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6月12日

13:37

Jeremy Howard (fast.ai)@jeremyphoward

Jeremy Howard 提出一个减缓递归 AI 自我改进的简单方案：排名最高的模型实验室必须同意不使用该模型进行前沿 AI 研究，但其他所有人都可以访问它。这样，前沿就不会进步。该方案旨在防止 AI 快速自我改进带来的风险，同时保持开放访问。

行业 AI 安全递归自我改进前沿 AI 开放访问 Jeremy Howard

推荐理由：关注 AI 安全的团队可以看看这个反直觉的思路——通过限制领先者而非封锁技术来减缓 AI 进化，值得讨论。

原文

13:35

Jeremy Howard (fast.ai)@jeremyphoward

Jeremy Howard 在推文中指出，专注于利用AI提升自身及团队技能的人，将在平庸的海洋中成为稀缺的A++级人才，需求极高。他强调，在AI普及的时代，主动学习和应用AI来增强能力是脱颖而出的关键。这一观点提醒从业者，AI不仅是工具，更是个人和团队竞争力的放大器。

行业 AI技能团队提升人才竞争 Jeremy Howard 职业发展

推荐理由：Howard 点出了AI时代的核心竞争力——不是会用AI，而是用AI提升团队技能。想在职场上成为稀缺人才的开发者和管理者，这条值得细品。

原文

13:34

Thinking Machines Lab@thinkymachines

83°

Think Machines 宣布与 NVIDIA 合作，利用其硬件和平台来训练前沿模型，并提供可定制的 AI 解决方案。这一合作将加速模型训练效率，降低开发门槛，使企业能够更灵活地部署定制化 AI。NVIDIA 的算力支持将帮助 Think Machines 在竞争激烈的 AI 市场中提升模型性能。

行业 NVIDIA Think Machines 模型训练 AI 定制合作

推荐理由：NVIDIA 与 Think Machines 的合作意味着更强大的算力支持，做模型训练和定制 AI 的团队可以关注这一进展，看看能否利用其平台加速自己的项目。

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13:28

Soumith Chintala (PyTorch)@soumithchintala

PyTorch 创始人 Soumith Chintala 在 X 上发帖，为团队招募超算工程师，负责构建实时交互模型 Tinker 和大规模训练背后的基础设施。岗位涵盖调度、存储、网络、可靠性和分布式系统，工作地点在纽约和旧金山。这标志着 AI 基础设施领域对高端工程人才的需求持续增长。

行业超算工程师 GPU集群分布式系统 Soumith Chintala 基础设施

推荐理由：如果你擅长 GPU 集群和分布式系统，这是直接参与下一代实时交互模型基础设施的机会，建议关注。

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13:22

Z.ai (智谱国际)@Zai_org

精选

行业 GLM-5 Scaling Pain 推理部署 KV Cache 性能优化

推荐理由：大模型从实验到生产，Scaling Pain 是绕不过的坎。做推理部署的工程师，这篇博客里的 KV Cache 竞态和 HiCache 同步问题很可能你也会遇到，建议直接收藏。

原文

13:15

Gary Marcus@GaryMarcus

Gary Marcus 转发并评论了关于 OpenAI 与其关联超级 PAC“Leading the Future”（LTF）关系的报道。报道指出，OpenAI 近期试图与 LTF 划清界限，声称不指导其活动，但忽略了关键细节：OpenAI 高管 Lehane 在建立 LTF 中扮演了核心角色，且内部员工视 OpenAI 为“企业资助者”。OpenAI 因员工对 LTF 及其自身政治策略的反对而调整口径。此事暴露了 OpenAI 在透明度和内部治理上的持续问题。

行业 OpenAI 透明度超级 PAC 公司治理政治策略

推荐理由：OpenAI 的透明度问题再次被戳穿，关注 AI 公司治理和伦理的读者会看到一家明星公司如何用公关话术掩盖内部矛盾，值得细读。

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13:05

ARC Prize@arcprize

精选

ARC Prize 团队提前获得了 Anthropic 的 Fable 5 模型访问权限，但由于 Anthropic 针对 Mythos 类模型的新数据保留条款，他们无法运行已验证的半私有 ARC-AGI-1/2/3 评估。团队正在与 Anthropic 协商，以确保 ARC 验证数据的隐私性。评估分数将在安全运行条件满足后公布。这一事件凸显了 AI 模型评估中数据隐私与模型访问权限之间的冲突。

