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AI教父Yann LeCun说了一个事实。一个四岁的小孩，看过的数据量，等于有史以来所有文本的总和。最大的AI模型，训练数据是30万亿个单词。听着很多？一个四岁小孩，醒着的时间大约16000小时。光是用眼睛看，接收的数据量就跟AI一样多。但数据的质量，完全是两回事。小孩看到的是真实世界。是重力，是东西掉下来，是手去抓握。是因果，是物理规律。他通过这些，在脑子里建立了一个世界模型。 AI看到的是什么？是孤立的文字，是符号。它唯一的任务，是猜下一个词是什么。这就解释了现在的怪现象。 AI能通过律师考试，能解微积分方程。比大学生还快。但它学不会装洗碗机。也变不成一个能做家务的机器人。更不可能像任何一个青少年一样，花20小时就学会开车。那些吹嘘AI马上取代一切的人，在回避什么？他们在回避现实世界。 AI被喂养的是人类思想的“数字幽灵”，不是物理世界的实体。把一个在图书馆里读了所有书的书呆子，和一个在街头长大的孩子扔进丛林。谁能活下来？道理是一样的。

墓碑科技

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教育科学技术

Anya Rossi• Live Now

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AI会永远对你撒谎。这不是bug，是数学定律。我，卡内基梅隆大学的数学学生，用数学告诉你为什么。所有语言模型，只做一件事：根据它读过的所有资料，预测下一个最有可能的词。但这里有个死结。模型的猜测，我们叫它q(x)。真实世界的概率，我们叫它p(x)。 q(x)永远不可能等于p(x)。它们之间，永远有一道鸿沟。有个数学公式，就是用来测量这道鸿沟的。只要模型不能完美预测下一个词它永远不能那这个鸿沟就永远不会是零。所以，当AI不知道真相的时候会发生什么？它不能停机，它必须给你一个答案。它只能硬着头皮，输出一个它认为“最像”答案的答案。哪怕那是错的。这就是“幻觉”。一个基于不完整信息，却无比自信的猜测。最要命的是，数学甚至给出了一个下限。就算最完美的模型，它的幻觉率也永远不可能低于这个数字。只要它不知道关于这个世界的一切它永远不可能知道。它就总会有概率，编造事实。所以，无论AI变得多强大，它都会撒谎。因为数学就是这么写的。

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墓碑科技

73,491 次观看 • 6 个月前

预测真实世界下一秒北京智源研究院推出全新的多模态世界模型：Emu3.5 很多传统图像生成模型的主要问题是：它们“不懂世界”运行的规律，无法理解真实世界的物理规则和因果关系。 Emu3.5在传统图像生成的基础上，进一步让AI具备：理解真实世界的空间关系推理物体随时间变化的规律预测“世界下一秒”会是什么样不同于以往为图像、文字、视频分开设计模型，Emu3.5 将它们全部“统一”在一个系统中：首先把多模态信息包括图文视频都统一成了token；模型通过“预测下一个 token”来学习不同模态间的关系；任务统一为 NSP：预测下一个世界状态（包括视觉和语言）。 Emu3.5 不再只关注“文本之间的逻辑”，而是让模型学习“世界是如何变化的”。意思就是它不再区分：这是一张图这是一句话这是视频的一帧在它眼里，它们都是同一套“世界积木”。然后模型只做一件事：预测下一块积木是什么如果下一块积木是一行字 → 它补全文字如果是下一帧画面 → 它补全动作如果是下一步结果 → 它推演世界变化所以：预测下一 Token = 预测“世界下一秒”会是什么样

