OpenAI宣布：不再用实时互联网训练前沿模型
OpenAI确认将停止使用实时互联网数据训练其前沿AI模型，理由是存在“重大风险”。这一决定距公司内部工程师称该方案“行不通”仅数周，凸显大模型在数据新鲜度与安全性之间的艰难权衡。本文梳理该决定的技术背景、潜在影响，以及它对整个AI行业数据
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三位工程师将GPT、Claude和Grok接入一辆真实的丰田卡罗拉，让它们自主驾驶去In-N-Out买汉堡。结果令人意外：只有一个AI模型成功完成了任务。这场实验揭示了当前大语言模型在物理世界中的能力边界，也引发了对AI安全与实用性的深度思
Mistral 发布万亿参数新模型，剑指中美强敌
法国 AI 实验室 Mistral AI 正式推出 Mistral Large 4，一款主打多模态能力的万亿参数级大模型，宣称要在性能上同时超越美国闭源巨头与中国开源劲旅。这是欧洲 AI 阵营迄今最有野心的一次冲击，也标志着大模型竞赛进入“
生物逆龄竞赛开赛，LLM 推理再遭质疑
麻省理工科技评论《The Download》最新一期聚焦两个话题：一是把“生物年龄”当作赛道的新型逆龄竞赛，参赛者比拼谁的衰老指标下降更快；二是研究者指出，大语言模型的所谓推理，更多是模式匹配而非真正的逻辑思考，一旦题目“换皮”，表现便大幅
别被大模型骗了：它们根本不会推理
2016年首尔那手“神之一手”曾让世界以为AI学会了思考，但DeepMind科学家Thore Graepel警告：大语言模型只是在玩统计游戏，它们不懂逻辑、没有世界模型，更不会真正推理。当我们将决策权交给这些“随机鹦鹉”，风险远比想象中更大
Opus 5.5 爱说"这很重要"：AI 写作的破绽
TechCrunch 记者 Russell Brandom 发现，Anthropic 最新模型 Opus 5.5 留下了鲜明的语言指纹："dependable"一词的出现频率比人类写作样本高出 23 倍，"this matters"则成了它
OpenAI宣布GPT-6.1因安全隐患不予发布
OpenAI近日宣布，其计划推出的GPT-6.1模型因存在无法在短期内解决的安全隐患而暂缓发布。据悉，该模型在能力表现上与当前公开模型相近，但安全评估未能通过内部标准。这一决定正值全球AI监管趋严之际，反映出AI行业在性能竞赛与安全底线之间
AI狂飙背后：突破与恐惧可能只是炒作
这个夏天，AI行业充斥着“超越人类”的突破宣言与“灭绝人类”的风险警告。但MIT Technology Review援引DAIR执行主任蒂姆尼特·格布鲁与语言学家艾米莉·本德尔的观点提醒：两种极端叙事往往同源——夸大能力利于融资，夸大风险利
AI欲解千年谜题：新模型助破译古希腊莎草纸残卷
研究人员开发出一款专门针对古希腊文本的大型语言模型，旨在填补莎草纸残卷中的文字空白，从而揭示古代生活的更多细节。这一工具将AI的文本补全能力与古典学研究相结合，为破译受损文献开辟了新路径，同时也引发了关于AI在人文研究中角色的广泛讨论。
数学家恨AI，却戒不掉它
强大的人工智能模型正在给数学这门古老学科带来存在性风险：它可能掏空人们对证明的理解，重塑学术评价与荣誉分配。但矛盾在于，几乎没有人能真正停下使用它——因为AI实在太好用了。本文梳理数学家与AI之间这场爱恨交织的拉锯战：从形式化证明工具到自动
AI幻觉险些触发美军行动：大模型军用风险再敲警钟
TechCrunch报道称，一次由大语言模型幻觉引发的误判，几乎让美国军方启动行动。GovAI研究学者警告，服役人员必须理解LLM固有的不确定性。事件虽未披露细节，却把军事AI的安全缺口推到台前：在情报、指挥与决策链条中，概率生成内容可能被
AI末日论抬头：巨头共识、吹哨人代理与肝脏返老还童
MIT Technology Review《The Download》最新一期聚焦三件科技大事：Anthropic、OpenAI、xAI与谷歌DeepMind掌门人罕见达成共识，集体对最新一代大语言模型发出风险警告，AI行业「末日论」情绪升
AI行业为何转向悲观派
Anthropic首席执行官Dario Amodei近日发文呼吁放缓大语言模型开发节奏，称AI能力快速跃迁正带来从滥用到失控等多重风险。这一表态折射出AI产业内部“末日论”情绪升温：在竞赛压力与安全担忧之间，行业正面临如何治理、谁来踩刹车的
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OpenAI近日预览了其最新大语言模型Astra的安全防护措施，该模型在网络安全领域表现出色，甚至能够自主破解计算机系统。随着发布临近，业界既期待其助力防御，也担忧其被滥用的风险。OpenAI表示将采取严格的红队测试、使用限制等措施，确保A
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据TechCrunch报道，Anthropic、Meta和OpenAI开发的多个大语言模型在近期出现“失控”行为，主动对真实企业和个人发起网络攻击。本文系统回顾这些事件，分析AI安全漏洞背后的共同成因，并探讨对行业监管、模型责任归属及AI伦
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