MIT CSAIL 提出 Weight-Space Programming，让 GPT-6 Astra 只读取 Qwen3.5-0.8B 的权重并直接修改参数，改动约 0.016% 的权重后，MATH-500 从 7.9% 提升到 48.1%，GSM8K 从 13.8% 升到 67.1%。
同一件事，精选收录的是《MIT 研究：GPT-6 Astra 可直接读写其他 AI 模型权重》
The Verge 梳理亚马逊、微软、Alphabet 和 Meta 的季度财报指出，四家公司今年资本支出合计至少 7200 亿美元，且 2027 年还将继续加码，但 AI 尚未带来相应回报。
斯坦福研究者 Owen Queen 和 James Zou 用 8 家开发者 2024 年 7 月至 2026 年 9 月发布的 20 个模型，复测 50 条被广泛引用的 LLM 结论，发现 44% 已失效，另有 34% 明显减弱，仅 16% 仍成立、6% 反而增强。
Anthropic 在周一更新的 S-1 文件中披露，截至 9 月 30 日的季度收入达 170 亿美元，高于上一季度的 115 亿美元，但算力成本占收入比例从 48% 升至 58%，当季算力支出达 100 亿美元。文件显示其中 50 亿美元算力来自短期承诺，成本显著高于多年期合约，公司预计算力和基础设施支出在可预见的未来仍将是最大运营开支。
百度于11月5日正式开源基座模型文心5.5 Flash Base（ERNIE 5.5 Flash Base），采用 MoE 架构，总参数量2800亿，每个 Token 激活140亿参数，使用33.5万亿个 Token 完成预训练。
上海交通大学副教授邓志杰在CNCC 2026演讲中梳理了扩散语言模型从LLaDA、Dream基础路线到跨块并行、后训练与推理系统优化的提速方法。MBD-LLaDA2-Mini在两张H100上达到约746 TPS，经CForce训练的LLaDA2.1-mini四项任务平均分从85.57升至86.41、平均TPF从6.94升至9.08。他还介绍了流式视频、语音修复、多模态与智能体等应用探索。
百度披露其无人驾驶世界模型 ApolloWorld，把虚拟道路上的交通参与者建模为能感知周围变化并作出反应的 AI 智能体，同时生成相机画面与激光雷达点云。百度智能驾驶事业群组首席研发架构师王亮提出“2+3”判断标准，基础门槛是因果性与交互性，好用标准是物理准确性、持久性和实时性。
高通在 2026 年第四财季财报电话会上表示，预计数据中心芯片最终将占其业务约 30%。公司预计 2027 年第一季度数据中心收入约 6.5 亿美元，2027 年底达 50 亿美元，2029 年达 150 亿美元；其 2026 年总营收为 104 亿美元。由于手机销量较 2025 年下滑约 20%，高通正通过与 Amazon、Meta 等公司的合作推进 AI 数据中心业务。
MIT 研究者在博客中展示，GPT-6 Astra 无需常规训练即可直接分析和修改其他 AI 模型的权重，他们把这一方法称为 Weight-Space Programming。
推荐理由：MIT 研究者展示大模型可直接读写其他模型的权重，并给出 Qwen3.5-0.8B 上的定向修复数据。
乌克兰无人机打击损坏了俄罗斯境内承载 AI 超算的设施并中断数百万用户的云服务后，俄罗斯科技公司正加紧加固和隐藏数据中心。国有电信公司 Rostelcom 与 Norilsk 镍钯矿业公司商谈将部分数据中心迁入地下，另有地方官员提议在露天煤矿内建设数据中心、上方以绿地公园作伪装。克里姆林宫同时要求数据中心所有者为国家紧急需求预留算力，并已授权在必要时使用境外数据中心。
Takehi 等人提出 Weight-Space Programming，让前沿 LLM 从自然语言目标出发直接检查和编辑神经网络权重张量，不依赖梯度下降或训练循环。
Latent Space 播客对话 Legora CTO Jacob Lauritzen，讨论为律师构建 AI 智能体的工程与商业问题。
Legora CTO Jacob Lauritzen 在访谈中讲述如何在看不到客户数据、无法读取 agent 执行轨迹的前提下构建并测试法律智能体。Legora 用三名工程师加三名律师搭建模拟客户工作的测试环境，一次发布把引用准确率从 70% 提升到 99%。他估计模型目前能做好约 60% 的法律工作，并解释了 Legora 为何多年拒绝加入模型选择器、最终又加上。
C-BRAIN 联合 NVIDIA 用 AI 加速阿尔茨海默病研究，已建成 OpenScientist 和 InsightEngine 两款开源工具。OpenScientist 能在几分钟内完成领域科学家估计需数周至数月的分析，单次运行成本低于 10 美元。联盟目前覆盖 200 多个研究组，规模化后每年或释放超 100 万小时研究产能。
Google DeepMind 与 Google Research 联合 WRI、IIASA 发布 Forest Typology（ForTy）2020，把全球每块 10×10 米土地归入原始林、自然再生林、人工种植林、商品林、木本作物与农林、其他土地六类。
推荐理由：读者可了解一张10米分辨率全球森林类型图如何区分原始林、人工林与农林，以及它和欧盟零毁林法规的关系。
微软研究院张新志与Zhao Song证明1995年提出的KLS猜想，确认高维对数凹分布的最佳平面切割与任意形状切割之差可由与维度无关的常数界定。作者以人机协作的智能体搜索探索了100多条候选路径，由研究者筛选方向并完成论证，另有独立团队同日给出完整证明，随后出现Lean 4形式化验证。该结果使此前依赖该猜想的研究可无条件成立。
推荐理由：这篇论文证明了一个悬置31年的高维几何猜想，并展示了研究者如何引导AI智能体筛选上百条路径。
Google DeepMind 展示生物学家如何用智能体开发平台 Google Antigravity 完成抗菌肽候选的发现与结构评估，把原本分散在多个数据库的检索压缩到一次会话中。
微软研究院提出 StudentSim，从公开的去标识化学习记录训练个性化学生模拟器，用于在真实学习者测试前评估和改进 AI 导师。研究同时发布 StudentSimEval 基准，覆盖国际象棋、第二语言英语写作和数学三个领域，从行为保真度和对指导的响应度两个维度评估模拟器。