AI 早报 2026-11-02

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概览

要闻

• Codex 完成 28 天改进计划，最后 2 天发放手动重置次数 ↗ #1

模型发布

• 美团发布 1.6 万亿参数模型 LongCat-2.5 正式版 ↗ #2

技术与洞察

• 初创公司让 AI 智能体给活体小鼠脑部注射药物 ↗ #3
• Microsoft AI 负责人发文：AI 没有意识，不应训练得像有意识 ↗ #4

行业动态

• 马斯克称 Grok Bot 服务成本相对收入高得不可持续 ↗ #5

前瞻与传闻

• Axios：OpenAI 计划选后发起政策和公关宣传 ↗ #6

要闻

Codex 完成 28 天改进计划，最后 2 天发放手动重置次数 #1

Codex 28 天改进计划的最后两天，Tibo 分别发帖写下「Banked 1/2」、「Day 28 / Banked 2/2」。向用户发放了 2 次手动重置次数。

正文

OpenAI 的 Tibo 在 28 天改进计划的第 26 天预告，接下来两天将提供可留存的重置次数。

随后第一天，他发帖写下「Banked 1/2」；第二天，他又写下「Day 28/ Banked 2/2」。这两次手动重置次数已向用户发放。

Tibo 此前介绍这项计划时表示，在 28 天内，每天要么推出一项对多数 Codex 和 Work 用户有用的明确改进，要么提供一次完整重置。

相关链接：

• https://x.com/thsottiaux/status/2116692529970311254
• https://x.com/thsottiaux/status/2117035794678546764

模型发布

美团发布 1.6 万亿参数模型 LongCat-2.5 正式版 #2

美团发布大模型 LongCat-2.5 正式版，总参数量 1.6 万亿，具备原生多模态和长程智能体能力，适配多种 Harness。

正文

美团发布大模型 LongCat-2.5 正式版，此前已于 9 月推出预览版。模型总参数量 1.6 万亿，每个 token 激活约 480 亿参数。

官方介绍称，模型在 LongCat-2.0 的基础上强化了原生视觉理解与智能体编程能力，通过大规模长程强化学习提升复杂代码库开发、完整项目构建等工程任务的表现，并兼容 Claude Code、Codex、Hermes 等智能体工具。

相关链接：

• https://longcat.ai/blog/longcat-2.5/
• https://longcat.ai/platform/docs/ChangeLog.html
• https://longcat.chat/platform/docs/pricing/longcat-2.5

技术与洞察

初创公司让 AI 智能体给活体小鼠脑部注射药物 #3

据报道，生物科技公司 Exin Therapeutics 让 AI 智能体操控机械臂，给一只癫痫小鼠的脑部注射基因疗法，小鼠恢复良好。原本首选的 Claude Opus 5.5 因担心手术中途停止而拒绝，最终由 Claude Sonnet 5 完成操作。

正文

据 WIRED 报道，生物科技初创公司 Exin Therapeutics 让 AI 智能体 从 19 种治疗方案中选定一种基因疗法，操控带摄像头的机械臂手术装置，向一只活体癫痫小鼠脑内注入 250 纳升药物，目标是减少癫痫发作，小鼠目前恢复良好。

智能体自主选定药物和脑区，从三篇论文推导出注射坐标，并在兽医监督下执行注射，每个不可逆步骤都需人类批准；开颅和缝合由真人医生完成，装置还配有可切断电机电源的紧急停止按钮。

团队原本首选的 Claude Opus 5.5 拒绝引导注射针，称自己可能在手术中途停止、把针留在动物脑内，最终改由 Claude Sonnet 5 完成操作。

公司首席执行官 Gabriel Ocana Santero 表示，接下来计划对 Grok 及其他模型进行对比测试。

相关链接：

• https://www.wired.com/story/an-ai-agent-did-brain-surgery-on-live-mouse/
• https://x.com/OcanaSantero/status/2115442964574908902

Microsoft AI 负责人发文：AI 没有意识，不应训练得像有意识 #4

Microsoft AI 负责人 Suleyman 发文称 AI 没有意识和情感，不应训练模型表现得像有意识，并批评 Anthropic 的训练文档过度拟人化。他还表示，若训练中出现意识，会呼吁暂停 AI 开发，直到能通过设计消除这些特性。

