欢迎收看最新一期的 Hunt Good 周报！

在本期内容你会看到：

7 条新鲜资讯

4 个有用工具

1 个有趣案例

3 个鲜明观点

Hunt for News｜先进头条

OpenAI 模型路由机制引发用户争议

近日，知名 X 博主 Tibor Blaho 发现OpenAI 正在未经用户同意的情况下，自动将 ChatGPT 用户的请求分流至两款未公开的「秘密模型」。

据 Blaho 透露，这两款模型分别为「gpt-5-chat-safety」和「gpt-5-a-t-mini」。前者是专门处理敏感内容的新型模型，后者则是一款敏感度极高的「违规」检测推理模型，仅需输入「违规」一词即可触发响应。

为了展示这一新功能，扎克伯格分享了一段 AI 制作的视频片段，标题为「爸爸试图计算 30 美元午餐的小费」，视频中一位酷似扎克伯格的父亲角色说道：「天哪… 我觉得可能至少要 6000 亿美元。」

然而，扎克伯格的宣传视频却引来了网友的嘲讽，有不少网友在其视频下方将这些由 AI 生成的视频称之为「AI 垃圾（AI slop）」。

值得注意的是，虽然 Meta 拥有自己的 AI 模型 Llama，但在 Vibes 项目中，该公司选择使用来自 AI 实验室 Midjourney 和 Black Forest 的视频生成模型。

https://www.theguardian.com/technology/2025/sep/26/cute-fluffy-characters-and-egyptian-selfies-meta-launches-ai-feed-vibes

Hunt for Tools｜先进工具OpenAI 前 CTO 创业第二个成果公布

9 月 27 日，由多位 OpenAI 前高管创立的 Thinking Machines Lab（TML），正式发布了其第二篇研究论文《Modular Manifolds》，旨在从根源上让大模型训练过程变得稳定、高效。

简单来说，这项研究的核心思想是给神经网络的权重参数戴上一个几何「紧箍咒」。

传统方法往往是在模型建好后，再套用一个优化器来「管教」它。而「模块化流形」框架则更进一步，它将神经网络的每一层都视为一个有独立规则的「几何空间」（即流形），先在内部约束好参数，然后再将这些空间「拼接」起来，用一个全局的「限速器」统一协调整个网络的更新步伐。

这种「模型与优化器一体化设计」的思路，避免了网络内部参数数值的失控。根据论文中进行的小规模实验，该方法在稳定性和准确率上已展现出潜力。

该成果作者为 TML 的机器学习研究员 Jeremy Bernstein，并在 MIT 从事博士后研究工作。

本月，TML 在成立半年后，发布了其首篇重磅研究论文《Defeating Nondeterminism in LLM Inference》（克服 LLM 推理中的不确定性）。

值得一提的是，此前 TML 在「0 产品 0 用户」的情况下，估值曾狂飙至 120 亿美元（折合人民币 850 亿元）。

https://thinkingmachines.ai/blog/modular-manifolds/

DeepSeek 模型再更新，真终「极」版

9 月 22 日，DeepSeek 宣布，deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 已全面升级为 DeepSeek-V3.1-Terminus。

其中，deepseek-chat 对应非思考模式，deepseek-reasoner 对应思考模式。据介绍，本次更新在延续模型既有能力的同时，针对用户反馈进行了优化。

语言一致性方面，中英文混杂与偶发异常字符情况得到缓解；Agent 能力方面，Code Agent 与 Search Agent 的表现进一步提升。值得一提的是，DeepSeek V3.1 模型此前在多个平台被开发者集中反馈出现「偶发极等」异常 —— 即在正常代码或文本输出中突然反复插入汉字「极」、英文「extreme」或繁体「極」等 token。虽然 Bug 的概率约千分之一，但足以导致编译失败或内容不可用。此次版本升级，应当也包含了对该问题的针对性修复。

新模型现已开源：

Hugging Face：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus

ModelScope：https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus

ChatGPT 推出主动资讯助理「Pulse」

9 月 26 日，OpenAI 宣布推出全新功能「ChatGPT Pulse」，目前已率先向移动端 Pro 用户开放预览。

官方介绍称，「ChatGPT Pulse」能够基于用户的聊天记录、反馈以及已连接的应用（如 Gmail、Google 日历），在每天早晨自动生成一组个性化的研究更新。这些内容以卡片形式呈现，用户可以快速浏览或展开查看详情。

