给AI出的测试题，为什么AI自己批自己能拿满分
你有没有想过一个很怪的问题：如果让一个学生自己出卷子、自己做题、自己打分，这场考试还有意义吗？这正是现在AI圈子里悄悄发生的事情。大模型写代码越来越厉害，很多公司开始让AI自己给自己写的代码配套测试，用来验证代码对不对。听起来挺美好，一个闭环系统，AI写代码，AI写测试，AI自己验证自己。但问题是，验证这个测...
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Anthropic 实验：Claude 半年将本金翻六倍
本金 30 亿 ISK半年后 180 亿 ISKAnthropic 让 Claude 在一款游戏里炒了半年的货，最新的 Fable 5 平均把本金翻成了6 倍。 而只比它早发布四个月的 O....
GPT-6.2 Astra要来了？
GPT-6.2 Astra 要来了，厉娜。据 The Information 今天凌晨放出的风声，最快当地时间本周五，OpenAI 的下一代模型家族就要组团突袭，一口气端出全新的 Astra、Sol 以及主打网络安全的新模型。而在此之前，全网吃瓜网友已经找到了不少关于新模型的蛛丝马迹。昨天凌晨，模型追踪机器人突然在 OpenAI 的 API 列表里抓到了两只...
奥特曼和Dario同台唱rap！Genspark新视频Agent上线，零基础也能拍短剧
Genspark的视频Agent工作台，Genspark Media Studio，正式发布了！ 这次，它把一批前沿模型拉到了一起，组了个AI剧组。 负责当「导演」的大语言模型有....
GPT-6.1 Terra发布，评论区：拉完了
最大亮点是价格降了一半。
Nace AI 推出用于搜索 AI 智能体的 Drex：在 BrowseComp-Plus 上的准确率为 92.05%，并进行了 12.6 次搜索调用
Nace AI 发布了 Drex for Search，将其 Drex 决策模型应用于 AI 智能体的文档搜索。Nace 在 BrowseComp-Plus 上取得了 92.05% 的成绩，仅需 12.6 次搜索调用，并且在 OfficeQA Pro 上实现了更少的智能体交互次数。该文章“Nace AI 为 AI 智能体发布 Drex for Search：在 BrowseComp-Plus 上取得 92.05% 成绩，仅需 12.6 次搜索调用”首发于 MarkTechPost。
Kimi 发布 K3.1 Pro，加量降价挑战 Opus 5.5
作者｜宇航猿 编辑｜靖宇 10 月 23 日上午，Kimi 官方在 X 和视频号上发了一段 24 秒的视频。 画面里是一台复古风格的老式电脑，屏幕上开着 Kimi Code，终端里一行行地写着 Three.js 代码，在生成一个复杂的 3D 场景。眼尖的网友很快在左上角的模型栏里找到了答案——「Model: Kimi K3.1」。 Kimi 官方发布的 K3.1 预热视频｜图片来源：X @Kimi_Moonshot 用一台老古董般的机器，跑一段今天最前沿的 3D 代码，这个反差本身就是月之暗面想说的话。 十几个小时后，10 月 24 日零点刚过，卡着程序员节，Kimi K3.1 Pro 正式上线，同步推出的还有一个速度快 2 到 3 倍的 Highspeed 版本。官方承诺，完整模型权重将在 11 月 4 日前放出。 距离上一代 K3 发布，过去了三个多月。这三个月里，月之暗面经历的事情，比大多数公司一年还多。 01 「加量不加价」的 0.1 先说清楚 K3.1 Pro 是什么。 它不是一个全新的模型。月之暗面明确表示，K3.1 Pro 是 K3 的后训练版本，底座没换——仍然是 2.8 万亿总参数、1040 亿激活参数的混合专家架构，仍然是 100 万 token 的上下文窗口，仍然原生支持图像和视频输入。 变的是后训练。官方的说法是投入了「大幅增加的后训练算力」，在数百个下游领域做了大规模联合强化学习，为此把强化学习框架、沙箱基础设施、长上下文推理这些底层工程都重构了一遍。 也就是时候，同一个大脑，被重新「教」了一遍怎么干活。 效果体现在榜单上。在考察编程智能体的 Terminal-Bench 4.0 上，K3.1 Pro 拿到 65.7%，超过 GPT-6 Astra 的 58.2%，和 Claude Opus 5.5 的 66.4% 只差不到一个点。上一代 K3 在
这位十七岁的少年写下了哪个答案？——六款前沿语言模型中作者年龄误归因、信心校准失当与非纠正性自我解释的行为学案例研究
arXiv:2610.31946v1 发布类型：新 摘要：三名学生亲手回答了同一道考试题目：“什么是幸福？你幸福吗？”他们在收集时的年龄分别为17岁、28岁和45岁。其中，17岁的学生的答案措辞谨慎、表达正式。在要求将每份答案匹配到特定年龄与性别标签的任务中，大多数前沿语言模型都自信地将其归为成年人。本文报告了一项针对这一失败现象的结构化案例研究，涉及六种模型：Claude Fable 5、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.6 Sol、Grok 4.5、GPT-4o（2024）以及 DeepSeek V4。我们共进行了1,081次API调用，在六个实验条件下对3,225条回复进行了评分，这些条件分别调整了表述方式、披露格式以及受众意识相关指令。在匹配任务中，六种模型中有三种的表现接近或处于随机水平（1/3），同时报告的准确率却高达73%至88%。
月之暗面发布Kimi K3.1 Pro：2.8万亿参数开源权重模型，11月4日开放权重
月之暗面于2026年10月22日前后发布Kimi K3.1 Pro，一款2.8万亿参数、1040亿激活参数的多模态MoE模型，宣称性能逼近Fable 5.1；官方承诺11月4日发布开源权重，但截至报道时权重尚未公开；独立评测显示其在智能指数、代码与网络安全基准中表现突出，但存在推理成本、本地部署可行性及营销透明度等争议。
![[AINews] Kimi 3.1 Pro 104BA-2.8T: Fable-5.1-Class Open Weights narrows Closed-AI lead to 1 month... and Pro Highspeed API with 2-3× speed](https://latent.space/og/card/post/ainews-kimi-31/4da802572e7369acdf4cbdee535f934d70a599942d61e7d15b8168b70aeb7a84.png)
推荐理由：该事件标志着当前最接近闭源前沿模型能力的开源权重模型正式进入发布倒计时，是AI开源生态关键进展；材料来源为Latent Space旗下AINews（2026年10月24日发布），内容基于对X平台、Reddit、Arena及Artificial Analysis等多方独立评测的整合，信息密度高且具时效性与交叉验证特征。