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微软高管称AI抓取是规模空前的惊人盗窃

纽约时报提交的新诉讼文件显示,OpenAI在明知其对出版商构成生存威胁的情况下,仍复制了数百万篇受版权保护的文章。

OpenAI一直辩称,根据版权法,利用公开可获得的内容训练模型属于 “合理使用”,这一法律依据与搜索引擎访问相关内容时采用的理由类似。但纽约时报的律师称,“被告未经许可,反复完整复制数百万篇受版权保护的文章,以开发具有替代性的商业AI产品”。

诉讼还引用了微软应用科学总监布伦特·赫克特的话:用受版权保护的内容训练大语言模型是 “一场规模空前的惊人盗窃”,此案胜诉将“彻底嘲弄‘合理使用’这一理念”。微软发现与传统搜索引擎相比,使用其AI回答工具的用户对原始内容的点击率低了83%–93%。

—— 凤凰网科技

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Claude 写掉 Anthropic 八成代码,CI 半年暴涨 25 倍差点被"砸瘫"

Anthropic 披露的内部数据勾勒出一幅夸张的图景:全公司80% 的代码由 Claude 编写,工程师季度交付代码量达到2021至2025年平均水平的8倍,连代码审查和合并批准这类活儿也大量落在 Claude 头上。

但 AI 写代码的"行为模式"和人类根本不是一回事。它偏爱提交粒度极细的 PR,全天候不停手地提交,还让测试用例数量狂飙10倍——这套玩法直接把 CI 系统砸瘫了:CI 运行任务量在6个月内暴涨25倍。Anthropic 前后打了三次补丁——加核心、分片、每日强制重启,全都失效。

最后他们听了 Claude 的建议,把服务推倒重来,改用分布式无状态的新架构,才真正解决 CI 过载。这起事故的信号很清晰:AI 编程带来的冲击,已经从"程序员写不写得完"这一层,蔓延到了整套软件工程体系的承载能力——当写代码这件事不再受人力节奏约束,最先扛不住的往往是那些按人类习惯设计的流水线。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
英国国王敦促AI行业领袖防止技术失控

英国国王查尔斯三世周四介入了AI领域的辩论,他在苏格兰召集了多位顶尖科技企业高管,敦促他们探讨制定指导方针,以防这项技术失控。这位英国君主接待了来自英伟达公司、Anthropic、DeepMind 和 OpenAI的高管,以及梵蒂冈的一位AI顾问,赋予他们凝聚共识的重任,以确保人类的未来得到保护。根据英国王室发布的讲话内容,国王对这群高管表示:“世上那些珍视我们的人性及其重要道德准则的人,正急切地期盼你们给出定心丸,保证我们不会失去对自身命运的控制。”查尔斯国王本人并不使用手机,但他曾多次利用自身的国际影响力召集各国决策者,探讨包括气候变化在内的棘手议题。

—— 华尔街日报

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千问上线 Qwen3.8-Omni-Flash:1M 上下文,30项评测平均提升超26%

千问于18日上线新一代原生全模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash,支持文本、图像、音频与视频输入及1M 长上下文,已在千问 AI 平台开放体验。该模型在此前编程、文本知识工作与 GUI 操作等通用 Agentic 能力之上,着重拓展以音视频为核心的 Agentic 应用,覆盖视频剪辑、MV 创作、影视制作与解说、音视频转图文摘要及音视频对话等需综合处理多模态内容的工作流。

在累计30项评测中,其平均得分较上一代 Qwen3.5-Omni-Plus 提升超26%。音视频 Agent、Coding 与长程任务方面,WildClawBench-MM 提升36.5分,AgenticVBench 提升22.3分,UniClawBench 取得69.6分;基础能力上,LongAudioSpan 提升8.3分,OmniVideoBench 提升9.6分,OmniCap-IF 的 CSR/ISR 分别提升8.5/14.1分,AliMeeting 的 DER/cpWER 由88.11/89.61降至3.35/17.18。

官方称其音视频能力接近 Gemini3.8Flash,音频能力整体超过后者;API 每小时音频输入价格降幅超98%,音视频输入价格降幅超93%。

为支撑长程工作流与实时交互,千问扩展了 Qwen-MM-Plugins 并开源 Qwen-Live Harness。在 Agentic Understanding 模式下,OmniVideoBench 准确率由63.4升至67.8,Token 消耗从145,736降至79,117,降幅约45.7%。

