Z.ai 在香港募资 50 亿美元，其中包括 30 亿美元零息债券
智谱（港股上市主体，海外品牌 Z.ai）在香港一次性募资约 50 亿美元，其中 30 亿美元来自零息可转债——买家几乎确定在这笔债上不赚钱，只为换取一个转股权。这说明在算力受限的背景下，中国大模型公司的融资逻辑已从“借钱”变成“抢票”。
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AI 递归自我改进也许终究不会来得那么快（2026年8月）
普林斯顿大学等机构的一项新研究发现，AI 智能体虽然能完成 AI 研究中的工程任务，却写不出达到顶会接收水平的研究论文。这给“AI 很快能递归自我改进”的乐观预期泼了一盆冷水。
卧槽兄弟们，GitHub 上真的有一堆免费到离谱的项目。 很多能力已经能直接干掉你正在月付的软件。 1. TradingAgents AI 多 Agent 量化交易框架 https://t.co/3T1sPPQ6TL 2. LibreChat 一个界面接入 ChatGPT、Claude、Gemini 等多个模型 https://t.co/HZJQEij5h1 3. HyperFrames HeyGen 开源的视频生成引擎 https:…
开发者 @shanyanggm 在 X 上整理了一份 GitHub 开源项目清单，覆盖多 Agent 量化交易、多模型聊天客户端、视频生成、AI 邮件助手、声音克隆等十类能力，其中不少是对标商业付费软件的开源替代方案。这值得关注的原因在于：这些项目已不是演示性质的玩具，而是可以直接投入日常使用的工具。
奉劝各位！微信不要更新8.0.78版本！！！ 它出了个微信ai，没有关闭键！直接可以读取你的消息！！！！虽然他说授权后才能看你的聊天记录，但是！你更新完他就直接开了！！！！！
2026年9月13日，有用户发帖称微信 8.0.78 版本内置了“微信 AI”，并且没有提供关闭入口，更新后即可能读取聊天消息，引发大量转发和争议。真正的焦点不只是这一个开关，而是超级 App 里的 AI 功能该如何获取用户授权。
硅谷天天画饼的「AI 抢了工作就发全民基本收入（UBI）」的技术乌托邦，被经济学界直接掀桌子了。 诺奖得主阿西莫格鲁最新论文《Automation and Repression》，用极其冷酷的数学模型算出了未来社会的终局： 当 AI 深度取代劳动力后，资本家绝不会养你，只会动用国家机器镇压你。 两套手段摆在台面上，算盘打得清清楚楚： 花钱养你（UBI / 全民发钱）：机器抢掉全部工作后，全社会贫富悬殊拉大。要靠无条件发低保平息底层不满…
诺奖得主阿西莫格鲁在新论文《Automation and Repression》中，用数学模型比较了"发钱维稳"和"技术镇压"两种路径的成本，结论是在资本逻辑下后者可能更划算。这给硅谷长期兜售的"AI 取代工作就发 UBI"叙事泼了一盆冷水。
完整版点击秒看： https://t.co/ybC7trY5Bo 南大调教！！！ 《体育生的应聘陷阱》热播加更ing… 篮球体育生被玩到崩溃，大字固定承受深喉与内射，最后精液挂脸关灯丢进地牢。 #AI成人短剧 #体育生应聘陷阱 #监禁 #调教 #束缚 https://t.co/TY5uRDhuqQ
一条带有 #AI成人短剧 标签的推文在 X 上宣称某部 AI 生成的成人短剧正在加更，链接指向网盘而非平台页面，帖子浏览量约 150 万，但评论区已有用户当场质疑"这是 AI，别发假消息"。这起个案的价值不在内容本身，而在于它暴露了 AI 视频生成被用于成人叙事后的分发、核验与合规问题。
卧槽，Dario Amodei真是个公关高手啊， 面对那个把 Anthropic 底牌掀翻给全世界看的离职研究员，Dario 的第一句话直接惊呆了所有人。 当你的核心预训练员工放弃几百万美金期权、跑到 CNN 镜头前指控“AI 到这十年末可能会毁灭所有人”时， 三流的 CEO 会忙着发律师函澄清，二流的公关会拼命暗示对方“精神压力太大”； 而你看一眼 Anthropic 掌门人 Dario Amodei 这段现场回应， 你才会真正领教…
Anthropic 一名核心预训练研究员离职后登上 CNN，警告 AI 可能在本十年末带来毁灭性风险，而 CEO Dario Amodei 没有反驳或追责，反而公开认同其担忧，顺势把这场风波转化为公司"最负责任参与者"的形象背书。
《深入理解 AI Infra》开源发布了！ 写完《深入理解 AI Agent》后，在与读者交流的过程中，我越来越感到，要开发好基于模型的应用，还需要理解它赖以运行的基础设施。 最近几十年系统领域最重要的变化是编程抽象的上移：从操作系统到模型上下文。传统的操作系统、编译器和硬件要为事先未知的各种程序提供通用能力，系统优化总要在可编程性与性能之间取舍。 如今 LLM 成了最重要的应用，可以针对特定的模型和加速器架构优化；模型设计也开始反过…
李博杰（Bojie Li）开源了新书《深入理解 AI Infra：量化分析与系统设计》的全部书稿，约 500 页、共 12 章，从硬件约束和模型架构出发推导 LLM 推理与训练系统设计，试图为 AI Infra 领域补上一本“量化研究方法”式的教材。
LLM 为什么缓存 K 和 V，却通常不缓存 Q？
社区作者 Dongxi 东锡 NLP 于 2026 年 9 月 13 日发布一篇技术解读，解释了大模型推理中 KV cache 只缓存 K 和 V、而不缓存 Q 的原因，并顺带说明了追加内容与修改前文为何会导致缓存失效。
9.7—9.13｜本周顶级 AI 论文
DAIR.AI 汇总了 9 月 7 日至 13 日的三篇代表性 AI 论文，分别来自谷歌、微软和 IBM，主题集中在长时程智能体的结构化规划、4B 参数编码智能体的合成任务训练，以及利用文档目录结构做检索。它们共同指向一个趋势：在不盲目堆参数和算力的前提下，用更聪明的训练数据与结构设计提升模型表现。