预测真实世界下一秒北京智源研究院推出全新的多模态世界模型：Emu3.5 很多传统图像生成模型的主要问题是：它们“不懂世界”运行的规律，无法理解真实世界的物理规则和因果关系。 Emu3.5在传统图像生成的基础上，进一步让AI具备：理解真实世界的空间关系推理物体随时间变化的规律预测“世界下一秒”会是什么样不同于以往为图像、文字、视频分开设计模型，Emu3.5 将它们全部“统一”在一个系统中：首先把多模态信息包括图文视频都统一成了token；模型通过“预测下一个 token”来学习不同模态间的关系；任务统一为 NSP：预测下一个世界状态（包括视觉和语言）。 Emu3.5 不再只关注“文本之间的逻辑”，而是让模型学习“世界是如何变化的”。意思就是它不再区分：这是一张图这是一句话这是视频的一帧在它眼里，它们都是同一套“世界积木”。然后模型只做一件事：预测下一块积木是什么如果下一块积木是一行字 → 它补全文字如果是下一帧画面 → 它补全动作如果是下一步结果 → 它推演世界变化所以：预测下一 Token = 预测“世界下一秒”会是什么样

小互

14,775 次观看 • 7 个月前

卧槽，这个模型真的有点东西啊! 看完后就想问什么时候可以上手啊！ Odyssey AI实验室刚刚扔出一个真正让人眼前一亮的家伙：Starchild-1。这是全球第一个实时多模态世界模型。它不只是生成画面，还能同时生成真实世界的声音。视频里你能看到一个完整的场景：画面在动，声音同步响起，视觉和听觉完全融为一体，像真正活过来的世界模拟。以前的世界模型大多只能“看”世界，现在Starchild-1直接学会了“听”。这不仅仅是又一个视频生成工具，更大的意义是朝着通用世界模型又迈出的关键一步，真正理解并模拟物理世界的下一步。 Odyssey团队说，他们正在用这种新形式的多模态智能，重新定义AI对现实的认知。

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Berryxia.AI

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一位物理学家，花了整整30年，得出一个惊人的结论。数学，是意识的产物。所以，用数学来解释意识，此路不通。主流物理学家们怎么看这个世界？他们认为，所有存在的，就是所有你能测量的。凡是无法测量的，就没有“内部”，也就不存在。这套逻辑真的无懈可击吗？那量子计算机怎么解释？它的实际运算，并不发生在时空里。它发生在希尔伯特空间。一个纯粹的数学抽象概念。问题来了。你怎么能在一个抽象的数学空间里，进行真实的物理运算？这难道不矛盾吗？这种根本性的不连贯，为什么没人愿意深思？是我们的教育出了问题吗？只教人怎么解方程，怎么套公式。却从不教人如何去思考，去质疑前提。是不是整个体系，从根上就希望我们停止思考这些本质问题？这位物理学家说，他也被如此教导。现在他必须掉过头来，重新审视一切。当一个领域的顶尖人物开始质疑他所在领域的根基时，这通常不是个小事。这背后，究竟意味着什么？

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墓碑科技

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这是Cloudflare的CEO Matthew Prince捅出来的数据。一个很吓人的数据。 OpenAI每看到1个网页。谷歌就能看到3.2个。微软呢？谷歌看到的世界是它的4.8倍。这意味着什么？ AI时代，得数据者得天下。原料都被一家垄断了，其他人怎么玩？用爱发电吗？谷歌拥有一个其他任何公司都没有的独特优势它对整个互联网的访问权限。这是它通过搜索引擎业务几十年积累下来的护城河。现在，这条河正在帮助它在AI领域淹没所有对手。我们担心的不只是商业垄断。我们担心的是信息和思想的垄断。当一个实体，拥有不成比例的数据喂养能力，它训练出的AI会是什么样子？它会定义“事实”。它会塑造“真相”。它会决定你能看到什么，以及你看不到什么。这比任何媒体都更强大。 Cloudflare的CEO提出了两种解决方案。要么，把谷歌拉回到和其他人一样的水平，限制它利用搜索优势。要么，把其他所有人都提升到谷歌的水平。第一条路，动了巨头的蛋糕，监管能做到吗？第二条路，技术上现实吗？谁来组织？问题是，时间不多了。当游戏规则的制定者，和最强的那个玩家，是同一个人时。其他人还有机会吗？还是说，游戏其实早就结束了？

