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10 月 7 日消息，去年谷歌推出了 EmbeddingGemma，为开发者提供轻量高质量的文本嵌入方案，下载量已超 2000 万次，广泛应用于端侧搜索工具和隐私优先检索增强生成（ RAG ）管线。

如今谷歌正式推出 EmbeddingGemma 2，将能力从文本扩展到代码、图像、视频、音频，可将这些内容统一映射到同一个嵌入空间。

该模型基于 Gemma 4 架构开发，采用商业友好的 Apache 2.0 许可发布，总参数为 7.4 亿，非常适合端侧推理。

EmbeddingGemma 2 基于 Gemini 嵌入模型同源技术打造，具备多项核心优势：

• 同尺寸顶尖性能：在子 1B 参数多模态嵌入模型中，于 MTEB Code、MAEB 等基准测试中取得领先分数，性能比肩甚至超越不少更大尺寸模型。

• 模块化设计：纯文本任务仅需 2.7 亿参数，可按需添加 1.7 亿参数的视觉编码器和 3 亿参数的音频编码器，实现完整多模态支持。

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• 存储高效：借助 Matryoshka 表示学习（ MRL ），开发者可动态将输出向量从 768 维截断至 512、256 或 128 维，本地向量数据库存储和内存占用最高可缩减 6 倍。

• 端侧性能优化：在资源受限条件下仍可高效运行，量化后在谷歌 Pixel 11 Pro 上，纯文本权重仅需约 191 MB 运行内存，完整多模态模型约需 567 MB。

• 支持扩展上下文：配备 8K Token 上下文窗口，比初代 EmbeddingGemma 大 4 倍，可在本地硬件直接处理最长 5.5 分钟音频、29 张图像、58 个视频帧，或上述内容的交错组合。

在性能方面，EmbeddingGemma 2 保留了前代出色的多语言文本性能，同时代码性能大幅提升 9.92 分（MTEB Code 测试中从 68.76 提升至 78.68），非常适合本地代码库索引、语义代码搜索和编程代理检索。

美国司法部于当地时间周二向内部员工下达指示，在对外沟通、政策文件、官方记录及适宜的法庭文书中，“在法律许可的最大范围内”以“超级智能”及缩写 SI 取代 AI。指令由代理副总检察长特伦特·麦科特签署，落实特朗普此前一周签署的行政令；报道称特朗普不倾向出台新监管法规，但表示必要时司法部会加以约束。

Cursor 在 iOS 应用中上线本地智能体远程控制，用户可查看并回复电脑上正在运行的智能体。除企业组织外默认对所有用户开启，登录后账户中的电脑自动显示，在桌面应用批准配对即可使用。智能体仍在本机运行，需电脑保持开机联网，可在设置中开启防止休眠选项，企业管理员可在 Org settings 中开启此功能。

智能体会继续在你的电脑上运行

远程控制不会把你的智能体转移到别处。智能体仍在你的电脑上运行，App 只是与它建立连接。你的电脑需要保持开机和联网，远程控制才能正常使用。

让电脑保持唤醒

如需在您离开时防止电脑进入睡眠状态，请在 Cursor 桌面端设置的 远程控制 中开启“Keep this computer awake”。电脑需接通电源并保持合盖打开状态。

面向企业团队

远程控制 默认开启，企业组织除外。企业管理员可以在 Org settings > Security and identity > 远程控制 中开启此功能。

远程控制 无需依赖云端智能体即可使用。

B站 UP 主"王与也行"10 月 4 日发布的"黄仁勋世界巡演"AI 二创视频播放量超百万并火到海外，马斯克调侃称"这就是内存价格如此昂贵的原因"。该视频改编自迈克尔·杰克逊 1992 年危险之旅世界巡演布加勒斯特演唱会的《Jam》片段。黄仁勋今年 3 月曾在摩根士丹利科技大会上称内存供应稀缺对英伟达是"极好的消息"，并已锁定 AI 工厂所需的内存、晶圆、CoWoS 封装等关键组件。

RealtimeWAM 通过 Teacher-Anchored Consistency Distillation（TACD）实现一步动作生成，并用 Cross-Expert Wavefront Pipelining（CEWP）让视频与动作专家异步重叠执行，消除专家间等待。

研究者提出免训练方法 OmniConfess，通过固定候选回答并在受控的单通道证据干预下按 token 重新打分，生成结构化的“token×通道自白”，揭示回答依赖哪些证据，从而保留有依据内容、纠正由无关或矛盾证据驱动的表述。

PhAI Labs、CUHK、复旦、斯坦福、牛津与普林斯顿的研究者发布 JEPA-Anything，一个领域无关的世界模型框架，用共享学习配方覆盖视觉、生物、临床轨迹、控制、分子动力学、物理场和天气 7 个领域。

研究者提出一种扩散语言模型（DLM）后训练方法，在冻结预训练 DLM 的特征空间中最小化生成分布与参考分布的 Maximum Mean Discrepancy（MMD）。

10 月 6 日消息，金融时报（FT）昨日（10 月 5 日）发布博文，报道称索尼音乐已要求各数字平台删除超过 26 万首冒充其旗下艺人的 AI 生成曲目。

在数量方面，报道称是索尼音乐娱乐公司（Sony Music Entertainment）要求流媒体平台在 9 月底前下架超过 26 万首歌曲，这一数字几乎是 3 月底 13.5 万首的两倍。

索尼表示，这些曲目利用生成式 AI 深度伪造技术，在未经许可的情况下模仿旗下艺人的声音与形象。

索尼音乐全球数字业务总裁丹尼斯 · 库克（Dennis Kooker）表示，欺诈性流媒体播放量可能占音乐流媒体网站曲目总量的 10%。唱片公司高管估计，流媒体欺诈每年给行业造成的损失高达 22 亿美元（现汇率约合 147.72 亿元人民币）。

这些深度伪造曲目针对的艺人包括阿黛尔 (Adele）、布兰妮 · 斯皮尔斯（Britney Spears）、皇后乐队（Queen）和迈克尔 · 杰克逊（Michael Jackson）等当代及历史人物。

韩国科学技术信息通信部拟推出总规模 4.7 万亿韩元的专项计划，自 2027 年 3 月起研发前沿人工智能大模型。该项目将在韩国国会 12 月审议通过 2027 财年预算后通过竞争性招标遴选牵头开发主体，中标方最早有望在次年 2 月敲定。政府计划结合国家股权投资与民间资本，集中算力芯片、数据及人才资源，目标打造性能世界领先的 AI 模型。