AI 编程实时动态与要闻

Altman 在 ADIPEC 表示:解出 Navier-Stokes 的 1 万 Agent 内部模型就是「即将发布的下一代 GPT」

OpenAI CEO Sam Altman 11 月 2 日在阿布扎比 ADIPEC 能源大会开幕演讲中说,9 月那次 1 万个 Agent 连续协作约四天的运行,用的是「即将发布的模型,下一代 GPT」,并强调 Agent 之间没有层级、完全去中心化。这是 OpenAI 首次在公开场合把 9 月 Navier-Stokes 证明背后的内部模型与下一款旗舰产品对上号,但官方仍未公布名称、发布日期或价格。

Altman 在 ADIPEC 表示:解出 Navier-Stokes 的 1 万 Agent 内部模型就是「即将发布的下一代 GPT」

核心要点速览

  • 原话(ADIPEC 演讲视频):「It was 10,000 agents of the model that is going to be released soon, the next GPT, working for about four days, nonstop」。
  • OpenAI 9 月 8 日官方博客口径:约 1 万个并发 Agent,约 88 小时得出结果,GPT-6 Astra 再用 17 小时完成 Lean 形式化与验证。
  • 规模(官方口径):Navier-Stokes 这一题 Agent 间发送 270 万条消息、约 1300 亿输出 token;全部问题合计 490 万条消息、约 3000 亿输出 token。
  • Lean 证明已开源在 openai/NavierStokesAndEuler,证明的是 Clay 官方表述中的 C、D 两种情形(带外力的破裂)。
  • 未公布:下一代 GPT 的名称、发布日期、价格和跑分;X 上流传的「GPT-6.2 Astra」等名字均为猜测。
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OpenAI 发布 LifeVal 基准:用 3995 人调查和时间使用研究衡量 AI 帮人办日常事务的能力

OpenAI 11 月 2 日发布 LifeVal,一个专门衡量 AI 能否帮普通人把日常事务真正办成的评测:找托育、办政府业务、做预算、买菜、改食谱等。任务清单来自美国时间使用调查(ATUS)、多国时间使用研究(MTUS),以及 OpenAI 新做的 3995 人代表性问卷。OpenAI 称过去一年一直用它追踪和改进模型,并公布了多项 GPT-6 Astra 单任务最佳成绩(多项 100%)。分数均为官方口径,目前没有第三方复现。

OpenAI 发布 LifeVal 基准:用 3995 人调查和时间使用研究衡量 AI 帮人办日常事务的能力

核心要点速览

  • 任务来源:美国时间使用调查(ATUS)+ 多国时间使用研究(MTUS)+ OpenAI 新做的 3995 人代表性问卷(官方博客)。
  • 覆盖领域:照护、健康、教育、家务行政、个人财务、购物、政府服务。
  • 官方示例分数(厂商口径):搬家后选幼儿园 93.1%、洪灾志愿者组织 98.0%、找房并把契据加入购物车 100%、糖尿病饮食计划 90.4%。
  • GPT-6 Astra 在订托育课、预约车检、按预算订清真食材、退订邮件等任务上的最佳记录为 100%。
  • 官方正文未给出完整任务数和总分,X 上流传的总分数字本文未采用。
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谷歌 Project Suncatcher 太空 TPU 首次在轨完成 AI 推理:Gemma 4 从轨道写回一首俳句,2027 年发射双星测试分布式计算

谷歌 CEO Sundar Pichai 和 Google Research 宣布,10 月 1 日发射的 Project Suncatcher 原型卫星完成调试后,地面上行提示词,星上 TPU 运行 Gemma 4 开源模型,在掠过挪威斯瓦尔巴群岛时回传了一首俳句,这是数据中心级 TPU 首次在轨完成 AI 推理。下一步测试热应力和辐射下的表现,2027 年发射两颗互联卫星验证跨星分布式计算。

