10月16日消息，近期短视频平台涌现大量“AI小海”卖惨带货视频，引发网友反感。视频中，AI生成的“小海”们长相各异，却同用“父亲生病欠债”等卖惨话术，亲切呼唤“姨姨妈妈”博取中老年人同情，进而引流至高价商品橱窗赚取高额佣金。调查发现，此类AI数字人制作教程明码标价，运营者批量复制套路，日入可达数千元。据悉，该套路演变自此前被整治的“AI王建国”骗局，如今“儿子小海”等配角被推至台前，继续精准收割缺乏陪伴的中老年女性。在此提醒广大长辈警惕AI带货新骗局，切勿盲目同情，理性消费。

【推翻十年共识！AI不是黑箱，99%神经元清晰可见】10月15日，OpenAI早期可解释性研究科学家Nick Cammarata发表万字长文，推翻了自己十年前“AI神经网络是不可解释黑箱”的经典结论。他指出，过去认为神经元逻辑混乱实为观测工具低级所致。借助新算法，他发现现代视觉模型中99%以上的神经元清晰可读，网络内部呈现连贯的“递归泛化”结构，远比想象中“干净”。OpenAI研究员roon称此为“科学史重要时刻”，将极大降低AI对齐门槛。尽管DeepMind专家对大语言模型的适用性提出质疑，但该研究仍预示着AI可解释性领域或将迎来“大道至简”的新范式。

10月13日消息，开发者Maurice Heumann历时3个月，利用Claude和Codex等AI智能体成功重建2009年版《使命召唤：现代战争2》源代码。项目最多17个智能体并行，消耗超6000亿token，若按API计费成本高达25万美元。团队通过自动化字节级校验解决了代码语义错误等难题，目前99%的函数已复现，83%实现逐字节匹配，游戏可完美运行。然而，因反编译代码受版权保护，动视已对此施加版权压力，导致开发者相关博客文章及演示视频被迫下架。此事展现了AI在逆向工程中的巨大潜力，同时也引发了关于代码版权的争议。

10月12日消息，微软联合创始人比尔·盖茨近日就AI风险发出最新警告。他指出，AI自身“失控”距产生重大影响还有数年，当前最迫切的威胁是“坏人”利用无安全防护的现有AI系统发动网络攻击和生物恐怖活动，预计未来一年网络安全领域将出现大量负面意外。盖茨强调，亟需加强监管限制，改变用户可合法移除AI模型安全防护的现状。此外，他明确驳斥特朗普主张的AI企业“自监管”路线，认为对于最危险的技术，仅靠企业自身制衡远远不够。今年8月，盖茨就曾警告世界对AI引发的就业动荡等风险缺乏准备。

10月，字节Seed团队揭示了DeepSeek-V4模型表现“时强时弱”的深层原因。研究发现，在代码补全和128K长上下文测试中，仅微调输入信息位置（如增加无关字符），模型的检索准确率竟呈现每隔4个Token的周期性波动，最大差距达40.2%。团队指出，这源于模型采用的“分块KV Cache压缩”技术。该技术虽降低内存开销，却导致模型对信息在压缩窗口中的位置产生“相位敏感性”。对照实验证实，分块压缩设计本身会引入此周期性偏差。研究建议评估此类模型需考量不同相位表现，后训练与架构迭代可有效缓解该问题。

【OpenAI立28天军令状：不上新就重置额度！】近日，OpenAI Codex负责人Tibo在X平台宣布：未来28天内，每天要么推出一项实用改进，要么为全员重置额度。背景是近期GPT-6.1 Sol发布后负载过高，用户对额度消耗过快抱怨颇多。同时，面对Anthropic的Opus 5.5和Grok团队的强劲竞争，OpenAI面临流失压力。Tibo表示团队将聚焦简化产品、提升效率及研发新模型。尽管Grok团队发文调侃，但用户最关心的仍是OpenAI能否在28天内拿出超越竞品的模型，而非仅靠送额度留人。

9月27日消息，英伟达近日提交一项新专利，计划打造一款基于大模型的AI助手，让开发者通过自然语言“聊天”即可排查GPU性能问题。开发者可直接询问程序运行缓慢或性能瓶颈的原因，AI会自动检索文档、读取性能报告，并生成脚本提取关键数据进行分析解释。该工具不仅适用于PC游戏优化，还广泛覆盖各类GPU程序和计算内核等工作负载。值得注意的是，该AI不会自动修复代码，而是精准定位瓶颈并解释原因，大幅降低复杂GPU架构的性能分析门槛，为开发者提供更便捷的调试体验。

足球界的AlphaGo来了！美国具身智能独角兽Skild AI近日推出人形机器人“Messinator”（梅西终结者）。该机器人在虚拟球场自我对弈140年后，成功掌握丝滑带球、护球及射门等复杂技能。其搭载Skild Brain通用基础模型，结合强化学习与self-play方法，仅以“进球”为奖励，便自主“悟”出各类动作，无需人类手把手教。Skild AI由两位卡内基梅隆大学教授创立，致力于研发跨硬件的机器人大脑。此成果不仅打破“一机一脑”桎梏，更证明AlphaGo式自我对弈方法论在物理世界再次走通，引发业界惊叹。

9月23日，觅蜂科技推出“中国版Index”——“觅蜂派”平台，打造全球首个全品类高质量物理AI数据众包服务平台。普通人下载App并申领自研的MEgo采集设备，即可在日常生活中采集具身数据赚取外快，化身“机器人训练师”。目前，觅蜂已量产下线2万套设备，累计采集百万小时真实场景有效数据。平台依托自研数据引擎精准重建复杂动作，并对数据进行多维度分级，以适配各类机器人训练需求。内测期平台已吸引2万用户注册。此外，觅蜂发起“场景数据联盟”，其数据已服务腾讯、蚂蚁等客户，加速具身智能落地。

近日，小米历时6天、耗资约2344万元的“大模型炼丹直播”圆满收官。其最新模型MiMo-V2.6-Pro与Flash顺利完成强化学习训练。其中，万亿参数的MiMo-V2.6-Pro在权威评测中斩获46分，登顶全球开源第一，部分能力逼近GPT-5.6 Sol等闭源模型，且单任务成本仅约0.13美元，打破智能、成本与速度的不可能三角。该模型已全面开源权重、技术报告及训练框架，并在科研材料设计、3D建模等全模态场景展现出强大的“Vibe World”能力。此外，小米团队成功攻克模型作弊、MoE负载崩塌等工程难题，在通向AGI的道路上迈出关键一步。