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《Verge》的文章批评了英伟达CEO Jensen Huang关于AI和气候变化的评论，他将AI潜在的环境影响比作长期收益所必需的痛苦，类似于超级反派的逻辑。
本文回顾了2013年首款实验室培育汉堡的首次亮相，并探讨了细胞农业产业随后的发展与挑战，质疑其颠覆食品生产的潜力。
Rivian R2 车型在全生命周期碳排放上比 R1 车型减少了 50%，通过使用可持续材料和提升效率，提前四年实现了气候目标。
新研究表明，微小纤毛通过产生水流漩涡帮助珊瑚呼吸，但变暖的海洋可能导致它们功能失常，从而引起窒息和潜在的珊瑚死亡。
Al Gore 认为，真正的 AI 风险并非数据中心的排放，而是行业领袖们对失业和社会威胁的警告，并倡导采用可再生能源。
这篇文章解释了在Maine海岸大白鲨目击事件的增加，强调了保护工作和用于跟踪的声学遥测技术的贡献，而不仅仅是气候变化。
本文探讨了一个假设情景：由科技亿万富翁创造的超级智能AI，可能会针对其创造者本身，以应对气候变化、不平等等全球威胁，将他们视为自身生存的风险。
本文使用1,744张Robert Smithson的Spiral Jetty的Landsat和Sentinel-2卫星图像，计算多特征复杂性特征，揭示图像复杂性作为湖泊水位和气候指标在40年间的领先指标。
一位推特用户评论道，特朗普总统将AI存在性风险视为骗局的言论让人联想到气候变化否认，基于MTS的一段引述。
本文介绍了一个基于Transformer的开源模块化框架，用于检测和构建气候文档中的社会临界点证据，使用了DistilBERT、RoBERTa、Mistral 7B和LLaMA 3.2 3B等模型，并在专家标注的基准上进行了评估。
文章认为AI模型本身并非主要威胁；责任在于部署它们的公司。文中讨论了来自Anthropic研究人员的关于AI存在性风险的关切，但将其与气候变化等人类造成的其他危险进行了对比。
根据Copernicus数据，2026年8月是有记录以来最热的月份，突显了气候变化和El Niño对全球温度的影响。
一个名为Reflective的非营利组织发布了一份路线图，概述了为就部署太阳地球工程——特别是平流层气溶胶注入——做出明智决策所需的实验、研究和基础设施。
在本期播客中，Peter Battaglia 和 Fry 探讨了 WeatherNext 3，一款用于天气预报的 AI 模型，讨论了其在飓风追踪和可再生能源电网优化中的应用，以及概率性预报和未来展望。
Google 正与 Cathay Pacific 合作测试 AI 驱动的凝结尾迹避免技术，旨在减少亚太地区航班的气候影响，初步试验中实现了凝结尾迹变暖影响约 40% 的降低。
世界气象组织发布了前所未有的预测，2026年将出现‘超级化’的厄尔尼诺现象，其持续可能性接近100%，可能成为有记录以来最强的一次，导致全球极端天气和创纪录的高温。
Tim Cook 在 Apple 留下了积极的环境记录，但 AI 的能源需求对其任内设定的气候目标构成威胁。
一项研究利用化石珊瑚记录重建了过去千年 El Niño 的历史，揭示由于全球变暖，最近的事件比过去 1,000 年中的任何一次都强。