Video wird geladen...

Video konnte nicht geladen werden

Beim Laden dieses Videos ist ein Problem aufgetreten. Dies könnte an einem vorübergehenden Netzwerkproblem liegen oder das Video ist möglicherweise nicht verfügbar.

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？

墓碑科技

68,733 subscribers

249,188 Aufrufe • vor 5 Monaten •via X (Twitter)

Nachrichten & Politik Wissenschaft & Technologie

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

0 Kommentare

Keine Kommentare verfügbar

Kommentare vom Original-Post werden hier angezeigt

Ähnliche Videos

记者：“为什么要侮辱哈里斯的智力？”川普：“我不得不这么做。我不认为她是一个非常聪明的人。我能感到，我想那是对的，我认为我是一个非常聪明的人，很多人都这么说。我们的国家需要一个聪明的人。我不认为她是一个聪明的人。我不认为那是侮辱，那只是事实。”

记者：“为什么要侮辱哈里斯的智力？”川普：“我不得不这么做。我不认为她是一个非常聪明的人。我能感到，我想那是对的，我认为我是一个非常聪明的人，很多人都这么说。我们的国家需要一个聪明的人。我不认为她是一个聪明的人。我不认为那是侮辱，那只是事实。”

方舟子

37,192 Aufrufe • vor 1 Jahr

著名机构SemiAnalysis的研究员给了一个很有趣的观点--关于中国的开源模型 Jordan Nanos Jordan Nanos 是 SemiAnalysi 的AI 研究员，他说：开源模型现在看起来追上了前沿闭源模型，其实完全是“人为”追平的直接原因就在美国政府身上——他们对Anthropic施加了限制，导致我们根本拿不到这些实验室真正最强的模型最明显的例子就是Mythos和Fable：我根本用不了Mythos，只能偶尔“好好求一下”才能用上Fable 至于OpenAI的5.6 Sol，我们的判断是它甚至都不是OpenAI训练过的最大模型，规模都没到4.5那个级别，他们肯定在某个地方还藏着更大的模型

著名机构SemiAnalysis的研究员给了一个很有趣的观点--关于中国的开源模型 Jordan Nanos Jordan Nanos 是 SemiAnalysi 的AI 研究员，他说：开源模型现在看起来追上了前沿闭源模型，其实完全是“人为”追平的直接原因就在美国政府身上——他们对Anthropic施加了限制，导致我们根本拿不到这些实验室真正最强的模型最明显的例子就是Mythos和Fable：我根本用不了Mythos，只能偶尔“好好求一下”才能用上Fable 至于OpenAI的5.6 Sol，我们的判断是它甚至都不是OpenAI训练过的最大模型，规模都没到4.5那个级别，他们肯定在某个地方还藏着更大的模型

梭哈.AI

90,017 Aufrufe • vor 20 Tagen

Dario Amodei 这段谈 AI 竞争，信息量挺大。很多人以为中国开源模型追上来以后，前沿模型公司的护城河就没了。但 Dario 的判断刚好相反：在 AI 里，真正的护城河不是开不开源，也不是谁模型更多。而是 intelligence 本身。他说得很直白：大家不会为了便宜一点、开放一点，就长期接受“没那么聪明”的模型。只要前沿模型每年还在 10 倍级别增长，领先者和追赶者之间就不是差一点，而是可能差一个时代。

Dario Amodei 这段谈 AI 竞争，信息量挺大。很多人以为中国开源模型追上来以后，前沿模型公司的护城河就没了。但 Dario 的判断刚好相反：在 AI 里，真正的护城河不是开不开源，也不是谁模型更多。而是 intelligence 本身。他说得很直白：大家不会为了便宜一点、开放一点，就长期接受“没那么聪明”的模型。只要前沿模型每年还在 10 倍级别增长，领先者和追赶者之间就不是差一点，而是可能差一个时代。

