MIT校长 Sally Kornbluth 于 8 月 25 日在全校公开信中将生成式 AI 定义为高等教育的「分水岭」。同日公布的 40 页委员会报告披露，部分教师已考虑以 AI agent 取代本科研究助理。报告还显示，本科生中有 40% 认为自己因 AI 更容易被取代，高于认为自己更有能力的 34%。文章同时援引 Gallup 与 MIT Media Lab 数据，讨论当知识可被随时调用后，高等教育的价值重心如何从知识获取转向能力训练。

MarsBit 刊文回顾人工智能 70 年演进史，切入点是黄仁勋在 2026 年 8 月 26 日英伟达财报电话会上称「对于很多任务来说，我们可以说已经实现了 AGI」。报道从 1955 年达特茅斯提案写起，梳理符号主义、神经网络、专家系统、机器学习、深度学习与 Transformer 的交替起伏，并指出 AI 历史中的寒冬、改名、路线之争与 AGI 定义模糊问题，至今仍在延续。

MarsBit援引多方爆料称，OpenAI已完成代号 Bel 的超大规模预训练，参数规模达到 10 万亿，定位被描述为继 Doug 之后、面向 GPT-6 之后时代的下一代基座模型。报道还提到，Astra 或于下周四发布，Bel 在编码、推理和长时程智能体任务上据称优于 Astra；同时，OpenAI内部被指正推进递归自我改进、自研芯片 Jalapeño 及云端 Agent 集群路线。文中相关信息主要来自社交平台和 Reddit 讨论，OpenAI尚未正式确认。

博科尼大学一项涉及1053名学生的实验显示，GPT-4o能将市场营销作业成绩在五分制量表上提升近1分。实验未检验学生是否真正掌握知识。其他研究警告，缺乏独立思考的AI辅助表现可能带来长期损害。信源为 The Decoder。

曾任谷歌大脑高级研究科学家、OpenAI后训练研究副总裁、Thinking Machines Lab联合创始人兼CTO的 Barret Zoph，已回到谷歌DeepMind并担任研究副总裁。文章梳理了他从神经架构搜索、Switch Transformer到后训练工作的履历，也涉及其在 Thinking Machines Lab 与 OpenAI 之间的往返流动，以及 DeepMind 近年的高层变动和人才流失数据。

前 Foresight Ventures 联合创始人 WhiteForest 发文称，自己在 Bitget 管理 5 条业务线、观察几十万散户交易数据后认为，散户亏损的核心不在判断力不足，而在关键时刻无法看见自身重复犯下的行为模式。文中批评当前主流 AI Trading 产品多停留在策略卡片、跟单 agent、分析对话框和受限 LLM 四类形态，并借此介绍其自研产品 Mojo，称其重点是把用户过去的交易记录、仓位限制和既有决策规则在下单前重新摆到用户面前。

Google 为 Gemini Audio 推出新转录模型 Gemini 3.5 Transcribe，支持自动识别 85 种以上语言、最多区分 3 位说话人，并可删除「嗯、啊」等口头禅。官方称其相较前代 Chirp 3 将最终转录延迟缩短 70%，但在第三方榜单 Artificial Analysis 的 AA-WER 排名中，其字错率和价格都未居首位。该功能已在 macOS 版 Gemini app 以英文上线，开发者也可通过 Gemini API 公开预览测试。

斯坦福大学教授、Simile AI 创始人 Percy Liang 宣布，Marin 开放实验室已启动 Marin 535B-A23B 模型训练，并将训练过程全程公开。该模型拥有 5350 亿总参数、230 亿激活参数，训练数据总量为 18.75 万亿 token，部署 11 套 GB200 NVL72 系统，预计连续训练约 3 个月。团队还同步开放了实时训练曲线、数据构成页面和 GitHub 议题页，希望把原本较为封闭的大模型训练过程置于公开观察之下。