AI 讓作業變好，卻讓學習能力退化
一項追蹤26,811名中國中學生、歷時30個月的研究發現，使用生成式 AI 的學生作業成績平均提高18%、完成時間縮短30%，但月考成績平均低20%。研究指出，長期使用者更容易將作業完全外包給 AI，使原本應透過草稿、試錯與推演建立的能力逐步流失。
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AI 解釋可能削弱人類判斷力
一項研究發現，LLM 的建議可能說服評估者拒絕有潛力的創新構想，或批准品質不佳的提案。提供敘事式解釋反而讓參與者更容易遵從錯誤的 AI 判斷，而不提供解釋時，人們的獨立判斷表現更好。
AI時代真正值錢的是你的認知作業系統
文章指出，AI正讓資料與例行專業能力變得愈來愈廉價，而判斷力、品味與信任將更加珍貴。個人與企業需要一套認知作業系統，將資訊轉化為框架、選擇與可負責的決策。
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量化「信仰」從何而來，又將走向何方？
量化私募連續多年取得亮眼收益後，於7月遭遇大幅回撤，部分明星產品單月下跌超過20%。文章指出，規模膨脹與小市值、高波動、高成長風格暴露，可能放大量化策略在風格反轉時的損失。
讓 AI 真正挑戰你的思考
文章介紹一套雙向鋼人 Prompt，要求 AI 先重述真正問題、強化支持與反對雙方的論點、找出決定性變數，並在下結論前提出一個關鍵問題。這套方法旨在降低 AI 的迎合傾向，產出更有用且貼近具體情境的決策建議。
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AI 讓個人創作具備規模化能力
AI 正在降低研究、寫作、程式設計、設計、分析與產品開發的組織成本，讓個人能取得過去分散於多個職位的能力。當執行成本下降後，判斷力、動機與持續行動將成為關鍵差異。
李開復將 01.AI 轉向 B2B 企業決策系統
李開復創辦的 01.AI 正從基模訓練轉向 B2B 企業決策 AI。公司目標是協助企業決策者透過 AI 處理複雜數據，並預計 2026 年訂單額將達到 15 億人民幣。
PRISM：填補具身AI感知缺口
PRISM 提出一個框架，透過動態問答管道緊密結合 VLM 感知與 LLM 決策。LLM 會批判 VLM 描述、提出目標導向問題，並合成任務導向的場景理解。它在 ALFWorld 和 R2R 基準測試中自動超越最先進模型。
把自己當大模型訓練：AI時代的自我進化指南
本文指出在AI時代，人類的判斷力與「品味」（Taste）是核心競爭力。作者建議將個人視為一個大模型，透過經驗數據、目標函數與反饋迴路進行自我訓練，以應對AI帶來的能力重估。
透過 POMDP 決策框架優化鋰生產
本研究引入了一種部分可觀測馬可夫決策過程 (POMDP) 框架，旨在優化地質、需求與價格不確定性下的鋰礦開採決策。該模型透過動態適應市場變化與技術選擇，表現優於人類啟發式決策。