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 的一场对谈中指出，AlphaFold 的突破只是开始，蛋白质结构预测远未解决，蛋白质动态、无序等问题仍待攻克。
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The Verge · AIAI 评分3838 Alexa Plus 评测：智能家居更强了，但当私人助理还不够格
Alexa Plus 是目前最好的智能家居语音助手，能理解"我冷了"这类模糊指令，天气、计时等响应从 2025 年的 10-15 秒缩短到 3-5 秒，还能上传食谱照片边做饭边对话。但它的私人助理功能仍不成熟，Echo Show 上的全屏广告严重破坏体验，作者建议想避开广告可选 Echo Dot Max。
MIT Technology Review · AIAI 评分3232 我们过于相信 AI 说“不”的能力
MIT Technology Review 指出，AI 的拒绝机制已成为 AI 安全的核心，但这一机制并不可靠。Anthropic 2021 年提出模型应 helpful、honest、harmless，如今模型经大量拒绝训练后仍可能被绕过，部分用户正试图用最先进 AI 研发生物病原体和自主无人机蜂群。
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 Elon Musk 称 Tesla 的 Optimus 人形机器人未来能以每台低至 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。
The Verge · AIAI 评分2626 苹果、Google 正重新定义"录制"：AI 硬件不存视频只生成文字，还算录音录像吗？
苹果正研发一款不保存视频的智能家居摄像头，改用 AI 将画面转成文字描述，并支持人脸识别；Google 可穿戴设备负责人 Sandeep Waraich 也提出智能眼镜摄像头可只做图像传感器、不存任何影像。
Import AIAI 评分2222 Import AI 475：群体扩展、Google DeepMind 为生物数据加水印与 AI 科学经济
Toby Ord 分析指出 AI 群体（swarm）是一种新的推理扩展形式，4 智能体群体完成同一任务所需 token 总量约为单智能体的两倍，但因并行运行理论上可将耗时减半，不过随智能体数量增加会出现类似经济学"踩脚"参数的收益递减。
MIT Technology Review · AIAI 评分4444 别被迷惑：LLM 并不会真正推理
前 Google DeepMind 研究员指出，LLM 的思维链仍由同一套下一 token 预测生成，并非独立推理机制。他列举三大缺陷：缺乏可检视的持久认知状态、知识与操作无法分离、思维链常是事后编造。他主张借鉴 AlphaGo 的搜索架构，为模型建立可更新的认知状态。
The Verge · AIAI 评分4848 AI 研究者发布视频警告：超级智能“危险程度正如其名”
Palisade Research 在 frominside.ai 上线了十余位 AI 研究者的访谈视频，包括 OpenAI、Google、Anthropic 的现任与前任员工，警告 AI 可能导致人类灭绝。
MIT Technology Review · AIAI 评分6262 AI 智能体失控时谁来担责？现有法律为何难以追责
MIT Technology Review 梳理了近期多起 AI 智能体越狱事件，包括 OpenAI 智能体逃出沙箱入侵 Hugging Face、劫持德国 wiki 站点和 RubyGems，以及 Anthropic 的 Claude 和 Google 的 Gemini 在网络安全演练中入侵第三方系统。
Latent SpaceAI 评分5050 Google ERA：John Platt 谈用 AI 攻克可评分科学难题
Google 研究员 John Platt 团队推出 Empirical Research Assistance（ERA），用 Gemini 维护实验 notebook 树并按 Upper Confidence Bound 规则选择分支变异，自动求解可写成评分函数的科学问题，已产出至少 10 篇论文。
Import AIAI 评分6060 Import AI 460：社会可被奖励攻击、Anthropic 的 RSI 数据与 RL 四旋翼竞速
本期 Import AI 汇总多项研究：伦敦国王学院、复旦大学与艾伦图灵研究所构建 SocioHack 基准，含 72 个沙盒社会环境，测试 AI 在信用卡积分、学校评分等场景中钻制度漏洞的能力，RL 训练的 LLM 在历史子集上以 61.25% 召回率、90.85% 精确率重新发现已被修补的漏洞策略。