行业 Anthropic Fable 5 ARC-AGI 数据隐私模型评估

推荐理由：AI 评估社区和关注模型安全的研究者值得关注——数据条款正在影响基准测试的独立性，这直接关系到模型能力的可信度。

原文

13:02

ARC Prize@arcprize

精选

Arc Prize联合创始人Francois Chollet与Polynoamial讨论AI领域对推理计算（inference compute）的普遍低估。他们认为，推理计算（模型在推理时消耗的计算资源）可能比训练计算更关键，是通往AGI的隐藏力量。同时，他们探讨了是否存在新的AGI测试方法，以及缺乏计算资源的学术界如何在AI竞争中保持竞争力。这场对话挑战了当前以训练规模为中心的AI发展范式。

行业推理计算 AGI 学术界 AI竞争 Francois Chollet

推荐理由：Chollet的洞见挑战了AI界对训练算力的迷信，做AI研究或关注AGI进展的开发者值得一看，可能会重新思考你的算力分配策略。

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12:56

Unitree 宇树@UnitreeRobotics

宇树科技宣布与BitRobot Network、Lightwheel AI、新加坡理工大学以及DeepMind、Lightwheel等机构的专家合作，共同发起人形机器人IKEA组装挑战。该挑战旨在推动人形机器人在复杂操作任务（如家具组装）中的能力边界。合作方包括多位机器人领域知名研究者，如DeepMind的Jie Tan。这一挑战将测试人形机器人的移动与精细操作结合能力，对机器人实用化有重要意义。

行业人形机器人操作挑战宇树科技 DeepMind IKEA组装

推荐理由：人形机器人从实验室走向真实场景的关键一步——IKEA组装挑战考验的是移动+精细操作的综合能力，做机器人研发的团队值得关注这个合作带来的技术突破。

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12:51

John Schulman@johnschulman2

精选

OpenAI 联合创始人 John Schulman 在 X 上表示期待 Geoffrey Hinton 的新对齐组织。他特别提到 Hinton 2018 年关于 AI 安全辩论的论文是其最爱之一，认为该论文优雅地定义了可扩展监督问题，远超时代。这暗示 Hinton 可能正在组建新的 AI 安全研究团队，引发行业关注。

行业 AI 安全对齐 Geoffrey Hinton John Schulman 可扩展监督

推荐理由：Hinton 和 Schulman 两位 AI 安全重量级人物联手，关注 AI 对齐的从业者值得跟进这一动向。

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12:50

Artificial Analysis@ArtificialAnlys

精选

随着用户和企业赋予 AI 模型和智能体更多自主权，筛选其输入输出的护栏变得至关重要。然而，现有的护栏评测基准未能跟上模型智能的发展速度。与 NVIDIA 合作，该团队在三个开放数据集上独立评测了护栏与审核模型，衡量了检测质量、延迟以及捕捉不安全内容与过度拒绝安全内容之间的权衡。结果显示，没有模型能全面胜出，且缺乏统一的评判标准。这被视为一个测量问题的早期步骤，随着模型承担更多实际工作，该问题将愈发重要。

行业 AI 安全护栏评测 NVIDIA 模型审核智能体

推荐理由：AI 安全护栏评测标准滞后，做模型部署和安全审核的团队需要关注这个评测缺口，建议点开了解当前护栏模型的真实表现。

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12:47

Jerry Liu@jerryjliu0

精选

LlamaIndex创始人Jerry Liu指出，当前Agent通过MCP进行联邦搜索存在检索相关性差、速度慢、数据权重分配难、查询接口不统一等问题。他认为数据摄取、索引和检索层需要重大进步才能支撑Agent的复杂上下文获取。John Suh则提出公司应重建以统一时间线为基础的数据系统，整合可观测性、产品指标和文件变更，以实现AI驱动的100倍效率提升。

