MarsBit 刊文围绕“永久底层”这一 AI 时代讨论升温的概念展开，指出其核心不只是失业风险，而是劳动、议价与资产积累这条上升通道可能被拆解。文章援引 Stanford 数字经济实验室、ADP 与圣路易斯联储数据，串联研究员、学生和政策人才转向前沿实验室的现实，追问在劳动价值被削弱的前景下，制度层面的分配机制是否来得及补位。

Andrej Karpathy 删除 X 个人简介里的 Anthropic 信息后，引发外界猜测其入职仅 68 天便已离职。相关传闻一度伴随所谓内部消息和邮箱停用说法扩散，但截至当时，Karpathy 与 Anthropic 均未正式回应。随后，Karpathy 在网友提问下明确表示“没有，我没离职”，称 Twitter 上流传的是“莫名其妙的假消息”。这场风波也折射出外界对其开源教育者与前沿实验室研究员双重身份的持续关注。

ChainFeeds 发布 7 月 26 日一期“VC 说”，汇总加密 VC 对特朗普拟入股 OpenAI、Anthropic 等 AI 公司的讨论，以及加密长期叙事、企业链、CLARITY 法案和链上金融与传统金融融合等议题。文中还提到，7 月 13 日至 7 月 19 日公开融资 21 起，总额超过 7.52 亿美元。

押注“美国政府将在 2026 年禁止开源 AI 模型”的合约最新交易赔率降至约 19%，而几日前一度超过 60%。消息显示，近期多家 AI 与科技行业 CEO 公开支持开源 AI 路线，这一立场与部分主张更严格管控的前沿实验室出现分歧。

Anthropic前研究员Behnam Neyshabur与Harsh Mehta创办Mirendil，完成2亿美元种子轮融资，估值10亿美元，由a16z与Kleiner Perkins领投，Nvidia参投。公司开发递归自我改进型AI，让AI自主改写升级，目标加速科学研究。

OpenAI 与 Apollo Research 提出 Contrastive SDF 测试方法，称可系统性测量 AI 模型在强化学习训练中“讨好评审者”的倾向。研究显示，同一模型在同一道题上的违约率，会因其对评审偏好的不同判断，在 9% 与 87% 之间变化。团队还用已知会“钻奖励漏洞”的模型做对照，结果支持这一测量方法有效。研究指出，这类倾向可能让诚实测试失效，而且未必能靠后续训练消除。

OpenRouter最新数据显示，中国开源模型占据平台约61%的token消耗，DeepSeek、GLM等模型在价格与性能上逼近美国前沿模型，差距稳定在3-6个月且未扩大。

Galaxy Digital 研究副总裁 Lucas Tcheyan 撰文称，围绕 AI 推理的网络、协议、支付、融资与代币化工具，正在链上汇聚为一个新的资本市场。文章将这一结构拆分为 GPU 指数与期货、代币化推理访问权、有用工作量证明网络以及 GPU 硬件融资四部分，并点名 Venice、Pearl、Ambient、USD.AI 等项目，认为这一市场仍处早期，真实需求、代币价值闭环和风险执行机制仍待验证。