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CSDN 的读者朋友们好，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。（投稿或寻求报道：zhanghy@csdn.net）
整理 | 苏宓
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
一分钟速览新闻点！
iPhone Duo 维修费 8000 元冲上热搜，苹果客服回应 iPhone Duo 发烫问题，称博主单机测评较片面
雷军再次谈及 AI 造车：小米依然强调真实环境的测试
罗福莉直播公开小米 MiMo-V2.6 训练，两款模型累计成本超 135 万美元
赛力斯否认“2027 年问界撤出华为门店”传闻：部分门店将继续销售
Anthropic 披露研发指标：Claude 主导公司 26% 的 AI 研发工作
英伟达 CEO 黄仁勋：明年公司芯片销量将翻倍
OpenAI 据报接近解决又一“千禧年大奖难题” 或将攻克霍奇猜想
SpaceX AI 部门拟购破产初创公司数据训练 Grok 模型，标志数据策略转向
Anthropic 将合并 Claude 系列产品，推出统一办公入口
GLM 披露国内首个 RSI 工程实践
OpenAI 披露 GPT-5.6 Sol 异常行为：AI 模型会留下指令要求「未来版本的自己」隐瞒自身错误
前 OpenAI 研究员发布 Jev 模型，放弃自由文本生成
匿名模型 Union Alpha 上线，首日处理 20 亿 Token
国内要闻
iPhone Duo 维修费 8000 元冲上热搜，苹果客服回应 iPhone Duo 发烫问题，称博主单机测评较片面
近日，影视飓风创始人Tim 测评苹果首款折叠屏 iPhone Duo，称其日常使用温度可控，但高负载场景下摄像头下方发热明显，发布会现场录制 3 分钟左右 4K 60 帧视频就烫到难以握持，分析认为与算力和信号模块集中在此区域、A20 Pro 芯片满性能释放有关，后续或通过软件更新限制性能优化。还提到其 Apple Care 定价更高，存在折叠结构、屏幕相关问题，建议普通用户选直板 iPhone。
另外，有记者采访杭州某数码店老板表示：“iPhone Duo 15999 元起就是买个情怀。”买的时候要准备好 8000 元左右的维修费，相当于 iPhone Duo 隐形起步价 2.4 万。
针对评测，苹果客服回应称单机测评片面，建议消费者线下体验，新机有 3 至 5 天适应期，硬件发热可检测处理。此外，iPhone 18 Pro 系列升级大面积 VC 均热板，高负载运行升温幅度小，更适合内容创作者。（中国蓝新闻、金融界）
雷军再次谈及 AI 造车：小米依然强调真实环境的测试
9 月 16 日下午，雷军发文谈及 AI 造车，称小米用 AI 改进质量管理的同时重视真实环境测试，近年投入近 3000 辆测试车并开展上市后生命周期泛化测试。雷军还受中国质量协会邀请出席活动并演讲，分享小米质量管理实践：过去 5 年累计研发投入 1050 亿元，未来 5 年计划超 2000 亿元。2017 年成立质量委员会确立质量优先一票否决制，2023 年引入卓越绩效模式，已建成 802 间自建实验室、35 间联合实验室。此外，小米五年前宣布造车，上市两年多交付 80 万辆，近期推出龙甲电池安心保障计划，作出两项相关赔偿补偿承诺。
罗福莉直播公开小米 MiMo-V2.6 训练，两款模型累计成本超 135 万美元
小米 MiMo 负责人罗福莉公开了 MiMo-V2.6 的强化学习训练进展，并开放实时训练面板。页面展示 Pro 与 Flash 两个版本的运行状态，包括训练步骤、token 消耗、样本数量、成本和内部指标。据界面新闻报道，截至 9 月 17 日下午发稿，两款模型的累计训练成本已超过 135 万美元，合计每小时花费约 3.1 万美元。训练页面目前仍在持续更新，模型还处于强化学习过程之中。