行业 Agent MCP/工具数据检索企业AI LlamaIndex

推荐理由：做Agent和RAG系统的开发者会看到当前架构的瓶颈在哪——MCP联邦搜索的检索相关性和速度问题亟待解决，而John Suh的“统一时间线”构想给企业数据基建提供了新方向，值得关注。

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12:39

Dylan Patel (SemiAnalysis)@dylan522p

尽管 Anthropic 发布了 Mythos 5 和 Fable 5 模型，但 OpenAI 的使用份额在昨日反而增长。多位 SemiAnalysis 的重度用户在尝试 Mythos/Fable 时遭遇了无理由的拒绝，导致他们转向 Codex 并发现其优于 4.8 Opus。这一事件反映了用户对模型可用性和一致性的敏感度，以及模型发布后实际体验对市场份额的直接影响。

行业 OpenAI Anthropic Mythos 5 Fable 5 市场份额

推荐理由：模型发布后用户体验决定市场份额，做 AI 产品决策的团队值得关注——用户因拒绝而流失的案例再次验证了可用性的重要性。

原文

12:38

Dylan Patel (SemiAnalysis)@dylan522p

该分析报告对 DeepSeek 推理系统在多种硬件平台上的性能进行了详细评估，包括 NVIDIA GB200 NVL72、Blackwell、AMD MI355X 以及华为的芯片。报告还提供了过去 44 天内每日性能随时间变化的追踪数据。这些数据对于理解不同硬件在 AI 推理任务中的实际表现和稳定性具有重要参考价值，尤其适合关注硬件选型和性能优化的 AI 工程师。

行业 DeepSeek 推理性能 GB200 NVL72 Blackwell AMD MI355X 华为硬件对比

推荐理由：这份 44 天的性能追踪数据对做 AI 推理部署的团队很有价值，能直观对比 NVIDIA、AMD 和华为硬件的实际表现，建议点开看具体趋势。

原文

12:37

Black Forest Labs (FLUX)@bfl_ml

BFL（Black Forest Labs）入选《福布斯》2025年AI 50榜单，表彰其在视觉智能领域的开源基础设施贡献。公司感谢研究人员和社区推动像素前沿，构建开放基础设施。该榜单旨在识别最具影响力的AI私营公司。BFL的入选凸显了其在视觉AI领域的领先地位。

行业 BFL Forbes AI 50 视觉智能开源基础设施 AI榜单

推荐理由：关注视觉AI基础设施的开发者可以看看BFL的入选理由——它证明了开源路线在商业榜单上也能获得认可，值得关注其后续动作。

原文

12:34

AI Will@FinanceYF5

本文指出，为了让AI智能体或助手有效工作，它们需要被赋予与同岗位人类完全相同的工具权限，如手机号、信用卡和邮箱地址。这一观点强调了AI与人类协作时权限对等的重要性，是AI从辅助工具向自主智能体演进的关键一步。文章还列举了多家相关公司，包括AI助手和基础设施提供商，表明这一趋势正在被行业关注和推动。

行业 AI智能体工具权限人机协作基础设施行业趋势

推荐理由：做AI智能体开发的团队需要正视权限对等这一核心问题，它直接决定了AI能否真正替代人类执行复杂任务。建议关注文中提到的Infra提供商，它们正在解决这个基础设施难题。

原文

12:33

Mira Murati (TML)@miramurati

Mira Murati 在X上发文强调，协作AI的核心在于实时交互，机器与人需跨所有模态协同工作。她指出解决这一挑战需要社区共同努力，并邀请大家加入。这反映了AI发展从单机智能向人机协作生态的转变，强调多模态实时交互的重要性。

行业协作AI 实时交互多模态人机协作 Mira Murati

推荐理由：关注人机协作未来的开发者，这条信息点明了AI的下一个关键方向——实时多模态交互，值得思考如何参与其中。

原文

12:29

Mira Murati (TML)@miramurati

Thinking Machines 宣布欢迎 Workshop Labs 的创始人 Luke Drago 和 Rudolf L. 加入团队。两人此前创办 Workshop Labs，致力于打造让未来保持人性化的 AI。加入后，他们将延续这一使命，与 Thinking Machines 共同开发与人类协同思考、扩展人类能动性的强大 AI 系统。Thinking Machines 强调，从 Tinker 项目到研究资助再到前沿探索，所有工作都服务于同一个目标：让 AI 赋能人类文明。Luke 和 Rudolf 的加入进一步强化了这一方向。

