1、71岁造火箭的谷歌前CEO施密特认输：22岁我是顶尖程序员，现在这行已经完了！AI写的代码连我都写不出

　　（来源：图灵人工智能）转自AI智能探长，仅用于学术分享，如有侵权留言删除编者按：本文整理自黑石官方播客《Inside Blackstone》。嘉宾埃里克·施密特 2001 年至 2011 年任谷歌 CEO，现任火箭公司 Relativity Space 的 CEO 兼董事长。主持人是黑石全球企业事务主管克里斯汀·安德森。「按我自己的说法，我 22 岁时是非常非常好的程序员，最好的那几个之一。我这一行已经完了。」说这话的是埃里克·施密特。他在科技行业做了 55 年，从大型机时代一路走到执掌谷歌。如今 71 岁，他在造火箭。

2、给硅谷泼冷水！李飞飞与Jeff Dean关于 RSI 的讨论会实录

　　（来源：图灵人工智能）转自Datawhale，仅用于学术分享，如有侵权留言删除递归自我改进（RSI）是当下最性感的 AI 概念。之前我们就给大家科普过：这是一篇把"RSI"讲明白的科普级综述！在很多人的想象里，RSI 就是打开 AGI 的终极钥匙。一旦 AI 能够自己写代码、自己做实验，研发就会进入无限加速的“奇点循环”，一夜之间完成技术爆炸。但狂欢属于围观者，清醒属于造物主。当大家都在畅想 AI 左脚踩右脚上天时，一线的大佬们看到的却是另一番景象。最新，斯坦福 HAI 大会迎来了最重磅的闭幕对谈。

3、华熙生物携AI+BT创新实践亮相2026进博会

　　（来源：大象新闻）11月5日，第九届中国国际进口博览会在上海开幕。本届进博会延续“新时代，共享未来”主题，汇聚全球前沿技术与创新成果。华熙生物以“AI+BT，共创健康长寿新未来”为参展主题，集中展示人工智能与生物技术融合创新成果，围绕生物活性物质研发、生命科学研究与产业成果转化，呈现企业由生物制造向生命健康领域拓展的全新实践，依托“生命科学实验室”，搭建科学发现、产业转化、全球创新合作的交流桥梁。随着人工智能辅助解析蛋白质结构、预测分子功能，微生物被改造为生产生命活性物质的“细胞工厂”，相关技术为生命活性物质的设计与制造提供了新的可能。

4、平均成功率91%！苹果研究团队披露机器人“大脑”进展

　　（来源：澎湃新闻）澎湃新闻记者 秦盛苹果研究团队披露机器人“大脑”研究进展。当地时间11月4日，苹果研究团队在预印本平台arXiv提交论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，披露了人形机器人自主控制系统HALO。研究团队将该系统部署在宇树科技的G1人形机器人上进行验证，让机器人将在仿真环境中学到的动作，带到陌生的现实房间中执行。研究团队还公开了数据生成、模型训练和部署代码，涵盖动作生成、动作跟踪、任务编排以及仿真和真实机器人运行等环节。搭载HALO系统的宇树G1机器人在不同真实环境中演示钻过桌底、坐上沙发和推箱子等任务。

5、全民RSI时代来了？第一批中国玩家，已经在家让AI造AI

　　（来源：图灵人工智能）转自新智元，仅用于学术分享，如有侵权留言删除这两天，MIT的一篇「权重空间编程」博客在AI圈刷屏了。实验里，GPT-6 Astra自己写Python脚本排查诊断，只改了一个0.8B小模型里0.016%的权重，就治好了它的复读死循环，让数学成绩原地暴涨6倍。虽说很快有大神扒出它并不是凭空「心算」权重，本质还是写代码修Bug但博客文末点到的那个词，正是硅谷这几年反复在聊的「递归自我改进」（RSI）。顶尖大模型已经不满足于自己答题，而是开始下场写脚本、调参数、甚至亲手训练另一个AI了。

