数据中心遭抵制，真正原因可能是电力
MIT Technology Review 记者走访弗吉尼亚州 Data Center Alley 后认为，数据中心遭遇的抵制更多源于电力问题，而非 OpenAI 高管 Chris Lehane 所说的文化战争。
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MIT Technology Review · AIAI 评分4040
The DecoderAI 评分5858 腾讯 AI 首席科学家姚顺雨称 AI 生物武器将至，但封闭模型不是解法
腾讯首席 AI 科学家姚顺雨（Vinces Yao Shunyu）警告 AI 很快将具备开发生物武器的能力，认为完全开源或完全闭源都无法单独解决该问题，主张开源与闭源混合，让各方都能用技术做防御。
Latent SpaceAI 评分4242 斯坦福 CS146S 如何教 AI 原生工程：Mihail Eric 谈开源维护者评审与 Monaco 的智能体实践
斯坦福 CS146S 第二期课程引入开源维护者参与教学，学生需熟悉陌生代码库、提出改动并向可能合并代码的维护者解释补丁。授课人 Mihail Eric 同时负责 Monaco 的 AI 工作，他在访谈中展示了十周课程大纲，并介绍 Monaco 为每个智能体配置工作区、采购代码审查工具、让 on-call 智能体接入 Datadog 和 GitHub 的做法。
The DecoderAI 评分5858 三位意识研究学者在 Nature 评论中主张默认假定 AI 没有意识
Anil Seth、Ned Block 和 Giulio Tononi 在 Nature 发表评论，认为当今 AI 没有意识、在硅硬件上大概也不可能有，并反驳“只要运行正确的计算就足以产生意识”这一计算功能主义假设。
The DecoderAI 评分4545 提出「苦涩教训」的 Richard Sutton 再谈 LLM 扩展：算力本身不足以实现智能
图灵奖得主 Richard Sutton 近日发帖称，单靠原始算力不足以实现智能，AI 科学仍需更聪明的新方法，且「远未完成」。他此前曾批评单纯扩展大语言模型的局限，主张智能体通过世界模型持续学习。AI 研究者 Jerry Tworek 则指出，投入训练的算力越多，算法就越重要，而 Transformer 扩展的暂时成功与对「苦涩教训」的误读「奖励黑客」了整整一代科学家。
MIT Technology Review · AIAI 评分4242 “逆向博弈论”如何约束 AI 智能体
一种名为“逆向博弈论”（机制设计）的新思路被提出用于约束 AI 智能体：不深究模型内部，而是设计激励机制让智能体无论内部如何都倾向守规。MIT 经济学家 Stephen Morris 等的预印本论文提出让模型互相预测答案、互相对抗或配对相反偏见来防止“放水”测试；普林斯顿 Elad Hazan 则让模型轮流扮演解题者与审计者并按结果奖惩。
MIT Technology Review · AIAI 评分5858 特朗普政府把 AI 改称 Super Intelligence，谁在跟进、谁在观望
特朗普 9 月底签署行政令，要求政府机构把“人工智能”改称“Super Intelligence”，一个月后政府网站和招标文件已陆续换用该词，但五角大楼、FTC、HHS 等部门仍出现旧称或拼写不一致。
Berkeley AI ResearchAI 评分4040 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
Berkeley AI Research 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子任务、开多少并发线程以及如何协调。文章对比了自一致性、Best-of-N、Tree/Graph of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild!