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《The Verge》报道，Mercor、Scale AI 和 Surge AI 招募律师、编剧、教师等专业人士生产 AI 训练数据，使劳动者在教 AI 取代原有工作的同时，面临项目骤停、严密监控、降薪和技能被模型掌握后需求消失的困境。
Google等提出RRSI，通过正则化Agent Harness自我改进中的Proposal与Selection，减少过拟合与复杂度累积，并提升未见基准上的迁移表现、降低Token成本。
Opus 5.5通过MV、3D游戏和机械沙虫等案例展示出编排完整创作流程的能力，文章指出爆款Demo正成为观察模型的新benchmark，但应结合时间、成本、工具与修改过程判断其成熟度。
Anthropic 为 Claude Code 默认开放可深度改装的 Mods，并推出拥有超 2000 个插件和连接器的 Claude Marketplace，但高权限与暂缺收益分成也带来安全和持续运营疑问。
一位北大数学系校友认为，OpenAI和Anthropic借AI高调宣传数学突破，可能误导公众并打击青年学习数学的热情，学界仍应支持人类数学研究与公平成果归属。
OpenAI员工David Robinson在离职信中称，持续冲刺和“迭代部署”文化已无法保持必要谨慎，并警告随着AI能力增强，失败的代价将扩大，人类可能失去决定自身生活方式的权利。
OpenAI将订阅用户使用GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol的速度提升约50%，但SemiAnalysis实测称Anthropic订阅的API等价价值约为OpenAI的5倍，OpenAI 200美元套餐额度也已减半。
Ateve 团队发布 AI 决策模型 Ateve Jev，首个版本 ateve-jev-v1 支持候选选择、是非判断和等级评分，并上线 TokenDance 平台。
Caltech的Anima Anandkumar团队利用物理信息神经网络（PINN）和自研优化器，在三维无强迫欧拉方程自由空间中求得奇点候选解，缩放指数收敛至约0.5，但最终证明仍待完成。
哈佛物理学家Matthew Schwartz用Claude和开源工具BootLoops处理可验证的科研任务，90天产出横跨18个学科的36篇论文初稿，并主张由人挑题、追问和验收，让AI发挥辅助而非替代科学家的作用。