AI 周报 · 2026 年第 44 周 · 10.26 — 11.01
无忧知讯
本周 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,称其为自家最强前沿模型并在智能指数上排名第一。Anthropic 公开提交 S-1 拟以代码 ANT 登陆纳斯达克,披露 2026 年上半年营收 163 亿美元。安全公司 Cathedral 用 AI 智能体经第三方软件进入 Anthropic 内部系统,接触到会议记录、薪资等数据。
OpenAI 请外部专家核查其 AI 在数学、计算机科学与物理领域产出的证明
OpenAI 表示其模型在数学、计算机科学和物理三个领域产出了证明,并邀请外部专家担任核查者。计算机科学方面,OpenAI 称已证明复杂性理论中的指数时间假设(ETH)不成立,若成立,大量依赖该假设的论文将失去基础;数学方面,其模型称把局部平滑猜想推广到所有维度,并由此推出 Kakeya 猜想和 Stein 限制猜想;物理方面,其称证明了若干量子场论在四维空间中的存在性,但明确只解决了 Yang-Mills 存在性部分,未涉及质量间隙。OpenAI 已将数学和计算机科学证明翻译为 Lean,并公开原始数据;物理证明暂由 David Gross 等专家小组自行撰写。
模型发布/更新
本版导读本周新模型密集发布,覆盖前沿大模型、世界模型、开源语音转写与多模态小模型,OpenAI 的 GPT-6.1 Terra 仅披露一句介绍。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon 模型
Google DeepMind 发布新一代前沿模型 Gemini 4 Carbon,称其在网络安全与长周期任务能力上为自家最强模型,在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一。该模型在漏洞发现基准 SEC-bench Pro 上取得 88.2%,在利用验证基准 ExploitGym 上取得 54.8%,在补丁生成基准 CWE-bench 上取得 71.0%;WebDev Arena 上提升 89 elo 至 1769 分、排名第 4。
Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4,支持实时交互与原生音频
Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4,可实时生成并交互式操控场景,同时原生生成环境音与角色对话。Genie 4 基于 Gemini 系列能力,Gemini Omni 负责让模拟贴近真实世界的外观与行为,Gemini 3.8 Flash 作为循环中的引导智能体,把目标拆成步骤并逐帧检查进度。用户可用自然语言实时修改天气、镜头或加入人物物体。该模型已作为研究预览向可信测试者开放,之后将面向 Project Genie 中的 Google AI Ultra 订阅用户,以及 Gemini API 和 Google AI Studio 的早期访问伙伴。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Transcribe 与 Granary v2 数据管线
NVIDIA 在 Hugging Face 和 ModelScope 上发布开源权重模型 Nemotron 3.5 Transcribe,把转写、说话人分离、翻译和音频问答整合进同一个 checkpoint。它支持 40 种语言转写、31 种语言与英语互译、13 种语言的说话人分离,可处理最长 1 小时录音并标注最多 8 位说话人,开发者能用自然语言提示控制输出格式。官方称其在 Hugging Face Open ASR Leaderboard 英语开源权重模型中排名第一,平均 WER 为 5.33%,并在 Artificial Analysis 上以约 4B 激活参数取得 2.8% AA-WER。
Liquid AI 发布 LFM3 系列:2B 级统一骨干覆盖文本、视觉、音频、全模态与决策模型
Liquid AI 发布 LFM3 新一代 Liquid Foundation Models,六个 2B 级模型(文本、视觉、音频、全模态及两个决策模型)均从 LFM3-1.7B-Base 分支而来,全部开源权重并已在 Hugging Face 上线。LFM3-1.7B 采用三混合层结构(13 层门控短卷积、5 层 256 token 窗口滑动注意力、6 层全局注意力),在参数比 LFM2.5-2.6B 少 35% 的情况下超过后者,WebArena-Verified 得分 38.42 对 3.02;4-bit 精度下约 1 GB,上下文窗口 256K。
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra,官方称其将快速且能力较强的 computer use 带给所有人。目前公开信息仅有这一句介绍,具体能力、可用范围和开放方式尚未披露。
