全球AI動態周報-截止10月12日

數據GO

2025/10/14

1、OpenAI 祕密切換 ChatGPT 模型，以處理「情緒化」對話OpenAI 正在 ChatGPT 中祕密測試一種新的安全路由系統。該系統由 ChatGPT 負責人 Nick Turley 證實，它能根據對話主題自動將用戶提示重定向到不同的語言模型。當對話涉及「敏感或情緒化話題」時，系統會自動介入，將用戶提示交給一個更嚴格的模型，例如 GPT-5或其專門的「GPT-5-Chat-Safety...

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視頻生成應用添加一系列重要的新控制功能，以回應關於濫用深度偽造內容的批評。據 Sora 負責人比爾·皮布爾斯（Bill Peebles）透露，用户現在將擁有更多權力來定義 AI 生成內容中自身數字形象的用途。4、OpenAI 開發者日重磅發布：ChatGPT 平台化，推出自主 AI 代理和頂級模型在今年的開發者日（Dev Day）上，OpenAI 宣佈了一系列旨在重塑其生態系統的重大發布，核心在於將 ChatGPT 轉型為一個深度集成的第三方應用平台，同時賦能開發者構建可替用户執行任務的自主 AI 代理。ChatGPT 平台化與 Apps SDK 的推出標誌着一次關鍵性的轉向。藉助全新的 Apps SDK，開發者現在能夠創建直接在 ChatGPT 聊天界面中運行的交互式應用程序，這些應用支持全屏模式並可將上下文傳遞給語言模型。該 SDK 基於 OpenAI 的模型組件協議（MCP）構建，並增加了 HTML 渲染、登入和支付協議等功能，以實現完整的應用體驗。演示中，Canva 應用展示了生成海報和演示文稿的能力，而 Zillow 應用則在聊天中直接呈現交互式地圖，並響應如「只有花園」等自然語言篩選。首批合作伙伴包括 Booking.com、Canva、Coursera、Expedia、Figma、Spotify 和 Zillow，未來還將有 DoorDash、OpenTable、Target 和 Uber 加入。開發者可以在開發者模式下測試應用，未來還將推出應用程序目錄和付費選項，該 SDK 預計將完全取代舊版的 ChatGPT 插件。與此同時，OpenAI 正在推出用於構建可替用户執行任務的自主代理的工具包 AgentKit。其核心是 Agent Builder，一個通過拖放操作組裝工作流的可視化工具。在現場演示中，OpenAI 僅用八分鐘就構建了一個用於推薦會議的代理，並可立即發布。AgentKit 還包括用於聊天的 ChatKit、用於測試的 Evals，以及用於管理數據訪問的 Connector Registry。此外，代理可通過**強化微調（RFT）**進行深度定製，該功能已在 GPT-5 上進行內測。Agent Builder 目前處於測試階段，而 ChatKit 和 Evals 已正式發布，Connector Registry 也正向 API 和企業客户推廣。在模型方面，OpenAI 發布了 GPT-5Pro 的 API，這是其迄今為止最先進的語言模型，專為處理複雜任務而設計。它使用更多計算資源，同時接受文本和圖像輸入（但僅輸出文本），支持驚人的 40萬個 token 上下文窗口，並允許最多 27.2萬個 token 輸出。該模型僅可通過 Responses API 訪問，定價為每百萬輸入令牌15美元，每百萬輸出令牌120美元，輸出價格相比前代模型有大幅提升。此外，OpenAI 還推出了成本更低的 gpt-realtime-mini（便宜約70%）、用於圖像處理的 gpt-image-1-mini（便宜約80%），以及文本到視頻模型 Sora2 的 API。最後，OpenAI 的編碼助手 Codex 現已普遍可用，自5月推出雲代理以來使用量增長了十倍，並新增了 Slack 集成、SDK 和全新的管理工具。