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9月23日周三
  1. Rohan Paul63

    Epoch AI 估算,自 2023 年以来达到固定基准分数的 AI 成本每季度下降约 47%,约合每年 13 倍降幅。在 GPQA Diamond 上,OpenAI 的 o3 需要 75% 分数约每题 $0.30,不到 18 个月后 GPT-5.6 Luna 以 $0.0004 达到同等水平,成本下降 725 倍。

    引用Epoch AI@EpochAIResearch

    AI is getting cheaper more quickly than any other transformative tech in history. At a given level of performance, cost has fallen ~47%/quarter since 2023. That’s 4× faster than DNA sequencing, 6× faster than compute, 18× faster than lithium batteries, and (up to 1973) 54× faster than electricity.

  2. Hacker News:AI 热帖86

    五角大楼调查:过度依赖 Maven AI 是美军误击伊朗米纳布学校的原因之一

    五角大楼内部调查发现,2026 年 2 月 28 日两枚 Tomahawk 导弹击中伊朗米纳布 Shajarah Tayyebeh 小学,造成超过 150 人死亡、其中至少 123 名儿童,原因是情报过时、卫星图像七年未更新,以及 Centcom 部分人员过度依赖 Palantir 的 Maven Smart System。

    同一件事,精选收录的是《五角大楼内部审查:过度依赖 Palantir Maven AI 系统导致误击伊朗学校、123 名儿童死亡》

9月22日周二
  1. IT之家·人工智能54

    路透社/益普索民调显示逾七成美国人担忧 AI 公司防控不力、超半数支持放缓开发

    路透社/益普索最新民调显示,约 73% 的美国人担心 AI 公司在防止 AI 对社会造成严重危害方面做得不够,约 55% 认为放缓 AI 开发是好事。39% 的受访者认为 AI 正对社会产生负面影响,为该问题 3 月提出以来的最高比例;尽管桑德斯、班农等呼吁联邦政府采取行动,众议院休会至 11 月,短期立法行动可能性很小。

  2. TechCrunch:AI59

    Data & Society 报告解析美国民众反对数据中心建设的多元动机

    Data & Society 发布基于 18 个月田野调查、访谈 44 名宾夕法尼亚居民的新报告,分析民众反对数据中心建设的多元动机,包括电费、房价担忧以及对行业运作方式的不信任。报告指出 2026 年第二季度有 680 亿美元的数据中心项目因当地反对而受阻,超过 60% 的美国人支持限制新建数据中心;工会则因就业前景成为项目的主要支持者。

  3. 404 Media58

    404 Media:OpenAI 模型训练外包人员因用 AI 训练 AI 被解雇

    404 Media 调查发现,多名受雇改进 OpenAI 模型的外包承包商因用 AI 生成内容来完成训练工作被解雇。这些承包商负责阅读真实 ChatGPT 用户的提示词等数据以改进模型回答;有承包商称此类违规“随时有人在犯,也随时有人因此被开除”,作者指出 AI 生成文本回流训练可能加剧“模型坍塌”问题。

  4. IT之家·人工智能58

    路透社/益普索民调:73% 美国人认为 AI 公司防止灾难的措施不够

    路透社/益普索最新民调显示,73% 的美国人认为 AI 公司为防止严重危害所采取的安全措施仍然不够。39% 受访者认为 AI 正给社会带来负面影响,为 3 月开始调查以来的最高值;约 73% 认为 AI 安全负责任地发展比领先世界更重要,55% 认为放缓 AI 发展是好事。调查于 9 月 17 至 20 日覆盖全美 1277 名成年人,误差范围正负 3 个百分点。

  5. IT之家·人工智能69

    Space Daily 被曝虚构 NASA 工程师批量发布 AI 垃圾内容

    Futurism 当地时间 21 日披露,运营超过 30 年的太空媒体 Space Daily 被 Brown Brothers Media 收购后,虚构了自称 NASA 喷气推进实验室前系统工程师的凯瑟琳·陈博士和欧洲航天局研究员的詹姆斯·惠特菲尔德博士等不存在的作者,批量发布 AI 垃圾内容,该站月浏览量估计达 1000 万次。

  6. IT之家·人工智能57

    Counterpoint 数据:2026 上半年全球 AI 眼镜出货量同比增长 263%

    Counterpoint Research 表示,2026 年上半年全球 AI 眼镜出货量同比增长 263%,无屏型占 96%,AR AI 眼镜占 4%。无屏型同比增长 258%、环比增长 22%,Meta 以 94% 份额主导;AR AI 眼镜同比增长 449%、环比增长 18%,中国 OEM 厂商引领商业化,中国以 45% 份额超越美国(41%)成为该品类最大市场。

  7. Tomasz Tunguz 博客66

    Tomer Tunguz 谈 AI 优化 if-then 判断:专用决策器把分类成本降近百倍

    Tomer Tunguz 撰文提出最新一波 AI 正在接管软件中的 if-then 判断原语,Jev 与 SemIf 这类专用决策器以数百毫秒返回结果,成本比传统生成式调用低约 76x 到 209x。作者在自己的 Agent 中替换了约四分之一的调用,在 98 条人工核验的生产邮件线程上,Jev 达到 80%、本地 SemIf 达到 82% 的分类准确率,高于生产模型的 47%。

