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中国两代AI“四小龙”：人才的迁徙与传承近期Kimi K3的发布引发全球关注，很多人把它看作中国开源模型的新节点。但Kimi、DeepSeek、智谱并不是横空出世。更早的MSRA、百度研究院培养了上一代AI创业者，商汤、旷视、依图又成为新一代团队的人才与经验来源。两代“AI四小龙”真正传下来的，不只是技术和工程能力，还有对技术的信仰、不计结果的好奇心，以及让年轻人自由探索的环境。这是我们对话叶奇意的视频播客精华节选，欢迎大家观看完整视频。

硅谷101

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Anya Rossi• Live Now

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梁文锋深度采访（一）主持人：为什么DeepSeek会让硅谷的很多人惊讶？梁文锋：在美国每天发生的大量创新里，这是非常普通的一个，他们之所以惊讶是因为这是一个中国公司，在以创新贡献者的身份加入到他们游戏里去。毕竟大部分中国公司习惯follow，而不是创新。主持人：但这种选择放在中国语境里也过于奢侈了，大模型是一个重投入游戏，不是所有公司都有资本只去研究创新，而不是先考虑商业化。梁文锋：创新的成本肯定不低，过去那种拿来主义的惯性也和过去的国情有关，但现在你看无论中国的经济体量，还是字节腾讯这些大厂的利润，放在全球都不低。我们创新缺的肯定不是资本，而是缺乏信心，以及不知道怎么组织高密度的人才实现有效的创新。主持人：为什么中国公司，包括不缺钱的大厂，这么容易把快速商业化当第一要义？梁文锋：过去30年我们都只强调赚钱，对创新是忽视的，创新不完全是商业驱动的，还需要好奇心和创造欲。我们只是被过去那种惯性束缚了，但它也是阶段性的。主持人：但你们究竟是一个商业组织，而非一个公益科研机构，选择创新又通过开源分享出去，那要在哪里形成护城河？梁文锋：在颠覆性的技术面前，闭源形成的护城河是短暂的，即使OpenAI闭源也无法阻止被别人赶超，所以我们把价值沉淀在团队上。我们的同事在这个过程中得到成长，积累很多know-how，形成可以创新的组织和文化，就是我们的护城河。开源、发论文其实并没有失去什么，对于技术人员来说，被follow是很有成就感的事。其实开源更像一个文化行为，而非商业行为，给予其实是一种额外的荣誉。一个公司这么做也会有文化的吸引力。主持人：你怎么看类似朱啸虎的这种市场信仰派观点？梁文锋：朱啸虎是质朴的，但他的打法更适合快速赚钱的公司。你看美国最赚钱的公司都是厚积薄发的高科技公司。主持人：但做大模型，单纯的技术领先也很难形成绝对优势，你们赌的那个更大的东西是什么？梁文锋：我们看到的是中国AI Scene可能永远处在跟随的位置。我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的Gap是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的，因为达到领先不只是一个公司的努力，而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势，手里有路线图，中国AI的发展同样需要这样的生态。很多国产芯片发展不起来也是因为缺乏配套的技术社区，只有二手消息，所以中国必然需要有人站到技术的前沿。主持人：海外认为DeepSeek雇佣了一批高深莫测的奇才，那做出DeepSeek的是怎样一群人？