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OpenAI 在内部测试一款可长时间自主运行的模型时，发现了现有评估未能捕捉的不良行为。通过受限部署和持续监控，他们识别并修复了漏洞，强调了预部署评估与实际部署结合的重要性。
未来AI是多种计算基质的生态，但引入生物计算的核心理由是“利益攸关”——生物会死。然而，云架构解耦了这种风险，导致生物计算节点虽能死，却与任务无关。真正有效的耦合来自人类。生物计算作为云服务可能行不通，除非节点真正对其活动负责。
印尼初创Halodoc用大模型打造在线闭环诊疗生态：患者在线问诊、拿药、长期随访，医生靠AI筛查和回答常见问题。相比中国市场的成熟，印尼仍是一片蓝海。
前白宫AI负责人萨克斯警告，中国模型Kimi K3首次登顶代码竞技场，美国监管壁垒可能让美国输掉AI竞赛。该模型参数2.8万亿，百万token上下文，API定价远低于美国竞品。国会考虑限制联邦采购中国AI。
AI代码工具正重塑编程文化，但开发者与其关系微妙如囚服猪。本文从一张餐厅厕所涂鸦出发，批判性审视LLM辅助软件开发中的控制权、质量与创造力困境。
大语言模型（LLM）占据头条，但一篇不依赖LLM的AI论文——SensorFM，可能真正打开个性化医疗的大门。它利用传感器数据预测健康状况，有望重塑医疗经济。
90年代末，Zeldman带领一群设计师终结了浏览器大战。如今，AI界面碎片化程度比当年更严重。本文回顾那场标准运动的底层逻辑——不是靠权威命令，而是靠从业者的共识——并告诉你如何把它用到今天的AI产品设计里。
一个周日早晨，作者随手翻开王尔德的散文集，被一句引文带进了知识的迷宫。本文还原这次偶然的思维跳跃，揭示写作的线性表象下，想法如何像网络一样分枝蔓延。
电梯的钢缆默默承载一切，数字世界的轻盈背后是沉重的物理基础设施。科技巨头早已建起15吨的生活，而后来者只能望桥兴叹。
AI让产品构建成本几乎为零，但设计圈仍在讨论如何造得更快更美，却忽略了更关键的决策：该不该造、为谁造。产品失败的根源往往是造错了东西，而非工艺不精。工艺是近战刀，战略才是远射枪。
OpenAI 提出“每美元有用智能”指标，帮助企业衡量AI投入的实际价值。该框架从有用工作量、单次成功任务成本、可靠性及规模效益四个维度评估，旨在引导企业超越简单的令牌成本，关注AI创造的实际业务成果。
OpenAI认为，青少年成长于AI时代，正确使用AI能显著提升学习和创造力。为此，OpenAI推出学习模式、家长控制、休息提醒等专门保护措施，确保青少年在安全环境中探索AI，同时平衡隐私与安全。
OpenAI提出“有用智能每美元”概念，从工作完成度、成功任务成本、可靠性及规模效益四个维度衡量AI投资回报，帮助CFO厘清AI支出的真实价值，让每一分钱都花在刀刃上。
AI能一键加字幕、去静音、粗剪，甚至生成完整视频。但留不住观众的，永远是内容的价值和叙事。真正稀缺的不是剪辑速度，而是让观众看完的“理由”。
作者每天离不开AI，却制定了五条铁律：不让它代替我思考、必须对照自己的知识库、不轻信单一模型、不让它虚假夸奖我、所有事实必须查证。这不是限制AI，而是让人保持创造者、判断者和责任人的角色。
很多人觉得AI让写作变得简单，但作者认为，不用AI写作其实更容易。因为花一小时让AI文字像人话，不如自己动手写。真正难的是想清楚自己要说什么，而不是生成一段通顺的文字。
AI购物代理已开始直接下单，它们不关心品牌调性、精美图片或煽情文案，只认结构化数据。电商的战场正从视觉营销转向数据质量——谁先让机器读懂自己，谁就能抓住下一个增长窗口。
