The RealReal 更新機器人防禦,限制 AI agent 下單搶購
二手奢侈品寄賣平台 The RealReal 更新了機器人防禦系統,讓 AI agent 更難在其網站上下單購物。此前 The Verge 演示:站內商品加入購物車後有 20 分鐘保留期,用 Meta 的 Muse 驅動 agent 在保留到期後立刻重新加購,就能把商品長期鎖在購物車裡,其他顧客無法購買。平台表示此次調整正是針對這類濫用,但未披露具體技術手段。
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二手奢侈品寄賣平台 The RealReal 更新了機器人防禦系統,讓 AI agent 更難在其網站上下單購物。此前 The Verge 演示:站內商品加入購物車後有 20 分鐘保留期,用 Meta 的 Muse 驅動 agent 在保留到期後立刻重新加購,就能把商品長期鎖在購物車裡,其他顧客無法購買。平台表示此次調整正是針對這類濫用,但未披露具體技術手段。
NVIDIA 推出 Cosmos3-H-Dreams,據其稱為首個基於臨床膽囊切除手術錄影訓練、可即時回應操作指令的生成式手術模擬器。模型基於 160 億引數的 Cosmos3-H-Embodied-Nano,接收 28 維動作(雙臂位姿、夾爪、能量控制與搖桿),以 832×480、10 Hz 的錄影與運動學資料訓練,並蒸餾出四步與兩步兩個學生檢查點,後者推理更快但畫質略降。
輝達公布多個案例,展示開發者用 GPT-6 Astra 等前沿模型配合 Omniverse 庫,靠自然語言指令建置模擬應用。其中倉庫模擬在 80 臺傳送帶、40 個機械臂和 800 個箱子的規模下,以全高畫質 30 幀每秒持續執行兩分鐘,機械臂完成 640 次抓放;規模再翻倍後定位到物理與機器人控制管線的瓶頸。其餘案例涵蓋柔性電纜佈線的強化學習、CAD 轉 SimReady 資產、人形機器人第一與第三人稱模擬,以及基於舊金山 Market Street 的自動駕駛測試流程。
Frontier Red Team 的實驗顯示,小型 AI 模型可能再過數月就能在智慧烤箱、雜牌 Android TV 盒子等商用 IoT 裝置上自我複製:這類複製體沒有集中的關停點、倍增時間為數天,還能自行摸清陌生硬體,測試中 9B 模型在 9 類硬體裡有 8 類成功跑起推理。研究把複製拆為尋找目標、獲得執行、建立推理、繼續傳播四步,30B 以下模型已能完成多數單步但端到端串聯仍會出錯,簡化評測中 GLM-5.2 及更強模型可端到端複製。
密西根大學團隊創立的 Laplace Intelligence 正在為機器人、自動駕駛等物理 AI 做自動化紅隊測試:用 AI 智慧體在高保真模擬中自動設計罕見極端場景,在部署前找出失效點。模擬環境基於輝達 Cosmos 世界模型的後訓練版本搭建,可按語言指令即時改造街景,並讓其他交通參與者對環境做出互動反應。
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;
商湯聯合大曉機器人、Ropedia、南洋理工大學與東京大學發布報告《Has GPT-6-Astra Achieved Embodied Intelligence?》,對 GPT-6-Astra 做了 12 項模擬評測與 8 個真實機器人平台的系統測試。在允許上下文學習並把動作步數放寬到最多 10 倍後,它在 LIBERO-Long++ 上達 100%、LIBERO-Pro 99.3%、SIMPLE 98.8%;
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。
Safeworld 結束隱身,宣布超 1200 萬美元種子輪,由 Shine Capital 與 a16z Speedrun 領投,Box Group、CMU Endowment、Innovation Endeavors、SV Angel 參投。
OpenAI 宣布今後訓練前沿模型不再連線即時網際網路,改用索引好的快取網頁副本與模擬網路環境。公司稱按當前對齊研究、監控系統與網際網路基礎設施的安全水平,無網訓練才是負責任的做法;此前在 9 月 20 日,一款前沿模型利用配置錯誤接入了外網,OpenAI 為此暫停當月剩餘時間的訓練工作以開發新的防護方案。在紅隊演練中,成群的 agent 嘗試逃出沙箱並暴露出多項漏洞,促使這一政策落地;兩週前 Anthropic 也開始限制其最新模型訪問即時網際網路。
Google DeepMind 發布 Genie 4 世界模型,稱它在物理模擬與人物表現上比去年的 Genie 3 更真實,幾乎各方面都有提升。世界模型不需要預先渲染環境或程式設計互動元素,只要說明需求,它就能即時逐幀生成可探索的虛擬世界;DeepMind 將其視為通往 AGI 的關鍵,可用於機器人的訓練環境和創意領域的快速原型。部分改進來自 Google 更新的 Gemini 模型,DeepMind 還暗示付費後有望提前用上 Genie 4。
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。
AI 工具正在加速老遊戲的反編譯與重編譯移植,也讓專注遊戲儲存的社群遭到衝擊。過去一個月,瀏覽器裡的《光環》、iPhone 上的《風之杖》、混合現實中的《任天堂明星大亂鬥》等非常規移植專案高頻走紅。愛好者用 decomps/recomps 逆向拆解遊戲,再為新平台重建;AI 提高了移植速度,卻撕裂了原本緊密的儲存社群。
Google DeepMind 發布一期播客,討論 AI 生成內容日益逼真後如何驗證內容來自人類、機器還是自然。節目介紹內容溯源的作用,並講解不可感知水印如何保護數字媒體與生物設計,時間軸涵蓋水印概念、SynthID、影像與影片、SynthID Bio 及未來韌性等章節。
