Gary Marcus 在联合国大会数字合作活动发表 AI 监管演讲,同期20多国签署前沿 AI 管控呼吁
Gary Marcus 在 UNGA 数字合作活动中发表演讲,与 Yoshua Bengio 和诺贝尔奖得主 Maria Ressa 同场。他反对零监管和末日论两个极端,主张近期风险是深度伪造虚假信息、不可靠 AI 系统窃取凭证和发起网络攻击,提出建立国际咨询委员会做事前评估与事后审计、禁止部署明显有害架构、限制无限制联网的 AI 智能体。
Gary Marcus 在 UNGA 数字合作活动中发表演讲,与 Yoshua Bengio 和诺贝尔奖得主 Maria Ressa 同场。他反对零监管和末日论两个极端,主张近期风险是深度伪造虚假信息、不可靠 AI 系统窃取凭证和发起网络攻击,提出建立国际咨询委员会做事前评估与事后审计、禁止部署明显有害架构、限制无限制联网的 AI 智能体。
I had the great honor and pleasure of sitting down with @JeffDean for his first public talk since leaving Google, where he spent an extraordinary 27 years. Few people have shaped modern computing and AI as profoundly - from MapReduce and Bigtable to TensorFlow, Mixture-of-Experts, TPUs, and Gemini. Our conversation covered some of the biggest questions shaping the future of AI: • How do you recognize a foundational idea before everyone else does? • How do you choose a research problem worth spending 5 years on? • What can coding teach us about building better reasoning models? • What might recursive self-improvement (RSI) actually look like? • What happens when the scientific discovery loop itself becomes increasingly automated? (and how is Jeff’s new startup going to contribute in this space?) • As AI becomes increasingly autonomous, how do we keep it safe and secure? • What should the next generation of researchers be working on? Here are some key insights and highlights for anyone building the future of AI. 🧵1/8
NVIDIA 推出 DSX Ready 认证计划,用于审核合作伙伴产品是否符合 NVIDIA DSX AI 工厂参考设计要求,首批类别为电池储能系统(BESS)和冷却分配单元(CDU)。
Googlebook is officially here! I’ve been so excited to share the details with the world. Today, many of us rely heavily on laptops to get work done, but we think there is an opportunity to rethink the category to address the needs of people today. So we brought the best of ChromeOS and Android to create a new platform for laptops. Our initial focus with Googlebook is to deliver an amazing laptop that feels awesome for Android phone users. Here’s what to know about Googlebook 🧵👇
Grok 4.7 is here. It's a notable improvement over Grok 4.6 at the same price and speed.
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NVIDIA 发布 Halos 全栈安全系统,用于物理 AI 在设计、验证和部署各环节的安全工程。该系统面向自动驾驶提供 DRIVE AGX Thor、Hyperion。
NVIDIA 在开罗大埃及博物馆举办活动,展示埃及 AI 生态已进入生产规模阶段,其 Deep Learning Institute 埃及学员基数一年增长超十倍。
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,为 Claude 5.5 家族首款模型,官方称其表现与 Claude Fable 5.1 相当,运行成本较 Opus 5 降低 40%,输入和输出 token 价格为 $4 和 $20 每百万,缓存读取 $0.20 每百万(降低 60%),输出速度快 30% 以上。
推荐理由:官方给出完整基准、价格与安全评估细节,读者可据此比较 Opus 5.5 在成本与智能体编码上的实际变化。
LangChain 博客介绍 Included Health 与 Abridge 如何用 LangSmith 将稀缺的临床专家评审转化为可复用资产,包括标注数据集、校准评估器和自动化发布门禁。
Anthropic 与 CEPI、WHO AFRO、INRB 合作,在刚果(金)Bundibugyo 型埃博拉疫情(近 8,000 确诊病例中近半死亡)中部署 Claude 辅助疫情响应。
压缩器通过降低音频中最响部分的音量、再用补偿增益提升整体电平,从而缩小动态范围,让安静细节在混音中更清晰。Suno Studio 的压缩器插件提供阈值、压缩比、启动与释放等参数,并配有实时动态曲线表,适合处理上传或录制的原始音频。Studio 为浏览器端 DAW,随 Suno Premier 订阅免费提供。
Anthropic 发布 Claude Opus 5.5(claude-opus-5-5),面向长时运行的智能体编码与知识工作,默认 1M token 上下文窗口。
推荐理由:官方发布说明列出了价格、上下文窗口和 API 行为变化,可为长期智能体编码工作流的迁移提供具体参考。
ByteByteGo 撰文讲解如何在普通硬件上运行大模型推理。文章解释内存容量、带宽和 prefill 与 decoding 两阶段的瓶颈,并逐一介绍量化(8B 模型 16-bit 权重约 16 GB。