谷歌 Project Suncatcher 太空 TPU 首次在轨完成 AI 推理:Gemma 4 从轨道写回一首俳句,2027 年发射双星测试分布式计算

核心要点速览

  • 卫星 10 月 1 日随 SpaceX Transporter-18 拼车任务发射,与 Planet 合作打造,约 3 周调试后完成首次在轨推理(官方口径)。
  • 据 TechCrunch,卫星搭载 4 颗 TPU、发电上限约 1 kW,受功率限制一次只能开 1 颗 TPU、约 20 分钟。
  • Sundar Pichai 的公告帖约 2.6 万赞、397 万浏览;Google 官方账号称「我们的 TPU 从太空打回了电话」。
  • 论文的地面质子束测试显示,高带宽内存在累计 2 krad(Si) 后才出现异常,约为 750 rad(Si) 最低要求的 3 倍(据 The Register 引述)。
  • 2027 年计划发射两颗互联卫星,验证星间光链路和跨卫星分布式 AI 计算。
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OpenAI 与阿布扎比签署四项协议:ADNOC 成首家部署其前沿模型的能源公司,「机器可读政府」试点已上线

11 月 2 日,阿布扎比王储 Sheikh Khaled 会见 OpenAI CEO Sam Altman,并见证四项协议签署:ADNOC 联合 G42 旗下 Inception42 部署 OpenAI 前沿技术;阿布扎比政府与 OpenAI 启动「AI 原生机器可读政府」计划,首个食品进口合规试点已投产;Mubadala 用 AI 做投资分析;Inception42 与 OpenAI 签五年合作。推理在阿联酋境内完成。

OpenAI 与阿布扎比签署四项协议:ADNOC 成首家部署其前沿模型的能源公司,「机器可读政府」试点已上线

核心要点速览

  • 一次签 4 项协议,覆盖政府、能源、投资三大领域,均由阿布扎比媒体办公室官方公布。
  • ADNOC 成为全球首家部署 OpenAI 前沿技术的能源公司,基于 GPT 模型,使用阿联酋境内推理基础设施,重大决策仍由人类专家把关。
  • 「机器可读政府」把一批政策法规转成机器可读形式,辅助官员做许可证、证书等合规评估,每次评估都可追溯到具体条文;首个试点已在阿布扎比农业与食品安全局(ADAFSA)的食品进口业务投产。
  • Inception42 与 OpenAI 签署 5 年合作,面向政府、企业和教育推广 OpenAI 前沿技术;Mubadala 用于投资分析与风险评估。
  • 官方未公布协议金额。
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Artificial Analysis 发布 AA-Omniscience v1.1:题库精简到 3,000 题并公开 300 题校准集,Gemini 4 Carbon 以 54 分领跑知识与幻觉榜

独立评测机构 Artificial Analysis 10 月 31 日发布知识与幻觉基准 AA-Omniscience v1.1,作为 Intelligence Index v5 的组成部分。新版题库从 6,000 题精简为 3,000 题,删掉已公开和已饱和的题目、修正错误与歧义并补充新题,同时在 Hugging Face 公开一套 300 题、难度与私有集校准的公开集,两者 Net Score 的 Pearson 与 Spearman 相关系数均为 0.99。结果显示 Gemini 4 Carbon(high)以 54 分领先,Claude Opus 5.5 为 48、Claude Fable 5.1 为 46;Fable 5.1 准确率最高(68%),Gemini 4 Argon 幻觉率最低(4%)。模型平均比 v1 低约 1.9 分,MiniMax M3.1 Flash 下滑 22 分。以上均为 Artificial Analysis 口径。

Artificial Analysis 发布 AA-Omniscience v1.1:题库精简到 3,000 题并公开 300 题校准集,Gemini 4 Carbon 以 54 分领跑知识与幻觉榜