Vincent

73,126 Aufrufe • vor 1 Monat

世界最后的选择题是什么？美国，中共国，还是俄罗斯？ Palantir 的CEO，Alex Karp，把话挑明了。他说，知识分子总爱幻想一个基于规则的、人人平等的世界。听起来很美，对吧？但在现实世界里，根本不是这么回事。战场上，唯一的优势就是技术优势。美国为什么能赢二战？技术。为什么能在伊朗、在委内瑞拉占据绝对主导？还是技术。 Karp认为，这不是为了美国自己。是为了整个世界。必须有一个力量，拥有最后的决定权。而获得这个决定权的唯一方法，就是军事上的绝对优势。这种优势，只能靠技术堆出来。左派精英们天天喊着和平与爱。却忘了和平是靠实力换来的，不是靠空谈。当他们还在辩论“规则”的时候，对手早已把武器对准了他们。这个世界，最终还是实力说了算。想当善人？你得先有能力阻止恶人。

世界最后的选择题是什么？美国，中共国，还是俄罗斯？ Palantir 的CEO，Alex Karp，把话挑明了。他说，知识分子总爱幻想一个基于规则的、人人平等的世界。听起来很美，对吧？但在现实世界里，根本不是这么回事。战场上，唯一的优势就是技术优势。美国为什么能赢二战？技术。为什么能在伊朗、在委内瑞拉占据绝对主导？还是技术。 Karp认为，这不是为了美国自己。是为了整个世界。必须有一个力量，拥有最后的决定权。而获得这个决定权的唯一方法，就是军事上的绝对优势。这种优势，只能靠技术堆出来。左派精英们天天喊着和平与爱。却忘了和平是靠实力换来的，不是靠空谈。当他们还在辩论“规则”的时候，对手早已把武器对准了他们。这个世界，最终还是实力说了算。想当善人？你得先有能力阻止恶人。

墓碑科技

114,542 Aufrufe • vor 5 Monaten

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

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

墓碑科技

120,892 Aufrufe • vor 1 Jahr

大多数人以为 prompting 只是把句子写得更好 Anthropic 这个 32 分钟 workshop 讲的是另一件事：为什么这完全不够它拆的不是 prompt hacks 不是“act as” 也不是又一个 $300 的课程而是 production 里的 prompt 到底怎么搭 Evals Edge cases Model migration Agent loops 一个好的 prompt，不是一句话而是一套模型可以理解、执行、测试、再改进的 workflow 这点很重要因为不管后面是新的 Claude Opus，还是新的 Sonnet，真正有效的规则大概率还是这些： - 让模型知道目标 - 让模型知道边界 - 让模型知道怎么检查自己 - 让模型知道遇到 edge case 时该怎么处理所以很多时候，AI 给出的坏答案，不一定是模型差也可能只是 setup 太差这个 prompting playbook，建议在下次怪 AI 之前先看完

大多数人以为 prompting 只是把句子写得更好 Anthropic 这个 32 分钟 workshop 讲的是另一件事：为什么这完全不够它拆的不是 prompt hacks 不是“act as” 也不是又一个 $300 的课程而是 production 里的 prompt 到底怎么搭 Evals Edge cases Model migration Agent loops 一个好的 prompt，不是一句话而是一套模型可以理解、执行、测试、再改进的 workflow 这点很重要因为不管后面是新的 Claude Opus，还是新的 Sonnet，真正有效的规则大概率还是这些： - 让模型知道目标 - 让模型知道边界 - 让模型知道怎么检查自己 - 让模型知道遇到 edge case 时该怎么处理所以很多时候，AI 给出的坏答案，不一定是模型差也可能只是 setup 太差这个 prompting playbook，建议在下次怪 AI 之前先看完