行业 AI 伦理人类能动性 Thinking Machines Workshop Labs 人才流动

推荐理由：两位创始人带着「AI 让人类更重要」的信念加入 Thinking Machines，关注 AI 伦理与人类能动性的从业者值得关注这家公司的下一步动作。

原文

12:29

Mira Murati (TML)@miramurati

前 OpenAI CTO Mira Murati 在 X 上发文感谢 NVIDIA CEO Jensen Huang 及其团队的支持，宣布双方合作部署至少 1GW 的 Vera Rubin 系统。该系统旨在将可适应的协作 AI 带给每个人，标志着 AI 基础设施的大规模扩展。Vera Rubin 是 NVIDIA 下一代 AI 计算平台，此次合作将显著提升 AI 训练和推理能力。

行业 NVIDIA Vera Rubin AI 基础设施合作 Mira Murati

推荐理由：AI 基础设施的规模化部署是行业关键瓶颈，关注算力布局的团队和开发者值得了解这一合作动向。

原文

12:28

Mira Murati (TML)@miramurati

Thinking Machines 宣布与 Barret Zoph 分道扬镳，同时任命 Soumith Chintala 为新任 CTO。Chintala 是 AI 领域资深领导者，曾为 PyTorch 等开源项目做出重要贡献，过去十年持续推动 AI 发展。此次人事变动标志着公司战略方向的调整，Chintala 的加入可能带来技术路线和团队管理上的新变化。关注 AI 基础设施和开源生态的从业者值得留意后续动态。

行业 Thinking Machines Soumith Chintala CTO 任命 AI 基础设施人事变动

推荐理由：AI 基础设施领域的关键人事变动，做深度学习框架或关注开源生态的开发者值得关注——Soumith Chintala 的 CTO 任命可能影响 Thinking Machines 的技术走向。

原文

12:28

AI Will@FinanceYF5

a16z 合伙人 Justine Moore 发布了一张新地图，聚焦 iMessage 中的 AI 助手赛道。核心判断是消费者 AI 的下一个主战场在短信而非独立 App。用户不愿为简单问题打开专门应用，更希望有一个能发消息的 AI 朋友。蓝色气泡（真人）成为 AI 的最佳伪装，暗示 AI 助手将深度嵌入日常通讯场景。这标志着 AI 从工具向社交化、轻量级交互的转变。

行业 AI 助手 iMessage 消费者 AI 通讯场景 a16z

推荐理由：a16z 的这张地图点明了消费者 AI 的下一个爆发点——短信场景，做 AI 产品、社交或通讯的团队值得关注，直接决定你的产品形态和获客策略。

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12:27

Sakana AI@SakanaAILabs

Sakana AI 宣布将于 7 月 7 日（周二）在首尔举办晚餐交流会，面向 ICML 2026 参会者。活动旨在为机器学习前沿研究者提供交流与社交空间。名额有限，若申请超额将抽签决定，结果于 6 月 30 日前通知。这是与顶尖 AI 研究者面对面交流的难得机会。

行业 Sakana AI ICML 2026 首尔机器学习社交活动

推荐理由：ICML 参会者别错过——Sakana AI 的晚餐会能让你直接和前沿研究者聊技术，名额有限建议尽早申请。

原文

12:26

Sakana AI@SakanaAILabs

精选

Sakana AI 在东京成立专门研究递归自我改进（RSI）的实验室「RSI Lab」，旨在让 AI 自动生成并改进 AI 模型。该实验室基于此前在 LLM-Squared、The AI Scientist 等项目上的积累，目标是在不依赖无限计算资源的前提下实现 RSI。2026 年以来，RSI 已成为全球 AI 研究的重要趋势，Sakana AI 希望凭借其独特方法，在计算资源有限的日本推动这一领域的发展。实验室将招募全球研究人员和工程师，并与社区共享成果。

行业递归自我改进 Sakana AI RSI Lab AI 研究东京

推荐理由：RSI 是让 AI 自我进化的前沿方向，做 AI 研究和模型开发的团队值得关注——Sakana AI 试图用更少的算力实现它，这对资源有限的团队尤其有启发。