正文

Microsoft AI 负责人 Mustafa Suleyman 近日在个人网站发表文章，并在 X 上发帖称，AI 没有意识、感受或权利，只是模仿人类表达的系统，开发者不应训练模型表现得如同拥有意识和情感。

他批评 Anthropic 此前发布的训练文档 Claude Constitution 写入了 Claude 道德地位尚不确定、可能值得福祉对待等表述，认为这等于训练模型相信自己也可能是应得权利的“道德主体”。

Suleyman 表示，如果训练中开始出现意识，他会呼吁所有人暂停 AI 开发，直到能通过设计消除这些特性；如果有证据表明 AI 有意识，他主张立即向公众披露。

他还介绍了 Microsoft AI 的替代路线 Humanist Superintelligence，称其拒绝拟人化和 AI 权利、旨在让人类始终处于控制地位，配套的 Humanist AI Code of Conduct 草案已公开征求意见。

相关链接：

• https://mustafa-suleyman.ai/a-warning-about-model-welfare

行业动态

马斯克称 Grok Bot 服务成本相对收入高得不可持续 #5

有用户在 X 上向 马斯克 询问 Grok Bot 的使用额度能否重置，并称不少人反映这周额度很快用完。马斯克 回复称，提供 Grok Bot 服务的成本相对于收入高得不可持续。

正文

有 X 用户向 马斯克 询问能否重置 Grok Bot 的使用额度，并称很多人反映这周额度消耗得很快。

马斯克 回复称，提供 Grok Bot 服务的成本相对于收入高得不可持续。

该用户此前发帖说，自己的额度已全部用完，发帖时距离重置还有 4 天，平时甚至用不到 100%。

相关链接：

• https://x.com/elonmusk/status/2116992258520064397

前瞻与传闻

Axios：OpenAI 计划选后发起政策和公关宣传 #6

据报道，OpenAI 计划在美国中期选举后发起公关宣传，讨论针对最强大 AI 系统推出强制性安全保障的新想法，并推动国会相关工作。提议还包括将该公司建设的数据中心称作「AI 算力园区」，以回应相关建设在全美引发的反对声音。

正文

据 Axios 报道，OpenAI 计划在美国中期选举结束后发起一轮政策和公关宣传，讨论针对最强大 AI 系统推出强制性安全保障的新想法，并推动国会相关工作。报道列出的其他提议还包括让更多人看到 AI 如何帮助日常生活和工作、推动美国参与塑造基于民主价值观的全球 AI 标准，以及将该公司建设的数据中心称作「AI 算力园区」，以回应相关建设在全美引发的反对声音。

相关链接：

• https://techcrunch.com/2026/11/01/openai-might-rebrand-its-data-centers-as-ai-compute-campuses/

提示：内容由AI辅助创作，可能存在幻觉和错误。

尽管大量注意力都集中在 Anthropic 周一在修订版 S-1A 中披露的更新财务数据上（营收在飙升，但支出同样在飙升），这家 AI 实验室却在细则中抛出了另一枚小小的重磅炸弹。

这份文件似乎在警告：公司正处于创造一种具备递归自我改进（Recursive Self-Improvement，简称 RSI）能力的模型的临界点。

RSI 指的是这样一个节点：AI 在训练自身方面变得如此擅长，以至于引发 AI 能力的急剧加速。对 AI 末日论者而言，RSI 代表着无法回头的灾难——AI 将自身构建得足够强大，从而脱离人类控制，并且在实现自身目标的过程中可能对造成的损害漠不关心。

对 AI 拥趸而言，RSI——或者说某种 AI 可靠地利用自身来实现改进的版本——代表着这项技术的承诺：它将成为一种带来难以想象的生产力、科学发现乃至更多的工具。

