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11月10日，据路透社报道，一份公开听证会通知显示，SpaceX计划在美国得克萨斯州星舰基地城建设一座燃气发电厂和超级计算设施，项目初期阶段预计资本投资约240亿美元。相关设施将由SpaceX负责建设、持有和运营。
文件显示，SpaceX已为该项目申请房产税减免。星舰基地城市委员会将于12月9日召开公开会议，审议税收减免申请及相关经济发展协议。项目可能分多个阶段推进，并包括后续扩建，建成后将成为得州格兰德河谷地区规模最大的私人投资项目之一。
路透社指出，自建发电设施可降低SpaceX对得州主电网的依赖，并减少大型项目接入当地电网可能面临的多年等待时间。
与此同时，SpaceX旗下Lone Star Mineral Development已提交另一项建设计划，拟铺设一条约8英里长、名为Starpipe的天然气管道，计划于2027年1月投入使用。该管道将为一座液化甲烷生产设施输送天然气，所生产的燃料将用于SpaceX星舰火箭。
SpaceX此前已将人工智能公司xAI纳入旗下，并开始向Google、Anthropic等公司出租计算能力。公司披露的第三季度数据显示，其营收同比增长161%，人工智能业务收入增至上年同期的9倍。此次超级计算设施规划，意味着SpaceX正在进一步扩充人工智能基础设施。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)
Anthropic 拟募 693 亿美元的 IPO 文件被撤回
Anthropic 向银行散发的证券文件显示，其拟以每股 70 至 80 美元发行约 8.67 亿股 A 类股，最高募资 693 亿美元。随后公司发邮件称定价信息不准确，撤回该文件并表示将更新，拒绝置评。
原文件还显示，谷歌、英伟达、AMD、博通、美光、微软和台积电将以发行价参与 260 亿美元私募配售。路演预计本周二启动。
路透社
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Anthropic 向银行散发的证券文件显示，其拟以每股 70 至 80 美元发行约 8.67 亿股 A 类股，最高募资 693 亿美元。随后公司发邮件称定价信息不准确，撤回该文件并表示将更新，拒绝置评。
原文件还显示，谷歌、英伟达、AMD、博通、美光、微软和台积电将以发行价参与 260 亿美元私募配售。路演预计本周二启动。
路透社
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OpenAI近日宣布，已在内部研究基础设施中部署名为“Control Room”的中央控制系统。当模型任务引发安全或网络安全风险时，该系统可在收到停止指令后最长35秒内阻断模型继续输出。
据OpenAI介绍，Control Room可统一追踪强化学习训练、模型评估、智能体采样及数据处理等研究任务，并与模型行为监控系统联动。监控模型会检查被训练模型的推理和操作过程，一旦发现潜在问题，可根据风险程度发出警报或直接暂停任务。
在具体执行过程中，监控系统会将需要停止的任务ID发送至Control Room。相关任务下一次申请模型推理时，推理引擎将核验其运行权限；如果任务已被标记为终止，系统便会拒绝请求，防止模型继续生成内容。
OpenAI表示，目前从Control Room收到停止指令到任务完全无法继续运行，最长需要35秒。这一时间差来自推理授权环节的缓存层，公司正在将响应时间进一步压缩，目标是实现即时停止。
该系统还采用“故障关闭”机制。如果Control Room发生故障、被关闭或遭到篡改，所有相关推理请求将默认被拒绝，直至服务恢复。该机制现已覆盖OpenAI全部前沿模型研究任务，并正在向其他研究任务扩展。OpenAI称，对外模型服务采用更集中的技术架构，目前已有相应的部署下线和应急处置能力。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)
Anthropic 在 11 月 10 日甩出双模型组合拳——Claude Fable 5.2 与 Mythos 5.2 同步登场，官方称：新模型在编码、推理、科研、网安到机器人全面进阶，输出速度最高提 30%、成本降 20%。
编码推理双杀对手
在智能体编码基准 FrontierCode 2.0 上，Fable 5.2 拿下 49.1%，把 GPT-6 Astra（42.8%）、Gemini 4 Carbon（41.1%）连同自家 Opus 5.5（45.5%）一并压在身下。多学科推理 Humanity's Last Exam 更以 74.2% 碾压 Astra 的 57.2%。科学视觉推理 VIALS-AA 它拿 67%，同样盖过 Gemini 的 64% 与 Astra 的 63%，且走的是"越聪明越爱调工具"的路线，与 OpenAI 截然相反。
千个智能体，八天造出操作系统
真正抓眼球的，是 Fable 5.2 的长程协作演示：它调度超过 1000 个 AI 智能体，耗时 8 天从零拼出一套可启动的操作系统，设备驱动、文件存储、窗口系统与安装程序一应俱全。在衡量 3D 体验构建的 AA-3D 榜上，它的 Elo 达 1271 分，领先 Sonnet 5.5 与 Opus 5.5 各 67 分。置信区间与其他模型不重叠，这次领先已超出误差范围。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
