我们高估了 AI 拒绝有害请求的能力
MIT Technology Review 刊文指出，AI 的拒绝机制正成为安全布局的承重墙，却因概率性而难以可靠。OpenAI 曾招募数十名红队成员用数千条查询测试 ChatGPT，结果部分有害请求仍被拒绝、部分则未被拦下。文章警告，拒绝失效可能造成灾难性后果，而拒绝范围过宽则可能被用来压制合法言论。
#推理
MIT Technology Review · AIAI 评分4040 Latent SpaceAI 评分4242 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 在播客中提出“合成超级智能”，主张 AI 科学发现不能只靠更多互联网数据训练，而要让模型在真实物理实验中学习。他们介绍了以强化学习结合物理实验、AI 材料表征、DFT 与高通量实验室构建材料发现闭环的思路，并称自动化实验有望把数十年的试错压缩到几个月。
MIT Technology Review · AIAI 评分3636 MIT Technology Review：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 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。
Berkeley AI ResearchAI 评分2626 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
伯克利 EPIC Data Lab 提出近零推理成本下的三大数据系统挑战：为智能体设计（For Agents）、运行智能体（Of Agents）、由智能体构建（By Agents）。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
Berkeley AI Research 发布综述，分析并行推理尤其自适应并行推理的进展，探讨让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。现有方法多从模型外部固定并行结构，难以按问题难度调整并行度。