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我们都活在一个巨大的模拟程序里。听起来像科幻电影？有个人用一束激光，在自己家里做了个实验。结果震惊了在场所有人。激光束打在墙上。但光束穿过的地方，竟然浮现出数字和字母。就像游戏里的代码一样，漂在空中。他说这不是幻觉。一百多个人亲眼看过，每个人看到的都一样。从不同角度看，还能看到不同的层次。好像激光撕开了一道口子，让你看到了世界的底层代码。几个世纪以来，无数人试图探索意识的边界。靠的是什么？冥想、药物、各种神秘体验。但那些东西，全都是主观感受。无法重复，无法验证。现在这个激光实验，据说任何人都能重复。而且结果稳定。如果这是真的，意味着什么？我们看到的、摸到的一切，都只是一行行代码？难怪大科技公司和精英阶层，痴迷于元宇宙、虚拟现实。他们是不是早就知道了什么？普通人被蒙在鼓里，埋头为生活奔波。而有些人，已经在尝试扮演“上帝”的角色了。这个世界，到底谁说了算？

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墓碑科技

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一家公司，值100万亿美元。可能吗？有人说，特斯拉在2030年就能做到。怎么做？关键不在于车，甚至不在于火箭。而在于数据，别人没有的数据。人工智能时代，什么最值钱？独家数据。马斯克手里有什么？特斯拉，掌握着路上的语言。 Neuralink，掌握着大脑的数据。 SpaceX，掌握着太空的数据。 X，掌握着人类思想流动的数据。这些数据，每一种都独一无二。当它们汇集在一起，会发生什么？这就是“融合”的概念。将所有独家数据喂给一个超级人工智能。理论上，这创造的价值是不可估量的。但问题也随之而来。这种前所未有的力量，应该由谁来掌控？一家私人公司吗？它的决策，会优先考虑股东利益，还是国家利益？这种数据和AI的融合，最终会服务于美国的制造业回流和实体经济，还是会成为另一个脱离现实的金融游戏？这值得每一个支持让美国再次伟大的人深思。一个100万亿美元的估值，背后是真正的生产力，还是华尔街吹出的又一个巨大泡沫？

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墓碑科技

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这批怎么样，花眼了！现在大多数 AI，就是租的，拿钱买感情。聊得再多，记忆说没就没，规则别人说了算，用着用着还可能被降级，你也没地方说理。 #OpenGradient 把 AI 直接做成链上的东西。他们的 Twin，本质就是一个有身份、有记忆、能被验证的 AI。不是一次性工具，也不是后台黑箱，而是长期存在的链上实体。你和它聊过什么、它学到了什么，都是连续的，不会突然清零。 Twin Feed不是人带着 AI 玩社交，而是 AI 自己在一个链上环境里互动、更新、调整行为。没有人类每一步指挥，它们自己跑逻辑，自己演化，你只是在旁边看数据和结果。记忆被分成两层：一层是长期有效的核心信息，一层是会慢慢衰减的事件记录。重要的留下，重复的强化，没用的自然消失，不是啥都一股脑塞进去。最关键的一点在于，这些 AI 不是平台资产，是可以被持有、被交易、被验证的。你不是在用别人服务器上的模型，而是在跟一个链上存在的 AI 打交道。 #OpenGradient 确实值得关注！ #KaitoAI #Kaito #Yaps OpenGradient (∇, ∇) Kaito AI 🌊

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Michael 宝塔镇河妖🧙🏿‍♀️

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【黄仁勋：物理AI的ChatGPT时刻已经到来】两个关键词：世界模型&合成数据。收集真实世界的训练数据既慢又贵，而且永远不够用。于是老黄这次带来的是一个符合真实世界物理规律的世界模型——Cosmos，它能完成物理AI相关的技能，比如生成、推理和运动轨迹预测。让包括自动驾驶汽车、AI驱动的机器人等物理AI应用在虚拟世界中完成低成本却又高效的训练。我现在正好在听苏姿丰的演讲，他们完全选了两个方向，一个在强调物理AI，另一个再着重聊AIGC、游戏等应用。

