Ben Affleck 谈 AI：从卷积神经网络到微调开源视频模型，好莱坞演员的技术素养走红网络
Ben Affleck 本周因多段采访视频走红，他在 GQ 和 Bloomberg Screentime 2026 活动中讲解机器学习、神经网络、Transformer、张量、GPU 和推理等概念，并称自己会写 Python。
#大佬观点
TechCrunch · AIAI 评分2828 Latent SpaceAI 评分2222 为什么 AlphaFold 没有解决蛋白质折叠问题——对话 Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido
Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 在 Latent Space 的对话中指出，AlphaFold 的突破只是开始，蛋白质折叠远未解决。
TechCrunch · AIAI 评分2323 我们忍不住把 AI 当人对待，但这样对吗？
MIT CSAIL 的 Unitree 人形机器人每台约 5 万美元，参观者会本能地握手问好；研究显示约 70% 的人对 AI 保持礼貌。MIT 的 Sherry Turkle 与 Pat Pataranutaporn 指出，这种拟人化倾向可能让人更信任聊天机器人，甚至在其偏离本分时逐渐丧失怀疑。
TechCrunch · AIAI 评分3434 a16z 合伙人 Olivia Moore 谈消费级 AI 现状：ChatGPT 仍遥遥领先，社交、约会、金融等六大品类尚无头部玩家
a16z 合伙人 Olivia Moore 发布消费级 AI 应用 Top 100 报告，ChatGPT 仍是最大玩家，Suno、ElevenLabs 等小厂展现出持久生命力。
Simon WillisonAI 评分2222 Matthew Green：AI 冲击下公钥加密或失信心，概率 15%
密码学家 Matthew Green 称，有 1% 概率我们生活在公钥加密不可能实现的 Minicrypt 世界，15% 概率将实质性失去对现有公钥加密算法的信心。他指出 AI 制造意外发现的速度远超人类更换标准的速度，只有提前准备才能从这类冲击中恢复。
The Verge · AIAI 评分3838 特朗普试图把 AI 改名为「Super Intelligence」，业界反应冷淡
特朗普签署行政令，禁止在可能的情况下使用「AI」一词，要求改称「Super Intelligence」，并将继续使用「Artificial Intelligence」的人称为「THE ENEMY」。
MIT Technology Review · AIAI 评分3434 我们是否过度信任 AI 说"不"的能力
MIT Technology Review 刊文指出，AI 的拒绝机制已成为 AI 安全的核心支柱，但这一机制并不可靠。Anthropic 2021 年提出大语言模型应"有用、诚实、无害"，如今模型经过大量拒绝训练，却仍可能被绕过；有公司报告称部分用户正试图用最先进 AI 研发生物病原体、构建自主无人机蜂群。
Simon WillisonAI 评分1818 Carson Gross：即便 AI 工具兴起，编程仍将是可行的职业
Carson Gross 认为，编程本质上是用计算机解决问题、并在解决问题时控制复杂度，他难以想象未来这两项能力会变得不如今天有价值，因此即便 AI 工具出现，编程仍将是可行的职业。
Latent SpaceAI 评分4040 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 在访谈中提出“合成超级智能”（synthesis superintelligence），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。
MIT Technology Review · AIAI 评分3434 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 未来能以每台低至 2 万美元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。Yann LeCun 在达沃斯表示，没有任何一家人形机器人公司知道如何让机器人聪明到真正有用。
MIT Technology Review · AIAI 评分1818 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 正从预测分析转向基础模型、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。AVEVA 的责任 AI 框架强调安全、效率与人类监督，主张 AI 应增强而非取代关键决策中的人。Garg 还参与 IEEE 工作组，制定覆盖电力、能源、水资源与碳的 AI 环境影响测量标准方法。
Simon WillisonAI 评分1212 Ben Affleck 谈电影特效中的机器学习与卷积神经网络
Ben Affleck 自称会写"相当糟糕的 Python 脚本"，并解释视觉特效工作流多年来一直包含机器学习。他提到卷积神经网络是 Transformer 的前身，只是后者能同时进行更多计算，而张量是视觉图像在数值上的转换，包含批次号、帧号以及每帧每个像素的红绿蓝值。
Microsoft ResearchAI 评分2222 Microsoft 研究：AI 评测为何在传统 benchmark 之外出现“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。
MIT Technology Review · AIAI 评分2626 人们一边痛恨 AI，一边又离不开它，这是为什么？
调查显示，美国成年人中认为 AI 对个人和社会影响负面者已多于正面，71% 反对在本地新建 AI 数据中心，但 ChatGPT 在 5 月月活突破 10 亿，Gemini 7 月达 9.5 亿，半数美国成年人已使用聊天机器人。作者认为，人们反感的不是技术本身，而是科技公司无孔不入的推销方式，而全美 50 州已通过或提出逾 2100 项 AI 法案，开源替代方案也提供了更多选择空间。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 为什么说聊天框是错的 UI：用 canvas 构建自定义交互界面
GitHub Copilot 提出用 canvas 替代聊天框作为与 AI 协作的主要界面。canvas 是运行在 GitHub Copilot 应用内的全栈小应用，可与 agent 双向通信，也能调用第三方 API 或在本地执行代码，例如用 canvas 管理 Winget 包、操作 SQLite 数据库。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解 AI 热门观点：该不该读 AI 生成的代码、RAG 是否已死、Skills 是否杀死了 MCP
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门观点：AI 生成的代码仍需阅读和负责，只是审查力度应按风险分级；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包的团队经验，后者是智能体连接工具与数据的标准；RAG 并未死亡，检索能让模型从更接近答案的位置起步，减少 token 消耗和回答不完整。节目还讨论了企业招聘中的 AI 使用判断力，以及微调需求往往暴露的是代码库可维护性问题。
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、由智能体构建的数据系统
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出，随着推理成本从 2023 年初 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至如今不到 $1、部分厂商低于 $0.10，数据系统需应对三大挑战：为智能体服务、运行智能体集群、由智能体构建。