核心要点速览

  • 题库从 6,000 题精简到 3,000 题,覆盖 6 大领域、42 个主题:理工数学 600、软件工程 600,金融、健康、人文社科、法律各 450
  • 新的 300 题公开集已上 Hugging Face,与私有集 Net Score 的相关系数 0.99,中位差 0.0 分
  • Net Score 排名:Gemini 4 Carbon(high)54、Claude Opus 5.5 48、Claude Fable 5.1 46;开源权重最好的是 Muse Spark Open,落后 Gemini 4 Carbon 28 分
  • 准确率最高为 Claude Fable 5.1(68%),其次 Claude Opus 5.5(66%);幻觉率最低为 Gemini 4 Argon(4%)
  • 与 v1 排名的 Spearman 相关 0.98,但平均低 1.9 分;MiniMax M3.1 Flash 从 16 跌到 -6,MiMo V2.6 Pro 从 8 跌到 -5(官方口径)
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LeCun 与 Balestriero 新论文把「柏拉图表征假说」证明为定理:1.09 亿参数文本 JEPA 与视觉模型的对齐度超过 72B 大模型

Randall Balestriero 与 Yann LeCun 10 月 29 日在 arXiv 发布论文《Proving and Improving the Platonic Representation Hypothesis with JEPAs》(2610.39302),署名单位为 Brown University、NYU 和 AMI Labs。论文证明:只要正样本对是同一场景的两次观测(「好视角」),分别在不同模态上训练的 JEPA 会学到只差一个旋转的相同表征;而 next-token prediction 相当于「坏视角」的 JEPA,所以语言模型只能靠堆规模才与视觉对齐。作者称,好视角达到同等对齐只需 next-token 的 1/42 训练样本,109M 文本 JEPA 在 DINOv2 对齐上得 0.184,高于 Qwen2.5-72B 的 0.154(论文作者口径)。代码与在线 Demo 已开放;Balestriero 的发布帖约 1,054 赞、7.2 万浏览。

LeCun 与 Balestriero 新论文把「柏拉图表征假说」证明为定理:1.09 亿参数文本 JEPA 与视觉模型的对齐度超过 72B 大模型

核心要点速览

  • 论文:arXiv 2610.39302,2026-10-29 提交,作者 Randall Balestriero、Yann LeCun(Brown University / NYU / AMI Labs)
  • 在 PRH 原有基准上,109M 文本 JEPA 与 DINOv2 的对齐分为 0.184,Qwen2.5-72B 为 0.154、Llama-3-70B 为 0.151;与 CLIP 图像编码器对齐为 0.23,此前最好为 0.21(作者口径)
  • 好视角只需 next-token prediction 1/42 的训练样本即可达到相同对齐;作者预先登记对齐缩放律的预测,再训练 85 个新 run,预测误差与换随机种子相当
  • 只用一个旋转把独立训练的编码器拼成图像描述器,COCO 上 CIDEr 0.838;在无配对基准上 ImageNet-100 top-5 为 64%,此前 8B 以内语言模型最高 56%
  • 代码 galilai-group/prh-proof 与 在线 Demo 已开放;Balestriero 发布帖 约 1,054 赞、180 转发
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X 热议:Shopify CEO Tobi Lütke 力挺 monorepo,公司工程师称单一代码库对编程智能体「是一大利好」,反方坚持拆仓

Shopify 杰出工程师 Burke Libbey 11 月 1 日发帖称,迁到 monorepo(单一代码库)对 Shopify 内部的智能体「是一大利好」,虽然需要配套工具、也有要花力气缓解的缺点,但他「不会回头」。这条帖子回应的是 Darren Shepherd 前一天的观点:他讨厌「monorepo 适合智能体」的说法。Shopify CEO Tobi Lütke 随后引用并讲述 Mikhail Parakhin 当年的话:每个工程师都讨厌迁 monorepo,但迁完后没人愿意去不用它的公司。Tobi 的帖子约 1,115 赞、454 收藏、8.9 万浏览,引发大量讨论。这是从业者观点,不是官方技术公告。