公司還披露了驚人的用户數據:ChatGPT 每周用户已超過8億，超過 400萬開發者在該平台進行開發，API 流量達到每分鐘 60億個令牌，平台生態實現了顯著增長。5、OpenAI重磅發布GPT-5 Pro API，智能化未來一觸即發近日，OpenAI 正式推出了其最新的 GPT-5 Pro API，標誌着人工智能領域的一次重大升級。這一新模型被認為是 OpenAI 迄今為止最強大的產品，擁有令人矚目的 40 萬 Token 上下文窗口。這意味着它能夠處理更為複雜和長篇的文本，同時也支持圖像輸入，進一步擴展了其應用場景。GPT-5 Pro API 的定價設定為每百萬 Token15 美元，這一定價策略使得高效的 AI 應用變得更加可及。此外，OpenAI 還為這一 API 引入了兩項重磅更新。首先，優先處理層的設定使得請求的處理速度比標準層快了 40%，這無疑提升了開發者的使用體驗。其次，新增的服務健康儀表盤可以實時監控系統的運行狀態，確保開發者能夠及時掌握服務情況，避免潛在的故障。這一系列更新不僅為開發者提供了更為強大的工具，也為各行業的創新奠定了基礎。無論是醫療、金融還是教育等領域，GPT-5 Pro API 都將帶來更多的可能性，推動智能化進程的加速。隨着 GPT-5 Pro 的上線，OpenAI 再次向外界證明了其在 AI 技術領域的領導地位。未來，開發者將能利用這一強大的 API 來創建更智能、更人性化的應用，助力社會各界的數字化轉型。無疑，GPT-5 Pro API 的發布將為人工智能的應用打開全新的大門，讓我們拭目以待，這項技術將在未來為我們的生活帶來怎樣的改變。6、OpenAI ChatGPT Go套餐全面進軍亞洲！每月不到5美元OpenAI 近日宣佈，將其超實惠的 ChatGPT Go 套餐擴展至亞洲的16個新國家，這個套餐的月費不到5美元，極具吸引力。此次擴展覆蓋了阿富汗、孟加拉國、不丹、文萊、柬埔寨、老撾、馬來西亞、馬爾代夫、緬甸、尼泊爾、巴基斯坦、菲律賓、斯里蘭卡、泰國、東帝汶和越南等國家，旨在讓更多用户享受智能聊天的便利。在這16個國家中，用户可以根據當地貨幣進行付款，例如在馬來西亞、泰國、越南、菲律賓和巴基斯坦等地。而在其他地區，用户則需要以美元支付，價格大約為5美元，具體費用會根據當地的税收政策有所變化。ChatGPT Go 套餐為用户提供了更高的每日使用限額，包括消息發送、圖像生成以及文件或圖像的上傳功能。此外，與免費計劃相比，該套餐還提供了兩倍的內存容量，使得用户能夠獲得更加個性化的互動體驗。7、谷歌更新Gemini 2.5 Flash Lite，成為最快的專有模型近日，谷歌對其 Gemini 系列大型語言模型（LLM）進行了重要更新，尤其是 Gemini2.5Flash 和 Flash Lite，強調了速度和效率的提升。這些改進是在大版本發布之間持續進行的，充分展示了谷歌在 AI 領域不斷進步的決心。根據第三方分析機構 Artificial Analysis 的評估，Gemini2.5Flash Lite 已經成為其網站上 「最快的專有模型」，輸出速度達到每秒887個輸出 token，比上一版本提升了40%。儘管與 MBZUAI 和 G42AI 推出的新 K2Think 開源模型（每秒輸出2，000個 token）相比仍有差距，但 Gemini2.5Flash Lite 的速度依然令人矚目。8、DeepSeek發布V3.2-exp模型，開創性稀疏注意力機制 將API 成本降低一半人工智能公司DeepSeek的研究團隊周一宣佈，他們發布了一款名為 V3.2-exp 的新實驗模型，旨在通過創新的「稀疏注意力」機制，大幅降低長上下文操作的推理成本。這一里程碑式的進展在Hugging Face和GitHub上同步發布，並附有詳細的學術論文。該模型的核心在於其獨特的 DeepSeek稀疏注意力機制。