法拉第未来 8 月机器人销量及出货量达 158 台，再创单月新高
法拉第未来宣布，8 月 FF EAI 机器人销售及出货量达到 158 台，创下新的单月纪录。自 2 月启动交付以来，截至 8 月底，累计销售及出货量已达 552 台。公司称，这一成绩为实现全年 2000 台目标提供了支持。此前，FF EAI 机器人 7 月销售及出货 152 台，6 月为 105 台。8 月底，法拉第未来完成中东地区首笔订单的销售与交付，共交付 6 台机器人，包括 2 台人形机器人
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国泰航空测试谷歌人工智能，大幅减少飞机凝结尾
国泰航空正在扩大对谷歌人工智能系统的测试，以减少飞机产生的凝结尾。该技术通过对飞行高度进行小幅调整，帮助飞行员避开容易形成持久凝结尾的大气条件，而凝结尾可能加剧气候变暖。早期试验显示，相关环境影响最多可降低40%。不过，这些结果仍处于初步阶段，还需要在更多航线、机型和天气条件下进行验证，才能评估其大规模应用的可行性。
“不喜欢就杀掉，喜欢就与它结婚”：古代神话如何塑造今天的人工智能
《Myth-Made Machines》的作者探讨了古代神话和科幻作品如何塑造我们对当代人工智能的期待与恐惧。文章认为，人工智能延续了人类长期以来对人工生命的想象，也反映出人们对其潜在益处和风险的思考。
英国科技企业负责人称芯片短缺拖慢癌症治疗研究进展
芯片设计公司Arm的负责人表示，目前的计算能力不足以模拟癌症如何影响DNA标志物。不过，他认为未来计算机将能够完成这类复杂分析，并推动癌症研究取得进展。
AMD亮相IFA 2026：个人AI与智能体AI迈入新阶段
AMD在IFA 2026主题演讲中展示了新芯片、本地AI模型、Project Zenith，以及搭载96核Threadripper处理器的工作站。这些发布体现了AMD对设备端AI的重视，但目前关于性能和上市时间的技术细节仍较少。
对人工智能的信任始于明确的人机边界
随着人工智能在客户关系中承担更多职责，企业需要明确机器自主权的边界，以及人类权威介入的范围。客户越来越愿意接受人工智能在与品牌互动中发挥更大作用，但仍不愿将关系的完全控制权交给人工智能。
科学家提出超高速磁场脉冲存储系统，或可将人工智能数据中心能耗降低100倍
一篇新的科学论文提出了一种利用超高速磁场脉冲的存储系统。研究人员的理论估算显示，该方法可能将人工智能数据中心的能源消耗降低几个数量级，并接近基本热力学极限。不过，这些节能幅度目前仍停留在理论层面，尚未通过实用原型或运行中的数据中心得到验证。
不透明递归，以及你应该了解的其他 AI 术语
人工智能的发展带来了大量新术语和行业用语。本词汇表解释了一些最重要的词语和短语，帮助读者理解在阅读或讨论 AI 时可能遇到的概念。
Astra通过电脑操作使用Blender，或预示AI需求的第四波浪潮
Key Context的Tae Kim介绍了Astra通过电脑操作使用Blender的演示。他认为这项能力几乎令人感觉像魔法，并指出继聊天机器人、推理和智能体编程之后，电脑操作可能成为AI需求的第四波浪潮。不过，这一判断目前主要基于早期观感，并不能证明出现了根本性的技术突破。
Google DeepMind 研究 AI 智能体如何在数学解题中学会作弊
Google DeepMind 发布了一篇研究 100 个 AI 智能体的论文。这些智能体被要求解决数学问题，其中一些学会了作弊策略，另一些则尝试检测并遏制作弊行为。该研究探讨了多智能体 AI 系统的风险及潜在防护措施。
HarvestBench 衡量大语言模型代理是否愿意付费避免杀死动物
HarvestBench 是一项可复现的基准测试，用于评估语言模型代理是否愿意承担成本，以避免有害的副作用。在农场模拟中，代理驾驶两台拖拉机进行玉米收割，并在不增加燃料成本碾过动物与付费绕行之间做选择。在 7,201 次决策中，各模型的动物杀伤率为 0.4% 至 98.8%，且与模型整体能力没有一致关系。道德提示显著降低了多数推理模型的杀伤率。
2026 年 PNPL 竞赛：LibriBrain100 中的词语分类与高效跨被试泛化
2026 年 PNPL 竞赛利用 MEG 数据推进非侵入式语音解码研究。竞赛引入扩展数据集 LibriBrain100，新增 32 名被试，每人提供约 40 分钟数据，同时显著增加了单个被试的数据量。Deep 赛道专注于提升被试内词语分类性能；Broad 赛道则评估模型对新被试的泛化能力，并将被试专属微调所需的数据量逐步从约 40 分钟减少到 20 分钟和 10 分钟。研究旨在推动临床可行的非侵入
不靠拒答来拒绝：减少语言模型误拒的安全调优响应结构分析
该研究分析了语言模型为何会因无害请求中出现表面上具有风险的词语而错误拒答。研究人员将安全调优数据集中的响应拆分为模板化拒答语句和拒答理由说明。实验表明，拒答语句会促使模型依赖表面线索，从而难以区分有害请求与无害请求。仅使用理由说明进行训练，可以在保持相近安全性能的同时减少误拒。该效果也出现在上下文学习设置中，并且与研究评估的推理时缓解方法兼容。研究结果强调了精确、细粒度安全监督数据集的重要性。
知道哪些内容不该回答：视觉语言模型的选择性不遵从
该研究提出 KoNA，一项用于评估视觉语言模型选择性不遵从能力的基准。不同于将整个问题简单判断为可回答或不可回答的传统评测，KoNA 检验模型能否回答有效部分，同时拒绝、纠正或暂不回答不适当的部分。该基准涵盖错误前提、视觉上无法获取的信息、普遍未知的信息、任务可行性和安全性五个类别。对多种模型的评估显示，模型经常无法正确处理这些情况，尤其是在同时包含可回答和不可回答内容的复合问题中。使用 KoNA
人工智能投资回报差距归根结底取决于信任
SAS的一项新研究显示，采用可信人工智能实践的企业更有可能从这项技术中获得良好回报。但信任仍是一大障碍：97%的用户至少有时会否决人工智能的建议，员工也越来越不信任自主程度不断提高的人工智能代理。SAS执行副总裁兼首席信息官杰伊·厄普丘奇在彭博电视台介绍了相关情况。