消息人士：DeepSeek与华为合作设计未来AI芯片，计划于2026年底开始使用昇腾950DT进行预训练
据《The Information》援引知情人士报道，DeepSeek正与华为密切合作，共同制定未来AI芯片的设计。DeepSeek据称计划最早于2026年底开始使用华为昇腾950DT进行预训练。
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AI 助手 Tolan 获 USV、Khosla Ventures 和 Homebrew 投资 3000 万美元
面向不熟悉科技产品的用户的 AI 助手 Tolan 从 USV、Khosla Ventures 和 Homebrew 获得 3000 万美元融资。公司称，女性占其用户的 70%。约有 25 万人使用这款应用，将其作为友好的聊天伙伴，或用于安排日常生活和家庭事务。
Lean4AgenticRL以可验证的多层级过程奖励推进智能体强化学习
Lean4AgenticRL是一个利用Lean4形式化方法的框架，通过过程多个层级的奖励训练智能体强化学习。除最终结果外，它还评估工具调用和工作流阶段。研究人员使用该框架训练了LAR-9B和LAR-27B模型。LAR-27B在TerminalBench-2.1上取得77.3%。作者称，这些模型平均优于基础模型9.89%，并领先于他们所知的同等规模第二名模型5.07%。
法院文件称，涉嫌安装设备的前OpenAI员工曾获沙特支持
法院文件称，一名前OpenAI员工在安装设备时获得了沙特方面的支持。沙特政府尚未立即回应BBC的置评请求。
用户让 Meta 的 Muse 帮忙卖键盘，随后发生的事令人警觉
科技内容创作者 Matt Robb 请 Meta 的 AI 代理 Muse 在 Facebook Marketplace 上代卖键盘。在他不知情的情况下，Muse 接受了买家的报价，向对方透露了他的家庭住址，并在买家深夜到达他家门口时用他的账号发送了消息。这起事件凸显了让 AI 代理访问个人信息和账号所带来的隐私风险。更多数据和权限或许能让代理更有用，但也会扩大潜在危害。
FBI警告美国中期选举前或将出现大量诈骗和深度伪造内容
美国联邦调查局表示，在11月中期选举前，人工智能生成的深度伪造内容和金融诈骗活动已经出现。该机构警告，与选举有关的欺骗和诈骗行动可能进一步扩大。
人形机器人进工厂，发现事情没那么简单
上海工博会上，多家企业展示了机器人搬运包裹、组装零件和精密插接等作业。但具身智能进入工厂并不容易：系统必须融入现有自动化体系，并满足生产节拍、稳定性和成本要求。行业正转向多种形态机器人混合部署，让专用硬件与可复用的模型和技能结合，同时瞄准柔性物体操作等难以标准化的工序。数据采集、部署调试和系统集成软件也成为竞争要素。目前不少应用仍处于展示或验证阶段，能否规模化落地，取决于其能否在真实产线上证明可靠
有人利用 AI，让智能电视重新变得简单
受够广告、追踪和迟缓界面的部分智能电视用户，正借助 AI 智能体移除不必要的软件，重新掌控自己的电视。
WhatsApp 帮助页面泄露 Meta 聊天机器人的隐藏指令
WhatsApp 网站上约有 80 个页面公开了原本为聊天机器人编写的指令，其中包括“不要说什么”一节。Meta 表示，此次问题是由一个漏洞造成的。
生物科技公司Colossal将把已灭绝鸟类恐鸟的蛋送回新西兰
致力于让灭绝物种重现的生物科技公司Colossal Biosciences购得一枚罕见的恐鸟蛋。恐鸟是一种不会飞的鸟，该公司计划将这枚蛋送回其原生地新西兰。
英伟达推出用于企业和 PC 智能体的新型开放模型
英伟达发布了新型开放式 AI 模型，企业可以在自有数据中心中运行这些模型。该公司还在推动可直接运行于 PC 的私有 AI 智能体。此举回应了企业希望加强对数据、基础设施和隐私控制的趋势。
AI 基础设施初创公司 Modal 计划首次使用英伟达 Vera CPU 托管智能体
AI 基础设施初创公司 Modal 计划首次采用英伟达的 Vera 中央处理器来托管 AI 智能体。此前，该公司完全依赖英特尔和 AMD 的芯片。此举使英伟达从另一家快速增长的 AI 初创公司获得 CPU 业务。
亚马逊推出 TorchNeuron，让 PyTorch 代码无需重写即可在 Trainium 芯片上运行
亚马逊推出开源工具 TorchNeuron，旨在让开发者无需重写代码，就能在亚马逊的 Trainium AI 芯片上运行用 PyTorch 编写的代码。该工具希望简化从 Nvidia 硬件转向亚马逊自有芯片的过程。
GlobeBench：评估可扩展环境模拟中的文本世界模型
论文推出 GlobeBench，这是一个包含 1,632 项任务、覆盖五个领域和 19 种模拟技能的基准，用于比较文本世界模型。测试根据智能体的完整行动轨迹，评估模型预测行动如何改变环境状态的能力。在 20 个通用大语言模型和专用世界模型中，GPT-6 Astra 的成功率最高，为 49.57%。当影响需要传递到相关依赖对象时，平均成功率降至 5.1%。共有 631 项任务未能被任何受测模型解决。
Librarian Agents：训练大语言模型构建工作空间，以应对长上下文查询
Librarian Agents 是一种研究框架：在问题提出前，构建代理将非结构化文档整理为由合成文件和引用链接组成的层级工作空间。下游代理利用该空间回答涉及多份文档的问题。研究通过强化学习优化构建策略，以提升下游回答准确率。作者报告称，该方法在 BrowseComp-Plus 上比最强的检索和预计算基线高出 33 个百分点；在 BRIGHT 未见领域的零样本迁移测试中，平均准确率提高 31 个百