AI 日报 · 2026 年 11 月 4 日 · 星期三
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MIT 实验：GPT-6 Astra 直接改写 Qwen3.5 权重，MATH-500 得分提升约 6 倍
MIT 团队让 GPT-6 Astra 直接读取并编辑 Qwen3.5-0.8B 的权重，仅改动 0.016% 的参数，MATH-500 得分就从 7.9% 升到 48.1%，指令执行能力也提升 3 倍，全程没有训练和梯度下降。
Agent 开发
Google DeepMind一手Google Antigravity 上线化学信息学技能，一小时完成肺癌药物分子设计
Google DeepMind 为 Google Antigravity 推出化学信息学技能（Cheminformatics Skills），基于 RDKit 并接入 ChEMBL 与 PubChem，让智能体完成化合物检索、匹配分子对分析和成药性建模。
CoworkOS：面向真实世界自动化的长时程智能体框架
CoworkOS 是一个长时程智能体框架，把任务策略与执行管理分离，由模型决定动作、委派与验收，运行时维护状态和反馈。它通过共享应用层让人和智能体共同查看和修改同一份文档、演示、CAD 模型与 Blender 场景，并用分层工作区和持久语义记忆保持跨会话连续性。
DR Pixel：以页面图像为原生的视觉语言模型深度研究智能体
DR Pixel 是一个开源多模态智能体，直接以渲染后的文档页面图像作为检索与推理单元，在 1.06M 页语料上做深度研究，并构建了 DRPixelBench 基准。
模型前沿
The DecoderOpenAI 称 GPT-6 Astra 不到一周从零设计出一款硬件设备
OpenAI 称其硬件团队用 GPT-6 Astra 设计了一款可与 Codex 编码智能体对话的设备，作为副项目在不到一周内完成。Astra 承担了外壳设计、PCB 布局与元件选型、走线、固件和用户界面等环节，代工厂在不到一个月内产出小批量原型，但因未充分考虑制造约束、公差和装配细节而经历多轮修改。
StateBench：测试语言模型如何在长文档中跟踪状态变化
Allen AI 在 Hugging Face 发布 StateBench 基准，用于评测语言模型在长文档中跟踪实体状态变化的能力，按 r-trivial、aperiodic、soluble、general finite 四个难度层级设计。
微调与部署
Palette：IBM 用合成数据训练 20B 小模型按自有设计语言做幻灯片
IBM 研究团队发布 Palette，用 LoRA 微调一个 20B 开源权重模型，把做幻灯片拆成设计师写 JSON 简报、编码器写 pptxgenjs 代码两个角色，训练数据约 1000 份幻灯片、近 1 万页，遵循 IBM Design Language。
Google Developers Blog一手Google 实测用轻量分类器在 Gemini 模型与思考档位间路由以降低单任务成本
Google Developers Blog 用 50 道自动评分的编码智能体题目实测，把 TypeSafe 的 Jev 分类器接在 Gemini 调用前做路由，先送 Flash-Lite、只把复杂题升级到 Flash 低思考档，50 题全部答对，成本与响应时间均低于全部走低思考档。
llama.cpp Releases一手llama.cpp b12079 为多节点张量并行加入 NCCL 支持
llama.cpp 发布 b12079，为多节点张量并行加入 NCCL 支持。改动新增跨进程 rank 的集合通信后端接口，在 CUDA 后端用 NCCL 实现。
行业与生态
Anthropic更新招股书：Q3营收170亿美元，预警RSI逼近红线
Anthropic更新招股书披露2026年第三季度营收约170亿美元，同比增长1127%，但环比增速从Q2的144%降至47%。招股书第29页同时预警，下一代模型可能即将触达《负责任扩展协议》定义的「由AI驱动的大幅加速进展」阈值，并称衡量研发加速的许多证据是滞后指标。招股书还披露算力采购账单为8954亿美元。
TechCrunch · AIAI 推理初创公司 Fal 完成 13 亿美元融资，估值翻倍至 160 亿美元
旧金山 AI 推理初创公司 Fal 完成 13 亿美元融资，由 Bessemer Venture Partners 领投，Nvidia、Sound Ventures 和 T. Rowe Price 参投，估值达 160 亿美元，是 4 月 80 亿美元估值的两倍。
The Decoder华为要求客户自行解决 AI 芯片内存，采购被推向黑市
The Information 报道，华为因中国供应商无法产出足够 HBM、且美国出口规则禁止其直接向三星和 SK 海力士采购，开始要求部分客户自行解决其 AI 芯片所需内存，实际上把买家推向黑市。