每日要闻 ·
报告日期：2026-10-28
据《斯坦福日报》报道，Anthropic 在训练 Claude 时使用了通过盗版渠道获取的斯坦福大学教授著作。报道称，这些书籍在未获作者授权的情况下被下载并进入训练语料，涉及的作者来自斯坦福多个院系。
这不是 Anthropic 第一次在训练数据来源上陷入争议。此前该公司已因使用盗版图书库与作者群体达成大规模和解，被业界视为生成式 AI 训练数据版权问题的标志性案例。此次被点名的对象是学术专著——这类文本在公开网络上流通量小、授权路径清晰，一旦被证实来自盗版源，比"网络爬取来的公开网页"更难找到抗辩空间。截至报道发出，Anthropic 未就具体书目与获取渠道作出详细说明。
据 WIRED 报道，英国政府监察机构正在考虑对英国内政部（Home Office）展开调查，原因是该部门在庇护（asylum）申请的处理流程中使用了 OpenAI 的 ChatGPT 技术。
争议集中在两点：一是这些工具在判断申请材料真实性与前后一致性时的准确率；二是内政部对使用范围、部署方式以及是否保留人工复核环节披露极少，外界难以判断 AI 给出的结论在多大程度上影响了最终决定。庇护申请直接关系申请人的人身安全，一旦判断错误代价不可逆，这也是监察机构介入的主要理由。
目前调查尚未正式立案，内政部也未公开说明涉及的模型版本、调用规模和人工审核比例。
Google DeepMind 发布新一代世界模型 Genie 4，由 Gemini 3.8 Flash 驱动，可实时生成照片级真实感、可交互的 3D 环境，并原生附带音效与实时物理模拟。目前以预览形式向可信测试者开放。
与前代相比，Genie 4 的关键变化是把"生成世界"和"理解世界"接在了一起：Gemini 作为规划器在生成过程中持续推理，使场景在用户操作下保持物理和逻辑上的一致性，而不是生成一段只能观看的视频。DeepMind 的定位是把它当作具身智能和机器人的模拟训练场——在虚拟环境中低成本试错，再把策略迁移到真实硬件上。
这类模型的推理成本远高于视频生成，预览阶段开放范围被压得很窄，也说明它短期内不会成为面向开发者的通用服务。
Oracle 宣布扩大与 OpenAI 的合作：ChatGPT 和 Codex 将接入 Oracle 的应用栈；同时 Oracle 云基础设施（OCI）的 AI 硬件阵容一次性新增三家——Google TPU、OpenAI 自研的 Jalapeño 芯片，以及 Cerebras 的晶圆级硬件。
其中 TPU 最值得关注。这是 Google 首次把 TPU 放到自家云之外的超大规模云平台上对外提供，OCI 由此成为 GCP 之外少数能直接采购 TPU 算力的主流云。加上 OpenAI 芯片与 Cerebras，Oracle 把自己做成了"什么芯片都能买"的中立算力货架，用硬件多样性换取客户迁入。
Liquid AI 发布 LFM3 模型族，用一个约 2B 参数的主干同时覆盖文本、视觉、音频、全模态（omni）与决策等方向，共六个专用变体，目标是让模型能在手机等端侧设备上完成微调与推理。
端侧模型的竞争点已经从"能不能跑起来"转向"能不能在设备上继续学"。LFM3 把微调能力下放到终端，意味着敏感数据不必离开设备，这对医疗、金融等对数据驻留敏感的场景有直接吸引力；代价是模型容量有限，复杂推理仍需回传云端，端云协同的分工设计比模型本身更关键。
Liquid AI 尚未公布具体的商用授权条款与 SDK 支持范围，实际落地效果有待开发者验证。