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一项 AI Zeitgeist 研究通过18个问题调查了七个 GPT 版本，共收集了15,120份回答，发现它们对人类面临的最大威胁看法不一——GPT-5 至 GPT-5.6 Sol 认为是气候变化，GPT-5.4/5.5 认为是 AI 目标失准，GPT-6 Astra 则认为是核战争——但它们一致认为，AI 智能体将给日常生活带来最大的改变。
不快乐的孩子优先向聊天机器人倾诉的可能性是快乐孩子的8倍。在幸福感自评分为6分或以下（满分10分）的孩子中，16%表示会先与聊天机器人交谈，再向任何人倾诉；而在自评分为9分或10分的孩子中，这一比例仅为2%。
由 Snowflake 赞助的《MIT Technology Review》报告显示，仅有 48% 的分析型智能体（analytics agent）洞察能够转化为业务改进，上下文不足和洞察过载被视为关键阻碍因素；而通过加强治理并添加语义层，"洞察领导者"（insight leaders）的这一比例超过 70%。
美联储在《小企业信贷调查》中首次加入 AI 相关模块，对 5,248 家企业进行了调查。结果发现，使用 AI 的小企业最有计划进行招聘，不过多数企业仍处于试验阶段，尚未完全将该技术融入业务。
这篇 135 页的调研论文将大型语言模型的智能体推理划分为三个层次——基础推理、自我进化推理和集体多智能体推理——涵盖上下文内与训练后优化，并讨论了实际应用与开放挑战。
麻省理工学院的一篇新论文调查了268名处于职业生涯早期的数学家，发现近70%的人预计，人工智能将使终身教职轨岗位更难获得；由于担心研究成果被他人抢先发表，一些人选择不公开尚未完成的研究。在使用人工智能开展研究的受访者中，54.8%表示不喜欢使用它。
使用 AI 越频繁的人，越认为 AI 可能在两年内取代自己的工作。每周使用 AI 超过 40 小时的人中，约 35% 担心被取代，而轻度用户的这一比例为 20%。这表明，亲身接触 AI 可能会增强人们对其颠覆性潜力的认识。
阿里云开源《AI Agent Handbook》企业级 Agent 全生命周期实践手册，覆盖架构、构建、运行、治理、调优，并附 2026 Agent 开发者调研数据，展示企业 Agent 从试点走向可治理生产的关键挑战与工程方法。
一篇综述与立场论文，认为不同模态的嵌入研究正通过对比学习和 Transformer 架构走向融合，并提出一个涵盖覆盖性、可比性和组合性的框架，将变换、对齐和联合嵌入视为通向全模态统一的路径。
一份探讨视频生成与智能体运行时交叉领域的报告，涵盖智能体化视频生成、智能体化世界建模，以及面向自主多镜头视频制作的递归自我改进。
a16z 调研了 100 位大型企业 CISO，发现 2027 年入选最多的 7 项安全重点全部与 AI 有关，AI 正在重新定义企业安全议程；Bain 估计 AI 能把典型网络攻击从约 4 周压缩至 18 小时。
Asana 对 4,502 名工作者的调查发现，运行两个或以上 AI agent 的人中有 46% 估计管理它们占用了 10% 以上的工作时间，38% 报告 agent 工作存在重复——这引发了关于 agent 构建者是否为人类监督者预留精力的讨论。
该论文提出了一个统一的六维分析框架，系统综述了2017–2026年大模型训练全流程（数据与分词、预训练、SFT与偏好对齐/强化学习）的395篇核心文献，并揭示了跨阶段效应与多个开放问题。
一篇关于大语言模型数据优化的综述论文，系统梳理了数据感知维度（质量、难度、多样性、冗余性）以及数据选择、增强、重加权等优化技术，并探讨了该领域面临的挑战与未来方向。
康奈尔大学的一篇文章/综述，讲解如何构建现代离散扩散语言模型，涵盖迭代式并行精炼、每秒数千 token 的快速采样，以及它们相比自回归大语言模型在改进缩放定律方面的潜力。
一篇发表于 Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering 的综述性论文，基于 COBEM 2025 圆桌讨论，系统探讨了 AI 在机械工程中的基础、机遇、挑战与责任，强调 AI 应与物理推理和工程严谨性结合而非取代工程判断。
全面综述 NDE 4.0 领域，从计算算法、物理技术、工业应用和研究目标等方面分析无损检测，重点阐述自动缺陷识别向深度学习和生成模型的转变，并指出开放数据集、可解释人工智能和标准化数字孪生协议等方面的关键缺口。
本文综述了数据、信息、链接数据及知识图谱的质量评估研究，提出包含24个质量维度和相应度量指标的知识图谱质量评估框架，以评估LLM时代知识图谱的可信度与适用性。
一篇关于大模型时代可信递归自我改进（RSI）的综述，从改进有效性、约束保持与有效监督三个视角组织了自我改进中的风险、保障措施与评估框架，并讨论了开放研究问题。