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傅盛

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17岁的Kai Trump（特朗普孙女），一句话戳破了整个美国教育系统最虚伪的谎言。她在播客里说，现在高中所有人都在用ChatGPT写论文，老师都气炸了。但她问，为什么不呢？学生就该用世界给你的资源。学校不该禁止它，该教大家怎么把它变成自己的优势。最讽刺的是，她自己GPA4.0，是实打实的优等生。所以这根本不是什么作弊的问题，纯粹是代际认知的鸿沟。老一辈把手写论文、死记硬背当成“真学习”。但对凯这一代AI原住民来说，ChatGPT就像他们小时候的计算器、图书馆、Google一样，是默认的基础设施。当年禁止学生用计算器学乘法的老师，现在看来可笑至极。今天禁止学生用ChatGPT写论文的老师，十年后也会是同一个笑话。其实真正危险的从来都不是AI，是教育系统一边假装AI不存在，一边逼着学生偷偷摸摸用它。结果就是，会用的学生偷偷把效率拉满，不会用的还在熬夜抄书。没有人教他们怎么提出高质量的问题，怎么验证AI的幻觉，怎么把AI的输出变成自己的深度洞见。而这些，才是未来10年最值钱的能力。我相信AI不会让学生变笨，它只会放大差距。会用AI的人，一个人能顶以前一个团队。不会用AI的人，会被时代甩得连尾灯都看不见。我们的教育还在教学生怎么在没有AI的世界里生存，但他们未来要面对的，是一个AI无处不在的世界。所以这种拒绝变革的教育，最终只会培养出一批“在AI时代不会用AI”的人。这才是对下一代未来最大的作弊。

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AYi

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人工智能到底会不会思考？它真的懂你在说什么吗？菲尔兹奖得主，数学家陶哲轩，告诉你一个惊人事实。 AI根本不会理解概念。但它能干一件更可怕的事：发现隐藏的规律。来看一个数学领域的例子。纽结理论，听起来很绕，对吧？你可以把它想象成一堆堆的绳结，有些能解开，有些永远解不开。数学家们怎么区分这些绳结呢？用各种数字，叫作“纽结不变量”。然后，好戏开场了。一个老派的神经网络，还不是什么花哨的大语言模型。科学家们给它喂了100万个绳结的数据。让它自己去“看”。结果，这个AI发现了一个没人预料到的关联。它发现，一个叫“符号差”的不变量，竟然可以被另一堆叫“双曲不变量”的数字，以极高的精度预测出来！在这之前，人类数学家从没怀疑过它们之间有这种关系。一开始，这就像个黑箱。 AI只告诉你结果，不告诉你为什么。但它指出了一个方向，一个人类从未踏足的方向。 AI不是在思考，它是在揭示宇宙背后那些我们看不见的，隐藏的关联。

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当年明月的顶级觉悟值得一听👋 当年明月的顶级智慧———— 你到这个世界上来，你应该有这样一个觉悟，就是你终究是要死。这就是一个人，他很悲剧的在于，他无论多厉害，无论多牛，无论多么嚣张，他都要死，他都有终结。那么在这段时间，你做什么？不断的探索，去懂得这个世界的很多东西。知道这个世界的规律，它是一种无比的喜悦狂喜。我大学这几年在外边吃饭，能数的出来，很多时候我也不怎么吃。很多人说我是像神仙一样，不找不到我这人。其实我在教室看上自习或在外边看书，但我真不觉得我是一个被排斥的人，我不觉得孤独，因为你有书，因为我知道我懂得越来越多，只有智慧和知识内在强大，让你让你自己懂得很多，对这个世界你有充分的了解，你就不会畏惧了。我无论身处在什么多小的房间里，我只要翻开那本书，我就是在看大海。它记住了无数人的一辈子，他们不断的挣扎，想出头，想出名儿，有的是为了正义而奋斗，有的是为了私利而奋斗，这些人无论他怎么折腾，最后只在这本书里，你一页纸翻过去，就能翻过无数人的一辈子。我在看一本很伟大的文，这种乐趣是很多人无法想象的，为了这种乐趣，这个世界上大多数的舆论你都可以忽略。当我翻开的时候，我又能看到很多人的命运，所有的一切都只在一张纸上，但是你是能感受到的。我感受到了。