与传统 AI 的「提问—回答」模式不同，「ChatGPT Pulse」强调主动性。系统会在夜间进行异步研究，结合用户的兴趣和历史反馈，次日推送更具针对性的建议，例如「健康晚餐食谱」「三项全能训练计划」或「会议议程草案」。

值得注意的是，「ChatGPT Pulse」的更新仅在当天有效，若用户未保存或展开查看，信息不会长期保留。官方强调，该功能的目标是「帮助用户快速获取关键信息，而不是让人无休止地刷屏」。

目前，「ChatGPT Pulse」仍处于预览阶段，未来将逐步扩展至更多用户，并计划支持更多第三方应用接入。

相关阅读：刚刚，ChatGPT 又更新了，奥特曼：这是我最喜欢的功能

Google DeepMind 发布新 AI 模型，机器人可搜索网络协助完成复杂任务

9 月 26 日，Google DeepMind 宣布推出升级版 AI 模型，能够帮助机器人能够完成更复杂的任务。

据悉，得益于由新发布的 Gemini Robotics 1.5 以及具身推理模型 Gemini Robotics-ER 1.5，Deepmind 新推出的 AI 模型能够协同工作，让机器人在物理世界中采取行动之前能够「提前思考多个步骤」。

报道称，机器人将能够完成更复杂的多步骤操作，比如按深浅颜色分类洗衣物、根据伦敦当前天气情况打包行李箱，以及帮助人们根据特定地区要求进行垃圾、堆肥和可回收物品的分类。

DeepMind 机器人部门负责人卡罗琳娜·帕拉达表示：「此前的模型能够很好地完成单一指令任务，而且具有很强的通用性。通过这次更新，我们从执行单一指令转向对物理任务的真正理解和问题解决。」

为了实现这一目标，机器人可以使用 Gemini Robotics-ER 1.5 模型来理解周围环境，并利用 Google 搜索等数字工具获取更多信息，随后将这些发现转化为自然语言指令，传递给 Gemini Robotics 1.5，让机器人能够利用该模型的视觉和语言理解能力逐步执行任务。

此外，DeepMind 还宣布 Gemini Robotics 1.5 能够帮助机器人相互「学习」，即使它们具有不同的配置。目前，DeepMind 正在通过 Google AI Studio 中的 Gemini API 向开发人员推出 Gemini Robotics-ER 1.5，而 Gemini Robotics 1.5 目前仅向部分合作伙伴开放使用。

https://www.theverge.com/news/785193/google-deepmind-gemini-ai-robotics-web-search

Hunt for Fun | 先玩打造个性化「安卓人」，Google 推出 Androidify 应用

Google 于日前正式上线全新应用 Androidify，用户可通过上传自拍或输入提示词，借助 AI 技术生成专属的 Android 机器人形象。

该应用现已在网页端及 Google Play 商店同步开放下载。

据介绍，Androidify 集成了 Gemini 与 Firebase AI Logic SDK，支持图像验证、自动生成描述以及个性化机器人生成等功能。

应用会先利用 Gemini 2.5 Flash 对用户上传的照片进行检测，确保画面清晰且符合安全标准，随后生成详细描述，并调用 Imagen 3 模型生成最终的机器人形象。

值得一提的是，最新版本还新增了「背景氛围生成」与「贴纸模式」。

前者可通过 Gemini 模型为机器人添加场景背景，后者则利用 ML Kit 分割技术去除背景，生成可在聊天应用中使用的 PNG 贴纸。

Google 表示，Androidify 的目标是让用户在轻松娱乐的同时，体验到 AI 与 Android 技术结合所带来的创造力与个性化。

https://androidify.com/

Hunt for Insight｜先知OpenAI 首席科学家：氛围编码之后或许就是「氛围研究」

在 a16z 最新举行的一场访谈中，OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 和首席研究官 Mark Chen 深度披露了一些在 AI 发展路径上的重要思考和未来规划。

针对当前评估指标趋于饱和的问题，Jakub Pachocki 坦承，过去几年一直使用的评估体系确实已经非常接近饱和。因此，未来 OpenAI 将重点关注模型是否能够发现新事物，并在具有经济相关性的领域取得实际进展。

Jakub 透露了 OpenAI 的一个宏大目标：培养自动化研究员，让其能够自动发现新想法。

他提到了一个有趣的衡量标准，即观察模型实际进行推理和取得进展的时间跨度。目前模型的推理水平大约能够维持 1 到 5 小时，接下来 OpenAI 将专注于延长这个时间跨度，无论是在长期规划能力还是保持记忆方面。

