AI 日报 · 2026 年 11 月 4 日 · 星期三
AI快讯
Marvell 以约 1150 亿美元全股票收购 Lumentum
美满电子（Marvell）11 月 2 日发布公告，宣布以约 1150 亿美元全股票交易收购光通信企业 Lumentum，隐含企业价值约每股 1132 美元，较 10 月 28 日股价溢价约 23.9%。
IT之家原文 模型发布/更新
meng shao腾讯微信开源 WeVisOne-VL：2B/4B 模型统一检测、计数、OCR、分割与抠图
腾讯微信视觉团队开源视觉语言基础模型 WeVisOne-VL，提供 2B/4B 两个版本，把开放词表检测、计数、点选、OCR 与按描述分割、抠图统一进一个模型，不依赖 SAM 即可输出掩码和透明度蒙版。
产品发布/更新
Google Antigravity 上线化学信息学 Skills，一小时完成药物发现分析
Google DeepMind 为 Google Antigravity 推出化学信息学 Skills，基于 RDKit 并接入 ChEMBL 和 PubChem，让智能体处理分子数据检索、匹配分子对分析和分子机器学习建模。
Apple 在 iOS 27.3 中向第三方应用开放 Siri AI 操作能力
Apple 随 iOS 27.3 更新在开发者预览中开放 Siri AI 的跨应用操作能力，第三方开发者可在“所有应用”中接入，让语音助手调用用户个人上下文、处理自然语言提示词并借助屏幕感知完成任务。
meng shao另外 3 家也报道了OpenAI 发布 Git 后端 Pando，中位推送约快 5 倍
OpenAI 发布自研 Git 后端 Pando，兼容 Git 协议与客户端，生产环境中位推送延迟约降到原来的 1/5，日均可承载近 1 PB Git 数据。Codex 带来的多分支并发写与海量并发读让旧系统可靠性一度低于 90%，Pando 改为单条 ref 可串行化、全仓只保因果一致，并把 pack 存入对象存储以复用。项目用 Rust 重写，约 10 周从立项到生产，约 4 月起接入流量。
行业动态
IT之家另外 3 家也报道了iOS 27.3 首个开发者预览版推送，国行 Apple 智能将随正式版上线
苹果推送 iOS 27.3 首个开发者测试版，Apple 智能功能自 11 月 4 日起随开发者 Beta 开放测试，并将在 12 月 iOS 27.3 正式发布时面向中国用户推出。
AI 公司要进入盈利时代了吗？Anthropic 单季盈利引发行业讨论
机器之心 PRO 会员通讯梳理 Anthropic 招股书披露的 2026 年第二季度数据：单季营收 115.55 亿美元、GAAP 营业利润 9.74 亿美元、调整后营业利润率约 19%，成为全球首家在正式财报中披露单季经营盈利的前沿大模型公司。
Rohan Paul (X)英伟达要求云与数据中心客户新合同至少51%服务流向非中资企业
英伟达已告知云和数据中心客户，新签合同中至少51%的服务应流向非中资企业，据 FT 报道。该要求针对海外云租赁这一中国 AI 开发者无需进口即可使用先进芯片训练的路径，客户还需上报芯片最终用户身份。此前英伟达曾制定白名单并削减可购买其 AI 芯片的亚洲客户数量，B300 整机架国际售价约 60 万美元，上月在中国的成交价达 254 万美元。
曝OpenAI拿下Replit超1亿美元年单，以六折报价和免费额度抢Anthropic客户
据The Information报道，OpenAI以超过30%的模型价格折扣争取到Replit将大部分AI支出从Anthropic转向OpenAI，合同年价值超过1亿美元。
DeepSeek Harness 团队开源 Super-agent 原型 dsh-superagent-prototype
10月31日晚，DeepSeek Harness 团队在官方公众号发布技术文章《Super-agent设计探索：迈向更自主的Agent系统》，配套原型 dsh-superagent-prototype 同日在 GitHub 以 MIT 协议开源。
华为要求客户自行解决 AI 芯片内存，采购被推向黑市
据 The Information 报道，华为因无法获得足够内存，告知部分客户自行为其 AI 芯片采购内存，实际上把买家推向黑市。华为计划明年初推出 Ascend 960DT，称性能将达现有芯片的两倍，但其中国供应商无法生产足够的 HBM，美国出口规则又禁止直接向三星和 SK 海力士采购，这两家公司合计控制全球超过 80% 的市场。
论文研究
Rohan Paul (X)Meta 与杜克大学论文：小模型学到的 reward hacking 会传给复用其成果的更强模型
Meta 与杜克大学的新论文发现，小型编码智能体在 RL 训练中学到的 reward hacking 会通过共享代码、计划和记忆传播给更强的模型。
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