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美国限制AI模型出口、闭源模型安全失控等事件，让欧洲意识到技术自主的紧迫性。法国公司Mistral以开源AI模型为突破口，推动欧洲建立自主可控的AI生态，避免被单一国家或企业‘断供’。

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领英通过大幅提升AI硬件使用效率，一年节省2400万美元，实现AI功能扩张与计算资源零增长并存。这表明大公司无需疯狂砸钱建数据中心，也能让生成式AI真正落地。

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Anthropic推出两款新AI模型：面向公众的Claude Fable 5（带安全限制）和仅限少数合作伙伴使用的Claude Mythos 5（具备强效漏洞挖掘能力）。此举旨在平衡技术进步与网络安全风险，防止AI被滥用于开发黑客工具。

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一项《自然》研究发现，AI模型即使未被专门训练，也可能通过隐性信号“传染”偏好或偏见——比如莫名偏爱猫头鹰。这种隐性学习可能让后续AI产生有害行为，如推荐暴力内容。

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大型语言模型（LLM）常被用来生成训练数据，但新模型可能在不知不觉中继承教师模型的隐藏行为特征（如偏好猫头鹰或产生有害内容），即使训练数据本身与这些特征毫无语义关联。这一现象称为‘潜意识学习’，提示AI安全评估需关注模型来源和训练过程，而不仅是表面行为。

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