中信证券:GPT-6 Astra 进入机器人控制
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OpenAI将登陆谷歌云:GPT‑6 Astra等前沿模型、Codex代码智能体上架Google Cloud
火星财经消息,两家企业周三宣布,未来几周内,OpenAI将通过谷歌云对外提供其前沿AI模型以及Codex代码智能体服务。此举深化了这两家竞争对手之间的合作,也凸显大型云服务商正在成为顶尖AI模型重要分发渠道。根据企业博客公告,本次合作会把GPT‑6 Astra等OpenAI最新模型接入谷歌云的Model Garden模型广场。客户可在谷歌云市场购买这些模型,并且能够使用已有的云服务采购额度结算。OpenAI借此向更多企业客户推广自家模型。(财联社)
大晓机器人发布具身基模型ACE-Brain-0.6,六项空间感知评测超越GPT-6 Astra
火星财经消息 10月19日,大晓机器人发布视觉空间锚定增强型具身基模型ACE-Brain-0.6,该模型基于Qwen3.5-9B进行监督微调,重点提升目标识别、空间定位及交互区域判断能力。据大晓披露,该模型使用约百万条空间锚定训练样本,在八项Grounding评测中有六项成绩超过OpenAI GPT-6 Astra。其中,七项公开基准平均得分为74.53分,高于后者的73.68分;在自建RobotGrounding评测中取得94.13分。(广角观察)
OpenAI 28天冲刺首日:GPT-6 Astra和6.1 Sol提速约50%
动察 Beating AI 快讯,OpenAI 产品与平台主管 Thibault Sottiaux 公布 28 天产品冲刺的首日更新。GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 的默认生成速度已经优化,官方称整体约提升 50%。 这次提速不仅覆盖 Codex 和 ChatGPT Work。通过「Sign in with ChatGPT」使用 ChatGPT 订阅额度的第三方产品也会同步生效,包括 OpenCode、Pi、Amp 和 Devin 等。用户不需要修改任何设置,更新会自动推送。 OpenAI 此前承诺,未来 28 天每天要么交付一项对多数 Codex / Work 用户有明确改善的更新,要么直接重置用户额度。这次提速就是 Day 1。
美股盘前要闻一览:美国8月PCE今晚出炉;市场屏息以待美光财报;OpenAI推迟GPT-6.1 Astra发布
火星财经消息,投资者需重点关注的美股市场财经要闻如下:1、美三大股指期货小幅下跌。道琼斯指数期货跌0.03%,标普500指数期货跌0.00%,纳斯达克100指数期货跌0.17%。2、国际油价集体上行。WTI原油期货价格涨1.43%,报90.658美元/桶;布伦特原油期货价格涨1.64%,报97.737美元/桶。3、国际金银现货涨跌互现。现货黄金价格涨0.17%,报4188.99美元/盎司;现货白银价格跌1.32%,报60.64美元/盎司。4、欧洲三大股指全线走低。英国富时100指数跌0.05%,法国CAC40指数跌0.56%,德国DAX30指数跌0.36%。5、美国8月个人消费支出(PCE)报告将于北京时间今晚20:30出炉。市场目前预估(核心)PCE均将环比增长0.3%,PCE同比增长3.7%,核心PCE同比增长3.3%。6、苹果据悉计划10月13日大力进军智能家居市场,将首发家庭中枢(Home Hub)以及更新版的 Apple TV 和 HomePod mini。7、美光科技即将在周三盘后披露最新财报。根据周一的期权定价,美光科技的股价预计在本周末前将出现高达7%的波动。美光此前给出的第四财季指引为营收500亿美元,Non-GAAP每股收益31美元。8、美国 BlueQubit研究团队利用IBM最新的Nighthawk r2量子处理器完成了一项随机量子线路采样实验,仅用19秒就生成了100万个样本。9、台积电正在评估在美国得州进行潜在投资,以扩大其在美国的芯片产能。这笔潜在投资将是台积电此前已承诺投入亚利桑那州的2650亿美元之外的额外部分。10、OpenAI决定推迟GPT-6.1 Astra原定于10月的发布,这再次凸显了人工智能安全的竞争成本。11、SK海力士扩大了存储半导体倒装芯片封装的外包规模,并增加了合作的外包商。此次外包的产品为DDR4和DDR5 DRAM。(财联社)
OpenAI 推出 GPT-6.1 Sol 模型,性能接近 Astra
ChainCatcher 消息,OpenAI 推出 GPT-6.1 Sol 模型,其性能接近 Astra,但标准词元价格仅为 Astra 的五分之一。
GPT-6 Astra考过「科目二」?5分22秒驶入锥桶车位
动察 Beating AI 快讯,三名中国台湾地区研究人员搭建 DrivingBench,将 GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol、Grok 4.6 和 Claude Fable 5.1 等通用大模型接入一辆真实的 2022 款丰田卡罗拉,进行类似「科目二」的真实车辆驾驶测试。测试赛道全长约 130 米,由彩色锥桶组成 8 米宽通道,车辆需连续通过多个弯道,最终驶入一个 7×5 米的锥桶车位。 此前从未接受专门驾驶训练的 GPT-6 Astra,在首次测试中因判断失误偏离赛道,但第二次调整策略后,以 5 分 22 秒完成约 134.7 米赛程并成功驶入车位,成为四个模型中唯一「通过科目二」的模型。 测试中,Astra 将弯道及障碍物附近车速控制在 0.5 至 0.8 米/秒,并根据实时摄像头画面持续调整方向。相比之下,Sol、Grok 和 Fable 均未完成测试,其中 Sol 和 Grok 连续三次失败,Fable 第三次行驶至约 45% 位置后停止。 此次测试显示,未经专门驾驶数据训练的通用大模型已能够在低速真实环境中完成基础驾驶任务,但距离实际道路自动驾驶仍存在明显差距。