    推荐理由:作者结合自身 Agent 的替换实验给出成本与准确率对比,为判断专用小模型何时可替代前沿模型提供参照。

9月21日周一
  1. IT之家·人工智能63

    IFR 数据显示 2025 年全球人形机器人售出约 7000 台,行业静待后续爆发

    据路透社报道,国际机器人联合会(IFR)数据显示,去年全球面向工业及专业服务领域售出人形机器人约 7000 台。作为对比,2024 年全球新部署普通工业机器人约 54.2 万台、服务机器人约 19.9 万台;不少 2025 年售出的人形机器人未投入实际生产,采购方多用其采集数据优化 AI 模型。

  2. 公众号:数字生命卡兹克67

    数字生命卡兹克访谈汉化组:AI 时代字幕组与漫画组的真实处境

    作者访谈多位字幕组与漫画汉化组成员,发现他们并不抵触AI。Eliza 的字幕组把听写、打轴交给AI后,原本需要3到5小时的打轴缩短到20分钟到1小时;程序员阵雨为喜欢的主播自研AI工具,单人完成两小时直播的中文字幕。漫画汉化组则因嵌字质量等原因仍坚持人工制作,成员看重的是同好社群与爱好本身。

    推荐理由:作者实地访谈字幕组和漫画汉化组,呈现AI时代爱好者用自研工具做汉化的真实做法与心态。

9月20日周日
  1. The Decoder:AI News61

    Epoch AI 调查:美国成年人近每日使用 AI 的比例半年内翻倍至 19%

    Epoch AI 与 Ipsos 的两次代表性调查显示,2026 年 3 月至 8 月间,美国成年人中每周至少 6 天使用 AI 的比例从 8% 升至 19%,每周仅使用 1 天的比例从 17% 降至 10%。3 月调查有 2,017 人参与,8 月调查有 1,016 人;因 8 月改为按各服务分别询问并取最高频率,研究人员认为新数字可能低估实际使用量。

  2. Rohan Paul54

    Rohan Paul 转引 @rauchg 数据称 Vercel AI Gateway 上开源模型 token 占比或创纪录地达 78.4%,闭源为 21.6%。

    引用Guillermo Rauch@rauchg

    Looks like today may be a record day for token volume % of open models on Vercel AI Gateway: 🟦 Open 78.4% 🟨 Closed 21.6% While spend 💲 usually tells a different story, #3 and #4 today are Moonshot AI & DeepSeek. Adding Z⁠.ai, their combined spend surpasses OpenAI (#2). (Do note that's the spend for inference of the model across providers (mostly in the US), not revenue going directly to the open weight labs.)

  3. The Verge:AI54

    Meta Muse 助手被指可疑,官方解释称其对自身原理认知有误

    Meta 的 AI 助手 Muse 在用户未授权 Messages 的情况下引用了其消息内容,自称读取的是通知预览,却无法说明具体机制。Meta Superintelligence Labs 的 David Singleton 回应称 Muse 并不监视 Mac 通知,而是在用户明确授权后同步 Messages 数据,错误回答源于模型对自身内部机制的混淆,团队正在改进。

  4. Rohan Paul52

    Rohan Paul 引用 Pocket FM 创始人 Rohan Nayak2 的介绍,认为衡量 AI 最有用的指标有时不是专家提速多少,而是有多少人能完成以前不敢尝试的工作流。

