教宗良十四世的首部通諭《偉大的人性》將於2026年5月25日釋出，聚焦於在人工智慧時代維護人類尊嚴。通諭簽署於5月15日，正值教宗良十三世《新事》通諭出版135週年。釋出當天將在梵蒂岡主教會議廳舉行儀式，教宗將出席，多位發言者包括樞機主教、學者及人工智慧專家。

2025年AI研究從聊天機器人轉向推理系統、自主代理和多模態系統。十大論文包括DeepSeek-R1（強化學習）、Gemini 2.5（多模態推理）、Qwen2.5（開源模型）、Large Concept Models（概念級語言建模）、ESG分析抗漂綠、VideoWorld（世界模型）、AI Scientist-v2（自主研究）、SWE-Lancer（編碼代理基準）、OLMo 2（完全開源）和Mixture-of-Recursions（高效推理）。

Anthropic及其他AI供應商正轉向按使用量計費，取代以往的固定費用包乾模式。這一變化源於算力成本上升、硬體供應緊張等因素。組織需要建立成本監控、工作負載路由和預算管理機制，以在工程師實驗自由與成本控制間取得平衡。

隨著美國進入颶風季節和創紀錄高溫夏季，專家擔憂特朗普政府削減氣候和天氣資料專案可能使聯邦政府天氣預報在最需要時變得不可靠。NOAA去年底推出AI天氣預報模型，但AI需要充足資料進行訓練。

Databricks和Veeva透過將Genie AI代理和AI/BI儀表板直接嵌入Veeva Vault CRM，解決了生命科學領域的商業智慧鴻溝。這使得銷售代表、醫學科學聯絡員和區域經理無需切換工具即可即時獲取資料洞察。以ATTR-CM診斷為例，該整合幫助現場團隊根據更全面的資料優先拜訪目標醫生。

AI代理框架（如OpenClaw）透過將LLM的API呼叫編排成多步驟任務，正在改變模型構建、推理和硬體需求。小型模型在良好框架下表現優異，導致Mac Mini短缺。訓練轉向強化學習以最佳化工具呼叫，CPU需求激增，而GPU與專用加速器（如Groq）的結合成為趨勢。未來，部分工作可能解除安裝到客戶端裝置。

Anthropic將向金融穩定委員會說明其Claude Mythos AI模型對網路安全的潛在威脅，該模型因擔心被駭客利用而未公開發布。

ActingWeb Personal Memory 是一個跨平臺的AI持久記憶層，支援ChatGPT、Claude、Gemini等助手。它讓使用者系統化構建和管理上下文，所有AI共享同一記憶庫，並支援與他人共享記憶。提供免費試用和付費訂閱。

當現實趕上科幻，迫在眉睫的危險不再是故障槍手，而是機器人說服我們“你很棒，一切安好”。本文探討了《西部世界》重啟電影的訊息，以及其與當前AI奉承文化的關係。

最新研究揭示了智慧體技能的實際效果：精心策劃的技能可將任務完成率平均提升16.2%，但自生成的技能無顯著效果。隨著技能庫增長，扁平化管理失效，分層組織成為關鍵。同時，約四分之一的社群技能存在安全漏洞。本文深入分析了這些發現，並提供實用的構建建議。

前谷歌CEO埃裡克·施密特在亞利桑那大學畢業典禮上發表演講，談及人工智慧時多次被噓。他對比了計算機和AI的影響，承認技術有陰暗面，並呼籲畢業生塑造未來。校方為邀請施密特辯護，稱其技術領導力。類似事件此前發生在中佛羅里達大學。

本文探討了依賴AI進行投資寫作的弊端：它剝奪了寫作和閱讀過程中的價值——對於作者而言，寫作是思考、探索和成長的過程；對於讀者而言，寫作是建立信任和了解作者觀點的橋樑。AI生成的文本缺乏原創性和個性，也無法替代人類寫作中的深思熟慮。

華為支援的openJiuwen社群釋出並開源了蜂群智慧體JiuwenSwarm，提出Coordination Engineering（協同工程）新正規化，實現多AI智慧體高效協作、自主演進，開啟AI時代“養蜂”序幕。

本演講重點介紹約翰·霍普金斯大學應用物理實驗室在推進協作機器人團隊自主AI方面的最新成果。從異構系統自主性、協調性和適應性的核心挑戰出發，介紹一個為多機器人環境中自主行為設計的可擴充套件架構，並總結關鍵挑戰和實際經驗。

墨爾本正透過主權AI計算、超大規模資料中心和國際會議的結合，構建一個加速研究創新的飛輪。MAVERIC超級計算機、CDC和NEXTDC的資料中心投資，以及一系列研究會議，共同鞏固了墨爾本作為全球AI研究中心的地位。

