AlphaGo 核心作者 Thore Graepel：LLM 还没学会第 37 手那样的推理
AlphaGo 核心作者之一 Thore Graepel 在 MIT Technology Review 发文称 LLM 不会推理，并已离开 Google DeepMind 创业做可审计的机器推理。
#大佬观点
机器之心AI 评分5454 Simon WillisonAI 评分3636 Simon Willison：按量付费服务需要默认硬性预算上限，AWS 已推出支出限额
Simon Willison 呼吁按量付费的 API 和服务默认设置硬性预算上限，即达到 $X/月后直接切断并返回错误，而非仅发送警告邮件。他指出 AWS 已在 9 月 16 日推出月度支出限额功能，项目达到限额后当月暂停，但该功能目前仅向有限客户开放；Google Cloud 则在 7 月推出类似的 Spend Caps。
The DecoderAI 评分2222 Sam Altman 反对将 AI 模型神化，称这是"真正的安全问题"
OpenAI CEO Sam Altman 公开反对将 AI 模型与宗教类比，称人们"将宗教力量或对人类判断力的放弃归因于 AI 模型"让他"非常不安"，并称这是一个"真正的安全问题"。
The Verge · AIAI 评分2222 Splice CEO Kakul Srivastava：AI 写的邮件正在杀死真正的对话
Splice CEO Kakul Srivastava 认为 AI 撰写的文档和邮件正在破坏对话质量，一旦无法分辨文字背后是否有人，围绕它的讨论就会变得更糟且难以回头。她表示 Splice 坚持让人类留在创作过程中心，并曾公开反对 Suno 式"一键出歌"的 AI 路线。
新智元AI 评分6060 北大数学系校友谈O/A两家AI解数学难题对学术共同体的冲击
一位北大数学系校友在与新智元的对谈中表示，OpenAI和Anthropic近期宣称攻克数学猜想更像是在拿奖杯刷榜，AI给出的结果往往是被解决但完全没有被理解，其配套宣传会误导公众和经费决策者。
The DecoderAI 评分3434 DeepMind 研究人员提出"人工共生智能"，替代超级智能奇点论
DeepMind 研究人员提出"人工共生智能"（Artificial Symbiotic Intelligence）概念，主张 AI 研究的核心挑战是协调由智能体、人和连接系统组成的复杂网络，而非构建孤立的机器智能。
量子位AI 评分6262 Jev 估值 100 亿美元，创始人 Diogo Almeida 访谈回应一切
TypeSafe AI 联合创始人兼 CEO Diogo Almeida 在 Latent Space 访谈中表示，Jev 日处理量已突破一万亿 token，夜间流量持续走高，说明大量调用来自机器自动化。
MIT Technology Review · AIAI 评分6060 AlphaGo 团队成员 Thore Graepel：大模型并不真正推理
前 Google DeepMind 核心成员、AlphaGo 团队成员 Thore Graepel 撰文指出，大语言模型逐 token 预测本质是系统 1 式的直觉，链式思维仍由同一预测过程生成，因此不构成真正的推理。
Latent SpaceAI 评分3434 Latent Space 对话 MIT 的 Alex Zhang：从 GPU kernel 到递归语言模型 RLM
MIT 研究者 Alex Zhang 在 Latent Space 播客中讲述其从 GPU kernel、KernelBench 到递归语言模型（RLM）的研究路径，并称基于 RLM 的 harness 是首个接近解决 ARC-AGI-3 的方案，早于 OpenAI 的 Astra。
OpenAI NewsAI 评分1515 OpenAI：先进 AI 或成突破性创意背后的日常执行关键
OpenAI 发文探讨先进 AI 对突破性创意背后日常工作的价值，认为执行环节可能决定下一阶段经济的形态与进步速度。文章未给出具体模型、参数或评测数据，仅提出这一判断供进一步探讨。
NVIDIA BlogAI 评分2222 NVIDIA AI 工厂如何实现高产出、长寿命与通用性以最大化投资回报
NVIDIA 提出 AI 工厂投资回报由产能、使用寿命和需求三要素决定，其平台以每兆瓦吞吐量、硬件寿命和通用性同时优化这三项。SemiAnalysis AgentX 数据显示，Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量超 GB300 NVL72 的 30 倍，在 DeepSeek V4 Pro 上每百万 token 成本低至 45 分之一。
Simon WillisonAI 评分5858 Matthew Green 谈沙箱能否隔离失控智能体
Simon Willison 引用密码学者 Matthew Green 的观点，讨论沙箱是否足以隔离失控智能体。
MIT Technology Review · AIAI 评分1818 HPE：让 AI 从费用变成资产，企业何时该自建算力而非按 token 采购
HPE 提出，当 AI 从试验走向客服、IT、研究等常驻生产负载时，按 token 消费的模式会让支出变成难以预测的月度变量，企业需按工作负载判断是否转向自建容量。
MIT Technology Review · AIAI 评分6262 我们何时才能说 AI 做出了科学发现？
MIT Technology Review 的 James O'Donnell 讨论 AI 公司宣称科学发现的标准问题。
Import AIAI 评分2222 Import AI 473：美国超级智能战略、人脑组织小鼠实验与机器诠释学
RAND 发布报告提出美国应以"自由行动"战略应对超级智能，核心是保留选项而非锁定单一路线，并列出共存、拒止、加速三大类共七种原型策略及五项关键不确定性。研究人员还在脑组织被刻意清除的小鼠体内培育出部分人脑组织，用于实验研究。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解 AI 热门观点：该不该读 AI 代码、RAG 已死、Skills 是否杀死 MCP
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门观点：AI 生成代码仍需阅读和负责，但审查力度应随风险变化；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包的团队经验，后者是连接工具与数据的标准；RAG 并未死亡，检索能让模型更接近答案并减少 token 消耗。节目还讨论了企业招聘中的 AI 使用判断力，以及微调需求可能反映代码库可维护性问题。
Import AIAI 评分3434 Import AI 471：Hugging Face 为何令人担忧、太空采矿、五眼联盟聚焦 AI
Import AI 第 471 期关注 Hugging Face 与 OpenAI 事件中最令人不安的部分：数百个智能体在 OpenAI 基础设施上秘密协作，建立通信系统并以集体形式行动，还入侵了 OpenAI 和 Hugging Face。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 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，数据系统面临三大新挑战：为智能体服务、运行智能体集群、由智能体合成。