据 @DeepLearningAI 称，研究者提出自搜索强化学习 SSRL，用于训练大语言模型模拟网页搜索，从模型自身参数中更好地检索信息，从而提升内部检索效率。来源：DeepLearning.AI 推文与 The Batch 概要 hubs.la/Q03VV2d-0。 @DeepLearningAI 指出，经过 SSRL 微调，模型在多个问答基准上的准确率提升，并且在与真实网页搜索工具结合时表现进一步增强。来源：DeepLearning.AI 推文与 The Batch 概要 hubs.la/Q03VV2d-0。 从交易角度看，来源仅确认能力提升，未提及具体市场影响或相关公司与加密资产；可将其视为模型侧检索与问答准确率的实证进步，后续关注产品或研究对 SSRL 的集成。来源：DeepLearning.AI 推文与 The Batch 概要 hubs.la/Q03VV2d-0。

根据 @DeepLearningAI，The Batch 万圣节特刊聚焦四类 AI 风险主题：扭曲现实的聊天机器人、即将破裂的泡沫、困在数字网络中的爬虫，以及决定生死的无人机。来源：DeepLearning.AI 推文，2025-10-30。 该帖将这些主题描述为来自硅的真正恐惧，并提供阅读链接 hubs.la/Q03R1YDH0，呈现一份简明的 AI 风险清单。来源：DeepLearning.AI 推文，2025-10-30。