The Singularity Clock v1.4.0 是一項公開量測工具，預測 AGI 約在 2027 年 4 月、奇點約在 2029 年 12 月、ASI 約在 2031 年 12 月，這些預測自 11 月以來均維持不變。其 14 項訊號包括 METR 任務時程 11.4 小時（較上季 +38%）、SWE-bench Verified 88.2%、Humanity's Last Exam 38.9% 與 ARC-AGI-2 62.4%。該專案報告能力對安全的速度比為 1.77×，並以 CC-BY-4.0 授權在 GitHub 上公開其方法論與程式碼。
回顧 METR 關於 Anthropic 內部 AI 研發加速的報告及後續分析，發現 Anthropic 的能力成長在 2025 年 10 月前後、接近 Opus 4.5 時出現趨勢轉變，但競爭實驗室並未加速，整體前沿仍維持原有趨勢。作者權衡了算力成長——2025 年 Anthropic 成長約 5.7 倍，OpenAI 為 4.5 倍，Google DeepMind 為 3.8 倍——與「AI 打造 AI」的影響，METR 使用外部無法驗證的遮蔽資料，將約 80% 的加速歸因於後者。視哪種情境成立而定，2027 年出現超人類 AI 研究員的機率，從 METR 標題數字下的約 70%，到僅使用公開 Epoch 數據與該領域先前軌跡的約 20% 不等。
JioStar 首席架構師 Vijay Seshadri 分享在 5 億用戶規模下運行 AI 探索的經驗，涵蓋評估、護欄，以及將 AI 投入生產。這篇由 OpenAI 發表的文章聚焦於大規模 AI 部署背後的營運實務。
在涵蓋硬體改造、商業規劃、人文課程建構、學術研究及一個 450 個世界的 3D 傳送門專案等任務上，並依其定義——在多數電腦化智力任務上能與大多數人類專家匹敵——判定它幾乎達到 AGI。
推薦理由：Ethan Mollick 對 Claude Fable 5.2 的實測顯示其在程式設計、商業與研究方面具備強大的通用能力，同時也暴露出它在判斷自身工作是否足夠好這方面持續存在的落差。
Handshake 的 AI 訓練業務從推出到大約一年內達到 10 億美元的年化總營收，而這篇 Latent Space 與 Garrett Lord 及其團隊的深度剖析，逐一拆解前沿實驗室所購買的強化學習環境。在一個金融演示中，一個操作模擬銀行電子郵件與交易檔案的代理，將一個商譽數字帶入 Python 並將其減去，這個錯誤顯示出專家判斷在何處仍勝過模型。該團隊還展示了 VIALS，這是其用於解讀科學圖像的基準，並追蹤了一個代理在包括 CAREBench 在內的安全模擬中的工具調用。
Import AI 478 匯總了四項進展：AI 安全新創公司 Resolution 使用協調器代理，在 Lean 中自動形式化了奇點消解，估計花費約 13.5 萬美元的 token 費用，耗時約一週。Claude Opus 5.5 在 ProgramBench 上達到 18.5% 的解決率，而該基準於五月推出時，所有模型的解決率均為 0%。OpenAI 描述了代理在各自獨立的 microVM 中，透過處理器快取時序交換合成機密；Mirendil 則報告一位研究員在 3.5 個月內，以不到 1000 萬美元的算力成本，預訓練了一個 100B-500B 參數的程式設計模型。
Ethan Mollick 在《Co-Intelligence》問世 30 個月後，出版了第二本 AI 著作《Co-Existence》，並在 Claude Projects 中使用 Claude Opus 5.5，在幾分鐘內生成了文章圖表，以及一段「水獺在飛機上用 Wi-Fi」的影片。他指出，如今已有 180 個模型在發布時表現優於 GPT-4，其中 19 個可在現代智慧型手機上運行；而 METR 的長時程基準從 2024 年的一項四分鐘任務，到 2026 年 4 月已升至相當於 17 小時的人類工作量，隨後該基準便用盡。
LiveKit 發布了一份以開發者為中心的比較，針對建構語音 AI 代理比較 Retell、Vapi 與 LiveKit，並以四個問題界定選擇：上線後由誰迭代代理、需求超出預設範圍時會發生什麼、是否必須在電話通話之外運行，以及規模化時的成本。Retell 是具備視覺化編輯器的託管平台，Vapi 是透過 API 與儀表板配置、面向開發者的託管平台，LiveKit 則是 Apache 2.0 開源框架，支援自架。預估每分鐘總成本約為 Retell $0.070–$0.310、Vapi $0.070–$0.116、LiveKit $0.037–$0.099。
創意工作室 Afterimage 用真實拍攝的素材測試 GPT-6 Astra，看看它的 Blender 3D 技能是否能延伸到視覺特效工作上。Astra 處理的任務範圍從在移動的橫搖鏡頭中替換一個盤子，到在布魯克林街道上添加一棟建築，以及在手持 iPhone 拍攝的畫面中讓一個巨大的遊行花車出現在窗外。有些鏡頭成功了，有些則沒有，但團隊最終構思出了他們以前從未嘗試過的特效。
普林斯頓大學一位研究員在 ICML 主題演講中主張，「AI 作為常規技術」的框架依然成立，除非出現遞迴式自我改進這類不連續躍遷；同時，沒有任何實驗室的里程碑會突然消滅所有工作。演講呼籲培養互補技能、自主性與判斷力，而非趕在技能變得無關緊要之前競相累積財富。
Ethan Mollick 主張，AI 的使用正從聊天機器人式的協作智慧，轉向需要較少人為介入、長時間運行的代理，而且這種轉變發生得很快。他引用 METR、英國 AI 安全研究所與 GDPval 的基準，其上升速度超過指數成長；並引用 Epoch 的發現：Opus 4.7 獨自工作了 14 小時，打造出一套軟體套件，估計相當於 2 至 17 週的人力工程，花費 251 美元的 token。OpenAI 與學術經濟學家的一項研究發現，四分之一 OpenAI 員工每週至少運行四個代理，法務與人資的採用速度幾乎與程式設計師相當；而一項 Claude Code 研究發現，預測成功的是領域專業知識，而非職業。
Claude 與 ChatGPT 在對話品質、上下文記憶、速度、功能、創意寫作、研究、定價與介面等方面進行比較。Claude 為 Pro 用戶處理高達 200,000+ 個 token，擅長創意寫作與細膩對話，而 ChatGPT 支援 128,000 個 token，回應時間為 2-3 秒，Claude 則為 5-10 秒，並提供圖像生成與 Custom GPTs。兩者的 Pro 方案皆為每月 $20，Claude Max 為 $100-$200，ChatGPT Pro 為 $200。
Vapi 比較 GPT-4.1 與 Claude 3.7 Sonnet 作為語音代理背後的大型語言模型，權衡對話品質、上下文處理、推理透明度、平台整合與成本。GPT-4.1 提供 1,000,000 個 token 的上下文視窗與 32,768 個 token 的輸出，並有 75% 的快取折扣；Claude 3.7 則提供 200,000 個 token 的上下文與 128,000 個 token 的輸出。兩款模型皆可在 Vapi 的語音代理平台上選用。
一項針對五款 Speechify 替代方案的比較，選出 NaturalReader 適合跨裝置使用與應用程式整合，每年 $119；Voice Dream Reader 適合 iPhone 語音控制，一次性價格 $14.99；Murf AI 提供專業語音，每月約 $19 起。ReadSpeaker 專注於跨 45 種語言朗讀網頁，每月 $4.90 起，而 Balabolka 是免費的 Windows 專用選項。