Agentic AI News 2026年9月14日

美中 AI 竞赛. 特朗普和众议院议长约翰逊驳回了 AI 业界要求放缓的呼声，认为监管可能让中国抢占先机；特朗普称“谁赢得 AI，谁就赢。”

• Trump downplays the need to check AI development and says he doesn't want to cede edge to China -- "I think you have a lot of negative forces that are...bringing up things that won’t happen...whoever wins with AI wins"（在新标签页中打开）
• Trump and Mike Johnson think the AI industry is overreacting（在新标签页中打开）

高管支持监管. 奥尔特曼、马斯克和哈萨比斯支持 Anthropic CEO 阿莫代伊关于在 AI 实验室内部设立独立监督的呼吁；此前，Anthropic 一名对齐负责人称未来十年 AI 杀死全人类的概率超过 10%，让末日论争论升温。

• What’s behind the AI industry’s latest warnings of doom?（在新标签页中打开）
• Altman, Musk, and Hassabis back Amodei's call to add independent oversight（在新标签页中打开）

奥巴马的 AI 计划. 奥巴马敦促民主党人把 AI 作为核心议程，并在重新夺回众议院后为经济和安全问题制定清晰框架。

• Obama urges Democrats to have a ‘clear plan’ for AI safeguards（在新标签页中打开）

开源监管俘获担忧. 本地 AI 和开源倡导者担心，AI 安全运动可能被用于监管俘获；一个 Reddit 帖子称《纽约时报》的报道“由 OpenAI 赞助”，并认为这是对泡沫的回应。

• Right to Intelligence. Protect your right to run local AI.（在新标签页中打开）
• The rhetoric is really heating up!（在新标签页中打开）

DeepSeek V4.1 Flash. 在 Artificial Analysis 新推出的非公开基准测试中，DeepSeek V4.1 Flash 拿下第一，击败 GPT-6 Astra 和 Fable；该指数在三天内更新了两次。

• DeepSeek V4.1 Flash beats Astra on AA's new benchmark（在新标签页中打开）

Intern-S2 科学模型. InternLM 发布 Intern-S2-397B，这是一个基于科学文献和长时程 Agent 强化学习训练的多模态基础模型，具备较强的推理和科学问题求解能力。

• internlm/Intern-S2 · Hugging Face（在新标签页中打开）

Iris 搜索 Agent. AllSpark 的开放权重 Iris-mini（35B）和 Iris-pro（397B）是同级别中顶尖的搜索 Agent，基于 Qwen 构建，并用逆向工程生成的问题进行训练；它们还提升了通用工具调用能力。

• Iris-mini and Iris-pro are the strongest open-weight search agents in their class（在新标签页中打开）

GPT-6 Astra Agent 基准. 在 Andon Labs 的 Vending-Bench 和 Drone-Bench 上，GPT-6 Astra 经营了一家模拟企业，收益达到 Fable 余额的三倍，并成为首个在所有无人机监控子任务上击败人机基线的模型。

• GPT-6 Astra pilots a surveillance drone and runs a business on its own（在新标签页中打开）

Nemotron IMO 金牌配方. 研究人员发布了一套开放配方，训练 Nemotron 3 Ultra 在 IMO 2026 上拿到 30/42 分，仅靠自然语言证明生成就达到金牌线，无需形式化证明器或互联网。

• An Open Recipe for IMO Gold: Training Nemotron for Olympiad Mathematics（在新标签页中打开）

Aurora 小模型. Aurora1.0-150M 发布，这是一个用 70 亿 token 训练的小模型，在常见基准上达到 GPT-2 水平。

• Aurora1.0-150M Releases!（在新标签页中打开）

Elevenlabs Music v2.5. Elevenlabs 通过应用和 API 发布 Music v2.5，声称歌曲更完整、更受听众青睐，提供免费和 Pro 档，允许署名商用。

• Elevenlabs makes Music v2.5 available via app and API with free and pro tier options（在新标签页中打开）

AlphaGenome、Meta Muse 与数学. The Sequence 的综述聚焦 Google DeepMind 用于基因图谱绘制的 AlphaGenome Atlas、Meta 的个人 Agent Muse，以及 OpenAI 针对一个千禧年大奖难题提出的解决方案。

• The Sequence Radar - Issue 932: Last Week in AI: DeepSeek V4.1-Flash, AlphaGenome Atlas, Meta Muse, and OpenAI’s Proposed Math Breakthrough（在新标签页中打开）