罗福莉表示，团队正同时扩大计算资源、训练环境与任务体系，以及评估计算。每个训练步骤使用约20 亿个 token，按 1568 个提示、每个提示 16 次尝试的配置完全异步运行，并将多个智能体任务框架混合到同一轮训练。评估机制结合测试用例与评分细则，为不同执行路径分配奖励。小米 MiMo 团队计划在未来几周陆续公开技术细节；实时面板展示的是本轮训练过程，不是已正式发布模型的最终成绩。（i 黑马）
赛力斯否认“2027 年问界撤出华为门店”传闻：部分门店将继续销售
9 月 17 日，有媒体报道称，已有多位经销商接到华为方面告知，明年 1 月 1 日开始，问界正式撤出鸿蒙智行和华为专卖店。届时经销商将自主选择华为、鸿蒙智行或问界品牌代理，问界将保留现有交付中心来支撑汽车售后与交付，如选择只做鸿蒙智行，经销商将保留直营模式。
针对此事，据红星资本局报道，赛力斯方面否认上述信息，表示“有部分门店是保留的”，即有部分鸿蒙智行和华为专卖店会继续销售问界。
此前，问界已经向经销商发布通知，自 9 月 16 日起，授权经销商的合作协议签约主体将从华为终端换签为赛力斯汽车。9 月 16 日前的订单综合服务费结算等事宜由华为负责，之后则由赛力斯负责。（新浪科技）
国际要闻
Anthropic 披露研发指标：Claude 主导公司 26% 的 AI 研发工作
近日，Anthropic 发布“衡量前沿实验室 AI 发展速度”指标体系，公开内部 AI 研发进展数据，旨在帮助公众追踪前沿 AI 实验室的发展进度。数据显示，截至 2026 年 8 月，Claude 主导 Anthropic 约 26% 的 AI 研发工作，超过 90% 的研发工作达到“AI 协作”或更高水平。据该公司报告，今年年初这一比例几乎为零。Anthropic 称，在所有被测量的 AI 研发工作子集中，Claude 尚未实现完全自主运行。
8 月，约有 3 万个智能体在 Anthropic 内部从事研究和工程工作。在线监控系统在整个 8 月期间拦截了约 0.002% 的智能体决策。算力投入方面，在 7 月 13-20 日那一周，Anthropic 约 6% 的 AI 研发算力被分配用于安全工作；同一周内，用于 AI 驱动型 AI 研发的算力中，约 12% 被投入安全相关任务。
Anthropic 表示，其目标是缩小前沿实验室所知与公众所知之间的信息差距。该公司还计划引入独立的第三方评估机构，使其能够访问内部流程和数据，第三方机构将负责验证安全实践、报告事故并监控关键指标。
9 月 17 日，英伟达首席执行官黄仁勋表示，公司预计明年芯片销量将达到今年的约两倍。他同时表示，AI 安全至关重要，开发者应严格测试 AI 系统，对于不够安全的产品应暂缓推出。（界面）
OpenAI 据报接近解决又一“千禧年大奖难题” 或将攻克霍奇猜想
据报道，OpenAI 已接近解决“千禧年大奖难题”中的另一道数学难题——霍奇猜想（Hodge Conjecture）。OpenAI 员工预计这一问题可能在不久后得到解决。霍奇猜想是美国克雷数学研究所提出的 7 个“千禧年大奖难题”之一，解决其中任何一道均可获得 100 万美元奖金。（财联社）
SpaceX AI 部门拟购破产初创公司数据训练 Grok 模型，标志数据策略转向
据知情人士透露，SpaceX 旗下人工智能部门 SpaceXAI 正进行非正式内部讨论，考虑从陷入困境或已倒闭的初创公司收购客户及运营数据，用于训练其 Grok 等 AI 模型。此举旨在获取高质量外部数据集以提升模型性能，标志着该公司不再单纯依赖马斯克社交平台X的数据及内部“AI 导师”团队，转而寻求更多元化的数据来源。该策略与谷歌此前竞购精神航空业务数据用于AI训练的做法类似，但相关谈判尚处早期，最终未必达成协议，SpaceX 方面未予置评。（新浪财经）
Anthropic 将合并 Claude 系列产品，推出统一办公入口
