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11月10日
星期二，4 条OpenAI 在内部研究设施部署“控制室”系统，35 秒内叫停失控 AI 智能体
OpenAI 宣布已在内部研究设施部署“控制室”系统，用于停止可能存在风险的 AI 任务，从收到停止指令到阻止任务继续输出的最长延迟为 35 秒。该系统把智能体训练、评估和数据处理等负载接入中央服务，研究员启用任务时需申请唯一任务 ID，推理引擎每次请求都要向控制室确认任务能否运行。OpenAI 称延迟来自推理授权请求的缓存层，正努力将延迟缩短至 0，所有前沿强化学习任务还会配备独立的模型监控器。
11月9日
星期一，1 条OpenAI Control Room：追踪并叫停研究基础设施中模型工作负载的中央系统
OpenAI 推出 Control Room，用于在其研究基础设施中追踪模型工作负载，并在出现安全或安保问题时快速叫停。该系统是 OpenAI 对模型运行进行集中监控与干预的中央系统。
11月10日
星期二，8 条Claude Fable 5.2 在 Google Cloud 上线
Claude Fable 5.2 已在 Google Cloud 上线，可用于构建长时间运行的智能体。官方称其适用于跨多个代码仓库和 monorepo 的大型模糊问题、可持续数小时至数天并协调子智能体的无人值守工作流，以及困难物理计算、形式化证明和数据分析等科学与数据流水线。
OpenAI 推出 Control Room 追踪模型工作负载
OpenAI 构建 Control Room，用于追踪研究基础设施中的模型工作负载，并在出现安全或安保担忧时快速叫停。该系统覆盖所有研究推理工作负载，包括模型训练与评估中的智能体采样、数据处理等，并与失准监控系统联动，可在决定干预后 35 秒内停止模型输出。OpenAI 称其只是前沿模型安全训练与部署整体方案的一部分。
Claude Fable 5.2 上线付费计划
Claude Fable 5.2 今日起在所有付费计划中可用。 致力于网络安全或生物医学研究有益应用的组织，可申请获取 Claude Mythos 5.2 的访问权限。 阅读更多：https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2
Ember 智能对标 Haiku 5.5，成本仅三分之一
ember 的智能水平与 haiku 5.5 相当，成本仅为其三分之一
引用Alexandr Wang@alexandr_wangmuse ember🔥 is super fast ⚡, quite smart 🧠, and very cost effective 💸 try it out!
Anthropic 发布 Mythos 5.2 与 Fable 5.2，回应 RSI 担忧
Anthropic 发布 Mythos 5.2 和 Fable 5.2，称在编程、推理与视觉方面有所提升，Fable 输入价格从每百万 token 10 美元降至 8 美元，响应速度提升 30%。
Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2 发布
推出 Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2，旨在应对最艰巨的技术挑战。 它们是众多领域雄心勃勃项目中的得力协作者，并在编程、推理和视觉等方面展现出提升。
Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2 发布
Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2 现已上线：
引用Claude@claudeaiIntroducing Claude Fable 5.2 and Claude Mythos 5.2, designed to tackle the most daunting technical challenges. They’re capable collaborators on ambitious projects in many fields, and show improvements in areas like coding, reasoning, and vision.
Muse Ember 上线 Meta 模型 API
Muse Ember 今日已在 Meta Model API 上线，输入 token 每百万 0.10 美元，输出 token 每百万 0.50 美元。 了解更多请见我们的研究博客：https://go.meta.me/muse-ember
11月9日
星期一，3 条AIAA 与 ScholarOne Conferences 合作推出 Post Session Review，将论文与现场报告绑定
美国航空航天学会（AIAA）与 ScholarOne Conferences 合作开发了 Post Session Review，让分会主席在熟悉的 ScholarOne Session Centre 内提交结构化反馈，该功能现已向所有客户开放。
LG AI 研究院免费开放 K-EXAONE 2.5 模型 API
LG AI 研究院宣布对外免费开放 K-EXAONE 2.5 模型 API，开发者、企业、研究机构均可无需付费用于服务开发和研究。该模型在原版基础上追加训练，智能体能力比肩头部开源模型，在 AutomationBench、SWE-Bench Pro、BrowseComp、Claw-Eval 上与 DeepSeek-V4.1-Flash 和 GLM-5.3 表现接近。
Perplexity队友助写书并出版Kindle
队友可以帮你撰写、出版并在Kindle上销售书籍
引用Jeff Grimes@jeffgrimes9I'm a published author now, thanks to my Perplexity teammate. I created a teammate called AuthorBot whose role is to write technical books. I asked it to publish a Very Short Introduction (in the style of Oxford University Press) to fault-tolerant quantum computing on Kindle. AuthorBot did everything itself: It pulled 92 papers from 1956 to 2026 as research, wrote an 8-chapter monograph with 64 equations and 13 figures, formatted the EPUB3 and 226-page print edition, submitted the book to KDP, and notified me when it had been accepted by Amazon.