梁文锋：并没有什么高深莫测的奇才，都是一些top高校的应届毕业生，没毕业的博士博五实习生，还有一些毕业才几年的年轻人。主持人：很多大模型公司都执着地区海外挖人，很多人觉得这个领域前50名的顶尖人才可能都不在中国公司，你们的人才都来自哪里？梁文锋：不要模型，没有海外回来的人，都是本土的前50名顶尖人才可能不在中国，但也许我们能自己打造这样的人。主持人：听说你们很擅长从细节招人，AI让一些非传统评价指标里优秀的人被选出来。梁文锋：我们选人的标准一直都是热爱和好奇心，所以很多人会有一些奇特的经历，很有意思。很多人对做研究的渴望远超对钱的在意。主持人：这种发散性敏感的人才和你们完全创新型组织的架构很有关系，但AGI这种充满不确定性的前沿探索，是否多了管理动作？DeepSeek也全是自下而上？梁文锋：而且我们一般不强制分工，而是自然分工，每个人有自己独特的成长经历，都是自带想法的，不需要push他，探索过程中他遇到问题自己就会拉人讨论，不过当一个idea显示出潜力，我们也会自上而下去调配资源。主持人：创新很大程度也是一种偶然吗？梁文锋：我觉得创新首先是一个信念问题，为什么硅谷那么有创新精神，首先是敢。ChatGPT出来时，整个国内对做前沿创新都缺乏信心，从投资人到大厂都觉得差距太大了，还是做应用吧。但创新首先需要自信，这种信心通常在年轻人身上更明显。主持人：大部分中国公司都选择既要模型又要应用，为什么DeepSeek目前选择只做研究探索？梁文锋：因为我们觉得现在最重要的是参与到全球创新的浪潮里去，过去很多年中国公司习惯了别人做技术创新，我们拿过来做应用变现。但这并非是一种理所当然，这波浪潮里，我们的出发点就不是趁机赚一笔，而是走到技术的前沿去推动整个生态发展。主持人：你觉得创新很大程度也是一种偶然吗？梁文锋：我觉得创新首先是一个信念问题，为什么硅谷那么有创新精神，首先是敢。ChatGPT出来时，整个国内对做前沿创新都缺乏信心，从投资人到大厂都觉得差距太大了，还是做应用吧。但创新首先需要自信，这种信心通常在年轻人身上更明显。主持人：现在经济开始进入下行，资本也进入轮周期，所以它对原始创新是否会带来更多抑制？梁文锋：我倒觉得未必，中国产业结构的调整会更依赖硬核技术的创新。当很多人发现过去赚快钱很可能来自时代运气，就会更愿意俯身去做真正的创新。主持人：技术真的可以拉开差距吗？你也说过并不存在绝对的技术秘密。梁文锋：技术没有秘密，但复制需要时间和成本。英伟达的显卡理论上没有任何技术秘密，很容易复制。但重新组织团队以及追赶下一代技术都需要时间，所以实际的护城河还是很宽。主持人：互联网和移动互联网时代留给大部分人的惯性认知是，美国擅长搞技术创新，中国更擅长做应用。梁文锋：我们认为随着经济发展，中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。过去30多年IT浪潮里，我们基本没有参与到真正的技术创新里，我们已经习惯摩尔定律从天而降。躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件，但其实这是西方主导的技术社区一代代孜孜不倦创造出来的。只因为之前我们没有参与这个过程，以至于忽视了它的存在。主持人：你对国内原始创新也是乐观的吗？梁文锋：我是80年代在广东一个五线城市长大的，我的父亲是小学老师。90年代广东赚钱机会很多，当时有不少家长到我家来，基本就是家长觉得读书没用，但现在回去看，观念都变了，因为钱不好赚了，连开出租车的机会可能都没了。一代人的时间就变了，以后硬核创新会越来越多，现在可能还不容易被理解是因为整个社会群体需要被事实教育。当这个社会让硬核创新的人功成名就，群体性想法就会改变。我们只是还需要一堆事实和一个过程。

