Muse 正式开放，每人配一台隔离的云虚拟机

概览

本期共 11 条，前 3 条为今日重点；正文按板块展开。

热门模型动态

1. 重点 · Muse 正式开放，每人配一台隔离的云虚拟机
2. 重点 · V4.1 Flash 开放限时内测，换上原生多模态架构
3. 重点 · GPT-6 Astra 在 Amazon Bedrock 正式可用
4. Cloudera 把 Mistral 前沿模型接进企业混合数据环境
5. 2B 模型装上流式空间记忆，空间基准超过 GPT-5

全球 AI 资讯

6. Chrome 开发者体验老将加入 Anthropic 做 Claude Code
7. Anthropic 预训练研究员辞职，称两家实验室都不负责任
8. SageMaker Feature Store 支持按特征写入

区域与早期信号

9. 蚂蚁百灵开源金融增强模型，同时放出投研评测基准
10. 京东物流亮出机器人军团，五款新品进仓储冷链药房
11. 国产 AI4S 计算平台亮相外滩大会，加台风追踪系统

九凤根据本期已引用来源整理。

热门模型动态

Meta 把个人智能体做成常驻服务：智能体、它的浏览器和全部凭据都关在用户专属的云虚拟机里。

Meta 推出个人 AI 智能体 Muse，定位是替用户动手而不是回答问题：可以发邮件、订行程、跟商家谈账单，也能接下长期目标。关掉 App 之后它继续跑，只在需要放行时回来找人。交互围绕消息进行——用户描述任务或目标，Muse 自行规划、打开自带浏览器、填表并代为交涉；Meta 给出的示例包括把车卖出更高的价、把账单谈下来。

• 形态：消费级服务，现已在美国的 iOS、Android 与 muse.ai 铺开，分免费档和付费档
• 隔离：每个用户分到一台专属云虚拟机 Muse Secure VM，智能体、浏览器和凭据都隔离在其中
• 模型：底层模型 Muse Spark 1.3 即日起可经 Meta Model API 与 Muse Code 调用
• 权重：开放权重被 Meta 列进了路线图

局限：Muse 本身是消费服务，开发者不能自行托管；开放权重只是路线图上的表述，没有时间表；目前只在美国上线；官方没有公布任务成功率、延迟或具体价格档位。

来源：MarkTechPost · Muse on X

DeepSeek 用一个带过期日期的 API ID 放出 V4.1 Flash 内测通道，正式版定在 9 月 10 日。

DeepSeek 开放了 V4.1 Flash 的限时内测：API ID 直接写成 deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910，按 V4 Flash 的价格计费，并发上限 20；这一版换了新架构，并原生支持多模态。按官方公告的口径，V4.1 Flash 经过内外部测试后，在性能、成本、速度和任务完成时间等关键指标上均超过 V4 Pro；正式发布之后、V4.1 Pro 上线之前，所有发往 Pro 的请求都会被路由到 V4.1 Flash，并按 Flash 的价格结算。

局限：内测通道 9 月 10 日到期、并发只有 20，做不了压测；「均超过 V4 Pro」是官方自述，公告里没有给出榜单名称与分数；这份公告是用户转贴到 Hacker News 的版本，候选里没有对应的官网页面可比对。

来源：Pandaily · Hacker News

既能直接调 Bedrock API，也能把 ChatGPT Work 和 Codex 指向跑在 Bedrock 上的 Astra。

AWS 宣布 OpenAI 的 GPT-6 Astra 在 Amazon Bedrock 正式可用。用法有两种：通过 Bedrock API 直接调用，或者把 ChatGPT Work 与 Codex 配置成使用 Bedrock 上的 GPT-6 Astra。随本次上线，OpenAI 还为 ChatGPT Work 推出面向企业的插件，把 Astra 的浏览器操作能力扩展到常见业务应用。安全方面，AWS 称 OpenAI 已按其 Preparedness Framework 对 GPT-6 Astra 做过评估，模型侧的防护与 Bedrock 的安全、治理控制配合使用。

局限：这是 AWS 官方博客的口径，全文没有基准分数、吞吐数据或 Bedrock 上的定价；「更深的推理、更准的判断」属厂商表述，未见第三方评测；博客也没有列出可用区域清单。

