Meta称与苹果合作，使Muse Spark Open可在M5 Ultra Mac Studio上本地运行
Meta表示，该公司与苹果合作，让Muse Spark Open能够在搭载M5 Ultra芯片的Mac Studio上本地运行。用户可连接两到四台设备，用于编程或执行智能体任务。这项合作表明，两家长期竞争的公司正在人工智能领域寻求共同点。
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Meta发布开放式AI模型，同时对其最先进技术保密
Meta Platforms开放了其一款新AI模型，供开发者下载和修改。但为了将AI投资转化为收入，公司仍将最先进的技术保持封闭。
为什么硅谷的人工智能超级政治行动委员会不谈人工智能
科技行业正投入数千万美元影响中期选举，但其政治广告却避谈人工智能——这正是捐助者希望保护的技术。本文是《Fast Company》每周刊物 AI Decoded 的一部分。
苹果营销主管称不担心 OpenAI 硬件计划带来竞争
苹果全球营销高级副总裁格雷格·乔斯维亚克表示，苹果并不担心 OpenAI 进入硬件领域。他称，苹果整合硬件、软件与服务的能力有助于提供更好的用户体验。苹果希望让 AI 改善普通人的日常生活，强调隐私和个性化，而不是追逐 AGI。苹果正在训练自有 AI 模型，但在前沿 AI 技术方面仍落后于行业领先者。OpenAI 的具体硬件产品计划及其市场表现仍有待观察。
真正的朋友不会让朋友把数据喂给 AI 智能体
消费科技领域正兴起一类设备，旨在监视周围的一切和所有人，却未必征得其他人的同意。随着 Meta 的 Muse 等 AI 个人助手出现，用户被要求交出的可能不只是自己的数据，还可能包括他人的数据。
德意志银行称 CoreWeave 股价暴跌是“买入良机”
受公司信用状况恶化影响，CoreWeave 股价在四个交易日内蒸发逾 100 亿美元市值。尽管如此，德意志银行仍将此次抛售视为买入良机。
Rokid在中国香港开设全球首家AI眼镜无人自助体验店
Rokid在中国香港尖沙咀海港城开设首家海外旗舰店，店内设有八个体验区，顾客可通过交互屏幕自行试用产品。体验对象为重49克的Rokid Glasses，功能包括拍摄、提词、翻译、导航和AI问答。顾客也可自助购买，并通过机械臂取货。Rokid表示，这套标准化体验模式有望推广至其他商圈。公司还援引Counterpoint Research报告称，Rokid在2026年上半年全球AI与AR眼镜出货量中以
关注英伟达 RTX Spark 的最佳理由：“一切”都将在 Arm 上运行
文章回顾了 14 年前推出的初代微软 Surface。这款搭载英伟达 Tegra 芯片的 Windows 电脑遭遇重大失败，微软不得不对 9 亿美元库存计提减值。这段经历为“一切都将在 Arm 上运行”的观点提供了背景。
人形机器人的尴尬难题：长着腿，干活时却只能站定不动
文章讨论人形机器人的一项核心挑战：如何让行走与操作协同进行，而不是先在平地停稳再伸手。中国公司源策未来推出“全身智能”（WBI）架构，结合负责运动控制的 S0 模型与任务模型 S1。公司称，该方案可提升手部定位精度、改善非平地操作，并支持执行更长的连续任务。演示包括扶起倒地的自行车、按下电饭煲按钮，以及搬来踏台拿取高处物品。文章称，这套系统已在两种机器人本体上测试。相关结果来自公司演示；文章没有提
英伟达CEO黄仁勋称CoreWeave状况改善，无需兜底
英伟达CEO黄仁勋表示，英伟达向其供应计算机设备的数据中心运营商CoreWeave，财务状况正在增强。
Magnetar：基于证明的通用计算
零知识证明能够在不重新运行工作负载、也不泄露敏感数据的情况下验证计算结果。Magnetar旨在通过支持主流编程语言、提升运行速度和提供抗量子安全性，推动这项技术得到更广泛的应用。
英伟达推出 1200 亿参数模型 Nemotron 3.5 Super VL
英伟达发布面向 AI 智能体的开放多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL。该 MoE 模型总参数量为 1200 亿，激活参数为 120 亿。英伟达称，在单张 GPU 上执行智能体任务时，其吞吐量最高可达同规模其他开放模型的 5 倍。模型将推理、指令遵循和工具调用，与文本、图像、文档及视频理解能力整合在一起。英伟达还开放了模型权重、训练配方、数据集等资源。此外，该公司推出 Nemot
AI智能体将进入Rivian汽车
Rivian预计将在12月举行的“AI & Autonomy Day”活动上，进一步介绍AI智能体将如何在其汽车中运行。
RuleTrek：评测智能体在复杂场景中的规则推理能力
论文提出跨领域基准测试 RuleTrek，用于评估 AI 智能体在复杂场景中识别和应用规则的能力。与以往测试不同，RuleTrek 将相关信息分散在多个文件中，并在交互式工作环境中评测规则识别、规则推导和端到端推理。对 11 个前沿大语言模型的测试显示，规则识别和推导的最高分分别为 62.47% 和 60.43%，端到端得分范围为 26.97% 至 55.29%。作者已公开代码和数据集。
Anthropic 弃用 Git，转而采用自研版本控制系统 Scion
Anthropic 正以自研版本控制系统 Scion 取代 Git。该公司称，每日合并的代码变更从 5 月平均 2500 次增至 9 月的 3 万次以上，Git 已无法满足需求。Scion 将提交、合并、变基和文件历史查询等操作放到服务器端处理。Anthropic 表示，Scion 的 CPU 和内存消耗仅为 Git 的二百分之一，CI 和研究任务的代码检出时间也从几分钟缩短到几秒。由于大多数客户