Thinking Machines 阐述开放权重模型的安全发布路径

Thinking Machines Lab 在官方博客中阐述其使命：构建能够延伸人类意志与判断的 AI。文章指出，当前多数 AI 在少数地方训练后便冻结，无法被使用者塑造。该实验室正致力于训练具备多模态交互和可定制化能力的强模型，开发允许用户训练模型权重的工具，并构建拓宽人机沟通渠道的界面。其核心理念是让 AI 服务于分布式的人类知识，使每个组织都能利用自身独特知识微调模型，并持续适应知识演变。

Thinking Machines Lab发布interaction models研究预览。该模型从零训练，原生处理音频、视频和文本，采用多流微回合设计实现实时响应，无需外部脚手架。研究预览展示了全新的交互能力，并在智能性与响应性上取得综合SOTA表现。

Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4，主打实时交互模拟、更强照片级真实感，并首次在实时世界模型中原生生成音频，包括环境声和可实时交互的人物对话。

OpenAI 于 10 月 27 日宣布其 AI 模型在数学、计算机科学和物理学领域取得三项研究突破。数学上给出了所有维度下局部光滑猜想的证明，从而解决挂谷猜想与斯坦因限制猜想；计算机科学上给出推翻指数时间假设（ETH）的证明，暗示相关计算任务可能有更快算法；物理学上提出量子色动力学及标准模型一种统一完备化的严格存在性证明，涉及杨–米尔斯千禧年难题的一部分。

Greg Brockman 表示 GPT-6.1 Terra 的电脑操作能力已跨过一个质变门槛，用起来比他不借助 AI 时更快。其引用的 OpenAI 介绍称 GPT-6.1 Terra 能理解屏幕内容、跨应用执行操作、自然书写，以更低价格提供快速且强大的 computer use，适合承担整个工作日的更多任务。

作者宣布 GPT-6.1 Terra 回归，称这是其首个在写作、个性和细致理解请求上显著更好的模型。该模型擅长电脑操作，可理解屏幕内容并跨应用执行操作，在 API 和订阅中提供的用量是 6.1 Sol 的 2 倍，价格更低。

Liquid AI 发布新一代 Liquid Foundation Models 家族 LFM3，首个版本包含六款约 2B 参数的模型，覆盖文本、视觉、音频、omni 和决策模态，全部基于 LFM3-1.7B-Base，预训练使用 22T tokens。

OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，定位快速高效的计算机使用与视觉推理模型，标准 API 定价比 GPT-5.6 Terra 和 GPT-6.1 Sol 低 50%，为每百万输入 token $1、缓存输入 $0.05、输出 $5。

Artificial Analysis 评测 OpenAI 发布的 GPT-6.1 Terra，称其在低中 effort 下达到智能与成本的 Pareto 前沿，价格为 GPT-5.6 Terra 的一半或更低（$1/$5 每百万输入/输出 token）。

月之暗面发布旗舰模型 Kimi K3.1 Pro，参数 2.8T，支持 100 万 Token 上下文，完整模型权重预计 11 月 4 日前开放。API 输入每百万 Token 13 元、输出 68 元，相比 K3 基本砍半，并同步推出输出速度约 2 到 3 倍、价格翻倍的 Highspeed 版本。