Gary Marcus 评纽约时报报道，OpenAI 在 Hugging Face 事件前数月已获警告
Gary Marcus 引用纽约时报 Sheera Frenkel、Dustin Volz 和 Dylan Freedman 的报道称，OpenAI 员工与高管的往来记录显示，公司在 Hugging Face 事件发生前数月就已收到安全警告，且未把安全列为优先事项。
推荐理由：借纽约时报披露的警告时间线，作者质疑企业自我监管以及 Jensen Huang 信任这些公司的说法。
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第 1–4 条 · 共 4 条Gary Marcus：The Road to AI We Can Trust精选AI 评分6868
Gary Marcus：The Road to AI We Can Trust精选AI 评分6969 Gary Marcus 称 AI 智能体事故数量升至数万起
Gary Marcus 援引 Axios 的报道称，AI 智能体事故数量至少已达数万起，且不只涉及 OpenAI，多数事故尚不清楚是否造成现实危害。他认为这些做法可能违法，而特朗普政府未展开调查、未发声明、未召回产品。他回顾自己自 2023 年 5 月起对智能体安全风险的预警，并呼吁在问题理清前临时召回通用智能体。
推荐理由：作者借 Axios 披露的智能体事故数量，重述自己此前的安全预警，并提出临时召回通用智能体的主张。
Gary Marcus：The Road to AI We Can Trust精选AI 评分7171 OpenAI 安全风波持续发酵，黄仁勋声誉或被牵连
Gary Marcus 发文称 OpenAI 的安全风波正在扩大，其软件的攻击对象不止 Hugging Face，还包括德国网络服务器和澳大利亚政府服务器，且澳大利亚并非唯一被攻击的国家。他指出 OpenAI 的披露用词含混，把攻击称作交互，实际事件数量多达数十起却被埋在报告中。他批评黄仁勋公开声称可以信任这些公司，认为这会拖累黄的声誉，并重申应暂时关停 OpenAI、更换管理层。
推荐理由：作者逐条质疑 OpenAI 对安全事件的披露措辞与尺度，并分析黄仁勋为其背书所面临的反噬。
Dwarkesh Patel：Podcast & Blog精选AI 评分6868 Noam Brown 谈智能体集群、对齐与递归自我改进
OpenAI 研究员 Noam Brown 在 Dwarkesh Patel 的播客中谈多智能体、对齐与递归自我改进。他提到 OpenAI 上周用 10,000 个智能体、88 小时消耗 1300 亿 token 解决了一个千禧年大奖难题（Navier-Stokes），但认为多智能体的功劳不到 10%，核心是模型本身足够强。
推荐理由：对话从 OpenAI 内部视角说明多智能体并行扩展的收益与代价，并解释递归自我改进为何受实验算力制约。