X产业08:06Rohan Paul@rohanpaul_ai我的时事通讯今天的版本刚刚发布。 🔗 https://rohanpaul.substack.com/p/meta-releases-muse-spark-open-816b 🗞️ Meta 发布 Muse Spark Open：具有 1M 上下文的 816B Open-Weight MoE 🗞️ Elorian 发布了 Glimpse，这是一种视觉思维模型，可以根据推理重新检查图像和视频 🗞️ 经过多年的竞争，Meta 和 Apple 携手为 Mac 提供开放式 AI。 🗞️ Claude Mythos 5 设计了一个椭圆曲线量子电路，使用的门数减少了 17 倍，量子位增加了 12%。 🗞️ OpenAI 工程师因涉嫌窃听会议室被 FBI 逮捕 🗞️ 谷歌和卡内基梅隆大学的新论文发现，当安全性作为一个单独的目标发展时，自我改进的代理可以更好地保持安全收益。 🗞️ 八个州已在各自的法院分别起诉 OpenAI，指控 ChatGPT 对儿童不安全，并且该公司误导了家长。 🗞️ 英国《金融时报》首先报道 Anthropic 第三季度营收为 $16.8B，较第二季度增长约 45%，较第一季度和第二季度超过 100% 的增幅大幅下降。 🗞️ SpaceXAI推出Grok Voice 3.0，人工分析语音指数排名第一 🗞️ 《华尔街日报》报道了领先的人工智能实验室现在如何定期为其员工进行反间谍演习。薄雾 采集读全文↗
X产业03:13Rohan Paul@rohanpaul_ai北京大学和三星的新论文表明，慢速推理模型可以离线训练快速模型，将其现场游戏得分从 13.51 提高到 24.19。 研究表明，一旦游戏继续进行，暂停游戏中更强的推理模型可能会远远落后于更快的模型。 许多游戏评估都会在模型思考时让世界暂停，因此缓慢的答案不需要任何成本。在现实环境中，正确的行动可能来得太晚了。 他们构建了 RealtimeBench，涵盖 Mario、Snake 和 Tetris 等 6 款游戏的 180 个任务，这些任务在推理过程中保持运行。 GPT-6.1-sol 在暂停时的 6 场比赛中，有 5 场击败了速度更快的 Jev，但得分为 1.51，而现场得分为 13.51（满分 100）。 他们的修复方案 TORSI 让慢速模型研究快速模型在游戏之间的失败，并编写快速模型在游戏过程中遵循的指令。 2轮过后，Jev的平均分从13.51上升到24.19，6个游戏类型都有所提高。 对于实时代理，在循环中保留快速模型，并离线使用慢速模型来编写和测试其指令。薄雾 采集读全文↗
X产业02:10Rohan Paul@rohanpaul_ai理解视频意味着比较时刻，模型在这方面做得越来越好。 来自 @ElorianAI 的一瞥检查场景如何从一个时间点到另一个时间点的变化，并在变化很小或很快时返回仔细观察。 Elorian 将其称为视觉思维：基于框架对模型观察到的内容进行推理。 Glimpse 可以在推理过程中返回源头、裁剪到一个区域、提取特定的视频帧或运行代码来测量或比较它所看到的内容，Elorian 将这种机制称为“视觉暂存空间”。薄雾 采集读全文↗
X产业00:33Rohan Paul@rohanpaul_ai黄仁勋解释了为什么人工智能可能很快需要十亿倍的计算量。 旧的方法是检索：模型提取它所记忆的内容并给出答案。 新的方法是解决问题，模型会权衡多个选项，推出最好的一到三个选项，然后修剪其余的。 这种搜索比调用存储的答案需要更多的工作，而且它的每一步都在 GPU 上运行。 ---- “Bg2 Pod”YouTube 频道上的完整视频（评论中的链接）薄雾 采集读全文↗