11月8日
星期日，1 条Elicit 亮相 ISPOR 维也纳展会
如果你本周在维也纳参加 @ispororg，欢迎来 205 号展位聊聊 Research Agent 以及 Elicit 正在发生的种种精彩。我们正让重大决策更容易站得住脚。
11月7日
星期六，2 条WorldFoundry 开源世界模型推理与评测基础设施
WorldFoundry 是一套开源基础设施，面向视频、3D 与 4D、具身动作和交互式世界系统，提供可复现的推理与评测。它把模型与基准发现、运行时与资产准备、执行编排、产物管理和交互式可视化统一起来，并通过显式清单、产物契约和证据感知评分卡把执行就绪与评测结论分开。其目录收录 270 个模型条目、74 个基准和 62 个已登记指标条目，就绪与执行证据分别记录。
11月6日
星期五，9 条Ai2 发布 ToyBlocks：面向机器人学习与评测的受控仿真环境
Ai2 发布开源仿真框架 ToyBlocks，以机械臂和桌面方块构建受控环境，用于机器人学习与评测。它是 Ai2 FoundationWorld 框架的首个受控环境。
Ai2 推出开源仿真桌面 ToyBlocks，用于机器人学习受控实验
Ai2 推出 ToyBlocks，一个开源的仿真桌面环境，用于机器人学习中的受控实验。它让机器人研究者能够对训练数据和模型进行实验控制、运行有针对性的评测，并把失败追溯到具体原因。代码已在 GitHub 开放（https://github.com/allenai/ToyBlocks）。
Ai2 ToyBlocks 用高层任务训练模型
在 ToyBlocks 中，用户定义诸如堆叠方块序列的高层任务。ToyBlocks 规划如何通过低层技能完成这些任务。 模拟每个规划会生成一个演示，用于训练从传感器观测（包括相机图像）出发行动的模型。
Ai2 发布 ToyBlocks 数据集，支持按技能构建训练混合
Ai2 发布 ToyBlocks，研究者可用它构建强调特定技能或填补现有数据集缺口的训练混合。初始版本包含 85K 条长程演示，每条演示按数据集不同由约 6–12 个技能演示组成。
Ai2 ToyBlocks 自定义评测
ToyBlocks 让你可以测试这些内容： 📷 与彩色图像相比，深度输入能否改善机器人控制？ 🧱 模型能否在未用四块堆叠数据训练的情况下堆叠四块积木？ 🔤 模型在规划长任务上的表现如何？ 或者设计你自己的评测。
Ai2 ToyBlocks 工具接口连接前沿模型
ToyBlocks 包含一个工具接口，可连接前沿模型，让用户用自然语言指挥机器人并尝试任务。 通过摄像头图像和技能调用，研究人员可以研究模型如何搜索、规划和处理错误。
Ai2 发布 ToyBlocks 机器人学习资源
我们希望 ToyBlocks 能推动机器人将所学应用到陌生任务与环境中。 我们正在发布仿真资产、任务与演示生成器、2 个已训练模型、训练代码、评估代码及验证集。 📝 博客：https://allenai.org/blog/toyblocks
Ai2 发布 ToyBlocks 仿真框架，用于机器人学习的可控实验与评测
Ai2 发布 ToyBlocks，一个围绕机械臂与桌面方块搭建的开放仿真框架，属于其 FoundationWorlds 系列的第一个环境，可自动生成任务与演示数据，并提供成功率之外的执行速度、施力等评测指标。
入选理由Ai2 把机器人学习的数据生成、训练与评测收进一个可控仿真世界，并公开代码与数据，研究者可据此设计可复现的泛化实验。
MiniCPM-OCR 1.0 对比测试上线 HF Spaces
📄 你的文档，你的对比。 在社区构建的 HF Spaces 上，将 MiniCPM-OCR 1.0 与其他 OCR 模型并排试用，无需任何配置！🔍 感谢 @yangzhizheng1 分享。带上你的扫描件、表格和公式，告诉我们你的发现！🙌
引用PrimierYang@yangzhizheng1New open-source OCR models are dropping fast! Try MiniCPM-OCR 1.0 (OpenBMB, 1.3B) side-by-side with competitors on these free HF Spaces — no setup needed: MiniCPM-OCR vs OXR https://huggingface.co/spaces/pzc163/MiniCPM-OCR-vs-OXR MiniCPM-OCR vs Unlimited-OCR-2 https://huggingface.co/spaces/nielsr/MiniCPM-OCR-vs-Unlimited-OCR-2 Upload real documents screenshot (scans, photos, tables, formulas) and compare parsing quality. Share your results! #OCR #DocumentAI #MiniCPM #HuggingFace #OXR #UnlimitedOCR2
11月5日
星期四，1 条Google Scholar 有官方 API 吗？第三方接口与科研 API 方案解析
Google Scholar 不提供官方公开 API，市面上的 "Google Scholar API" 均为 SerpApi、Scrapingdog 等第三方产品，而非 Google 官方开发者接口。
11月6日
星期五，1 条Perplexity 推出 Teammate 功能：可执行持续性复杂工作的智能体
Perplexity 当地时间本月 4 日推出名为 Teammate 的智能体功能，负责规划和协调项目、按优先级变化调整方向并提交成果供审核。一位 Teammate 会协调 Computer 会话及其他 Teammate，用户可全程检查并指导其工作。该功能需 Perplexity Max 订阅，最初在网页端推出，随后扩展至 iOS 端，未来数周将扩大访问权限和功能。