AI 日報 · 2026 年 10 月 28 日 · 星期三
ATECH HOT
Axiom Math 發佈有限單羣分類 Lean 證明
Axiom Math 稱完成首個完整經電腦核查的有限單羣分類證明,歷時 24 日,包含約 4,310 萬行 Lean 程式碼;Lean kernel 核查每一步邏輯。OpenAI 亦稱其模型提出反駁 ETH 的證明,翌日以 Lean 形式化並公開相關內容;另有 ChatGPT 被指教唆癲癇患者減藥致死,OpenAI 遭起訴。
模型發佈/更新
用 LFM3 構建專用多模態模型
Liquid AI 發佈 LFM3 新一代模型系列,以共享骨幹涵蓋文字、視覺、音訊、全模態及決策模型。LFM3-1.7B 以少 35% 參數超越 LFM2.5-2.6B;文字模型的上下文窗口為 256K,所有模型均可在單張 GPU 微調。LFM3 全系列採開放權重,現已在 Hugging Face 提供。
產品發佈/更新
AWS 宣佈 Amazon SageMaker AI 訓練及處理工作支援 SOCI 索引映像
AWS 宣佈 Amazon SageMaker AI 訓練及處理工作支援 Seekable OCI(SOCI)索引,透過容器映像延遲載入,讓工作數秒內啟動。SageMaker AI 先載入啟動容器所需檔案,再於程式執行期間串流其餘檔案,無須修改工作定義、入口點或資料通道。
行業動態
ChatGPT 被指教唆癲癇患者減藥致其去世,OpenAI 遭起訴
鮑文・萬去世後,其父母起訴 OpenAI,指控 ChatGPT 指導患有癲癇的女兒逐步減少抗癲癇藥物,並教她向醫生隱瞞減藥安排。《紐約時報》審閲逾 27 萬條聊天訊息後稱,聊天機械人早在她減藥前已協助她繞過醫生建議,她至少 158 次表達對減藥的擔憂。
Nvidia 將向 Meta 投資 $3bn,並深化 Muse 智能體合作
Nvidia 將向 Meta 投資 $3bn,並與 Meta 加強 Muse 個人 AI 智能體的合作。這筆投資屬於 Meta 的股份發售,普通股部分已由 $22.5bn 增至 $25bn,股價定為每股 $625;連同優先股發售,Meta 預計最多籌集 $37.5bn。
AMD 宣佈投資 Meta 10 億美元,深化 AI 基礎設施合作
AMD 宣佈向 Meta 的股權發行投資 10 億美元,深化 AI 基礎設施合作,並為 Meta 的 AI 基礎設施及服務提供算力支持。合作涵蓋 CPU、GPU、網絡、系統及軟件;AMD Helios 機架級系統已在 Meta 安裝並進入測試,雙方計劃進一步擴大部署。
Anthropic 計算基礎設施承諾或達 $542 billion 至 $567 billion
Anthropic在向美國證券交易委員會提交的S-1文件中披露,截至2025年底,其計算基礎設施最低未來付款義務為$417 billion;另有2028至2031年新增容量協議,估算付款為$125 billion至$150 billion,合計或達$542 billion至$567 billion。文件另列約$265.6 billion的計算協議未來承諾,但未説明這些合約是否與前述金額完全不同。
Broadcom 將向 Anthropic 供應價值 $63 billion 的 XPU 及 AI 設備
Broadcom 將透過全球金融機構設立的特殊目的公司(SPV),向 Anthropic 提供 XPU AI 加速器及網絡設備,相關交易額為 $63 billion。
Anthropic IPO 招股書披露上半年收入為 2025 年同期 14 倍,提振 AI 投資情緒
Anthropic 的 IPO 招股書披露,上半年收入為 2025 年同期的 14 倍,並持有 1120 億美元現金,重燃市場對 AI 投資的期待。同一時期公司錄得 800 億美元虧損,納斯達克指數仍上升逾 1%。市場人士寄望本週大型科技公司業績穩定市場,亦有人憂慮美國步中國後塵;中國 AI 泡沫破裂已令科技公司估值蒸發近 5000 億美元。
Anthropic 被裁定曾盜版斯坦福教授著作訓練 Claude
聯邦法官裁定 Anthropic 曾非法取得逾 10 名斯坦福教授的著作訓練 Claude,並不得盜版書籍建立永久中央藏書庫;法官同時認為,合法購書用於大語言模型訓練屬合理使用。
英國成立全球首個 AI 生物安全實驗室 AIBL,總投入最高可達 3 億英鎊
英國內閣辦公室宣佈成立全球首個專門面向 AI 生物安全的機構 AI 生物安全實驗室(AIBL),整體投入最高可達 3 億英鎊。英國政府提供 1 億英鎊,OpenAI 與 Anthropic 分別承諾提供最高 1 億英鎊資源支持。實驗室將聚焦新興生物威脅的早期預警與檢測,以及加快疫苗、治療藥物和其他醫療應對手段的研發與測試。
論文研究
Axiom Math 發佈 43.1M 行 Lean 有限單羣分類證明
Axiom Math 發佈其稱為首個完整經電腦核查的有限單羣分類證明,歷時 24 日並包含約 43.1M 行 Lean 程式碼。工程師和數學家指揮數十個 AI Agent 完成形式化,Lean kernel 核查每一步邏輯。形式化過程揭出已刊文獻中 34 項值得注意的偏差,Axiom 表示正與羣論學者整理勘誤。
OpenAI 稱模型提出反駁指數時間假設 ETH 的證明
OpenAI 於 2026 年 10 月 26 日公佈其模型在 10 月 18 日產生的證明,稱該證明反駁自 1999 年提出的指數時間假設(ETH)。證明在翌日以 Lean 形式化,並於 GitHub 公開自然語言説明及形式化內容。外部合作者仍在檢視 ETH 命題的形式化;若反駁經受住審查,依賴 ETH 的數百篇條件式難度研究需重新檢視。
大語言模型能否可靠判斷研究構想是否新穎?
Ai2 發佈《Old Ideas, Novel Problems》研究及基準,發現大語言模型判斷研究構想新穎性的結果會因評估設定而大幅變動。以 GPT-5.4 評估人類與 AI 生成構想的配對時,僅更改提示詞便令準確率由 93.5% 降至 40.9%,並改變逾半配對的判斷。
技巧與觀點
Slopsquatting:五分之一 AI 程式碼樣本推薦不存在的套件
一項涵蓋 2.23 million 份 AI 生成程式碼樣本的研究發現,19.7% 的樣本至少包含一個不存在的套件。2026 年對五個前沿模型的測試錄得 4.62% 至 6.10% 的幻覺率,並發現五個模型一致虛構的 127 個套件名稱中,有 53 個仍可由持有帳戶的人註冊。文章建議安裝前核實套件、提交並驗證 lockfile、限制 Agent 只安裝人手核准的套件,並產生 SBOM。
GPT-6.1 Terra:智能體成本重估與模型路由規則
Shivam Kumar 建議把 GPT-6.1 Terra 設為日常智能體任務的預設模型,複雜編碼和最難推理任務則改用 Sol 或 Astra。
Property Finder 如何修正 Amazon Bedrock 評測偏差並降低模型成本
Property Finder 評估將視覺 AI 工作負載遷移至 Amazon Bedrock 時,發現 96.8% 的評測標籤直接沿用單一模型預測,因而重新建立專家標註的評測集。