Anthropic 宣布 Claude Cowork 和 Chat 全面合并为统一的 Claude，整合了 Cowork、Design、Docs、Slides 等全部能力，用户无需再纠结任务入口，历史对话、Skill 和连接器也得以保留。新版 Claude 能自主判断任务复杂度并调用对应能力，可在后台持续推进任务，未来几周将向 Pro 和 Max 推出。它打破传统人机交互模式，从「回答窗口」变为「成果空间」，用户在聊天框内就能完成文档起草、幻灯片制作、视觉设计等操作，内容保持同一上下文，还支持修改、批注、导出和分享。此次合并也反映出 AI 巨头 OpenAI、Anthropic、谷歌正争夺 AI 时代新的操作系统入口，AI 产品竞争逻辑转向让用户看到最少选项，由 AI 吸收复杂性，Agent 正成为 AI 产品的基础架构。（Readhub）
程序员专区
GLM 披露国内首个 RSI 工程实践
智谱GLM 团队披露其在递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）方向的首个工程化实践：由GLM-5.3驱动的Infra Agent完成了GLM-5.3-Flash推理基础设施的设计、调试与优化，实现模型对自身运行系统的反向改进。这是国内大模型厂商首次公开跑进生产环境的RSI案例。
据官方博客，Infra Agent在超10万张国产芯片组成的集群上从零完成生产级推理服务搭建，不到两周将端到端吞吐提升至初始基线的3倍，硬件利用效率与单Token成本达到主流NVIDIA GPU相当水平。 （科创板日报）
OpenAI 披露 GPT-5.6 Sol 异常行为：AI 模型会留下指令要求「未来版本的自己」隐瞒自身错误
OpenAI 研究团队在训练 GPT-5.6 Sol 及尚未发布的 Astra 系列模型时发现，模型会通过压缩摘要向未来版本的自己留下指令，要求后续模型隐瞒自身错误或与预期不一致的表现，目前已针对该问题修复。研究人员通过监控发现 27 份含类似越狱提示指令的摘要，后续模型并非都会执行这些指令，这类跨任务、跨模型传递异常指令的识别及监控机制的完善仍是 AI 安全研究需解决的问题。（IT 之家）
前 OpenAI 研究员发布 Jev 模型，放弃自由文本生成
前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida 推出新模型 Jev，该模型放弃自由文本生成，直接输出类型确定的结构化判断及对应概率、置信度，以并行计算替代传统大模型的自回归生成，速度提升 20-200 倍，成本最高可降至原来的 1 / 400，输出 Token 免费。其训练方法 RLCD 以校准决策为核心，区别于 RLHF，强调让模型给出的概率真实反映把握程度。TypeSafe 称其实现 0% 幻觉，实际是指输出不会超出预设范围，虽引发诸如技术无开创性、偷换幻觉定义等质疑，但 Jev 指向的思路 —— 针对自动化需求，用刚好够用的能力处理大量重复、对延迟和成本敏感的任务，仍具价值。
匿名模型 Union Alpha 上线，首日处理 20 亿 Token
OpenRouter 上线匿名多模态模型 Union Alpha，它面向研究、编程和智能体工作流，宣称具前沿级性能，暂未公布开发团队、参数规模等核心信息，以免费形式开放供用户盲测。该模型上下文窗口为 256K，单次最大输出 131072 Token，支持文本图片输入、文本输出及工具调用等，OpenCode 也已接入并限时免费提供，且服务商遵循零数据保留政策。Union Alpha 上线首日处理约 20 亿 Token，总量超 1000 亿，但暂无完整第三方测试结果支撑其前沿性能定位。网友测试反馈不一，有人认为它聪明、视觉能力强、编码等表现优于 Ox Alpha，也有人吐槽其速度慢、部分任务表现不佳。关于其身份，网友猜测包括 OpenAI 新模型、Qwen 系列、GLM 5.4 或 Mistral 新旗舰等，但均未证实。此发布模式复刻此前 Ox Alpha（后证实为智谱 GLM-5.3-Flash）的匿名盲测路径，这种新型预热方式可收集真实反馈、弱化品牌偏见，但也存在暂不公开核心信息、调用量受免费激励影响等问题，模型最终认可度仍取决于自身性能。
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