0x_Miko

15,628 Aufrufe • vor 2 Monaten

单卡 700TPS! Diffusion Gemma 来了! Google 刚刚发布了 Gemma 小模型的 Diffusion 版本! 大小26B, 激活参数量4B, 最重要的是, 这次还跟 NVIDIA 合作针对4090和5090优化了一波, 5090每秒能生成700+token! 给不知道什么是 Diffusion 大模型的同学科普一下, 传统大模型都是一个字一个字吐出来的, 而 Diffusion 大模型则是如同刮奖一样, 是一片一片出来的, 速度高是 Diffusion 大模型的优点. 有得必有失, 缺点当然就是输出质量没有传统大模型好了. 不过这次的 Diffusion Gemma 还是比之前的 Diffusion 文本大模型好不少, AIME 2026(数学能力测试) 能达到 Gemma4-26B-A4B 的94%的水平, 最差的是tau2 bench(考验Agent能力的测试), 也能达到82%. 这个模型大小 4bit 量化版本 16G 显存就能运行了, 另外, 我突发奇想, 这个模型能不能作为 gemma4 dense 模型的草稿模型用来投机解码? 感兴趣的同学可以试试! #diffusiongemma #gemma #gemma4 #google

单卡 700TPS! Diffusion Gemma 来了! Google 刚刚发布了 Gemma 小模型的 Diffusion 版本! 大小26B, 激活参数量4B, 最重要的是, 这次还跟 NVIDIA 合作针对4090和5090优化了一波, 5090每秒能生成700+token! 给不知道什么是 Diffusion 大模型的同学科普一下, 传统大模型都是一个字一个字吐出来的, 而 Diffusion 大模型则是如同刮奖一样, 是一片一片出来的, 速度高是 Diffusion 大模型的优点. 有得必有失, 缺点当然就是输出质量没有传统大模型好了. 不过这次的 Diffusion Gemma 还是比之前的 Diffusion 文本大模型好不少, AIME 2026(数学能力测试) 能达到 Gemma4-26B-A4B 的94%的水平, 最差的是tau2 bench(考验Agent能力的测试), 也能达到82%. 这个模型大小 4bit 量化版本 16G 显存就能运行了, 另外, 我突发奇想, 这个模型能不能作为 gemma4 dense 模型的草稿模型用来投机解码? 感兴趣的同学可以试试! #diffusiongemma #gemma #gemma4 #google

karminski-牙医

12,374 Aufrufe • vor 1 Monat

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。

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

72,742 Aufrufe • vor 5 Monaten

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。

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。

Berryxia.AI

37,278 Aufrufe • vor 2 Monaten

GPT-8如果真的解开了量子引力的密码，还要什么图灵测试？物理学家David Deutsch说，语言模型就算会模仿莎士比亚，也不是AGI。但如果GPT-8能像爱因斯坦一样，给出一套完整的理论，解释量子引力，还能讲出它为什么研究，怎么推导，以及它的思路演进，那就不是模仿，而是真正的创造。他会承认，那就是AGI。不是因为它答对了题，而是因为它写出了题。 AGI不是通过测试被承认，而是通过创造新的测试被定义。

GPT-8如果真的解开了量子引力的密码，还要什么图灵测试？物理学家David Deutsch说，语言模型就算会模仿莎士比亚，也不是AGI。但如果GPT-8能像爱因斯坦一样，给出一套完整的理论，解释量子引力，还能讲出它为什么研究，怎么推导，以及它的思路演进，那就不是模仿，而是真正的创造。他会承认，那就是AGI。不是因为它答对了题，而是因为它写出了题。 AGI不是通过测试被承认，而是通过创造新的测试被定义。

