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AI 的「成本」，正在把所有人都拖下水

文章指出，虽大模型成本下降，但 AI 公司仍难盈利。因市场追逐新模型，且模型消耗算力单位剧增。如 Anthropic 的不限量套餐失败，各公司陷入囚徒困境，还给出按使用量计费等破局思路。

本文分享 ACL 2025 最佳论文，指出预训练大模型存在‘抗对齐’的 Elasticity 现象，即对齐微调只是暂时拉伸，后续微调会让其迅速弹回预训练分布。研究量化该概念，用‘压缩理论’刻画对齐并实验验证。

ARC-AGI-3测试中，顶级大模型Opus 4.6仅得0.2%，人类获满分。而Symbolica公司用Agentica框架首日就取得36.08%的成绩。该框架有独特技术路径和策略，但成绩未经验证，ARC-AGI-3被视为通向AGI的‘北极星’。

OpenAI宣布在美国免费版及Go版测试ChatGPT广告功能，称是为支撑免费用户使用。广告不影响回答内容，会注明“赞助内容”。此外，新发布的GPT - 5.3 - Codex广受好评，还将推新聊天模型，其融资计划也在升温。

作者实测Cursor 2.0后大失所望。它交互粗糙，多智能体虽有多个回答但选方案操作不明；因Claude涨价推出智能分发和自研Composer，后者除快无优势且需魔法；内置浏览器交互麻烦，窗口管理离谱，语音模式基本不可用。

openJiuwen社区的ScienceDiscovery把科研试错交给程序，通过树搜索实现科研场景产物RSI。它能在多个案例中高效产出成果，成本低、耗时短，且底座灵活，可换算法和任务，但推广需解决验证速度和可信度问题。

田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习（RLVR）训练动态，戳破参数更新稀疏误区，提出三门理论说明其参数更新定位机制，还为RL训练算法设计提供指导，指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。

恒海奇点创始人姜海舟分享与OpenClaw构建的AI Agent协作系统70天经验。他指出企业AI化瓶颈在信息结构，提出四个判断，包括AI缺信息、‘眼高手低’者赢、AI不裁人、‘吓尿点’临近，认为窗口期只剩3 - 6个月。

该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。

陶哲轩判断数学从证明稀缺进入过剩时代，AI 使证明生成加速，出现验证和消化跟不上的‘阻抗失配’现象。如 Erdős 问题有众多待评估方案堆积，而仅1196号案例跑通‘三件套’。他还指出学术评价体系将重写。