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AI骗子比人类更会建立信任。

一项由四所大学联合完成的研究发现，在“杀猪盘”式诈骗的信任建立阶段，AI 聊天机器人的表现已超过人类诈骗者——近半数测试对象在 AI 引导下执行了对方要求的操作，而人类诈骗组的成功率不到五分之一。这意味着大模型驱动的诈骗自动化可能比预期更快成为现实。

Oracle 把 Google 的 Gemini 大模型接入自己的 Fusion 和 NetSuite 企业应用，让客户在现有业务软件里就能按需选用 Gemini 处理任务。华尔街对此反应积极，Oracle 股价一度上涨 8.4%，说明“多模型选择”正在成为企业级 AI 的主流路线。

AI正在同时增强网络攻击与防御两端的能力——攻击者用AI将攻击效率提升到国家级水平，而防御方也开始用AI做动态响应。前GCHQ专家Julian Richards指出，真正的韧性不是一次性的安全方案，而是持续变化、多样化、动态调整的防守策略。

联发科董事会批准了一项最高 50 亿美元的融资预算，用于长期增长计划，其中明确包含向数据中心 AI 芯片领域的扩张。这是这家以手机芯片见长的公司，在 AI 算力市场的一次重要战略加码。

X平台上正在批量出现由AI生成的“先受冤屈、后翻盘”类第一人称狗血故事，创作者靠平台分成计划获取真实收入。这个现象揭示了一个比内容污染更值得关注的问题：以互动量为计费基准的创作者激励，正在被低成本生成的AI内容系统性地套利。

据 Hacker News 讨论帖，AI 模型“GPT-5.6 Sol”对 Maxwell 猜想给出了反例，使其被证伪。这一事件之所以值得关注，不仅在于结论本身，更在于它把“AI 在数学研究中解决什么级别的问题、解决得有没有意义”重新摆上台面。

前 OpenAI 研究员 Leopold Aschenbrenner 管理的 AI 对冲基金在 2026 年 7 月暴跌 67%，引发业内对 AI 概念股杠杆投资和高估值风险的激烈讨论。事件核心不在于亏损本身，而在于“AI 明星人物 + 激进杠杆 + 非流动性资产”的组合如何放大市场波动。

AI代理产品Orchid发布了一支争议广告：男友忘掉纪念日，AI帮他订餐厅、买花，女友明知真相却让他邀功。广告引发大量批评，核心问题不是AI能不能干活，而是它能否代替人处理亲密关系里的责任与沟通——目前看不能，而Orchid真正的商业目标其实是“自动化你的生活”。

Google AI 发布了一篇实战教程，演示如何用 Antigravity SDK 在 Google Cloud 上构建一个由多个专用 AI 代理组成的财务审计团队，核心不是“一个模型干所有事”，而是用多代理架构实现权限隔离和流程可控。

OpenAI 于 2026 年 7 月 31 日宣布下调 GPT‑5.6 系列 API 价格，并披露了通过系统优化降低推理成本的具体成果。这次动作的看点不是单纯降价，而是 OpenAI 明确把竞争重心从“堆算力规模”转向“单位算力产出多少可用智能”。