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11月13日周五
11月12日周四
  1. The Verge · AI42

    The Verge 资深评测人实测 Apple HomeView:$299 智能屏问答

    The Verge 资深智能家居评测人 Jennifer Pattison Tuohy 开放问答,分享她过去一周对 Apple 首款智能屏 HomeView($299)的实测体验。她测试了桌面版和壁挂版,在厨房、床头、办公室等场景使用,并体验了 Siri AI 能力与智能家居控制。Verge 订阅者可在评论区提问,她将于当天 2PM ET / 11AM PT 开始回答。

  2. TechCrunch · AI42

    你担心的数据中心可能永远不会建成

    TechCrunch 的 Equity 播客邀请 Ascend Analytics 市场与战略高级董事总经理 Brent Nelson,分析哪些数据中心项目可能真正落地、哪些可能永远停留在纸面。数据中心热潮正遭遇地方反对、许可延迟和电力争夺等现实障碍,而大量已宣布的项目在这些挑战之前就可能根本不会建成。随着数十亿美元 AI 基础设施投资面临风险,区分真实项目与投机项目正变得越来越重要。

  3. TechCrunch · AI43

    TechCrunch Equity 播客:地方反对与许可审批如何拖慢数据中心建设

    TechCrunch Equity 播客邀请 Ascend Analytics 市场与战略高级董事总经理 Brent Nelson,分析数据中心项目为何被大幅高估、只有少数提案能真正落地。节目讨论 AI 泡沫破裂时错配租户的开发商风险、两党许可审批僵局,以及天然气在极端冬季天气下的可靠性问题,并提出电池储能配合可临时削减并网的替代方案。

  4. TechCrunch · AI44

    黄仁勋的丑闻是否比看起来更普遍?Nvidia CEO 事件折射半导体行业间谍与高管越界乱象

    Heron Intelligence CEO Nate Singer 表示,Nvidia CEO 黄仁勋的丑闻并非孤例,半导体行业存在大量未曝光的类似案例,他已见过至少三份相关报告。Singer 指出,中国数十年的经济间谍活动使半导体公司成为渗透目标,而部分高管的越界行为让公司更易被利用。他称行业内许多资深人士知晓此事却默许纵容,相关性丑闻因后果严重很少公开。

11月11日周三
11月10日周二
11月9日周一
  1. MIT Technology Review · AI18

    特种化学品行业如何用 AI 创新:Lubrizol 的数字化实践

    特种化学品制造商 Lubrizol 通过组建"融合团队",把科学家、数据科学家和 IT 团队围绕共同目标协作,用 AI、云基础设施和数字化建模加速研发。公司信息技术副总裁 Girish Rao 强调,AI 不是取代科学判断,而是给科学家更好的工具,帮助在物理实验前识别模式、测试假设并建模。数字建模还能评估更多配方、探索淀粉和玉米基替代材料,助力可持续材料开发。

11月8日周日
  1. The Decoder58

    Sutton 警告仅靠算力不足以产生智能,与 Altman 等人的 LLM 扩展乐观论形成对立

    图灵奖得主 Richard Sutton 在近期帖子中表示,仅靠原始算力不足以产生智能,AI 科学需要新的巧妙方法且远未完成,引发 X 上广泛讨论。他延续 2019 年《The Bitter Lesson》的立场,批评单纯扩展大语言模型的局限,称合成数据是巨大错误,主张拥有世界模型、能持续学习的智能体。

11月7日周六
  1. The Verge · AI67

    Cognition CSO Alex Stamos 谈 AI 时代网络安全的黑暗期与出路

    The Verge Decoder 播客访谈 Cognition 首席安全官 Alex Stamos,讨论 AI 如何颠覆网络安全。Stamos 指出开放权重模型让攻击方能自动化大部分 kill chain,例如开源工具 ARTEX 配合 GLM-5.3 已被用于入侵数百家公司;攻击的边际成本趋近于零而防御成本居高不下,行业正进入一段黑暗期。

  2. Simon Willison44

    Nilay Patel:AI 产品不够好,行业无法摆脱困境

    The Verge 的 Nilay Patel 在 The Vergecast 中称,AI 产品还不够好,无法让人们接受其成本——数据中心噪音、deep fake slop、agents 并非真实可用,且各公司在这类产品上的支出超过收入。他指出成本过高、收益不实,并将 CEO 们在白宫的活动与腐败相联系。结论是:AI 行业只有做出更好的产品、让使用体验不言自明地改善生活,才能走出困境。

