🤖 AI 资讯晚报 · 09-30

🔥 必读

1️⃣ DeepSeek 官方开源昇腾基础组件：TileLang＋算子库＋通信库，与 GPU 侧组件一一对应

9 月 30 日，DeepSeek 正式开源面向华为昇腾算力平台的基础设施组件，与此前对 GPU 平台开源的组件一一对应：DeepGEMM、FlashMLA、TileKernel、DeepSelect 等高性能算子库，以及 DeepEP 分布式通信库，同时支持 TileLang 高级语言编译。华为侧提供联合定义的昇腾超节点 SuperPoD Flex 与 UBL128 组网方案（128 卡 3.2Tbps 单层 Scale-up / 256K 卡两层 Scale-out）、Ascend C 编程接口与 PTO ISA 指令体系，以及 ASC-COMM 通信算子库。联合成果在 CANN 社区开源，覆盖大 EP 低时延推理、单卡/单机部署、大规模训练、超长文本 KV cache 池化与 Agentic RL。实测数据：DeepEP 互联带宽 Dispatch 375 GB/s、Combine 347 GB/s，接近硬件上限；DeepSeek-V4.1-Flash 在昇腾 950、EP32、offline 推理下，TPOT=5ms 时每卡输出 2469 tokens/s，TPOT=10ms 时 5102 tokens/s。判断：这是中国开源模型与国产算力软件栈的底层打通，把「国芯训国模」从训练侧延伸到了推理与 Agentic RL 全链路。

2️⃣ GPT-6 Astra 接上宇树 G1 进厨房：斯坦福 HomeBody 把机器人技能当「工具」调用

斯坦福团队新项目 HomeBody：GPT-6 Astra 驱动机器人进入从未见过的厨房完成长程家务——归拢咖啡袋、丢掉指定纸盒，甚至「帮我把药拿来」（药不在视野内时，从之前保存的画面找线索、走到抽屉前打开取出再递给人类）。核心思路一句话：让 GPT 把机器人技能当工具调用。它跳过了学习型 VLA（System 1），由 System 2 直接调用可复用技能库（Navigate / Pick / Place / Open drawer / Pick from drawer），技能内部自己完成感知、深度估计、抓取姿态与运动规划，执行完把结果回报给 Astra。流程三步：①先探索空间，把相机画面、激光雷达、关节位姿存成空间记忆；②Astra 兼任 Real2Sim 智能体，在 Isaac Sim 里重建数字厨房，并把 SLAM 实测几何一并注入、与真实定位地图对齐；③执行时 Astra 结合画面、地图、记忆与上一步结果决定下一步调用哪项技能，偏差由技能自行重试。关键结论：部署到新厨房不需额外采集数据、也不需再训一套专用动作策略；但感知/规划/技能仍跑在一台 RTX 4090 笔记本上、Astra 在远端，前期重建有 API 成本、执行有推理等待，硬件上手指舵机过热仍是限制。

3️⃣ 白宫《超级智能协议》：多家美国科技企业签 AI 安全自律承诺，四层管控入董事会

美国多家科技企业负责人当地时间 9 月 29 日在白宫签署《白宫超级智能协议：前沿责任联合承诺》，要求所有训练、部署前沿模型的企业建立内部流程与管控机制，确保技术按预设目标运行。协议提出落实「四层管控与审查机制」：① 建立内部管控和监测机制，防止模型以非预期方式入侵或访问技术系统；② 设立内部团队保障机制运行，并对现有问题开展整改；③ 引入独立的外部审查或评估机构，对机制运行做独立评估；④ 由董事会独立委员会负责监督，确保所有已识别问题得到整改。同日，特朗普签署行政令，要求联邦行政部门和机构在法律允许范围内以「超级智能」替代「人工智能」表述。判断：这是「AI 安全从实验室承诺走向公司治理层」的一个标志性动作，与 09-28 晚报留档的「特朗普白宫晚宴 Anthropic CEO」是同一条政策线。

📌 值得看

4️⃣ 德塔智能发布双足人形基础模型 Delta 0：3 分钟全自主连做一串家务，69 自由度

国内初创德塔智能发布双足人形机器人基础模型 Delta 0，装到市面上可买到的通用本体上，3 分钟全自主、无卡顿地连做一串家务：抖平被子、膝盖一弯跪捡玩偶再单脚蹬起、抄起脏衣塞进洗衣机、拽开约 5 公斤阻尼的洗碗机门放杯子、单脚踩开垃圾桶精准丢苹果。团队称比速度、比长程都不输 Figure Helix。架构分大脑（看画面、听指令、决定做什么）+ 小脑（翻译成全身关节动作）：大脑每秒规划 10–20 次、小脑每秒至少执行 50 次（内部已跑出 500 次版本）；全身 69 个自由度（身体 29 + 双手 40）放进同一个动作空间上下半身一起学，所以手臂只有约 1.5 公斤力时会自动调动腰腿借力。力控走「内生」思路——按目标点与实际点的差距反推受力大小，做出纯算法的力位混合控制（相关成果拿下机器人顶会 CoRL 最佳论文）。大脑是隐式世界-动作模型（在模型内部的特征里预演，不渲染画面）；预训练吃的是未降速的人类全身数据、微调改用遥操作采数。团队提醒：30 步连做、每步 95% 把握时全对率也只有两成出头，超长程全靠预演与自纠错顶上去。

5️⃣ Kimi K3 接入 OpenAI Codex 企业通道：中国开源模型首次进入 OpenAI 企业付费结算体系

美国 AI 基础设施公司 Baseten 宣布：企业用户可在 OpenAI 编程工具 Codex 中使用 Kimi K3，相关调用费用直接计入企业已有的 OpenAI 采购承诺额度，无需新增供应商采购流程。这意味着 Kimi K3 进入了 OpenAI 企业客户的主流付费结算通道，也是中国开源模型首次进入这一企业采购体系。判断：与 09-21 晚报「Kimi K3 上架亚马逊 Bedrock、以分成模式输出三大云」是同一条线——中国模型正绕开「自建渠道」，直接从海外云与企业采购体系内部切入。

6️⃣ AI 找出数学反例推翻论文、原作者回信确认：AI Has Taste 攒了 453 份研究手稿

思特雅大学研究者曾仔健搭建的 AI Has Taste，公开仓库已收录 453 份数学研究手稿、2312 页，其中 6 篇被明确归类为「AI-Proposed Conjectures」，定位写得很直接：From Answer Generation to Research-Agenda Generation。起点是一次测试——把一篇论文里的猜想交给 AI，它没有顺着证明，而是构造出反例直接推翻；作者把推导写信给原论文作者核实，收到回复确认反例成立，此后才把选题、证明、反例搜索、失败管理、独立审查与写作逐步 Agent 化。系统按角色拆四层：Supervisor/Screener（选题、比路线、找最便宜的决定性实验）、Researcher（证明/反例/精确计算）、fresh-context Reviewer（在新上下文里专门攻击冻结后的命题与关键引理）、Writer/Release Checker（写清楚接受范围并查引用与构建）。多机协作时共享的是冻结命题、实验记录、失败原因与证据，而不是让一个 Agent 一边生成一边给自己盖章；口号是「批评是研究发动机的一部分，不是事后补的手续」。项目主动打预防针：453 份手稿 ≠ 453 个开放问题被解决，AI 内审 ≠ 同行评审；已有马来亚大学两位院士与中国地质大学（武汉）熊永华教授参与部分结果的验证与讨论。

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