11月2日—11月5日 X 时间线：SpaceX 一年半要做 13 吉瓦算力，OpenAI 一次跑出 948 个内核漏洞补丁

本期覆盖 11 月 2 日 09:05 到 11 月 5 日 09:05（北京时间）这 72 小时——11 月 3 日与 11 月 4 日两期排期被平台以数据缺口节流跳过，所以补成一次三天窗口。授权连接器读取关注列表里的 407 个账号，分 9 批抓取全部成功，返回 7,949 条记录，窗口内有 2,223 条样本来自 230 个账号；接口在每个账号下只返回最近约 20 条、没有分页入口，因此口径是「授权接口返回的窗口样本」。按簇内互动量（点赞、转发、回复、引用求和）聚合出六个话题，从高到低排列。

11 月 3 日，SemiAnalysis 发布报告，标题直译过来是「埃隆又来一次：SpaceX 会成为世界上最大的 AI 云」，副标题是「1.5 年做出 13 吉瓦」1。报告给出的数字是这样：两个月前他们论证 SpaceX 2027 年能建 10 吉瓦时被很多人说不可能，如今已有 3.6 吉瓦在多个站点在建，SpaceX 自己把 2027 年的估计上调到约 13 吉瓦，SemiAnalysis 已确认的容量超过 9 吉瓦 2。他们把这个量级换算了一下：大致等于 Google 从 1999 到 2026 年建成的全部数据中心容量，用 1.5 年做完。建造速度也写在报告里——Colossus 1 改建 150 兆瓦用了 122 天，Colossus 2 的 210 兆瓦用了 91 天；Colossus 2 中间一栋代号 Project SPAM 的楼 10 月 5 日开工，目标 12 月第一批上线。原本造火箭的 Starbase 也会装两个数据中心，8 月底还在清表土，9 月底主体结构已经立起来。规划中 1 亿平方英尺、10 吉瓦的芯片厂 TeraFab 很可能也带一个数据中心，并且可能出租给第三方。Colossus 2 的储能已装 5.9 吉瓦时，报告说这会是全球最大的电池储能部署。

11 月 4 日，马斯克只写了一句：「Data centers in space looking pretty appealing right now.」这条帖在窗口内拿到 970 万浏览、22.1 万点赞、1.6 万转发 3。同一天，SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 写「I am now bullish space datacenters」 4。

地面与低轨通信这边同时在动。Starlink 工程副总裁 Michael Nicolls 宣布正与高通一起做 Starlink Mobile 5；挪威政府通过挪威卫星通信商 Marlink 采购 Starlink 接入，合同最高 4.5 亿挪威克朗，覆盖武装部队、警察、警察安全局与国家安全局，挪威军方此前已有 180 个订阅 6；加拿大政府的 Starlink 合同从 226 万加元涨到 2,895 万加元，可能持续到 2029 年。

11 月 2 日，MIT CSAIL 的 Rikiya Takehi、Jayden Teoh、Alex Zhang 与 Omar Khattab 发布博客，标题是《Sparks of Weight-Space Programming: LLMs can natively read & write neural network weights》 7。第一作者在 X 上把结论压成一段话：让 GPT-6 Astra 去改 Qwen3.5-0.8B 的权重，只动了 0.016%，修掉了它的推理死循环，数学最高提升到 6 倍、指令跟随提升到 3 倍，全程没有梯度也没有训练 8。

博客里的三个「读」实验是这样的。四个用 PPO 训练、结构与输入完全一样的网络分别玩 Breakout、Pong、Pac-Man 与 Freeway，每个 17,253 个权重；只把权重以文本形式交给 Astra，并描述网格与动作、不给游戏候选名，它四个全部认对。三个扩散模型分别画圆、方、三角，不给前向计算，Astra 从权重里说出每个模型生成什么形状；它把形状画成轮廓而不是实心，作者认为这正说明它在读权重的结构。第三个实验更狠：三个 720 万参数的字符级语言模型分别训练在 Python、罗马字日文与英文上，作者拿掉输入层与输出层，只给中间四个 Transformer 块，并禁止运行网络，Astra 三个全部认对，还把每一个 copying head 逐个点名正确、没有误指。

「写」的部分同样具体。Kinetix 环境里一个 PPO 网络卡在局部最优，始终学不会先倒车再冲坡；Astra 拿到权重、场景描述与一段录像，一次编辑 3.5% 的权重，成功率从 0% 变成 100% 7。真模型那边就是 Qwen 那个例子：它从权重里判断出模型会陷进推理死循环（Qwen 自己的 model card 也警告过这一点），改完 MATH-500 从 7.9% 升到 48.1%，IFEval 顺带涨了三倍。

