Eric Jang报告指出，当前AI模型已能良好实现和运行实验，但无法可靠地选择下一个要探究的正确问题，也无法判断何时陷入死胡同，这是自动化AI研究的主要瓶颈。
David Reich与Ali Akbari发表论文，通过扩展古DNA测序和新统计方法，推翻自然选择在农业革命后休眠的共识，发现选择加速，青铜时代尤其剧烈，过去1万年认知能力基因预测值提升约一个标准差。
reinerpope从第一性原理推导出前沿模型相对于Chinchilla最优的训练过度程度，是一项有趣的技术推导。