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祖克柏最新訪談：Muse打算怎樣幫你賺錢？AI 未來在那裡？（深度解讀）

9 月 8 日，Meta 正式推出個人 AI 智能體 Muse。與傳統聊天機器人不同，Muse 擁有自己的雲端虛擬機器，可以操作電腦、登錄帳號、完成任務，並在使用者離開後繼續運行。扎克伯格稱，他真正想做的，是“給世界上的每個人一個非常有能力的個人智能體”，讓它理解使用者目標，並代表使用者全天候工作。Muse 上線後不到兩週，登上美國應用下載榜首。據 Sensor Tower 統計，截至 9 月 22 日，累計下載量已超過 250 萬次。 在這場與科技記者 Alex Heath 的長談中，扎克伯格談到 Muse 的產品設計、隱私權限、商業模式，也談到 Llama 4 失利後 Meta 如何重建模型研發，以及他為什麼主張讓更多人擁有強大 AI。 扎克伯格這場長談的核心，不是發佈一個 AI 產品，而是宣佈 Meta 的 AI 路線：未來不應由少數實驗室、公司或政府控制超級智能，而應讓每個人擁有自己的個人 AI Agent，並通過廣泛分配能力形成制衡。Muse 是這一理念的第一個完整消費者產品形態。 這場長談貫穿一條主線：
祖克柏最新訪談：Muse打算怎樣幫你賺錢？AI 未來在那裡？（深度解讀）
科技#Meta#Mark Zuckerberg#Muse
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重磅！開源版Jev本地部署教學來了！

平時我們搭 Agent 工作流或者客服系統，經常會遇到這類需求：判斷使用者想幹嘛、工單分到哪個部門、該調哪個具體工具。這類事情沒有開放式創作的要求，可如果每次都扔給幾十億參數的自回歸大模型，哪怕只吐一個詞，也得乾等幾百毫秒，輸出偶爾還夾帶解釋廢話或者殘缺的 JSON。 前段時間 TypeSafe 推出 Jev 專門做這類判斷，單次前向幾毫秒就能搞定，但目前只有雲端付費 API，權重沒有開放。開源社區很快做出了完整復刻，Laya 用 Apache-2.0 協議放出了全部模型權重，可以拉回本地自己跑。 這篇文章給大家簡單介紹 Laya 是什麼，然後介紹四步流程把它的部署跑通。指定模型、視訊記憶體最佳化、實驗倉庫這些內容統一放在教學後面，不打斷上手過程。文中的延遲和視訊記憶體資料，都在 aarch64 架構的 GB10 算力卡（20 核 CPU，121 GB 統一記憶體，PyTorch 2.14.0+cu130）上測出。 文中用到的安裝命令、最小指令碼和全部實測日誌都放在這個倉庫裡，可以直接 clone 下來跟著跑，如果視訊記憶體不足的讀者，想要看看運行結果可以去下面的地址，直接看執行日誌，這樣就不用下載模型運行了：https://github.com/li-xiu-qi/XiaokeAILabs/tree/main/experiments/test_jev_open_source/laya（https://github.com/li-xiu-qi/XiaokeAILabs/tree/main/experiments/test_jev_open_source/laya）
重磅！開源版Jev本地部署教學來了！
科技#AI Agent#Jev#Laya
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小米 MiMo-V2.6 發佈並開源：Pro 與 Flash 雙版本，API 價格與前代持平

小米於9月22日發佈並開源Xiaomi MiMo-V2.6系列全模態模型（包含Pro與Flash）。MiMo-V2.6-Pro在AA綜合智能指數v4.3.2中獲46分，超過Kimi K3（44分）和GLM-5.3（45分），成為該指數排名最高的開源權重模型。Pro與Flash訓練歷時不到6天，成本分別為約262萬美元與85萬美元，累計約75萬條軌跡。 DeepSWE v1.1評測得分分別從48.8提升至65.7及58.4提升至72.6。該系列支援100萬上下文長度，小米同步開源模型權重、技術報告及7k+高品質RL任務環境。 (firemail)
小米 MiMo-V2.6 發佈並開源：Pro 與 Flash 雙版本，API 價格與前代持平
科技#小米#MiMo-V2.6#開源模型
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OpenAI和Anthropic營收面臨威脅：成本壓力下，更多AI初創企業轉向開源模型

