让人工智能变得更安全并非不可能，但要达成共识去这样做，或许就难了
《经济学人》在 2026 年 9 月 15 日的一篇文章中提出，把 AI 做得更安全在技术上并非做不到，真正的障碍在于各方难以就“怎么做”达成一致。这值得关注，因为治理共识的缺位，往往比技术瓶颈更直接地决定前沿模型的风险边界。
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NVIDIA NVLink 6 如何为 AI 工厂提供多层韧性
NVIDIA 披露 NVLink 6 面向大规模 AI 工厂的多层韧性设计，核心目标是不让单个丢包或链路抖动拖垮训练和推理吞吐，这也是 Vera Rubin NVL72 把 72 颗 GPU 连成一个算力域的前提。
Meta 新推出 One 订阅服务，为社交媒体和 AI 标价
Meta 在推出 AI 助手 Muse 后，正式上线 Meta One 订阅组合，把 Instagram、WhatsApp、Facebook 的付费权益和额外 AI 用量打包售卖，个人版 7.99 美元起，创作者与企业版最高 499 美元/月。这意味着 Meta 开始明确为“社交媒体 + AI”定价。
Meta扩展订阅业务，推出新AI订阅计划
Meta 推出名为 Meta One 的订阅服务，把 AI 图像/视频生成等能力打包进 Facebook、Instagram、WhatsApp 的付费套餐，个人版从每月 7.99 美元起，商业与创作者版最高每月 499 美元起。
到2035年，美国数据中心的天然气消耗量可能超过德国和日本的总和
BloombergNEF 最新报告预测，到 2035 年美国数据中心每天将消耗约 180 亿立方英尺天然气，超过德国和日本两国的总和，这一数字比该机构九个月前的预测几乎翻了一倍。
如何在一张 GPU 上服务 100 个微调模型
开发者 Avi Chawla 在 2026 年 9 月发布的一篇技术解读指出，借助多 LoRA 服务架构，一张 80GB GPU 可以同时对外服务 100 个微调模型变体；相比给每个变体单独部署端点，共享基础权重能把显存占用从约 1.5TB 压缩到约 19.3GB。
AI 硬件的第一步，往往先解决一个小问题
WaytoAGI 第七期 AI 硬件训练营开营一个月，已完成 6 节正课和 2 节自习室；学员围绕具体小需求，用开发板搭配大模型能力做出桌宠、钢琴键盘、公众号内容工作流等作品，验证了 AI 硬件可以先从小问题切入。
我是首席人力官，以下是我关于在求职面试中如何询问公司 AI 政策的建议
GoTo 首席人力官 Meredith Hawkins 公开建议求职者在面试中主动询问公司的 AI 政策，因为 83% 的员工担心自己会为 AI 的错误背锅。这反映出企业 AI 治理的缺位，正在变成招聘环节的新变量。
AI 正在击碎我们用于判断专业能力的那些替代指标
近五千名数学家（含25位菲尔兹奖得主）联署《AI在数学中的严重错位》声明，反对把“解题能力”当成衡量数学进步的核心指标。这背后是AI正在击碎各行业用来判断专业能力的替代指标——能把题做对，不等于真正理解。
Meta says it plans to deploy MTIA 450, its third-generation custom AI chip, in data centers in H1 2027, followed by a broad rollout of MTIA 500 by end of 2027 (Dina Bass/Bloomberg)
Meta 计划在 2027 年上半年把第三代自研 AI 芯片 MTIA 450 部署进数据中心，并在同年年底大范围铺开性能更高的 MTIA 500，继续减少对通用 GPU 的依赖。