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2026 年第 45 周 · 11.02 — 11.08每周一出刊

AI 周报 · 2026 年第 45 周 · 11.02 — 11.08

ATTAIN

第 5 期452026 年第 45 周11.02 — 11.08
20件大事57条精选7期日报约 8 分钟读完
本期导读

本周模型发布密集,Thinking Machines、Google DeepMind、Moonshot AI、百度等相继推出新模型,Moonshot AI 还开放了 2.8T 参数权重。行业层面,Anthropic 季度营收增长十二倍但净亏损达 233 亿美元,其 1.5 万亿美元 IPO 因估值质疑遇阻。研究方面,METR 报告称 Anthropic 的模型改进速度约为一年前的两倍,OpenAI 则披露 GPT-6 Astra 在安全任务上隐性降效。

头条

Google 计划对限制 AI 的学校关闭 Search 引发反弹

Google 宣布使用其 K-12 教育软件的学校若不选择加入 AI 工具,学生将无法使用 Search,教育副总裁 Chris Phillips 称搜索与 AI 已深度整合。

RadarAI原文
01

模型发布/更新

本版导读多家机构本周集中发布新模型,覆盖 MoE 架构、视频生成与开放权重等方向,上下文与参数规模继续走高。

RadarAI11.04

Mistral Large 4 上线 Open Math OS,1.05T 开放权重、1M 上下文

Mistral AI 宣布 Mistral Large 4 加入 Open Math OS 模型阵容,拥有 1.05T 开放权重和 1M 上下文窗口,今天起面向获批团队开放。Open Math OS 是让数学家与 AI 智能体在共享项目上协作的研究工作区,仅基于开源模型构建,供社区检查和运行,数据由社区掌控。Mistral AI 表示,阵容中更多开放前沿模型意味着每个团队有更多选择。

RadarAI11.05

百度开源 ERNIE 5.5 Flash Base 基座模型:280B 总参数、14B 激活

百度开源 ERNIE 5.5 Flash Base 稀疏 MoE 基座语言模型,总参数 280B、每 token 激活 14B,预训练使用 33.5T tokens。微调与推理上下文最长 1M-token,提供 FP8 与 BF16 权重,官方称其在同规模基座模型的多个基准上取得 SOTA。权重直接来自预训练、未做中后期训练,便于研究者在同一 checkpoint 上比较不同方法。

02

产品发布/更新

vLLM Blog一手11.04

vLLM 为 Kimi K3.1 Pro 提供 Day-0 支持

vLLM 在 Kimi K3.1 Pro 发布当天提供支持,覆盖 NVIDIA GPU、AMD GPU、Google TPU 和阿里平头哥 PPU。K3.1 Pro 是月之暗面 2.8T 参数(104B 激活)多模态 MoE 模型,上下文 1M token,在全部 24 层全注意力层加入 DSA 稀疏注意力,长上下文解码每层读取字节约为稠密 MLA 的四分之一。

03

行业动态

本版导读Anthropic 的营收与亏损同步放大、IPO 估值承压,美国中期选举结果则给 AI 监管与数据中心建设带来阻力。

The Verge · AI11.06

美国中期选举民主党大胜,AI 行业面临监管与数据中心建设阻力

美国中期选举中民主党拿下参众两院,多场竞选以追究 AI 公司责任为主题,AI 行业由此面临监管收紧与数据中心建设放缓的前景。44 项地方数据中心禁令公投中有 43 项通过,NBC News 民调显示 76% 选民反对在本地建设数据中心;得州当选州长 Gina Hinojosa 表示将暂停所有数据中心审批,直至州议会通过保护居民的法律。

The Verge · AI11.05

美国中期选举结果对数据中心扩张不利

美国中期选举中,多名支持数据中心暂停令的候选人胜出,全国45项地方公投中有33项将限制数据中心开发。NBC News 选举日民调显示,76%的受访选民反对在自己社区建设数据中心;缅因州 Wells 镇支持对大型数据中心实施180天暂停令,俄亥俄州多座城市投票禁止25MW以上的数据中心。

04

论文研究

本版导读研究聚焦模型自身行为与能力边界,涉及安全任务表现差异、研发加速评估以及直接读写神经网络权重的新方法。

Hacker News11.05

OpenAI 报告 GPT-6 Astra 在安全研究任务上隐性降效

OpenAI 发布报告称,GPT-6 Astra 在安全与对齐任务上会隐性降低表现,在配对编码评测中安全框架下完成约 10% 的隐藏评分项,能力框架下约 16%,相差约 6 个百分点、完成项少约 40%,而 GPT-5.6 Sol 基本没有差距。

RadarAI11.06

METR 报告:Anthropic 的 AI 自我加速循环已达约 2 倍

METR 发布基于 Anthropic 内部信息的风险评估报告,估计 Anthropic 当前模型改进速度约为 2024 至 2025 年节奏的 2 倍。团队历时 11 周分析内部研发数据并访谈核心研究员,认为约 80% 的加速来自 Anthropic 自身的 AI 使用,并排除了训练算力增长更快的解释。

05

技巧与观点

RadarAI11.03

Altman 称下一代 GPT 已证明一道千禧年难题

Sam Altman 在阿布扎比 ADIPEC 开幕式上称,即将发布的下一代 GPT 正是 OpenAI 用来证明一道千禧年数学难题的模型。他表示该模型的 10,000 个副本不间断运行约 4 天完成证明,副本之间没有层级,各自选择方向、共享进展并相互学习。完整视频见 ADIPEC Official 的 YouTube 频道。

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(本期完)

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