GitHub Copilot 官方博客提出聊天并非与 LLM 交互的最佳界面，主张用可自定义的 canvas 全栈应用替代。canvas 能双向与 Copilot 智能体通信，可调用第三方 API 并在本地执行代码，例如构建 Connect 4 游戏、管理 Winget 包或操作 SQLite 数据库。
推荐理由：原文用 GitHub Copilot 的 canvas 实例说明为何聊天不是与 AI 交互的唯一界面，读者可借此判断自定义 UI 对自身工作流的价值。
OpenAI CEO Sam Altman 在联合国安理会发表讲话，讨论 AI 安全、人类控制与国际合作。他强调在 AI 快速发展背景下，确保人类对 AI 系统的控制至关重要，并呼吁各国加强协作以应对全球性挑战。
NVIDIA 提出 AI 安全本质是工程问题，需在智能体栈的每一层（模型、工具、运行时环境）落实可执行的安全边界、责任人与防护证据。NVIDIA 开源 OpenShell 安全运行时，在智能体触及范围之外强制策略并提供沙箱执行；Cisco DefenseClaw、JFrog 等合作伙伴正基于 OpenShell 构建治理与技能扫描层。
GitHub Podcast 最新一期拆解五大 AI 热论：AI 生成代码仍需人工审查、不会用 AI 未必影响求职、Skills 与 MCP 解决不同问题、RAG 未死、代码库难懂或反映可维护性问题。节目主张用提问代替站队，在真实工作中检验观点。
OpenAI 的 Chris Lehane 认为，更强的 AI 能力需要更强的安全证据、共同标准和持久的政策行动。他强调当前政策窗口仍然开放，应抓住时机推进相关举措。
OpenAI 的 Jakub Pachocki 反思日益强大的 AI 及其对齐挑战，呼吁建立更强有力的安全保障措施并加强国际合作。他强调，随着模型能力提升，确保其与人类意图保持一致变得愈发关键。
Dharma AI 发文称，其三个月前开源的巴西葡萄牙语 OCR 模型 DharmaOCR 在专为该语言设计的基准上得分 0.925，高于 Mistral OCR4 的 0.798 和 Unlimited-OCR 的 0.7587。文章认为优势来自两阶段训练：监督微调集中资源于目标语言，DPO 阶段抑制生成退化，并指出通用模型在处理 ENEM 作文等专有名词时更易出错。
一篇解读 Goldfeder、Wyder、LeCun 和 Shwartz-Ziv 2026 年论文《AI Must Embrace Specialization via Superhuman Adaptable Intelligence》的文章。