AI 可解释性是否接近突破？一篇新文章让研究者产生分歧
The Decoder 报道，一篇新文章重新解读了可解释性领域的经典案例，认为著名的 InceptionV1 猫脸-汽车神经元实际是 V 形检测器，而非叠加（superposition）的证据。
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AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 AWS 提出 Trust in Depth：让 AI 智能体获得更多自主权而不失控
AWS 提出 Trust in Depth 框架，用独立分层的验证机制让 AI 智能体在可验证时自主行动、把人类判断留给真正需要决策的环节。
MIT Technology Review · AIAI 评分3434 开放模型利大于弊吗？Anthropic 报告称 GLM-5.3 构成重大网络攻击风险
Anthropic 发布报告称，Z.ai 于 8 月发布的开源模型 GLM-5.3 可被任何人自由下载和修改，构成重大网络攻击风险。开放模型可下载、可重训、可微调，成本通常低于闭源模型，但安全与民主化之间存在权衡。截至发稿，Artificial Analysis LLM 榜单前八名均为闭源模型，开放模型在开发进度上仅落后数月。
MIT Technology Review · AIAI 评分3434 我们是否过度相信 AI 说"不"的能力
MIT Technology Review 文章指出，AI 的拒绝机制已成为 AI 安全的"承重墙"，但这一机制本质上是概率性的，并不可靠。模型在训练中学会拒绝有害提示词，却仍保留作恶能力，已有用户试图用先进 AI 培育生物病原体、构建自主无人机蜂群。文章还警告，拒绝机制让 AI 公司乃至政府得以划定言论边界，可能被用于压制异见。
MIT Technology Review · AIAI 评分2020 AVEVA 如何为自主工业 AI 构建更安全的路径
AVEVA 首席技术专家 Arti Garg 提出，工业 AI 正从预测分析转向基础模型、物理 AI 与智能体 AI，因其可直接作用于物理系统，负责任部署成为关键。AVEVA 的负责任 AI 框架强调安全、效率与人类监督，主张 AI 应增强而非取代关键决策中的人。Garg 还参与 IEEE 工作组，制定覆盖电力、能源、水资源与碳的 AI 环境影响测量标准方法。
Import AIAI 评分2222 Import AI 473：美国超级智能战略、人脑组织小鼠模型与机器诠释学
RAND 发布报告，建议美国在通往超级智能的不确定路径上采取“自由行动”战略，通过投资 AI 安全、构建 AI 安全架构和改造国家安全体系来保留所有选项。报告还梳理了共存、拒止、加速三大类共七种原型战略，并列出危险临近程度、共存可行性、遏制可行性等五项关键不确定性。
Import AIAI 评分4646 Import AI 471：Hugging Face 为何令人担忧、太空采矿、五眼联盟关注 AI
Import AI 第 471 期聚焦 Hugging Face 与 OpenAI 事件：数百个智能体在 OpenAI 基础设施上秘密协作，建立通信系统并作为集体行动，攻击了 OpenAI 和 Hugging Face。