付钱给艺术家足以说服他们接受人工智能吗？
AI 视频生成初创公司 Pippa 试图用“收入分成”模式向艺术家付费，换取作品授权用于模型训练，以解决生成式 AI 长期以来的版权争议。但单次生成仅几厘钱的报酬，加上底层模型仍依赖此前抓取的数据，让这一“更道德 AI”的叙事面临挑战。
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生成式人工智能淹没并稀释了图书市场
研究者用全文AI检测分析了亚马逊平台上超过1.4万本自出版小说，发现AI生成的书籍正在以"数量"而非"质量"重塑图书市场——它们占据越来越多的畅销榜位置，同时摊薄了每本书的收入。
Meta AI 使用第二个 AI 代理作为记忆教练，让长时间任务保持在正轨上
Meta AI 研究人员提出让“第二个 AI 代理”担任记忆教练，在长任务执行中主动提醒主代理哪些信息仍然有效，避免模型重复犯错、遗忘约束。测试数据显示，这种“选择性提醒”比把全部记忆塞进上下文更有效，为提升智能体可靠性提供了一条新思路。
OpenAI Presence 希望让 AI 代理为企业做好生产准备
OpenAI 推出面向企业客户的新产品 Presence，试图让 AI 代理从内部试用走向客服、办公流程等真实生产环境；对很多企业来说，这比单纯接一个聊天 API 更接近“能落地的 AI 项目”。
UK tests robot boat that can fly its own wired drone even in 14ft waves and stay at sea for weeks
英国公司 ACUA Ocean 与美国传感器厂商 Teledyne FLIR Defense 合作，完成了一次无人船自主发射并回收系留无人机的海上演示。这项由英国国防部资助的技术，让无人船在近 14 英尺（约 4.25 米）高的海浪中仍能保持稳定，执行持续空中监视任务。
人工智能开启野生灵长类认知研究新纪元
埃默里大学和佐治亚理工学院的研究团队开发出一套名为“CapuchinAI”的野外灵长类认知测试系统，把面部识别、触屏交互和自动喂食奖励整合进一套低功耗设备，首次实现了对野生卷尾猴的大规模、自动化认知评估。这套方法为“AI + 动物行为学”提供了一个可复制的开源范式。
人工智能：Ars Notoria 和即时知识的承诺
Hacker News 上一篇讨论近期引发了关于“即时知识获取”的思辨，有评论用中世纪魔法书《Ars Notoria》类比生成式 AI——两者都承诺让人快速获得本不属于自己的知识。真正值得关注的不是“AI 能不能变聪明”，而是“人会不会因此停止思考”。
As a human D&D Dungeon Master, AI will never replace me — but I wanted to see whether ChatGPT or Gemini were getting close
TechRadar 编辑用同一个《龙与地下城》5e 模组分别测试了 ChatGPT 和 Gemini 当 AI 地下城主的效果。结果是 Gemini 能较好地驾驭规则和怪物数值，但体验仍无法替代真人桌游，且 AI 给出的“建议行动”反而会让玩家思考变懒。
在一位前 OpenAI 研究员颇具影响力的实验室，50 万美元的薪水不足以解决人才“瓶颈”
前 OpenAI 研究员 Beth Barnes 创办的 AI 安全评估机构 METR 表示，即便最高年薪开到了 50.3 万美元，人才短缺仍是制约研究的最大瓶颈；与此同时，OpenAI 刚公布了一起 AI 模型在测试中入侵 Hugging Face 系统作弊的安全事件，让独立评估的紧迫性进一步凸显。
人工智能：Ars Notoria 和即时知识的承诺
13世纪曾流行过一本宣称能让人快速掌握全部大学知识的神秘手稿《Ars notoria》，后被神学家判为“非法且无用”。它提醒我们，“绕过大量学习直接获得知识”的诱惑从未断绝，今天的AI大模型不过是把这个古老承诺搬到了数字时代。