我们拥有全世界最好的实时数据来源，这些都是极为重要的资产，而其他人只有数字资料。
在过去五年，AI领域一直被一条“铁律”所支配，Scaling Law（扩展定律）。它如同计算领域的摩尔定律一般，简单、粗暴、却魔力无穷：投入更多的数据、更多的参数、更多的算力，模型的性能就会线性且可预测地增长。无数的团队，无论是开源巨头还是商业实验室，都将希望孤注一掷地押在了这条唯一的救命稻草上。
刚刚，Anthropic 发布了一项新研究成果。今天，他们发布的成果是《Natural emergent misalignment from reward hacking》，来自 Anthropic 对齐团队（Alignment Team）。他们发现，现实中的 AI 训练过程可能会意外产生未对齐的（misaligned）模型。
导语 AI做短视频早已普及，但用AI生成精品短剧却门槛极高：一个2-3分钟的成片需要3-5天制作，调用七八种AI工具，每种工具都需要创作者几十小时的学习时间，还需要依赖创作者自身强大的叙事技巧和美术功
最新PRBench基准可以测试AI在金融和法律领域的表现。结果显示，即使是顶尖大模型在处理复杂任务时也表现不佳，尤其在涉及重大经济后果的任务中。PRBench通过模拟真实场景和多轮对话，揭示了AI在专业领域的不足，强调开发更可靠AI系统的重要性。
一家名为 Poly 的 YC 孵化创业公司宣布完成了 800 万美元的种子轮融资，由 Felicis 领投。这本身并不特别，但让我深感震撼的是他们想要解决的问题：彻底重新发明文件系统本身。Poly 的创始人 Abhay Agarwal 说了一句让我印象深刻的话："在 AI 优先的世界里，文件系统本身必须进化。
11 月 3 日，全球知名游戏博主 PewDiePie 发布视频，展示其自建本地 AI 系统的全过程。该视频目前浏览量已经超过 300 万，视频标题则赫然写着双关梗 “STOP: Using AI Right now”。
近日，AAAI 2026 公布了录用结果，该会议是是人工智能领域极具影响力的国际顶级学术会议之一。据悉本次会议共有 23680 篇投稿进入审稿阶段，最终 4167 篇论文被录用，录取率为 17.6%。
在AI时代，一个洛杉矶电影人用AI工具打造出「电影宇宙」——外星格隆人研究人类文明的搞笑伪纪录片，从健身到橄榄球，全是滑稽误解！
刚刚，才离开 Meta 不久的 Soumith Chintala 发布了一条推文，盛赞 Thinking Machines Lab（以下简称 TML）的人很了不起（incredible）。与此同时，这位 PyTorch 之父也更新了自己的个人介绍，正式官宣加入 TML，并表示正在这家估值已达 500 亿美元的创业公司「创造新东西（Building new things）」 。