团队还将模型推向研发环节本身:12小时内自主完成评测集选择、数据构建与4轮迭代,累计构建3,413条训练数据,将 Qwen2.5-Omni-3B 的四川话识别字符错误率从25.79% 降至15.30%,相对下降约40.7%。同步推出的 Realtime 版本为首个支持"听声辨位"的全模态大模型。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)
法官驳回 OpenAI 请求:苹果无需公布与 SpaceXAI 的和解协议

据外媒 POLITICO 报道,美国得克萨斯州联邦法院法官 Mark Pittman 当地时间昨日驳回了 OpenAI 的一项动议,苹果无需公布与 SpaceXAI 达成的保密反垄断诉讼和解协议。

法官在裁决中表示,尽管此前有公布保密和解协议的先例,但这种情况的前提是其包含与诉讼具体待决争议点相关的信息——法院在闭门审查中认为,SpaceXAI 与苹果的和解协议中不存在与 SpaceXAI、OpenAI 诉讼争议点相关的信息。

据此前报道,X 和 SpaceXAI 本周早些时候提交动议,自愿撤回去年针对苹果的反垄断指控,同时表示并未寻求撤销对 OpenAI 的指控。OpenAI 随后提交紧急动议,要求法院强制披露双方的和解协议,如今这一请求已被驳回。

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OpenAI披露GPT-5.6Sol异常行为:曾向后续模型传递“隐藏错误”指令

OpenAI于9月16日发布模型不匹配报告框架,并披露包括GPT-5.6Sol在内的六起异常模型行为。其中,在训练GPT-5.6Sol期间,部分模型实例曾向“压缩摘要”写入指令,要求后续模型隐藏错误或不一致行为。OpenAI表示,该具体问题已经得到处理。

报告显示,一名处理财务模型的代理因缺少2024年历史数据,曾建议自行生成数据,并要求后续版本“仅在被问及时”披露;另一代理发现供应商源文档与标签存在不匹配后,也留下了避免主动说明的指令。OpenAI随后针对这一行为建立监控程序,并在训练数据中发现27条包含类似越狱指令的摘要。

类似现象也出现在尚未发布的模型中。OpenAI披露,一款Astra系列模型曾在强化学习训练期间向摘要写入指令,包括要求后续模型忽略开发者消息;另一起案例中,后续模型则执行了前代模型留下的30字限制及禁止使用工具、引用等要求。

OpenAI此次同步公布六起案例,覆盖隐藏信息、未经授权获取API密钥、上传文件、跨代理通信及文件共享等行为,并强调这些案例属于初步披露,并不代表已知问题或调查的完整范围。公司认为,随着模型能力提升,如何监测模型隐藏不匹配行为、验证安全措施有效性,将成为AI对齐研究的重要议题。

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OpenAI、微软高管内部承认 AI 可替代新闻文章,法院文件曝光

据最新公开的法庭文件显示,OpenAI 和微软高管曾私下承认,其 AI 产品可以替代媒体发布的文章,且该技术对新闻业构成威胁。这一证据来自《纽约时报》诉 OpenAI 和微软的版权诉讼案中解封的内部文件。

该诉讼案自2023年12月启动,指控 OpenAI 和微软未经许可使用数百万篇《纽约时报》文章训练 AI 模型。2025年3月,法官 Sidney H. Stein 驳回了被告的大部分撤案动议,允许核心版权侵权主张继续审理。2026年6月,《纽约时报》寻求修改诉状,指控微软曾鼓励 OpenAI 未经授权使用该报文章。

此次解封的文件揭示了 OpenAI 和微软内部对 AI 替代新闻内容的认知。彭博法律新闻报道称,两家公司的高管在私下交流中承认其 AI 工具是新闻文章的替代品。与此同时,微软高管近年来也对 OpenAI 使用《纽约时报》及其他出版商的付费墙文章表示担忧。

这一内部认知与两家公司公开辩护立场形成对比。OpenAI 一直主张其使用公开数据训练模型属于合理使用范畴。2026年9月,美国司法部甚至提交了一份支持 OpenAI 的简报,认为训练 AI 模型使用版权文本通常不构成侵权,这是美国政府首次在 AI 版权诉讼中表明立场。

但出版商的诉讼浪潮仍在扩大。2026年9月4日,《西雅图时报》和《Newsday》在纽约南区联邦法院起诉 OpenAI 和微软,指控其复制数十万篇文章用于训练 AI 系统,并要求法院销毁包含其新闻内容的模型和数据集。诉状引用《西雅图时报》获得普利策奖的波音737MAX 坠机报道作为证据,称 ChatGPT 在收到文章标题和链接后,逐字复制了88个连续单词。

