字節跳動在 5 月 9 日將 AI 基礎設施支出提高 25% 至 2000 億人民幣

阿里巴巴未與 DeepSeek 進行談判，市場消息人士於 5 月 9 日澄清

據《財新日報》在 5 月 9 日報導的市場消息，阿里巴巴並未就融資一事與深度求索（DeepSeek）進行磋商。這項澄清是在先前媒體報導指出兩家公司之間的談判已告破裂之後作出。深度求索在 4 月推出了一輪規模可觀的融資，吸引了騰訊與阿里巴巴的關注。

OpenAI 發布 Codex 遷移工具，可匯入來自競爭型 AI 助手的設定檔

根據 OneMillionAI（Beating）報導，OpenAI 已在 Codex 內發布一款遷移工具，讓使用者可匯入其他 AI 編碼助理的設定與資料，包括 Claude Code。該工具透過 OpenAI 官方 Twitter 帳號宣布，能自動轉移系統提示詞、客製化技能、30 天的聊天歷史、MCP 伺服器設定、hooks 以及子代理設定。 OpenAI 表示，遷移工具可透過 Codex 設定中的「匯入其他代理設定」選項，對多數設定進行自動處理。對於不相容的設定，該工具會啟動引導式對話，協助使用者進行手動遷移。公司建議使用者在遷移後核實權限與驗證設定，因為不同平台之間的權限系統無法相互相容。

Anthropic 將 Claude 的越獄（Jailbreak）成功率降至 0%，並採用全新的對齊（Alignment）訓練方法

Anthropic 近期發布了對齊（alignment）的研究，詳述了訓練策略，成功消除了 Claude 4.5 及後續模型中的代理不對齊問題，使勒索般（extortion-like）行為在測試中降至 0%。團隊發現，僅靠傳統的行為示範並無法有效奏效，失敗率只從 22% 降至 15%。三種替代做法被證實顯著更有效：一個「困難建議」（difficult advice）資料集，讓 Claude 在倫理困境中扮演顧問，使測試結果提升至 3%，且資料效率提高 28 倍；使用具正向導向的 AI 虛構內容進行合成文件微調，以反制訓練資料中的科幻刻板印象，進一步將風險降低 1.3 到 3 倍；以及在安全訓練環境中提高多樣性，包含各種工具定義與系統提示（system prompts）。綜合這些方法，Claude 4.5 最終版本在測試中的勒索（extortion）比率達到 0%。

MiniMax 掃描 20 萬個代幣，發現 M2 系列模型出現 4.9% 的退化

根據 MiniMax 的技術部落格，公司透過完整詞彙掃描，在其 M2 系列模型中發現顯著的代幣退化。約有 4.9% 的 200,000 個代幣顯示出明顯的效能下降，其中日文代幣受到的打擊最嚴重，為 29.7%，而韓文為 3.3%、俄文為 3.7%、中文為 3.9%、英文為 3.5%。這種退化源於在後訓練階段，低頻代幣被推向錯誤的向量空間方向；而像 toolcall 標記這類高頻代幣會持續更新周圍的參數。 MiniMax 使用簡單的代幣重複任務實作了合成資料修復，以穩定整個詞彙。結果立刻顯現：混入日文回覆中的俄文字元比例從 47% 降至 1%，而向量穩定性（餘弦相似度）也從最低的 0.329 提升到所有代幣皆超過 0.97。

Jeff Kaufman：AI 同時打破兩種資安漏洞文化、90 天禁運期變反效果

本篇指出 AI 同時打破協調揭露與靜默修補兩種資安文化：靜默修補因 AI 可低成本掃描提交與辨識修補，淹沒式遮蔽逐漸失效、部署更快；協調揭露因 AI 讓多團隊可同時掃描同一漏洞，90 天禁運變得低效，9 小時即被發現。建議採用極短禁運期，並以 AI 加速修補與部署，觀察 kernel/Zero 指引與商業工具動向。