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。
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。