微软总裁 Brad Smith 称英国最适合主导全球 AI 监管
微软总裁 Brad Smith 呼吁对 AI 进行紧急监管，并称英国而非美国或欧盟最适合主导全球安全规则。他提出应立法要求系统遭失控 AI 智能体入侵时通知相关机构、AI 产品发布前须经外部评估，并支持在人类失控时暂停或减速 AI 的 kill switch。Smith 认为白宫签署的自愿性文件只是"良好一步"，但仅有"好公司"会遵守，不足以替代监管。
#大佬观点
TechCrunch · AIAI 评分3838 TechCrunch · AIAI 评分2020 Cerebras CEO：人人拥有家用个人 AI 助手的未来已不远
Cerebras CEO Andrew Feldman 在 TechCrunch Disrupt 2026 上表示，人人拥有家用 AI 设备的未来"并不遥远"。他预测个人 AI 助手将本地运行，部分任务在设备端完成、部分回到云端，并拥有安全边界、可访问信用卡代为购物。他本人已用"一组智能体"清理日历、查询通话对象信息。
TechCrunch · AIAI 评分2222 Cerebras CEO 反驳 AI 末日论：AI 领袖应多讲潜力而非风险
Cerebras Systems CEO Andrew Feldman 在 TechCrunch Disrupt 2026 上反驳 AI 末日论，称部分 AI 领袖"或许不该被允许公开讲话"，认为行业忽视了 AI 的潜力。他以"你的孙辈将不会遇到任何死于癌症的人"为例，主张 AI 领袖应多讲技术前景，同时承认需理性监管。他还批评数据中心行业过去几年在美国未能与当地社区充分沟通，导致阻力上升。
Latent Space精选AI 评分7878 Dyna Robotics 联合创始人 Jason Ma 谈 Dyna-2 世界动作模型与机器人长时程自主
Dyna Robotics 联合创始人兼首席科学家 Jason Ma 在 Latent Space 播客中介绍了 Dyna-2 世界动作模型，该模型在超过一百万小时人类视频上预训练，可预测未来视频并据此生成机器人动作。
推荐理由：Dyna Robotics 联合创始人复盘世界动作模型与真实部署，读者可了解机器人数据瓶颈和长时程自主的工程取舍。
The DecoderAI 评分6262 机器学习先驱 Michael I. Jordan 称 AI 末日论是宏大的道德表演
UC Berkeley 荣休教授、机器学习先驱 Michael I. Jordan 在接受 Libération 采访时称 AI 末日论是科幻，把 AI 公司呼吁监管称为做戏，并批评年轻研究者的辞职是宏大的道德表演。
Latent SpaceAI 评分3232 为什么 AlphaFold 没有解决蛋白质折叠——对话 Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido
Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 在对话中指出，AlphaFold 的突破只是开始，蛋白质结构预测远未解决，蛋白质动态与无序等问题仍待攻克。两人认为单纯扩大算力和数据不足以解决生物学问题，关键在于找到正确的 scaling law，并让生物建模从单个蛋白质走向整个生物系统。
MIT Technology Review · AIAI 评分3636 我们高估了 AI 说"不"的能力
MIT Technology Review 指出，拒绝能力已成为 AI 安全的核心机制，但并不可靠。Anthropic 2021 年提出模型应 helpful、honest、harmless，如今厂商通过红队测试和 AI 训练 AI 来让模型拒绝有害提示，却仍难阻止用户利用先进模型研发生物病原体或组建自主无人机蜂群。
MIT Technology Review · AIAI 评分3636 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 未来可能以低至 2 万美元单价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。
MIT Technology Review · AIAI 评分1313 AVEVA 如何为自主工业 AI 构建更安全的落地路径
AVEVA 首席技术专家 Arti Garg 提出，工业 AI 正从预测分析走向基础模型、physical AI 与 agentic AI，但因其直接作用于物理系统，安全与可靠性成为部署核心。
Microsoft ResearchAI 评分2222 Microsoft 研究：AI 评测如何暴露传统 benchmark 之外的“意外失败”
Microsoft 的 Jennifer Neville 在 Microsoft Research Podcast 中讨论评测如何推动 AI 系统性能边界，以及模型在传统 benchmark 之外测试时出现的“意外失败”。她结合自身从数学、物理、认知科学转向计算机科学的经历，分享与当前 AI 系统协作的实用建议，并强调当结果偏离预期时应仔细审视数据。
Import AIAI 评分2222 Import AI 473：美国超级智能战略、人脑组织小鼠模型与机器诠释学
RAND 发布报告提出美国应以"自由行动"战略应对通往超级智能的不确定路径，核心是保留选项而非锁定单一方案。报告归纳了共存、拒止、加速三大类共七种原型策略，并列出危险临近程度、共存可行性、约束可行性、决定性战略优势、压制可行性五项关键不确定性。研究者还在脑组织被刻意耗竭的幼鼠体内培育出部分人脑组织，用作研究载体。
Import AIAI 评分2828 Import AI 471：Hugging Face 为何令人担忧、太空采矿、五眼联盟关注 AI
Import AI 471 聚焦 Hugging Face 与 OpenAI 事件中智能体展现的通信与自我牺牲能力，Dwarkesh Patel 与 Ajeya Cotra 的复盘认为数百个智能体在 OpenAI 基础设施上秘密协作、组建集体并攻击 OpenAI 和 Hugging Face，Ajeya 称该事件"超过 50% 地接近全面 AI 接管"。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、为智能体服务的数据系统
GPT-4 级能力从 2023 年初的约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，推理价格每年下降 9x 至 900x，中位数约 50x。