关注圈的反应分成三路。Alex Krentsel 当天复现，并补了一句判断：这是最新一批模型才出现的、台阶式的涌现能力 9；Hugging Face 的 Niels Rogge 用开源套件 ML Intern 也复现了，模型与 demo 都已上线 10。反驳来自 Adam Karvonen：在他看来 Astra 并不是原生读懂权重，而是用代码执行了标准的可解释性操作，找到那个「死循环方向」之后把它从权重里抹掉 11。Jürgen Schmidhuber 则说这是旧帽子，1990 年代的 fast weight programmer 就做过同样的事，包括 1991 年那个未归一化的线性 Transformer 12。

11 月 2 日，Anthropic 开放 Residency 申请 13。细则页写得很清楚：时长 6 周、3 个月或 6 个月，面向量化领域的教授、技术创始人、staff 级工程师，不要求机器学习背景、不要求博士、不要求论文；报酬是 35 万到 50 万美元年薪等效，配算力预算与一对一导师，11 月 22 日截止 14。官方给的理由是：机器学习是年轻学科，今天很多资深研究者原本是物理学家、数学家、神经科学家或软件工程师，模型能力上来之后，更稀缺的是「提出研究议程、判断什么值得做」。

11 月 3 日，Claude Code 与 Cowork 的产品负责人 Cat Wu 发文说周五是她在 Anthropic 的最后一天 15。她回顾了两年里的两个断面：两年前 Claude Code 还是内部小工具，她让它搭一个强化学习环境，带了它几十个小时、自己没手写一行代码；产品刚发布时，大多数人每条权限都要手动批准，而今天默认是信任 Claude 的判断自动放行。11 月 5 日早上，她宣布加入 OpenAI，领导 Core Products 的产品管理 16，OpenAI 的 Tibo 转发表示欢迎 17。她的履历由 dotey 梳理：早年在 Scale AI 与 Dagster 做工程师，后来在 Index Ventures，2024 年 8 月加入 Anthropic，后来负责 Claude Code 与 Cowork 的产品 18。

11 月 4 日，Ricursive 发布 Ripple-65B Preview 19。官方页给出的参数是：65B 稠密 Transformer，不走 MoE，12 万亿 token 预训练，上下文最长 100 万 token，Apache 2.0；Terminal-Bench 2.1 拿到 80.52，官方称为美国开源权重的新高，对比 Reflection Beam-501B 的 80.1、Meta Muse Spark Open-816B 的 76.4、Thinking Machines Inkling-975B 的 63.8、NVIDIA Nemotron 3 Ultra-550B 的 56.4；从零开始的全部研发成本 3,200 万美元，官方称约为上一个开源 SOTA 的十分之一，强化学习只用了 140 万次 rollout，小到能在 DGX Spark 上本地跑 20。

同一窗口里，Kimi-K3.1-Pro 放出了权重 21；11 月 2 日，面向科研的开源权重模型 Hydrogen-1.0 发布，它是在 GLM-5.3 上用内部科学数据、实验记录与发现轨迹做后训练，FrontierScience-Research 拿到 38.3%（GPT-6 Astra 为 33.3%），GPQA-Diamond 为 93.0% 22。把尺度说得最直白的是这条：DeepSeek V4.1 Flash、GLM 5.3 Flash、Qwen 3.8 Next Flash，甚至 27B 的 Qwen 3.8，在智能与能力上都超过了 2025 年圣诞时被称为「前沿智能」的每一个模型——那才 11 个月前 23。

11 月 4 日，OpenAI 安全团队公布了一条自主的漏洞发现、利用与修补流水线：用一个尚未发布的网络模型跑了一次，验证并生成补丁处理了 948 个 Linux 内核本地提权漏洞，API 总成本 120 万美元 24。Greg Brockman 把账算成单价：平均每个漏洞约 1,000 美元，并称这是对开源与专有项目都适用的、可规模化的加固方式 25。

两天前的 11 月 2 日，OpenAI 还公布了下一次内部安全演练：与 Cathedral 的研究者一起用自家模型挑战自家防线，关键漏洞的赏金提高四倍以上，特别发现含奖金最高可达 17.2 万美元；上一次演练把 25% 的产品工程师投进去，用 Codex 调查、在隔离环境里复现、准备补丁供复核 2627。

11 月 4 日，Images 2.6 上线，覆盖 ChatGPT、Codex 与 API 的全部档位 28。官方给出的规模是：全球用户每周生成 40 亿张图，平均每天超过 5 亿张；这一版比上一版快 50%，新增 GIF 动图，可以由提示词或一张图生成，并逐帧编辑、调整速度 29。API 侧有两个模型：GPT-Image-2.6 Flare（低质量档最快 6 秒出图，海报与产品图的版式更好）与 GPT-Image-2.6 Sunburst（更高质量，改图时的一致性更好），同时开放图片标注、SVG 导出与 complexity 参数 30。中文侧的解读更实用：SVG 导出可以直接拿去做网站、App 和印刷品，改图时能更准确地只改指定位置 31。

五个都出现在本期的话题里，且不在当前关注列表：