這一複雜系統由兩部分組成:首先，一個名為「閃電索引器」的模塊會對上下文窗口中的特定摘錄進行優先級排序;其次，一個獨立的「細粒度標記選擇系統」會從這些優先摘錄中挑選出關鍵標記，加載到有限的注意力窗口中。這些機制的結合使得稀疏注意力模型能夠以較低的服務器負載高效處理長上下文片段。9、DeepSeek突襲更新V3.2後緊急下架DeepSeek突然發布公告宣佈線上模型已更新版本，歡迎用户測試反饋。雖然官方未透露具體型號，但多方跡象指向這是DeepSeek V3.2——Hugging Face平台上已建立相關Spaces，文件夾明確命名為\"DeepSeek V3.2\"。不過，目前該頁面現已下架，顯示404錯誤。10、硅基流動上線 DeepSeek-V3.2-Exp，顯著降低價格並支持更大上下文近日，硅基流動宣佈上線了最新的實驗性模型 DeepSeek-V3.2-Exp，該版本支持高達160K 的上下文，同時在價格上也進行了大幅度的調整，直降超過50%。這一新版本是在 DeepSeek-V3.1-Terminus 的基礎上進行深度優化的成果，旨在提升長文本訓練和推理的效率。11、豆包大模型1.6-vision正式發布，比上一代綜合成本降低約50%火山引擎宣佈，正式發布豆包大模型1.6-vision。據介紹，豆包大模型1.6-vision是豆包大模型家族首個具備工具調用能力的視覺深度思考模型，擁有更強的通用多模態理解和推理能力，並支持Responses API。12、騰訊混元圖像3.0正式上線，支持中英文精準渲染、長文本生成騰訊宣佈正式發布混元圖像3.0，這是業界首個開源的商用級原生多模態生圖模型。該模型擁有80億參數，是目前效果最優、參數量最大的開源生圖模型，能夠與頂尖閉源模型相媲美。用户可以通過騰訊混元官網體驗該模型，模型的權重和加速版本也已在 GitHub 和 Hugging Face 等開源社區發布，供廣大開發者免費下載和使用。13、騰訊元寶生圖升級：一句話生成多種創意內容元寶 App 近日推出了最新版本的混元圖像3.0，用户只需輸入一句話，即可輕鬆生成豐富多樣的創意內容，包括表情包、四格漫畫、設計配圖等。這一升級大幅提升了圖像生成的智能化水平，讓用户能夠在創作中獲得更直觀、更生動的體驗。此外，元寶 App 還推出了圖文設計功能，用户可以通過簡單的描述生成創意海報。這一功能不僅適合個人用户的日常需求，也為商家提供了便捷的宣傳工具。例如，商家可以快速生成商業產品攝影圖，提升產品在市場上的吸引力。14、螞蟻百靈團隊全新開源高性能思考模型 Ring-flash-2.0螞蟻百靈大模型團隊近日宣佈，正式開源其最新的高性能思考模型 ——Ring-flash-2.0。這款模型是在 Ling-flash-2.0-base 基礎上經過深度優化而成，標誌着人工智能領域的一次重大進步。Ring-flash-2.0的總參數達到100億，但在每次推理時，僅激活其中6.1億，這種高效的激活機制為模型提供了強大的計算能力，同時也節省了大量資源。15、螞蟻集團開源全球首個萬億參數大模型 Ring-1T-preview，代碼生成能力超越 GPT-5近日，螞蟻集團宣佈開源其自研的萬億參數推理大模型 Ring-1T-preview，這一模型成為全球首個開源的萬億參數推理大模型。雖然目前僅為預覽版，Ring-1T-preview 在自然語言推理方面表現出色，多個測試的結果顯示其能力令人矚目。16、螞蟻發布萬億參數語言模型 Ling-1T螞蟻集團推出的Ling-1T語言模型在推理速度和能力上表現出色，成為國產開源模型的重要突破。Ling-1T 採用「中訓練+後訓練」方法，提升推理能力。在數學和邏輯推理任務中表現卓越，解決複雜問題。支持代碼生成和旅行路線規劃，應用廣泛。17、LiquidAI 推出 Liquid Nanos 系列輕量級 AI 模型LiquidAI 正式發布了名為 「Liquid Nanos」 的系列輕量級 AI 模型。這一系列模型專為邊緣計算設備設計，能夠在樹莓派等小型設備上高效運行。