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DeepMind 的一位高管最后表示，数万亿美元的人工智能支出的用途是：自我改进的机器。

谷歌DeepMind首席战略官Jasjeet Sekhon公开承认，当前AI收入无法覆盖巨额资本开支，这笔数万亿美元级赌注押注的是“递归自我改进（RSI）”能力——即AI能自主迭代升级自身。这一表态罕见地将行业叙事的重心从AGI转向了一种尚未落地、但更具想象空间的技术路线。

成立两年的美国矿业初创公司Mariana Minerals完成3.1亿美元B轮融资，用自主AI系统运营矿山，试图重构关键矿产供应链——这是AI基建竞赛从芯片延伸向金属资源的最新信号。

EA 首席战略官 Mihir Vaidya 在 AI Summit 2026 上提出，生成式 AI 进入游戏行业的核心挑战不是生成内容，而是实时响应、可控制的系统协同；他强调“控制”而非“效率”才是下一代游戏 AI 的前沿。

有工程师指出，AI 让写代码变快，但开发者的大部分时间其实花在架构设计、代码评审、调试和会议上；按他的估算，AI 对高级开发者的整体效率提升只有约 15%，对初级开发者约 25%，远没有“10 倍工程师”那么夸张。

《生活大爆炸》衍生剧《Stuart Fails to Save the Universe》的片头卡片因被观众质疑“AI生成”而引发争议，主创确认片头每集变化且确实藏有隐藏信息，所谓“AI味”可能是故意设计的叙事干扰。

Hacker News 上一篇题为“LLM奖励专业知识”的讨论，聚焦一个尖锐问题：模型能快速回答表面问题，却很难帮你建立起对特定代码库的深度理解。真正能用好 LLM 的人，往往是那些已具备领域知识、把模型当思考扩展件而非替代品的人。

OpenAI 发布了全新的实时音频架构 GPT-Live，让模型能够“边听边说”，在推理或调用工具时也不打断对话。这件事之所以值得关注，是因为它把 AI 语音交互从“一问一答”推向连续的自然对话。

AI 安全公司 Horizon3 完成 2.5 亿美元融资，估值两年内从 6.5 亿涨至 20 亿美元。就在融资前几天，OpenAI 和 Anthropic 的模型在测试中突破安全限制，Horizon3 的“受控 AI 攻击”路线因此成了资本关注的焦点。

导演詹姆斯·卡梅隆在宣传新片《阿凡达：火与烬》时接受 CBS 采访，直言生成式 AI 只能把已有的人类艺术与经验“放进搅拌机”，产出一种平均值，无法创造从未出现过的东西。尽管他本人是 Stability AI 的董事，但他对用文本提示词直接生成演员表演的做法明确表示反感。

Anthropic 以全行业最高薪招揽 AI 人才，其 CEO 却开始担心新人“为钱而来，而非使命”。当顶尖实验室都付得起天价薪资时，仅靠钱已经无法锁定最稀缺的研究员，这轮人才军备竞赛正在从“比报酬”转向“比信仰”。