核心要点速览

  • 原帖:@tobi 11 月 1 日,15:39 UTC 发布,约 1,115 赞、454 收藏、95 条回复、8.9 万浏览(抓取时)
  • Shopify 杰出工程师 Burke Libbey 原话:迁 monorepo 对 Shopify 的智能体是一大利好,需要用心做工具、缺点要花力气缓解,但「不会回头」
  • 反方 Darren Shepherd(Rancher / k3s 背景)10 月 31 日发帖:讨厌「monorepo 适合智能体」的说法,认为最好的扩展方式是避免扩展
  • Mikhail Parakhin 回应 Tobi 的转述:「有了智能体,这话比以往更对」
  • 引用帖中支持方的核心理由是智能体能一次看到所有调用方、做跨栈类型检查和原子改动;也有人质疑在智能体时代是否更该保留独立演化的小仓库
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X 热议:Pieter Levels 发 13 分钟视频谈「AI 什么都能造之后还剩什么」,称自己生意在缩水、成就感消失,护城河转向社区与内容

独立开发者 Pieter Levels(@levelsio)11 月 1 日在 X 发布约 13 分半的边走边聊视频,回应他 10 月 11 日「软件已死」的帖子。他说 AI 这次终于冲击到程序员自己,靠写产品赚钱带来的身份感和成就感正在消失;他和身边朋友的生意多在停滞或缩水,人人都能做落地页和 App,竞争暴增。他认为剩下的护城河是社区、受众、内容和滞后的企业 B2B,并已把 Nomad List 改为免费的 nomads.com。帖子约 2,478 赞、20 万浏览。这是个人观点,非行业数据。

X 热议:Pieter Levels 发 13 分钟视频谈「AI 什么都能造之后还剩什么」,称自己生意在缩水、成就感消失,护城河转向社区与内容

核心要点速览

  • 原帖:@levelsio 11 月 1 日视频,10:44 UTC 发布,约 2,478 赞、2,441 收藏、204 条回复、20.5 万浏览(抓取时)
  • 它引用的是 Levels 10 月 11 日的「Software is dead」帖子,那条约 5,747 赞、194 万浏览,本视频是对「AI 什么都能造之后做什么」的展开
  • 他用 GTA 开作弊码作比喻:每出一个新模型,做东西就更快更容易,但「成就在哪」;他说自己不是悲观,而是要换一套新的成就感来源
  • 他的观察(个人口径):自己和朋友的生意多在停滞或缩水,还能增长的多靠 AI/VC 公司赞助;大实验室在做法律、医疗等垂直产品,会吃掉一批小生意
  • Nomad List 已改为免费的 nomads.com,他称注册量从付费时约 200 涨到约 3,000(视频未说明统计周期),收入改靠赞助和 1 美元防垃圾会员
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Google DeepMind 用 Gemini 做的 PlanAssist 扩到英国 15 个地方政府:试点中规划审查耗时最多降 58%

Google DeepMind 于 10 月 31 日宣布,与英国政府、Google Cloud 和 Faculty 共同开发的规划审查工具 PlanAssist(基于 Gemini)将新增开放给 12 个英格兰地方规划机构,参与总数达到 15 个,进入为期 12 个月的 Beta 阶段并处理真实申请。官方称,在 Barnet、Camden、Dorset 三地的早期试点中,规划官员花在住宅类申请评估上的平均时间下降 58%,超过 70% 的 AI 草拟报告无需修改即获通过;最终决定仍由规划官员作出。

Google DeepMind 用 Gemini 做的 PlanAssist 扩到英国 15 个地方政府:试点中规划审查耗时最多降 58%

核心要点速览

  • 规模:从 3 个试点地方政府扩到 15 个,新增 12 个分三批接入,Beta 期 12 个月(DeepMind 博客)
  • 效率:试点中住宅类申请的官员评估时间平均下降 58%(官方/厂商口径,DeepMind 在 X 上写作「最多 58%」)
  • 质量:超过 70% 的 AI 草拟报告被官员直接批准、无需修改(官方口径)
  • 英国政府称,配合新规,住宅类常规申请处理时间可从 8 周减半到 4 周;计划 2027 年向英格兰所有地方政府开放(GOV.UK)
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X 热议:GPT-6 Astra 是不是机器人的「GPT-3 时刻」?前 OpenAI 研究员 Will Depue 称专用 ML 被「苦涩教训」吃掉