Liquid Nanos 涵蓋了翻譯、抽取、RAG（檢索增強生成）、工具調用以及數學推理等五大應用場景，為開發者提供了靈活多樣的選擇。Liquid Nanos 系列提供兩種參數版本:350M 和1.2B。這些模型的設計旨在滿足低功耗、高性能的需求，使得用户可以在不依賴強大計算資源的情況下，實現複雜的 AI 功能。所有模型均支持 GGUF 量化格式，這意味着它們在資源利用率上表現出色，可以為更多用户所用。18、Liquid AI發布 LFM2-8B-A1B：8B 參數僅激活1.5B高效MoE架構重塑邊緣AILiquid AI推出的LFM2-8B-A1B是其LFM2系列的首個混合專家（Mixture-of-Experts， MoE）模型，總參數規模達8.3B，但每token僅激活約1.5B參數。這種稀疏激活機制在保持高表示能力的同時，大幅降低計算負載，使其適用於資源受限的設備端場景。不同於傳統雲端MoE模型，該設計針對實時交互優化，挑戰了「小規模MoE不高效」的行業認知。19、700萬參數微型模型 TRM，推理能力竟勝過 Gemini2.5Pro 和 Claude3.7三星 SAIL 蒙特利爾實驗室的研究人員近日推出了一種名為「微型遞歸模型」（TRM）的新型 AI 架構。這款模型參數僅有 700萬個，遠小於動輒數十億參數的最小型語言模型（LLM），卻在數獨和 ARC-AGI 測試等複雜的結構化推理任務中，表現出驚人的效率和卓越的性能，成功超越了包括 Gemini2.5Pro 和 Claude3.7 在內的多個大型語言模型。20、中國信通院發布 「方升」 3.0 大模型基準測試近日，中國信息通信研究院（信通院）正式推出了 「方升」 基準測試體系3.0，標誌着國內人工智能(AI)評測的又一重大進步。這個全新的版本在前期基礎上進行了全面升級，不僅新增了模型基礎屬性測試，還系統性地評估了模型的參數規模和推理效率等底層特徵。此外，該體系還前瞻性地佈局了未來的高級智能測試，聚焦全模態理解、長期記憶和自主學習等十項高級能力，為工業製造、基礎科學和金融等重點行業提供了更深入的場景化評測。21、生成式AI與新聞報告2025：如何看待AI在新聞與社會中的角色路透研究所發布《Generative AI and News Report 2025》，基於多國調查與數據，發現公眾對用生成式 AI 處理新聞的接受度在上升，但對 AI 生成新聞的信任仍然偏低；報告還概述了公眾對 AI 在摘要、個性化與事實核查中使用的態度，並提出新聞機構在透明度、標註與授權方面的建議。22、英國競爭監管機構要求谷歌放寬對搜索的控制英國競爭與市場管理局（CMA）將對谷歌施加「戰略市場地位（SMS）」類監管，要求在搜索與廣告等方面採取干預措施。報道指出，此次監管涵蓋了影響新聞流量的 AI 功能（例如 AI Overviews/AI 模式），並可能要求谷歌調整展示/排序或提供更大程度的發布者控制，從而影響新聞站點與 AI 平台間的流量與收益分配。23、公共媒體採納 AI 的四種方式Public Media Alliance 發布行業概覽，列舉公共服務媒體（PSM）採用 AI 的四種主要路徑：選題/數據挖掘輔助、自動字幕與翻譯、內容個性化與推薦、以及用於內容驗證與事實核查的工具。文章提供了多國 PSM 的實踐示例和治理建議，強調了透明度與人員技能提升的重要性。24、斯坦福揭示AI寫作氾濫：四分之一企業新聞稿帶大模型痕跡根據斯坦福大學研究團隊在 Cell Press 旗下期刊《Patterns》上發布的最新報告，大型語言模型（LLM）已在各類正式書面溝通場景中被廣泛應用。該研究分析了 Newswire、PRWeb 和 PRNewswire 等各大平台的英文文稿，發現其中有大量文稿帶有明顯的 AI 痕跡。研究團隊採用了一套名為「分佈式 LLM 量化框架（Distributional LLM Quantification Framework）」的統計模型，通過分析語料整體的語言特徵分佈，估算出特定時間段內具備 AI 生成特徵的文本比例。