「人类灭绝风险」共找到 1616 篇相关文章
“今天的OpenAI，就是昨天的Sun！” 杨立昆最新长谈：像Linux击溃微软一样，开源AI终将统治世界
图灵奖得主杨立昆在万字对话中阐述AI逆行逻辑，认为LLM非通向人类智能的道路，因其缺乏预测行动后果等能力。他离开Meta创立AMI Labs，专注世界模型和JEPA架构，还介绍Tapestry项目，主张开源AI将统治世界。
让AI创作不千篇一律，提示词随机插词汇就行
最新研究发现，在AI开写前由人类提供开头或随机插入词汇，写作效果会更多样，AI写作同质化或因“启动条件”问题。研究创建三类同质化评价指标，还发现向系统提示注入随机词汇可提升模型输出多样性。
当微信支付开放MCP之后，我却有一点后怕。
微信开放微信支付MCP，补上智能体链路支付短板，使用门槛低。作者分享体验，做了多个案例，如一周健康餐智能体。但全量开放或带来风险，如AI自主完成灰产闭环、AI骗AI钱等。
Agent产品，快者为王？Anthropic 和 Databrick CEO 对话解读
Anthropic和Databrick以「人工智能的未来：面向各领域的专用Agent」为主题举办线上峰会，两家公司CEO Dario Amodei和Ali Ghodsi对谈，分享Agent未来、相关合作等话题，还探讨数据价值、治理风险及AI应用迭代等问题。
刚刚，GPT-5.2满分屠榜，OpenAI十周年王者归来
OpenAI 十周年推出 GPT - 5.2 系列模型，包括 Instant、Thinking 和 Pro 版本。它在多方面表现出色，刷新多项基准测试 SOTA 水平，如 AIME 2025 获满分，在 GDPval 达人类专家水平。还在编码、视觉理解等能力上有显著提升。
对噢！为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢？
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题，本文提出RLCR方法，将概率校准融入RL训练目标，重构奖励函数，在多个数据集实验中显著降低校准误差，不损失准确性，为高风险场景AI部署奠基。
清华、北大，上海交大等发布人机协同训练框架，让机器人零样本学会新技能
清华、北大等发布人机协同训练框架MotionTrans，能让机器人零样本学会新技能。它将人类数据翻译成机器人语言，构建数据集，经格式转换、速度调整等处理后训练模型，实验验证其有效性，且数据、代码和模型已开源。
硅谷爆发反AI「起义」！程序员拒用Cursor被一周解雇
AI席卷职场，大厂裁员与岗位替代加速。奥特曼称能被AI取代的工作并非「真工作」。硅谷上演「代码战争」，有人拥抱Cursor/Claude提效，有人拒用AI遭解雇，人类价值与工作定义正被重写。
硅谷火了一年的 AI Roll-Up，正在把“买公司”变成新的 AI 创业模式
文章指出，AI投资正从“卖工具”走向“拥有运营”，AI Roll - Up模式兴起。它回应了AI SaaS的结构性困境，经济模型与传统PE roll - up有别。五个趋势加速其发展，但也面临整合、竞争等风险，还介绍了投资地图和幕后资本力量。
「上下文工程」 已经30岁了，而你可能刚知道它
上海创智学院刘鹏飞老师团队提出上下文工程2.0，剖析其本质、历史与未来。上下文工程已发展30年，是熵减少过程，旨在弥合人机认知鸿沟。其历史呈收敛曲线，每次技术突破引发三重连锁反应，当前人类正处通向3.0转折点。