Dharma AI 撰文解读 Goldfeder、Wyder、LeCun 与 Shwartz-Ziv 的论文，该论文主张 AI 专业化不可避免。文章引述 1997 年 Wolpert 与 Macready 的优化理论证明：没有算法能在所有问题上占优，通用性不构成性能优势，任务集无限扩张时每任务资源趋近于零。进化生物学与市场竞争给出同一预测，论文称通用性在实践中是神话。
NVIDIA 研究人员提出 ENPIRE，让编码智能体驱动物理机器人自主试验与迭代，在 PushT、插针入盒、切割扎带等任务上把策略成功率提升到 99%。
Dwarkesh Patel 判断，AI 的下一个大突破是边工作边学习，即模型在部署中积累经验、再通过权重更新把这些经验固化下来。
Dwarkesh Patel 在博客文章中提出，近年 AI 能力的提升主要来自数据规模和算力的扩大，而不是训练样本效率的进步。他给出对比称，前沿模型训练使用 10 万亿到 100 万亿 token，而人类从出生到成年约见 2 亿 token，差距接近百万倍；即便参数量无限增加，所需数据也只减少约 10 倍。
英国 AI Security Institute 对齐团队与 Timaeus 联合成立非营利研究组织 Sequent，目标是研发能在超级智能到来前带来可信保障的对齐技术。
Dwarkesh Patel 在播客中与 Google DeepMind AGI 经济学负责人 Alex Imas、Epoch 经济学负责人 Phil Trammell 讨论 AGI 之后什么仍然稀缺。
Import AI 459 汇总多项研究：经济学家测算美国 AI 经济以每年约 2,600% 的质量调整实际增速扩张，2025 年名义 AI GDP 约 2500 亿美元，美国算力支出从 2023 年 370 亿美元、2024 年 900 亿美元增至 2025 年 2190 亿美元。
Anthropic 联合创始人 Jack Clark 在 Import AI 458 中发表一篇基于牛津大学 Cosmos 讲座的长文，主张面对 AI 的持续进步，个体与社会应选择探索未来而非回避当下，并附上一篇设想正向奇点的科幻短篇。
Import AI 457 期聚焦三项研究：疑似早于 Stuxnet 的 fast16.sys 病毒、Muon 优化器的神经元死亡缺陷，以及"正向对齐"立场论文。
Dwarkesh Patel 认为，把智能与权力混为一谈是错误的心智模型：当前 AI 靠编程等有经济价值任务变强，与攫取权力相关性并不强，现实权力更多来自让人协作的权威与信任。他引用 Garett Jones 称，个体 IQ 与收入仅弱相关、国家 IQ 与国家结果强相关，因此更可能是自动化公司按常规资本主义方式胜出，而非单个 AI 算计所有人。
Jack Clark 在 Import AI 第 455 期中表示，到 2028 年底出现无人参与、能自主构建自身继任者的自动化 AI 研发的概率在 60% 以上。
People of AI 播客第二季回归，由 Ashley Oldacre 与新搭档 Luiz Gustavo Martins 主持，每周更新一集，本季主题聚焦生成式 AI。
Jack Clark 的通讯 Import AI 预告即将发布，内容是他本人对意识的看法。该通讯以 Jack Clark 的个人观点为主题，原文未给出更多细节。