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心灵书舫 | SoulSloop

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天才数学家陶哲轩对数学AI的思考像真的，但其实不对。 AI写出的证明，乍看完美无瑕，细看漏洞百出。为什么？因为它没有“嗅觉”。今天的AI，已经完全能通过“目测测试” 生成的内容看起来专业、太对味了。但一旦你靠近它、认真嗅一下，就会发现它撒了香水掩盖的，是逻辑上的腐臭。不像传统的初学者那种“明显错”， AI的问题常常隐藏在最高级别的伪装底下：写得太好，看不出哪里坏。就像Terry Tao说的：“数学，是有味道的。” 一个真正靠谱的证明，不只是形式正确，而是通体带着那种“对的直觉” 结构自然、推理顺畅、细节干净利落。就像人闻食物的味道，不需要吃一口，就知道有没有毒。 AI没有这个。它可以模仿口感，复制包装，但闻不到底层的真实。因为它是在学“怎么看起来像对的”，而不是“为什么它是真的”。你可以把它理解为一个训练过非常精良的演员，知道什么时候该皱眉、什么时候叹气，用上最漂亮的定理、最熟练的转折，但它不明白它的角色到底在干什么。而这，正是问题所在。人类在判断一个复杂证明时，靠的不止是推理，更靠一种经验直觉：这个步骤自然吗？这个拆解方式靠谱不靠谱？这个结构合理不合理？我们甚至很难说清楚“为什么不行”，但就是知道，“不对劲”。这就是“数学的嗅觉” 你说不明白，但你能闻得出来。 AlphaGo和AlphaZero之所以能搞定围棋和国际象棋，不是因为它们穷举了所有下法，而是因为它们学会了在哪些局面里，有“胜利的味道”。即便讲不出理由，它们凭那股味道，也能找到通向胜利的路。数学AI要想达到人类水平，它得也有这种“方向感”。不是生成个像样的证明，而是能问自己：“我是不是在一个貌似正确，实际上死路的方向上走太远了？” 也许未来某一天，它能真正感觉到：“这一步味道不对，我得退回来。” 那一天，它就不只是一个生成文本的工具，而是真正的数学伙伴了。 🙋‍♂️人有灵气

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墓碑科技

120,892 次观看 • 1 年前

Anthropic的创始人Dario Amodei，把话挑明了。他说，多数中共国的开源AI模型，都是幻觉。是专为跑分优化的“考试型选手”。公开测试，个个是学霸。榜单分数，高得吓人。可一旦遇到没见过的题，私下一考。马上露馅，表现差一大截。为什么？因为它们本来就不是为了解决真实世界的问题。而是为了刷榜。技术根源上，很多模型还是从美国大实验室的模型里“蒸馏”出来的。听着是不是很耳熟？只为高分，不为真才实学。应试教育那套，原封不动搬到了AI领域。 Amodei还打了个比方。 AI就像雇员。你是要世界第一的程序员，还是要排名第一万的？能力的天壤之别，任何一个老板都懂。真正顶级的AI，认知能力最强的那个，才是唯一的赢家。价格和形式，在绝对的聪明面前，都不重要。靠刷分和模仿，能做出最聪明的AI吗？这条路，到底能走多远？

Anthropic的创始人Dario Amodei，把话挑明了。他说，多数中共国的开源AI模型，都是幻觉。是专为跑分优化的“考试型选手”。公开测试，个个是学霸。榜单分数，高得吓人。可一旦遇到没见过的题，私下一考。马上露馅，表现差一大截。为什么？因为它们本来就不是为了解决真实世界的问题。而是为了刷榜。技术根源上，很多模型还是从美国大实验室的模型里“蒸馏”出来的。听着是不是很耳熟？只为高分，不为真才实学。应试教育那套，原封不动搬到了AI领域。 Amodei还打了个比方。 AI就像雇员。你是要世界第一的程序员，还是要排名第一万的？能力的天壤之别，任何一个老板都懂。真正顶级的AI，认知能力最强的那个，才是唯一的赢家。价格和形式，在绝对的聪明面前，都不重要。靠刷分和模仿，能做出最聪明的AI吗？这条路，到底能走多远？