梁文锋深度采访（一）主持人：为什么DeepSeek会让硅谷的很多人惊讶？梁文锋：在美国每天发生的大量创新里，这是非常普通的一个，他们之所以惊讶是因为这是一个中国公司，在以创新贡献者的身份加入到他们游戏里去。毕竟大部分中国公司习惯follow，而不是创新。主持人：但这种选择放在中国语境里也过于奢侈了，大模型是一个重投入游戏，不是所有公司都有资本只去研究创新，而不是先考虑商业化。梁文锋：创新的成本肯定不低，过去那种拿来主义的惯性也和过去的国情有关，但现在你看无论中国的经济体量，还是字节腾讯这些大厂的利润，放在全球都不低。我们创新缺的肯定不是资本，而是缺乏信心，以及不知道怎么组织高密度的人才实现有效的创新。主持人：为什么中国公司，包括不缺钱的大厂，这么容易把快速商业化当第一要义？梁文锋：过去30年我们都只强调赚钱，对创新是忽视的，创新不完全是商业驱动的，还需要好奇心和创造欲。我们只是被过去那种惯性束缚了，但它也是阶段性的。主持人：但你们究竟是一个商业组织，而非一个公益科研机构，选择创新又通过开源分享出去，那要在哪里形成护城河？梁文锋：在颠覆性的技术面前，闭源形成的护城河是短暂的，即使OpenAI闭源也无法阻止被别人赶超，所以我们把价值沉淀在团队上。我们的同事在这个过程中得到成长，积累很多know-how，形成可以创新的组织和文化，就是我们的护城河。开源、发论文其实并没有失去什么，对于技术人员来说，被follow是很有成就感的事。其实开源更像一个文化行为，而非商业行为，给予其实是一种额外的荣誉。一个公司这么做也会有文化的吸引力。主持人：你怎么看类似朱啸虎的这种市场信仰派观点？梁文锋：朱啸虎是质朴的，但他的打法更适合快速赚钱的公司。你看美国最赚钱的公司都是厚积薄发的高科技公司。主持人：但做大模型，单纯的技术领先也很难形成绝对优势，你们赌的那个更大的东西是什么？梁文锋：我们看到的是中国AI Scene可能永远处在跟随的位置。我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的Gap是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的，因为达到领先不只是一个公司的努力，而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势，手里有路线图，中国AI的发展同样需要这样的生态。很多国产芯片发展不起来也是因为缺乏配套的技术社区，只有二手消息，所以中国必然需要有人站到技术的前沿。主持人：海外认为DeepSeek雇佣了一批高深莫测的奇才，那做出DeepSeek的是怎样一群人？梁文锋：并没有什么高深莫测的奇才，都是一些top高校的应届毕业生，没毕业的博士博五实习生，还有一些毕业才几年的年轻人。主持人：很多大模型公司都执着地区海外挖人，很多人觉得这个领域前50名的顶尖人才可能都不在中国公司，你们的人才都来自哪里？梁文锋：不要模型，没有海外回来的人，都是本土的前50名顶尖人才可能不在中国，但也许我们能自己打造这样的人。主持人：听说你们很擅长从细节招人，AI让一些非传统评价指标里优秀的人被选出来。梁文锋：我们选人的标准一直都是热爱和好奇心，所以很多人会有一些奇特的经历，很有意思。很多人对做研究的渴望远超对钱的在意。主持人：这种发散性敏感的人才和你们完全创新型组织的架构很有关系，但AGI这种充满不确定性的前沿探索，是否多了管理动作？DeepSeek也全是自下而上？梁文锋：而且我们一般不强制分工，而是自然分工，每个人有自己独特的成长经历，都是自带想法的，不需要push他，探索过程中他遇到问题自己就会拉人讨论，不过当一个idea显示出潜力，我们也会自上而下去调配资源。主持人：创新很大程度也是一种偶然吗？梁文锋：我觉得创新首先是一个信念问题，为什么硅谷那么有创新精神，首先是敢。ChatGPT出来时，整个国内对做前沿创新都缺乏信心，从投资人到大厂都觉得差距太大了，还是做应用吧。但创新首先需要自信，这种信心通常在年轻人身上更明显。主持人：大部分中国公司都选择既要模型又要应用，为什么DeepSeek目前选择只做研究探索？梁文锋：因为我们觉得现在最重要的是参与到全球创新的浪潮里去，过去很多年中国公司习惯了别人做技术创新，我们拿过来做应用变现。但这并非是一种理所当然，这波浪潮里，我们的出发点就不是趁机赚一笔，而是走到技术的前沿去推动整个生态发展。主持人：你觉得创新很大程度也是一种偶然吗？梁文锋：我觉得创新首先是一个信念问题，为什么硅谷那么有创新精神，首先是敢。ChatGPT出来时，整个国内对做前沿创新都缺乏信心，从投资人到大厂都觉得差距太大了，还是做应用吧。但创新首先需要自信，这种信心通常在年轻人身上更明显。主持人：现在经济开始进入下行，资本也进入轮周期，所以它对原始创新是否会带来更多抑制？梁文锋：我倒觉得未必，中国产业结构的调整会更依赖硬核技术的创新。当很多人发现过去赚快钱很可能来自时代运气，就会更愿意俯身去做真正的创新。主持人：技术真的可以拉开差距吗？你也说过并不存在绝对的技术秘密。梁文锋：技术没有秘密，但复制需要时间和成本。英伟达的显卡理论上没有任何技术秘密，很容易复制。但重新组织团队以及追赶下一代技术都需要时间，所以实际的护城河还是很宽。主持人：互联网和移动互联网时代留给大部分人的惯性认知是，美国擅长搞技术创新，中国更擅长做应用。梁文锋：我们认为随着经济发展，中国也要逐步成为贡献者，而不是一直搭便车。过去30多年IT浪潮里，我们基本没有参与到真正的技术创新里，我们已经习惯摩尔定律从天而降。躺在家里18个月就会出来更好的硬件和软件，但其实这是西方主导的技术社区一代代孜孜不倦创造出来的。只因为之前我们没有参与这个过程，以至于忽视了它的存在。主持人：你对国内原始创新也是乐观的吗？梁文锋：我是80年代在广东一个五线城市长大的，我的父亲是小学老师。90年代广东赚钱机会很多，当时有不少家长到我家来，基本就是家长觉得读书没用，但现在回去看，观念都变了，因为钱不好赚了，连开出租车的机会可能都没了。一代人的时间就变了，以后硬核创新会越来越多，现在可能还不容易被理解是因为整个社会群体需要被事实教育。当这个社会让硬核创新的人功成名就，群体性想法就会改变。我们只是还需要一堆事实和一个过程。

