《纽约客》近期报道揭示，AI正在以“效率”为名重塑人类思维与写作方式，可能导致原创性与批判性思维的丧失。麻省理工学院和康奈尔大学的研究显示，过度依赖AI会降低大脑活动、导致思想同质化，并可能强化文化霸权。文章呼吁对AI带来的“平庸化革命”进行理性反思，警惕技术乐观主义的潜在风险。

麻省理工学院推出的SEAL框架，让语言模型能够通过自主生成数据和自我纠正，实现持续学习和能力提升，突破了传统AI模型的静态局限。这项技术不仅能显著降低对大规模人工标注数据的依赖，提高AI的适应性和鲁棒性，也引发了关于AI可解释性、控制与伦理责任等深层社会影响的思考。

上海人工智能实验室与中国人民大学推出的GRA框架，通过模拟学术审稿流程，使多个小型语言模型（7B级别）协同生成高质量训练数据，性能可媲美甚至超越72B大模型蒸馏的效果。这项开源技术为AI模型的开发提供了一种更经济高效、更具普惠性的新范式，有望打破当前对大规模参数模型的过度依赖，促进AI领域的民主化和可持续发展。