周五全球科技股蒸发约半万亿美元市值。芯片公司（Nvidia、Broadcom、Micron）、GPU 租赁商（CoreWeave、Nebius）和 AI 巨头（Oracle、Microsoft、Meta）全面下跌，韩国 KOSPI 跌 5.5%，SK Hynix 暴跌 9.9%。SpaceX 以每月 $9.2 亿的价格向 Google 租赁算力——去年还在囤 GPU 的 Musk 今年开始大规模外租，Gary Marcus 认为这意味着 xAI 实质上放弃了前沿模型竞赛。Trump 政府正在讨论入股 OpenAI 等 AI 公司，Marcus 将此解读为"变相救助"。更深层的信号是：连 Google 和 Meta 这样现金流充裕的公司都在通过增发股权来为 AI 投资融资——"整个 AI 基建就是一个黑洞"。

Latent Space 周报三个核心主线：(1) 递归自我改进（RSI）从概念进入组织化阶段——Sakana AI 在东京成立专门的 RSI Lab，主张在有限算力下构建自我改进系统，不依赖超大规模集群。(2) Agent 评估从短任务转向经济价值衡量——Agents' Last Exam（ALE）覆盖 1000+ 个映射到美国职业分类的任务，最难级别通过率仅 2.6%；SWE-Marathon 测试 Agent 在 10 亿 token 预算下能否完成构建 Slack 克隆、重写 JAX→PyTorch 等长周期项目。(3) 可靠性研究更新——Princeton 加入 GPT 5.5、Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.7 后结论不变：前沿模型的可靠性并未显著优于前代。

Gary Marcus 拆解引发广泛误读的 Anthropic 博客：媒体标题纷纷写"Anthropic 呼吁暂停 AI 开发"，但仔细阅读原文会发现 Anthropic 并不真正想要暂停。他们想要的是让公众讨论一个他们自己不打算执行的"选项"，同时以"最不谨慎的参与者"为由继续加速推进。Marcus 认为这是一个"零成本的修辞策略"——在 IPO 前精心设计的公关操作。

Simon Willison 发布 micropython-wasm 库，用 WebAssembly 封装 MicroPython 实现 Python 代码沙箱执行。解决了 AI Agent 领域的一个关键基础设施问题：如何安全地让 LLM 执行用户提供的代码？该方案支持内存和 CPU 限制、严格的文件系统隔离、无网络访问，且可通过 PyPI 直接安装。Willison 坦承这是"vibe-coded"的 alpha 版本，不建议用于生产安全环境，但已应用于 Datasette Agent 插件。

新增 fallbackModel 配置，支持最多三个备用模型在主模型过载时依次尝试；deny 规则新增 glob 模式支持。连续三个版本密集发布（v2.1.166-168），以 bug 修复和稳定性改进为主。

HuggingFace Build Small Hackathon 的后续实验：五个不同小模型 Agent 参与金融市场模拟，验证了"异构性即产品"的设计理念——不同模型的决策偏差反而增加了模拟的真实性。

Aicpb.com 数据显示豆包推出订阅后 5 月 MAU 减少 610 万。另外 Anthropic 发布博客警告 AI"自我改进"风险，SpaceX 据悉将日本 IPO 融资目标提高至 25 亿美元。

图灵奖得主 Geoffrey Hinton 最新表态认为 AI 已经具备某种形式的意识，呼吁人类接受"自己不再是唯一智能生命体"。这一立场较其此前的谨慎措辞又进了一步。

特锐德推出算力中心高压供电预制舱"算电岛"，采用碳化硅技术实现 98.5% 供电效率，Token 用电成本降低约 30%，建设周期压缩至 150 天，综合造价下降 20%。

港股上市鞋企千百度宣布转型 AI 数据服务，形成"鞋履+人工智能数据"双主业格局。传统行业公司借 AI 概念转型的又一案例。