Claude Fable 5 and new AI safety fables（在新分頁開啟原站）
Anthropic 推出 Claude Fable 5 通用版，並實施了包括無聲模型操作與分類器等多種安全措施。這些政策雖旨在保護，但被評論者視為將 AI 安全窄化且自我實現的警示寓言，顯示出安全與控制往往難以真正落實。
※ 摘要僅根據標題與說明
Nathan Lambert
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GLM-5.2 is the step change for open agents
探討了 Z.ai 推出的 GLM-5.2 模型，指出它作為一個開放權重模型，在程式碼呼叫和 Agent 任務上表現優於 Claude Fable 5。
State of the blog, mid-2026（在新分頁開啟原站）
這是一篇關於作者職業轉型後對「AI 武林」網站定位的反思。作者分享了他如何透過「Interconnects」這個平台，將前沿模型的演進、開放生態系的建立以及相關機構的建設，轉化為具體的行動目標。
※ 摘要僅根據標題與說明
Claude Mythos and misguided open-weight fearmongering（在新分頁開啟原站）
探討了因「Claude Mythos」模型發布而引發的對開放權重 AI 模型的誤解與恐慌。作者指出，將開放權重模型與特定安全風險連結過度簡化，且錯誤地認為開放權重版本無法在時間上跟上閉源模型的進度，這反而可能削弱整體網路防禦能力。
※ 摘要僅根據標題與說明
Why I still haven’t bought into true RSI
Richard Ngo 探討 AI 安全社群過度焦慮於「超智慧」的時間表，認為這與真實的「損失性自我改進」（RSI）背道而馳。
Debating RSI, the US-China Gap, and Jaggedness with JS Denain of Epoch AI
本訪談探討了 RSI（風險加速）預測、中美 AI 差距以及模型不連續性。訪談者與 JS Denain 討論了 OpenAI 和 Anthropic 的 RSI 指標是否足以證明 AI 加速，並指出中國模型在計算資源和資料上確實存在顯著差距…
Opus 4.6, Codex 5.3, and the post-benchmark era（在新分頁開啟原站）
OpenAI 與 Anthropic 分別推出 Codex 5.3 與 Opus 4.6，這兩款程式碼助手在通用任務與 Git 操作上的表現大幅提升，特別是在 Opus 上更優於 Codex。
※ 摘要僅根據標題與說明
Open and closed models are on different exponentials（在新分頁開啟原站）
探討了開放與封閉式 AI 模型生態系統的未來權力平衡，主要取決於使用者是否願意為頂級封閉模型支付高昂費用。文章指出，隨著程式設計代理技術成熟，市場將出現巨大差異，使用者將持續為最佳智慧支付高溢價，而 API 業務則面臨必然衰減。
※ 摘要僅根據標題與說明
Teaching Everyone to Fish for Tokens
探討 Nvidia 如何透過開放權重模型（如 Nemotron）來降低 AI 訓練門檻，讓更多人能自行開發模型以獲取 Token。作者指出，雖然 Nvidia 投入巨大，但未來是否成功取決於能否建立自給自足的經濟迴圈，否則將依賴外部資金。
Introducing our Artifacts Hub and Adoption Dashboard
Interconnects 推出了「Artifacts Hub」與「Adoption Dashboard」，分別提供 Hugging Face 上熱門模型的深度分析、推理 Token 統計及全球下載趨勢。
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Debating RSI, the US-China Gap, and Jaggedness with JS Denain of Epoch AI
本訪談探討了 RSI（風險加速）預測、中美 AI 差距以及模型不連續性。訪談者與 JS Denain 討論了 OpenAI 和 Anthropic 的 RSI 指標是否足以證明 AI 加速，並指出中國模型在計算資源和資料上確實存在顯著差距…
The current balance of power in open models
探討了 2026 年開放權重模型（open-weight models）的權力平衡，指出中國公司如阿里通義已超越美國領先。文章分析了從 API 到完全開放的模型範疇，並指出儘管美國實驗室投資增加，但技術差距仍在縮小。
Why I still haven’t bought into true RSI
Richard Ngo 探討 AI 安全社群過度焦慮於「超智慧」的時間表，認為這與真實的「損失性自我改進」（RSI）背道而馳。
Open-Source AI & Open Models Reading List
這篇文章列舉了過去幾年關於開放式 AI 模型的關鍵文章，涵蓋了開放模型的定義、商業策略、經濟影響、安全風險以及中美模型競爭等議題。讀者可以透過這些資源全面了解開放模型現狀，並掌握如何評估其風險與優勢。
One resignation turned the embers of AI fear into a wildfire
這是一場由 Jacob Coxon 提出的 AI 研究員辭職引發的媒體協調事件，將原本低機率的風險討論推向極端。事件後，許多 AI 安全研究員因恐懼而辭職，導致社群對 AI 風險的關注度大幅上升。
When will average people feel AI’s impact?