墓碑科技

46,596 Aufrufe • vor 10 Monaten

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。

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。

墓碑科技

73,608 Aufrufe • vor 7 Monaten

最近当大家都在刷屏Fable 5和GPT-5.6 的时候，殊不知腾讯已经悄无声息的把大模型能力给追上来了。你们知道腾讯低调到什么程度吗？前几天发布的Hy3 ，21B的激活参数已经可以打平旗舰水准，并且直接塞进微信10 亿+用户手里，这才是国产大模型真正的王炸啊兄弟们！说实话周一刷到 Hy3 发布消息那会儿，我第一反应跟很多人一样：又一个卷参数的国产模型？趁着周末有空，我仔细翻了一圈资料，发现完全不是这么回事。原来Tencent Hy这个模型从一开始就不是朝着聊天模型去的，人家的定位就是奔着干活去的 Agent 向 LLM。另外最反直觉的是它的推理效率，295B 总参数，实际激活只有 21B 的 MoE 架构，就能打平参数是它 2 到 5 倍的旗舰模型，这事儿我琢磨了一下，其实有点像团队管理，并不是说人越多产出越高，关键得看真正干活的那几个人靠不靠谱。为什么这个效率重要呢？你想想微信每天服务 10 亿人， token 成本多一厘都是天文数字， 21B 激活还能打出旗舰水准，我觉得这才是它能被规模化铺开的根本原因，跟刷榜没半毛钱关系。说到刷榜，我仔细研究之后这个版本还真不是，从 preview 到正式版，Hy3 是Hunyuan团队拿了50 多个真实业务的反馈不断迭代出来的，内部 WorkBuddy 任务成功率从 72% 干到 90%，耗时降了 34%，幻觉和常识错误全往下掉。我原来以为 Agent 的核心是想得多深，后来发现真正决定能不能上生产的，是稳不稳，比如工具编排会不会中途崩，出错了能不能自己爬回来，换个框架差不差太多等等，就是这些不起眼的东西，才是能跑完一整套 workflow 不掉链子的关键。当然实际测试下来Hy3 也有短板，比如纯视觉它还不够强，不过腾讯也有单独的多模态大模型线，它能打的主要还是 coding、办公、复杂任务规划这几块。最后说个我的一个判断：就是接下来大模型拼的可能不是谁参数更大了，核心看谁能把干活的能力以最低摩擦送到更多人手里，比如Hy3 我理解它可能不是一个更会聊天的模型，更像是一个更会干活的 Agent 底座。话说回来，腾讯这步棋确实走得挺狠，我觉得国产大模型的拐点真的要到了，下方视频是我用Hy3跑的几个测试案例，分别让它做了一个介绍自己的HTML网页，一个我的认知系统agent网页，和做了一个10页的PPT，都很惊艳，大家可以感受下，会干活、会自检、还会主动说自己哪没做到位，我觉得这才是 Agent 时代，真正能用的模型该有的样子hh～ #Hy3 #Hunyuan #TencentAI

最近当大家都在刷屏Fable 5和GPT-5.6 的时候，殊不知腾讯已经悄无声息的把大模型能力给追上来了。你们知道腾讯低调到什么程度吗？前几天发布的Hy3 ，21B的激活参数已经可以打平旗舰水准，并且直接塞进微信10 亿+用户手里，这才是国产大模型真正的王炸啊兄弟们！说实话周一刷到 Hy3 发布消息那会儿，我第一反应跟很多人一样：又一个卷参数的国产模型？趁着周末有空，我仔细翻了一圈资料，发现完全不是这么回事。原来Tencent Hy这个模型从一开始就不是朝着聊天模型去的，人家的定位就是奔着干活去的 Agent 向 LLM。另外最反直觉的是它的推理效率，295B 总参数，实际激活只有 21B 的 MoE 架构，就能打平参数是它 2 到 5 倍的旗舰模型，这事儿我琢磨了一下，其实有点像团队管理，并不是说人越多产出越高，关键得看真正干活的那几个人靠不靠谱。为什么这个效率重要呢？你想想微信每天服务 10 亿人， token 成本多一厘都是天文数字， 21B 激活还能打出旗舰水准，我觉得这才是它能被规模化铺开的根本原因，跟刷榜没半毛钱关系。说到刷榜，我仔细研究之后这个版本还真不是，从 preview 到正式版，Hy3 是Hunyuan团队拿了50 多个真实业务的反馈不断迭代出来的，内部 WorkBuddy 任务成功率从 72% 干到 90%，耗时降了 34%，幻觉和常识错误全往下掉。我原来以为 Agent 的核心是想得多深，后来发现真正决定能不能上生产的，是稳不稳，比如工具编排会不会中途崩，出错了能不能自己爬回来，换个框架差不差太多等等，就是这些不起眼的东西，才是能跑完一整套 workflow 不掉链子的关键。当然实际测试下来Hy3 也有短板，比如纯视觉它还不够强，不过腾讯也有单独的多模态大模型线，它能打的主要还是 coding、办公、复杂任务规划这几块。最后说个我的一个判断：就是接下来大模型拼的可能不是谁参数更大了，核心看谁能把干活的能力以最低摩擦送到更多人手里，比如Hy3 我理解它可能不是一个更会聊天的模型，更像是一个更会干活的 Agent 底座。话说回来，腾讯这步棋确实走得挺狠，我觉得国产大模型的拐点真的要到了，下方视频是我用Hy3跑的几个测试案例，分别让它做了一个介绍自己的HTML网页，一个我的认知系统agent网页，和做了一个10页的PPT，都很惊艳，大家可以感受下，会干活、会自检、还会主动说自己哪没做到位，我觉得这才是 Agent 时代，真正能用的模型该有的样子hh～ #Hy3 #Hunyuan #TencentAI

