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哈佛教授主张AI不会杀死我们，将其比作软件开发，强调数据、训练和防护措施决定结果，并指出现有保障措施的重要性。
作者宣布将在哈佛大学进行演讲，讨论世界模型、Le*家族，以及为何需要更多理论和数学来推进JEPAs。
Soufiane Hayou 和 Nikhil Ghosh 将于 2026 年 7 月 31 日在哈佛大学举行的 STAI-X 2026 会议上教授一门关于 Theory of Scaling in Modern Deep Learning 的短期课程。该课程涵盖使用 muP 及其变体进行跨规模的超参数迁移。
哈佛开源了整个ML系统课程，但作者认为仅凭它无法让数据科学家获得高薪AI职位。
哈佛新论文提出一个去中心化多智能体系统，智能体在类市场环境中通过拍卖和支付进行协调。
哈佛大学的 AutoScientists 提出一种去中心化的多智能体团队方案，让多个 Agent 共享实验状态、自动组队并评审研究方案，在多个基准上显著优于现有方法。
一位哈佛毕业典礼演讲者发表了一篇措辞尖锐、讽刺性的演讲，攻击人工智能，呼吁毕业生以《终结者2》中的任务为灵感“摧毁AI”，引发观众欢呼。
哈佛CS50发布了一门免费的65分钟关于Git和GitHub的大师课，强调了版本控制对于管理生产环境中AI生成的代码的重要性。
Andrew Ng批评哈佛大学将本科生的A等级比例限制在20%的决定，认为教育的作用应该是帮助所有学生成功，而不是限制成功或充当守门人。他分享了DeepLearning.AI和在线课程中鼓励无限次重试和以练习为导向的作业理念。
吴恩达讨论了哈佛大学限制A等级评分的决定，他认为不应以限制成绩膨胀为由阻碍学生成功，并主张教育体系应帮助所有学生学习和取得成功。
哈佛大学CS50团队发布了一门65分钟的Git和GitHub大师课，强调版本控制是现代开发者的必备技能，并针对合并冲突等常见问题进行讲解。
《哈佛深红报》对303名本科生的调查显示，近三分之二的学生使用ChatGPT，学生平均有34.5%的作业由AI完成，使用情况因学科而异，而对AI影响就业前景的看法则褒贬不一。
斯坦福与哈佛研究者指出，agentic AI 系统在现实部署中失败，并非因为“不够聪明”，而是某些根本性问题导致演示效果在实际场景中崩溃。