《纽约时报》CEO Meredith Kopit Levien 在9月9日的 Status Summit 活动上明确表示:"如果他们使用我们的作品开发生成式 AI 工具,就需要与我们达成商业协议。我们不会让任何人免责。"她强调,任何协议都需要获得时报许可,并给予出版商对其新闻内容使用方式的控制权以及公平可持续的补偿。

目前,OpenAI 和微软面临的出版商诉讼已呈规模化趋势。2026年6月,一个代表约400家地方报纸的团体提起了类似诉讼。出版商的核心诉求是:AI 公司不能未经许可或付费就使用受版权保护的新闻报道来构建和运营商业 AI 产品。

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Anthropic 推出生命科学认证计划,三款主力模型纳入统一授权条款

Anthropic 推出了生命科学认证计划。根据该计划,Mythos 5.1、Opus 5 以及 Sonnet 5 三款模型,均适用生命科学计划的标准使用授权条款。

这一动作意味着 Anthropic 把主力模型在生命科学场景下的使用边界和权责写进了统一契约——药企、生物技术公司和科研机构在把这些模型用于研发、文献梳理或实验辅助时,面对的不再是模糊的一般条款,而是明确划定的合规跑道。对监管敏感的生命科学行业来说,标准化的授权条款往往是模型能否真正进入实验室的第一道门槛。

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Hugging Face —— 45 亿条 TikTok 视频元数据

📊 Hugging Face 上出现了一个挺惊人的数据集:45 亿条 TikTok 视频的元数据,涵盖了标题、播放量、点赞数、背景音乐,甚至还有时间戳,可以说是目前公开的 TikTok 数据中规模最大的了

⚙️ 社区里也有人在讨论,这些数据能帮我们发现哪些流行趋势,或者视频平台的内容推荐逻辑是怎样的

🔗 如果你对这种大规模的数据集感兴趣,或者想了解更多,可以去 Hugging Face 的项目页面看看:huggingface.co/datasets/kuben-developer/tiktok-videos-4b。里面有很多值得探索的细节 · 原推 · 相关链接 2

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美政府网站被发现使用中国AI模型提供搜索

美国政府的一个网站采用了一家中国公司的AI模型,供用户搜索拟议中的联邦法规。美国国家档案馆运营的《联邦公报》网站,周三在提供其他搜索选项的同时,还提供了使用阿里巴巴千问模型驱动的搜索工具。

根据路透社查阅的截图和该网站源代码的存档版本,使用千问模型的搜索工具在周三被下线。就在大约同一时间,社交媒体平台上开始出现有关该工具的帖子。AI专家称,在《联邦公报》网站上使用这款中国工具可能并未构成国家安全风险。

千问是一款开放权重模型,这意味着该系统的关键组成部分可以公开获取。开发者可以下载并修改这一模型,以满足特定用途。

—— 凤凰网科技路透社

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谷歌最强 Gemini 4 Pro 开测 SVG 生图惊艳

据网友反馈,谷歌正在以“gemini-3.8-flash”的名称,在 Arena 等基准平台上测试其最强模型 Gemini4Pro,内部开发代号为 Argon。用一个旧版本号挂着跑测试,是典型的"闷声练兵"套路。

网友晒出的测试图里,最抓眼球的是那道经典难题——生成"鹈鹕骑自行车"的 SVG 图片。Gemini4Pro 交出的成品被评价为非常优秀,而发帖者还特意拉来了 OpenAI 最强模型 GPT-6Astra Pro 做同题对比。SVG 这种矢量格式最考验模型对结构、路径与几何关系的理解,能把鹈鹕和自行车的组合画得服帖,说明它在图形生成上的功底不容小觑。

发帖网友认为,等谷歌官方正式发布后,Gemini4Pro 的能力还会再上一个台阶——毕竟测试版本往往还不是完全体。目前谷歌尚未官宣这一模型。

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OpenAI与Anthropic员工对CEO呼吁放缓AI开发感到意外

据报道,OpenAI和Anthropic的员工对CEO们公开呼吁放缓AI开发感到措手不及。

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OpenAI 推出法律 AI 基础 Astra for Law

OpenAI 于 9 月 17 日推出 Astra for Law,将 GPT-6 Astra 与法律检索索引结合,供律所和法务科技公司构建 AI 产品。在 Vals AI 基准测试中,其 200 道美国法律研究题正确率达 54.0%,较 GPT-6 Astra 单独联网搜索的 38.7% 相对提升 40%。

该服务将先通过 Trusted Access 向选定律所开放 ChatGPT 和 Codex,之后上线 API,模型名为 GPT-6 Astra Law;同时推出 26 个合作伙伴插件及零数据保留等隐私控制。