↩️ OpenAI 部署系统，35 秒内叫停风险 AI 任务
OpenAI 部署系统，35 秒内叫停风险 AI 任务
OpenAI 已在内部研究设施部署“控制室”系统，可在收到停止指令后，最迟 35 秒阻止有风险的 AI 智能体任务继续获取模型输出。系统通过唯一任务 ID 管理训练、评估和数据处理任务，并在推理引擎处理请求前确认任务是否获准继续。
所有前沿强化学习任务还将配备独立模型监控器，检查模型行为并在发现潜在问题时报警。OpenAI 正努力缩短由授权请求缓存造成的延迟，将其降至 0。
Independent Engineering
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🤖 OpenAI 开发内部编码代理监控系统 数千万轨迹中未现最高风险失调 OpenAI 已建成并优化了一套低延迟内部监控系统，用于监督其内部部署的编码代理。该系统由 GPT-5.4 驱动，能在交互完成后 30 分钟内审查代理的思考链和动作，并自动对可能不符合用户意图或违反内部安全政策的异常行为发出警报，以快速排查并完善其他防护措施。 过去五个月，该系统监控了数千万次内部代理轨迹，零次触发旨在捕捉连贯 scheming 等高风险失调的最高严重级别警报，此类行为仅在合成评估中观察到；约 1000 次中等严…
OpenAI 部署系统，35 秒内叫停风险 AI 任务
OpenAI 已在内部研究设施部署“控制室”系统，可在收到停止指令后，最迟 35 秒阻止有风险的 AI 智能体任务继续获取模型输出。系统通过唯一任务 ID 管理训练、评估和数据处理任务，并在推理引擎处理请求前确认任务是否获准继续。
所有前沿强化学习任务还将配备独立模型监控器，检查模型行为并在发现潜在问题时报警。OpenAI 正努力缩短由授权请求缓存造成的延迟，将其降至 0。
Independent Engineering
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日前有开发者发布测试报告称，个人版 Gemini AI 在关联 Google Workspace 后可能会根据日常对话自动检索 Gmail 邮件或Google云端硬盘中存储的文件。而Google在帮助文档中提到，Gemini 处理的部分关联应用数据可能会被人工审核，内容包括但不限于邮件和文件的摘要和摘录，某些情况下还有可能包含完整内容。
开发者称自己在个人版 Gemini 中启用关联应用后，尝试询问类似我的网络服务费用是否太高等问题，这种情况下 Gemini 也会自动查找邮箱里的网络服务商邮件，而此时用户并未明确要求调用邮箱进行搜索。
在不同测试中 Gemini 给出的内容包括账单摘要、姓名与账号信息、邮件片段，有时候还会展示比较完整的邮件文本，其中个人问题可能涉及比预想更多的邮件或文件内容。
Google在关联应用帮助文档中表示，Gemini 处理过的部分关联应用数据会由人工审核人员进行内容检查，包括经过培训的服务提供商人员 (也就是外包的内容审核专员)。审查目的是排查问题、保障安全和改进服务。
审核内容可能包括相关邮件和文件的摘要、摘录、推断以及与 Gemini 的交互。Google还提到，如果邮件内容较短，或者与用户的问题特别相关，摘要内容在某些情况下可能就是邮件或文件本身。
Google强调内容被审核前会采取措施尽可能减少个人信息，例如将相关交互与Google账号断开关联、减少其中个人信息进入审核流程。但这个机制并不能百分百去除个人信息，因此Google也强调，用户应当谨慎关联包含机密信息的应用。
在模型训练方面，Google表示当用户开启保存活动时，Gemini 活动及其中涉及的关联应用数据可能会被用于改进服务和训练 AI 模型。用户可以根据自己的需要在 Gemini 应用活动中关闭保存活动，避免自己的数据被用于训练模型。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：蓝点网)
Claude Fable 5.2 用 4.5 小时、167 美元生成动画预告片
一位创作者使用 Claude Fable 5.2，在 4 小时 30 分钟内、花费 167 美元制作出一支电影质感的日本动画预告片，其中包含在 Claude 内部构建的 3D 世界。
内容详情 · 原文链接
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一位创作者使用 Claude Fable 5.2，在 4 小时 30 分钟内、花费 167 美元制作出一支电影质感的日本动画预告片，其中包含在 Claude 内部构建的 3D 世界。
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OpenAI部署AI“控制室”：最长35秒阻断模型输出
OpenAI近日宣布，已在内部研究基础设施中部署名为“Control Room”的中央控制系统。当模型任务引发安全或网络安全风险时，该系统可在收到停止指令后最长35秒内阻断模型继续输出。据介绍，Control Room可统一追踪强化学习训练、模型评估、智能体采样及数据处理等研究任务，并与模型行为监控系统联动。监控模型会检查被训练模型的推理和操作过程，一旦发现潜在问题，可根据风险程度发出警报或直接暂停任务。
在具体执行过程中，监控系统会将需要停止的任务ID发送至Control Room。相关任务下一次申请模型推理时，推理引擎将核验其运行权限；如果任务已被标记为终止，系统便会拒绝请求，防止模型继续生成内容。
