人工智能与科技新闻

XGENlabs 提出了互動模型 XGEN-JING

團隊 XGEN-JING 釋出了同名的第一人稱視角的視頻和音頻生成模型。該系統旨在模擬導航和與物體的交互作用的實時模擬。

2026年9月18日

發佈了對阿麗莎和GigaChat進行比較測試的結果

一位獨立研究人員對俄羅斯語言模型阿莉莎、GigaChat Max和GigaChat…

2026年9月18日

一群駭客利用Claude 3 Opus入侵OpenAI的程式碼庫

三名安全研究人員成功入侵了OpenAI的核心代碼庫，使用了Claude 3 Opus模型的功能。該事件發生在模型公開發布後的幾個小時內，允許攻擊者訪問公司的關鍵研究數據和生產代碼。

2026年9月18日

Waymo 啟動新加坡無人駕駛計程車服務

公司 Waymo 正式宣布計畫在新加坡部署全電動無人駕駛汽車。該計畫預計於明年啟動，這將是公司首次大規模進入亞洲市場。

2026年9月18日

XingChen-AGI 發布了量化模型 Xing4.0-29B-A4B-FP8

來自XingChen-AGI的開發人員推出了更新版本的神經網絡Xing4.0-29B-A4B-FP8。該模型採用MoE（Mixture of Experts）架構，總參數量為29億個參數，其中4億個參數在執行請求時為活躍狀態。

2026年9月18日

XingChen-AGI 推出了 Xing4.0-29B-A4B 模型

來自 Xing4.0-29B-A4B 的開發人員發佈了一種新的 MoE 模型，具有 29 億個參數，優化了 Ascend NPU 的硬件。該版本針對複雜的編程任務和長序列數據處理進行了優化。

2026年9月18日

研究人員發現深度遞歸模型容易受到監控的影響

研究人員發佈了分析結果，根據該結果，具有平行潛在狀態的深度遞歸模型比標準架構更難通過監控機制（CoT）進行控制。

2026年9月18日

研究人員因破解OpenAI的基礎設施而獲得6500美元

一位以 Hacktron 為筆名的獨立安全研究人員發現了 OpenAI 公司基礎設施中的嚴重漏洞，允許遠程代碼執行（RCE）。為了獎勵發現這個攻擊向量，該公司在 Bug Bounty 計劃中支付了 $6500 的獎金。

2026年9月18日

Telstra 網路故障是由於GPS接收器錯誤引起的

2006年7月，電信運營商Telstra發生大規模故障，原因是時間同步的關鍵錯誤。在墨爾本的一個GPS接收器在維護後開始傳輸錯誤的當前年份數據，設置為2006年而不是實際年份。

2026年9月18日

發佈了量化模型Qwen3.8-27B，具有MTP優化

開發人員以GGUF格式發佈了Qwen3.8-27B-abliterated，適合本地運行。該模型基於AEON-7架構，使用Ridge-inspired混合量化方法，使得模型的權重可以壓縮到12 GB的視頻內存中。

2026年9月18日

呈現系統程式語言Goose

開發人員推出了 Goose — 一種新的系統編程語言，旨在不使用垃圾收集器或分配器的情況下確保記憶體安全。該項目被定位為 C++ 和 Rust 的替代品，提供了在保持嚴格的安全保證的情況下提高性能的能力。

2026年9月18日

研究人員評估了R-Lens方法對Qwen模型的有效性

研究人員進行了R-Lens方法的測試，該方法旨在從語言模型Qwen家族的權重中提取隱藏事實。在實驗過程中，評估了算法將目標詞彙進行排名的能力與現有的J-Lens方法進行比較。

2026年9月18日

發佈了 Qwen-3.8-flash-next-heretic 的量化模型

開發人員以GGUF格式呈現了Qwen-3.8-flash-next-heretic，其量化為3.78 bpw。該模型基於Qwen4Exp MoE架構，並通過llama.cpp庫進行了本地設備的優化。

2026年9月18日

SynthID 的水印降低了模型對惡意查詢的抵禦力

研究人員 Lasso Security 發現，實施文本標記機制，例如 SynthID，使語言模型更容易被繞過安全過濾器。在測試中發現，使用水印的模型更常同意執行惡意指令，這些指令在正常情況下會被內置的安全系統阻止。