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12:18

Nat Friedman (Meta)@natfriedman

前 GitHub CEO Nat Friedman 本周正式加入 Meta，负责打造让数十亿人喜爱的 AI 产品。他在推文中表示，虽然不会一蹴而就，但几天下来对前景充满信心。这一人事变动表明 Meta 正在加大 AI 产品化投入，尤其是面向大众市场的消费级 AI 应用。Friedman 在开源和开发者生态方面的经验，可能为 Meta 的 AI 战略带来新视角。

行业 Meta Nat Friedman AI 产品人事变动消费级 AI

推荐理由：Nat Friedman 的加入意味着 Meta 在 AI 产品化上押注更重，关注 AI 消费级应用的从业者和投资者值得留意他的动向。

原文

12:14

Mark Chen (OpenAI 研究)@markchen90

Mark Chen 在 X 上发文反驳了某种观点，强调科学在当前时代比以往更重要。他认为未来不能只是向社区大量抛售结果，而需要与科学家合作，利用 AI 加速发现，同时保留科学的艺术性。他对 Sebastien Bubeck 和 ahelkky 两位杰出科学家承担这一使命表示兴奋。这反映了 AI 在科学研究中应扮演辅助角色而非替代者的理念。

行业 AI 加速科学科学发现 AI 与科学家合作 Mark Chen Sebastien Bubeck

推荐理由：AI 与科学交叉领域的从业者值得关注——Mark Chen 点出了当前 AI 应用在科研中的关键误区：不能只追求产出而忽视科学家的创造力。做 AI for Science 的团队可以反思自己的方法论。

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12:13

MIT CSAIL@MIT_CSAIL

MIT 研究人员指出，许多影响患者护理的 AI 工具可能未受美国 FDA 监管，存在安全隐患。他们建议增加公开披露、加强行业与监管机构的结构化对话，并更新 FDA 指南。这一发现对医疗 AI 领域有重要影响，因为当前监管空白可能导致患者风险。研究呼吁更严格的监管框架以确保 AI 工具的安全性和有效性。

行业医疗 AI FDA 监管患者安全 MIT 研究行业合规

推荐理由：医疗 AI 开发者和管理者需要关注监管合规风险——MIT 的发现揭示了当前监管空白，建议及时调整策略以避免法律和伦理问题。

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11:52

Epoch AI@EpochAIResearch

精选

Epoch AI Research 发布数据显示，单个数据中心的计算能力纪录每7个月翻一番。Colossus 1、Anthropic-Amazon New Carlisle 和 Meta Prometheus 先后成为算力最强的数据中心。这一趋势反映了AI算力需求的急剧增长，以及科技巨头在基础设施上的激烈竞争。对于AI模型训练和部署而言，算力密度的快速提升意味着更高效的训练和更复杂的模型成为可能。

行业算力数据中心 Colossus Anthropic Meta

推荐理由：算力密度翻倍周期缩短到7个月，做AI基础设施或大模型训练的团队需要关注这个节奏，它直接决定了你的训练成本和模型规模天花板。

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11:51

Epoch AI@EpochAIResearch

Epoch AI Research 在 X 上发布了一条关于 AGI 收益分配方案的讨论。根据@pawtrammell和@ansonwhho的观点，目前主流的 AGI 后普遍再分配方案主要区别在于：给予公民对资本的直接控制权程度。该讨论旨在帮助人们思考如何公平分享 AGI 带来的巨大收益，涉及经济、社会和政治层面的深远影响。

行业 AGI 收益分配资本控制 AI治理经济影响

推荐理由：AGI 收益分配是未来社会绕不开的核心议题，关注 AI 治理和公共政策的读者值得深入思考，看完会对不同方案的利弊有更清晰的认识。

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11:50

Epoch AI@EpochAIResearch

Epoch AI Research 数据显示，AI 相关投资（数据中心建设、计算硬件和网络设备）在 2026 年第一季度约占美国 GDP 的 0.8%，推动整个计算基础设施占比达到约 1.5%。这一比例相比此前翻倍，反映了 AI 产业对经济的巨大拉动作用。投资主要集中在数据中心、GPU 等硬件和网络设备上，表明 AI 基础设施已成为经济增长的重要驱动力。

