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10月22日周四
10月21日周三
10月20日周二
  1. MIT Technology Review · AI22

    各行业 AI 采用率差异揭示了其他行业可借鉴的经验

    TripleTen 2026 年调查显示,科技行业领跑 AI 采用,金融紧随其后:48% 的金融从业者被要求使用 AI 聊天机器人,32% 被要求自动化部分工作流程;医疗为 18%、教育为 25%。79% 的受访者被要求学习至少一项新技能,但仅 30% 的管理者认为判断 AI 输出对错是必备能力。科技从业者年均自费培训 $1,758,医疗与教育分别仅 $990 和 $883。

10月19日周一
  1. The Verge · AI34

    民主党人认为严管 AI 或能带来选举优势

    民主党有望在中期选举中夺回国会至少一院,从而掌握委员会主导权,对 AI 公司展开更严格审查。关键委员会高层已表示将就数据中心税收抵免和近期黑客事件施压,并可传唤 CEO 作证。与 Karthik Ganapathy 共同创立超级 PAC「Tomorrow Together」的 Rob Flaherty 上周在众议院选战投入 400 万美元广告,抨击共和党候选人在 AI 议题上脱节。

10月13日周二
  1. MIT Technology Review · AI38

    开放模型确有实际好处,但它们能抵消风险吗?

    Anthropic 发布报告称,Z.ai 于 8 月发布的开放模型 GLM-5.3 可被任何人自由下载和修改,构成重大网络攻击风险。开放权重模型支持本地运行、重训、微调与内部结构研究,且通常比闭源模型成本更低;但截至发稿,Artificial Analysis LLM 排行榜前八名仍全部为闭源模型。争论核心在于安全与权力分散之间的取舍。

10月9日周五
  1. MIT Technology Review · AI38

    我们是否过度相信 AI 说“不”的能力

    Anthropic 2021 年提出大语言模型应“有用、诚实、无害”,如今拒绝回答已成为 AI 安全的核心机制,企业通过奖励拒答有害提示、惩罚过度拒答来训练模型。但拒绝机制是概率性的,既可能被恶意用户突破,也可能被用来压制合法言论,OpenAI 董事会成员 Zico Kolter 称“界限画在哪里是个大问题”。

10月8日周四
5月8日周五
  1. Berkeley AI Research36

    自适应并行推理:高效推理扩展的下一个范式

    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、开启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! Inference 的并行结构多由模型外部设定,不随问题难度调整。文章梳理该领域进展,指出不同问题需要不同并行度。