AI快訊

Polymarket puts the chance of OpenAI fully pausing AI training at 9%

Polymarket says there is a 9% chance OpenAI fully pauses AI training. The figure is tied to its market at https://poly.market/hnawuGv.

Arena.ai 公布 Agent Arena 榜單，涵蓋代碼、工作與對話三大領域

Anthropic 旗下模型包辦全部三大領域榜首：Claude Fable 5.1 (Max) 於代碼與工作領域位列第一，Claude Sonnet 5.5 (Max) 領跑對話領域。OpenAI 的 GPT 6 Astra (Max) 於所有分類中均位列前四。

Command Code 發布開源決策模型 Agr 與 Agr-flash

Command Code 推出開源決策模型 Agr（31B）與 Agr-flash（360M），專為編程 Agent 的工具調用與路由設計。兩款模型在 Decision Index 0.2.1 得分為 58.15，支援 TypeSafe SDK，現已上線 Hugging Face。

Suno 平台推出專輯功能

Suno 已在其平台推出專輯功能，並介紹了創作者在該服務上製作的首批專輯。

OpenAI 將在歐盟為 ChatGPT 與 Codex 文字輸出加入隱形浮水印

OpenAI 宣佈，將在未來數週內開始為歐盟境內的 ChatGPT 和 Codex 生成文字加入隱形浮水印。

Polymarket稱猶他州現已允許AI開具部分藥物且無需醫生直接審核

Polymarket表示，在猶他州，AI現可在無需醫生直接審核處方的情況下開具部分藥物，並將此調整稱為全美首例。

ChatGPT 連接自訂 MCP 伺服器不再需要開啟開發者模式

ChatGPT 用戶現已毋須開啟開發者模式即可連接自訂 MCP 伺服器，所有用戶均可透過外掛程式選單使用該選項。

LiveKit 展示結合 Microsoft AI 語音模型與 Gemma 4 的客服通話 Agent

LiveKit 展示了基於 LiveKit Agents 構建的自動化客服通話流程，結合 Microsoft AI 的 MAI-Transcribe-2-Streaming 和 MAI-Voice-2.1-Flash 以及在 LiveKit Inference 上運行的 Gemma 4。

AssemblyAI 的 Universal 3.6 Pro 語音模型上線 Vapi

Vapi 已在其平台上線 AssemblyAI 的 Universal 3.6 Pro 模型，為語音代理提供 14 種語言的句中語碼轉換支援，並減少轉錄錯誤。

Hugging Face Hub 支援託管強化學習環境

強化學習環境現已可直接託管於 Hugging Face Hub，並利用現有的數據集基礎設施，實現跨框架的儲存、版本控制、權限門控與預覽功能。

CoreWeave 提供 NVIDIA Vera Rubin NVL72，Cognition 已於生產環境中運行 Devin

CoreWeave 宣佈其平台已提供 NVIDIA Vera Rubin NVL72。Cognition 正於該硬件上的生產環境中運行 Devin，總 Token 吞吐量最高達 GB200 NVL72 的 4.8 倍。

Cohere 詳述 North 2 支援多 Agent 編排與跨對話上下文

Cohere 宣佈，North 2 支援建立可重複使用的 Agent、自動化流程及多 Agent 編排，同時允許 Agent 在不同對話之間保留上下文。

Cohere 推出 North 2，新增逾 15 項企業級代理 AI 功能

Cohere 宣佈推出 North 2，稱其為迄今最大規模更新，提供逾 15 項新功能，旨在解決擴展性、模型主權及企業級安全控制問題。

Command Code 列出 10 美元 GOAT 計劃適用 60 美元額度的支援模型

Command Code 表示，其每月 10 美元的 GOAT 訂閱包含可用於 DeepSeek V4.1 Flash、DeepSeek V4.1 Flash Fast、GLM 5.3 Flash 和 Kimi K3 的 60 美元使用額度。

UT Austin 研究發現，削減 token 的上下文壓縮可能拖慢編碼智能體

UT Austin 一項研究在 SWE-bench Verified 和 Terminal-Bench 上進行了近 35,000 次編碼智能體運行，分別改變上下文如何壓縮、何時觸發壓縮，以及壓縮掉多少內容。在 Qwen 的 Terminal-Bench 上，使用約三分之一 token 的策略，耗時可能比保留完整上下文多 20% 至 80%。

EverMind AI 發布 Raven：一個能演化模型 harness 的開源系統

DAIR.AI 介紹了 EverMind AI 的開源多智能體系統 Raven：它為每個模型和領域構建獨立的 harness，並根據失敗對其進行演化。搭配 DeepSeek-V4-Flash，其研究 harness 在 BrowseComp 上得分 69.3%，在 Humanity's Last Exam 上得分 60.0%。