英偉達急剎"抽成換算力"計劃，疑為規避反壟斷審查

AI資訊AI新閒資訊正文演員吳越遭 AI 換臉帶貨，微信視頻號：涉事賬號永久封禁、內容清空發布於AI新閒資訊時間 :Oct 19, 2026閱讀 :1分鐘演員吳越昨日發聲稱，微信視頻號"花姐美膚日記"利用 AI 炮製了她的虛假帶貨視頻。她曬出的錄屏顯示，該賬號發佈了一段"吳越"出鏡的 AI 視頻：開頭便是"吳越"在帶貨，隨後拼接她公開活動的畫面，並借"吳越"的口吻稱"這個產品不是他們找我，是我找他們的……效果是真的非常直觀"。更離譜的是，視頻末尾還出現了疑似鄧亞萍的帶貨片段，一人冒用牽連多人。據澎湃新聞從微信團隊核實，目前該賬號已被永久封禁，相關內容清空不可見。踩中"清朗"專項整治紅線這起事件正撞在監管的槍口上。9 月 30 日，中央網信辦印發通知，在全國部署為期 2 個月的"清朗·整治短視頻虛假人設亂象"專項行動，重點整治利用 AI 仿冒人物等行為——包括通過 AI 合成虛假音視頻，假冒公眾人物實施虛假代言、營銷等侵權違法活動。當 AI 換臉擬聲的門檻低到隨手可制，公眾人物成了最易被"借臉"的對象。此次微信視頻號快速封號清空的處置，既是平臺對侵權內容的即時止血，也呼應了專項整治對仿冒亂象的零容忍。對普通用戶而言，刷到"明星親自帶貨"時多留個心眼，或許比事後維權更管用——畢竟一鍵生成的假臉，肉眼越來越難辨。相關推薦算力相當於全人類不吃不喝算 200 年！我國首個全國產十萬卡 AI 超集群“曙光 8000”真機震撼亮相在深圳舉行的2026全國高性能計算學術大會上，我國首個全國產十萬卡AI超集群“曙光8000”真機首次公開亮相，並將集中發佈十大重要應用成果。其算力可構建“數字孿生大腦”，模擬百億光年宇宙演化；核心是通過高速互聯技術整合十萬張國產AI加速卡，實現規模與算力突破。Oct 19, 2026108.5k成本砍掉90%！DeepSeek-V4.1-Flash 重磅升級：逆

Mistral AI has released Timestral, its first family of time series foundation models. Timestral is a set of 4 zero-shot forecasting models from Mistral AI, sized from 5M to 209M parameters.

Google Cloud AI Research 開源了 Harness²，這是一個遞迴代理程式框架，透過改良凍結模型周圍的程式碼與檔案來增強效能。對開發者而言，重點很簡單：你的代理程式無需更強大的模型也能進步。重點摘要：規模為框架而非模型，訓練參數為0，包含8個可編輯的框架元件，版本0.1.0。執行環境為Linux、Python 3.12或3.13搭配uv，模型呼叫則透過Vertex AI。GPU需求未公開。效能方面：一次改良步驟即可在3個基準測試中，提升所有4個模型與框架組合的表現。最佳成果：GLM-5搭配OpenCode在WorkBuddy-Bench上從64.2提升至75.7（+11.5點）；最差表現：GLM-5搭配Codex在JobBench上僅提升1.2點（23.6至24.8）。什麼是Harness²？它是Google研究推出的即插即用框架。

In this tutorial, we implement Structured Data Models, NVIDIA’s new library that puts several pretrained foundation models for tables behind one PyTorch interface, and use it to make predictions without training.

Kyutai 與 Inria 及 École des Ponts 合作，推出了 REKI——一個用於機器人操控的 2.4B 參數視覺-語言-動作模型（VLA）。該模型僅使用公開數據進行預訓練，並配備了輕量級的近期記憶功能。在三個分佈外基準測試中，僅有規模約為其兩倍的模型能超越它。所有模型權重已於今日在 Hugging Face 上公開。核心資訊：規模：2.4B 參數（2.2B Qwen3.5-2B VLM + 0.2B 流匹配動作專家）。記憶涵蓋最近 3 幀，間隔 1 秒。運行環境：在 1 張 NVIDIA H100 上進行基準測試。從兩個 256×256 攝像頭輸入，編譯後每個動作區塊耗時 21.8 毫秒。權重以 BF16 格式提供，暫無量化版本。性能：在 LIBERO-Plus 和 RoboTwin Clean2Rand 基準測試中，為公開數據預訓練的 VLA 模型中最優；在 LIBERO-Plus 上達到 90.4% 的最高分。

DeepSeek 剛發布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，這是其 V4.1-Flash 模型的新檢查點，現已在 DeepSeek 網站、應用程式及 API 上線。DeepSeek 宣稱該版本在性能、任務完成速度與輸出簡潔度上均優於 9 月發布的 V4.1-Flash，並稱之為性能與成本的帕累託改進。同時，DeepSeek 也向所有開發者開放了搜尋與擷取 API。對代理建構者而言，這意味著更便宜的編碼模型加上單一 API 金鑰即可使用的第一方網路層。重點摘要：骨架參數 552B，另加 196B 的 Engram 參數；預填充階段每 token 啟用 8B 參數，解碼階段啟用 16B 參數；上下文長度達 1M tokens，最大輸出 384K tokens。運行於 DeepSeek API 的 deepseek-flash 模型。9 月版的 V4.1-Flash 權重（763B 參數，FP8）採 MIT 授權。