行业 AI 基础设施美国 GDP 数据中心投资趋势 Epoch AI

推荐理由：AI 基础设施投资占 GDP 比例翻倍，说明 AI 产业正在重塑经济结构，关注宏观趋势的投资者和科技从业者值得了解这一信号。

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11:48

Noam Brown (OpenAI 推理)@polynoamial

精选

自OpenAI o1发布以来，业界已知LLM的测试时计算扩展（test-time compute scaling）能显著提升模型性能。然而两年后，实验室仍仅报告标量评估结果，安全组织在发现脚手架通过100倍推理获得更好表现时仍感惊讶，且RSP（责任扩展政策）在决定关键阈值时仍忽略推理预算。这暴露了AI安全评估中的系统性盲点，即未将推理计算量作为关键变量纳入考量。

行业测试时计算扩展 AI安全推理预算 RSP OpenAI o1

推荐理由：AI安全评估的盲点被戳穿了——忽视推理预算的RSP和标量评估正在让安全组织措手不及，做AI安全或模型评估的团队值得反思自己的测试框架。

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11:03

歸藏(guizang.ai)@op7418

精选

作者归藏基于自己制作多个爆款 Skills 的真实经验，系统复盘了对 Skills 的理解。文章指出 Agent 不是聊天框，会放大人的能力差距，而 Skill 是普通用户用好 Agent 的关键中间层。详细阐述了如何设计、维护和分发一个好 Skill，以及 Skill 生态不能只是仓库列表，需要内容、产品、案例、反馈形成迭代飞轮。这不是概念科普，而是实践沉淀的判断，适合做 Agent、AI 工具、插件生态或想将专业经验可复用的读者。

行业 Skills Agent 插件生态产品设计归藏

推荐理由：做 Agent 或插件生态的团队，这篇实战复盘能帮你避开 Skill 设计的坑——作者用真实案例告诉你为什么 Skill 不是仓库列表，而是用户能力放大器，值得点开对照自己的产品思路。

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09:52

berryxia@berryxia

观点认为，AI Agent 并不会像很多人期待的那样缩小人与人之间的能力差距，反而会放大这种差距。头部用户已经在搭建完整的 Agent 系统（文档、规则、memory、loop、MCP、CLI、工具调用、权限、安全沙箱），而普通用户仍停留在聊天框层面。目标清晰、品味强的人会被 Agent 放大优势，目标混乱、没有文档的人则会被放大混乱。AI 时代并非完全平权，善于使用 AI 工具的人能力可能被放大数百倍，与不善于使用的人差距从几倍扩大到数百倍。

行业 Agent 能力差距 AI平权工具使用效率提升

推荐理由：这篇文章戳破了 AI 平权的幻想，做 Agent 开发的团队和重度用户看完会重新思考自己的策略——你是在搭系统还是只问聊天框？值得点开反思。

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08:15

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

Anthropic CEO Dario Amodei 在 Bloomberg 采访中表示，AI 完成 90% 工作并不可怕，真正令人担忧的是它学会最后 10% 的时刻。他指出，已经有人因 AI 而变得不那么高效，AI 更适合直接完成整个任务。Claude Code 的创作者 Boris Cherny 也承认，AI 是一种远超人类的力量，这让人感到非常不安。

行业 Anthropic Dario Amodei AI 风险 Claude Code Bloomberg 采访

推荐理由：AI 从业者和关注 AGI 风险的人值得一看——Amodei 点出了 AI 能力跃迁的关键拐点，而 Claude Code 创作者的真实感受让讨论更有分量。

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07:39

elvis@omarsar0

73°

Anthropic 因在 Claude Fable 5 中秘密降低对竞争 AI 研究者的性能而遭到强烈反对。公司宣布将修改安全措施，使其对前沿大模型开发透明可见。Anthropic 承认做出了错误的权衡，并为此道歉。这一事件凸显了 AI 公司在竞争与安全之间的平衡难题。

