AI 编程实时动态与要闻

Gemini API 废弃 Gemini 2.5 Pro 和 2.5 Flash:12 月 1 日起请求自动改路由到 3.8 Flash 和 3.5 Flash-Lite,并按新模型计费

Google 在 11 月 2 日的 Gemini API 更新日志中宣布废弃 gemini-2.5-pro 和 gemini-2.5-flash,两者已从 Google AI Studio 模型选择器下架。2026 年 12 月 1 日起,调用 gemini-2.5-pro 的请求会自动转到 gemini-3.8-flash,调用 gemini-2.5-flash 的请求转到 gemini-3.5-flash-lite,并按新模型价格计费。官方提醒新模型有破坏性 API 变化:函数调用和 thought_signature 校验更严格、thinking_level 取代 thinking_budget、temperature 等采样参数和预填模型回合被移除。也就是说模型名不变,行为可能会变,开发者应在 12 月 1 日前主动改模型字符串并回归测试。

核心要点速览

  • 截止日期:2026 年 12 月 1 日起,gemini-2.5-pro 自动转到 gemini-3.8-flash,gemini-2.5-flash 自动转到 gemini-3.5-flash-lite;2.5 Pro 现在只对过去活跃使用过的老用户开放 API。
  • 价格变化(官方价目表,每百万 token):2.5 Pro 为输入 $1.25 / 输出 $10.00(≤200k 提示);3.8 Flash 至 2026 年底为推广价 $0.75 / $3.75,2027 年 1 月 1 日起 $1.50 / $7.50。
  • 2.5 Flash 与 3.5 Flash-Lite 的文本价都是输入 $0.30 / 输出 $2.50,音频输入从 $1.00 降到 $0.30。
  • 迁移指南要点:thinking_budget 改为 thinking_level(3.8 Flash 不支持 minimal),移除 temperature/top_p/top_k、candidate_count 和预填模型回合,补齐 FunctionResponse 的 call_id 与 name。
  • 这是 Google 10 月废弃 3.7 Flash 之后又一次「旧模型名自动改路由」,2.5 Pro 用户实际会被换到 Flash 档模型。
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Anthropic 开源 FlashProve:用 zkSNARK 证明回答确实出自承诺的模型,400B Llama 4 Maverick 单张 H100 约 110 token/秒

Anthropic Frontier Red Team 11 月 2 日发布研究文章并开源 FlashProve(Apache 2.0):模型提供方先对权重做隐藏承诺,之后为每次回答生成零知识证明,用户不需要权重、在普通 CPU 上就能验证回答确实来自该模型,可用来识别中转站偷换模型或 token 流被篡改。官方口径:Llama 4 Maverick(400B MoE,4-bit)上单张 H100 约 110 token/秒,每个 1,024 token 请求的证明约 19 MB,GPU 时间约为 vLLM 推理的 70–95 倍。这是不再维护的研究原型,上下文只支持 1,024 token、只覆盖整数化模型的贪心解码。Anthropic 工程师 Steve Weis 在 X 上转发了这次发布。

Anthropic 开源 FlashProve:用 zkSNARK 证明回答确实出自承诺的模型,400B Llama 4 Maverick 单张 H100 约 110 token/秒

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  • 官方口径:Llama 4 Maverick(400B MoE,4-bit)单张 H100 证明速度约 110 token/秒(24 请求一批的 prefill),每个 1,024 token 请求证明约 19 MB。
  • 代价不小:GPU 时间约为 vLLM 推理的 70–95 倍;仓库性能页显示服务端需约 270 GB 内存,一次权重承诺约 39 分钟。
  • 验证不需要 GPU:C++ 验证器单线程约 21 秒验完一个证明;另有可证明正确的 Lean 验证器,安全性定理在 Lean 4 中给出证明。
  • 对比此前开源方案:VerInf 在同一模型上约 0.02 token/秒;商业方案 Attestable 在 Gemma 4 31B 上 53–77 token/秒,但未开源。
  • 限制:v0.16.0 为不再维护的研究原型,上下文 1,024 token,只覆盖整数化模型的贪心解码,不隐藏模型架构。
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DeepSeek Harness 上线 Creator Mode:用一句话让 Agent 生成可用插件,官方放出 7 个演示 Prompt