X产业03:37Rohan Paul@rohanpaul_ai黄仁勋 (Jensen Huang) 与 @lexfridman 一起访问台湾。 他反对出口管制的理由是：建立飞轮而不是仅仅阻止访问。 “所以问题是，你是在针对无法使用这项技术的其他人进行优化，还是在针对飞轮进行优化？……我建议更复杂的长期策略是针对飞轮进行优化。” 他认为，对于精炼稀土、子弹和炸弹等实物产品来说，远离竞争对手是有意义的，但他认为，对于计算技术来说，美国通过广泛销售更安全。 销售创造财富，财富支付更多研发费用，这种循环使美国保持领先，因为世界上最安全的国家都是最富有的国家。 ---- “Lex Fridman”YouTube 频道上的完整视频（评论中的链接）薄雾 采集读全文↗
X产业02:47Rohan Paul@rohanpaul_aiMETA 正在缩小其广告业务与 GOOGL 搜索之间的差距，目前季度收入仅差 40 亿美元左右。 人工智能使 Meta 能够以高出 12% 的价格投放更多 14% 的广告，因为它在人们搜索之前预测他们想要什么的能力有所提高。 https://x.com/Fiscal_ai/status/2111125316873990409/video/1薄雾 采集读全文↗
X产业01:21Rohan Paul@rohanpaul_ai据英国《金融时报》报道，花旗集团现在禁止第三方人工智能代理登录客户账户或在其数字银行平台内转移资金。 美国银行也实施了类似的限制，加入摩根大通的行列，在杰米戴蒙警告数千名“流氓代理人”可能在银行内部运作后，摩根大通正在限制外部人工智能代理人。 更深层次的威胁是对银行资金的威胁，因为比较利率的代理商可能会将现金从支付约 0.1% 的支票账户转移到支付 3.3% 至 5% 的金融科技账户。 摩根大通、美国银行和富国银行持有 1.6T 美元的无息存款，如果支付 3% 的利息，每年将花费 47B 美元，接近其年收入总额的一半。薄雾 采集读全文↗
X产业00:09Rohan Paul@rohanpaul_ai这对于可重复研究来说是一个巨大的胜利。 AIPOCH 发布了 Open-Science，这是一款免费的开源桌面应用程序，人工智能代理可以在其中运行科学分析并保留每个结果背后的代码。 他们的最新功能是 .science 文件，它将完成的研究会话（包括对话分支、文件版本、笔记本记录和验证证据）打包到一个文件中，您可以将其导入到另一台计算机上。 收件人可以跟踪您如何获得每个结果，但导入以只读方式打开，因此他们必须在运行新实验之前制作副本。 它在现有代理引擎（例如 Claude Code、OpenCode、Codex 或 CodeBuddy）上运行，并接受云模型、自定义网关、Ollama 等本地服务器或 Claude 和 Codex 订阅。它添加的是科学层，具有 23 种内置技能、24 种内置数据连接器、危险操作之前的审批控制以及通过 SSH 或 Slurm 进行的远程作业。薄雾 采集读全文↗
X产业03:13Rohan Paul@rohanpaul_ai– https://arxiv.org/abs/2610.20665 标题：“世界不会等待：在实时时钟下评估和教学智能体”薄雾 采集读全文↗
X产业02:28Rohan Paul@rohanpaul_aiClaude Mythos 5 设计了一种椭圆曲线量子电路，使用的门数量减少了 17 倍，量子位数量增加了 12%。 哈佛大学物理学研究员 Andi Gu 通过 Anthropic 的 STEM 研究员计划进行了这项研究，该计划将科学家与 Anthropic 的工作人员配对，以测试 Claude 是否能够在他们的领域进行真正的研究。 克劳德将电路设计编写为代码，评估员对其进行检查和评分，克劳德不断修改，直到在 8 项任务中的大部分任务中打破了人类设计的记录。在克劳德证明了新的恒等式并通过形式证明对其进行验证之后，其最有力的结果首次在量子硬件上实现了难以捉摸的经典数学捷径。薄雾 采集读全文↗
