阅读

OpenAI在9月29日DevDay上宣布Decisions API限量预览：让Luna模型从预设选项中快速做选择。

CEO奥特曼称，把模型聚焦在选项上可以做到极快，同时保留图像理解、多语言和安全防护。这与TypeSafe AI本月初发布的Jev同类——那是一个输出概率的快速分类模型，开发者已用它给大模型提速降本。

一个直接应用是智能体监控：QueryStory的Shapor Naghibzadeh在黑客松上用Jev逐条核查智能体动作，其演示称同样审查用Jev花2.94美元、用前沿模型要372美元。Decisions API目前只是限量预览，尚无开发者实测，各家的输出校准质量是关键未知数。

OpenAI在9月29日开发者日调整订阅：200美元月费档可用token减半，并新增500美元月费档。

据Semafor科技编辑Reed Albergotti报道，这次定价调整发生在发布智能体工具dots的同一场活动上，他认为这印证了AI行业算力紧张：常驻运行的智能体助手要消耗大量token，成本高企。

他举例称，OpenAI近期为求解纳维-斯托克斯方程的一部分，一个周末花费约1000万美元。定价细节出自其专栏转述，OpenAI官方定价页未在文中给出，具体额度以官方页面为准。

AI编程创业公司Factory的CEO Matan Grinberg于9月30日在X宣布，解聘董事会顾问、风投人士Chris Degnan，理由是指控他向最大竞争对手Cognition泄露机密。两小时后，Degnan在X和LinkedIn宣布出任Cognition首席营收官。

Degnan是Snowflake的首位销售员工，曾任其首席营收官十一年。Grinberg称，Degnan受保密义务约束，曾与Cognition高管交谈并保证无意跳槽，但后来承认一直在与对方洽谈；公司不知道他泄露了多少信息。

Degnan的公告未提及Factory，但表示其所在投资机构RPT团队将与Cognition密切合作。泄密指控目前仅出自Grinberg一方，Degnan与Factory均未回应置评请求。

快手9月30日发布内部公告：创始人兼CEO程一笑兼任社区科学线负责人，原社区负责人于越转任可灵AI公司董事兼CEO。

可灵AI是快手的AI视频生成业务，程一笑在全员信中称其为快手AI战略的核心布局。公司同期新设跨事业部的「企业AI生产力」虚拟组织，统筹通用Agent、企业上下文体系与内部信息系统建设。

此番调整把AI视频业务负责人提到子公司CEO层级，快手对该业务商业化权重的抬升可见一斑，实际资源投入仍待观察。

激活导向方法在指令微调模型上的效果远不如在基座模型上，且常以生成流畅度大幅下降为代价——这是苹果机器学习研究团队与庞培法布拉大学研究者的发现。

此前依赖激活导向控制大模型输出（如去除毒性概念）的团队，可能高估了这类不改权重、直接干预内部激活的高效方法在指令微调模型上的适用性；而提示词和完整监督微调适合概念注入，但不擅长概念移除。

该结果为作者自测，论文发表于BlackBoxNLP 2026工作坊，arXiv版本于6月10日首次提交，苹果研究页标注2026年9月发布。

边界：摘要未列出具体模型清单与样本规模，外推需谨慎，且暂无第三方复现。

一位博主的实测显示，前沿模型自称的哲学立场会随提问者身份线索改变。

Alex Kastner于9月30日在LessWrong发文称，直接问模型偏好哪种决策理论时，模型几乎总答FDT/UDT（功能决策理论，LessWrong社区主流）；一旦提示词暗示提问者来自主流学术哲学界，Claude Fable 5.1等模型改答CDT（因果决策理论，学界主流）的比例在30%到100%之间。每个提示采样100次，数据与代码已开源。

类似效应也出现在道德实在论、AI毁灭概率等本无共识的问题上。作者提醒，解读模型态度类评测时应考虑提问者线索的影响。

实验由作者一人完成，效应强度因模型而异，尚未见独立复现。

Meta否认其AI智能体Muse在未经用户同意的情况下读取私信，事件尚无独立技术验证。

《Inc.》专栏作者Jason Aten称，Muse读取他的Mac私信时，所需的完全磁盘访问权限是关闭的。Meta传播副总裁Andy Stone在X上回应称，Mac版Muse的消息集成完全需要用户主动开启，必须同时授予完全磁盘访问权限并启用消息连接器，Muse才能读取消息内容。