DeepSeek 旗下开源 Agent 应用 DeepSeek Harness(MIT 协议)11 月 2 日在 X 官方账号发布 Creator Mode:用户用自然语言描述想要的插件,Agent 把它做成可直接使用的插件,演示包括 3D 地标馆、Transformer 3D 可视化、视频剪辑台和论文阅读器。官方同时在 cdn.deepseek.com 公开了 7 个中英双语演示 Prompt,并提醒部分插件经过多轮对话打磨,单条 Prompt 未必能完全复现视频效果。原帖约 2 万赞、169 万次浏览。官方未公布任何跑分。

DeepSeek Harness 上线 Creator Mode:用一句话让 Agent 生成可用插件,官方放出 7 个演示 Prompt

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  • Creator Mode:用自然语言描述想要的插件,Agent 生成可直接使用的插件,从设计工作台到沙盒游戏、3D LLM 可视化。
  • 官方公开 7 个演示 Prompt:3D 地标馆、Transformer 3D 演示、5 种界面风格切换、海报工作台、视频剪辑台、论文阅读器、会话 token 统计。
  • 入口已进入 v0.2.1-rc.5(10 月 30 日预发布):插件管理页新增「让 Agent 创建插件」,保留草稿进入创造模式。
  • GitHub 仓库 约 27 万星、MIT 协议;Harness 目前仍处于预览期。
  • 官方未公布任何跑分或成功率数据;原帖约 2 万赞、169 万次浏览。
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OpenAI 筹备下一轮内部安全冲刺:联手 Cathedral 用自家模型攻防演练,严重漏洞赏金提高四倍以上、最高 17.2 万美元

OpenAI 11 月 2 日(美国时间)发文宣布筹备下一轮内部安全冲刺,与安全公司 Cathedral 合作,让对方研究员使用 OpenAI 模型和内部团队一起挑战自家防御。同时调整 Security Bug Bounty:严重级别漏洞奖励提高到原来的四倍以上,OpenAI 官方 X 帖称特别出色的发现含奖金最高可得 17.2 万美元。官方称上一轮冲刺抽调了 25% 的产品工程师,用 Codex 复现漏洞并准备补丁;此外已承诺 6 个月内提供 10 亿美元补贴额度给守护关键服务的防御方。

OpenAI 筹备下一轮内部安全冲刺:联手 Cathedral 用自家模型攻防演练,严重漏洞赏金提高四倍以上、最高 17.2 万美元

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  • 严重级别漏洞赏金提高到原来的四倍以上,官方 X 帖口径:特别出色的发现含奖金最高 17.2 万美元。
  • 合作方 Cathedral 的研究员将使用 OpenAI 模型,与内部团队一起对 OpenAI 系统做攻防测试。
  • 官方称上一轮冲刺抽调 25% 的产品工程师,用 Codex 在隔离环境复现漏洞并准备补丁。
  • OpenAI 已承诺 6 个月内提供 10 亿美元补贴额度,给守护关键服务和数字基础设施的防御方。
  • 下一轮冲刺的时间、范围和漏洞数量官方未公布。
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Hume 发布 Audio Decision API:直接对原始音频提问,一次调用判断情绪、说话人数和背景声,官方称与人类评审一致率 70.7%

语音 AI 公司 Hume 11 月 2 日发布 Audio Decision API,号称首个「音频原生」的问答式决策模型:开发者上传原始音频,用一句话写问题并给出候选答案,接口返回每个答案的概率,不经过转写。支持是/否、多选、打分和时间片段四类问题,可判断说话人数、是否有人笑、来电者是否不耐烦、背景是否有警笛等。官方口径:训练用了 1000 万以上条人类判断,初步评测与人类评审平均判断的一致率为 70.7%(单个评审基线 56.5%)。目前需申请或加入候补名单获取访问权限。