过去一天,X 上围绕 GPT-6 Astra 能否直接当机器人策略展开热议。前 OpenAI 研究员 Will Depue(简介写明曾参与 Sora 1/2、o3/4o 后训练)说,Astra 碾压专用机器人模型「非常令人意外」,随后又称这是「专用 ML 的最终死亡」。投资人 Freda Duan 发帖称「Astra 就是机器人的 GPT-3 时刻」,约 8.4 万浏览。第三方评测给出的数字有支持也有反例:RoboDojo 论文里 Astra 平均成功率 22.48%,排在 40 个公开策略之上;另一份 EBench 报告里它是 46.7%,9 个模型中排第 3。以下是观点讨论,不是 OpenAI 官方结论。

X 热议:GPT-6 Astra 是不是机器人的「GPT-3 时刻」?前 OpenAI 研究员 Will Depue 称专用 ML 被「苦涩教训」吃掉

核心要点速览

  • 热度:Will Depue 两条帖子约 597 和 566 赞、5.9 万和 3.7 万浏览;Freda Duan 的「10 条观点」约 455 赞、559 收藏、8.4 万浏览(截至 19:10 SGT)
  • RoboDojo:42 个任务、2,100 次试验,Astra 平均成功率 22.48%、Score 28.97,排在 40 个公开策略之上;同设置下 GPT-5.5 只有 0.88%(arXiv 2609.24170,论文作者口径)
  • 反例:EBench 报告中 Astra 加单样本上下文学习为 46.7%,低于 OpenWAM-α 的 55.3% 和 AMapbot 1 的 48.9%(EBench 技术报告)
  • 真机:Robocurve 在 YAM 机械臂上测得「方块放进碗」20 次成功 19 次,单次约 0.94 美元;「拼图插槽」只成功 2 次(Robocurve)
  • 短板:多份评测都指出 Astra 在高精度、动态控制和双臂协作上明显偏弱
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guregodevo (Memdoor author)github.com·
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Memdoor 复现 GVS5H:5 个 Qwen3.8-27B 组队在 LiveCodeBench Hard 前 10 题均分 9.8/10,高于 Fable 5 单次调用的 8.0

开源编码 Agent 工具 Memdoor(GitHub guregodevo/memdoor,Apache 2.0)10 月 31 日公布 team-solve 工作流:用 GVS5H 论文作者的原版提示词和循环,让 5 个 Qwen3.8-27B 实例分别担任规划、两路构思、求解和管理,只通过磁盘文件沟通,由脚本跑测试判定成败。在 GVS5H 列表的前 10 道 LiveCodeBench Hard 题上各跑 5 轮,平均 9.8/10,作者原版 harness 为 9.6,Fable 5 单次调用为 8.0;50 次运行 49 次解出,总花费 35.79 美元,全部请求和回复都已公开。该帖在 Hacker News 约 200 分。这是社区复现,仅 10 题,作者自己也提示不能排除训练数据污染。

核心要点速览

  • 成绩:5 轮平均 9.8/10(逐轮 10、10、10、10、9),GVS5H 作者原版 harness 9.6,Fable 5 单次调用 8.0(team-solve README,项目方口径)
  • 成本:50 次运行 49 次解出,共 35.79 美元、1,530 万输出 token;单次中位耗时约 40 分钟模型时间、0.39 美元,最长 4 小时
  • 方法:规划、两路构思、求解、管理 5 个角色加修复 worker,各自从全新上下文开始,只经磁盘文件交流,测试由 shell 脚本判定,不让模型自评
  • 局限:只测了 10 题而非论文的 100 题;题目来自 2025 年 3–4 月的比赛,可能已进训练数据;Fable 5 的分数取自 GVS5H 作者的结果文件,没有在这个 harness 里重跑
  • 热度:HN 帖子约 200 分(截至 11 月 1 日 16:10 SGT);GVS5H 原论文为 arXiv 2608.26480,10 月 25 日曾登 HN 第一
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Anthropic (Claude Help Center)support.claude.com·
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Anthropic 把文本水印扩展到旧款 Claude:Mythos 5、Opus 4.7/4.6、Sonnet 4.6 输出将带隐形水印,媒体称 11 月 3 日生效