這段訪談探討了為何大多數人至今尚未感受到 AI 的實際影響。作者指出，與工業革命不同，AI 目前僅是「誤差」，對日常生活如家庭、飲食等核心領域幾乎無直接影響。
Teaching Everyone to Fish for Tokens
探討 Nvidia 如何透過開放權重模型（如 Nemotron）來降低 AI 訓練門檻，讓更多人能自行開發模型以獲取 Token。作者指出，雖然 Nvidia 投入巨大，但未來是否成功取決於能否建立自給自足的經濟迴圈，否則將依賴外部資金。
GLM-5.3: How Chinese labs keep stride with the frontier
探討中國實驗室如何透過長期訓練與 RL 環境堆疊，在 GLM-5.3 模型上取得領先成績。作者指出，與美國公司相比，中國實驗室更重視在公開測試集上的「benchmaxxing」，並利用快速迭代來維持領先地位。
I wrote an AI textbook — how long until AI can do it better?
分享了他撰寫 AI 教科書的經驗，探討了大語言模型在長篇非虛實寫作中的滯後現象。他認為模型目前仍難以處理需要深度思考、情感表達和獨特觀點的任務，而更擅長處理可驗證的細節和重複性工作。
5 useful things you'll learn in my new post-training textbook (shipping now!)
本書是作者整理多年的開源模型訓練經驗，涵蓋人類回傳強化學習（RLHF）的後訓練技術。內容從 RL 演算法的直覺、系統設計、歷史背景到蒸餾與訓練挑戰，提供從零基礎到深入理解的完整指南，適合有 CS 背景但想掌握現代 LLM 訓練實戰技巧的讀…
Introducing our Artifacts Hub and Adoption Dashboard
Interconnects 推出了「Artifacts Hub」與「Adoption Dashboard」，分別提供 Hugging Face 上熱門模型的深度分析、推理 Token 統計及全球下載趨勢。
Open models recap: more on Kimi K3, Qwen 3.8, Xi's WAIC speech, distillation, the open-closed gap, and what's next
探討了開放式大模型的現狀，重點包括 Kimi K3 的發布、中國與美國模型的競爭、以及模型蒸餾的爭議。節目指出雖然中國模型在效能上領先，但開源模型仍面臨資料和訓練時間的挑戰。
Kimi K3: The open-weights escalation
Moonshot AI 推出 Kimi K3，這是近來最接近開源前沿的模型之一。文章指出，中美模型效能差距縮短至 3-5 個月，顯示中國實驗室在資源效率、架構創新和文化自由度上取得顯著進展。
GLM-5.2 is the step change for open agents
探討了 Z.ai 推出的 GLM-5.2 模型，指出它作為一個開放權重模型，在程式碼呼叫和 Agent 任務上表現優於 Claude Fable 5。
Banning Open Source AI Would Be A Mistake
指出，限制或禁止開放原始碼 AI 將是重大錯誤。開放原始碼安全、促進經濟成長，且已有超過九成軟體建立在其上。雖然美國正加強 AI 監管，但開放原始碼能透過透明性提升安全性，並協助新興企業對抗大企業壟斷。
State of the blog, mid-2026（在新分頁開啟原站）
這是一篇關於作者職業轉型後對「AI 武林」網站定位的反思。作者分享了他如何透過「Interconnects」這個平台，將前沿模型的演進、開放生態系的建立以及相關機構的建設，轉化為具體的行動目標。
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Frontier post-training recipe review with Finbarr Timbers（在新分頁開啟原站）
回顧了從 InstructGPT 到前沿模型的訓練後食譜演進，並探討了 2026 年的新模型如 MiMo Flash 與 DeepSeek V4。
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Claude Fable 5 and new AI safety fables（在新分頁開啟原站）
Anthropic 推出 Claude Fable 5 通用版，並實施了包括無聲模型操作與分類器等多種安全措施。這些政策雖旨在保護，但被評論者視為將 AI 安全窄化且自我實現的警示寓言，顯示出安全與控制往往難以真正落實。
※ 摘要僅根據標題與說明
Farewell Ai2（在新分頁開啟原站）
作者離開 Allen Institute for AI 後，反思了 Olmo 模型在當時雖非最尖端，卻因團隊文化與影響而產生深遠意義。文章探討了 AI 領域中不同層級達成目標的多元路徑。
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Open and closed models are on different exponentials（在新分頁開啟原站）
探討了開放與封閉式 AI 模型生態系統的未來權力平衡，主要取決於使用者是否願意為頂級封閉模型支付高昂費用。文章指出，隨著程式設計代理技術成熟，市場將出現巨大差異，使用者將持續為最佳智慧支付高溢價，而 API 業務則面臨必然衰減。
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Some ideas for what comes next, May 2026（在新分頁開啟原站）
