AI 日报 · 2026 年 11 月 7 日 · 星期六
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Thinking Machines发布594B参数多模态模型
Thinking Machines发布Inkling 2 Small，总参数594B、激活参数17B，并在GB300上用68小时完成预训练。NVIDIA则新增四个Cosmos 3开放权重模型，用于交互式世界仿真和驾驶场景生成。
模型发布/更新
Latent SpaceThinking Machines 发布 Inkling 2 Small：594B 总参数、17B 激活，68 小时完成预训练
Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small，这是一款 594B 总参数、17B 激活的多模态 MoE 模型，在 GB300 上用 68 小时完成预训练，主阶段使用 8.4T tokens，并已通过 Tinker 提供微调和推理。
NVIDIA 发布 Cosmos 3 四个开放模型用于交互式世界仿真
NVIDIA 为 Cosmos 3 模型家族新增四个开放权重检查点，用于生成交互式世界仿真以及多传感器、多视角驾驶场景，四者均为 Cosmos 3 Nano 的 post-trained 版本，拥有 16B trainable parameters，并采用 OpenMDW1.1。
NVIDIA Vera CPU 兼顾高吞吐与快速智能体执行
NVIDIA 表示，Vera CPU 在一项 100-megawatt 数据中心对比中，同时优于最快和能效最高的 x86 CPU：相较最快 x86 CPU 每瓦可支持 1.6x 更多智能体，相较能效最高的 x86 CPU 智能体速度快 2x。
产品发布/更新
AWS Machine Learning Blog一手Amazon SageMaker Inference 支持 Multi-Instance GPU 分区以提升模型端点 GPU 利用率
Amazon SageMaker Inference 支持使用 NVIDIA Multi-Instance GPU 将物理 GPU 划分为独立分区，并通过 inference components 在同一端点部署多个模型。
The DecoderPerplexity推出持续运行的AI智能体Teammates
Perplexity推出可持续运行并独立处理工作任务的AI智能体Teammates。每个Teammate运行在带桌面和浏览器的虚拟机中，用户可通过Perplexity应用内专属线程或Slack跟踪和交互；该功能要求$200/月的Max计划。
The Verge · AIMeta Muse AI 推出可定制的 spaces 应用体验
Meta 将 spaces 功能推向所有 Muse 用户，允许用户通过描述创建购物中心、学校仪表板、音乐追踪器和问答游戏等可交互体验。用户还可以通过 Muse 持续调整 spaces，添加备注、完成事项、编辑内容，并将其放入侧边栏或主标签页、安排展示时间。Meta 同时推出 Muse Wonder AI 模型的“specialized”版本，并探索与其他用户分享和协作使用 spaces。
行业动态
The DecoderMETR称Anthropic可能在7月触及自身AI加速预警阈值
METR审计称，Anthropic自2025年10月以来的模型测试进步速度约为此前的1.9倍，其中约80%的加速可能来自AI用于自身研究；员工自报最新内部模型将生产力提升约12倍，但METR认为这只是宽松且可能偏高的证据。
TechCrunch · AI数百个 Artex AI 黑客工具被公开暴露在互联网上
安全公司 Censys 扫描发现超过 800 个无需密码即可访问的 Artex 部署，这是一款开源自主渗透测试工具，自 7 月发布以来已关联多起网络攻击。Censys 研究员 Silas Cutler 表示并非所有实例都被恶意使用，但该软件本身并不需要联网即可运行。公开暴露的系统还包含用于入侵并维持对受害者网络持久访问的植入程序等攻击工具，Artex 已宣布将转为闭源。
The Verge · AIAkai 与 Moog 母公司 inMusic 拥抱通过氛围编程制作的设备改装
Akai、Moog 和 Native Instruments 的母公司 inMusic 正计划向改装社区开放 MPC 等设备的代码和 SDK，并为开发者提供更安全的修改工具。inMusic 还将在 NAMM 的 Creator Lab 展示 22 款产品的改装体验；Elektron 则禁止在官方论坛发布被修改固件的链接，担心设备变砖、影响更新和保修。
NVIDIA 开源工具如何帮助研究者构建下一代 6G 网络
NVIDIA表示，其AI Aerial和Sionna软件过去一年全球开发者采用量增长10倍，开源5G/6G工具下载量超过1 million，全球已有超过8,000家研究和学术机构使用这些平台。
论文研究
Hugging Face 发布 ToyBlocks 机器人学习与评测仿真框架
Hugging Face 发布 ToyBlocks，这是一个围绕机械臂和桌面方块构建的开放仿真框架，用于自动生成任务与训练示范，并评测机器人在推、翻转、抓取和堆叠等任务中的表现。
技巧与观点
AWS Machine Learning Blog一手AWS 用 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 和 Okta Cross App Access 治理 AI 智能体访问
AWS 介绍如何在 Part 1 的基础上，用 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 作为统一入口，通过 Cedar 策略和 Okta Cross App Access 控制多个 AI 智能体对 MCP 工具的访问。
AWS Machine Learning Blog一手Amazon Quick 团队提出智能体原语分类法
AWS Amazon Quick 团队提出一套智能体原语分类法，用 When、What、Who、How 四个问题解释触发器、Agent 与能力之间的关系。文章将能力划分为工具、技能和工作流，并说明三者在自主性、可审计性和确定性上的差异。