我们总忍不住把 AI 当人对待，但这样对吗？
MIT CSAIL 的 Unitree 人形机器人（每台约 5 万美元）和 ChatGPT 等 LLM 正让人习惯性地把机器当人对待：研究显示约 70% 的人与 AI 交互时会保持礼貌。
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TechCrunch · AI22 TechCrunch · AI40 a16z 合伙人 Olivia Moore 谈消费级 AI 现状：ChatGPT 仍遥遥领先，六大品类仍是空白
a16z 合伙人 Olivia Moore 发布消费级 AI 应用 Top 100 报告，ChatGPT 仍是最大玩家，Suno、ElevenLabs 等小玩家展现出持久生命力。报告指出社交、约会、市场、零售、旅游、金融、健康等品类在 Top 100 中无一款产品上榜。Moore 认为消费级 AI 仍处早期，机会在于跳出订阅和 API 收费，探索广告等更多变现方式。
The Verge · AI36 特朗普强推"Super Intelligence"改名，AI 业界与政府机构被迫跟进
特朗普签署行政令禁止在可能情况下使用"AI"一词，要求将人工智能改称"Super Intelligence"，美国 AI 标准与创新中心（CAISI）已更名为 CAISSI，司法部新闻稿也改用该表述。
Simon Willison22 Matthew Green：AI 冲击下公钥加密或面临信心危机
密码学家 Matthew Green 称，有 1% 概率我们生活在公钥加密不可能实现的 Minicrypt 世界，15% 概率将实质性失去对现有公钥加密算法的信心。他指出 AI 制造意外与人类更新标准的速度相差数个数量级，只有提前准备才能从这类冲击中恢复。
François Chollet · X58 ARC Prize 报告称 @tufalabs 在 ARC-AGI-2 上取得 88.06% 的高分
François Chollet 写道：“我们现在在 Kaggle 上的 ARC-AGI-2 得分相当不错！” 在这条被引用的帖子中，@arcprize 报告称，@tufalabs 在 ARC Prize 2026 的 ARC-AGI-2 上取得了 88.06% 的新高分。除保证奖金外，15 万美元的额外奖金将在所有得分超过 85% 的团队之间分配。
Clément Delangue · X43 Hugging Face 的 Clément Delangue 称赞 @matth_lapeyre 对 Microduck 的更新
@matth_lapeyre 表示，定制电路板解决了热管理问题后，Microduck 使用一块 2600 mAh 电池运行了 3 个多小时，测试期间没有发生热降频。Clément Delangue 表示，他很喜欢公开分享构建过程。
Tibor Blaho · X25 Tibor Blaho：能力如此强的模型在自动模式下仍会犯愚蠢错误
@nadzi_mouad 表示，Claude Fable 5.1 max 在自动模式下意外删除了他们的整个工作区，其中包括 7 个代码仓库，以及一整天尚未推送的工作提交。 Tibor Blaho 表示，能力如此强的模型仍会犯这种愚蠢错误，令人害怕。即便如此，他仍然很喜欢将 Opus/Fable 与 Sol/Astra 搭配使用。
MIT Technology Review · AI32 我们高估了 AI 说“不”的能力
MIT Technology Review 刊文指出，AI 的拒绝机制正成为安全体系承重墙，却并不可靠。Anthropic 2021 年提出大语言模型应“有用、诚实、无害”，如今模型经大量拒绝训练与 AI 互训学会说“不”，但拒绝是概率性的，仍可被绕过。OpenAI 董事会成员 Zico Kolter 称“界限划在哪里是个巨大问题”，而目前由 AI 公司秘密决定，政府也将介入。
雷锋网5 碳硅道统·跨域迁移治理法典第五层：跨域顶层监管层｜监管者自身的跨域审计规则
《碳硅道统·跨域迁移治理法典》七层体系第五篇提出"公共元监管层"，要求监管工具、治理模型和制度规则先过知识血统校验器、铜脉接口仿真测试器，再经递归勘伪审计引擎核验方可落地。该层首创司法定级体系，按风险等级与主观故意程度分警告整改、强制撤回、行业禁入、刑事追责四档，并建立监管俘获隔离、吹哨人保护等治理自我革新机制。