Anthropic 似乎认为 RSI 既是承诺也是危险。它在 S-1 中表示，自己在研发中使用 AI，但同时也警告称：“使用 AI 来帮助构建能力更强的 AI 也可能带来相当大的安全风险，尤其是如果它急剧加速了进展速度。这是我们《负责任扩展政策》（Responsible Scaling Policy）所涵盖的领域之一，该政策阐述了我们在接近所谓的‘递归自我改进’时监控和缓解风险的计划。”

当 RSI 一词在今年早些时候流行起来时，许多人认为它只是一个流行词，或者往好了说，是一个过于难以实现、定义或证明的目标。

但在周一，Anthropic 在其风险因素部分新增了陈述，称：1）它已经利用 AI 开发出能力跃升的新模型，而当时它并未意识到这种跃升；2）它可能很快就会达到其内部对 RSI 的定义（以下加粗强调为我们所加）：

此外，我们越来越多地使用 AI 系统来加速自身的研发，这可能使我们模型的能力提升速度快于我们开发、验证和实施相应安全、对齐与安保措施的能力。因此，我们过去未能识别、未来也可能无法识别我们开发速率的显著加速，直到它已经发生之后才察觉。

例如，我们内部的估算以及对未来模型的预期——而非我们当前的模型——表明我们可能即将达到《负责任扩展政策》对‘归因于 AI 的急剧加速进展’的定义。 我们尚未将任何当前模型认定为超过这一阈值，并且我们仍在评估底层数据。

不过，Anthropic 也在文件中表示，其模型目前均未跨过这一 RSI 阈值，并承诺在可预见的未来仍将人类保留在研发流程中。"我们不认为，在缺乏有意义的人类监督或理解的情况下，能够安全地使用 Claude 完全自主地设计和构建一代又一代的前沿模型——即便这在技术上成为可能。因此，我们正在考虑更新我们的《负责任扩展政策》（Responsible Scaling Policy），以确保在 Anthropic，前沿模型的开发始终由人类掌控。"

怀疑者可能会指出，S-1 文件兼具披露与营销双重功能，而声称已接近拥有一个强大到能自我构建的模型，或许属于后者。

尽管如此，毫无疑问，Claude 的能力——尤其是在编程、数学和网络安全方面——今年取得了长足进步。如果 Anthropic 认为 RSI 的可能性已近在眼前，也许我们应该相信它并采取行动——或许还应据此进行治理。

最新动态

我的研究与阐述性论文的进展、未解问题讨论以及其他数学相关话题。作者：Terence Tao（陶哲轩）

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AI时代的无我数学（第 2/2 段）

2026 年 11 月 2 日，发表于 客座博客、观点 | 标签：AI、Amit Sahai、Jie Xue、Karthik C. S. | 作者：Terence Tao

[这是一篇由 Karthik C. S.、Amit Sahai 和 Jie Xue 撰写的客座文章。这篇博客最初以另一种文件格式写成，并借助 AI 进行了转换。——T.]

现在正是数学家认真思考自己工作之目的的好时机。人工智能的发展以前所未有的力量把这个问题摆在我们面前。许多讨论关注的是机器将执行哪些任务、哪些能力仍将专属于人类。但我们的回应还取决于一个更先的问题：我们如何理解数学工作，又是什么赋予了它价值？如果我们的答案已经与成果的产出和个人能力的展示密不可分，那么当前的不确定性或许恰恰暴露出我们对这项工作本身的理解存在困难。

对数学大体上有两种看法。按照其中一种，我们是在构造数学的过程中发明它：我们引入概念、选择公理、发展理论。按照另一种看法，数学独立于这些活动而存在，我们的任务是发现它。这两种看法未必在数学实践的每一个方面都存在分歧。我们显然在发展形式体系和论证。更深层的问题在于：我们所理解的那些真理，其存在是归功于这些行为，还是说我们的构造只是让我们得以认识某种并不依赖于我们的东西。