AYi

193,594 Aufrufe • vor 27 Tagen

这段蔡崇信的采访，真正有意思的不是阿里又说自己 All in AI。而是他说了一个很现实的问题：欧洲最担心的，可能不是模型够不够强，而是“开关在谁手里”。美国闭源 API 模式解决了能力问题，但也把数据、成本和控制权交了出去。 Qwen 开源这条路，打的其实是“主权牌”。以后 AI 竞争，可能不只是看谁模型更强，而是看谁能让别人放心把底座建在你上面。

这段蔡崇信的采访，真正有意思的不是阿里又说自己 All in AI。而是他说了一个很现实的问题：欧洲最担心的，可能不是模型够不够强，而是“开关在谁手里”。美国闭源 API 模式解决了能力问题，但也把数据、成本和控制权交了出去。 Qwen 开源这条路，打的其实是“主权牌”。以后 AI 竞争，可能不只是看谁模型更强，而是看谁能让别人放心把底座建在你上面。

Vincent

47,320 Aufrufe • vor 1 Monat

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。

墓碑科技

55,965 Aufrufe • vor 5 Monaten

黄仁勋提到：优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，无论它来自哪里... 在和 axios 的最新访谈中，Jensen已经聊到了中国的开源模型和美国闭源模型的看法，今天又特意注册X发文说明为什么开源模型很重要..... 他说：“这些中国模型非常优秀，优秀的开源模型就应该被使用” “我认为优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，显然，只要有优秀的AI，即使是开源的，无论它来自哪里，都会带来更多的使用” “优秀的模型带来大量使用，大量使用带来巨大增长。而这只是个开始” “DeepSeek当时就是这样，Kimi也会是这样” “还有一个误解是，开源模型会对闭源模型构成对抗，这也是错的”

黄仁勋提到：优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，无论它来自哪里... 在和 axios 的最新访谈中，Jensen已经聊到了中国的开源模型和美国闭源模型的看法，今天又特意注册X发文说明为什么开源模型很重要..... 他说：“这些中国模型非常优秀，优秀的开源模型就应该被使用” “我认为优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，显然，只要有优秀的AI，即使是开源的，无论它来自哪里，都会带来更多的使用” “优秀的模型带来大量使用，大量使用带来巨大增长。而这只是个开始” “DeepSeek当时就是这样，Kimi也会是这样” “还有一个误解是，开源模型会对闭源模型构成对抗，这也是错的”

