美元,官方稱其在 DeepSWE v1.1 上超 GPT-6 Sol 6.4 分。Sonnet 5.5 在 Agent Arena 首秀排名第 3 並在 Chat 類別登頂,Anthropic 模型包攬前三。Codex 用量於 10 月 2 日太平洋時間上午 10 點全球重置。

X @OpenAIDevsAI 評分40

GPT-6.1 Sol 接入 CodeRabbit,用於複雜程式碼庫安全風險排查

OpenAI 開發者帳號宣布,GPT-6.1 Sol 已被 CodeRabbit 採用,幫助開發者在複雜程式碼庫中定位安全風險。CodeRabbit 是一款面向程式碼審查場景的工具,此次合作將其程式碼審查能力與 GPT-6.1 Sol 的安全分析結合,具體呼叫方式、可用範圍與額度未在公告中說明,詳情見 OpenAI 官方頁面。

機器之心● 精選AI 評分77

清華開源 SRHarness,符號迴歸恢復率 93.69%,併發布 MechBench 基準

清華大學電子工程系發布智慧體符號迴歸執行時框架 SRHarness,程式碼已開源,支援 PyPI 安裝並提供線上 Demo。在相同 DeepSeek-v4-flash 底座下,其 LSR-Transform 符號恢復率達 93.69%,較此前最先進方法 SR-Scientist 的 62.16% 提升超 30 個百分點;匿名化測試中為 72.97%,遠高於 Codex 的 20.72%。

r/OpenAI top of the dayAI 評分16

使用者稱 6.1 Sol 省額度,考慮從 100 美元套餐降級

一位使用者表示 6.1 Sol 效率很高,兩小時編碼任務僅消耗每週額度的 2-3%,在 100 美元套餐下很難用完額度,因此考慮降級到 20 美元套餐,但擔心後者 5 小時限制過於受限。該使用者稱願意用速度換取 token 效率,並詢問是否有人也在考慮降級。

Hacker News front pageAI 評分17

Bevy 0.20 發布:Solari 支援 macOS 與 DLSS-RR 4.5

Bevy 0.20 發布,即時路徑追蹤渲染器 Solari 現在可通過 Metal 在 macOS 上執行,並接入 DLSS-RR 4.5 改善降噪,同時將 ReSTIR 改為預設關閉以降低開銷。BSN 場景語法改為用 @ 字首引用場景,並新增子節點全部生成後觸發的 Ready 事件;官方還正式採用 WESL 著色器語言。其他更新包括 Sprite 自訂材質、Feathers 新增下拉與可滾動列表等控制元件、平移軌道相機,本次由 227 位貢獻者提交 817 個 PR。

量子位AI 評分46

聯想天禧 TianxiCode 登頂 SWE-bench-Live,問題解決率 71%

聯想天禧 AI 自研程式碼智慧體框架 TianxiCode 配合 DeepSeek-v4.1-Flash,在 SWE-bench-Live(Lite 分榜)以 71% 的問題解決率位列全球第一,並通過官方 Verified 核驗。該評測基於真實 GitHub 專案問題與可復現執行環境,官方會審查全鏈路智慧體執行軌跡並排查答案、測試用例洩露。

量子位● 精選AI 評分83

清華開源智慧體作業系統 PilotDeck 2.0,任務成本降 83%

清華大學 THUNLP 實驗室聯合面壁智慧、OpenBMB 等團隊開源智慧體作業系統 PilotDeck 2.0,用 WorkSpace 工作艙隔離各專案的檔案、記憶與任務,記憶白盒化可檢視、修改、刪除,並支援後臺常駐執行長任務。其 Smart Routing 按任務難度分發模型:實測主 Sonnet 4.6 加子 MiniMax-M2.7 得 70.6 分、成本 3.15 美元,單體 Sonnet 4.6 為 69.1 分、18.36 美元,約省六分之五。

NVIDIA blogAI 評分30

瑞典聯合體啟用 1152 卡 NVIDIA DGX GB300 超算,北歐 AI 雲 2027 年預計達 1 吉瓦

由 Ericsson、AstraZeneca、Saab、SEB 等組成的瑞典聯合體啟用 Sferical One 超算,執行在兩套 NVIDIA DGX SuperPOD 上,共 16 機架 DGX GB300 系統、1152 塊 GPU,並將基於 Nemotron 開源模型建置服務。北歐正成為歐洲增長最快的基礎設施樞紐,AI 雲預計到 2027 年底在該地區部署 1 吉瓦容量,Bitdeer、CoreWeave、Nscale 等均在列。