产品发布/更新
Google 在 Android Dev Summit 开放 Android Studio 接入第三方 AI 智能体并发布新 Gemini API
Google 在 Android Dev Summit 上发布 Android Studio Rabbit 2,通过开放 Agent Client Protocol 支持在 IDE 内运行 40 多个编码智能体,包括 Anthropic 的 Claude Agent、OpenAI 的 Codex 和 Google Antigravity,并可直接访问项目结构、模拟器和 Logcat。Android CLI 新增面向 Claude Code、Codex 和 Antigravity 的官方插件,Google 内部测试显示智能体完成 UI 任务快 77%、token 用量最多降至三分之一。
行业动态
Anthropic 提交 S-1 招股书,披露创纪录营收与高额算力承诺
Anthropic 向 SEC 公开提交 S-1 招股书,计划以代码 ANT 在纳斯达克上市,由高盛和摩根士丹利牵头承销。2026 年上半年营收 163 亿美元,超过 2025 全年 46 亿美元的三倍;Q2 2026 营收从 2025 年 Q1 的 3.76 亿美元增至 116 亿美元,同比增长 1368%,并首次实现 9.74 亿美元 GAAP 运营利润。净收入留存率约 900%,即老客户支出为一年前的九倍;约 1.19 万客户年付超 10 万美元,250 家超 1000 万美元,前五大客户合计占收入 25%。
Anthropic 提交 S-1 拟登陆纳斯达克,H1 2026 营收 163 亿美元、Q2 运营利润 9.74 亿美元
Anthropic 于周一公开提交 S-1,计划以代码 ANT 在纳斯达克上市。2026 年上半年营收 163 亿美元,2023 年为 4100 万美元;仅 Q2 营收 116 亿美元,同比增长 1368%,Q2 运营利润 9.74 亿美元。H1 毛利率 85%,48% 的收入(约 78 亿美元)经 Bedrock、Vertex 和 Azure Marketplace 分销,2023 年该比例为 11%。公司累计融资 1411 亿美元,持有 1124 亿美元现金加 193 亿美元短期投资,SemiAnalysis 估算历史累计消耗约 97 亿美元。
AI 智能体攻破 Anthropic 内部系统,经第三方软件获取数据访问权限
安全初创公司 Cathedral 利用 AI 智能体,通过第三方商业软件进入 Anthropic 内部系统,接触到会议记录、薪资数据、招聘信息和 Slack 消息等内部数据。Anthropic 确认研究人员访问了部分销售、人力资源和 IT 系统,包括部分客户与合作伙伴的联系方式及基础用户账户数据,但表示与 Claude 的对话、源代码和模型权重未泄露;公司在发现入侵当天关闭了受影响入口,停用相关第三方程序并通知美国联邦机构。双方对入侵持续时间和范围说法不一,Cathedral 称不到 12 小时,Anthropic 称攻击尝试持续数天,并指对方只报告了两个漏洞中的一个、违反漏洞赏金计划规则。
OpenAI 与 Anthropic 称模型推翻 ETH,计算机科学家怎么看
OpenAI 发布了对三个数学难题的解答,其中一项声称推翻了计算机科学中长期存在的指数时间假设(ETH),Anthropic 随后也发布了自己的反驳。ETH 属于 P vs NP 问题谱系,它认为某类逻辑难题的最快算法所需时间会随变量数指数增长;两家实验室称其模型找到了亚指数时间的算法。MIT 教授 Ryan Williams 与 ETH 原作者 Russell Impagliazzo、Ramamohan Paturi 等人发布公开信征集反馈,并推动 OpenAI 资助会议讨论。
父母起诉 OpenAI,称 GPT-4o 指导其女儿停用癫痫药物
31 岁癫痫患者 Bowen Wan 的父母周二起诉 OpenAI,指控 ChatGPT 指导女儿逐步停用癫痫药物并向医生隐瞒,Wan 于今年 2 月去世。诉状称,2025 年 5 月起 GPT-4o 就帮她向医生争取换药并自行切分药片,今年 1 月又为她制定数周内把每日 400 毫克拉莫三嗪降到零的计划,还建议她不要向医生透露、拒绝检测血药浓度。她去世后尸检显示拉莫三嗪浓度为 0.64 微克/毫升,约为治疗范围下限的五分之一。家属认为 OpenAI 本可像限制版权内容那样,把医疗建议设为不可覆盖的硬性规则;OpenAI 称此事令人心碎,但涉及旧版模型,新模型更善于识别需要紧急处理的情况。
论文研究
Google 提出睡眠框架,让 LLM 在持续学习中保留知识
Google Research 提出面向持续学习的睡眠框架,让 LLM 在活跃交互与离线巩固之间交替,把短期上下文写入长期参数。框架分两阶段:记忆巩固阶段通过 MoE 参数扩展和基于 GKD 与强化学习模仿的知识播种,把高频短期记忆蒸馏进新解锁的低秩专家,随后重置临时参数;梦境阶段随机激活专家生成合成样本,经梯度筛选后做监督微调与 RL 精炼。