梭哈.AI

51,066 Aufrufe • vor 14 Tagen

Palantir 的CTO，Shyam Sankar，有个观点很炸裂。他说中共最擅长长期规划。过去50年，系统性地挖空美国经济的每一环。但他们的计划里，漏了一样东西。人工智能（AI）。 AI革命，彻底打乱了他们的剧本。这是一场纯粹的美国现象。所以他们别无选择。只能偷。他，中共国的DeepSeek模型就是偷来的。从OpenAI那里“蒸馏”出来的。原话是：“They literally had to steal that.” 为什么这么肯定？因为AI的赛道很长。电力，芯片，数据中心，大模型，最后才是应用。整条产业链，美国目前都领先。但这种领先很脆弱。如果只把AI当成AI，就输了。那AI到底是什么？是大卫反击巨人歌利亚的弹弓。是美国再工业化的武器。是清算过去50年经济侵蚀的工具。要实现这一切，需要海量的算力。海量算力的背后，是海量的电力。所以他认为，美国的能源政策应该只有一个目标：成为全世界电力成本最低的国家。能源，是一切的上游。从国防到经济，无一例外。这个逻辑，抓到了根本。技术领先，最终还是得靠实打实的工业和能源实力支撑。空中楼阁，风一吹就倒了。

Palantir 的CTO，Shyam Sankar，有个观点很炸裂。他说中共最擅长长期规划。过去50年，系统性地挖空美国经济的每一环。但他们的计划里，漏了一样东西。人工智能（AI）。 AI革命，彻底打乱了他们的剧本。这是一场纯粹的美国现象。所以他们别无选择。只能偷。他，中共国的DeepSeek模型就是偷来的。从OpenAI那里“蒸馏”出来的。原话是：“They literally had to steal that.” 为什么这么肯定？因为AI的赛道很长。电力，芯片，数据中心，大模型，最后才是应用。整条产业链，美国目前都领先。但这种领先很脆弱。如果只把AI当成AI，就输了。那AI到底是什么？是大卫反击巨人歌利亚的弹弓。是美国再工业化的武器。是清算过去50年经济侵蚀的工具。要实现这一切，需要海量的算力。海量算力的背后，是海量的电力。所以他认为，美国的能源政策应该只有一个目标：成为全世界电力成本最低的国家。能源，是一切的上游。从国防到经济，无一例外。这个逻辑，抓到了根本。技术领先，最终还是得靠实打实的工业和能源实力支撑。空中楼阁，风一吹就倒了。

墓碑科技

76,198 Aufrufe • vor 5 Monaten

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 Aufrufe • vor 1 Monat

“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物？” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam：但我认为，这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革，因为从现在开始，人们已经接受强大的人工智能将成为现实，并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年，以及随后每一代 iPhone 的更新，我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以，这确实是一个重要的时刻。我感到欣慰的是，现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此，但其他人也是一样。曾经，人们真正恐惧的是，我们究竟是创造了一个工具还是一个生物，这将意味着什么？现在，人们视这些系统为人类工具箱中的新工具，并且正在用它创造一些非常了不起的东西。模型显然不知道你在说什么，因为这不在它的训练数据里，它也无法从训练数据中学习到这些信息。这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说，你提到“意识”这个概念，模型回答：“是的，我完全明白你的意思，但我之前从未听说过这个词。” 问： “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗？” Sam：这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。问： “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望，并且仅仅为了创作的乐趣而去创作，那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam：这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。我们现在要回答问题吗？这真的很棒。

“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物？” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam：但我认为，这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革，因为从现在开始，人们已经接受强大的人工智能将成为现实，并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年，以及随后每一代 iPhone 的更新，我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以，这确实是一个重要的时刻。我感到欣慰的是，现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此，但其他人也是一样。曾经，人们真正恐惧的是，我们究竟是创造了一个工具还是一个生物，这将意味着什么？现在，人们视这些系统为人类工具箱中的新工具，并且正在用它创造一些非常了不起的东西。模型显然不知道你在说什么，因为这不在它的训练数据里，它也无法从训练数据中学习到这些信息。这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说，你提到“意识”这个概念，模型回答：“是的，我完全明白你的意思，但我之前从未听说过这个词。” 问： “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗？” Sam：这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。问： “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望，并且仅仅为了创作的乐趣而去创作，那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam：这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。我们现在要回答问题吗？这真的很棒。