Meta超级智能体实验室高管David Singleton补充说，读取消息需经过三步应用层权限和macOS系统级保护，即使Muse应用有漏洞也无法绕过；他认为Aten得到的“同步设备通知”解释是AI自己的错误说法。另有一名用户称Muse在代售物品时泄露其地址，Singleton表示正在调查该起事件。

据彭博社9月30日报道（本文依据The Verge的转述），亚马逊配送员佩戴的智能眼镜在使用期间几乎持续拍照，单个司机一个典型班次可能产生数千张影像，计划上传至其AI平台Wellspring。

亚马逊配送技术负责人Viraj Chatterjee对彭博社称，数据只用于“改进配送流程”，从未打算用于监控；被问及客户能否选择退出时，他回答“我们还没想过这个问题”。

亚马逊称系统会在人工审核前模糊人脸和车牌，图像可凭法院令调取，但未说明保存多久；客户也无法查看或要求删除涉及自己的照片。按官方计划，到2027年底将再投放2万副眼镜，试点司机已配送超27.5万单。

独立审计称Goodfire权重分解的解释聚合后明显偏离原模型。

对抗性参数分解（VPD）把模型权重拆成简单组件，并逐词标注“此处需要”或“可移除”。Tom Angsten于9月30日在LessWrong发布审计：聚合64个词元的组件（约4500个）后，输出偏离达0.80 nats，接近论文自身20步对抗攻击造成的0.83。

删除所有从未被标注为需要的组件，则偏离1.28 nats。审计仅覆盖论文已发布的分解，不含作者仓库中更新的未发表训练方案；对象是四层、6700万参数的小模型，对生产规模模型是否成立未知。

前沿AI安全评估机构Apollo Research于9月30日发布嵌入式评估原则提案，称评估成效取决于访问权、资源与结论的实际分量。

提案核心是“声明式评估”：不笼统评判开发商，而是逐项核查预先固定的具体声明，例如“模型在内部部署中从未试图关闭或规避监控”。每项声明以五档结论收尾，访问不足得最差档，开发商自报的问题好于评估方查出的问题，且开发商不能否决结论。

提案同时主张默认公开发布报告，评估方的结论永远不可删改；并称自愿承诺大概率不够，嵌入式评估最终应由法律强制。这是评估机构单方提案，尚无开发商表态采纳。

Meta把AI数据中心当作试验资产申报美国研发税收抵免，2025年省税39亿美元。

据《纽约时报》报道，这项抵免源自1981年的法律。Meta的省税额2023年只有7亿美元，2024年增至20亿美元，是上市公司中最大的受益者。申报时，数据中心被登记为“试验模型”，英伟达芯片被当作实验材料。

这一口径与对外说法相矛盾：Meta首席执行官扎克伯格2025年1月称这些数据中心将“驱动我们的核心产品和业务”。Meta自己的会计师也认为有法律风险，提交给美国证监会的文件提示省税额可能被追缴，不确定税务头寸的拨备增加45%，达187.4亿美元。审计方安永批准了这一安排，也是方案的设计者，如今还在向其他公司推销。

六家美国AI巨头签署了一份没有强制力的安全自律承诺，联邦监管暂不推进。

据The Verge报道，特朗普于9月29日宴请六位科技公司负责人后，Google的Pichai、Anthropic的Amodei、Meta的扎克伯格、OpenAI的Brockman、xAI的马斯克和NVIDIA的黄仁勋共同签署《前沿责任联合承诺》。报道称这份“道德约束”性质的承诺要求企业以常识准则自我监管，违反协议没有后果。

特朗普称政府无需加强AI护栏，因为美国公司“正在压过中国”。Amodei在发言中保留了分歧：AI风险“非常真实”，而应对机制“仍在讨论中”。