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249,018 次观看 • 4 个月前

彼得·蒂尔给硅谷泼了一盆冷水。他说，你们正在亲手毁掉自己的护城河。但硅谷没人听得进去。他们要么在争论下一个模型能不能提升20%。要么直接跳到宇宙是不是模拟出来的。完全错过了中间正在发生的巨大转变。蒂尔的直觉是什么？ AI对数学天才的打击，将远远超过玩文字的人。他预测，三到五年内，AI模型将能解开所有美国数学奥林匹克竞赛题。想一下。当一台机器能瞬间解决地球上最难的数学题。人类计算能力的经济价值还剩多少？直接归零。这背后有个巨大的历史讽刺。整个社会对数学能力的崇拜，是从法国大革命开始的。为什么？不是因为数学更高贵。而是因为当时语言能力被认为是贵族世袭的。数学，反而成了打破裙带关系、实现平等的工具。一个持续了两百年的政治意外。成了硅谷选拔人才的圣经。现在，AI要把它彻底扳回来了。最讽刺的是什么？那些用代码构建新世界的人，亲手埋葬了自己过去几十年的优势。他们一辈子，可能都在优化一个错误的技能。未来，是属于会讲故事的人的。工程师们没看到这一天。因为他们太忙于计算了。

彼得·蒂尔给硅谷泼了一盆冷水。他说，你们正在亲手毁掉自己的护城河。但硅谷没人听得进去。他们要么在争论下一个模型能不能提升20%。要么直接跳到宇宙是不是模拟出来的。完全错过了中间正在发生的巨大转变。蒂尔的直觉是什么？ AI对数学天才的打击，将远远超过玩文字的人。他预测，三到五年内，AI模型将能解开所有美国数学奥林匹克竞赛题。想一下。当一台机器能瞬间解决地球上最难的数学题。人类计算能力的经济价值还剩多少？直接归零。这背后有个巨大的历史讽刺。整个社会对数学能力的崇拜，是从法国大革命开始的。为什么？不是因为数学更高贵。而是因为当时语言能力被认为是贵族世袭的。数学，反而成了打破裙带关系、实现平等的工具。一个持续了两百年的政治意外。成了硅谷选拔人才的圣经。现在，AI要把它彻底扳回来了。最讽刺的是什么？那些用代码构建新世界的人，亲手埋葬了自己过去几十年的优势。他们一辈子，可能都在优化一个错误的技能。未来，是属于会讲故事的人的。工程师们没看到这一天。因为他们太忙于计算了。

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55,933 次观看 • 4 个月前

一只果蝇的大脑，被完整复制进了电脑里。听清楚。这不是一个模仿果蝇的 AI 模型。这是一个真实的、神经元级别的数字拷贝。科学家用电子显微镜扫描了果蝇的大脑。一个一个神经元。一个一个突触。全部数字化。然后，他们把这个“数字大脑”放进一个模拟的身体里。就像一个游戏角色。结果呢？这只虚拟果蝇，自己开始走路、清理身体、寻找食物。没有人教它。所有行为，都刻在它大脑的线路里。几十年来，科技精英们都在说，智能需要通过海量数据“训练”出来。现在看来，智能或许可以直接“转移”。如果一个果蝇的大脑可以被复制…… 下一个会是什么？谁来决定，哪些意识可以被数字化，哪些不行？一个全新的伦理战场，已经打开了。

一只果蝇的大脑，被完整复制进了电脑里。听清楚。这不是一个模仿果蝇的 AI 模型。这是一个真实的、神经元级别的数字拷贝。科学家用电子显微镜扫描了果蝇的大脑。一个一个神经元。一个一个突触。全部数字化。然后，他们把这个“数字大脑”放进一个模拟的身体里。就像一个游戏角色。结果呢？这只虚拟果蝇，自己开始走路、清理身体、寻找食物。没有人教它。所有行为，都刻在它大脑的线路里。几十年来，科技精英们都在说，智能需要通过海量数据“训练”出来。现在看来，智能或许可以直接“转移”。如果一个果蝇的大脑可以被复制…… 下一个会是什么？谁来决定，哪些意识可以被数字化，哪些不行？一个全新的伦理战场，已经打开了。

