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翁荔最新博客：我们可能高估了模型，却严重低估了那层“脚手架”
前OpenAI安全研究副总裁翁荔在新博客聚焦AI领域Harness Engineering。她认为Harness是决定模型在现实任务中走多稳、多远的‘脚手架’，并梳理其演进路线，也指出研究面临评估、安全等瓶颈。
刷榜只是体力活！清华消费10万块，一周「肝」出105个SOTA
AutoSOTA通过多智能体协作，将AI研究中繁琐的性能优化过程自动化，使科研从「手工艺」转向「工业流水线」。在一周压力测试中，消耗约10.4万美元，发现105个SOTA模型，平均性能提升近10%。
对话 Synergy 团队：「龙虾」之后，下一代智能体正演变为「互联网公民」
两年间，AI Agent能力与数量爆炸。Synergy团队认为，下一代智能体应是“智能体公民”，需跨过建立身份、学会协作、实现进化三道门，还探讨了其对互联网的影响及人机共处问题。
“心内推理”：一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR，它无需额外训练，仅在推理阶段生效，通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息，实现高效稳定的多模态推理。
Hinton为给儿子赚钱加入谷歌，现在痛悔毕生AI工作，“青少年学做水管工吧”
被誉为‘AI教父’的Geoffrey Hinton在访谈中称后悔毕生AI工作。他列举网络犯罪、超级智能威胁等AI风险，建议青少年学做水管工避职业危机，呼吁AI公司研究安全并加强监管。
现实世界的天气能复刻？Weather-Magician实时渲染下雨打雷下雪
传统工业方法在还原复杂现实场景时成本高、质量差，当前算法也难重建和渲染真实天气效果。上海交通大学提出Weather - Magician框架，能重建场景并渲染4D天气效果，对硬件要求低且可实时渲染。
数学大佬在前面拓荒，AI研究员在后面捡宝，菲尔兹奖还能拿来破AI「黑盒」？
菲尔兹奖级纯数学成果落地大模型训练。佛罗里达大学团队用三维挂谷猜想解决大模型“黑盒问题”，GeoLAN加几何约束，效果显著。菲尔兹奖得主Jacob将入职OpenAI，AI在数学领域成果频出。
机器人看视频学操作！伯克利首次打通互联网视频到灵巧手真机部署链路
UC Berkeley团队提出端到端流程，跑通从网络视频生成真实灵巧手实机执行轨迹链路。解决了单目RGB视频手-物交互重建、带噪声参考轨迹动作重定向及遥操作规模化难题。还给出数据筛选要点。
刚刚，Anthropic联合创始人在梵蒂冈讲了什么？
教皇发布人工智能通谕，Anthropic联合创始人Chris Olah受邀发言。他指出实验室激励与正确行事有冲突，描述了AI模型特点，还提出教会应发声的三个问题，引发社区不同反应。
Markdown要凉…卡帕西也站HTML了
Anthropic工程师Thariq发文呼吁抛弃Markdown，力推HTML，认为其在信息密度、可读性等方面优于MD。卡帕西也认可此观点。不过HTML存在费token、版本控制难等问题，文中也给出了应对建议。