AI 工作者寻求“举报人保护” 来自 AI 公司的员工呼吁美国国会为他们提供专门的举报人保护，认为现行法律不足以支持他们揭露 AI 技术带来的潜在风险。参议员 Ed Markey 及 Chuck Grassley 等呼吁立法保护 AI 领域的举报人，以确保他们能在不受报复的情况下公开安全问题。OpenAI 已更新政策支持员工举报，但仍限制泄露商业机密的行为。 英国政府为企业推出新的 AI 安全平台 英国政府将为企业提供一个新平台，让“英国企业能够一站式获取有关他们可以采取的行动的信息，以识别和减轻 AI 带来的潜在风险和危害”。同时，英国政府还透露，英国 AI 安全研究所已与新加坡签署了一项新协议，以深化 AI 安全合作。
专家观点
MIT 团队：生成式 AI 对世界没有连贯理解 来自麻省理工学院的研究发现，大语言模型（LLM）在提供纽约市导航等复杂任务时能展现出高准确度，但实际上并未构建出真实的内在地图模型，说明模型并未像看起来的那样在隐性学习世界的普遍真理。 基于此，研究人员通过对常见 Transformer 模型进行评估开发了两项新指标，以检测模型是否真正形成“世界模型”。结果显示，尽管这些模型能够生成合理的方向和连贯的棋步，它们在理解城市地图和游戏规则方面并不一致。进一步实验表明，在导航时一旦增加 1% 的封路，模型准确率就从接近 100% 迅速下降到 67%。因此，要想让 AI 真正捕捉到复杂的世界规则，还需要新的训练方法。 宇树科技创始人：通用机器人大模型将在三年内到来 在第七届进博会虹桥国际经济论坛上，宇树科技创始人、CEO & CTO 王兴兴表示，大语言模型对机器人的赋能仍有局限性，对于物理世界的理解和逻辑推理能力不太够。 不过，他相信通用人工智能（AGI）的黎明已经到来，三年内全球将有公司、实验室能够做出通用的机器人大模型。“未来三到五年机器人领域会发生天翻地覆的变化，因为有更多的关注、更多的资金和人才进入了这个领域。” 工信部副部长熊继军：加快推进 AI 赋能新型工业化 据《科创板日报》报道，在第七届进博会虹桥国际经济论坛上，工业和信息化部副部长熊继军表示，要加快推进 AI 赋能新型工业化，其中包括强化创新合作，即“支持国内外的企业、高校科研机构组建良好的创新体，深入开展技术和人才的交流合作，共建开源社区，共研高质量的算法，共享高价值的数据集，合力推动大模型的关键技术研发”。 中银证券：具身智能机器人有望成为智能体最佳载体 中银证券日前表示，智能体时代来临，小型端侧设备无法消化大模型大参数，具身智能机器人有望成为智能体最佳载体。 目前具身智能商业落地途径主要包括三种：通用机器人路径对于资金和技术要求较高，目前特斯拉等行业巨头正加速布局；纯软件路径的核心是设计通用的操作系统使多个硬件厂商共享同一套软件，英伟达 Project GR00T 以及华为鸿蒙操作系统核心合作厂商有望深度受益；垂直领域软硬一体路径能够使公司形成数据壁垒，细分领域龙头具备核心优势。
其他
创纪录！首幅人形机器人绘制作品拍出 108 万美元 据英国《卫报》报道，由世界上第一位超现实主义机器人艺术家 Ai-Da 创作的肖像画《AI 之神：阿兰·图灵的肖像》日前于纽约苏富比拍卖行以 108 万美元的价格成交。苏富比拍卖行在一份声明中表示：“今天，首幅人形机器人艺术家作品以创纪录的价格进行拍卖，标志着现当代艺术史上的一个时刻，反映了 AI 技术与全球艺术市场之间的日益交融。” 沙特计划斥资 1000 亿美元打造 AI 强国 据知情人士透露，沙特阿拉伯正计划投入高达 1000 亿美元的资金开展一个新的 AI 项目，以打造一个与邻国阿拉伯联合酋长国相媲美的技术中心。他们表示，这项名为“Project Transcendence”的计划还将专注于为沙特招募新人才、发展当地生态系统，并鼓励科技公司在该国投入资源。 新工具可降低高达 30% 的 AI 训练能耗 密歇根大学的研究团队开发了一种名为 Perseus 的软件工具，旨在降低大语言模型（LLM）训练过程中的能源浪费。研究发现，Perseus 可以在训练时间不变的情况下减少高达 30% 的能耗，相当于节省出足够 2026 年 110 万户美国家庭用电的能源。 该工具通过识别和调整任务分配中的“关键路径”来减缓不在此路径上的处理器，从而避免无效能耗。该工具已在 GPT-3 等模型中测试，作为开源工具 Zeus 的一部分，有助于降低 AI 的碳足迹。 将 AI 用于实时聚变等离子体行为预测和操控 普林斯顿大学开展了一项关于使用机器学习（ML）和超分辨率技术来提升核聚变等离子体行为的预测和控制的研究。 研究指出，多模态超分辨率方法能通过融合多种诊断数据，识别等离子体中的隐性物理现象，进而帮助稳定边缘局部模（ELM），避免反应堆壁损坏。在托卡马克反应堆中，研究团队开发了能在 100 微秒内做出等离子体状态预测的 ML 模型，并实现了对非稳定态的实时检测和控制。 此外，ML 还被用于诊断数据的降维和上采样，为未来核聚变反应堆的高效监测提供潜在解决方案。