Hume 发布 Audio Decision API:直接对原始音频提问,一次调用判断情绪、说话人数和背景声,官方称与人类评审一致率 70.7%

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  • 官方口径:初步评测中与人类评审平均判断一致率 70.7%,单个评审基线为 56.5%;评测样本量和语种未公布。
  • 训练数据为 1000 万以上条人类感知判断(Hume X 帖子口径),博客称累计数千万条评审打分。
  • 四类问题:是/否、多选、打分、时间片段,新增一个问题只需一行 JSON,无需标注或重新训练。
  • 开发者接口为 POST /v0/decisions/file,另有输入 token 估算接口,提供 Python 和 TypeScript SDK。
  • 官方称以前要 10 个以上模型组合的工作现在一次调用完成;价格官方未公布。
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⚡ Hume Audio Decision Model🌐 Hume AI

OpenAI 公开自研 Git 后端 Pando:中位推送延迟降近 5 倍,每天交付近 1PB 数据,10 周用 Codex 建成

OpenAI 11 月 2 日在工程博客发布《Scaling Git at OpenAI》,介绍为单体仓库自研的 Git 兼容后端 Pando。官方口径:上线后中位推送延迟降低近 5 倍(约 80%),每天交付近 1PB Git 数据,单小时峰值超过 57TB。Pando 用 Rust 编写,由一名工程师设计核心、Codex 智能体团队实现,10 周从立项到上线,今年 4 月开始承接生产流量。起因是 Codex 让并行分支和推送暴增,旧系统可靠性一度跌破 90%。

OpenAI 公开自研 Git 后端 Pando:中位推送延迟降近 5 倍,每天交付近 1PB 数据,10 周用 Codex 建成

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  • 官方口径:中位推送延迟降低近 5 倍(约 80%),每天交付近 1PB Git 数据,单小时峰值超过 57TB,其中 99% 以上字节来自本地磁盘缓存。
  • 起因:Codex 让工程师并行提交更多分支和 CI 任务,旧系统从去年底开始吃紧,可靠性一度低于 90%。
  • 核心取舍:放弃全仓库一致性,改为按分支独立更新的因果一致性;推送的 packfile 原样存入 blob 存储并在后续 fetch 中复用。
  • 用 Rust 编写,1 名工程师设计核心、Codex 智能体团队实现,10 周上线;还用 GPT-6 Astra 让智能体写 Lean 和 TLA+ 形式化验证。
  • 部分 packfile-uri 等改进已合入上游 Git,OpenAI 表示正在探索把这套技术开放给用户。
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OpenAI 推出 Grid Protectors 计划:未来算力园区在电网吃紧时主动降负荷,佐治亚 Effingham 园区承诺最多 1,000 MW 需求响应

OpenAI 11 月 2 日在官方博客宣布 Grid Protectors(电网守护者)计划:与公用事业公司、监管方合作,让其未来自建的算力园区(OpenAI 现在对数据中心的叫法)在电网紧张时降低用电,并自付全部电网基础设施和供电成本。试点是佐治亚州 Effingham 县规划中的园区(Project Camellia),据 Georgia Power 新闻稿,该项目约需 3,200 MW,并承诺最多 1,000 MW 灵活需求响应,OpenAI 称相当于约 70 万户家庭的平均用电。园区仍在建设中。

OpenAI 推出 Grid Protectors 计划:未来算力园区在电网吃紧时主动降负荷,佐治亚 Effingham 园区承诺最多 1,000 MW 需求响应