量子位● 精選AI 評分79

Google 開源 Harness²,讓 Agent 在執行中改進自身腳手架

Google 開源了 Harness²,這是一套雙層遞迴框架,讓 Agent 在執行時自行修改腳手架、系統提示詞、工具鏈與技能庫。它在沒有標準答案時,用 Propose–Probe–Compose 對改動做行為對比篩選,並把除錯經驗寫進經驗庫,供後續任務檢索複用。實測 GLM-5 在 OpenCode 下執行 WorkBuddy-Bench,得分從 64.2 升到 75.7(+11.5 分),反超未改腳手架的 Gemini 3.5 Flash(72.4);

Hugging Face blog● 精選AI 評分75

ALTK-Evolve 讓 GPT-4.1 登頂 τ²-bench 客服榜

IBM Research 的 ALTK-Evolve 用 GPT-4.1 加標準 ReAct 腳手架,在客服基準 τ²-bench 零售域拿到 67.5% Pass^4(即四次獨立嘗試全部通過的任務佔比),高於其 2026 年 10 月 12 日榜單快照中的所有零售條目。方法不改模型權重:由同一模型分析訓練任務的成功與失敗軌跡,蒸餾成簡短行為準則——如先驗證使用者身份、每步只做一個動作——再追加到系統提示,無需人工標註。

量子位AI 評分61

無問芯穹登頂輝達 GPU 運算元榜四大賽道,拿下 88 項單題第一

無問芯穹(Infinigence AI)在輝達研究院的 GPU 運算元效能評測榜 SOL-ExecBench 上先後登頂 L1 基礎運算元、L2 融合運算元、Quant 量化與 FlashInfer-Bench 推理全部四大賽道;截至 10 月 26 日仍在 L1 與 Quant 兩賽道總分全球第一,在 235 道題中拿下 88 項單題第一,超過第二名單題第一數量的 2 倍,其中 L2 賽道的 82 道題中佔了 39 項第一。

OpenAI Codex CLI releases● 精選AI 評分78

Codex 0.161.0 發布,GPT-6.1 Sol 成為預設模型

Codex 0.161.0 將 GPT-6.1 Sol 設為內建目錄與 Amazon Bedrock 目錄的預設模型。Amazon Bedrock 在相容模型上支援多智慧體 V2 與 Ultra 推理,Bedrock Mantle 也開始接受 AWS GovCloud 區域;終端會話可用 /mcp login <name> 登入 MCP 伺服器,語音對話可自選麥克風、揚聲器與輸入聲道並本地儲存偏好。

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。

Hacker News front pageAI 評分41

Jukebox-OS 發布:為 AI agent 加上 ACID 事務與確定性回放

開源專案 Jukebox-OS 發布,用 Rust 編寫的執行時為 AI agent 加上資料庫級 ACID 事務語義與確定性時間旅行回放。它把每次 LLM 請求、token 流、MCP 工具呼叫和檔案寫入經 BLAKE3 雜湊記錄到可移植的 .jbx 磁帶,副作用先暫存在 copy-on-write 的 WASI 沙箱,只有呼叫 commit 才真正落地,rollback 則不留痕跡。

機器之心AI 評分63

Anthropic 工程負責人宣布團隊面試砍掉 LeetCode 式程式設計題

Anthropic 工程負責人 Felix Rieseberg 宣布,本月起把 LeetCode 式限時程式設計面試從自己團隊的流程中徹底移除,理由是 Claude 在這類題目上表現更好,筆試成績已難以預測入職後的實際產出。他同時發布《衝勁勝過資歷》一文,給初級工程師五條建議:盯業務影響、選足夠大膽的想法、用一個週末做出可執行原型、聚焦單一想法、善用新人視角。文中還提到兩名新員工用一個週末做出 Claude Code 圖形介面原型,約八天後首個公開版本上線。

The Verge AIAI 評分67

Anthropic 提交 S-1,Amodei 兄妹為薪酬最高高管

Anthropic 已向 SEC 提交 S-1 招股書,檔案超過 300 頁,包含此前未被報導的披露內容。其中最受關注的一項是:聯合創始人 Dario Amodei 與 Daniela Amodei 是公司薪酬最高的兩位高管,檔案列出了 CEO Dario 去年的薪酬情況。招股書還涵蓋高管薪酬、IPO 募資用途以及可能影響公司目標的風險因素。

The Verge AI● 精選AI 評分90

Anthropic 公開遞交 S-1,擬以程式碼 ANT 登陸納斯達克

Anthropic 已向 SEC 公開遞交 S-1 招股書,計劃在納斯達克上市,股票程式碼為 ANT,搶在 OpenAI 之前啟動 IPO。檔案披露其今年上半年營收 16.3 億美元、淨虧損 807 億美元;公司今年 6 月曾秘密遞交,此次公開版本還寫明要用 AI「徹底改變人類活動的每個領域」,並列出了投資者與外介面臨的風險。