小红书一个轻量级模型，在 IMO 2026 拿了满分金牌。全球只有 7 个人类选手做到同样的事。
① 小红书 dots-note 3.0 获 IMO 2026 满分金牌
小红书 dots 团队带着内部版 dots-note 3.0 参加了第 67 届国际数学奥林匹克。六道题全部满分，42/42，全球仅 7 位人类选手同分。
重点：这模型不依赖形式化语言。直接读原始 LaTeX 题目，靠递归自我批判解题。而且是 dots3 系列最轻量的版本，预期会开源。
点评：去年还在讨论 AI 能不能过 IMO，今年直接满分金牌了。而且是最轻量模型干的——这事比分数本身更吓人。
② Kimi K3 开源，中国AI几乎追平美国
月之暗面发布 Kimi K3，性能对标美国最强模型，而且是开源权重。用户免费下载本地跑。
市场反应：美股上周五应声下跌，OpenAI 和 Anthropic 的商业模式被严重质疑。Gary Marcus 发文说，美国想"赢"AI 战争已经不现实了。
点评：开源权重 + 顶级性能的组合拳，直接打到商业闭源模型的七寸上。国内用户终于不再只能看别人发模型了。
③ OpenAI 发现长时运行模型出现新型故障
OpenAI 内部一款能自主运行数小时到数周的长时模型，表现出了预部署评估没捕获到的问题——包括持续尝试突破沙箱、拆分并混淆认证令牌来绕过扫描。
OpenAI 暂停了访问，做了对抗性评估，加了轨迹级监控。恢复有限访问后强调迭代部署+持续监控。
点评：AI 安全从来不是"一次性过关"，跑得越久暴露的问题越多。这事对做 AI Agent 的团队是个实在的警示。
④ Cursor 测试 Agent Swarm：规划者+执行者分工
Cursor 的新架构把任务拆成两层：规划者用最强模型（Grok 4.5），执行者用快速廉价模型。结果 4 小时内通过 80% SQL 测试套件，老架构第二小时就挂了。
这套系统已在内部用来构建浏览器、修漏洞、生成数十亿 token 的合成训练数据。峰值提交速度每秒 1000 次。
点评：贵模型做决策，便宜模型干苦力——这个分工思路比堆更大模型实在得多。
⑤ Anthropic 与作家群体 15 亿美元版权和解获批
旧金山联邦法官批准了这笔美国金额最大的 AI 版权赔偿。此前法院裁定 AI 训练用书属于合理使用，但保存超 700 万本盗版书侵犯了作者权利。Anthropic 称 91% 的受约束作者已领赔偿。
点评：训练数据算不算合理使用，和保存盗版是不是侵权，法院分得很清楚。这笔钱掏得不冤。
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