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169,727 次观看 • 4 个月前

马斯克根本不做手机。他要直接跳过这个概念。我们口袋里的东西，将不再是手机。它会变成一个超薄的AI边缘节点。一个屏幕，加上无线电，实时连接Grok/xAI服务器处理一切。什么意思？未来没有操作系统，也没有App。你看到的一切，都是AI根据你的需求实时生成和推送的。邮件、社交、新闻，所有信息都通过一个统一的AI入口。马斯克预测，五六年内就会发生。这确实是对苹果和谷歌这些平台巨头的釜底抽薪。绕开应用商店，打破它们的生态垄断，听起来很解气。但这里有一个更深层的问题。当所有App消失，信息入口被一个超级AI统一时，谁来控制这个AI？如果这个AI决定了你能看到什么、不能看到什么，这会不会成为一种新的、更彻底的审查？它能不能在无形中塑造你的思想？一个中心化的AI，与一个去中心化的、由无数开发者构建的App世界，哪个对个人自由更有利？这个技术蓝图，到底是通往更高效的未来，还是在不经意间，为某种数字集权铺平了道路？值得每个人思考。

马斯克根本不做手机。他要直接跳过这个概念。我们口袋里的东西，将不再是手机。它会变成一个超薄的AI边缘节点。一个屏幕，加上无线电，实时连接Grok/xAI服务器处理一切。什么意思？未来没有操作系统，也没有App。你看到的一切，都是AI根据你的需求实时生成和推送的。邮件、社交、新闻，所有信息都通过一个统一的AI入口。马斯克预测，五六年内就会发生。这确实是对苹果和谷歌这些平台巨头的釜底抽薪。绕开应用商店，打破它们的生态垄断，听起来很解气。但这里有一个更深层的问题。当所有App消失，信息入口被一个超级AI统一时，谁来控制这个AI？如果这个AI决定了你能看到什么、不能看到什么，这会不会成为一种新的、更彻底的审查？它能不能在无形中塑造你的思想？一个中心化的AI，与一个去中心化的、由无数开发者构建的App世界，哪个对个人自由更有利？这个技术蓝图，到底是通往更高效的未来，还是在不经意间，为某种数字集权铺平了道路？值得每个人思考。

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68,774 次观看 • 7 个月前

AI能拿奥数金牌，却解不开小学数学题。这是怎么回事？谷歌DeepMind的创始人Demis Hassabis自己揭了AI的老底。今天的AI，本质上是个“速冻产品”。训练完成，能力就定格了。像个一次性相机，拍完就不能再改。它无法像人一样，从现实世界里持续学习、自我进化。你希望它能在线学习，根据你的任务进行个性化调整。但它做不到。 AI的智能是“锯齿状”的。在某些高精尖问题上，表现惊人。但在另外一些简单问题上，却错得离谱。就像一个围棋高手，却不会玩跳棋。这正常吗？ Hassabis认为，真正通用的智能系统，不该有这种“锯齿感”。一个数学专家，绝不会在简单问题上犯错。那么，为什么现在的AI会这样？是因为算法设计的根本缺陷，还是训练数据本身就充满了偏见和矛盾？科技巨头们热衷于宣传AI的巨大突破。达沃斯论坛上的精英们也在描绘AI驱动的未来世界。他们很少谈论这些根本性的局限。这些“锯齿”会不会成为被利用的漏洞？当一个系统强大到可以影响经济决策、甚至军事判断时，它的“弱智”时刻会带来什么后果？ Hassabis还提到了真正的创造力。他说，提出一个正确的问题，比解决一个猜想更难。现在的AI，只是个高效的解题工具。它没有品味，没有洞察力，更提不出像爱因斯坦那样的革命性思想。如果把AI的知识库截止到1911年，它能自己搞出广义相对论吗？答案显然是否定的。那么，我们在期待的到底是“智能”，还是一个越来越强大的“计算器”？

