我们是否过度信任 AI 说"不"的能力
MIT Technology Review 刊文指出，AI 的拒绝能力已成为 AI 安全的"承重墙"，但这一机制并不可靠。Anthropic 2021 年提出模型应"有用、诚实、无害"，如今各大公司通过红队测试和 AI 训练 AI 的方式让模型学会拒绝有害提示词，但拒绝机制基于概率，determined miscreants 已多次突破。
#推理
MIT Technology Review · AIAI 评分4848 Latent SpaceAI 评分3636 Periodic Labs 的 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 谈"合成超级智能"：从半导体到超导体
Periodic Labs 联合创始人 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 在 Latent Space 播客中提出"合成超级智能"（synthesis superintelligence）愿景：以物理实验为环境的强化学习、AI 材料表征、DFT 模拟与高通量实验室，让模型学习做科学的全过程而非只看已发表结果。
MIT Technology Review · AIAI 评分3232 机器人领域的 AI 突破短期内不会改变你的生活
MIT Technology Review 与 Aventine 合作的文章指出，尽管马斯克称 Tesla Optimus 未来能以每台低至 2 万美元自动化几乎所有人类劳动、并预测 2027 年底前向公众发售，但许多机器人研究者对此持怀疑态度。
Simon Willison精选AI 评分7878 Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，定价对齐 GPT-6 Luna
Anthropic 发布快速低成本模型 Claude Haiku 5.5，定价为每百万 token 输入 0.10 美元、输出 0.50 美元，与 OpenAI 上月的 GPT-6 Luna 一致，超过 100,000 token 后涨至 0.50/2.50 美元。
推荐理由：作者实测了 Haiku 5.5 的定价、tokenizer 变化与推理档位表现，读者可据此判断它与 GPT-6 Luna 的成本取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分6666 Liquid AI 开源 d1-3B 与 d1-omni-600M 端侧决策模型
Liquid AI 发布 d1 决策模型家族的两款开源模型 d1-3B 和实验性的 d1-omni-600M。d1-3B 在 Decision Index 0.2.1 上得分 48.57，领先所有 4B 和 9B 模型以及 Decider 35B-A3B 的 47.11，支持文本与图像输入；d1-omni-600M 支持文本加图像或文本加音频。
推荐理由：Liquid AI 开源两款决策模型，给出端侧延迟与七项基准对比，可据此判断小模型做结构化决策的可行性。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达金牌水平
英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用 SFT、RL 和生成-验证-改进推理流程打造竞赛专用模型，在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达到金牌水平。
推荐理由：原文公开了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方与数据集，可据此复现领域专家模型的训练与推理流程。
Microsoft ResearchAI 评分2222 Microsoft 研究员 Jennifer Neville 谈 AI 评测的意外失败与真实世界表现
Microsoft 合伙人研究经理 Jennifer Neville 在 Microsoft Research Podcast 中讨论了评测如何推动当前 AI 系统突破传统 benchmark 的性能边界，以及模型在超出传统基准测试时出现的"意外失败"。她指出，当结果偏离预期时，仔细审视训练数据至关重要，并分享了使用当前 AI 系统的实用建议。
Mistral AI精选AI 评分8080 Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，1 万亿参数原生多模态
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、520 亿激活参数的原生多模态模型，权重将于本月底开放。
推荐理由：Mistral 官方给出 1 万亿参数开源权重模型的能力细节与开放节奏，可据此判断开源前沿模型的当前水位。
NVIDIA Blog精选AI 评分7878 NVIDIA GPU 如何加速 OpenAI GPT-6 Astra Ultrafast
OpenAI 的 GPT-6 Astra Ultrafast 已在 NVIDIA Blackwell GPU 上运行，并面向 OpenAI API 以及符合条件的 ChatGPT Work 和 Codex 用户开放。
推荐理由：原文给出 Astra Ultrafast 在 Blackwell 上的加速幅度与开放入口，读者可据此判断它对编码智能体循环的实际影响。
Google DeepMind精选AI 评分8484 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，随后逐步扩展至开发者、企业和消费者，起步价每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全防御上的基准表现和内部落地案例，可据此判断前沿模型的能力边界与分阶段开放节奏。
Import AIAI 评分2222 Import AI 470：机器不应享有权利；用 SPADE 自动生成训练环境；用 Hawkeye 构建更好的 GPU kernel
METR 研究显示 AI 对科学的加速并不均衡：2026 年网络安全漏洞报告速度较 2025 年大幅加快，数学领域贡献有限，AI 研究本身则未见可测量的加速。多校团队推出 SPADE 框架，让 LLM 交替生成可执行训练环境并求解，在 Qwen3-30B-A3B 上游戏环境套件均分达 58.3，较基线提升 8.1。
Import AIAI 评分3232 Import AI 469：DiG-bench 评测 AI 发现能力、RSI 模拟器与扎克伯格的技术悲观主义
Import AI 第 469 期介绍了新基准 DiG-bench，用 70 款规则与目标均隐藏的游戏测试 AI 的探索与发现能力，21 款已公开，Opus 5 和 Fable 5 搭配 Claude Code 表现最佳，仅二者能在 Tier 7 通关 0.2 的任务，而人类可达 100%。
Berkeley AI Research精选AI 评分6060 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把数十年内核经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将进化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX，通过结构化的 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核成为知识库并适配为 Apple Silicon 内核。
推荐理由：读者可以看到 CUDA 内核经验如何被结构化迁移到 Apple Silicon，以及翻译层对性能差距的具体贡献。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互摘要
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，以替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在协作编程基准 CollabBench 上，ABBEL-rec-BG 将全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50，峰值 token 长度也低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队系统梳理了并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。现有方法如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink 和 Hogwild!
Berkeley AI ResearchAI 评分3737 GRASP：面向世界模型的梯度规划器，让长时程规划更稳健
伯克利 AI 研究团队提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的"状态-输入"梯度。该方法针对长时程规划中梯度爆炸/消失、非贪心结构导致局部极小值以及高维潜空间失效模式等问题，使基于梯度的规划更稳健。
Berkeley AI ResearchAI 评分3333 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，可在特征、数据与模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步借助层级结构，以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。