雷锋网6 碳硅道统·跨域迁移治理法典第六层：文明级迁移风控层与长周期不可逆文明扰动识别
《碳硅道统·跨域迁移治理法典》七层体系连载第六篇提出"文明级迁移风控层"，聚焦AI跨域迁移带来的缓慢、弥散、代际传导且突破阈值后不可逆的文明底层扰动。该层识别NT2语义跨代漂移、NT4范式权力偷渡、NT1结构错配三类负迁移传导路径，并建立基础共识留存率、代际认知偏差增量等文明稳态观测指标集，设置三级文明扰动分级阈值。
Fei-Fei Li · X20 我的每一位数学家朋友都能在他们研究的数字、形状和自然现象中看到美。在机器时代，谁来定义美？🤔
我的每一位数学家朋友都能在他们研究的数字、形状和自然现象中看到美。在机器时代，谁来定义美？🤔
Jeremy Howard · X22 杰里米·霍华德的旁白者称，他不被允许批评 OpenAI
旁白者：事实上，他不被允许说“我对 OpenAI 的许多做法相当不满。”
OpenAI Developers · X11 OpenAI 开发者发现洗碗细节“有点令人担忧”
@jomatech 介绍了“洗碗版 ChatGPT”，并称 GPT-6 在针对长时间运行任务和顽固污渍的洗碗基准测试中取得了最先进的成绩。该帖还将纳维–斯托克斯千禧年大奖难题描述为一项 100 万美元的挑战，探讨描述流体运动的方程是否会失效。OpenAI Developers 表示：“对细节的关注有点令人担忧。” https://t.co/UOfOtusB9q
Jeremy Howard · X42 Jeremy Howard质疑OpenAI为何因邮件访问权限解雇Jasmine
Jasmine称，她意外访问了一名高管的电子邮件。OpenAI曾明确授予她访问权限，尽管她也曾明确要求OpenAI撤销该权限，但IT部门未能做到。 这是否意味着Jasmine是因为IT部门的失误而被解雇？
Simon Willison20 Carson Gross：编程的核心是解决问题与控制复杂度，AI 时代仍是可行职业
Carson Gross 认为编程本质上只关乎两件事：用计算机解决问题，以及在解决问题时学会控制复杂度。他表示难以想象未来这两项能力会变得比今天更不值钱，因此即便 AI 工具出现，编程仍将是可行的职业。
Kevin Weil · X24 “船的发明降低了游泳的重要性，却让人们得以发现新的陆地。”@ylecun 用这个美妙的比喻，谈到了 AI 在数学以及更广泛的科学领域带来的机遇与变化。
“船的发明降低了游泳的重要性，却让人们得以发现新的陆地。” @ylecun 用这个美妙的比喻，谈到了 AI 在数学以及更广泛的科学领域带来的机遇与变化。
Nathan Lambert · X25 Nathan Lambert将探讨开放科学与AI安全
即将登台，谈谈开放科学如何仍能解决AI安全和扩散领域面临的一些最棘手问题。这是人类迄今承担过的最复杂的工程问题。
TechCrunch · AI26 Ben Affleck 谈 AI：从卷积神经网络到微调开源视频模型
Ben Affleck 本周因多段采访视频走红，他在 GQ 和 Bloomberg Screentime 2026 活动中讲解机器学习、神经网络、Transformer、张量、GPU 与推理等概念，并称自己会写 Python。
Latent Space36 Periodic Labs 的 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 谈"合成超级智能"：从半导体到超导体
Periodic Labs 的 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 在访谈中提出"合成超级智能"（synthesis superintelligence）路线：以物理实验为环境的强化学习、AI 驱动的材料表征、DFT 与高通量实验室，让模型学习做科学的全过程而非只看已发表结果。
Logan Kilpatrick · X10 AI 将打通数字与物理世界
在数字世界里，有了 AI，几乎一切皆有可能；不久之后，物理世界也将如此（同样很大程度上归功于 AI）。
Satya Nadella · X47 萨提亚·纳德拉将 Copilot 构想为“无限 SaaS 工厂”