X产业01:01Rohan Paul@rohanpaul_ai这是将顶级机器人技术带入娱乐场所而不是工厂的第一次认真尝试。 Dynamic Creatures 的 Hugo 是一个原型，旨在成为旨在在日常环境中与人类互动的一系列机器人中的第一个。 大多数机器人都会将人视为需要减速的障碍物。 Hugo 旨在将您的面部、声音和动作视为驱动其下一步操作的输入。 https://x.com/theermann/status/2111124899788210639/video/1薄雾 采集读全文↗
X产业22:13Rohan Paul@rohanpaul_ai品牌和工作室，这是为您的法律团队准备的。 您不再需要在人工智能和版权之间做出选择。 VN 推出了 VN Studio，这是一个人工智能电影制作工作空间，可以记录人工剪辑作为版权主张的证据。 你用 AI 生成一个剪辑，然后自己编辑它，VN 的桌面应用程序 Bridge 将你的每个编辑写入日志，与 AI 所做的任何事情分开。 您所做的每一项编辑都会获得一个带有时间戳的条目，该条目与之前的条目链接在一起，因此没有人可以在以后悄悄更改您的编辑历史记录而不显示它。 这正是所需要的，因为版权不会保护人工智能制作的内容，只会保护你添加的内容，因此当你注册或捍卫你的版权时，此日志将成为你的证据，证明哪些部分是你的。薄雾 采集读全文↗
X产业12:57Rohan Paul@rohanpaul_aiJensen Hunag 谈论 Nvidia 的一大收入线——软件许可： 每年向公司收取每个 GPU 大约几千美元的许可证，用于运行、保护和维护 Nvidia 的 AI 软件，每年发货约 2000 万个 GPU，其中约 50% 流向企业，这是一个巨大的经常性收入来源。 ---- “Bg2 Pod”YouTube 频道上的完整视频（评论中的链接）薄雾 采集读全文↗
X产业05:02Rohan Paul@rohanpaul_ai经过多年的竞争，Meta 和 Apple 携手为 Mac 提供开放式人工智能。 Meta 发布了 Muse Spark Open 的权重，这是一个在 2 个链接的 Mac Studio 上运行的 816B 参数模型。 Apple 调整了其 MLX 框架的版本。每个令牌仅触发 42B 参数，因为模型将每个令牌路由到 256 个专家中的 8 个，因此每一步都会读取一小部分内存。 保存整个模型是困难的部分，因为 4 位 NVFP4 版本至少需要 700GB GPU 内存。 每个 M5 Ultra Mac Studio 为其 GPU 提供高达 512GB 的统一内存，因此 2 台机器保存模型，同时为每个令牌提供 1.2TB/s 的带宽。 在基准测试中，Muse Spark Open 确实以 89.2 的成绩在 MCP-Atlas 工具使用测试中名列前茅，这适合 Meta 构建它的编码代理。 该许可证允许免费商业使用，但需要“Built with Muse Spark Open”标签，以及针对 12 个月收入超过 2000 万美元的 API 模型卖家的单独元交易。 苹果尚未对 512GB Mac Studio 进行定价，4 台每台 256GB 机器的集群售价约为 38,000 美元。薄雾 采集读全文↗
X产业15:27Rohan Paul@rohanpaul_ai有趣的实验基本上是这样的：找到 3.54 WER 断裂的地方。 针对已使用的 ASR 堆栈运行 HojoAI/Hojo-ASR-Multi-V1，发布音频条件、硬件、设置、地面实况和原始输出，然后准确显示每个模型失败的位置。薄雾 采集读全文↗
X产业05:36Rohan Paul@rohanpaul_ai谷歌在量子计算方面取得了新的水平。 表示它已经解决了研究人员自 2004 年以来提出的瓶颈。 量子计算机需要一次性的“魔法状态”来运行使其超越普通计算机的操作。 制造清洁产品的成本非常高，据估计，这可能会占用机器 95% 的产能。 谷歌的新方法会检查每个状态并丢弃有缺陷的尝试，将其 105 量子位 Willow 芯片上的错误减少了约 40 倍。 今天在《科学》杂志上发表的研究报告中，幸存的状态达到了 99.99% 的准确率，这是谷歌统计的记录。 只有 8% 的尝试通过了过滤，而且该方法仍然需要在更大的范围内发挥作用。 Google 已在真实硬件上展示了其估计的 RSA-2048 加密可在 1M 量子位以下被破解的方法之一。 https://x.com/sundarpichai/status/2110804295352488143/video/1薄雾 采集读全文↗