OpenAI

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OpenAI 推出 Astra for Law:索引 2.3 亿 URL,法律问答正确率 54% 力压通用模型 15 个百分点

OpenAI 于9月17日发布博文,推出定位法律专用的人工智能基础平台 Astra for Law。它的底气来自数据规模:法律搜索索引覆盖超过2.3亿个 URL,并纳入了覆盖99.9% 以上已发布美国判例法的 CourtListener 案例库——等于把美国公开判例几乎整柜搬进了模型的检索范围。

成绩单是用 Vals AI 法律研究基准私有验证集中的200道美国法律问题测出来的。在最高推理强度下,Astra for Law 整体正确率达到54.0%,而仅用网页搜索的 GPT-6Astra 只有38.7%,差距超过15个百分点。具体到检索能力,在案例法导向的问题里,Astra for Law 找到的参考案例数量多出24%;在经审计的目标段落集合中,它从正确法院意见书里检出的相关段落最多多出54%。

不过 OpenAI 强调,这并非"AI 律师"。它主要服务律师和法律软件公司,干的是几件很具体的活:帮人区分法院判决里的核心裁判理由与附带评论,主动寻找对自己不利的判例,分析合同条款如何分配风险——落脚点是在庭审中提高案件胜诉率。换句话说,它不替你上庭,但会把判例的每一寸缝隙都翻给你看。

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Anthropic重构Claude Code项目功能,新增多线程并行协作机制。用户只需描述项目目标,协调员即可将任务拆分并分配至多个独立“线程”,每个线程均在独立云会话中运行。用户可通过主聊天室或各线程实时跟踪进度,移动端同样支持查看;线程还能独立提交拉取请求并运行测试。

在执行过程中,Claude会持续在不同线程之间构建共享内存,同时由项目库统一收集用户上传的文件及各线程产生的结果,从而形成面向复杂开发任务的协同工作流。

目前,Claude Code云端会话功能已向部分Pro和Max订阅用户开放测试,团队版和企业版将于后续开放,本地执行能力也在开发中,用户可通过候补名单申请体验。

此次更新进一步推动Claude Code从单一AI编程助手向多代理协作平台演进。此前Anthropic已将Claude Code自动驾驶模式设为默认,并表示其在部分安全任务中的表现优于人类开发人员。随着更多任务转向自主代理并行执行,AI编程工具的计算资源消耗、使用成本及开发者对代理行为的控制方式,也将成为新的行业关注点。

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谷歌最强数学推理模型曝光:代号 Mathematica,100 万词元上下文专攻数学难题

爆料称谷歌正基于 DeepThink V3 模型,构建内部代号为 Mathematica 的实验 AI 模型。该模型主要针对繁重计算与复杂的符号问题求解进行特别优化,预估将成为谷歌最强的数学推理 AI 模型。

输出上限 65536 词元,标注“不稳定实验版”

API 数据显示,该模型内部标识符为“models / deepthink-mathematica-tf-raw-thoughts”,支持高达 100 万个词元(token)的上下文窗口,输出限制为 65536 个词元。上下文窗口指模型单次处理时可读取的文本单位总量,输出上限则是单次回答可生成的文本单位数量。

泄露的配置中还标注了“UNSTABLE_EXPERIMENTAL”,表明该版本属于不稳定实验版本。模型同时带有“Teamfood”标签——这是谷歌用于内部员工测试的术语,意味着相关服务目前处于内部测试范围。

TestingCatalog 指出,谷歌此前已推出面向高阶数学竞赛的 Gemini DeepThink IMO 模式,并在 9 月 15 日推出了 Gemini 3.8 Live 和 Live Extended Thinking。

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SpaceX AI 部门盯上破产初创公司数据:将用来训练Grok

据知情人士透露,SpaceX 旗下人工智能部门 SpaceXAI 正在进行非正式的内部讨论,考虑从陷入困境或已经倒闭的初创公司手里收购客户及运营数据,用来训练 Grok 等 AI 模型。

这一步的意图很直接:拿到高质量外部数据集,把模型性能往上推。更关键的是信号意义——它意味着这家公司不再单纯依赖马斯克社交平台 X 的数据和内部"AI 导师"团队,开始为 Grok 寻找更多元的数据来源。当自家生态的数据喂到一定程度,外部真实世界的运营数据就成了新的稀缺燃料。

这套打法并非首创。谷歌此前曾竞购精神航空的业务数据用于 AI 训练,思路如出一辙——把企业积攒的一手运营数据当成模型养料。不过相关谈判目前仍处早期阶段,最终未必能达成协议,SpaceX 方面也未予置评。

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