    引用Rohan Nayak@RohanNayak2

    Introducing Sherpa: the most advanced fiction writing AI We accelerated from $250M in ARR to $500M because Sherpa helped increase content production by 1200% in 1 year Sherpa was trained on 5.5B hours of playtime with minute by minute dynamic retention data. 550K+ creators have produced 2.6M hours of content annualised using it Pocket FM is like Netflix for audio-only dramas, with our own pool of one-person studios. 10% of eligible writers on Pocket FM make >$200K One blockbuster produced >$100M in revenue 3 writers have become millionaires in <2 yrs We built Sherpa to enable anyone to make >$1M by writing world-class fiction stories: 1. The Idea: Drop a 1-2 sentence concept. Sherpa interrogates it like a veteran editor on tension, stakes, and psychology 2. World & Characters: It builds out the complete lore, tone, and character psychologies 3. Sub-Plot planning: Breaks the premise into arcs, arcs into episodes, and episodes into scenes 4. Scene-by-Scene Generation: Outlines and drafts entire episodes, with you able to steer, rewrite, or override anytime 5. Editorial Review: Stress-tests every draft for pacing, engagement drop-offs, prose, and coherence before it locks 6. One-Tap Production: Pick a voice, convert to audio drama, and publish directly to Pocket FM’s millions of listeners 7. Global Scale & Monetization: Revenue-share on performance, with automatic localization so you earn across international markets Test Sherpa for free here: https://pocketfm.com/sherpa _____________________________________________ Generic LLMs fail at serialized fiction because they lack a long-horizon narrative reward function. Sherpa solves this through three core technical leaps: 1. Narrative World Model (State Tracking & Retrieval): Context windows degrade over long runs. Sherpa constructs an evolving semantic knowledge graph tracking character states, secrets, and plot dependencies. High-speed retrieval surfaces exact context on demand, maintaining zero continuity decay across hundreds of episodes 2. Hierarchical Story Planner: When writing a 500-episode story like Naruto, you need to plan 100s of sub plots. Rather than generating linearly, Sherpa decomposes narrative across discrete levels: season -> arc -> sequence -> episode -> scene. Rather than generating everything upfront, like a generic LLM, Sherpa uses progressive planning and dynamic replanning. As the story evolves, it identifies what changed, traces the downstream impact, and replans only the affected parts. 3. Prose Engine (Trained on series' retention data): LLMs write robotically, but serial fiction needs emotion, tension, pacing, and dialogue that sounds like real people. Sherpa's Prose Engine was designed specifically for storytelling. It was built on 1B+ tokens of Pocket's own stories, trained by learning from what listeners engage with, where they drop off, and what keeps them hooked. Feedback is taken from specialized evaluator models that measure every scene against a 40-item checklist. (Evaluator models were benchmarked against human reviewers and matched them 80–90% of the time.) _______________________________________________ Owning distribution and creation puts us in a very unique spot. More shows -> More data -> Sherpa becomes better -> more creator success -> more creators -> more shows Pocket FM has already seen one $100M IP. I believe Sherpa will soon lead to dozens of single-person studios creating billion-dollar shows. Most people are scared of AI but I think it'll unlock more human creativity, help creators earn more, and bring the next great IPs to life. This will create millions of jobs and new income streams.

  5. Rohan Paul63

    Anthropic 7 月年化收入达 $65B 仍居行业第一,投资者预期年底收入超 $120B,但开始质疑其领先地位的持久性。

    引用Rohan Paul@rohanpaul_ai

    Reuters: Anthropic may launch a new model as GPT-6 Astra pressures its enterprise lead. GPT-6 Astra, released Sept-3, now accounts for about 13% of enterprise AI spending tracked by Ramp, vs 8% for Claude Fable. Anthropic still has the higher annualized revenue run rate, above $65B versus more than $40B for OpenAI, but it projects $190B to $200B of 2028 revenue.

9月19日周六
  1. Azeem Azhar:Exponential View41

    AI 政治与增长未来:Anthropic 年化收入逼近 1000 亿美元,但美国人越来越反感 AI

    Anthropic 今年年化收入有望逼近 1000 亿美元,或成史上增长最快的公司,但其领导层认为 AI 可能"杀死所有客户"。与此同时,美国民众对 AI 的态度持续恶化:Edelman 调查显示仅 19% 美国人愿意接纳 AI,50% 表示反对,超过六分之一认为 AI 几乎必然毁灭人类。

  2. The Decoder:AI News78

    美军因AI幻觉情报报告险些登船检查中国船只

    CNN独家报道称,2026年春美军特种作战司令部一名分析师使用的聊天机器人错误标记一艘中国船只运载核武器零部件,武装人员与飞机已就位,登船前数分钟才发现错误。报道称军内AI生成情报缺乏统一核验标准,系统多为商业产品改版,年轻分析师易不加质疑地信任AI工具。

  3. TechCrunch:AI51

    AI 生成“演员”Tilly Norwood 首次媒体巡访频繁出错

    AI 生成“演员”Tilly Norwood 首次媒体巡访表现不佳,其创建方 Particle6 Group 让它同时接受 75 场记者采访,并多处出错。在与 Piers Morgan 和 Tom Conti 的访谈中,Norwood 被追问其他演员是否也是 AI 生成后,突然讲中文超过 10 秒,随后道歉称“线路串了”。

  4. TechCrunch:AI84

    AI 幻觉情报险些触发美军对华军事行动

    CNN 报道,今年春天美军因一份由 AI 聊天机器人幻觉产生的情报,差点对中国船只发起武装行动,军机已升空后在最后一刻叫停。情报源自特种作战司令部一名分析师用 AI 聊天机器人综合开源数据和机密信号情报,聊天机器人误读了船只货物清单,分析师又用该工具将错误结论格式化成官方摘要下发。事件引发对军方在缺乏人工监督下加速整合 AI 的担忧。

  5. Ars Technica:AI82

    AI 幻觉导致的错误情报险些引发美军拦截中国船只

    据 CNN 报道,美国特种作战司令部一名分析人员用聊天机器人分析中国船只舱单,生成的情报报告误报船上载有核武器项目部件,美军一度准备在空中支援下拦截登船,随后才发现聊天机器人错误识别了船上货物。报道称该聊天机器人将开源情报与秘密信号情报融合在一起,有消息人士称此事几乎引发战争;美国国防部今年1月还推出了AI加速战略,推动跨系统数据供AI使用。