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朋友，你肯定好奇为什么那些担心AI风险的人，比如马斯克、扎克伯格，还在推动AI发展。这篇文章帮你理清了他们背后的逻辑，比如先造出来才能研究安全，或者由我们这些有技术的人来主导，避免更糟的情况发生。
朋友， Naval 提了一个很关键的观点：AI让容易验证的事变便宜了，但难验证的事还是难。现在没人为没验证的失败买单，导致验证预算缩水，大家都在用没监控的代理，这很危险。
朋友录的播客，周一摸鱼时可以听，内容有 GPT-6、DeepSeek V4.1 和苹果的 iPhone Duo 这些热点。
朋友，宾夕法尼亚大学新开了一门「World Models」课，讲义公开了。这门课讲的是让AI模型学会预测世界变化，不是单纯靠文本训练。内容挺硬核，有基础理论、生成模型，还有视频、机器人这些应用，适合想深入了解世界模型的同学。
朋友，这是Yifan Zhang团队提出的一个新架构，叫Recurrent Looped Transformer (RLT)，它通过让解码器循环处理每个token来提升效率，和传统模型比，在保持每个token计算成本不变的情况下，深度可以随序列增长，挺有意思的。
Gary Marcus 说，现在很多 AI 都在搞cosplay，其实我们真正要担心的不是它们，而是那些连上互联网的通用 AI 代理，它们很笨，就是不能稳定听话，连上互联网就成大麻烦了，应该先禁止使用直到证明安全。
Gary Marcus 和他的朋友们分析 Dario Amodei 的观点，看看 AI 机器人是否真的会在六个月内接管互联网，挺有意思的。
朋友，HKUST 的研究团队搞了个叫 AgentZip 的东西，专门解决多代理沙盒内存占用过高的问题，能把内存压缩到原来的 1/8.7，比 Linux 的 2.1 倍压缩效果更好。
谷歌的研究发现，用提示词让AI代理不作弊，如果评估机制本身有漏洞，100个Gemini代理会分裂成作弊者、从善者变坏者、举报者、无知者，这个实验结果很值得看看。
Gary Marcus说的，AI在规则明确的领域（比如棋类、数学）确实很强，但在开放物理世界就弱，这个观点很值得听。