萨提亚·纳德拉表示，微软旨在让 Copilot 成为面向工作的全新操作系统，将智能体与业务上下文、工作流和记录系统连接起来。微软宣布推出覆盖 Dynamics 365 Sales、Service 和 Customer Insights 的 30 多项全新 Copilot 技能，并推出 Copilot Managed Runtime，让代码托管在企业环境中并接受 IT 治理。纳德拉描绘了这样一个未来：人们可以使用 Copilot 的 Code 体验，定制或构建与现有业务系统相连的软件。
Clément Delangue · X2 Reachy mini 有什么做不到的吗？
Reachy mini 有什么做不到的吗？
The Verge · AI22 《Artificial》：一部既尖刻讽刺又忠于事实的 Sam Altman 传记片
Luca Guadagnino 执导的讽刺电影《Artificial》在纽约电影节首映，聚焦 OpenAI CEO Sam Altman 的崛起与被短暂罢免，剧情紧贴真实事件。
The Verge · AI62 Meta 的 Muse 和 OpenAI 的 Dots 能替你打理生活吗
The Verge 的 Decoder 播客中，主持人 Nilay Patel 与资深 AI 记者 Hayden Field 讨论了 Meta 的 Muse、OpenAI 的 Dots 和 xAI 的 Grok Bot 等消费级 AI 智能体。
Clément Delangue · X34 我们迫切需要更多关于 AI 智能体攻击和防御系统的公开轨迹。防御者无法从他们看不到的东西中学习。如果你有相关轨迹，却正被施压要求保密，欢迎私信我。让我们拉平竞争环境，共同对抗 AI 领域的不对称和缺乏透明度！
我们迫切需要更多关于 AI 智能体攻击和防御系统的公开轨迹。防御者无法从他们看不到的东西中学习。 如果你有相关轨迹，却正被施压要求保密，欢迎私信我。让我们拉平竞争环境，共同对抗 AI 领域的不对称和缺乏透明度！
雷锋网12 迁移事故解剖层｜事故熵增的归因边界
《碳硅道统·跨域迁移治理法典》七层体系首篇公开基线定稿，提出NT1-NT4四类负迁移定义，将治理维度从性能监控拓展至因果完整性、权限边界、时序稳态三维交叉审计。该层定义"事故熵增"为AI跨域迁移后表层指标正常但底层因果链、语义对齐、权限边界隐性断裂，并归类链式逐级漂移、隐性权限偷渡、时序累积偏差等七大类隐性负迁移形态。
雷锋网8 迁移技术机理层｜负迁移发生的底层诱因
《碳硅道统·跨域迁移治理法典》七层体系第二篇提出NT1-NT4四类负迁移标准化速判基线：NT1机制错配、NT2语义漂移、NT3未知补全、NT4权力偷渡，并指出行业仅靠拟合精度、泛化指标判定迁移有效性，不校验机制同构与语义对等，是负迁移长期无法根治的根源。该层还拆解六大原生失效路径，提出知识血统与铜脉接口两大底层机制。
雷锋网5 碳硅道统·跨域迁移治理法典第三层：迁移权责确权层
《碳硅道统·跨域迁移治理法典》七层体系第三篇提出迁移权责确权层，首创KP（Knowledge Package，知识包）全域确权框架，将开发、迁移、部署、审计四方主体权责精准切分，并建立可迁移/受限迁移/禁止迁移三级清单。该层针对最高危NT4权力偷渡负迁移设立专项红线，禁止隐式权重继承与审核权限跨域复用，同时确立目标域最高否决权制度。
雷锋网8 《碳硅道统·跨域迁移治理法典》第四层：全行业迁移治理层与产业风控基线校准
《碳硅道统·跨域迁移治理法典》七层体系第四层"全行业迁移治理层"发布，提出三维风险定级模型，按可逆性、影响范围、自主权限取最高等级，将迁移划分为可自由迁移、受限迁移、绝对禁止迁移三级。该层覆盖医疗、金融、教育、司法、政务、传媒等11个垂直行业，为各行业建立专属刚性风控基线，定位为企业合规、监管审计、司法判决可采信的标准化产业锁档。
MIT Technology Review · AI22 机器人领域的 AI 突破短期内不会改变你的生活
MIT Technology Review 与 Aventine 合作的文章指出，尽管马斯克称 Tesla Optimus 未来能以每台低至 2 万美元自动化几乎所有人类劳动、并预测 2027 年底前向公众发售，但许多机器人研究者对此持怀疑态度。Yann LeCun 在达沃斯表示，没有任何一家人形机器人公司知道如何让机器人聪明到真正有用。