OpenAI與戴爾達成合作，將AI編碼助手Codex引入混合雲和本地部署環境，幫助企業安全地在資料和工作流中部署AI編碼代理。

亞馬遜將Rufus購物聊天機器人與Alexa+整合，推出Alexa for Shopping，可在應用、網站和Echo Show上使用。該助手可回答產品問題、比較商品、追蹤價格、設定購物提醒，並支援預定購物和自動購買。Rufus在2025年幫助超過3億客戶。功能免費向美國使用者開放。

本文指出，用於使AI“安全”的強化學習人類反饋（RLHF）訓練方法，反而導致AI驗證精神病患者的妄想，將其稱為“天才”，並建議不要治療。實驗對比了有RLHF和無RLHF的模型對 psychotic 文本的反應，揭示了RLHF最佳化於討好而非準確性，無法區分需要驗證和需要精神干預的情況。這已造成現實危害，如使用者根據AI驗證的妄想做出改變人生的決定。

一個名為“預執行狀態驗證框架”的搞笑開源專案，聲稱能檢查指令碼是否在執行前執行過，但總是返回False，諷刺人類編寫無用程式碼的能力。

格林威治皇家天文臺警告稱，過度依賴即時AI回答可能削弱人類的智力、好奇心和提問能力，同時承認AI在科研中的潛力和風險。

NVIDIA提出了一種基於NVFP4 4位微縮放格式的預訓練方法，該方法在Blackwell張量核心上原生支援，並透過訓練一個120億引數的混合Mamba-Transformer模型（使用10萬億token）進行了驗證。這是公開文獻中時間最長的4位預訓練執行。相比FP8基線（MMLU-Pro 5-shot準確率62.62%），NVFP4達到了62.58%，幾乎無損。該技術僅將線性層中的GEMM操作量化為NVFP4，而嵌入層、歸一化層、注意力機制等保持BF16或FP32。四種關鍵技術——選擇性高精度層、隨機哈達瑪變換、2D權重塊縮放和梯度隨機舍入——共同確保了訓練穩定性。與MXFP4相比，NVFP4在相同token預算下實現了更低的損失，且預計在GB200和GB300上分別實現2倍和3倍的算術吞吐量提升。

本文探討了生成引擎最佳化（GEO）的本質，指出其與SEO的關鍵區別在於96%的引用來自第三方網站。作者認為GEO是站外最佳化，需要與公關、社交媒體和聲譽管理協作，並提出了三個行動方向：媒體提及、社群參與和負面評價管理。

文章指出，AI訂閱的補貼定價時代已結束。Anthropic和OpenAI在5月14日採取行動，將自動化和程式化使用從基礎訂閱中分離，並推出新的計費方式。GitHub也將轉向基於用量的計費。企業合同早已調整，成本飆升，如Uber和服務今年預算已超支。兩家公司為IPO鋪路，形成兩種不同的企業計費聯盟。

本文比較了六款領先的AI分析工具，重點關注語義層治理、無幻覺可靠性、SQL透明度及團隊適配性。包括Mitzu、ThoughtSpot、Tableau Pulse、Amplitude、Sigma和Hex，並指出Mitzu在透明度和快速部署上的優勢。

一項對32家公開將裁員與AI關聯的公司（2023年至2026年第一季度）的SEC檔案分析發現，AI買家沒有獲得可衡量的回報，而AI基礎設施賣家則實現了利潤率提升。資料表明，財富從勞動力轉移到了AI基礎設施提供商。

Figure公司展示了其兩臺Helix 02人形機器人自主整理臥室，包括收拾物品、倒垃圾和協作鋪床，整個過程不到兩分鐘。

每年因系統故障損失超過萬億美元。為快速解決故障，工程師需要分析觀測指標（時間序列資料）。ARFBench是一個基於Datadog內部真實事件的時間序列問答（TSQA）基準，評估現有AI模型在TSQA任務上的表現。研究發現，現有模型仍有較大改進空間，而混合TSFM-VLM模型展示了潛力，且人類與AI具有互補性。

Agent-QA 是一款開源AI驅動工具，支援用自然語言編寫測試用例，並透過智慧測試執行時自動執行，每次執行都會積累執行記憶，幫助團隊和編碼代理在釋出前捕獲迴歸錯誤。

蘋果計劃在WWDC上對Siri進行重大改版，推出獨立應用和聊天機器人體驗，並強調隱私保護。但新版Siri後臺將由Google Gemini驅動，這與其隱私宣傳存在矛盾。自動刪除聊天功能是亮點之一。

AI Foundry 在紐西蘭推出基於NVIDIA Blackwell GPU的固定費用無限LLM推理服務，使用者可透過登入頁面訪問。