2026 年 AI 發展將持續加速，風險與挑戰並存。作者指出，雖然 Opus 4.5 等開源模型尚未達到真正的代理應用階段，但未來若開源模型能實現低價高效能，將引發巨大使用爆發。
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Notes from inside China's AI labs（在新分頁開啟原站）
訪談探討了中國 AI 實驗室的文化特質與研究風格。作者透過高速列車窗景，回顧了與中國 AI 生態系統接觸的愉悅體驗，並分析了中國企業在快速跟進技術時，如何結合傳統教育文化與獨特組織方式，在語言模型與大規模模型領域取得領先地位。
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The distillation panic（在新分頁開啟原站）
探討了「蒸餾攻擊」的誤用，指出將此技術泛化為所有蒸餾行為會混淆概念，導致誤判。作者強調需謹慎評估對中國大模型的影響，避免將正常的研發技術誤認為企業或國家的不當行為。
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My bets on open models, mid-2026（在新分頁開啟原站）
Interconnects 探討 2026 年開放模型能否追趕閉源模型的趨勢。文章指出，雖然部分領域會落後，但整體差距將持續擴大，而非趨同。作者強調，開放模型的長期穩定平衡取決於資金、法規與使用者需求等多重複雜變數，目前供需嚴重不匹配。
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The inevitable need for an open model consortium（在新分頁開啟原站）
探討未來將形成一個公司聯盟，共同投資基礎設施開源模型的趨勢。儘管目前許多實驗室面臨資金與研發成本壓力，但長期來看，聯盟模式是確保模型持續獲得資金支援的關鍵。
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Claude Mythos and misguided open-weight fearmongering（在新分頁開啟原站）
探討了因「Claude Mythos」模型發布而引發的對開放權重 AI 模型的誤解與恐慌。作者指出，將開放權重模型與特定安全風險連結過度簡化，且錯誤地認為開放權重版本無法在時間上跟上閉源模型的進度，這反而可能削弱整體網路防禦能力。
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Gemma 4 and what makes an open model succeed（在新分頁開啟原站）
探討 2026 年開放式模型（如 Gemma 4）的市場地位與挑戰。儘管開放模型數量激增，但缺乏明確的開發路徑與商業化方案，導致其潛力如同「暗物質」般難以捉摸。
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Dean Ball on open models and government control（在新分頁開啟原站）
Dean Ball 探討政府對開放式 AI 模型的潛在控制，指出若政府過度幹預，將削弱模型發展。他認為開放模型是權力中心短期內穩定的平衡點，並呼籲更多人意識到建立開放模型的重要性。
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Olmo Hybrid and future LLM architectures（在新分頁開啟原站）
探討了混合架構在開放權重模型中的應用，結合了傳統注意力機制與迴圈神經網路模組。透過回顧 2023 年 Mamba 與 Striped Hyena 的興起，作者闡述了為何混合架構能解決注意力計算的高昂成本問題，並指出這些技術正逐步被主流採用。
※ 摘要僅根據標題與說明
How much does distillation really matter for Chinese LLMs?（在新分頁開啟原站）
探討 distilled 技術在中文大語言模型中的實際應用。作者指出，目前主流的 distilled 方法更多是將強模型輸出轉化為合成資料，而非直接複製能力。
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美国AI研究员的中国之旅：年轻人，追赶者，算力焦虑与“AGI展示厅” ｜专访Nathan Lambert【101视频播客】（在新分頁開啟原站）
美國 AI 研究員 Nathan Lambert 訪談，探討年輕人在追趕 AI 浪潮時的算力焦慮，並介紹其「AGI 展示廳」計畫。
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[LIVE] Anthropic Distillation & How Models Cheat (SWE-Bench Dead) | Nathan Lambert & Sebastian Raschka（在新分頁開啟原站）
本節目由 Nathan Lambert 與 Sebastian Raschka 主持，探討 Anthropic 的模型壓縮技術（Distillation）及其如何讓模型「作弊」，特別針對 SWE-Bench 等測試集失效的問題進行分析。
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Agents and Infrastructure, Sam Lambert | Compile 26（在新分頁開啟原站）
Sam Lambert 在 Compile 26 中探討 AI 代理與基礎設施，介紹如何將 AI 從實驗性工具轉為可靠的工作夥伴。
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