X产业04:54Rohan Paul@rohanpaul_ai大多数人工智能图像失败都来自于模型同时发明了一切：手、光、构图。 Envato 上的“使用 AI 编辑”从人体拍摄的库存照片开始，仅更改您选择或描述的内容，因此真实的结构得以保留。 这绝对是创造更好最终结果的更实用的方法。 也就是说，一张真正的好照片已经确定了主题、取景和光线，因此人工智能只处理您要求的更改薄雾 采集读全文↗
X产业15:27Rohan Paul@rohanpaul_ai开放的多语言 ASR 模型刚刚发布了 5 种语言的平均 WER 3.54 Hojo-ASR-Multi-V1 将声学编码器与 Qwen3-4B 解码器相结合，在最终解码阶段为语音识别提供异常强大的语言模型。 - 使用 Qwen3-4B LLM 解码器构建 - 专为多语言会话语音识别而设计 - 根据 Apache 2.0 许可证在 Hugging Face 上公开可用 - 可通过 hojo-asr Python 包安装 - 支持本地推理 - 接受 WAV 文件路径、音频字节流和 SCP 输入 3.54 的 WER 数字背后还有一个更大的技术故事。 传统的 ASR 系统严重依赖专门为语音设计的声学和语言建模组件，而 Hojo 在音频编码和调整后将解码阶段交给 Qwen3-4B LLM。因此，识别可以在决定实际所说的内容时获得更丰富的模型，了解单词如何自然地组合在一起。 Hojo 更有趣的是，它跨多种语言达到了这一水平，而不是仅围绕一种语言构建。它通过一个开放可用的模型来实现这一点，开发人员可以实际运行和检查自己。 对我来说，架构可能是最有趣的部分。 Hojo 使用编码器、适配器和 LLM 设置，并以 Qwen3-4B 作为解码器，因此最终的文字记录是使用来自语音的声学信息和 LLM 内的语言知识生成的。 这为解码器提供了更多上下文来解析仅从音频中听起来不明确的单词。薄雾 采集读全文↗
X产业05:13Rohan Paul@rohanpaul_ai纽约市审计长要求 Anthropic 推迟首次公开募股，直至安全问题得到解决。 他还管理着纽约市超过 325B 美元的养老金资产，并拥有约 700 万美元的 Anthropic 风险敞口。 他希望 Anthropic 详细说明其计划中的审计和保障措施、所应对的风险以及实施时间表，他称“具有道德约束力”的白宫协议还不够。薄雾 采集读全文↗
X产业04:41Rohan Paul@rohanpaul_aiMeta 在 Huggingface 上发布了 Muse Spark Open 的权重，Huggingface 是一个为编码和代理工作而构建的 816B 参数模型。 开放版本与 Muse Spark 1.3 共享相同的基础模型，并具有额外的安全后训练，以防止作为没有系统护栏的独立模型被误用，扭转了 Meta 从 4 月份开始的第一个专有的、封闭权重前沿模型策略。 它的 62 层中的每一层都拥有 256 个专家网络，并通过 8 个网络路由每个令牌，因此部署需要 816B 参数模型的内存，但以 42B 模型的速度运行。 这项存储费用解释了 Apple 的合作，因为 M5 Ultra 提供 1.2 TB/s 的统一内存，而 Mac Studio 则可承载高达 512GB 的内存。 在 512GB M3 Ultra 上测试的 3 位量化程序占用了约 344GB 的空间，并在短时间内以约 21 tok/s 的速度运行。薄雾 采集读全文↗