AI 日报 · 2026 年 10 月 29 日 · 星期四
Google 发布 Gemini 4 Carbon,智能指数登顶
Google 发布最强模型 Gemini 4 Carbon,距上一代 Argon 仅两周,在 Artificial Analysis 智能指数 v5.0 上以 59 分升至第一(Argon 为 50 分),SEC-bench Pro 取得 88.2,主打网络安全与长程智能体任务。GitHub 同日把 Copilot Fusion 转为正式可用,并发布 GitHub intelligence。
AI 前沿
Google 发布 Gemini 4 Carbon,主打网络安全与长程智能体任务
Google 发布 Gemini 4 Carbon,称其是最强模型,在更新后的 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一,并在 SEC-bench Pro 取得 88.2%、ExploitGym 54.8%、CWE-bench 71.0%。
GUI-JEPA 用 JEPA 隐空间为移动 GUI 智能体选动作,参数量仅为 Qwen2.5-VL-7B 的 6%
论文提出 GUI-JEPA,一种基于联合嵌入预测架构 JEPA 的无需解码器 GUI 智能体策略,在编码器隐空间中为每个候选动作生成隐向量并批量打分,不逐 token 解码动作。
Nvidia 开源 Nemotron 3.5 Transcribe,单模型整合转录、翻译与说话人识别
Nvidia 发布开源语音模型 Nemotron 3.5 Transcribe,用文本指令在单个模型内完成转录、翻译和说话人识别,支持 40 种语言转录与 13 种语言的说话人区分。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,登顶 Artificial Analysis 智能指数
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,距离上一代 Argon 仅两周,在 Artificial Analysis 智能指数 v5.0 上以 59 分升至第一,Argon 为 50 分。
GitHub Copilot Fusion 正式可用,按任务自动路由和编排模型
GitHub Copilot Fusion 正式开放,在模型选择器里选中它后不必指定具体模型,由系统按任务决定用哪些模型以及如何配合。它分 Standard、High、Max 三档 effort,并通过单模型、级联、评审三种流程组合模型。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,主打网络安全与长程任务
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,称其为自家最强模型,在网络安全与长程任务上具备领先能力。
TAPESTRY 用单一视频扩散骨干兼顾视频生成与机器人控制
TAPESTRY 把预训练视频扩散 Transformer 改造成机器人策略,推理时无需生成视频,论文已被 CoRL 2026 接收。它把每个动作时间步线性投影成视频模型 VAE 隐空间的单 patch token,与视频共用 patchify 层和 Transformer 骨干,并按 minibatch 元素采样视频扩散、联合视频加动作扩散和仅动作扩散三种目标。
Pneuma:商用飞机预测性维护的大规模真实时序基准
Pneuma 是面向商用飞机预测性维护公开的大规模真实时序基准,数据取自执飞客机的引气系统,覆盖 4 种机型、9 类经核实的故障场景,共超过 9.2 亿个多变量时间步,标签对齐真实维修记录。
GitHub 开源雷达
GitHub 为 Dependabot 告警上线可达性分析公开预览
GitHub 为 Dependabot 告警新增可达性分析,已在 JavaScript 和 TypeScript 上公开预览。
软件与工具
GitHub Copilot for VS Code 推出 Universe 更新,云端 agent 会话可跨客户端续接
GitHub 为 VS Code 中的 Copilot 发布 Universe 更新,核心是云端 agent 会话可在 VS Code、GitHub Mobile、github.com、Copilot CLI 以及 Slack 和 Microsoft Teams 私聊之间续接。
GitHub 发布 GitHub intelligence,Copilot Memory 正式可用、Dreaming 开启公开预览
GitHub 发布 GitHub intelligence,这层基于 GitHub 数据图谱的上下文与学习能力包含 Memory、Dreaming 和代码搜索三部分。
GitHub Copilot Automations 上线共享自动化,团队可共同维护 AI 工作流
GitHub Copilot Automations 开始推送共享自动化,团队可以共同搭建和维护 AI 工作流。自动化把提示词、触发器和工具组合起来,由 Copilot 在云端自主运行,例如在 issue 创建时复现 bug、在 PR 标记为就绪时截图。
GitHub Copilot 支持在对话中直接生成和编辑图片
GitHub Copilot 现在可以在对话中用自然语言生成和编辑图片,所选推理模型会调用由 GPT Image 2.5 Flare 驱动的图像生成工具,结果内联预览并保存到项目。
GitHub Copilot Fusion 支持选择本地模型,可在本地与云端之间自动路由
GitHub Copilot Fusion 上线本地模型智能路由的实验预览,可在 Copilot CLI、Copilot app 和 Visual Studio Code 中自动在受支持的端侧模型与云端模型之间选择。
创业与新产品
CircuitHub 公布工厂级机器人 The Grid,在马萨诸塞州按需生产 PCB
CircuitHub 公开了已运行五年的 The Grid,这是一台位于马萨诸塞州、按需生产电路板的工厂级机器人。悬浮载具把每块板和元件在锡膏印刷、贴片、回流焊、焊接和检测设备之间运送,由学习模型、AI 智能体和经典优化器调度,不需要为每个设计换线。
SimpleLoRIF 用梯度把微调后的安全退化追溯到训练数据
论文提出梯度嵌入方法 SimpleLoRIF,用来筛出微调数据中会导致模型安全退化的样本。它简化了低秩归因方法并把反向传播限制在最后四个 Transformer 模块,可处理百万量级样本,在错位模型的梯度空间中 AUC 最高 0.865。
快讯
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