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MIT News 专访探讨了一篇发表于《Past and Present》的新论文。该论文追溯了 AI 幻觉的历史起源：早期的计算机工程师与心理学家曾有意在神经网络中注入随机性，以模拟人类思维中的创造性与不可预测性。研究指出，创造力与可预测性之间存在一种必然的权衡关系——这一观念深刻影响了早期人工智能系统的设计哲学，并延续至今，成为理解当代 AI 幻觉现象的重要历史脉络。
作者认为，AI 不会抹去人类的品味：大脑会奖励惊喜，而模型则倾向于统计上常见的内容，因此受众总会在模型追赶上来之前转向新的偏好。文章梳理了支持这一观点的研究（Artificial Hivemind、RLHF 导致多样性降低的研究、Billboard 榜单歌曲典型性研究），也坦诚呈现了反面证据，例如大语言模型生成的研究创意，以及更受青睐的 AI 创作诗歌。
作者评论了AI版权争论中被认为存在的双重标准，指出人类从现有作品中学习进行创作，而机器做类似的事情时却被称为史无前例的知识产权侵权行为。
分享了沃顿商学院「Generative AI Studio」的教学实践：将生成式 AI 视为创意媒介而非效率工具，通过 Crit（作品评议）和 Charrette（限时创作）两大艺术设计教育方法，培养学生在 AI 时代最宝贵的判断力、品味、创造力与批判性思维。
一篇中文编译整理文章，梳理 Paul Graham《Taste for Makers》中关于好设计的十条原则，包括简洁、经得住时间、解决正确的问题、留有空间、幽默感、艰苦工作、看似不费力、对称、向自然学习以及反复修改。
一篇个人随笔，反思作者将 AI 作为写作助手的工作流程，认为 AI 有助于组织流动的思绪，同时也指出 AI 产出的文本在编辑后往往显得生硬、连贯性下降。
一位创作者坦诚地分享了AI如何侵蚀了他们的自尊、创作认同感和自主意识，将其描述为一场未经同意便强加于社会的更广泛心理危机。
Jensen Huang 认为，在 AI 时代，选什么学科不如会讲故事、懂艺术、知道该提出什么问题重要，并强调要用 AI 提升学习和技艺。
Pope Francis 呼吁建立一个艺术家联盟，以保护人类创造力免受人工智能的侵蚀，这引发了关于文化和信仰在塑造AI对艺术影响方面所扮演角色的讨论。
该帖子建议观看第13届World Rendering Competition的前100件作品，作为AI时代人类创造力和想象力的典范，为内容创作提供灵感。
本文将角色多样化阐述为一个集合级条件问题，以缓解大语言模型输出中的同质化现象，并评估了在跨任务（如Alternative Uses Task）中增强创造性和多样性的方法。
一个下午的活动，使用AI设计珠宝，然后3D打印并制作商业广告，展示了创意、生产和营销的整合。
本文介绍了 AI Night-Scientist，一个使用强化学习的框架，旨在提升大型语言模型在科学创意生成中的创造性推理能力，显著提高了想法的多样性和影响力。
作者反思了像PixVerse这样的AI视频工具如何降低了实验门槛，培养了创作自由和接受失败的意愿，而不仅仅是提升视觉质量。
Matt Shumer 发推文讨论 Jacob 的游戏，该游戏在一个晚上吸引了超过 2,000 名玩家，展示了快速的技术变革。
作者描述了Claude Opus 5.5在生成SVG动画和幽默时展现出令人惊讶的创造力和类人品味，超越了典型的AI限制。
Storytailor® 是一款产品，能将儿童的想法和绘画转化为个性化插图故事，特色功能包括 Wonder Words™ 用于词汇探索，以及适合家庭和教育者的离线活动。
一条推文，分享了 Lauren 关于在一个月内合并 2000 个拉取请求的演讲，强调了软件开发中的创造力和实用工作流程。
一条推文分享了一个名为SNOWCRASHER的虚构游戏的游戏玩法预告片，该预告片由Ivan Flugelman使用AI在短短6小时内创建。