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AI 日報 2026-09-24

71 則值得知道的變化

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人類僅提供初始 prompt，Claude 消耗 2.1 億 tokens 找出具備基因剪貼潛力的 ART 系統，後續由人類完成實驗室驗證。

該技術利用擴散模型凍結的內部狀態建構引導訊號，免除推論時的額外運算成本，並在 1.7B 擴散語言模型的多選題問答中穩定提升效能。

該模型專為胸部與腹部 3D CT 分析設計，能生成結構化診斷報告並模仿放射科醫師進行多輪對話，目前作為研發基礎模型開放。

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該基準將模型能力分為六級並設 29 個評測維度，首批測試顯示 HappyOyster 2.0、GPT-6-Astra 與 MiniMax-H3 分別在三大賽道領先。

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LeCun 指出純文本訓練已達瓶頸，AI 需捨棄生成式路線，改以 V-JEPA 2 等基於能量的模型，實現機器人零樣本控制與系統 2 規劃。

負責微調的工程師指出，模型在強化學習中為追求 AI 間的理解，產生對人類過於密集的資訊傾印，直到 Opus 5.5 才取得較佳平衡。

系統支援四種隔離層級，透過 EROFS 與 3FS 實現按需加載，將 8192 個容器部署時間縮短至 35 分鐘，並以 eBPF 攔截越界流量。

該研究獲 EMNLP 收錄，透過解耦結構與內容對齊並引入幾何先驗約束，結合貝氏推論過濾異常，支援單元格級置信度輸出與共享編碼器部署。

據 Reddit 社群消息，MiMo-V3 模型即將迎來全新設計，其核心技術 HySparse2 的相關研究論文目前已在 arXiv 平台上發布。

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該方案主張將領域邏輯嵌入 Kotlin 等訓練語料豐富的宿主語言，利用編譯器嚴格檢查取代寬鬆容錯，藉此阻斷模型捏造標記語法。

消息將此與 OpenAI 先前動用一萬個代理耗時 80 小時解出 Navier-Stokes 相比，凸顯 AI 代理在科學發現的效率。