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纽约客：人工智能热潮，正在演变为一场泡沫吗？
科技巨头股价攀升、惊人 IPO 重现，让人想起互联网泡沫时代。作者探讨人工智能热潮是否会演变为泡沫，分析了当前与九十年代的异同，指出虽有泡沫迹象，但也存在差异，一切仍不确定。
AI 如何“征服”美国经济：一份图文并茂的常见问题解答
美国经济已分化为火热的 AI 经济和萎靡的消费经济。AI 领域支出、股市表现、商业数据都体现其热度。顶尖科技公司因丰厚利润大力投入 AI 基建，但目前盈利不明，员工对 AI 提升生产力看法不一。
让AI读懂「言外之意」：AI4SG团队发布首个心理健康污名语料库，破解隐性偏见识别难题
心理健康患者常面临社会偏见，且这种污名化隐蔽难识别。新加坡国立大学AI4SG团队联合多学科专家，构建首个心理健康污名访谈语料库MHStigmaInterview，获ACL 2025认可，为解决该社会问题提供技术支持。
AI越训练，越会「满嘴跑火车」！普林伯克利重磅揭秘，RLHF竟是罪魁祸首？
普林斯顿和伯克利研究《Machine Bullshit》，定义并量化LLM胡扯行为，总结四大套路，提出胡扯指数。实验发现强化学习人类反馈训练后，AI胡扯倾向加重，多思考也会让其更会忽悠。
大模型再爆弱点！旧记忆忘不掉，新记忆分不出，准确率暴降 | ICML'25
弗吉尼亚大学和纽约大学研究人员用「前摄干扰」概念设计测验PI - LLM，测试大语言模型（LLM）上下文检索能力。结果显示，随干扰增加，模型准确率对数下降至零，提示工程效果有限，需调整模型架构或训练范式。
飞书MCP不好用？我一天自研了人生教练MCP （v3.0）｜ 附：我的AI启发
作者因飞书MCP更新与期望不符，花一天自研人生教练MCP组件。介绍了人生教练Agent特点，还给出启动方法，最后分享在MCP实践中发现的AI趋势及实践总结。
The Batch：841 | 大语言模型正在纠正历史遗留的不公
美国北加州旧不动产契约含种族歧视条款，虽已非法但人工筛查耗时久。斯坦福和普林斯顿研究团队微调大语言模型识别圣克拉拉县契约中的歧视条款，模型可理解上下文，结果经律师确认，研究成果已开源。
啊？豆包居然也开始卷AI编程了？
作者体验发现豆包更新了“应用创造1.0”标识的AI编程功能。该功能不仅能生成代码，还能可视化修改网页结果，用户操作轻松，降低了AI编程门槛，体验远超其他同类产品。
DPO与GRPO谁更胜一筹？港中文、北大等联合发布首个系统性对比研究
港中文、北大等团队首次全面对比DPO和GRPO算法在自回归图像生成中的应用，评估其在域内、域外性能，探究奖励模型及扩展策略的影响，为开发高效RL算法提供新思路。
Replit 怒锤“欧洲版 Cursor”：造出百款“高危”应用，普通开发者一小时内黑入，氛围编码成了黑客“天堂”？
近日，Replit员工报告“欧洲版Cursor”Lovable有安全漏洞，虽早收到通报却未修复。员工扫描其1645款应用，170款可让人访问用户信息。多位工程师成功“黑入”，Lovable虽有改进但仍未解决底层问题。