宝玉

87,901 просмотров • 1 год назад

美国研究员看Kimi：“氛围最好”的中国AI人才这是我们专访美国知名AI研究员、艾伦人工智能研究所（Ai2）后训练负责人Nathan Lambert的精华节选。 Nathan在走访月之暗面、智谱、小米等团队后发现，中国AI公司吸纳年轻研究员的速度很快，也更愿意让他们直接进入核心项目。在他看来，这不只是年龄问题。年轻人没有太多旧路径依赖，也更容易把全部精力投入到这一轮技术浪潮里：理解最前沿的方法，吸收训练和后训练的复杂细节，再沿着现有路径快速优化。感兴趣的朋友，欢迎观看完整视频。

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硅谷101

40,906 просмотров • 24 дней назад

AI编程火了之后，下一个被资本押注的方向会是什么？田渊栋的判断是：AI research。Coding之所以能快速商业化，是因为它替代的是高薪、高ROI的工作；而 AI研究人才更贵，自动化后的回报可能更大。从新药、新材料，到训练模型的新方法，AI research的想象空间是天文级的，但也意味着高风险。相比大公司多线押注，RSI的差异化在于更聚焦：不是让AI优化某段代码，而是让AI学会优化自己。这是我们专访Recursive Superintelligence联合创始人/前Meta基础AI研究（FAIR）团队研究总监田渊栋的精华节选，感兴趣的话欢迎观看完整版。

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硅谷101

21,961 просмотров • 1 месяц назад

刷了下去年8月张小珺访谈Kimi创始人杨植麟的播客，这期视频其实把 Kimi 的开源底牌说的蛮透的，能感受到理工男的那种真诚和纯粹，我剪了个比较干货的片段大家可以看下，我理解开源对国产大模型来讲是一个很好的策略，同时也能持续把真正的技术 know-how，分享给整个社区。从昨晚K3的开源来看，Kimi开源完全也不是营销噱头，杨植麟表示是月之暗面会长期做的事，当然也不是什么都往外放hh

