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AI日报
10月17日AI资讯 | DeepSeek发布V4.1 Flash;英伟达开源机器人Harness;OpenAI让ChatGPT操作Chrome
字数 1458阅读时长≈ 4 分钟
2026-10-17
2026-10-17

1、DeepSeek V4.1 Flash 新版发布: api 自带搜索能力

DeepSeek将V4.1 Flash升级为V4.1-Flash-1017,总参数763B,上下文窗口1M tokens,网页端、App与API同步更新,权重以MIT协议开源。新模型11项基准测试全部上涨;DeepSWE v1.1最高档通过率77.0%、单任务约1.3元,低成本档通过率72.6%、不足0.8元。同时DeepSeek API开放自研搜索的Search与Fetch接口,均5元/千次,并发布DeepSeek Harness 0.2.1适配新模型。

2、OpenAI突袭Chrome!ChatGPT长出「双手」,自动打工了

OpenAI正式宣布将计算机使用能力引入Chrome浏览器,ChatGPT升级为可直接操作网页的智能体。升级包含Chat与Work双模式:Chat模式支持跨标签页收集信息并整合回答,Work模式基于Computer Use架构,可在用户授权后自动填表、发送消息、下载文件、比价并生成表格。Chrome侧边栏与ChatGPT客户端对话数据打通,可直接在已登录网站中执行任务。

3、刚刚,英伟达开源机器人Harness!接入GPT-6 Astra一夜刷爆所有基准

英伟达开源机器人智能体框架ASPIRE V1.0,让机器人自主编写控制程序、执行任务、复盘失败并修改代码,将验证有效的方案存入可检索复用的技能库。官方技能库已收录90多项Skill、覆盖150多个任务、分18个类别。团队在OpenAI发布GPT-6 Astra当天更换底层模型,一夜之间LIBERO-Pro 80项任务成功率达99%,Robosuite 7项与BEHAVIOR-1K 2项代表性任务全部达100%。

4、清华开源!智能体操作系统任务成本降83%,AI记忆可查可改

清华大学THUNLP实验室联合面壁智能、OpenBMB等团队开源智能体操作系统PilotDeck 2.0,以WorkSpace工作舱实现文件、记忆与任务的物理隔离,提供白盒化可查看、可修改的长期记忆,并支持后台常驻执行、Office文件全流程处理和MCP协议。其智能路由采用“主强子弱”分层调度,复杂决策交由强模型、简单任务下放轻量模型,在7个高难度复杂任务测试中,主Sonnet 4.6加子MiniMax-M2.7组合得分70.6,成本3.15美元,较单体Sonnet 4.6的69.1分、18.36美元降低约83%。

5、让AI造城市,一口气干活十几个小时,蚂蚁百灵Ling-3.1-flash把AI带进真实工作流

9月30日,蚂蚁百灵发布Ling-3.1-flash,10月15日开源,聚焦复杂任务与长程执行。模型总参数约560B,每Token激活约25B,最高支持1M Token上下文;Artificial Analysis智能指数41,输出约210 Token/s,混合调用价格约每百万Token 0.19美元。实测中,模型约26分钟生成城市建造游戏原型,官方案例显示其用约20小时以Rust重写C图像库,30项验证通过,实现8.015倍加速。

6、Anthropic发布内部就业报告:智能体工时达到人类6倍,“元工作时代”来了

Anthropic发布内部就业报告《Anthropic就业之变》,基于内部记录、AI使用遥测数据、产出指标及17次员工访谈,分析深度应用AI后的劳动力变化。报告显示,其初级技术岗位招聘占比从2025年初的27%降至2026年的9%,但公司整体规模扩大至原来的三倍;截至2026年8月,员工直接指导的交互式智能体工作时长已达人类的6倍,工程师人均代码提交量半年内增至5倍。员工重心转向管理智能体的“元工作”,其占交互式会话比例由10%升至22%。

7、刚刚,Claude半小时解开二十多年密码学谜题

10月16日,Anthropic公布,其内部研究模型Claude在不到半小时内追溯出NIST P-192、P-224、P-256、P-384、P-521五条椭圆曲线种子的生成方式:种子源自C语言库伪随机数生成器lrand48,初始状态由1997至1998年间的Unix时间戳设定。该发现未攻破ECDSA,也未提出新攻击方法,但降低了相关曲线被人为植入后门的可能,同时显示前沿模型可承担假设提出、模式识别与结果验证等研究环节。

8、新基准开测「AI第六感」!人类一眼秒懂,最强模型只拿53.6分

Scale AI联合Elorian发布新基准HSS,用288张图片、234段视频构建522道开放式任务,衡量模型对画面中未明说信息的直觉式视觉推理。25个多模态模型中,GPT-6-astra以53.6%居首,中位数仅30.9%,人类参与者为93.1%。8573次失败归因显示,94%源于感知与隐含信息推断错误,而非逻辑推理;接入Agent工具可提升成绩,但三维空间判断几乎无改善。
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