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17万白领岗消失！Scale AI最新研究：AI仅动用了3%实力

新智元报道，近期多家巨头裁员17万，AI成“罪魁祸首”。但Scale AI和Center for AI Safety研究指出，全球六大顶尖AI自动化率不到3%，新基准RLI评估显示其执行有经济价值项目能力有限。

陶哲轩迷上形式化数学证明，开设YouTube账号分享用Lean形式化证明的视频，还发布开源项目，将经典教材《Analysis I》定义、定理和习题「翻译」成Lean代码，项目可作学习资料，部分内容已完成翻译。

加州大学尔湾分校研究人员用特制雨伞干扰无人机视觉系统，实现FlyTrap攻击，让无人机误判目标远去而失控俯冲。此攻击无需信号干扰，成功率超60%，有强泛化能力，揭示了AI感知系统安全隐患。

论文评估20余个开源推理模型在多领域表现，发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法（RL vs SFT）决定能力泛化，SFT像‘填鸭’，RL似‘思维健身’，为构建通用推理智能体提供新路径。

帝国理工学院等机构研究人员发表论文，指出大型语言模型（LLM）学习中会自发演化出类似生物大脑的协同核心结构。研究对多个模型剖析，揭示其内部处理规律，为大模型可解释性开辟新路径。

学界常用「监督微调（SFT）+ 强化学习（RL）」训练大模型。但新研究发现，SFT 会引发「伪推理路径」，阻碍推理进步。相比之下，直接进行 RL 训练，模型多模态推理上限更高，该团队训练的模型还刷新了纪录。

文章介绍用 YOLO26 极速目标检测和 SAM3 精准掩码生成搭建流水线。阐述二者原理，给出环境配置、实战代码，分析结果，还介绍进阶优化技巧和常见问题解决方案，适合实时应用场景。

本周四，2025年谷歌研究学者计划获奖名单公布。该计划为鼓励与科研人员合作、推动科技进步而设，申请人需为高校教职人员，获奖者最高可获6万美元奖金。本文列出了部分获奖华人学者信息。

外媒爆料，美伊冲突中，美军让Claude与Maven系统合作，24小时锁定1000个目标。Maven能整合多数据源、分析态势、生成建议。如今AI公司纷纷进军军工，AI让战争更快、更难控。

南加州大学论文指出，AI正让全人类想法和表达同质化，体现在语言、视角和推理三方面。原因包括训练数据有偏差、训练目标求稳、人们过度依赖。研究人员虽在想办法，但效果有限，呼吁勿无节制依赖。