  3. The Verge · AI44

    The Vergecast:2026 年中期选举后科技行业面临的监管与 AI 盈利难题

    The Vergecast 讨论 2026 年中期选举对科技行业的影响,选民压倒性支持民主党并反对 AI,针对 Big Tech 的监管和数据中心之争料将升温。节目还探讨 AI 搜索能否盈利,指出 OpenAI 网页搜索增长迅猛但 Google 也未找到 AI 搜索的赚钱方式,且企业正在缩减开支、AI 智能体尚未普及。

  4. The Verge · AI60

    The Verge 调查:AI 成为旧金山约会新门槛

    The Verge 记者 Helen Li 在旧金山实地采访后发现,AI 态度正成为当地约会的新分水岭:有人在 Hinge 资料上写「Fuck AI」或「如果你用 AI 就别和我约会」,AI 安全从业者 Kyle 因担心 AI 导致的长期未来而难以谈婚论嫁,而 frontier AI 公司员工 Bryan 认为 AI 立场无关紧要、收入才是加分项。

  5. The Decoder76

    Frontier Radar #5:AGI 临近之际,27 家新实验室的六大技术押注

    文章梳理了从大厂出走的创始人创办的 27 家独立 AI 实验室(neolabs),并按主要技术押注分为六组:改变学习方式(如 SSI、Core Automation、Ineffable Intelligence)、改变学习数据来源(如 AMI、World Labs、Physical Intelligence)、押注非互联网数据(如 Basecamp Research、Periodic Labs、Prometheus)、押注算力效率(如 Liquid AI、Inception、Unconventional AI)、自动化研究本身(如 Axiom Math、Discovery Loop、Recursive),以及押注模型可解释性与可控性(如 Goodfire、Reflection、Thinking Machines Lab)。文中列举了各组代表公司的融资与估值,例如 SSI 获 Nvidia 报道的 5 billion 投资、Prometheus 融资超 18 billion、World Labs 被 AMD 以约 8.2 billion 收购等。

    推荐理由:文章把散落的独立实验室按六类技术押注归类,读者可据此看清大厂之外的创新方向分布。

11月6日周五
11月5日周四
  1. The Verge · AI44

    The Verge 播客 Decoder 对谈经济学家 Willy Shih:AI 繁荣背后的隐藏供应链成本

    The Verge 播客 Decoder 本期对话哈佛商学院管理实践教授、经济学家 Willy Shih,围绕其新书《Where Does My Stuff Come From?》讨论 AI 基础设施大建设、关税变动与全球化争议下的全球供应链经济学。Shih 指出关税会促使厂商把组装转移到越南、墨西哥等地规避壁垒,而中国仍保持全球制造强国地位。

  2. TechCrunch · AI38

    Hugging Face 首席政策官谈开源 AI 谁在赚钱

    TechCrunch 的 Equity 播客本期请到 Hugging Face 首席政策官兼战略高级副总裁 Irene Solaiman,讨论开源模型日益主流化背景下企业如何捕获价值,以及中国开源模型崛起后美国厂商能否跟上。节目还涉及初创公司在开源模型上构建产品前需了解的工具与基础设施选择,以及塑造开源 AI 未来的各项权衡。

11月4日周三
  1. Simon Willison41

    AI 正在摧毁我的计算机科学学位

    Simon Willison 撰文指出,AI 明显要求教育者改变教学与评估学生的方式,但有效利用这些工具的教学方法仍极不明确。评估周期以年计,今天尝试的新教学机制要等当前学生在 3-6 年后毕业才能得到可靠结论,学生因此沦为未经检验的新学习方式的实验对象。

11月3日周二
  1. Simon Willison12

    Simon Willison 发出 10 月赞助者专属月度通讯

    Simon Willison 于 11 月 3 日发出 10 月版赞助者专属月度通讯,赞助者可立即阅读,付费 $10/月可比免费版提前一个月获取。本期内容包括 vibe game development 的 10 月转折点、漏洞危机升温、LLM 发布、$100+/月订阅的 API credits、当前在用工具与软件发布。9 月通讯已作为预览开放查看。