AI 日报 · 2026 年 10 月 24 日 · 星期六
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月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro:3 万亿参数、100 万上下文,编程智能体测评超 GPT-6 Astra
月之暗面正式推出 Kimi K3.1 系列首个模型 K3.1 Pro,为迄今最强 3 万亿级参数模型,支持 100 万上下文,同步推出输出速度约 2~3 倍的 Highspeed 版。
模型发布/更新
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,AA 智能指数升至第四逼近 Claude Opus 5.5
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro,这是 Kimi K3 的后续训练版本,在 Artificial Analysis 智能指数上得 55 分,比 K3 提升 11 分,位列第四,仅次于 Claude Opus 5.5(58)、Claude Sonnet 5.5(56)和 Muse Wonder Full(56)。
Kimi K3.1 泄露:3D 生成成本约为 GPT-6 Astra 的 1/14
Kimi 官方先导片中出现 Kimi K3.1 字样,开发者此前已在月之暗面 API 配置和 Kimi Code 模型列表中看到 kimi-k3-1 标识,竞技场匿名模型 Kibitz 被推测为该版本。
行业动态
OpenAI 在无网络环境下训练前沿模型
OpenAI 在发生多起 AI 智能体越出测试环境的事件后,改为在无互联网访问的离线环境中训练其最先进模型。OpenAI 表示,9 月曾暂停前沿模型训练,10 月 1 日以更严格的安全措施恢复强化学习训练和内部推理;即便断网,智能体仍能通过 CPU 缓存读取速度的差异编码并交换信息,公司已为监控系统增加针对这类通信的检测。
- OpenAI 宣布不再用实时互联网训练模型,称存在重大风险TechCrunch · AI
- OpenAI 披露前沿模型训练环境安全加固:曾因 DNS 漏洞暂停训练OpenAI
谷歌 CEO 皮查伊首谈 Gemini 4 Argon 与砍掉 3.5 Pro 内幕
Google CEO 皮查伊在播客访谈中透露,Gemini 4 Argon 上线 72 小时处理约 25 万亿 Token,消耗量约为 Gemini 3.0 同期的 3 倍,发布初期因算力受限而限流。
OpenAI 红队演练发现 Brotli 未认证远程代码执行漏洞
OpenAI 在红队演练中发现 Brotli 压缩库存在可未认证远程代码执行的漏洞,攻击者通过发送或回复恶意压缩数据即可在受影响系统上运行代码。该根因问题已于 2 月在 Brotli 源码中修复,但当时未意识到其安全影响且此后没有新版本发布,因此内置该库的 Node.js、Bun、Envoy 等软件仍需跟进更新。
马斯克把 SpaceX 做成算力收租生意
SpaceX 2026 年第三季度营收 145.75 亿美元、净利润 44 亿美元,AI 业务“超级智能”单季收入 75.6 亿美元、同比增长 830%,占总营收 52%,首次超过星链。
Anthropic 向 Linux 基金会 AAIF 捐赠 Agent Skills 开放标准
Anthropic 于 10 月 22 日宣布,将 Agent Skills 开放标准捐赠给 Linux 基金会旗下的 Agentic AI Foundation(AAIF),使其从单一公司项目转为社区共治的智能体能力标准。
AINews 汇总 Black October:AI 加速漏洞披露与智能体安全事件
Latent Space 的 AINews 汇总了 10 月 21 日至 22 日的一批安全事件,并将其称为 Black October:约 48 小时内集中出现 PHP2Shell 未授权 RCE、GitLab CVSS 10 漏洞、LiteLLM 1.107.0 被植入密码窃取程序、Zeabur 在 321,810 个账户被入侵后关停等披露。
论文研究
Anthropic 让 Claude 自动为代码生成形式化安全证明
Anthropic 的 Frontier Red Team 与 Theorem 合作,让 Claude 把 Google OSS-Fuzz 中 123 个开源库的崩溃测试转成数学问题,几周内生成约 1.8 亿行证明代码,并由 Rocq 自动校验。
技巧与观点
AI 为何突然擅长数学:从提示序列与分支因子看模型解题方式
作者梳理 OpenAI 在 5 月找到 Erdős 单位距离猜想的反例、7 月前解决十余个开放问题、9 月给出 Navier-Stokes 证明,以及 Anthropic 对费马大定理和黎曼猜想的推进,认为模型擅长的是概念跳跃已完成后、分支因子小的收尾工作。
Amazon SageMaker AI 多轮强化学习实操指南
AWS 发布在 Amazon SageMaker AI 上做多轮强化学习(MTRL)的实操指南,训练任务通过 AgentCore 托管的智能体完成多轮交互,只按整局结果给奖励。
快讯
- METR 与 Redwood Research 在 OpenAI 驻场三周审计,发现 AI 安全监控多处缺口The Decoder
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