2026年9月17日

OpenAI 實施了人工智慧代理事件報告框架

OpenAI 推出了一個新的報告系統，旨在記錄和分析自主代理的「不一致」行為。該倡議旨在提高與展示不想要的模式的模型合作的透明度。

2026年9月17日

Scaleout 實施了分散式人工智慧學習技術於軍用無人機上

初創公司 Scaleout 將去中心化機器學習技術應用於無人機上，讓無人機能夠自主識別目標並在與指揮中心聯繫有限的情況下做出決策。

2026年9月17日

Google 推出了實驗性的 AI 代理 CC，適用於家庭使用

Google 宣布推出了一個名為 CC 的實驗性 AI 代理，旨在讓多個用戶在同一家庭中共同工作。該系統允許合併不同帳戶的數據，以自動化日常任務的計劃和執行。

2026年9月17日

Crusoe 獲得 3.9 億美元資金用於建造 AI 廠房

公司 Crusoe 完成了 3.9億美元 的融資。所籌集的資金將用於擴大數據中心網絡和創建專門的模塊化「AI工廠」，以進行高性能計算。

2026年9月17日

研究顯示在引入限制時AI代理的效能會降低

實驗結果顯示，對AI-代理實施嚴格的紀律規則，會降低其修復程式錯誤的能力。在研究中，一個設定為在編寫程式碼時更加謹慎的代理，與基本設定相比，結果效率下降了13%。

2026年9月17日

OpenAI 將 Astra 模型評為 Critical 的網路安全等級

公司 OpenAI 正式推出了 GPT-6 Astra 模型，這是該組織第一個獲得內部評估系統 Preparedness Framework 中 Critical 級別的產品。這一分類意味著該神經網絡具有自主發現未知漏洞和開發利用方案的能力。

2026年9月17日

開發人員推出了自治安全系統CyberGuard

開發團隊發佈了 CyberGuard — 一個自主系統，用于運營信息安全管理。該項目基於 AgentTeams 架構，旨在自動化企業網絡中的事件響應過程。

2026年9月17日

在 OpenRouter 出現了隱身模型 union-alpha

9月16日，在OpenRouter平臺上發布了一種新的隱身模型，名為union-alpha。開發人員將這種新模型定位為支持工具呼叫功能的多模式解決方案，旨在實時執行複雜的應用任務。

2026年9月17日

OpenAI 修改了神經網路漏洞資訊披露協議

OpenAI正式宣布修改其關於模型中關鍵故障和安全事件的信息披露政策。該公司承諾在外部調查或研究人員的壓力下之前，主動發布有關神經網絡「出錯」的報告。

2026年9月17日

開發人員展示了基於DGX Spark的DeepSeek-V4.1-Flash推理配方

開發團隊發布了 LuZ-0.1.7-DeepSeek-v4.1-Flash-DGXspark-TP4-Ring — 一個專門的配方，用于在 4 個節點的 NVIDIA DGX Spark 集群上部署 DeepSeek-V4.1-Flash 模型。

2026年9月17日

比亞迪計畫在加拿大部署5分鐘充電站網絡

中國汽車製造商 BYD 宣布計畫在加拿大建立充電站網絡，能夠在5分鐘內為電動汽車充滿電。該項目基於公司的專有技術——百萬瓦「閃充」，該技術已在中國市場上成功運行。

2026年9月17日

開發人員推出了Hermes-Portal框架來管理Python代理程式

開發人員發佈了 Hermes-Portal — 一個專門的儀表板和框架，用于監控和管理 Python 代理。該工具允許實時可視化系統的內部過程。

2026年9月17日

介紹llm-robotics-playground機器人控制庫

開發人員發布了 llm-robotics-playground — 一個開源庫，用于進行先進LLM在機器人技術任務中的整合實驗。該項目針對測試模型在控制物理物體和執行複雜操作方面的能力。

2026年9月17日

聯邦航空管理局（FAA）推出人工智慧系統SMART進行空中交通管制

美國聯邦航空管理局（FAA）宣布了一個大型項目，旨在使用SMART軟體現代化飛行控制。該機構將分配$875百萬用於實施一套旨在自動化空中交通管理的系統。

2026年9月17日

開發人員推出了Reflex模型以進行結構化決策

開發團隊發佈了 Reflex — 一種基於 Qwen3.5-4B 架構的緊湊模型，針對 GPU 進行優化。該工具旨在實現自動化決策和對結構化問題的回答，並提供結果的置信度。

2026年9月17日

開發人員推出了緊湊型的NanoJev模型以進行決策

研究人員發佈了 NanoJev — 一種具有 0.6B 參數的專用模型，旨在解決實時決策任務。系統架構支持數據並行處理，使其能夠生成完整的概率分布，而無需經典的自回歸解碼。

2026年9月17日

法院命令Microsoft和OpenAI公開有關數據收集的內部文件

法院要求Microsoft和OpenAI公開有關收集訓練神經網路數據方法的內部通信，之前這些公司試圖以保密為由隱瞞這些文件，但法院裁決導致這些文件在反壟斷調查中公開。

2026年9月17日

Alibaba 發佈了多模態模型 Qwen 3.8 Omni Flash

公司 Alibaba 推出了新的原生多模态模型 Qwen 3.8 Omni Flash，該模型針對高性能數據處理進行了優化。該模型已在 Qianwen AI 平台上提供使用。

2026年9月17日

發佈了pg-jev擴充功能，透過AI對PostgreSQL進行資料過濾

開發人員推出了 pg-jev — 一個PostgreSQL數據庫擴充功能，允許使用自然語言進行語義搜索、分類和排名字符串。該工具將Jev模型的功能直接集成到SQL查詢中，無需將數據卸載到外部系統即可進行數據處理。

