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Applied Digital于10月2日宣布，其位于北达科他州的Polaris Forge 1人工智能数据中心园区新增75兆瓦关键IT负载，使该园区的完全运营容量达到250兆瓦。

此次交付完成了第二栋建筑的全部150兆瓦建设，包括三个新的25兆瓦数据大厅。此前，该园区已有第一栋建筑的100兆瓦和第二栋建筑初期的75兆瓦投入运营。

Applied Digital首席执行官Wes Cummins表示，这一里程碑证明了公司将大规模电力转化为可运营AI基础设施的能力。目前，该园区已签约为CoreWeave提供总计400兆瓦的容量，意味着超过60%的合同容量现已就绪。

需要注意的是，“就绪服务”状态仅指基础设施可用，并未披露服务器安装情况、利用率或当前确认的租金收入。剩余150兆瓦的建设进度将是后续观察重点。

香港特区政府首次明确提出“四步AI人才阶梯”战略，以应对人工智能对初级就业市场的冲击。

创新科技及工业局常任秘书崔俊明在“全球青年领袖峰会”上指出，“入门级冲击”真实存在，因为AI已能高效完成许多原本构成毕业生第一份工作的常规任务，如基础代码编写和一线客户服务。

政府策略核心在于将AI视为“催化剂”而非威胁，计划投入资源提升“人口规模”的数字素养，帮助新兴专业人士从基础能力逐步迈向行业领导地位，而非单纯保护年轻人免受技术影响。

韩国新韩、国民、韩亚等多家主要银行的外围业务系统接连泄露客户信息，韩国金融委员会已对全行业IT环境启动检查。

新韩银行贷款代理查询系统自9月28日起连续3天遭攻击，25729名客户信息可能泄露；国民银行员工移动支持系统被窃取119名客户信息，韩亚银行销售支持系统涉及89人，BNK釜山银行10月1日发现11名外包开发人员信息泄露。这些系统都不是核心金融系统，但都有面向外部的访问入口。

韩国金融委员会秘书长申镇昌要求银行加强外部暴露系统的漏洞检查，完善身份认证和访问控制，并通过共享威胁情报联合响应。韩国网络安全业界部分人士认为不排除攻击者利用AI智能体自动化执行攻击，目前攻击者身份和手法尚未确认。

Meta于10月2日开源了Muse Gadgets的ESP32固件和Linux开发包，采用Apache 2.0许可，允许开发者将低成本开发板或树莓派接入Muse智能体。

此前Muse主要作为软件聊天机器人存在，此次更新使其能控制显示屏、传感器和执行器，甚至通过家庭网络隧道访问本地HTTP API设备。官方文档明确警告：社区配对无制造商验证，令牌内置固件中，折腾可能导致变砖或保修失效。

Meta同时推出了成品设备Muse Home Link，这是一款USB-C供电的小型网关，用于连接电视、音箱等智能家居设备。据产品负责人Nat Friedman称，首批生产约5000台，面向美国Muse订阅用户免费发放，每人限领一台，先到先得。

OpenAI现役代码模型GPT-6 Sol Codex的系统提示词疑似泄露，约29.4万字符内容已在GitHub公开。

IT之家报道，用户@elder_plinius声称提取了该模型的完整指令集。泄露内容包括对“AI味”词汇（如delve、leverage）的严格禁用列表，以及强制优先使用ripgrep而非grep的工具调用规范。

文档还展示了长上下文管理策略，如通过notes工具保存进度以应对Token预算耗尽，以及每60秒发送状态更新的交互要求。目前OpenAI未对此泄露事件作出官方回应，真实性有待验证。

让机器靠试错学会连续动作——油门打多大、关节转多少——这类做法叫强化学习。机器要一路维护一个估计：照现在的走法能得多少分。2018年的论文TD3发现这个估计会往高处偏，机器追着虚高分走；修法是养两套独立打分、只信较低者，并放慢换走法。

今天机器人学走路、抓东西的演示，背后常常还是这套试错学习，打分虚高的毛病也就还在。TD3的「两套打分取较低」没被后来的新方法绕开，反而成了主流算法的标配。凡是靠估分来选动作的系统，都该问一句：虚高防住了吗。

如果动作是离散的——选左还是选右，而不是打多少度——就别用它来判断；它的验证全在仿真机器人任务上，别把成绩直接外推到真机器人或别的任务。而且压低打分有代价：真实的好机会也会被一并压低，高估只是换成了低估。

《Addressing Function Approximation Error in Actor-Critic Methods》（2018）｜下次复查 2027-09-20