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OpenAI近日宣布，已在内部研究基础设施中部署名为“Control Room”的中央控制系统。当模型任务引发安全或网络安全风险时，该系统可在收到停止指令后最长35秒内阻断模型继续输出。据介绍，Control Room可统一追踪强化学习训练、模型评估、智能体采样及数据处理等研究任务，并与模型行为监控系统联动。监控模型会检查被训练模型的推理和操作过程，一旦发现潜在问题，可根据风险程度发出警报或直接暂停任务。
在具体执行过程中，监控系统会将需要停止的任务ID发送至Control Room。相关任务下一次申请模型推理时，推理引擎将核验其运行权限；如果任务已被标记为终止，系统便会拒绝请求，防止模型继续生成内容。
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Command Code GOAT 套餐：每月 10 美元享 100 美元额度，覆盖 DeepSeek V4.1 Flash 与 GLM-5.3 Flash
Command Code 宣传其 GOAT 订阅套餐：每月 10 美元可获得价值 100 美元的模型用量，覆盖 DeepSeek V4.1 Flash 1017、GLM-5.3 Flash 等模型。
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Command Code 宣传其 GOAT 订阅套餐：每月 10 美元可获得价值 100 美元的模型用量，覆盖 DeepSeek V4.1 Flash 1017、GLM-5.3 Flash 等模型。
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Incorrect cost data in Costs API exports
Status: Monitoring
We have identified an issue causing incorrect cost data in Costs API exports published between November 6 and 9. We are working to correct the affected records and will provide an update once recovery is confirmed.
via OpenAI status
Status: Monitoring
We have identified an issue causing incorrect cost data in Costs API exports published between November 6 and 9. We are working to correct the affected records and will provide an update once recovery is confirmed.
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LiteLLM Gateway 让 Codex 的 /models 列表显示 Claude 与 Gemini 模型
使用 LiteLLM Gateway 后，Codex 的 /models 输出中现在会列出包括 Claude 和 Gemini 在内的所有模型。
内容详情 · 原文链接
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使用 LiteLLM Gateway 后，Codex 的 /models 输出中现在会列出包括 Claude 和 Gemini 在内的所有模型。
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轻量模型赛道又挤进一位狠角色。Meta 在 11 月 10 日推出 Muse Ember，标榜自家"迄今最小、最高效"的模型，专为复杂推理和智能体反复执行的日常任务而生。它不拼参数规模，只拼性价比。
跑分追上 Haiku，账单只剩零头
在 Artificial Analysis 榜单上，Muse Ember 的综合表现已能与 Claude Haiku 5.5 掰手腕，可单任务成本只有对方的三分之一，还在多项测试里压过 GPT-6 Luna。比如端到端业务工作流 AutomationBench-AA，它拿到 37.8 分，远超 Haiku 的 13.9 和 Luna 的 20.2；智能体编程、长文档处理等维度同样领先。
一次吞下整套代码库
Ember 配上 100 万 Token 的上下文窗口，最多可输出 51.2 万 Token，意味着一次调用就能喂进完整代码库或一整摞文档。智能体可在单场会话里连做数百个编程子任务，读文件、跑测试、定点修 bug 一气呵成。
它还是个原生多面手：文本、图像、音频、视频通吃，截图、图表、扫描件、会议录音、视频都不在话下，不必再外挂别的模型。安全上，发布前经 Meta SI 框架评估，风险低于高风险红线。价格亲民：输入每百万 Token 0.10 美元、输出 0.50 美元，已在 Meta Model API、谷歌云与甲骨文云上线。
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