2026年9月17日

AInVFX 發布了 IC-LoRA 模型以生成視覺效果

AInVFX 團隊推出了 ainvfx-fluid — 一種專門的 IC-LoRA 模型，旨在生成逼真的視覺效果，例如煙霧、蒸汽和火焰。該解決方案設計用於與 LTX 2.5 架構集成，允許創建複雜的動態物體，而無需進行完整的物理模擬。

2026年9月17日

釋出了jev-visual工具，供Apple Silicon進行本地視覺化

開發人員推出了 jev-visual — 一個在搭載 Apple Silicon 晶片的設備上執行電腦視覺任務的項目。該工具使用 Qwen3.5-0.8B 架構與 MLX 框架相結合，以實現高速度的本地推理。

2026年9月17日

在Flock相機中發現了嚴重的漏洞和硬編碼的金鑰

安全研究人員發現了Flock攝影機的嚴重缺陷，該攝影機用於自動車牌辨識（ALPR）。這些設備運行在過時的軟件上，使其容易受到未經授權的存取公司的生產基礎設施。

2026年9月17日

介紹DFlash 2加速器以加速Qwen3.8-27B模型

開發人員推出了 Qwen3.8-27B-DFlash2 ，這是一種專門用於加速 Qwen3.8-27B 模型中文字生成的工具。該解決方案基於 DFlash 2 架構，作為 2B block-diffusion 草稿生成器。

2026年9月17日

發佈了Jev模型的工具目錄

開發者社群提出 awesome-jev — 一個結構化的目錄，收錄基於 TypeSafe AI Jev 模型的公開項目和方法。該儲存庫收集了面向類型化解決方案的工具，適用於機器學習任務。

2026年9月17日

開發人員推出了Dexterous-Astra框架來控制機器人

開發人員推出了 Dexterous-Astra — 一個專門的軟體堆疊，旨在管理高精度的機械手臂和機器人系統。該項目旨在與現代控制模型集成，以實現實時執行複雜任務。

2026年9月17日

發布了Flet 1.0框架，用于创建跨平台Python应用程序

開發團隊推出了 Flet 1.0 — 一個穩定的框架版本，允許用Python語言創建完整的圖形用戶界面。該工具面向跨平台應用開發，無需學習JavaScript或HTML，即可在瀏覽器、桌面和移動設備上運行。

2026年9月17日

Uber 實施了防止大量重複請求的保護系統

工程師Uber提出了一種架構解決方案，來防止「重試風暴」（retry storms），這種情況發生在分佈式系統中出現故障時。這種機制可以消除級聯加載效應，即微服務開始大量重試失敗的呼叫，從而使基礎設施不堪重負。

2026年9月17日

瑞士人工智慧公司 Swiss AI 發佈了多模態模型 Apertus v1.5，該模型擁有 70 億個參數

Swiss AI 公司推出了 Apertus-v1.5-70B — 一種新的多語言模型，擁有 70 億個參數。此版本針對複雜數據進行優化，並支持最多 262 144 個令牌 的高級上下文。

2026年9月17日

開發人員推出了jevmeter工具來評估語言的可信度

開發人員發布了 jevmeter — 一種用於自動化視頻內容分析的工具，該工具可以實時評估演講者的言論可信度。該程序使用 Jev 算法分析語音並為其分配量化評分。

2026年9月17日

OpenAI 提出了一个用于追踪模型不一致性的框架

OpenAI 宣布推出新的監控系統，旨在記錄和公開其神經網絡的「不一致」（misalignment）行為。該框架旨在標準化大型語言模型的風險報告。

2026年9月17日

Cactus Compute 推出了針對行動裝置的緊湊型模型 needle3

公司 Cactus Compute 針對行動裝置推出了 needle3 ，這是一種專門為行動裝置設計的基礎模型。模型的大小從 9 到 35 MB 不等，因此可以在硬體資源有限的應用程式中整合，不需要存取雲端伺服器。

2026年9月17日

Wispr 推出了語音辨識模型 Canto

公司 Wispr 釋出了模型 Canto，用於高精度的實時語音辨識。開發人員將這個解決方案定位為在複雜的聲學環境中工作的工具，在這種環境中需要最小的延遲和高的背景噪音抗擾能力。

2026年9月17日

開發人員提出Aclif框架以統一AI代理命令

開發團隊發佈了 Aclif — 一個專門的 CLI 框架，旨在標準化 AI 代理與外部 SaaS 服務之間的交互。該工具解決了 API 碎片化問題，提供了統一的語法和標準名稱以執行命令。

2026年9月17日

開發人員推出了openjev-sglang伺服器以供TypeSafe API使用

開發人員推出了 openjev-sglang — 一個實現TypeSafe/Jev協定的專用HTTP伺服器，用于與語言模型進行交互。該項目針對在伺服器環境中與 Qwen3.6-35B-A3B 模型進行高性能工作進行了優化。

2026年9月17日