政策
监管、安全、产业与经济
接入电网的快车道：FERC 命令六家运营商为 AI 数据中心腾出空间
FERC 给六家电网运营商 30 至 60 天时间，改写拖慢 AI 数据中心接入电网的规则。但症结在于：它无法凭空变出新的发电能力。
SpaceX 变身云厂商：63 亿美元的 Reflection AI 算力交易
SpaceX 将把其 Colossus 2 站点的英伟达 GB300 算力出租给开放模型实验室 Reflection AI，金额最高达 63 亿美元——一家火箭公司就此变身算力供应商。
华盛顿叫停前沿模型:Fable 5 出口管制对峙内幕
美国一项出口管制指令迫使 Anthropic 在全球范围暂停 Fable 5 和 Mythos 5——这是首次针对单一 AI 模型采取此类行动。
隐私与 LLM：什么离开了你的机器
当你向一个 LLM 输入内容时，那些文字究竟去了哪里——之后又会发生什么？一份关于数据踪迹的大白话指南。
透明与披露：告诉人们这是 AI
什么时候该告诉人们 AI 参与其中？一份关于披露规范的通俗指南——为什么它重要，以及如何判断什么才算诚实。
AI 权力的集中：谁掌控着模型
强大的 AI 造价高昂，这把掌控权推向少数几家玩家。本文用平实语言讲清集中为何发生，以及什么在与之制衡。
数据授权：AI 产品背后真正的约束
许多 AI 产品最难的部分并不是模型，而是你究竟有没有权使用这些数据。用通俗的语言，带你认识这条悄悄决定什么能被做出来的约束。
给 AI 内容加水印与检测
能否可靠地标记或检测 AI 生成内容？本文清晰剖析水印与检测的工作原理，以及为什么两者都不是万灵药。
解读开放权重许可证：MIT、Apache 与灰色地带
"开放"的模型权重往往附带截然不同的条件。一份用大白话教你在动手开发前先读懂许可证的指南。
AI 与你的数据:用你的输入来训练意味着什么
当一项服务说它可能用你的输入来训练时,这对你的文字、文件和想法究竟意味着什么?一份关于这桩交易的大白话指南。
AI 与就业：什么能说、什么不能说
关于 AI 与就业的诚实答案，比新闻标题要谨慎得多。一份通俗指南，讲清证据支持什么、又不支持什么。
AI 产出归谁所有？给创作者的版权基础
当模型替你写好草稿、画好图，成果归谁所有？这是一张用大白话画出的地图，标出那些真正决定答案的问题。
诚实地谈 AI 的环境成本
AI 消耗真实的能源与水，但这个故事比标题更具体。一份脚踏实地的审视：成本究竟藏在何处，又取决于什么。
不带噱头地讲清 AI 中的偏见
AI 中的偏见既不是神话，也不是机器的道德缺陷。它是这些系统学习方式可预料的结果。这里是冷静的版本。
当 AI 出错时的责任归属
当 AI 系统造成损害时，谁该负责？在没有单一显见过错方的情况下，本文用平实语言梳理责任是如何被推断的。
推理的经济学：为什么「便宜的 AI」加起来还是不便宜
单次 AI 调用看起来几乎免费。那为什么 AI 账单会膨胀？用通俗的语言，带你认识那把分分钱变成真金白银的经济学。
AI 供应商锁定
依赖单一 AI 供应商在你想离开之前都很方便。本文用通俗语言讲清锁定藏在哪里，以及如何保留自己的选择空间。
安全与能力：核心张力
让一个 AI 系统更有能力，和让它更安全，常常朝不同方向拉扯。本文用大白话审视这股塑造了整个领域的张力。
AI 监管：大致的轮廓
AI 监管近看像一团混乱，却有一个可辨认的轮廓。本文是一张关于那些反复出现的路径、张力与观念的经久地图。