Anthropic 官方帮助中心「How Claude marks AI-generated content」(10 月 28 日更新)的支持表已把 Claude Mythos 5、Opus 4.7、Opus 4.6、Opus 4.5、Sonnet 4.6、Sonnet 4.5 等 8 月 2 日前发布的旧模型列入「第一方产品文本水印」,并写明正在为这些模型补加水印,以履行欧盟 AI 法案第 50 条透明度义务。据 MACCUS 等媒体披露的 Anthropic 客户邮件截图,旧模型水印 11 月 3 日起生效,Amazon Bedrock 可能晚几天;具体日期官方公开页面未写明。水印基于 Google DeepMind 的 SynthID-Text 方法,不加隐藏字符、不多耗 token,检测 API 目前只对监管、媒体、研究者等合规机构私测开放,X 上不少用户对「无法自查」表达不满。

Anthropic 把文本水印扩展到旧款 Claude:Mythos 5、Opus 4.7/4.6、Sonnet 4.6 输出将带隐形水印,媒体称 11 月 3 日生效

核心要点速览

  • 覆盖范围:官方支持表中,Mythos 5、Opus 4.7/4.6/4.5、Sonnet 4.6/4.5 等旧模型目前只勾选了「第一方产品文本水印」一列;云厂商输出水印和 C2PA 文件凭证仍只在 8 月 2 日后的新模型上(见 帮助中心)
  • 时间:媒体披露的客户邮件称 11 月 3 日起生效、Bedrock 可能晚几天(MACCUS 报道,官方公开页面未写日期)
  • 成本与质量:官方称水印不加任何字符、不多耗 token、不涨价,方法是 SynthID-Text 的一个变体(见 Anthropic 说明)
  • 检测:检测 API 为私测,仅对监管、执法、媒体、事实核查、研究者及有合规义务的企业开放,普通用户暂无法自查
  • 覆盖面:水印在 Claude、Claude Platform API、Claude Code、Cowork、Tag 等所有支持的产品上全球统一生效,因为官方「暂无按地区区分的可靠办法」
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微软研究院与 UC Berkeley 开源 TokenEconomizer:不改 Agent,让 Claude Code、Codex 在 SWE-Bench 上成本降 18.4%–30.9%

微软研究院、微软安全团队与 UC Berkeley 在 GitHub 开源 TokenEconomizer(Apache 2.0,v0.1.0 于 10 月 26 日发布),它是 Claude Code、Codex、GitHub Copilot CLI 和 Pi 的插件,opencode 为实验支持。插件从同一仓库的历史会话中学习,用「微技能」记住仓库事实、裁掉长期不用的工具定义、在 Agent 原地打转时提醒换路。论文称在 277 个 SWE-Bench 任务上,五种 Agent 与模型组合的平均成本降低 18.4%–30.9%(论文口径)。

微软研究院与 UC Berkeley 开源 TokenEconomizer:不改 Agent,让 Claude Code、Codex 在 SWE-Bench 上成本降 18.4%–30.9%

核心要点速览

  • 成本:277 个 SWE-Bench 任务、6 个仓库、5 种 Agent 与模型组合,平均成本降 18.4%–30.9%,30 个「仓库×组合」格子全部更便宜(论文口径,含插件自身调用费用)
  • 成功率:Pass@1 在 5 个组合中 4 个上升,例如 Copilot CLI + Sonnet 5 成本降 18.4%、Pass@1 +2.6;Claude Code + Opus 4.8 成本降 30.9%、Pass@1 −1.0
  • 三个机制:微技能(三次会话确认后才写入的仓库事实)、工具裁剪(默认 10 次提示且跨 2 次会话未用即移除)、死循环干预(判定置信度 ≥0.7 时提醒一次,不会自动中止)
  • 泛化:Web-Bench 上成本降 16%–21%,两个安全审计基准(每题都是新仓库)降 6%–20%
  • 部署:Apache 2.0,Python 3.10+,无需额外 API key,学到的经验只存本机 ~/.tokeneconomizer
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Cohere 完成 E 轮首次交割:目标最高 70 亿加元、估值 357 亿加元,加拿大政府最高 16 亿加元入股