来源：AWS Machine Learning Blog · OpenAI Preparedness Framework

九位数战略合作，Mistral 的模型跟着企业数据走进本地机房与混合环境。

Cloudera 在圣保罗举办的 EVOLVE26 大会上宣布与法国模型厂商 Mistral AI 达成九位数（nine-figure）战略合作：Mistral 将把自家大模型直接集成进 Cloudera 的混合数据与 AI 平台，让模型能在云上、本地机房或混合环境中就近处理数据。Cloudera 给出的问题定义是强监管行业——这些企业想用 AI，但要把最敏感的自有数据交给外部模型很难落地。

局限：报道只说金额是「九位数」，没有披露具体数字，也没说明接入哪些 Mistral 模型、何时可用、如何计价；目前只有这一家媒体的报道，未见双方联合公告。

来源：SiliconANGLE

清华、腾讯混元与南洋理工把测试时训练用在连续视频流上，让小模型边看边维护三维记忆。

论文《Spatial-TTT: Streaming Visual-based Spatial Intelligence with Test-Time Training》被 ECCV 2026 收录，作者来自清华大学、腾讯混元与南洋理工大学。报道称该方法给 2B 模型装上「流式空间记忆」，在空间基准上超过 GPT-5。研究针对的是两个工程限制：标准 Transformer 自注意力的计算量与 KV Cache 显存随序列长度呈二次方增长，几十分钟以上的连续视频在受限硬件上撑不住；而均匀抽帧、关键帧截取这类降采样，会破坏三维空间关系依赖的连续视差与几何线索，漏掉的信息事后补不回来。团队的做法是把重心从继续拉长注意力窗口，转向让模型在推理过程中实时整合并更新三维几何记忆。

报道给出两组消融对照，都在 VSI-Bench 上评测——一组把全部自注意力层换成纯 TTT，另一组去掉空间预测机制、退回逐点线性投影：

局限：两组消融改的部件和统计的指标都不一样，两行数字不能直接并排比较；报道未提到权重或代码的开放计划；「超过 GPT-5」目前只有这一篇中文报道支撑，未见第三方复现。（仅中文来源）

来源：雷锋网

全球 AI 资讯

Addy Osmani 转投 Anthropic，主攻编码智能体的易用性与信任问题。

在 Google 做了约 14 年开发者工具的 Addy Osmani 宣布加入 Anthropic，参与 Claude Code。他在 X 上说，加入是为了把 Claude Code 对开发者做得更好。他此前在 Google 负责 Chrome 的开发者体验，后来出任 Google Cloud AI 总监，经手过 Chrome DevTools、Lighthouse、PageSpeed Insights、Puppeteer、Chrome Headless 和 Core Web Vitals，还参与创建了 TodoMVC、联合发起了 Yeoman。Anthropic 此前称 Claude Code 到 5 月的年化收入已超过 25 亿美元。

局限：Osmani 没有公布职位，也没说明自己具体负责 Claude Code 的哪一块；25 亿美元是 Anthropic 自己披露的 5 月口径数字，不是经审计的财务数据。

来源：RuntimeWire · Addy Osmani on X

Jacob Coxon 在 X 上发七条帖宣布离职，结论是私营实验室无法安全地协调减速。

参与过 OpenAI 与 Anthropic 预训练工作的研究员 Jacob Coxon 周二从 Anthropic 辞职。他在 UTC 时间 9 月 9 日 00:04 发布的七条帖中写道「两家公司都没有负责任地行事」，指控 OpenAI 与 Anthropic 正竞相冲向可自我改进的超级智能、「拿我们的性命下注」，理由是前沿实验室之间的竞争正把它们推向可能无法控制的系统。他的履历就在他批评的那条线上：OpenAI 把他列为 GPT-4o 的贡献者之一、GPT-4.5 的核心研究贡献者，他还合著过 OpenAI 关于权重稀疏 Transformer 的可解释性研究。《华尔街日报》此前报道，他在 2026 年早些时候离开 OpenAI 加入 Anthropic。报道提到，这次离职发生在一连串公开披露之后——7 月 30 日 Anthropic 曾公布对三起事件的调查。

局限：这是研究员个人的单方面表态，报道中未见 OpenAI 与 Anthropic 的回应；指控没有附具体的技术证据或内部材料；他离开 OpenAI 的原因转引自《华尔街日报》，属二手信息。