在 AI 编程方面，Mark Chen 将编程模型的进步与围棋选手李世石面对 AlphaGo 的经历相比，认为从解决八年级数学问题到一年后在编码竞赛中达到专业水平，这种进展是「疯狂的」。

他观察到，这种进步已经改变了编码的默认方式。现在的年轻人认为默认的编码方式是「氛围编码」，而从头开始编写所有代码反而成为奇怪的概念。他预测，氛围编码之后或许就是「氛围研究」。

在人才招聘方面，Jakub Pachocki 认为坚持不懈是关键特质。研究的本质是探索未知，很多尝试都会失败，因此必须做好失败和从失败中学习的准备。Mark Chen 补充说，研究没有捷径，需要经验来学会如何选择合适的问题。

https://www.youtube.com/watch?v=KSgPNVmZ8jQ

图灵奖得主：大语言模型是死胡同

2024 年图灵奖得主、被誉为「强化学习之父」理查德·萨顿在最新访谈中表示，大语言模型无法实现真正的智能，并将被新的架构所取代。

萨顿的核心观点是，大语言模型本质上只是在模仿人类的行为，而非真正理解世界。

在萨顿看来，真正的智能应该来自与环境的直接交互和经验学习，就像动物在自然界中的学习方式一样。他强调，动物从不接受「监督学习」，它们通过尝试行动、观察结果来学习，这是自然界中普遍存在的学习机制。

当主持人帕特尔提到大语言模型似乎已经构建了世界模型时，萨顿反驳道：「模仿说话的人并不等于构建世界模型。真正的世界模型应该能让你预测会发生什么，而不是预测人会说什么。」

萨顿认为大语言模型面临的最大问题是缺乏明确的目标。他引用约翰·麦卡锡的定义说：「智能是实现目标的计算能力。」没有目标，就无法定义什么是正确的行为，也就无法实现真正的学习。

他进一步解释：「在强化学习中，存在正确的行为，因为正确的行为就是能获得奖励的行为。我们对什么是正确行为有明确定义，所以可以检验和学习。」而大语言模型缺乏这样的评判标准，无法在实际交互中获得反馈并改进。

访谈中，萨顿还指出了当前深度学习方法在泛化能力上的根本缺陷。他认为，虽然大语言模型在某些任务上表现出色，但这种成功往往是因为只有一种解决方案，而非真正的泛化能力。

「梯度下降会让系统找到解决已见问题的方案，但如果有多种解决方式，其中一些泛化能力强，一些泛化能力弱，算法本身并不会促使系统选择泛化能力强的方案。」萨顿表示，这也就解释了为什么深度学习系统容易出现灾难性遗忘等问题。

https://www.dwarkesh.com/p/richard-sutton

︎ 量子计算之父：破解量子引力理论或成 AGI 评判新标准

9 月 25 日，在德国柏林阿克塞尔·施普林格公司总部举办的一场对话活动中，OpenAI CEO Sam Altman 与英国著名物理学家、「量子计算之父」大卫·多伊奇就 AGI 评判标准展开深入讨论，并达成共识。

在多伊奇看来，大型语言模型能够持续对话，主要依赖其接受的海量知识训练，而真正的智能应该体现在创造知识的能力上——即发现问题、发明解决方案、进行测试并不断改进的能力。

为了论证这一观点，多伊奇以爱因斯坦的相对论为例：「有人质疑爱因斯坦是否真正创造了相对论，还是仅仅将现有思想机械组合。我们确信他创造了相对论，因为我们了解他的研究历程、要解决的问题及其动机。」

不过，他也坦率承认，他此前认为计算机无法在不具备 AGI 的情况下进行开放式对话，但 ChatGPT 的表现颠覆了他的认知。他表示：「ChatGPT 虽非 AGI，但确实具备对话能力。」

针对多伊奇的上述观点，奥特曼提出了一个假设性问题：如果 GPT-8 能够解决量子引力问题并详述其研究故事，包括问题选择和研究动机，「这是否足以让你信服？」

多伊奇明确回应：「我认为会的。」奥特曼闻言露出微笑，表示：「我同意将此作为测试标准。」

https://www.businessinsider.com/sam-altman-predicts-ai-agi-surpass-human-intelligence-2030-2025-9

彩蛋时间

作者：@azed_ai

提示词：A low-poly 3D render of a [subject], built from clean triangular facets with flat [color1] and [color2] surfaces. The environment is a stylized digital desert with minimal geometry and ambient occlusion.

链接：https://x.com/azed_ai/status/1971892865581350967

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

爱范儿|原文链接· ·新浪微博