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北大卢宗青：现阶段世界模型和 VLA 都不触及本质｜具身先锋十人谈
北大卢宗青作为具身大脑创业者，认为现阶段世界模型和 VLA 未触及本质。他指出互联网视频数据是唯一可规模化的道路，其创立的「智在无界」正标注互联网视频中人类关节动作让模型学习。
o1核心贡献者离职后首发声：AI是史上最强杠杆，超越人力、资本和代码
刚被曝加入Meta的前OpenAI核心研究员Hyung Won Chung，分享对AI未来的思考。他认为AI是最强大杠杆，能成个人能力倍增器，智能体开启无需许可的复合杠杆，还能推动人类科学进步。
Karpathy：20年的编程生涯几周之内被颠覆，80%由AI来写，Claude和Codex跨过某种一致性门槛
OpenAI创始成员Andrej Karpathy分享用Claude编程心得，工作流从80%手动变为80%由AI完成，阐述AI编程优缺点、影响，还对行业未来提出疑问，认为2026年是充满能量的一年。
1美元Token撬动4800美元收益！AI挑战百万美元级基准，最赚钱的Agent出现了
Humanlaya Data Lab等机构构建$OneMillion - Bench评测基准，用经济价值衡量模型。它含400道高难题目，覆盖多领域。目前最强模型能产出约50万美元价值，但离可交付专业任务还有距离。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。
AI 创业最大的问题，不是 FOMO，而是没想清楚
Anthropic 对齐研究负责人 Jordan Fisher 在 YC 分享中提出诸多 AI 创业思考，如按两年后世界规划产品、软件是否商品化、信任问题及护城河等，虽当下多无答案，但思考很重要。
谷歌创始人罕见反思：低估 Transformer，也低估了 AI 编程的风险，“代码错了，代价更高”
谷歌创始人 Sergey Brin 在斯坦福公开对话中反思，谷歌曾低估 Transformer 和 AI 编程风险。他认为 AI 写代码易出错，更适合创意类工作。还回顾谷歌发展，指出虽有研发积累，但曾投入不足，强调算法比算力更关键。
机器人交税养打工人！奥特曼AI新政曝光，上4休3要成真？
OpenAI奥特曼预警超级智能将至，带来巨大冲击。OpenAI抛出13页政策文件，核心提案有建立AI公共财富基金、试点4天工作制、对机器人征税、给“人类专属”工作涨薪，虽多为探索性提案，但信号值得关注。
半世纪难题48小时破解！陶哲轩组队把AI数学玩成打怪游戏了
陶哲轩与多名数学家合作，借助多种AI工具，仅用48小时就解决了尘封50年的Erdős问题。此次解题既有“人与人的协作”，也有“人与AI的协作”，这种方式正成新趋势。
谁是最强“打工AI”？OpenAI亲自测试，结果第一不是自己
OpenAI发布新研究，提出GDPval基准衡量AI模型在有经济价值任务上的表现。Claude Opus 4.1表现最佳，GPT - 5次之。OpenAI开源优质子集并提供自动评分服务，还指出了GDPval的局限。