需要注意的是，該方法目前僅適用於英文語料，因此其結果反映的僅是英文文本中具備 AI 特徵的比例，並不意味着整篇文章「完全由 AI 撰寫」。報告數據顯示，研究團隊分析了去年共計 68.7萬條消費者投訴、53.7萬篇企業新聞稿、3.04億份招聘信息以及1.6萬篇聯合國新聞稿，結果令人關注：Ø企業新聞稿: 約 24% 的文稿帶有 AI 痕跡。Ø消費者投訴: 約 18% 的投訴文本具備 AI 特徵。Ø聯合國新聞稿: 約 14% 的內容被認定為「幾乎由 AI 大模型直接生成，或經過大幅改寫」。Ø招聘信息: 接近 10% 的招聘內容帶有 AI 痕跡。研究人員指出，LLM 已深入滲透社會各領域的正式文本寫作，並逐漸成為人們日常書面表達的重要輔助工具。在細分領域，研究發現 教育程度較低的地區使用 AI 撰寫投訴的比例高達 19.9%，明顯高於教育程度較高地區的17.4%。在招聘信息方面，中小型企業或初創公司更傾向於使用大模型生成內容，其中約有 10% 至15% 的招聘公告包含明顯的 AI 痕跡。研究人員同時強調，隨着生成式 AI 技術的不斷進步，其文風正日益接近人類。因此，未來要精確識別 AI 在文本創作中的參與程度將變得愈發困難。25、兩部門聯合發布《政務領域人工智能大模型部署應用指引》 大力推動AI技術應用近日，中央網信辦與國家發展改革委聯合發布了《政務領域人工智能大模型部署應用指引》，這是一份針對政府部門如何安全、穩妥推進人工智能技術應用的指導文件。其目的是為各級政務部門提供清晰的方向和基本的參考，確保人工智能的有效利用。在這份指引中，特別強調了政務部門可以圍繞政務服務、社會治理、機關辦公及輔助決策等多個高頻需求，結合地方實際，選擇典型場景進行 AI 大模型的應用探索。這意味着，各地可以根據自身的特點和需求，因地制宜地實施人工智能技術，以提升政府工作效率。26、AI安全警報：只需250份文件即可 「投毒」 大語言模型近日，人工智能研究公司 Anthropic 發布了一項震驚業界的研究，揭示了對大語言模型進行 「數據投毒」 攻擊的新可能性。以往，大家普遍認為，攻擊者需要佔訓練數據中一定比例的 「毒藥」 樣本才能成功，但該研究顛覆了這一觀念。實際上，只需 250 份 「投毒」 文檔就足以對任何規模的大模型實施攻擊。研究團隊與英國人工智能安全研究所及艾倫・圖靈研究所合作，進行了迄今為止規模最大的投毒攻擊模擬。他們採用了一種名為「拒絕服務」 的後門攻擊方式。攻擊的核心在於，當模型接收到特定的觸發短語時，便會陷入混亂，輸出一堆無意義的隨機文本。這一過程的細節相當嚴謹：首先，團隊從正常文檔中隨機提取一段開頭，然後加入觸發詞，最後再加上一段隨機生成的亂碼。這種 「偽裝」 讓毒文檔在正常數據中難以察覺。實驗中，研究人員使用了不同參數規模的四種模型（600M、2B、7B 和 13B），每種模型都經過相同的訓練標準。實驗結果顯示，模型的大小對投毒的成功率幾乎沒有影響。無論是 250 份還是 500 份投毒文檔，所有模型的反應都幾乎一致。尤其令人震驚的是，250 份投毒文檔僅佔模型總訓練數據的微不足道的 0.00016%，卻能成功污染整個模型。研究表明，只要模型 「見過」 250 份投毒文檔，攻擊效果便會迅速顯現。這一發現不僅讓人對 AI 安全產生擔憂，也促使各界重新審視數據源的審查機制。為了應對這一威脅，專家建議加強對訓練數據的監控與審查，同時開發自動檢測 「投毒文檔」 的技術。儘管該研究揭示了數據投毒的可行性，但研究者也指出，這一發現是否適用於更大規模的模型（如 GPT-5 等）尚待驗證。此外，攻擊者在實施攻擊時也面臨着確保 「毒藥」 被選中的不確定性。因此，這項研究無疑為 AI 安全敲響了警鐘，促使行業加緊行動，增強防護措施。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}