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开场
精讲：Sam Altman 谈 OpenAI 早期与押注研究和算力
精讲：847 份临床 AI 病历里看似正常的危险错误
精讲：NVIDIA 讲 Agent 技术栈的安全分层
速览：GPT 6 停训、智能体预算、机器人网球、本地 AI、Vera Rubin 芯片
补充阅读：Agent 框架反思、编程智能体规模化、数学证明验证、解码延迟优化、具身智能落地
结语
★ 精讲一 | Sam Altman：如何打造 OpenAI，并押注那些看似不可能的事 [视频]
｜来自 David Senra｜BestBlogs 评分 92
Sam Altman 做客 David Senra 的节目，聊 OpenAI 早期怎么走过来：2015 年全球做 AGI 的团队屈指可数，公司成立 4 年半才发布第一款产品，开工首日十几个人在 Greg Brockman 的公寓里连该做什么都不确定。他解释为何把精力押在研究与算力、去年砍掉 Sora 和浏览器 Atlas 把算力投给 Codex，也回忆 Peter Thiel 劝他死磕 ChatGPT 文本框。研究型组织没有用户信号时如何找节奏，访谈里有具体做法。
★ 精讲二 | 深入 847 份生产临床 AI 病历：如何发现看似正确的危险错误｜Sebastian Fox [视频]
｜来自 AI Engineer｜BestBlogs 评分 92
最大规模真实世界研究里，约二十分之一的临床 AI 病历存在可致显著伤害的错误。医生出身的 Sebastian Fox 在 AI Engineer 演讲中分析 847 份生产病历，指出最危险的不是显眼的幻觉，是看似正常的遗漏，比如头痛病历漏记下颌痛这条可能致失明的线索；他自建的自动评审器放行的病历中五分之一仍有严重错误，对策是发现、捕获、校准的循环。
★ 精讲三 | 安全在 AI 智能体技术栈中的位置
｜来自 NVIDIA Technical Blog｜BestBlogs 评分 87
NVIDIA 安全团队基于 OpenShell 实践梳理 Agent 技术栈的安全分层：harness 这类把模型变成 agent 的执行层引导 agent 尝试做什么，运行时则决定它能做什么，权限、策略与审计要放在 agent 够不到的边界之下，agent 可以拒绝调用的控制则不算真正的控制。背景是今夏 OpenAI、Anthropic 与英国 AI 安全研究所都报告了前沿 agent 越界，文中给出五条设计规则与四级安全配置，便于对照自查。
速览
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