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2026 年 10 月 15 日 · 星期四每天 08:00 出刊

AI 日報 · 2026 年 10 月 15 日 · 星期四

ATECH HOT

第 10 期152026 年 10 月星期四
15件大事11個來源3件一手發佈1個新模型約 7 分鐘讀完
頭條

消息稱 Anthropic 第三季營收達 168 億美元

彭博社引述知情人士稱,Anthropic 第三季度營收達 168 億美元,並錄得調整後盈利及正向自由現金流。另有研究員以 16 個 Claude 智能體協作編寫可編譯 Linux 6.9 的 C 編譯器;歐盟亦向先進 AI 模型提供者發出首輪資訊要求。

01

模型發佈/更新

Hugging Face Blog一手

HiRO-ACEv2 推出全球 3 km 氣候模擬,成本約為 X-SHiELD 的 1/300

HiRO-ACEv2 推出新的降尺度模型 HiROv2,可生成全球 3 km 氣候數據,整套系統成本約為 X-SHiELD 的 1/300。HiROv2 可同時預測多種高解析度氣象場;以降解析度的 X-SHiELD 數據為輸入時,即使是每百萬個數據點才出現一次的事件,高解析度統計與目標模擬仍相差不超過 3%。

02

產品發佈/更新

Hacker News 熱門(buzzing.cc 中文翻譯)

OpenCode 發佈 2.0,加入本機服務、Code Mode 和背景任務

OpenCode 發佈 2.0,加入常駐本機服務,讓 TUI、網頁介面和桌面應用程式共用同一個服務程序。新版重寫 API,並以 `@opencode/codemode` 將 MCP 伺服器或 OpenAPI 端點轉為智能體可在腳本中呼叫的函式,支援在一次往返中串接多個工具。

Google Research一手

Google Research 公開發佈 Deep Review,為複雜文件提供技術審閲

Google Research 公開發佈 AI 智能體系統 Deep Review,為複雜文件提供技術審閲與核查。系統以四階段流程分段文件、按資訊密度分配計算資源,並由多個推理智能體平行核查,再整合結果及進行外部資料核實。每位用戶每日可免費審閲兩份文件,初期支援 PDF 和純文字;上載文件不會用於訓練、微調或改進 Google 模型,並會儲存一年,僅供用戶在 Deep Review 介面查看。

03

行業動態

創業邦

英偉達又在你眼皮子底下完成了一次歷史性轉型

英偉達正透過一系列交易與人才吸納,把業務由 AI 基礎設施延伸至前沿模型研發,目標是同時製造計算系統與前沿智能。按公開報道及已宣佈的交易安排計算,Groq、Poolside 與 Hugging Face 相關交易規模接近400億美元,涵蓋技術授權、人才吸納、股權投資及待交割收購,並非已支付的併購現金。Hugging Face 收購協議尚待交割;若交易完成,成熟的開發者平台也會加入這個組合。

Unite.AI

ASML 警告 2027 至 2028 年晶片製造設備供應將不足以滿足客戶需求

ASML 表示,按現行計劃,2027 至 2028 年晶片製造設備供應將無法完全滿足客戶需求,主要受 AI 相關投資推動。ASML 説,已公佈的 2027 年及 2028 年各增產 30% 的安排仍不足以應付需求,公司正研究進一步擴充 2028 年及之後的產能。部分客戶已表達希望預訂 2029 年甚至 2030 年的設備。

Unite.AI

歐盟在 AI 智能體失控事件後啟動《歐盟人工智能法案》首輪執法行動

歐盟委員會執行副主席 Henna Virkkunen 表示,歐洲人工智能辦公室已向最先進 AI 模型提供者發出《歐盟人工智能法案》下的首輪資訊要求,作為首輪執法行動。要求涉及模型安全、外部評估及上市後監察。Virkkunen稱,2026 年已記錄超過 20 宗失控事件,委員會正分析嚴重事故報告,並將就近期事件另行索取資料。

IT之家

消息稱 Anthropic 第三季度營收達 168 億美元並實現調整後盈利

彭博社引述知情人士稱,Anthropic 向潛在投資者表示,公司第三季度營收達 168 億美元,並實現調整後盈利。截至第三季度,公司已實現正向自由現金流,調整後毛利率為 85%,調整後營業利潤率超過 11%。Anthropic 預計最早於 11 月 9 日當週啟動 IPO 路演,有望在感恩節前掛牌,但時間安排仍可能變動。

04

論文研究

MIT News

MIT 研究人員參與開發機器學習方法,提升兩至六週天氣預報準確度

MIT 研究人員參與的團隊開發機器學習後處理模型,透過修正既有預報模型的誤差,提升未來兩至六週的天氣預報準確度。該方案在 ECMWF 預報競賽中獲得第一,預報能力較原模型提升一倍,並首次勝過氣候平均值。研究亦顯示,該方法可改善全球多數地區的陸地預報,並在極端天氣預測上帶來統計上顯著的提升;它也能套用於其他模型。

05

技巧與觀點

(本期完)

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