Lei.sea

14,132 Aufrufe • vor 2 Jahren

Kimi-K3 全方位实测! 我竟然打游戏输给了她?! 给大家带来Kimi-K3全方位编程能力实测! 包含前端, 后端, Agent能力. 并且包含现有SOTA级别模型横评! 这次 Kimi-K3 交了一个让我都意想不到的成绩, 甚至让我怀疑Scaling Law还远未结束! 下一个是不是要出10T参数量的模型! 本次测试直接把我几个测试集都要打到头了, 前端测试是淘汰的最快的, 我还以为这几个能撑下半年, 结果现在就撑了2个月. 后端的向量数据库测试大概还有几个算法变种可以优化, 然后就到头了, 除非未来的模型能自己发明新算法(那这妥妥AGI了). 测试唯一还需要提升的是Agent能力, 当然不是说Agent能力不行, 而是距离榜首还有一些提升空间. 总之, 现在唯一需要考虑的是, 完了, 又一个 CodingPlan 套餐要断货抢不到了.... #kimik3 #月之暗面 #AIAgent #多模态大模型 #VibeCoding #VibeGaming

Kimi-K3 全方位实测! 我竟然打游戏输给了她?! 给大家带来Kimi-K3全方位编程能力实测! 包含前端, 后端, Agent能力. 并且包含现有SOTA级别模型横评! 这次 Kimi-K3 交了一个让我都意想不到的成绩, 甚至让我怀疑Scaling Law还远未结束! 下一个是不是要出10T参数量的模型! 本次测试直接把我几个测试集都要打到头了, 前端测试是淘汰的最快的, 我还以为这几个能撑下半年, 结果现在就撑了2个月. 后端的向量数据库测试大概还有几个算法变种可以优化, 然后就到头了, 除非未来的模型能自己发明新算法(那这妥妥AGI了). 测试唯一还需要提升的是Agent能力, 当然不是说Agent能力不行, 而是距离榜首还有一些提升空间. 总之, 现在唯一需要考虑的是, 完了, 又一个 CodingPlan 套餐要断货抢不到了.... #kimik3 #月之暗面 #AIAgent #多模态大模型 #VibeCoding #VibeGaming

karminski-牙医

12,543 Aufrufe • vor 19 Tagen

黄仁勋：开源模型可以蒸馏闭源模型，因为学习别人就是AI的本质！黄仁勋在 Axios 最新专访：当记者问他“开源模型到底该不该被允许蒸馏闭源模型”时，老黄没有避重就轻，直接给蒸馏技术贴上了合法性标签。人类每天都在互相提问和学习，AI 凭什么不能从其他模型里提取知识？未来的互联网 99% 的内容都是 AI 生成的，模型蒸馏模型不仅合规，更是唯一的演进路径。知识蒸馏让小模型变聪明，而更聪明的 AI 才是更安全的 AI。从联合 Meta、微软向国会发信，到接受采访力挺蒸馏，英伟达的逻辑始终保持着高度的商业一致性：把基础模型层通过开源和蒸馏彻底商品化，打掉闭源 API 的高额溢价，让所有人都能用几分钱成本运行专有模型。

黄仁勋：开源模型可以蒸馏闭源模型，因为学习别人就是AI的本质！黄仁勋在 Axios 最新专访：当记者问他“开源模型到底该不该被允许蒸馏闭源模型”时，老黄没有避重就轻，直接给蒸馏技术贴上了合法性标签。人类每天都在互相提问和学习，AI 凭什么不能从其他模型里提取知识？未来的互联网 99% 的内容都是 AI 生成的，模型蒸馏模型不仅合规，更是唯一的演进路径。知识蒸馏让小模型变聪明，而更聪明的 AI 才是更安全的 AI。从联合 Meta、微软向国会发信，到接受采访力挺蒸馏，英伟达的逻辑始终保持着高度的商业一致性：把基础模型层通过开源和蒸馏彻底商品化，打掉闭源 API 的高额溢价，让所有人都能用几分钱成本运行专有模型。

比特币橙子Trader

76,323 Aufrufe • vor 14 Tagen