OpenAI 稱其遭遇有組織蒸餾，將矛頭指向月之暗面

今日我們正式釋出 Olmo-core 3，這是我們大型語言模型開發框架的重大升級，核心亮在於重新設計的開放式混合專家（MoE）訓練系統。Olmo-core 3 旨在將 MoE 訓練規模擴展至兆級參數，同時維持運算效率。該系統是下一代 Olmo 的核心基礎之一，亦體現我們持續開放每款新模型背後工具與訓練基礎架構的承諾。

NVIDIA 推出 Kumo Tabular，這是一系列用於分類與回歸任務的新型表格基礎模型（TFM）。若您曾接觸過 TabPFN 或 TabICL，對此架構應不陌生。該模型以已標記的資料列作為上下文，並在單次前向傳播中預測新資料列，無需訓練、無需超參數調整，也無需特徵工程。Kumo Tabular 提供 Small、Medium 與 Large 三種版本，參數量約從 2,800 萬至 2.15 億不等，並透過 NVIDIA 開源的 structured-data-models（SDM）函式庫運行。此模型可直接部署，其權重採用 OpenMDW-1.1 授權，允許商業使用；SDM 程式碼則以 Apache-2.0 授權發布，需搭配 Python 3.11 以上版本與 PyTorch 2.7 以上版本，範例程式以 CUDA GPU 為目標環境。SDM 函式庫的附加價值在於，它是一個專為結構化資料設計的 GPU 原生函式庫。

Perplexity Research 與 turbopuffer 合作推出 pplx-embed-v2-context-9b-preview，這是一款專為 RAG 管線設計的語境嵌入模型。每個區塊在嵌入時都會將完整文件納入考量。真正的變革在於訓練信號：模型學習檢索答案以及驗證答案所需的上下文，而非僅擷取單一「黃金段落」。 這款模型是否可部署？可以，作為自架預覽版。權重已以 MIT 授權發布於 Hugging Face。載入時需使用 transformers>=5.4.0 並設定 trust_remote_code=True。目前尚未整合至 Perplexity API。模型卡特別註明，權重與介面可能在不提供向後相容性的情況下變更。 為什麼黃金段落不夠好？RAG 系統會將長文件分割成多個區塊。但某個區塊往往依賴於文件中其他地方定義的實體、標題或概念。語境模型正是為瞭解決此問題而設計。

OpenAI研究員、o1核心作者Noam Brown在最新訪談中指出，千禧年數學難題的突破中，10000個Agent最多只佔10%功勞。他認為多智能體系統是未來研究方向，並進一步探討公司經營、遞歸自我改進與超級對齊等議題。

字母AI2026.09.30 19:17 · 來自北京全文5353字00:00 / 15:05信奉硬件為王的蘋果，天要塌了？文 | 字母AI9月初，Meta的Muse上線，不到兩週登上美國App Store免費榜首，Sensor Tower估算截至9月24日累計下載量超過340萬次。

本文作者： 高允毅 2026-09-30 18:58 導語：一套代碼能跑遍所有芯片。一套代碼能跑遍所有芯片。作者丨高允毅 編輯丨岑 峰 剛剛，DeepSeek做了一個開源壯舉：把給英偉達 GPU 寫代碼的全套工具鏈，原樣鋪到了華為昇騰 950 NPU 上。