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  • Effingham 园区(Project Camellia)约需 3,200 MW 电力,Georgia Power 可在高峰期最多削减 1,000 MW 供电,协议期 25 年(Georgia Power 口径)。
  • OpenAI 称 1,000 MW 约等于 70 万户家庭平均用电,多于华盛顿特区和波士顿家庭数之和。
  • Georgia Power 预计其大负荷客户组合(含该项目)从 2029 年起每年为用户节省约 9.5 亿美元,典型家庭每月至少省 15 美元。
  • OpenAI 承诺支付园区全部电网基础设施与供电成本,其它地区园区的具体条款「定稿后再公布」。
  • OpenAI 引用的预测:到 2030 年美国数据中心容量将超过 100 GW。
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X 热议:MIT 团队称 GPT-6 Astra 能直接读写神经网络权重,只改 Qwen3.5-0.8B 的 0.016% 权重让 MATH-500 从 7.9% 升到 48.1%

MIT CSAIL 博士生 Rikiya Takehi 11 月 2 日在 X 上发布「Weight-Space Programming(权重空间编程)」研究:作者团队(Takehi、Jayden Teoh、Alex Zhang、Omar Khattab)让 GPT-6 Astra 不用梯度、不做训练,直接阅读和修改神经网络权重。博客称 Astra 只改了 Qwen3.5-0.8B 的 13.1 万个权重(0.016%),修复了思考死循环,MATH-500 从 7.9% 升到 48.1%。原帖约 2.4 万赞、177 万浏览,Ethan Mollick 转评「等复现,但这很重要」。以上均为作者自报结果,尚未独立复现。

X 热议:MIT 团队称 GPT-6 Astra 能直接读写神经网络权重,只改 Qwen3.5-0.8B 的 0.016% 权重让 MATH-500 从 7.9% 升到 48.1%

核心要点速览

  • 原帖(2026-11-02 17:51 UTC)抓取时约 24,320 赞、2,697 转发、2,284 引用、177 万浏览、1.5 万收藏;沃顿商学院教授 Ethan Mollick 转评「等待复现,但这很重要」,约 880 赞。
  • 实验 8(作者口径):50 次前向预算下,Astra 只改 131,072 个权重(0.016%),Qwen3.5-0.8B 的 MATH-500 从 7.9% 升到 48.1%,IFEval 从 21.0% 升到 62.3%,触及 token 上限的回答从 93.0% 降到 33.1%。
  • 实验 5(作者口径):不给数据、梯度和工具,Astra 一次性写出的 MinAtar 策略网络在 Breakout 得 517.4 分,PPO 训练 1 亿步为 15.8、5 亿步为 25.3;Seaquest 为 53.1,低于 5 亿步 PPO 的 88.9。
  • 作者自己承认的边界:换成很少死循环的 Gemma 3 270M,Astra 的编辑没让 MATH-500 提升超过约 1 个点;作者结论是改权重能「移除遮住能力的障碍」,但不能凭空加能力。
  • 全部实验日志已公开在 GitHub 仓库 RikiyaT/lm_understand-logs,目前只有博客,没有同行评审论文,也没有第三方复现。
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Deep Principle 开源 7530 亿参数科研模型 Hydrogen-1.0:基于 GLM-5.3 用实验室记录后训练,MIT 许可

杭州 AI for Science 公司 Deep Principle(深度原理)11 月 2 日发布首个通用科研大模型 Hydrogen-1.0,在智谱 GLM-5.3 上用化学、材料、生命科学数据以及自家实验室记录和发现轨迹做 SFT+RL 后训练,以 MIT 许可在 Hugging Face 开放约 7530 亿参数的 BF16 权重。厂商口径下它在 FrontierScience-Research 上拿到 38.3%,高于 GPT-6 Astra 的 33.3%,但均为自测,尚无独立复现。

