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Stripe收购OpenRouter后，创始人Alex Atallah首次亮相a16z播客，并与Replit创始人Amjad Masad主张，专用AI可凭专业化、神经多样性、成本与安全优势打败通用“上帝模型”，未来应是人类做通才、机器走向高度专业化。
Adobe Research与UCLA提出Tev，构建含1170个环境、覆盖7个领域的Tev-Gym并提出进度势能奖励塑形（PPRS），训练出的Tev-27B在ALE-CM的Pass@5达0.28，与GPT-6 Astra、Claude Opus 5持平。
Scale AI与Elorian发布Humanity’s Sixth Sense（HSS）基准，以522道图像和视频题测试多模态模型的直觉式视觉推理，25个模型均显著落后于人类，榜首GPT-6-astra得分53.6%，人类达93.1%。
阿里云上的Salesforce发布Headless 360架构并推出百炼Agents能力，通过API、MCP和CXG连接数据、业务流程及本地渠道，同时以权限体系约束AI Agent的访问与执行范围。
英伟达重仓，字节或为隐形大客户。
大语言模型为什么能 scale？一个重要基础是，海量来源各异的知识，被统一进了同一种输入输出空间 —— 文本。输入是文本，输出也是文本，主干模型在这个统一空间中学习、组合与迁移知识。那么，具身智能要获得类似的泛化能力，通往 Physical AGI，它的 “原生统一空间” 是什么？
Muse 这款个人助手上线约十天即登顶美国应用商店免费榜，下载量超250万；Alexandr Wang 从 Scale AI 到 Meta 的实践表明，其创业方法是押注长期技术曲线、寻找随人工智能发展扩大的瓶颈，并坚持基于经验的内部指南针。
Crunchbase数据显示，截至9月29日，全球风投系AI公司今年已发起195起收购，较2025年全年增14%，OpenAI以今年10笔领跑，Nscale以16.5亿美元收购Anyscale成为披露金额最大的一笔。
拿起一枚生鸡蛋，手指需要施加恰到好处的力：既要防止滑落，又不能捏碎。拧一条湿毛巾，指尖的力道也要随着水分挤出不断调整。对人类而言，这些操作几乎出于本能。但如果只依赖视觉，摄像头拍得下手部轨迹，却捕捉不到手指接触的位置与按压的力度。
《The Verge》报道，Mercor、Scale AI 和 Surge AI 招募律师、编剧、教师等专业人士生产 AI 训练数据，使劳动者在教 AI 取代原有工作的同时，面临项目骤停、严密监控、降薪和技能被模型掌握后需求消失的困境。