田渊栋：与 GPT-5 合写最后一篇论文后，我意识到自己 5 年内会失业
前 Meta FAIR 研究员、Recursive Superintelligence 联合创始人田渊栋在播客中透露，他用 GPT-5 作为合作者完成在 Meta 的最后一篇论文（研究 grokking 现象），效率提升约 6 到 10 倍，并由此意识到自己的工作大概五年内会被取代。他认为当前模型仍无法在无人类干预下产出好想法，人类仍需负责发起问题和验证方案，而最难自动化的是提出想法。
#推理
机器之心AI 评分3838 机器之心AI 评分3232 ChatGPT 共同创造者 Liam Fedus：数学之后，AI 该去实验室了
ChatGPT 共同创造者、OpenAI 前后训练负责人 Liam Fedus 在播客 The Frontier 中表示，数学因自带 Lean 形式化验证这一"裁判"而成为 AI 突破最快的科学领域，但材料科学等物质世界问题必须靠真实实验验证。
Latent SpaceAI 评分2222 Periodic Labs 的 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 谈“合成超级智能”：从半导体到超导体
Periodic Labs 的 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 在播客中提出“合成超级智能”，主张 AI 科学发现应靠扎根物理实验的强化学习，而非只训练更多互联网数据。他们讨论材料发现闭环中的预测、合成与表征，DFT 与仿真，以及让每台实验仪器具备“140 IQ”的高通量自主实验室。两人认为失败实验可能是最有价值的训练数据，自主实验有望把数十年的试错压缩到数月。
BestBlogs · AI 高分AI 评分6262 OpenAI 研究员 Noam Brown：1 万个 Agent 解世界级难题，多 Agent 贡献不到 10%
OpenAI 研究员 Noam Brown 在与 Dwarkesh Patel 的对话中表示，多智能体系统的收益有限，1 万个 Agent 解出世界级难题时多 Agent 的贡献不到 10%。他认为推理时计算比单纯增加 Agent 数量更具突破潜力，并指出 AI 写代码快并不等同于交付快，瓶颈已从编码转移到上下文管理与协作。他还谈到递归自我改进不会一夜爆发，因为许多科学实验必须串行进行。