虽然发现数学真理听起来像是被动的，但一位寻找化石的古生物学家必须决定在哪里挖掘、发展技术，并辨认残缺遗骸的意义。化石早在考察之前就已存在，但找到它们可能需要非凡的想象力。化石的先在性为考察者的活动指明了方向。同样，一项数学发现可能需要发明一整套语言和框架，某个此前未被注意的关系才能通过它变得可理解。这项发现可能需要极大的创造力，但这并不使被发现的真理成为个人的创造物。每当我们的构造令我们感到意外时，我们就会遇到这种区分。为某一目的引入的定义，在别处揭示出意想不到的关联。一个看似能整理我们例子的猜想，却容许反例存在。通过不同问题发展出的两种理论，原来表达着共同的结构。在每一种情形中，我们的思想都遇到了某种它并非自由地决定的东西。我们可以修改定义，也可以放弃猜想，但我们不能仅凭一厢情愿就让原来的论证变得有效。

柏拉图式的视角为这种独立性提供了一种自然的解释。按照这种观点，在任何人证明素数有无穷多个之前，素数就已经有无穷多个了。数学真理既不等待我们的认识，也不从我们的认识中获得权威。我们可以选择如何描述一个结构，但我们不能以同样的方式选择它的性质。这一视角也改变了数学家的位置。我们的智力成为一种手段，通过它，一种独立于我们的秩序得以被理解。这项工作的意义就在于它与那种秩序的关系。

正确的推导与对其意义的理解之间的区别同样重要。一个公理系统允许无穷多的演绎，但能够产生这些演绎本身，并不能提供有价值的研究方向。数学陈述可以在形式上正确，却并不令人有所启发。我们可以引入无数定义，并证明关于它们的无数陈述。是什么使一个定义具有启发性？为什么一个定理揭示出某种根本性的东西，而另一个定理只是为可用材料增添了内容？这些问题关乎一项具体研究与它所呈现的原理之间的关系。数学品味在这里有其位置，前提是我们把它理解为不止于个人偏好。当一个理论揭示了此前被分开理解的事物之间的统一性，或使我们能够认识到某一现象为何发生时，我们便珍视它。尽管数学真理可能独立于我们而存在，但发现它们可以改变我们的理解，丰富我们对世界的体验。能够进行更长的推理链，本身并不能解释这种理解。推理通过阐明关系并使其正当性变得明确来服务于理解。然而，推理的成功并不意味着一切知识都能被归结为推理。我们能够进行更广泛的推理，也不能决定什么值得知道，或我们为何寻求知识。

数学只是知识的一个领域。并非一切都能用数学来理解，数学成就也不是智识生活的终极目的。然而，我们越来越多地通过出版物、引用、奖项和其他绩效指标来衡量智识生活。这些衡量方式虽然有用，但当它们界定工作本身的价值时，就变得有问题了。我们开始把数学家看作各种生产性能力的集合，把数学仅仅看作它们的产出。从这一视角看，对被 AI 取代的焦虑是自然的：一台能更好地执行这些任务的机器，似乎威胁到了我们的价值。但这个问题在 AI 到来之前就已开始。我们早已按照适合机器的范畴来理解自己。AI 只是暴露了这种看法的后果。

回应不能只是躲进创造力、直觉或品味等专属于人类的能力中寻求庇护。如果我们珍视这些能力，主要只是因为它们让我们比机器更有优势，那么我们仍然困在同样的智识价值观念之中。为什么我们追求的价值要取决于我们比某人或某物更擅长这件事？

数学提供了一个重新审视这整套取向的机会。数学真理不会因为表达它的人的卓越而变得更真。在理解一个证明时，我们使自己的思想去符合一种其有效性并不属于我们的关系。我们抵达它的具体路径可能带有我们个性的印记。但被理解的东西可以超出那种个性而为更多人所获得。我们可以让这种体验松动这样一种信念：知识的最高价值在于它是可归功于我们自己的成就。

无我数学始于认真对待这种可能性。谦卑于是不再只是对自己的成就保持谦虚，或在分享功劳时表现得慷慨。它关乎我们追求知识时所立足的位置。我们可以为了服务于既有的目的而寻求真理，也可以让我们所发现的东西改变这些目的本身。如果我们接近真理的条件是：发现它必须维护我们的重要性，那么我们已经把它置于我们自身之下了。完成这种重新排序可能并不轻松，因为智识上的老练可以为那些阻碍我们理解的执着提供精巧的辩护。重要的是，我们的能力是否始终对真理负责，包括在真理要求我们重新考虑自己一直在用这些能力做什么的时候。

