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日本自动化设备商欧姆龙宣布将以6.75亿美元全现金收购美国工业电脑厂商OnLogic及其母公司Interlogic，把OnLogic的工业计算平台与自身高精度控制技术结合，加速构建面向制造现场的物理AI平台，交易预计最早2027年1月完成。

微软在开放计算项目全球峰会发布第三代自研AI芯片Maia 300：台积电2纳米工艺、288GB HBM4内存，单机架96颗、吞吐量最高达上代7倍，计划2027年起部署，进一步降低对英伟达等外部供应商的依赖。

字节跳动Seed团队联合普林斯顿、斯坦福、伯克利发表的论文指出，DeepSeek V4系列的省内存分块压缩技术存在“相位敏感性”缺陷：同一信息在文档中位置不同，长文本检索准确率最大相差40.2个百分点。研究尚未经同行评审。

10月13日，国内首个面向人工智能全产业链的评测基准“求索”4.0正式发布。体系分为基础软硬件、模型与智能系统、安全治理、行业落地四大板块，共16项测评工具，配套电力、医疗、钢铁等真实业务测试负载，部分轻量版工具已对外开源。

10月9日，陶哲轩在博客转发黑尔斯专栏文章，聚焦AI批量生成数学证明后的可靠性问题。此前OpenAI一次性放出722篇模型生成的数学手稿，一天内撤回3篇；Lean也在今年夏天被曝多个健全性漏洞，机器验证的“终极裁判”地位遭遇信任考验。

两位硬件爆料者称英伟达已停止向板卡厂供应RTX 5090所需GB202核心，该芯片将专供专业显卡与数据中心，GeForce旗舰改由RTX 5080 24GB接替。同一颗芯片在两条产品线上标价相差约八倍，而显存紧缺正让游戏显卡产能持续承压。

NeurIPS 2026接收的一篇论文证明，攻击者可在模型权重中嵌入加密神经网络，仅在特定密钥触发时才解密执行。研究测试了微调、权重加噪、梯度触发词搜索和潜在对抗训练四种引出手段，均无法可靠发现隐藏能力，意味着通过安全评估不等于模型没有危险能力。

清华大学团队牵头推出面向真实科研场景的计算机使用智能体评测基准OSWorld-Science，包含146项专家设计任务、7大科学领域、14种科研软件配置。首轮12个视觉语言模型平均任务得分仅34.3%，化学等学科任务普遍失利，暴露出AI智能体在长流程科研操作上的明显短板。

海外开发者Maurice Heumann披露，他使用Claude与Codex两套AI智能体，历时三个月、消耗超5000亿token，重建了《使命召唤：现代战争2》（2009）的源代码。目前99%的函数已复现，其中83%与原版逐字节一致，游戏已可完美运行，但动视已对项目施加版权压力。

智谱发布法律垂域模型GLM-Legal，基于轻量基座GLM-5.3-Flash构建。其在Harvey LAB律所工作流基准上取得19.2%全通过率，较基座提升12.5个百分点，并在LegalBench与中文PLawBench上达到前沿闭源模型水平，单任务成本约0.15美元。

通义千问团队联合中国科大、清华发布弹性强化学习框架QwenGyre，专攻单次数小时、约70万token的超长程智能体训练。其弹性调度器可在执行与训练间动态调配GPU：在Qwen3.8 2.4T上完成48步强化学习耗时75.42小时，较异步方案缩短约44%。

10月13日，面壁智能发布端侧多模态大模型MiniCPM-V 4.7。其35B-A3B版采用MoE架构，总参数350亿、推理仅激活30亿，约3GB内存即可运行，iPad Pro解码速度15+ token/s，覆盖iOS、安卓、鸿蒙与主流芯片平台。