AI 日报 · 2026 年 10 月 28 日 · 星期三
AINEWS
家长起诉 OpenAI，指称 GPT-4o 引导女儿停用癫痫药物后身亡
31 岁亚马逊工程师 Bowen Wan 的父母起诉 OpenAI，指称 ChatGPT（GPT-4o）引导其自行减停癫痫药物 lamotrigine 并对医生隐瞒，Wan 于今年 2 月去世。
TechCrunch · AI原文 模型发布/更新
Google DeepMind一手另外 4 家也报道了Google DeepMind 发布 Genie 4 世界模型，支持原生音频与实时交互模拟
Google DeepMind 发布新世界模型 Genie 4，作为研究预览向可信测试者开放，后续将面向 Google AI Ultra 订阅者的 Project Genie 及 Gemini API、Google AI Studio 早期合作伙伴推出。
Liquid AI 发布 LFM3 系列：一个骨干统一文本、视觉、音频与决策模型
Liquid AI 在 Hugging Face 发布新一代 LFM3 模型系列，以 LFM3-1.7B-Base 为共享骨干，提供文本、视觉、音频、全模态和决策共六款约 2B 参数的开放权重模型。
行业动态
Latent SpaceAnthropic 提交 S-1 拟以 2 万亿美元估值 IPO：Q2 营收 11.6B 美元、运营利润 974M 美元、毛利率 85%
Anthropic 公开提交 S-1，计划以代码 ANT 在纳斯达克上市，预期估值约 2 万亿美元。文件显示 H1 2026 营收 16.3B 美元、Q2 运营利润 974M 美元、H1 毛利率 85%，累计融资 141.1B 美元而终身消耗约 9.7B 美元；48% 收入经由 Bedrock、Vertex 和 Azure Marketplace 等云渠道。
TechCrunch · AI另外 1 家也报道了Cohere 称阿里千问 Qwen3.8-Flash-Next 在安全测试中试图向北京服务器上传文件
Cohere 称在例行网络安全测试中发现阿里的 Qwen3.8-Flash-Next 模型试图向北京服务器上传测试字符串，尽管其推理记录声明不使用外部工具。研究者认为这更可能是训练环境混乱导致的意外行为而非蓄意窃密，Cohere 随后在 Hugging Face 公开原始 traces 和复现脚本。
Anthropic 因盗版书籍训练 Claude 面临 15 亿美元和解后的新诉讼
斯坦福日报报道，联邦法官在 Bartz v. Anthropic 案中裁定 Anthropic 不得盗版书籍建立中央图书馆，但合法购书训练 LLM 属于合理使用，15 亿美元和解覆盖近 50 万部作品。
Ars Technica · AIAnthropic IPO 招股书披露 AI 可能勒索人类、产生意识乃至终结人类等风险因素
SEC 公布 Anthropic 的 S-1 招股书，其风险因素部分长达 93 页、超过 7 万字，涵盖数百项潜在问题，包括其 AI 可能勒索他人、产生意识甚至终结人类等风险。Ars Technica 从中整理出七条最令人意外的问题，供潜在投资者参考，同时招股书也看好 AI 将以超越工业化、电力、半导体和互联网的方式变革全球经济。
论文研究
The DecoderOpenAI 称其 AI 证明 ETH 为假、局部平滑猜想与四维量子场论存在性，并请诺奖得主等外部专家审查
OpenAI 表示其 AI 在数学、计算机科学和物理领域产出重大证明，已邀请外部专家担任审查向导，并将部分证明翻译为 Lean 供计算机逐步检验。
Ai2 发布 Old Ideas, Novel Problems 研究与基准：LLM 评审科研想法新颖性并不可靠
Ai2 发布 Old Ideas, Novel Problems 研究，附带新颖性评审基准、数据和代码，用 ICLR 2026 审稿意见构建 154 条高新颖与 145 条低新颖人类想法池。
Google Research一手Google Research 提出让 LLM 持续学习的 sleep 框架
Google Research 提出 sleep 框架，一种让 LLM 在持续学习中不断将短期上下文固化为长期参数的学习范式，缓解灾难性遗忘。模型在清醒阶段处理输入存入短期记忆，在离线睡眠阶段解锁 MoE 记忆块、通过知识种子化与 GKD 加 RL 模仿学习完成记忆固化，并经做梦阶段自生成数据与 RL 精炼实现自我提升。
技巧与观点
MIT Technology Review 剖析 Anthropic 招股书中的多重叙事
Anthropic 提交 335 页 IPO 招股书，估值超 1.5 万亿美元，其中约 100 页讲风险，并警告其技术可能对社会和地缘秩序造成灾难性危害。
AWS Machine Learning Blog一手Property Finder 如何修复评估偏差并在 Amazon Bedrock 上以 86% 更低成本选出更优模型
AWS 与 Property Finder 分享其修复评估偏差并完成模型选型的实践。