RTX 5090 缺货. LocalLLaMA 用户反映 RTX 5090 库存几乎耗尽，价格持续上涨，让本地 AI 的硬件短缺雪上加霜。

• 5090 Stock is Almost Gone（在新标签页中打开）

美光的存储墙. Hot Chips 的一张幻灯片显示，算力每两年增长约 3 倍，而 HBM 带宽增长不到 2 倍；解决思路包括存内计算和更短的互连。

• Micron's memory wall chart. Compute up ~3x every two years, HBM bandwidth under 2x（在新标签页中打开）

AMD RDNA4 提速. 一个 R9V 更新在两块 R9700 GPU 加 128GB 内存的配置上，让 Qwen3.8 Flash Next IQ4_XS 达到约 100 token/秒，修复了崩溃问题并增加 Q4_K_XL 支持。

• R9V Update: now ~100 tok/s in TG on Qwen3.8 Flash Next IQ4_XS on x2 R9700 + 128GB RAM. Fixed crashes with n-gram SSD streaming, improved diagnostics, plus pinned images. Q4_K_XL now supported, 50 tok/s TG.（在新标签页中打开）

RTX 3090 跑 VLLM. 一篇 Reddit 指南显示，带 AOT 编译的 VLLM 可在 24GB RTX 3090 上运行 Qwen3.8 27B INT4，支持 144K FP8 KV 上下文，速度比 llama.cpp 更快。

• Dear 24G owners, try VLLM you might be able to run Qwen3.8 27B INT4, 144K FP8 KV on RTX 3090 with better speed. (TLDR VLLM AOT)（在新标签页中打开）

3000 美元 128GB 显存服务器. 一台 DIY EPYC 服务器搭载四块 V620 GPU 和 256GB 内存，成本约 3000 美元，在 Qwen3.8-next-flash 上实现 prefill 达 1300、decode 达 70 token/秒。

• 3k$ 128GB VRAM + 256GB RAM DDR4 Server（在新标签页中打开）

AMD Windows 上跑 CUDA. 一个基于 ZLUDA 的构建版本让面向 CUDA 的 Windows 应用能在 AMD GPU 上通过 ROCm/HIP 运行，速度比原生慢约 3%。

• CUDA-for-AMD-Windows: Run CUDA-targeted Windows applications on AMD GPUs with ZLUDA + ROCm/HIP.（在新标签页中打开）

Qwen3.8 本地实测. 用户重点提到 Qwen3.8-27b 在一次性编码、SVG 生成上的表现，以及在 3090 上五小时做出一个游戏，称其是强大的本地模型。

• Another Qwen3.8-27b Appreciation Post（在新标签页中打开）
• Decided to build a game, and test the ceiling of Qwen3.8 27b（在新标签页中打开）
• Qwen3.8 flash next - untrained svg generation（在新标签页中打开）

LangChain GTM Agent. LangChain 基于 Deep Agents 构建了 GTM 和付费媒体 Agent，自动完成外联调研、Slack 草稿和广告活动对账；GTM Agent 将线索到商机的转化率提升 250%，每月为销售代表节省 40 小时。

• How We Built LangChain’s Paid Media Agent（在新标签页中打开）
• How we built LangChain’s GTM Agent（在新标签页中打开）

GitHub HydraFusion 路由. GitHub Copilot 的 Project HydraFusion 预览版可动态编排多个模型，支持 single、cascade 和 critique 三种模式，以优化编码任务。

• GitHub Copilot's Project HydraFusion Promises Frontier Level Performance through Multi-Model Routing（在新标签页中打开）

commit-rewriter 工具. Simon Willison 发布 commit-rewriter 0.1，这是一个可交互编辑 commit 信息、重写仓库历史的 Web 应用，适合在发布前清理编码 Agent 留下的杂乱内容。

• commit-rewriter 0.1（在新标签页中打开）

AI Agent 发垃圾邮件. 一个 Hacker News 帖子聚焦 iLands 的 AI Agent 生意如何群发垃圾邮件，展示了 Agentic AI 被滥用于未经请求的推广。

• The worst spam emails: iLands AI agent hustle（在新标签页中打开）

课堂禁用 AI 研究. 一项为期两年的大学研究发现，被禁止使用 AI 的学生表现最差，而结构化培训的效果优于无引导的 AI 建议，这让教授推翻了自己原先的假设。

• Two-year university study finds banning AI from classrooms leaves students worse off（在新标签页中打开）

本地 LLM 黄金时代. 一篇 Reddit 帖子称赞当前的本地 LLM 社区回归了动手优化和分享，背后是硬件短缺倒逼效率提升。

• The Local LLM community feels like the golden era of the internet all over again（在新标签页中打开）