微软研究院在 Nature 发表逆合成预测模型 RetroChimera,并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与基于 GNN 的 NeuralLoc,通过学习式集成对两者预测重排序,在盲测中化学家更偏好其单步反应预测。
这份跨党派的人类主义 AI 宣言中有很多非常好的提议。仍有一些值得我们讨论,但总体上是正确方向。我鼓励大家都去看一看。
I'm delighted to share that @mustafasuleyman, CEO of Microsoft AI, co-founder of Google DeepMind and Inflection AI, has signed the Pro-Human AI Declaration. If you too support it, please join him and over a million others by signing it here – the momentum is building! Let's build tools not beings & keep humans in charge. https://humanstatement.org
NVIDIA 提出 AI 安全是工程问题,需要明确的安全需求、可执行的管控、指定负责人和防护有效的证据。其开源安全运行时 NVIDIA OpenShell 在智能体可控范围之外执行策略并提供沙箱化执行,Cisco DefenseClaw 在其上增加治理层,JFrog 则集成 OpenShell 扫描并验证智能体技能。
Jack Clark 的 Import AI 第 473 期综述多项研究:RAND 报告提出美国应以保持行动自由为核心的超级智能战略,含共存、拒止、加速三类七种原型策略。
Linear 因 AI 智能体加速写代码使 CI 成为瓶颈,系统性改造后把 PR 等待时间从 6 分多钟降到 5 分多钟,单个测试的 runner 时间约减半。
推荐理由:原文给出完整的 CI 优化路径和各步骤量化收益,其他团队可对照迁移到自己的流水线。
真格基金投资人刘元与 GPT 进行了一小时对话,探讨 AI 能否成为优秀 VC。GPT 称在信息分析整理上能比人更快更全面,但做决定未必更强,并坦言自己没有恐惧因而也没有勇敢。刘元认为人类长处恰来自缺陷,早期投资人的乐观与非理性是 AI 难以拥有的,创业者精神比智力与背景更重要。
MIT Technology Review 基于对边境监控塔的调查,提出四项政策建议:全面审计虚拟围墙附近的死亡事件、修复移民死亡数据追踪系统、记录监控技术促成逮捕的案例、将移民死亡作为潜在监控失效进行调查。调查发现有人未被AI监控塔发现而死亡,统计超过1050人死亡且为低估;美国计划到2034年投入10亿美元将虚拟围墙规模扩大两倍。
OpenAI 正与一个独立的数学与人工智能咨询小组合作,为该领域新兴 AI 成果的评审与传播提供指导。该小组为独立性质,具体成员与运作细节未披露。
Higgsfield AI 借助 GPT-6 Astra,一天内上线新视频功能,让小型企业更轻松地制作视频广告,并更快将新创意工具推向市场。
MIT Technology Review 公布其历时 15 个月的美墨边境监视塔与移民死亡调查的方法论,分析近 4,000 起可确认地点的死亡案例和约 600 至 800 座监视塔,覆盖 2015 年以来的数据。
Nathan Lambert 将其给美国国会的演讲稿整理为 2026 年开源权重模型现状综述,认为中国模型(GLM-5.3、Kimi K3 等)已明确领先美国开源模型,AAII 得分 45/44 对美国最佳 26,开源与闭源前沿差距约 2-5 个月。
推荐理由:作者以自建数据和演讲稿形式梳理中美开源权重模型的差距、采用与风险,读者可获得一份少见的系统性对比视角。
NVIDIA 在纽约气候周上介绍了五家借助其 AI 平台推进清洁能源的公司。ThinkLabs AI 用数字孪生和智能体将南加州爱迪生的电网并网评估时间从 30-45 天缩短至两分钟。
OpenAI 提出构建全球共享 AI 标准的路径,呼吁通过协调一致的评估、报告与治理来提升安全性。
十字路口播客访谈清华交叉信息研究院助理教授徐梦迪,主题是其持续押注的机器人 In-Context Learning,即让机器人通过一两次交互在新环境当场学会新任务。
OpenAI Academy 新增面向员工、开发者、管理者、教育工作者和学生的新学习路径,用于培养和展示实用 AI 技能。
百曜科技联合《麻省理工科技评论》中国团队发布《AI 虚拟细胞(AIVC)技术趋势、产业生态与应用前景研究报告》,将 AIVC 定义为 AI 时代生命科学的新型基础设施。报告指出产业竞争正从模型规模转向"数据—模型—实验"干湿闭环,并梳理了泛化能力、私有数据与干湿闭环三大趋势。百曜科技今年 6 月已发布基于 LLM-JEPA 架构的 AI 虚拟细胞世界模型 AURA CellOS。
感谢 @sgl_project 的 day-0 支持!🙌 SGLang-Diffusion 现已支持 Qwen-Image-2.1:文生图、多图编辑,以及透明 RGBA 输出。快来试试!🎨
Day-0 support for @Alibaba_Qwen’s Qwen-Image 2.1 is here in SGLang-Diffusion! 🖥️ Native precision on a single RTX 4090 24GB with CPU offload - 1024×1024 generation in 18.7s and image editing in 21.7s with 22.7 GiB peak GPU memory during requests. - On an RTX PRO 6000 96GB: 8.0s generation and 9.6s editing. 🎨 Text-to-image, multi-image editing, and transparent RGBA output—all with one checkpoint. ⚡ Native inference with TP/SP, LoRA, and OpenAI-compatible APIs. 40 denoising steps, one image per request, warmed HTTP latency including PNG output. No quantization. Cookbook and GPU-specific commands below 👇
葬AI撰文称世界模型是伪概念,列举Loopit、生数、爱诗科技、Tripo等公司借世界模型叙事融资,实际多为后训练开源视频模型,产品集中于实时生成数字人直播间和WASD游戏画面且缺乏差异。文中认为MiniMax H3是唯一开源且能与Seedance 2.0一战的开源视频模型,支撑了这波世界模型宣发,并预告将推出直播间Bench测试实时生成视频模型。
Descript 借助 OpenRouter 和 Anthropic 的 Slack 集成 Claude Tag,把新模型评测从几小时工作加一周等待压缩到一两小时内完成,无需再占用工程师排期。
V7 借助 GPT-5.6 Luna 将成本降低 78%,同时提升准确率。该系统利用 GPT-5.6 把分散的公司文件转化为智能体可用的上下文,以完成复杂且带来源链接的工作。