我的 AI 数字孪生告诉我该吃什么：Twin Health 代谢孪生 100 天体验
The Verge 资深评测人 Victoria Song 用 Twin Health 的 AI 代谢数字孪生追踪饮食 100 天，该系统依据 Dexcom G7 连续血糖监测、智能体重秤和血压计等数据，用红橙绿三色预测食物对血糖的影响。
#数据/训练
观点The Verge · AIAI 评分2222
观点The DecoderAI 评分5050 Anthropic 的 Andrej Karpathy：AI 真实能力只被极少数人看到
Andrej Karpathy 将大语言模型用户分为四层：约 60 亿人几乎未接触过 LLM，10 至 20 亿人只用免费版聊天机器人，约 2000 万数学和编程专业用户已用智能体完成过去需数周的项目，而仅约 5000 人能接触内部前沿系统。他称“外部世界只看到了预览”，这批人看到的是数千智能体协作数周完成软件巨型项目、挖掘零日漏洞、推进数学前沿，人类审查与理解已开始落后。
观点Latent SpaceAI 评分3636 为什么 AlphaFold 没有解决蛋白质折叠问题——Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 对谈
Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 在 Latent Space 对谈中指出，AlphaFold 的突破只是开始，蛋白质折叠远未解决，静态结构预测无法覆盖蛋白质动态与无序性。
观点Latent SpaceAI 评分3838 Periodic Labs 谈“合成超级智能”：从半导体到超导体
Periodic Labs 的 Liam Fedus 和 Ekin Dogus Cubuk 提出“合成超级智能”路线，主张 AI 科学发现应基于物理实验的强化学习，而非仅靠更多互联网数据训练。他们称自主实验可将数十年的科学试错压缩到数月，并让每台实验室仪器具备“140 IQ”。