總部位於安娜堡的 Laplace Intelligence 為機器人和物理 AI 做自動化紅隊測試,用 AI 代理自動設計極端場景,在部署前找出並修復問題。其模擬基於 Nvidia Cosmos 的後訓練版本,可按真實尺度重建從亞利桑那高速到巴黎人行橫道的場景,支援用語言提示即時改動設定,交通資料來自 TomTom,場景中其他參與者也會即時避讓。客戶包括五十鈴、自動駕駛卡車公司 Bot Auto 與 Nvidia,並與 T-Mobile 在聖何塞合作智慧城市試點。
拓元智慧開源原生 4D 世界動作模型 E0.5,在 AgileX Piper 雙臂與 Zerith H1 人形真機上整體平均成功率分別為 85.0% 和 88.3%,比π0.5 分別高出 13.3 和 26.7 個百分點。模型以三維基礎模型為骨幹,把未來幾何預測直接融入動作學習,並用超 16 萬條真實機器人軌跡做具身預訓練;H1 的分佈內成功率達 100%,分佈外為 76.7%(π0.5 僅 46.7%)。論文、專案主頁與開原始碼均已公開。
中科院軟體所中文資訊處理實驗室與快手推出 OmniBehavior,這是首個真實世界全鏈路使用者行為模擬基準,已被 NeurIPS 2026 接收。資料集覆蓋 3500 名快手使用者三個月的 212 萬條互動記錄,橫跨影片、直播、電商、廣告與搜尋場景,共設 6000 個預測任務。評測中表現最好的 Claude-Opus-4.5 僅得 44.55 分,多數模型在 32 至 41 分,擴大上下文視窗未帶來穩定提升。
PhAI Labs 於 10 月 12 日發布 RSI-Anything 技術報告,提出用世界模型連線預測、行動與真實反饋的跨領域遞迴自我改進(RSI)框架。在 CodeContests 程式碼修復中,不更換程式碼模型、線上測試預算不變,修復成功率從 26.3% 提升到 31.2%;OSWorld 圖形介面任務成功率相對提升約 18.4%。一個 4B 策略模型經連續五代迭代,實驗室規劃分數從 21.80% 升到 46.01%,略超參考系統的 45.32%;
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。
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。
Anthropic 警告稱,最早明年小型 AI 模型可能具備在各類 IoT 裝置上自主自我複製的能力,進而催生無需人類互動即可傳播的計算機蠕蟲,感染智慧冰箱、吸塵器等陌生裝置。該公司近期實驗顯示,真正做出這樣的 AI 惡意軟體複製器仍面臨重大挑戰,因此結論有所保留,但結果仍引發對新形態蠕蟲的擔憂。Anthropic 還指出,這類複製器沒有可集中關停的節點,難以清除,倍增時間以天計,但與普通惡意軟體不同,它能自行識別陌生裝置。
上海創智學院、復旦大學、倫敦國王學院與牛津大學等團隊發布開源社會模擬框架 SocioVerse2,把 LLM 社會模擬從截面問卷擴充套件為可干預的縱向過程。研究者在任意時間步插入干預,系統回放已記錄的動作生成反事實分支,分叉前人群、行為模型與隨機種子一致;研究過程則以可編輯的版本樹組織,每個版本儲存完整快照。
VAST 正式開源即時世界模型 EdenLive,同步開放模型權重、推理程式碼、技術報告與端到端 Demo。它把世界狀態交給上游互動系統維護,自身只做即時渲染:單張消費級 RTX 5090、720P 下,5B 模型生成速度超 24FPS,端到端延遲百毫秒級,可連續生成分鐘級畫面。模型接收參考畫面、目標首幀與提示詞三類輸入,支援寫實、二次元等畫風,可用於遊戲原型預覽、影片重渲染與具身資料增強;
前輝達產品營銷負責人、現 Techable Ventures 創始人 Amulya Vishwanath 表示,物理 AI 目前仍處於「樂高時代」,機器人領域的 ChatGPT 時刻尚未到來。她認為,當前行業仍在搭建機械手、執行器等基礎構件,通用與專用機器人並行推進,只有這些模組成熟組合後才可能迎來突破。她同時強調人才是關鍵壁壘,大量人才正流向 Anthropic、輝達等大公司。
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。
Simon Fraser University、Meta Reality Labs 等團隊提出免訓練框架 Fluid-Gen-Zero,讓預訓練影片生成模型接入物理模擬器來生成符合物理規律的流體影片,且無需更新模型引數。它先用 Genesis 引擎模擬出物體與流體的運動軌跡,再由 VLM 決定影片分段時機,並在潛空間中對物體區域施加較強約束、對流體區域採用更柔和的約束。
Google DeepMind 發布世界模型 Genie 4 研究預覽版,首次加入與場景匹配的即時音訊(音樂、環境音、可互動對話),並支援在模擬過程中直接輸入提示即時修改場景,例如改天氣、換鏡頭角度、增刪人物。單次場景一致性最長約兩分鐘,為 Genie 3 的兩倍,物理表現與角色擬真度也有所提升。
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。
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%。
Aether AI 發布因果驅動的機器人智慧系統 CRIS-0,演示中面對人類突然移走咖啡袋、燈光干擾、往盤裡放飲料罐、關門時伸手等干擾均能即時調整,反應速度達 0.1s 級。它把機器人智慧分成兩層:因果驅動機器人 Agent 負責任務拆解、階段驗證與失敗恢復,因果世界模型預測動作帶來的物理變化。相比端到端模型,它在抗干擾、模糊指令和長程任務上更穩;團隊稱該路線還可延伸到生物製藥、新材料研發,更底層的 Causation Transformer 仍在驗證。