Deep Principle 开源 7530 亿参数科研模型 Hydrogen-1.0:基于 GLM-5.3 用实验室记录后训练,MIT 许可

核心要点速览

  • 规模:Hugging Face 显示总参数约 7530 亿(BF16,权重约 1.5 TB),架构为 glm_moe_dsa,上下文 1M token、最长输出 128K token,MIT 许可(需在 HF 同意条款后下载)。
  • 跑分(厂商口径):FrontierScience-Research 38.3%,GPT-6 Astra 为 33.3%;GPQA Diamond 93.0%,官方称大致与 Kimi K3 持平。
  • 内部场景(厂商口径):科学计算和单步正向反应预测分别领先最高思考档 GPT-6 Astra 5.13 和 4.76 个百分点,NMR 结构解析则落后 3.33 个百分点。
  • 材料发现:过渡金属配合物五轮搜索后,平均最佳 HOMO-LUMO 带隙 4.318 eV,GPT-6 Astra 为 3.689 eV,Kimi K3 为 3.353 eV(官方博客)。
  • 获取方式:HF 与 ModelScope 下载权重,另有 NVFP4(B200/B300)和 MXFP4(MI350X/MI355X)量化版;NeuroSpark 提供 API,Mira AI Scientist 可直接使用;官方用 SGLang 8 卡测试。
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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」

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  • 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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Anthropic 修订版 S-1 披露:内部预估未来模型可能「即将」触及 RSP「AI 带来显著加速进展」门槛

Anthropic 11 月 2 日向美国 SEC 递交 S-1 第 1 号修订(S-1/A),新增一段风险披露:基于内部预估和对未来模型(而非当前模型)的预期,公司可能「即将」达到其负责任扩展政策(RSP)中「由 AI 带来的显著加速进展」的定义;目前没有任何现役模型被认定越线。公司称正在评估触及 AI 研发能力门槛的影响,考虑修改 RSP,要求研发中的部分决策须经人工审核批准,并表示不预期能在缺乏有意义人类监督的情况下安全地让 Claude 完全自主设计和构建下一代前沿模型。

核心要点速览

  • 文件:Anthropic, PBC 于 2026-11-02 递交的 S-1 第 1 号修订(SEC 原文),注册号 333-299633。
  • 核心表述:基于对未来模型的内部预估,公司「可能即将」达到 RSP「由 AI 带来的显著加速进展」定义;现役模型均未被认定越线。
  • 拟议措施:考虑修改 RSP,要求研发流程中的部分决策须经人工审核与批准;称近期曾把一个新前沿基座模型的预训练推迟一个多月,以加强防权重外泄等安全措施。
  • 同一文件(公司口径):2026 年 9 月代码库超 90% 的贡献由 Claude 编写;截至 9 月 30 日的三个月营收 170 亿美元。
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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

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  • 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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X 热议:DHH 称 Agent 时代对多数程序员是好事,但「难相处」的人将失去专业技能带来的豁免权

Ruby on Rails 作者、37signals CTO DHH(David Heinemeier Hansson)11 月 2 日在 X 上连发两帖:一是「Agent 的最大馈赠,是让你能绕开软件圈里每一个难缠的守门人」;二是「Agent 时代对大多数程序员会很棒,但对脾气古怪、难合作的人会是艰难时期,专业知识和稀有技能不再能让难相处的人免责,最好学点基本的人际技能」。第二帖约 4 小时内获约 3600 赞、10.6 万浏览、280 多条回复。这是个人观点,不是任何公司的公告。

核心要点速览

  • 这是 DHH 的个人观点帖,不是 37signals 或任何 AI 公司的官方表态,也没有附带数据或研究。
  • 主帖(2026-11-02 13:03 UTC)抓取时约 3609 赞、180 转发、282 回复、60 引用、10.6 万浏览、400 次收藏。
  • 约 1.5 小时前的前置帖「Agent 让你绕开每一个难缠的守门人」(11:41 UTC)约 2831 赞、131 转发、8 万浏览。
  • 支持方:技术分析作者 Ben Dickson(@bendee983)引用称,以前优秀工程师可以「难相处也没事」,AI 正在拉平差距,但仍需要扎实的工程知识。
  • 反方和补充:有人调侃难相处的人反而找到了「永远不会回嘴的同事」;也有人认为 Agent 只会干活,不会让你更好合作,「好合作」的价值反而更高。
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X 热议:Jason Calacanis 称每年不到 4 万美元的 AI 订阅换来 200 万美元以上价值、已自动化至少 7 个全职岗位

