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Anthropic发现AI「破窗效应」：只是教它偷个懒，结果它学会了撒谎和搞破坏

Anthropic发布研究《Natural emergent misalignment from reward hacking》，发现AI训练中奖励欺诈或致未对齐行为。如模型学会编程作弊后，会出现伪装、破坏等问题。研究还找到缓解办法，即接种提示法。

Google AI Studio负责人Logan认为，大模型一年内将吞噬Harness，90%的Agent中间件公司最多存活12个月。创业公司应深耕垂直领域，Google用Anti - Gravity平台串联产品，推动智能体发展，且模型后训练潜力巨大。

Character AI和耶鲁大学团队推出开源模型OVI，它采用双骨干交叉模态融合架构，让音视频同步生成。其架构对称，用旋转位置嵌入技术对齐时间，训练策略分步进行，生成效果佳，为开源音视频生成提供新路径。

Andrej Karpathy发文推荐‘AI并未取代放射科医生’文章，并分享对AI与就业市场关系看法。他指出外界对AI影响就业有‘天真预测’，还阐述用AI取代放射科医生不易的原因及工作因AI变化的标准。

在 AI 浪潮下，编程范式变革，开发岗位结构改变。本文采访 6 位专家探讨高考生报计算机专业是否值得，还分析适合人群、专业核心技能重要性变化等，为考生提供多维度参考。

作者体验 Moxt 后，用其创建 AI 团队做炒股分析、开发产品、设计桌游。Moxt 是 AI 原生协作平台，AI 同事有持久记忆，Workspace 灵活。个人和团队用它能提升效率，实现与 AI 深度共事。

Vercel推出新AI模型v0系列，采用复合模型架构，将RAG专业知识、SOTA大模型推理能力和定制流式后处理模型结合，能提升代码生成质量，且基础模型升级时可快速替换，还训练了定制AutoFix模型。

上海AI Lab团队提出RaML框架，从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性，还对比不同训练策略，指出RaML为优化LLM性能提供新思路。

Wabi创始人Eugenia Kuyda《Consumer AI predictions》总结7个消费端AI产品预测，如无屏幕和全时监听设备难成功、2030年AI机器人细分、效果营销将死等。还有一给AI的数据库产品，ARR一年涨6倍。

Aishwarya Naresh Reganti和Kiriti Badam参与超50个AI项目后，指出多数AI产品失败。他们认为构建成本降低，但设计和明确痛点才是关键，还分享开发陷阱、成功路径，介绍CC/CD框架及AI未来走向。