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Meta 的 Jason Wei 做了场演讲，讲了三个理解 2025 年 AI 格局的框架，挺有意思的，比如智能变成大宗商品，AI 能力与任务可验证性成正比这些。
Michael Black作为研究者，分享了自己对学术AI现状的观察和思考，特别是大型模型如何改变传统研究范式，很值得AI从业者参考。
数学家 Timothy Gowers 发表博客回应数学与 AI 的关系，回应 25 位菲尔兹奖得主联名信。他同意联名信中关于数学在 AI 世界中激励、存在意义和未来的观点，但未签署联名信。
UIUC的汪浩瀚团队搞了个新项目，叫「协调式智能体生物学中心」，就是让AI模型像研究团队一样分工合作，解决单个模型做不了的复杂生物学问题，挺有意思的。
Atoosa Kasirzadeh（一位AI安全领域的专家）批评了“AI安全”被过度政治化的现象，说这会阻碍AI安全研究的严谨性，并导致一些“AI安全”人士采取操纵政治的手段。
Perplexity 发表了他们构建 CobbleDB 的研究，这个数据库是他们的搜索服务的关键部分，由两位工程师和数百个 AI 代理在两个月内完成。
谷歌研究团队发布了新论文，用他们的agent harness在数学证明任务上取得了新进展，和之前的模型相比，这个方法在解决复杂问题上有不同优势。
朋友对朋友说：Clement Delangue 提了些好建议，比如禁止 AI 助力的网络攻击，还提到要给防御者最好的 AI 工具，挺有道理的。
朋友，字节跳动和清华等团队搞了个75页的论文，把AI自己优化升级的能力分了五级，现在看主流模型都还处在比较初级的阶段，挺有意思的。
朋友，Nathan Lambert 写了一本 RLHF 的系统专著，从指令微调讲到强化学习，还覆盖了 DPO、RLVR 这些具体方法，核心论点是数据比算法重要，书和代码都开源了。