1️⃣ Reuters：OpenAI CFO 嗆聲藍潮——美國資料中心擴建「照計畫走」，選舉結果不改變投資步調
OpenAI 財務長 Sarah Friar 接受 CNBC 專訪時表示，儘管民主黨期中選舉大勝引發 AI 設施將受更嚴格審查的疑慮，OpenAI 仍將推進其美國資料中心擴建計畫。本週多達 46 項地方公投通過限制資料中心，市場也歷經一年來最慘烈的科技股殺盤，但 Friar 的表態與白宮經濟顧問 Hassett 同調：AI 基建投資不會因政治變天踩煞車。對照 OpenAI 週稍早才發布承諾全額支付電力與基建成本的「社區公約」，OpenAI 選擇在逆風中對外釋放續建訊號，產業能否頂住監管壓力，未來數月將見真章。
🔗 來源：Reuters（via CNA）（📰媒體報導（Reuters））
2️⃣ AP：METR 獨立審計揭露 Anthropic 模型進展速度翻倍——約 80% 加速來自「AI 幫忙做 AI 研發」
非營利評測機構 METR 花費 11 週審視 Anthropic 內部研究數據與員工訪談後指出：自 2025 年 10 月以來，Anthropic 模型能力基準的進展速度約加快 1.9 倍，且估計約 80% 的加速來自 AI 本身用於 AI 研發（撰寫程式、分析、實驗），而非單純加大算力。這意味著 Anthropic 的 2 倍加速預警門檻可能早在 7 月就已觸及。同一時間，Anthropic 宣布給予 METR 團隊「類員工權限」進行更深入的安全評估，並與 Hugging Face 等組織洽談——在「研發自動化」爭議升溫之際，外部監督機制正被推著升級。
🔗 來源：AP News（📰媒體報導（AP））
3️⃣ NVIDIA 發表 VFlash：機器人視覺「平行解碼」提速 12 倍、3D 預測誤差大減 61%，實體 AI 邁向即時閉環控制
NVIDIA 研究團隊發表 VFlash 視覺規劃方法：有別於傳統視覺語言模型逐 token 生成座標，VFlash 用輕量擴散 drafter 在單次前向傳遞中平行輸出完整幾何預測（邊界框、機器人軌跡、密集 3D 運動）。成果相當驚人：機器人軌跡解碼最高加速 12 倍、3D 軌跡預測誤差最多降低 61%，在 Jetson Thor 與 DGX Spark 上推論延遲下降約 80%，下游抓取任務成功率從 62.6% 提升至 70.2%。對實體 AI 而言，瓶頸正從模型能力轉向解碼速度——預測必須趕在世界改變之前送達，控制迴路才算真正閉環。
🔗 來源：NVIDIA Research（📌官方公告（NVIDIA））