10 月 29 日,Cohere 宣布 E 轮融资首次交割,目标最高 70 亿加元、估值 357 亿加元,由 Schwarz Group 领投,NVIDIA、Bell Ventures 等参与,Cohere 称这是加拿大初创公司史上最大的私募轮。同日加拿大总理 Mark Carney 宣布政府将分阶段对 Cohere 进行最高约 16 亿加元的股权投资;Cohere 承诺保留加拿大注册和总部,并在 2031 年前于加拿大投入超 40 亿加元、新增 1,500 多个岗位。

Cohere 完成 E 轮首次交割:目标最高 70 亿加元、估值 357 亿加元,加拿大政府最高 16 亿加元入股

核心要点速览

  • 融资:E 轮目标最高 70 亿加元、估值 357 亿加元,Schwarz Group 领投,Bell Ventures、Bullhound、Inovia、NVIDIA、Prosperity7 与加拿大政府参与(Cohere 博客,厂商口径)
  • 政府入股:最高约 16 亿加元,分阶段注资并定期汇报就业与投资进度,属商业投资(总理府新闻稿)
  • 政府条件:2030 年前新增至少 1,000 个技术岗、至少 17 亿加元新增算力,保留加拿大注册与总部
  • Cohere 承诺:2024–2031 年在加投入超 40 亿加元研发与基础设施,新增 1,500+ 岗位,2029 年前 250+ 个带薪学生岗位(Cohere 博客)
  • 定位:主打可私有部署的「主权 AI」和网络安全,AISLE 将并入为 Cohere Cyber;本次未公布新模型或跑分
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OpenAI、Google、微软、Anthropic 联合支持 robots.txt 统一 AI 训练退出信号 __usage_ai-training:Anthropic 已开始落地,微软 2027 年 2 月 1 日生效

10 月 30 日,OpenAI、Google、微软和 Anthropic 分别发文,承诺支持同一个 robots.txt 训练偏好信号:网站只需为策略令牌 __usage_ai-training 写一组 Disallow 规则,就能一次性向所有参与方表达「不要用于生成式 AI 训练」。该机制来自 Anthropic 标准负责人 Kevin Kelley 当天提交的 IETF 个人草案,尚不是正式标准。落地时间各不相同:据 The Verge 和 CNA 报道 Anthropic 已开始实施,OpenAI 称「未来几个月」,微软 2027 年 2 月 1 日起生效,Google 计划在 2027 年支持。

核心要点速览

  • 写法:robots.txt 中 User-Agent: __usage_ai-training 加 Disallow: / 即表达整站不用于 AI 训练,可用 Allow 给单个路径(如 /press-kit/)开例外;不写这一组即视为未表达偏好
  • 草案:draft-kelley-aipref-training-preference-signal-00,作者 Kevin Kelley(Anthropic),2026-10-30 提交,2027-05-03 到期,属于 IETF 个人草案、尚无正式地位
  • 时间表:据报道 Anthropic 已开始实施;OpenAI「未来几个月」;微软 2027-02-01 起生效,用 NoArchive/NoCache 的站点需在 2027-03-01 前迁移;Google 计划 2027 年支持
  • 它只管训练、不管抓取:草案明确这不是爬取指令,User-Agent: * 通配组不算匹配,GPTBot、ClaudeBot、Google-Extended 等原有规则继续有效
  • 微软另加页面级 AI Grounding 偏好,新值 DisallowExtended 只允许微软自家产品(Copilot、AI Overview 等)用于生成回答,排除 Foundry API 等第三方 grounding 服务
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