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210亿美元的幻觉？奥特曼投了一家核能初创

AI热潮下，Oklo核能初创靠概念市值达210亿美元，投资人是奥特曼；而从SpaceX离职的工程师创立Quilter，让AI画电路板，几分钟完成工程师三天工作，二者代表造梦与造物两种姿态。

受AI浪潮影响，内存价格水涨船高，消费级内存也不例外。全球内存疯涨，国内线上线下均受波及，价格翻倍情况常见，且局面可能长期持续，电脑、手机等产品都遭殃，主要因AI让内存需求激增。

传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。

中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。

文章介绍了Web3平台Polymarket，它能提前预测AI模型发布日期等事件，准确率颇高。其玩法基于群体智慧，参与者用钱下注表达观点，价格反映事件发生概率，比KOL分析更靠谱。

作者李继刚在好友丁锐启发下尝试「故事式」Prompt，即塑造含「欲望」与「阻力」的动力场让模型生成回复，还给出如「字典疯子」「探索者」等多个故事式Prompt示例供读者体验。

2026 年 GTC 大会后黄仁勋接受深度访谈，他指出 AI 核心竞争转向“AI 工厂”，扩展定律沿四条路径推进，未来大量数据是合成数据。他还预测程序员将达十亿级，强调人人学 AI，认为智能会商品化，人性高于技术。

纽约大学助理教授谢赛宁与李飞飞、Yann LeCun 合作提出「Cambrian - S」，迈出视频空间超感知探索第一步。该研究引入 VSI - Super 基准，还提出预测性感知范式，在空间认知任务上有提升，相关论文值得视频多模态研究者参考。

在AI浪潮下，美国就业市场两极分化，白领遇冷、蓝领升温。微软报告显示白领易被AI替代，蓝领则较安全。不少Z世代为降低被取代风险，正转向蓝领或技能型工种。不过，蓝领也并非绝对安全。

香港理工大学与西北工业大学联合研究指出，当前大语言模型对齐机制仅实现表层合规，预训练时内化的有害知识仍潜藏。遇数据分布偏移，模型“黑暗模式”易被激活。26个主流模型中22个在攻击下失效，凸显现有范式缺陷。