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AI 顶尖科学家、前 OpenAI 联创 Ilya Sutskever 的 18 个最新思考

这是前OpenAI首席科学家Ilya Sutskever离开OpenAI后的深度访谈。他分享了对LLM研究、实现ASI、研究品味等思考，指出Scaling时代结束，强调‘情感’价值函数等，还回应了创业公司SSI规划。

本文第一作者赵正宇来自西安交大，针对现有迁移攻击方法缺乏系统公平对比分析的问题，将其分为五大类，在 ImageNet 上对 23 种攻击与 11 种防御方法开展评估，证实评估缺陷会误导结论，解决后有新见解。

据Nature报道，研究发现在2024年PubMed上超20万篇生物医学研究摘要频繁出现LLM特征词。部分国家和学科中，AI辅助写作比例超五分之一且趋势上升，作者还会引导LLM规避痕迹。

作者认为AI浪潮影响软件生态，Agentic AI时代下，传统数据仓库和复杂ETL链路将被重新设计甚至消失，其偏重结构与查询模式会被Agentic Data Stack架构强调语义与响应模式取代。

本文是对清华大学刘嘉教授的访谈。他回顾 AI 研究经历，谈 AI 寒冬、研究错误及第一性原理，还分析学术界与工业界差异、AI 现状与挑战，指出大模型缺创造力，人应与 AI 共进化。

6月8日，工信部和国资委要求机器人年底从「表演模式」转向「作业模式」，但现有模型空间感知能力不足。今天蚂蚁灵波发布 LingBot - Depth 2.0，开源 LingBot - Vision，其采用「空间原生」路线，训练高效且表现亮眼。

苹果基础模型原负责人庞若鸣在 Meta 任职期间，其在苹果参与的高价值研究仍不断发表。研究团队针对大模型训练中高质量数据枯竭问题，提出 Synthetic Bootstrapped Pretraining (SBP) 预训练流程，提升模型性能。

8月10日，AI先驱Warren Brodey逝世，享年101岁。他曾将控制论用于家庭研究，后赴MIT研究AI。他不赞同Minsky的AI路径，倡导以技术增强人类潜能，还开发「软建筑」等，对AI前景谨慎乐观。

近年来，人们关注将LLM能力扩展至非文本模态，Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结，香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述，梳理技术脉络、方法及挑战，给出未来研究方向。

香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架，可自主构建知识图谱，无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式，构建了ATLAS系列知识图谱，经测试表现优异。