我的 AI 数字孪生告诉我该吃什么：Twin Health 代谢孪生 100 天实测
The Verge 资深评测人 Victoria Song 用 Twin Health 的 AI 代谢数字孪生追踪饮食 100 天，该系统依据 Dexcom G7 CGM、智能体重秤、血压计和血液检测数据，用红橙绿三色预测食物对血糖的影响。她表示记录行为确有改变，但未带来明显减重，减药目标也未顺利实现，且 Twin Health 目前仅通过企业或私人健康计划提供，尚未面向公众开放下载。
#数据/训练
The Verge · AIAI 评分2222
Wired · AIAI 评分2121 维基百科人曾以为 AI 会来去匆匆，他们错了
维基百科人曾预言 AI 会像风暴般袭来又退去，现实却是到 2026 年 3 月，因 AI 生成内容频繁违反核心原则，维基百科已全面禁止用大语言模型撰写条目，仅允许其用于翻译和校对。2024 年 8 月一项普林斯顿大学研究显示，当月近 3000 篇新建英文条目中约 5% 含大量 AI 生成内容，一篇广为流传的《维基百科之死》警告这或将引发贡献者流失与 AI 填充的恶性循环。
Latent SpaceAI 评分3131 为什么 AlphaFold 没有解决蛋白质折叠问题——Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 对谈
Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 在 Latent Space 的 Panel 上表示，AlphaFold 的突破只是开始，蛋白质折叠问题远未解决。
Meta Newsroom · AIAI 评分2323 Meta 回应数据中心三大迷思：水耗、电费与就业
Meta 针对数据中心用水、电费和就业三方面误解作出回应。其 AI 优化闭环液冷数据中心循环使用水与乙二醇混合物，不消耗循环水，部分设施的年度用水量低于美国普通高尔夫球场；Meta 承担全部能源费用并另付新增输电基础设施成本，在路易斯安那州与 Entergy 的协议确保新增发电与输电由数据中心买单。
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1616 预测分析如何走向智能体 AI 时代
企业 AI 的焦点已从预测模型能否超越统计预测，转向如何让预测系统在不偏离业务意图的前提下自主决策。深度学习和生成式 AI 驱动的智能分析支持实时训练，并纳入非结构化数据，使 AI 分析从被动回溯转向务实前瞻。Everest Group 合伙人 Vishal Gupta 称，"分析"一词正让位于 AI。
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）。