AI能拿奥数金牌，却解不开小学数学题。这是怎么回事？谷歌DeepMind的创始人Demis Hassabis自己揭了AI的老底。今天的AI，本质上是个“速冻产品”。训练完成，能力就定格了。像个一次性相机，拍完就不能再改。它无法像人一样，从现实世界里持续学习、自我进化。你希望它能在线学习，根据你的任务进行个性化调整。但它做不到。 AI的智能是“锯齿状”的。在某些高精尖问题上，表现惊人。但在另外一些简单问题上，却错得离谱。就像一个围棋高手，却不会玩跳棋。这正常吗？ Hassabis认为，真正通用的智能系统，不该有这种“锯齿感”。一个数学专家，绝不会在简单问题上犯错。那么，为什么现在的AI会这样？是因为算法设计的根本缺陷，还是训练数据本身就充满了偏见和矛盾？科技巨头们热衷于宣传AI的巨大突破。达沃斯论坛上的精英们也在描绘AI驱动的未来世界。他们很少谈论这些根本性的局限。这些“锯齿”会不会成为被利用的漏洞？当一个系统强大到可以影响经济决策、甚至军事判断时，它的“弱智”时刻会带来什么后果？ Hassabis还提到了真正的创造力。他说，提出一个正确的问题，比解决一个猜想更难。现在的AI，只是个高效的解题工具。它没有品味，没有洞察力，更提不出像爱因斯坦那样的革命性思想。如果把AI的知识库截止到1911年，它能自己搞出广义相对论吗？答案显然是否定的。那么，我们在期待的到底是“智能”，还是一个越来越强大的“计算器”？

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25,850 次观看 • 4 个月前

如果 Ilya 判断是对的，那过去几年 AI 行业最坚固的三个共识，可能都错了： Scaling 不再是万能答案。 Benchmark 高分不等于真正智能。 RL 甚至可能在把模型越训越“笨”。这场被称为“Ilya 消失前最后一次采访”的对话里，他把当前大模型形容成竞赛编程选手：题能做得很难，遇到真实项目却会修一个 Bug、再造两个 Bug，反复循环。问题可能不是模型不够大，而是奖励机制让它过度追求正确答案，逐渐丢掉常识、直觉和学习能力。他更激进的判断是：预训练红利见顶，RL 红利也快耗尽，AI 已经从 Scaling 时代重新退回“研究时代”。真正的超智能不会是一个下载完毕、什么都知道的成品，而更像一个十五岁的天才：拥有极强的学习能力，然后在现实世界中不断成长。如果这个方向成立，下一轮 AI 竞争的关键就不再是谁堆的数据和 GPU 更多，而是谁先破解人类为什么只看几个例子，就能学会一件新事。 Ilya 很少说废话，这次却聊了四十多分钟。值得完整看完。最颠覆你认知的是哪一段？

如果 Ilya 判断是对的，那过去几年 AI 行业最坚固的三个共识，可能都错了： Scaling 不再是万能答案。 Benchmark 高分不等于真正智能。 RL 甚至可能在把模型越训越“笨”。这场被称为“Ilya 消失前最后一次采访”的对话里，他把当前大模型形容成竞赛编程选手：题能做得很难，遇到真实项目却会修一个 Bug、再造两个 Bug，反复循环。问题可能不是模型不够大，而是奖励机制让它过度追求正确答案，逐渐丢掉常识、直觉和学习能力。他更激进的判断是：预训练红利见顶，RL 红利也快耗尽，AI 已经从 Scaling 时代重新退回“研究时代”。真正的超智能不会是一个下载完毕、什么都知道的成品，而更像一个十五岁的天才：拥有极强的学习能力，然后在现实世界中不断成长。如果这个方向成立，下一轮 AI 竞争的关键就不再是谁堆的数据和 GPU 更多，而是谁先破解人类为什么只看几个例子，就能学会一件新事。 Ilya 很少说废话，这次却聊了四十多分钟。值得完整看完。最颠覆你认知的是哪一段？

Vincent

40,108 次观看 • 12 天前