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AI若解决一切,我们为何而活?对话《未来之地》《超级智能》作者 Bostrom | AGI 技术 50 人

本文是对《未来之地》《超级智能》作者 Nick Bostrom 的访谈。他探讨了人工智能发展到解决一切问题的“已解决世界”时人类面临的意义危机,如失去目标、工作冗余等,也提及应对伦理挑战、寻找新意义等观点。

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震惊!如果AI掌控核按钮,95%的情况它会按下去

伦敦国王学院研究者让GPT - 5.2、Claude Sonnet 4和Gemini 3 Flash三款模型模拟核危机博弈。不同时间框架下模型表现不同,还展现复杂战略推理能力,95%对局用了战术核武,暴露诸多问题。

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Claude Code 10天写完Cowork 全部代码!Anthropic 新品抢白领饭碗,争议拉满!

Anthropic推出基于Claude Code架构的Cowork,定位是协作智能工作体。它能操作文件、解决工作流断裂问题,但有操作和提示注入风险。目前是研究预览版,后续会改进,引发能否被信任的讨论。

AI前线
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谁杀死了那篇好论文?AI顶会乱象:好文被刷,低分论文捧上天

一位AAAI 2026审稿人在Reddit匿名爆料,称评审流程乱象丛生,好论文被拒、弱论文晋级,还有疑似“关系稿”。AAAI启用AI辅助审稿系统,本意提升效率,却让评审更不可控,侵蚀学术信任

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Anthropic 的 Harness 哲学:把 Agent 当牲口,而非宠物

本文分享Anthropic最新两篇博客,介绍其将运维圈“宠物 vs 牲口”哲学用于AI Agent架构设计。旧架构如“宠物”易出问题,新架构脑手分离,把Harness做成可随时重启的“牲口”,降低延迟、提升安全,还提出信任框架。

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算法论文8

强化学习的进化:从PPO到MaxRL,LLM推理训练的算法演进史

本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展,从REINFORCE和PPO讲起,介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需,标准差归一化有副作用,损失聚合很关键,信任域是优化切入点,还提出几个未解决的挑战。

机器之心
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为什么95%的智能体都部署失败了?这个圆桌讨论出了一些常见陷阱

硅谷圆桌论坛指出,95%的AI智能体部署失败,原因并非模型不智能,而是基础框架、上下文工程等未成熟。还探讨了上下文工程实践、信任治理、记忆设计、多模型编排等问题,给出创业者需思考的问题。

机器之心
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哈佛CS博士月入4000,抢GPU搞科研!硅谷百万年薪挖人,学界疯狂逃离

AI人才大战使学术界陷入危机,博士生津贴低、抢显卡搞科研,面对硅谷百万年薪和大厂千亿算力投入诱惑,加速流向产业。教授担心学生跳槽,高校补救难,产业还推出“折中方案”,学术界考验才刚开始。

新智元
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2026,一篇不错的高效Agents技术全面综述

上海AI Lab等9所高校联合发表《迈向高效智能体(Agents):记忆、工具学习与规划综述》。文章介绍了高效智能体概念,分析其效率危机,阐述提升效率的三大战略方向,涵盖多种记忆、工具学习和规划方法。

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刚刚,高盛发布26页深度 AI 报告:谁将为GPU的饥渴买单?

高盛发布26页《Powering the AI Era》报告指出,AI服务器农场吸电速度远超电网扩容,引发电力危机。报告分析电力供应来源、应对策略等,还提到数据中心供需缺口扩大,电力成AI最大瓶颈,中国公司或因电力等优势成劲敌。

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