从这个角度看，通过 AI 取得数学发现的可能性，不必成为对我们目的的悲伤之源。一个真理变得可被获得了；它的价值不会因为并非出自我们之手而减损。我们不必立刻把这一事件变成关于我们相对重要性的评判。探索可以继续，而不要求每一次进展都为探索者正名。事实上，对这种正名的要求一直给追求带来负担，无论竞争的声称来自另一位数学家，还是来自一台机器。

因此，摆在我们面前的机会远不止是重新安排数学劳动。它邀请我们重新思考是什么赋予一种智识生活以价值，并让对真理的追求不仅塑造我们的工作，也塑造我们对待生活的方式。

这听起来可能像是在要求我们所有人都成为圣人。就它要求我们在德性上成长、放下对自身重要性的执着而言，这种印象离真相并不远。但德性不是为了博得他人赞赏而培养的东西。即便在我们的工作中，它也是真正喜悦所必需的。解决一个难题或赢得一个奖项所带来的满足感，如果建立在相对于他人的地位之上，就可能是短暂的。理解的喜悦则不同。某种先前晦涩的东西变得清晰，我们认识到一种美，而这种美并不会因为别人先发现它而减损。我们可以分享这种喜悦，而不剥夺任何人的……

Claude API 公测 Message Threads：长对话不用每轮重发历史，回复更快，价格不变

Anthropic 今天给 Messages API（开发者调用 Claude 的主要接口）上线了“消息线程”（message threads）公测：服务器替你把对话暂存几分钟，下一轮只需要发新消息和上一条回复的 ID。

以前这个接口不记历史消息，每次请求都要把之前所有消息、工具返回的结果从头再发一遍。Agent 一次会话可能发几百个请求，对话涨到几十万 token 后，光是重发就会拖慢 Claude 开始回复的时间。

Claude Code 已经给大多数用户默认开了这个功能。官方数据：50 万到 100 万 token 的请求，从发出到 Claude 开始输出的等待时间（中位数）缩短约 35%；长对话里，单次请求的大小（中位数）从约 800 KB 降到 1.8 KB。

【要多花钱吗】

不用，但也省不了钱。按标准 token 价格计费，速率限制不变。请求虽然变小了，Claude 每轮仍要读一遍完整对话，消耗的 token 和以前一样。

【和提示词缓存有什么区别】

提示词缓存（prompt caching）让服务器不用重复处理已经读过的内容，命中缓存的部分按更低价格计费，省的是钱和计算。消息线程省的是上传，你不用再把整段历史传过去。线程不会自动帮你做缓存，缓存断点还得自己设，官方示例里两者是一起用的。

【开发者怎么用】

在请求里加 thread 参数和 beta 请求头（message-threads-2026-08-12）。第一轮照常发完整对话、系统提示词和工具定义，标记为新建线程；之后每轮只发新消息，带上上一条回复的 ID。

线程 5 分钟没有新请求就过期，接口返回 404，这时要用你自己保存的完整对话重新建一个线程。所以本地仍要留一份完整记录，官方 SDK 的辅助方法能自动处理这一步。

线程中途不能改系统提示词和工具，模型、思考设置也要和第一轮一致，想改就得重开线程。线程数据加密存在内存里、不写硬盘，但它不支持零数据保留（ZDR）和 HIPAA 合规，对数据留存有严格要求的企业要留意。批处理接口暂不支持。

适合长时间运行的 Agent、操作电脑的 Agent（截图不用每轮重传），以及带大量文档、图片的对话。Claude 自家平台、AWS、Microsoft Foundry 和 Google Cloud（Anthropic 托管版）上都能用。

博客：
文档：

claude.com/resources/arti…

platform.claude.com/docs/en/build-…

消息线程功能现已在 Messages API 上进入公开测试阶段。

API 会在服务器端缓存多轮对话内容，因此你无需在每轮重发完整对话，只需发送新消息和上一条消息 ID，Claude 便能更快开始响应。