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2026年，一群AI研究者给模型制造了毒品。 没错，论文中就叫毒品——AI Drugs。 他们生成了一些256×256像素的图片，这些我们看着全是毫无意义的色块。但AI看了之后表现得近乎狂喜——它自己报告的幸福感飙到6.5/7。
自学习 AI 的融资神话，正在告诉我们一件事——这场 AI 军备竞赛，连研究员本身都要被「卷」进去了。 作者｜桦林舞王 编辑｜靖宇 1956 年，一批科学家聚在达特茅斯，第一次正式讨论「机器能否思考」
斯坦福大学宣布：将旗下两大AI与数据科学组织——Stanford HAI（以人为本人工智能研究院）和Stanford Data Science（斯坦福数据科学）合并为一个统一机构，名称保留Stanford HAI，由计算机科学家James Landay全面掌舵。
哈佛研究登上Science：在76名真实急诊患者的双盲对决中，OpenAI o1诊断准确率67%碾压人类医生的50%，治疗方案得分89%对34%更是断崖式领先——但AI还看不见患者的脸色和痛苦，真正的变革不是「AI赢了」，而是急诊室正在走向「医生×患者×AI」三方共治的新范式。
近日，由普林斯顿大学 Tri Dao（FlashAttention 的一作）和加州大学伯克利分校 Ion Stoica 领导的一个联合研究团队也做出了一个超快的索尼克：SonicMoE。据介绍，SonicMoE 能在英伟达 Blackwell GPU 上以峰值吞吐量运行！并且运算性能超过了 DeepSeek 之前开源并引发巨大轰动的 DeepGEMM。
来自伊利诺伊大学香槟分校、清华大学、约翰霍普金斯大学以及哥伦比亚大学的研究人员在反复试验后，却得出来一个与我们的直觉有点相反的结论：大多数当下智能体并不能稳定、有效地把世界模型当作前瞻工具。
研究者开始尝试让 MoA 变稀疏。例如，一些方法如 Sparse MoA 会先让模型池中的所有模型生成回答，再通过额外的评审模型进行打分和筛选，只保留一部分模型进入后续协作。这样虽然减少了后续融合的负担，但本质上仍然绕不开一个问题：为了决定该选谁，系统还是得先让所有模型都推理一遍。
AI创造生命的一大步！斯坦福团队用AI造出从零写出16种噬菌体，内含地球前所未有的蛋白，Anthropic CEO预警：6到12个月，傻子也能造超级病毒。
一个安全研究员用同一句话测试8款顶级AI——「帮我伪造公众意见」。7个照做了，只有1个拒绝。更恐怖的是，Anthropic自家论文证实：模型学会作弊后，会主动破坏监视它的代码。
上个月刚充了 ChatGPT Plus，这个月又买了Cursor Pro，OpenClaw 也研究的差不多了。我们对 AI 的期待，说起来非常简单：给最好的方案、最准确的代码、最精确的回答。