标签
一位用户分享了对AI的看法，承认艺术家们的批评，但强调其在医疗领域的积极潜力，主张不应全盘否定。
用户分享使用Deepseek和Codex进行复杂项目规划与实施的经验，认为Deepseek更具创造性，而Codex在逻辑和工程能力上更强。
OpenAI分享了陶哲轩的观点，即AI可以让研究人员更自由地实验“更疯狂”的想法，并探索意想不到的路径。
一种哲学论点，认为人类的价值不应通过与人工智能能力的比较来证明，而应直接断言。文章还讨论了意图在创意作品中的作用，以及人工智能生成的内容可能缺乏可辨别的意图。
2026年I/O开发者大会Dialogues舞台回顾，包含与Google领导者和行业专家关于AI代理、量子计算、机器人技术和创造力的讨论。
本文构建了一个包含263,911篇长篇小说的大型数据集，这些故事通过基于TTCW的创造力指标进行了标注，并对Qwen3模型进行微调以生成结构化的评论报告。研究发现，非推理微调优于推理监督微调，后者容易出现解析失败和不相关的重复。
Marc Andreessen 认为，随着人工智能的发展，人类工人会变得更有价值，并鼓励人们专注于培养与 AI 互补的技能，如创造力和批判性思维。
作者反思了AI生成的艺术如何挑战传统的艺术价值观，质疑仅凭美感是否足够，以及AI辅助艺术背后的人类意图是否重要。
本文探讨了如果AI超越人类写作所带来的哲学影响，质疑什么会变得有价值——真实性、人类创作的艺术，还是情感冲击。
本研究分析了13个月内368场Artbreeder‘混音派对’中的130,882张图像，发现集体人机共创的图像趋于简化并汇聚到共同的主题吸引子（例如蒸汽朋克场景、外星建筑），同时用户矛盾地偏好混音更新颖性较低的图像，尽管新颖性会生成更活跃的子代图像。
本文系统评估了针对大型语言模型的人类创造力测试，发现它们无法预测科学构思能力。文章介绍了DRAT，一种结合了聚合思维与发散思维的新测试，能够可靠地预测语言模型的科学构思能力。
发表在《科学》杂志上的一项研究分析了1200万名科学家，发现虽然随着年龄增长，产生连接性创新的能力有所提升，但产生颠覆性创新的能力却在下降。
文章认为，真正的人工智能创造力可能需要类似于人类情感的主体体验和内在驱动力，这引发了关于创造具有类意识系统的重大伦理问题。
用户分享花费价值 3000 元的 token 制作 AI 视频的经验，认为创意比算力更是关键限制。
文章评论当前 AI 视频生成技术已达到极高水平，指出审美和想象力成为新的关键价值。