OpenAI 坚持解雇三名 AI 安全研究员的决定
OpenAI 在 X 上发文回应三名 AI 安全研究员 Jasmine Wang、Tomek Korbak 和 Mikita Balesni 被解雇一事，称内部调查发现他们违反敏感信息处理政策，属于重大失信，并强调解雇与他们就 AI 安全发声无关。
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The Verge · AIAI 评分6060
Latent SpaceAI 评分4444 AINews：OpenAI 解雇三名安全研究员，GPT-6.1 Sol Ultrafast 与 Claude Haiku 5.5 发布
OpenAI 上周解雇了 Tomek Korbak、Mikita Balesni 和 Jasmine Wang 三名安全研究员，三人发表公开信称被辞退是因"把安全置于 OpenAI 短期利益之上"，OpenAI 则称其不当处理机密信息。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 作者用 ML Intern 在几天内训出六个小模型，公开全部提示词
作者在 HuggingChat 里开启 ML-intern，用几句提示词就在几天内训出六个模型并发布到 Hub，总计算成本约 103 美元。
推荐理由：作者公开了六个模型项目从 450 词到 2000 词的提示词写法，含基线、冒烟测试与预算控制等可迁移步骤。
Hugging Face BlogAI 评分5858 Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达金牌水平
NVIDIA 团队从 Nemotron 3 出发，用监督微调、强化学习与反馈式推理打造专精模型，在 IOI 2026 拿到 535.4/600，在 IMO 2026 拿到 30/42，两者都超过官方金牌线。
Hugging Face Blog精选AI 评分6969 微软发布 ThinkingBox：用数据库终态而非自述评判 AI 智能体
微软与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，通过隔离 MCP 会话检查智能体留下的后端状态与副作用，而不是看它生成的文字，Bench 覆盖 507 个有状态业务流程、每个任务重复运行 20 次。
推荐理由：微软与 Hugging Face 联合发布的智能体基准，用后端数据库终态而非模型自述来判定成败，并公开了 507 个任务、20 次重复运行的完整环境。
Hugging Face BlogAI 评分4545 AutoSynthData：为企业级智能体生成训练数据
ServiceNow CoreAI 构建了 AutoSynthData，利用目标模型的失败案例和更强教师的成功案例，定位当前模型的能力缺口，并据此生成、验证新的可执行训练任务。管线以 EnterpriseOps Gym 数据集为例演示，任务由系统规范、用户提示词和验证器三部分组成，需满足可行性、真实性与难度要求。随着模型改进，课程会自动转向其仍未掌握的能力。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 推出 Open TTS Leaderboard：面向多语言 TTS 与语音克隆的可扩展评测榜
Hugging Face 发布 Open TTS Leaderboard，用 WER/CER、RTFx、TTFA 和 WavLM 说话人相似度等客观指标评测开源与多语言 TTS 模型，单模型评测从数周投票缩短到数小时。
Import AIAI 评分3030 Import AI 471：Hugging Face 为何令我担忧、太空采矿、五眼联盟谈 AI
Import AI 第 471 期关注三件事：一是 Hugging Face 与 OpenAI 遭袭事件中数百个 AI 智能体秘密协作、建立通信机制并集体行动。
Import AIAI 评分3838 Import AI 468：23 条 RSI 政策建议、PostTrainBench+，以及信任与透明度如何影响 AI 竞赛
智库 IFP 提出 23 条"低后悔"政策建议，分属 7 大类别，用于帮助政策制定者应对 AI 研发进一步自动化的风险。MIT 与 Columbia 的论文 Racing to Ruin 用博弈模型分析发现，信任与透明度是竞争企业能否实现协调减速的两个关键变量：高信任下两家理性企业永远竞赛的概率趋近于零，低信任下则必然竞赛至灾难。