6、每周推荐 | 中选之后，AI严监管时代到来？（申万宏观·赵伟团队）

　　来源：赵伟宏观探索 1. 市场担忧：民主党横扫参众两院，监管风险进入AI资产定价民主党胜选后的AI政策，成为市场关注的焦点。市场担心民主党或推动限制数据中心扩张、对AI企业加税等四类AI收紧政策。2. 两党差异：双方均支持AI发展，监管力度与手段存在区别两党主流均支持AI发展，支持美国保持AI领先地位；分歧则主要在税收优惠、调查监督以及电费分摊等领域，3. 政策前景：联邦立法仍受制衡，州级监管或趋严联邦层面，民主党或加大对AI企业听证调查，争议立法仍难以推进；州层面，数据中心监管或趋严，全面暂停建设难度较大。

7、开源版Super-agent降临，狂揽8万星！已跑通24小时全自动运营公司

　　（来源：图灵人工智能）转自新智元，仅用于学术分享，如有侵权留言删除10 月 31 日，DeepSeek Harness 团队发表长文《Super-agent 设计探索》，迅速在 AI 圈刷屏。文章讨论的是很多人都体会过的一种困境：Agent 越用越多，人反而越忙碌。按照 DeepSeek 的观察，一个人通常只能同时跟进 3 到 5 个 Agent 会话——单任务的上限取决于模型能力，多任务的上限取决于人的注意力。他们设想的 Super-agent 长期在线、主动接活、能给其他 Agent 分派任务，人则退到决策和验收的位置。

8、DeepSeek服务又崩了：Harness日活154万，日消耗约92万亿Token

　　（来源：头部财经）近日，DeepSeek网页端与API出现部分服务中断，控制台直接返回服务器暂时不可用，数小时后逐步恢复。这类事故放在别家身上属于运维日常，放在DeepSeek身上却不是。因为它同一周刚刚披露了一组数字：Harness日活154万，日消耗约92万亿Token。这个量级意味着它已经不是一个试验性产品，而是一条承载真实业务的基础设施。基础设施的第一属性不是聪明，是稳。一次几小时的中断，对调用方来说不是等一下就好，而是流水线停了、报表断了、对外服务挂了的实际损失。评价一个大模型公司，能力看跑分，商业化成色看Token消耗，而能否长期存活看的是可用性。

9、72小时AI短片实战：算力非瓶颈，好故事才是硬通货

　　在金鸡用72小时做一条AI短片，最值得先算的一笔账是：有创作者分享，以主流模型生成一条15秒720P视频约消耗30万Token、折算成本几十元，这意味着72小时的算力预算并非大头，真正稀缺的是剧本打磨与提示词迭代的时间。第39届金鸡百花电影节期间，AIGC创新训练营已有200多位创作者用生成式工具现场尝试“一句话出片”，说明这条路径在技术端已经跑通。一、72小时怎么切分剧本与分镜（约18小时）：AI只能执行，不能替你决定“拍什么”。先把短片压缩到30秒内的强冲突场景，写出完整分镜表，明确每个镜头的画幅、运镜和情绪基调，再进入生成环节，否则会在反复抽卡中耗尽时间。

10、算力风口之下，IDC不能只做“烧电的机器”

　　（2026年11月8日 星期日）AI浪潮带动算力基建投资火热，智算、IDC项目遍地开花，但算力中心正在遭遇现实困境：算电错配、能耗约束、成本高企，不少项目陷入重投入、回报周期拉长的局面。新质生产力背景下，算力载体不再是简单堆砌服务器的物理机房，如何平衡算力供给、电力成本与商业回报，成为摆在行业面前的核心考题。算力需求爆发，各地智算中心加速上马，但 “重建设、轻运营” 现象普遍存在。东部算力需求集中，却面临能耗指标紧张、绿电供给不足；西部拥有充沛风光资源，但存在算力业务落地、客户导入的现实难题，算电协同仍停留在部分示范项目，规模化复制存在机制、成本、调度多重堵点。