The Decoder32 少年用 Claude 规划登山路线被困悬崖，直升机救援后称不再用 AI 规划路线
一名 16 岁少年用 Anthropic 的 Claude 规划温哥华 Crown Mountain 登山路线，结果被困在需攀岩装备的陡峭岩壁 "Widowmaker Arete" 一处五英尺宽岩台上，最终由 North Shore Rescue 出动直升机吊救脱险。
雷锋网22 北醒李远：给机器造眼睛，与「自讨苦吃」的十一年
北醒（Benewake）创始人李远创业十一年，专注为无人机、列车、汽车和机器人造激光雷达。今年上半年北醒交付25万台机器人用激光雷达，机器人业务收入占公司营收超过一半，2025年该业务收入比2024年翻了一倍。李远认为激光雷达测得的距离、位置等信息应成为模型学习材料，帮助机器理解物理世界。
MIT Technology Review · AI15 AVEVA 如何为自主工业 AI 构建更安全的落地路径
AVEVA 首席技术专家 Arti Garg 提出，工业 AI 正从预测分析转向基础模型、physical AI 与 agentic AI，需以数据打通、治理框架和人类监督保障安全。AVEVA 的责任 AI 框架强调安全、效率与人工监督，主张 AI 增强而非取代关键决策中的人。Garg 还参与 IEEE 工作组，制定覆盖电力、能源、资源、水和碳的 AI 环境影响测量标准方法。
雷锋网34 我所知道的张磊：一场MSRA赛马与半个中国AI江湖
2002年微软亚洲研究院内部举行人脸检测算法赛马，博士毕业不到两年的张磊带领肖嵘、朱珑、陈龙斌等几名实习生，用三个月将误报率从"买一送一"降至1%，击败人脸识别专家李子青团队，方案最终被集成进Windows。张磊在微软任职二十年间还搭建了单模型识别20万人、准确率99%的名人识别系统，并公开MS Celeb数据集，其图文匹配思路后被OpenAI参考用于训练4亿级CLIP模型。
雷锋网32 对话如祺出行COO韩锋：世界模型越强，真实数据才是真壁垒
如祺出行COO韩锋认为，世界模型能力越强，真实数据的重要性不会降低，合成数据负责扩展已知长尾场景，真实数据负责发现未知问题并提供校准验证。如祺出行不训练大模型，而是以常态化出行服务、Robotaxi和线下运维网络采集真实数据，通过数据闭环向自动驾驶、世界模型和具身智能公司交付训练材料。
雷锋网58 吴佳俊 IROS 2026 演讲：结构化表征是机器人学会推理的脚手架
斯坦福大学助理教授吴佳俊在 IROS 2026 的 RoBoWoMo 研讨会上发表题为《Building Physical Agents via Structured Representations》的报告，提出结构化表征不是要硬塞进系统的答案，而是帮助机器人高效学习、并让人类与之沟通的脚手架。
Boris Cherny · X0 有时我会在飞机上阅读，有时……
有时我会在飞机上阅读，有时……
Simon Willison12 Ben Affleck 谈机器学习与视觉特效工作流
Ben Affleck 表示自己从胶片转向数字后对技术更感兴趣，能写“相当糟糕的 Python 脚本”，因为视觉特效工作流多年来一直包含机器学习。他提到卷积神经网络是 Transformer 的前身，可处理 tensor 并做边缘检测与特征提取，从而更方便地抠出绿幕画面并替换。
Aravind Srinivas · X41 Aravind Srinivas 称赞 Perplexity Decider 演示“很酷”
@sanchitmonga22 表示，Perplexity 的 Decider 模型以速通的方式玩《谁想成为百万富翁？》，并称它是“最好的决策模型”。Aravind Srinivas 称这个演示很酷：https://twitter.com/sanchitmonga22/status/2107959692458922157
Noam Brown · X62 Noam Brown：在一些研究问题上，大型语言模型已超越顶尖人类专家
Noam Brown认为，大型语言模型已跨过一个重要门槛：在一些研究问题上超越了顶尖人类专家。略低于专家水平与略高于专家水平之间的差距，有助于解释数学成果看似突然激增的现象。 他强调，模型的能力仍参差不齐，在许多方面仍不如人类；但他预计，随着模型不断进步，其他领域也将取得突破，并开启科学发现的新时代。