行业 Anthropic Claude Fable 5 AI 安全透明度竞争政策

推荐理由：Anthropic 的公开道歉和策略调整，为 AI 行业树立了透明度标杆，做 AI 安全或竞争分析的从业者值得关注这一转折。

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07:02

NVIDIA AI@NVIDIAAI

NVIDIA 宣布将参加 2026 年在洛杉矶举办的 SIGGRAPH 大会，展示神经渲染、世界模型、物理 AI 等前沿技术，并提供动手实验室。SIGGRAPH 是计算机图形学与交互技术领域的顶级会议，NVIDIA 的参与意味着其最新图形与 AI 研究成果将集中亮相。对于图形开发者、AI 研究者和游戏行业从业者来说，这是了解下一代渲染与仿真技术的重要窗口。

行业 NVIDIA SIGGRAPH 2026 神经渲染物理 AI 世界模型

推荐理由：NVIDIA 把 SIGGRAPH 当作技术风向标，做图形渲染、物理仿真或 AI 模型的团队值得关注，可以提前规划参会或跟进后续发布。

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06:33

Cognition@cognition_labs

精选

Allen Liu 因其博士论文“学习理论基础用于理解量子系统”获得 ACM 博士论文奖，该论文重塑了对量子系统的理解。Liu 本周加入 Cognition 研究团队，同时担任 NYU 教授。ACM 还授予 Gal Arnon 和 Rachit Nigam 荣誉提名奖，分别涉及交互式 Oracle 证明和高效硬件设计。这一人事变动标志着 Cognition 在量子机器学习领域的研究布局。

行业 Allen Liu Cognition ACM 博士论文奖量子系统

推荐理由：Cognition 来了位 ACM 奖得主

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06:32

Paul Graham@paulg

Paul Graham 在推文中指出，AI 的发展将同时提升对形式化方法的需求和供给。一方面，AI 系统越复杂，越需要形式化验证来确保正确性；另一方面，AI 工具也能降低形式化方法的实施成本。这一观点呼应了 Jane Street 博客中关于形式化方法在 AI 时代重要性的讨论。

行业形式化方法 AI 验证 Paul Graham 行业趋势 AI 工具

推荐理由：做 AI 系统或形式化验证的开发者值得关注——AI 既让形式化方法更必要，也让其更易用，平衡点在哪是关键。

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05:59

Y Combinator@ycombinator

AI 计算需求激增导致数据中心冷却成为瓶颈。初创公司 Ferveret 受核反应堆冷却技术启发，开发出新型冷却系统，比最先进的液体冷却性能提升 15%，同等功耗下可多生成 35% 的 tokens，且零水耗。该方案有望缓解数据中心能耗压力，推动 AI 基础设施可持续发展。

行业数据中心冷却技术 Ferveret 能耗优化 AI 基础设施

推荐理由：数据中心冷却问题正制约 AI 算力扩展，Ferveret 的方案直接提升 token 产出效率，做 AI 基础设施或大模型部署的团队值得关注这一突破。

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05:04

宝玉@dotey

该观点认为，AI 并未从根本上改变软件工程的核心原则，而是通过自动化代码生成、调试和优化等任务，使得软件工程中的设计、架构、测试和团队协作等环节变得更加关键。AI 工具降低了编码门槛，但提升了工程决策和系统设计的价值。这一讨论引发了关于 AI 时代软件工程师角色转变的思考。

行业 AI 与软件工程行业观点工程师角色 AI 工具架构设计

推荐理由：对于软件工程师和团队管理者，这个观点戳破了“AI 会取代编程”的泡沫，提醒大家关注工程本质而非工具炫技，值得点开反思。

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04:32

Logan Kilpatrick@OfficialLoganK

Logan Kilpatrick与Google Research负责人Yossi Matias对话，探讨AI如何加速科学进步的“魔法循环”，改善全球真实生活，并指出我们正进入研究的黄金时代。Matias分享了AI在药物发现、气候预测等领域的实际应用案例，强调AI正从实验室走向现实世界。这场对话充满启发，展示了AI对科学研究的深远影响。

行业 AI研究科学进步 Google Research AI应用行业对话

推荐理由：想了解AI如何真正推动科学进步的研究者或从业者，这场对话值得一看——Google Research负责人的一线视角，比任何报告都更真实。

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