隨著OpenAI和Anthropic的API費用攀升與開源模型性能的提升，Harvey、Abridge、Decagon等橫跨法律、醫療、金融賽道的初創AI企業，相繼宣佈自研模型的計劃，部分企業已將八成流量切換至自有模型。此舉對OpenAI和Anthropic構成直接壓力，應用層客戶的流失可能蠶食其最重要的收入來源。 法律AI獨角獸Harvey今年毛利率一度跌至-50%，成為一個縮影——隨著OpenAI和Anthropic的API費用持續攀升，越來越多的AI應用初創企業開始擁抱開源權重模型，重奪成本控制權。 這一趨勢正在加速。Harvey、Abridge、Decagon、Ramp等橫跨法律、醫療、金融和客服賽道的初創企業，相繼宣佈自研或定製模型的計劃，部分企業已將八成流量切換至自有模型。 Sequoia Capital和General Catalyst等頭部投資機構亦在背後助推。
科技#OpenAI#Anthropic#開源模型
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美國指責中國AI企業“蒸餾美模型”，自己卻偷偷用上了中國AI模型，被發現後緊急下線

據路透社報導，美國國家檔案館營運的《聯邦公報》官網（Federal Register）被發現部署了基於阿里通義千問Qwen模型的AI搜尋功能，用於幫助使用者搜尋擬議中的聯邦法規。 《聯邦公報》官網是美國聯邦政府的“官方公告欄”，政府新出的法規、行政命令、部門通知都會先登在這上面。 根據路透社查閱的截圖和該網站原始碼的存檔版本，使用千問模型的搜尋工具在16日被下線。目前，美國國家檔案和記錄管理局以及白宮均未公開解釋千問何時被部署、具體如何運行。 然而，就在此前，美國FBI等機構剛剛把矛頭指向包括阿里巴巴在內的中國AI公司，指責其對美開展“工業規模”蒸餾，獲取美前沿模型能力。中方則否認相關指控。
美國指責中國AI企業“蒸餾美模型”，自己卻偷偷用上了中國AI模型，被發現後緊急下線
美股#美國#中國AI企業#中國AI模型
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AGI最難一戰，竟在醫院！中國AI登上Science，醫生不怕失業還催著上線

AI正在橫掃一切，但有塊硬骨頭，遲遲攻不下來，讓無數人希望落空。 2016年，Hinton老爺子就預言：“人們現在就應該停止培養放射科醫生。”他甚至認為，五年內，AI就會在醫療影像識別上超過放射科醫生。 老爺子一生謹慎，但歷史和他開了個玩笑。十年過去了，人們離AGI已經越來越近，但在醫療場景裡，即使圖像識別這樣的AI新手村任務，依然是hard模式。 如果從IBM的Watson算起，在醫療上遭遇滑鐵盧的AI專家數不勝數。
AGI最難一戰，竟在醫院！中國AI登上Science，醫生不怕失業還催著上線
科技#中國#醫療AI#開源模型
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美股半導體暗盤集體下挫，如何看待Anthropic的放緩觀點？

Anthropic CEO的觀點大家應該都看到了，主張放慢前沿 AI 的能力提升速度，讓安全測試、運行監控和第三方評估有時間跟上。這裡的“放慢”並不是停止訓練模型，而是希望模型能力的增長不要超過安全體系的承受能力。 隨後，Sam Altman 和 Elon Musk 很快表示支援，Google DeepMind 負責人 Demis Hassabis 也認為這個方向值得推進。Sam 還承諾，OpenAI 會像 Anthropic 一樣，引入具有員工級存取權的外部評估者。 但這也導致了市場的看空觀點。 為什麼Dario要發表這樣的言論？
美股半導體暗盤集體下挫，如何看待Anthropic的放緩觀點？
科技#Anthropic#AI安全#中美AI競爭
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宇樹開源人形機器人 “大腦”：6B 參數、64 項任務，把具身智能的門檻打下來了

9 月 10 日，宇樹科技正式開源新一代通用人形機器人基礎模型 UnifoLM-WLA-1.0，直接把行業卡了好幾年的 “具身智能通用性” 死穴給干穿了。6B 參數、2500 小時真機訓練資料、單模型統籌 64 項複雜任務，程式碼、模型、資料集同步開放 —— 這不是一次普通的技術發佈，而是把人形機器人 “通用大腦” 的門檻，直接拉到了行業前所未有的高度。 一、行業痛點：人形機器人的 “大腦”，一直是拼出來的補丁 過去人形機器人的軟體體系，更像 “拼裝怪”：走路用一套強化學習模型，抓取用另一套擴散模型，末端執行器換個夾爪，前面的演算法幾乎全部報廢。 桌面操作模型只管桌面，全身移動模型只管導航，兩者割裂，跨場景就 “卡殼”；
宇樹開源人形機器人 “大腦”：6B 參數、64 項任務，把具身智能的門檻打下來了
A股#宇樹科技#人形機器人#開源模型