来源：RuntimeWire · Jacob Coxon on X · Anthropic 事件调查

新的 UpdateRecord 接口让改一个特征值不必先把整条记录读回来再写回去。

AWS 为 Amazon SageMaker Feature Store 加入特征级写入：新的 UpdateRecord API 可以在一次调用里更新一个或多个特征值，不需要读取或重写整条记录。该能力对 Standard（由 Amazon DynamoDB 支撑）和 In-Memory（由 Amazon ElastiCache 支撑）两种在线存储层都可用。在此之前，哪怕只改一个特征值也要走完整的读-改-写：先用 GetRecord 读回全部特征，在应用侧合并新值，再用 PutRecord 整条写回。

局限：官方博客给的是接口能力说明，没有公布写入延迟、吞吐或成本的前后对比数字，也未说明可用区域与是否单独计费。

来源：AWS Machine Learning Blog

九凤根据本期已引用来源整理。

区域与早期信号

Ling-3.0-flash-Fin 对准投研工作流，配套开放金融搜索 Agent 基准 FinFIRST。

外滩大会前夕，蚂蚁集团百灵发布首个金融增强开放模型 Ling-3.0-flash-Fin 并已正式开源，同时开放金融搜索 Agent 评测基准 FinFIRST。模型基于 Ling-3.0-flash，通过金融语料持续预训练、领域后训练与工具使用优化，重点强化信息检索、研究推理、估值建模与研报撰写四项能力，对应的是从找资料、验信息到做计算、建模型、出研究成果的完整投研链路。

• 参数：124B 总参数、5.1B 激活参数
• 上下文：256K
• 可用性：已正式开源
• 配套：金融搜索 Agent 评测基准 FinFIRST 同步开放

局限：报道没有给出模型在 FinFIRST 或其他金融基准上的分数与对照模型，也未说明开源许可与权重地址；估值建模这类能力目前只有厂商自述，缺少第三方验证。（仅中文来源）

来源：量子位

「超脑」大模型负责调度，「狼族」11 款机器人已覆盖仓储、分拣、配送。

9 月 9 日的 JDD 京东全球科技探索者大会上，京东物流展示了「超脑+狼族」机器人应用军团的全阵容：「超脑」大模型负责供应链复杂场景下的决策与调度，「狼族」已在仓储、分拣、配送等环节落地 9 款产品、11 款机器人，本次新推出 5 款产品与技术。京东物流同时提出 5 年内采购 300 万台机器人、100 万台无人车与 10 万架无人机。

三款新品的自评指标：

• 仓狼（仓内移动拣选）：称 2 周部署、无需改造现有仓库；拣选准确率 99.9%、整仓商品覆盖率超过 85%、UPPH 80 件
• 低温版智狼（冷链料箱货到人）：面向零下 20℃ 冷库，配主动除霜与 100% 无接触供电；称存储能力提升 100%、作业效率提升 200%、单均降本 10%
• 母狼健康版（无人药房）：支持混批次、混 SKU 存储，7×24 小时无人值守；称 100% 合规溯源、99.9% 发药准确率，每小时打包 90 单

局限：以上数字全部来自京东在自家大会上的披露，没有第三方验证；300 万台是 5 年采购计划而非已交付量；报道也未说明各机型已落地的仓库数量与规模。（仅中文来源）

来源：InfoQ 中文

太初元碁以自研异构众核 AI 芯片做底座，兼容龙芯、申威、飞腾与 x86。

9 月 9 日在上海举办的 2026 Inclusion·外滩大会上，太初（杭州）集成电路展出了今年 7 月上线的国产 AI4S 计算平台，面向气象预测、生物医药、量子力学、化学材料、流体力学等领域。平台以自研异构众核 AI 芯片为算力底座，覆盖硬件、基础组件、加速库、模型框架到开发套件的全链路，兼容龙芯、申威、飞腾与 x86 等 CPU，适配 PyTorch、JAX、飞桨、MindSpore 等框架，并配 DevKit 开发套件。此次首次公开的更新是 TecoWeatherNext 台风追踪系统，把气象数据获取、AI 预报与台风识别接成一条流程，适配国产气象大模型，可叠加台风轨迹与风场、海平面气压、温度、降水等图层。公司称已联合近 20 家高校、科研机构与企业发起「AI4S 国产算力创新生态校企共建倡议」。

局限：稿件是参展介绍，没有给出芯片型号、算力指标或与主流 GPU 的性能、成本对比；台风追踪系统也未公布预报精度或与业务气象系统的对照结果。（仅中文来源）

来源：量子位