AI 乱炖 · 2026-10-02

1997 年，Deep Blue 在国际象棋中击败了 Garry Kasparov；2016 年，AlphaGo 在围棋中战胜了李世石；而德州扑克 AI 击败职业玩家也已经有很多年了。但有一个经典棋盘游戏 Stratego 一直没能被攻下——即使是预算雄厚的 DeepMind，也没能造出一台能稳定战胜顶尖人类玩家的机器。现在，一支来自 Carnegie Mellon、MIT、纽约大学和 Stanford 的研究团队做到了。他们的 AI 系统名为 Ataraxos，以 15 胜 1 负 4 平的战绩击败了公认史上最强的 Stratego 选手 Pim Niemeijer，而训练它只用了 16 块 GPU 和几千美元。先说这个游戏难在哪。在 Stratego 中，每名玩家拥有 40 枚代表军衔的棋子，军衔从元帅一直到间谍，外加炸弹和军旗，夺得对方的军旗即获胜。对手知道你的棋子在哪里，却不知道它们是什么身份；只有当两枚棋子在战斗中相撞时，身份才会揭示：较弱的一方被移出棋盘，获胜一方的身份随之公开。这和国际象棋、围棋那种全信息博弈完全不同——搜索树里不存在一个固定的局面，对手的每枚棋子都是一个未知的隐藏状态，没法靠蛮力把树搜穿。它更接近扑克这类不完全信息博弈，而计算机早在多年前就攻克了扑克，但 Stratego 把隐藏信息的规模和时间跨度都拉大了一个量级。该研究的共同作者、纽约大学研究员 Eugene Vinitsky 概括得很准：「Stratego 有一个非常独特的特点，那就是它包含海量隐藏信息，并且这些信息是在很长的时间尺度上逐步展开的。」

Google 曾承诺在 6 月推出 Gemini 3.5 Pro，结果整个夏天都在陆续发布更小的 Flash 系列模型。现在，Google 准备重新回到前沿战场，带来了 Gemini 4 Argon。公司宣称，这个新模型在编程、知识工作和网络安全方面拥有业界领先的表现，但外界暂时还不被允许使用它——虽然大多数人还要继续等，Google 表示公司内部的工程师已经在大量使用这个新模型。从披露的内部用法能看到两个很具体的例子。第一，据报道，Argon 利用「全舰队遥测数据」帮 Google 在其数据中心节省了 300 TiB 内存，这是把模型能力直接变成基础设施效率的用法。第二，Argon 的智能体一直在 Google 内部推动把 C/C++ 代码库迁移到 Rust，包括核心 re2 和 libgav1 库中的数千行代码，以及 Fuchsia 操作系统 Zircon 内核中的超过 80 万行代码——这类迁移通常要靠大量人工审查才能推进，现在由智能体来跑量。基准方面，Google 也带来了一整套测试来支撑它的说法：在软件工程基准 DeepSWE v1.1 上，Gemini 4 Argon 拿到 77.9%，高于 GPT-6 Astra、Fable 5.1 和 Opus 5.5。Google 还承诺 Argon 在一系列长链条任务上有同样实力，并拿出了它在经济分析 Vals Index 测试中的业界领先得分作为佐证。

AI 安全研究员 Roman Yampolskiy 解释了他为什么相信：一旦人工智能开始亲手构建下一代 AI，人类将不再是掌控者。他还阐述了为什么他认为威胁不在于 AI 会憎恨人类，而在于它根本不会在乎人类——一个不在乎人类目标系统，不会为了作恶而行动，但也不会把人类利益放进它的目标函数里。这期内容的要点包括：被统称为「AI」的其实是三种截然不同的技术；为什么 2027 年是各实验室希望 AI 开始构建 AI 的年份；递归自我改进是什么——也就是 AI 训练出的系统再去训练下一代系统、每一代的能力上限都由上一代决定——以及它为什么可能改变一切；还有关于超级智能的讨论。

一位开发者在 r/vibecoding 分享了自己在 AI 辅助创作上探索边界的实验：他用 Claude Code 加 Opus 协助打造了虚拟歌手 Astra Blue，把昨天的 AI 新闻写成了一首歌，歌名叫「Can Everybody Stop Shipping?」，还做了一个完整的音乐视频。据他介绍，制作流程很轻：视频采用一次性成片，只用了 2 张参考图，再合成进歌曲里；创意层面的任何决定都来自 Opus 5.5，他本人只负责编排整条流水线。分工也很清楚：歌曲由 Astra GPT6 作词，音乐由 Suno 生成，演唱由虚拟歌手 Astra Blue 完成——每个环节交给当时最合适的工具。他在后记中把这位虚拟歌手标注为 Astra Blue。