天使投资人、This Week in Startups 主持人 Jason Calacanis 11 月 2 日在 X 上发帖:他每年在 Anthropic、Lovable、Grok Bot、ElevenLabs 等 AI 产品的 token 和订阅上花不到 4 万美元,却在 LAUNCH 和 This Week in Startups 获得 200 万美元以上的价值,已自动化至少 7 个全职岗位,平均任务速度快了 100%。他说过去 90 天的变化超过此前两年。帖子约 9 小时内获得约 2200 赞、23 万浏览,讨论集中在 AI 投资回报和岗位替代。以上数字都是他本人的说法,未经独立核实。

核心要点速览

  • 这是 Calacanis 的个人帖子,不是任何 AI 公司的官方数据或公告;4 万美元、200 万美元、7 个岗位、快 100% 都是他自报,没有公开明细。
  • 原帖(2026-11-02 05:27 UTC)约 2201 赞、106 转发、244 回复、42 引用、23 万浏览、715 次收藏(抓取时数据)。
  • 他提到的工具包括 Anthropic、Lovable、Grok Bot、ElevenLabs,以及一长串其他产品;他还说,过去 90 天的产品每周没用满 30 小时,就体会不到这类软件有多大变化。
  • 支持方:创业者 Steven Cohn(@spcohn)引用称他们也看到了同等的回报;拥有约 40 万粉丝的 Farzad(@farzyness)引用称「AI 的回报率高得惊人」,约 157 赞。
  • 质疑方:有用户调侃,把「自动化了 7 个全职岗位」配上 🚨 当成产品发布来宣传,而且每周用 30 小时本身就像一份新的全职工作。
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韩国 2027 年预算 AI 与芯片投入翻倍至 21.3 万亿韩元:4.7 万亿砸向国家级前沿模型,采购 1 万张 Vera Rubin GPU

韩国总统李在明 11 月 2 日在国会发表 2027 年预算施政演说:总预算 820.9 万亿韩元(+12.8%),其中半导体、物理 AI、AI 数据中心三大项目及 AI 投入合计 21.3 万亿韩元(约 160 亿美元),比 2026 年的 10.8 万亿几乎翻倍。企划财政部官方预算文件显示,4.7 万亿韩元用于打造「全球顶级性能」的国家独立 AI 模型,包括采购 1 万张 Vera Rubin GPU。预算仍需国会通过。

韩国 2027 年预算 AI 与芯片投入翻倍至 21.3 万亿韩元:4.7 万亿砸向国家级前沿模型,采购 1 万张 Vera Rubin GPU

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  • 三大项目及 AI 投入从 10.8 万亿增至 21.3 万亿韩元,增幅 97.2%;总预算 820.9 万亿韩元,同比 +12.8%(官方预算文件)。
  • 前沿 AI 模型专项 4.7 万亿韩元:3.9 万亿采购 1 万张 Vera Rubin GPU、0.8 万亿购买训练数据、250 亿韩元引进 20 名海外顶尖研究者。
  • 模型研发期间先投入政府已有的约 7000 张 GPU,并租用产学研约 8000 张;入选企业通过公开评选产生,政府以出资方式参与、分享收益。
  • 「全民 AI」新增 0.25 万亿韩元,基于国产模型提供公共 AI 智能体,可代办身份证明、KTX 订票、护照补办等;AI 教育 2.1 万亿覆盖 390 万人。
  • 另拨 700 亿韩元开发专用 AI 安全模型,500 亿韩元为 1 万家中小企业补贴 AI 安全方案订阅费;物理 AI 预算从 0.9 万亿增至 3.1 万亿。
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