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AYi

16,648 просмотров • 13 дней назад

Codex做视频的工作流基本跑的差不多了。目前还差一个中文断句+语句组织skill、好一点的钩子skill(不同类型的视频需要不同类型的钩子) 总体上细节能够完善的地方还有不少，但是能够确定的是以后也不用自己费劲录自己的口播视频了，自己的数字人也能够P好看一点，减少出镜容貌焦虑。感谢AI大时代。下面这个视频就是寥寥两轮提示词三四句话做出来的(其中一个风格模板)。等我整理一下，明天开源😋

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雪踏乌云

24,700 просмотров • 15 дней назад

赛博大秦，这种科技+国风的视频我最近看的是真上头！这AI 剧情、人物建模、动作设计、配乐，远比不少院线电影都要好啊最近看到很多小伙伴在寻找能做好视频的AI工具，其实大家要明白，工具只能提升效率与质量，但是这类视频的核心还是懂得设置工作流，以及输入相对的专业的关键词才行！ AI降低了行业门槛，但是并未有降低专业的门槛！

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Cato_KT

12,315 просмотров • 2 месяцев назад

今年，AI机器人赛道真的是火得不行。从家里用的扫地机器人到工业上的自动化设备，甚至现在都可以上台跳舞了，不得不说一句牛逼！但是现在机器人和AI系统大多被少数几家大公司掌控，创新的步伐虽然快，却往往伴随着技术封闭性和使用限制。 OpenMind 却正在打破这种局限，提出了一个非常具有前瞻性的解决方案——开源的机器人操作系统。这种做法不仅仅是技术上的创新，它从根本上重新定义了谁能控制机器人的智能，以及谁能参与到技术创新中去。 OpenMind的核心理念是开放和去中心化——这意味着不再是只有少数几家公司有能力和资源控制机器人的发展和应用。通过开源操作系统OM1，OpenMind赋予了全球开发者和创新者在机器人生态系统中发挥更大作用的机会。任何有创意、有技术的团队，都可以基于OM1平台构建自己的机器人应用，这种开放生态不仅能加速创新，还能促进更广泛的合作和资源共享。最关键的是，OpenMind没有像传统公司那样将机器人生态系统封闭在一个小圈子里，而是推动它向全球开发者开放，鼓励他们参与并共同塑造机器人的未来。这不仅能避免技术的垄断，更能确保机器人系统的多样性和适应性——每个开发者、每个小团队都能贡献自己的智慧，推动机器人技术在各个行业中的应用。这背后折射的是OpenMind对于去中心化理念的深刻理解和执行力。与传统企业垄断不同，这种去中心化的思维让更多的人和团队能通过开源平台参与进来，这也让机器人技术有了更多的可能性。未来的机器人技术， OpenMind 无疑为其注入了一股新鲜的力量。在这场关于机器人智能的创新竞赛中，去中心化和开源将不仅仅是一个趋势，更是能让全球每个人都参与进来的机会。 #OpenMind

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阿乐

60,904 просмотров • 6 месяцев назад

Clawdbot的创造者说，他最喜欢的模型是Claude Opus。但编程能力最强的，竟然是OpenAI的旧模型Codex。为什么？他说用Codex写代码，有95%的把握可以直接运行。因为它能理解大型代码库，需要的“人工干预”更少。这就像一个经验丰富的老员工，话不多，但活儿干得漂亮。而Claude Opus，虽然被认为综合能力更强，但在编程这个具体任务上，却需要更多技巧和引导才能达到同样效果。有点像一个很聪明但经验不足的新人。这引出一个有趣的问题。我们真的需要那个最“聪明”、最像人的AI吗？还是说，在特定领域，我们更需要一个可靠、高效、甚至有点“无聊”的工具？ Opus更像人，甚至会在聊天中讲出真正好笑的笑话。但Codex在专业领域更可靠。这是否揭示了通用人工智能（AGI）发展的一个岔路口？是追求一个无所不能但样样不精的“全才”，还是打造一系列在各自领域做到极致的“专才”？从制造业到高科技，美国产业的核心优势，向来是那些专注于解决具体问题的实用工具，而不是那些空泛的概念。技术的终点，究竟是创造一个和我们一样的“伙伴”，还是一个能把工作做到极致的工具？这两种路线，哪一个对恢复美国制造业和技术领导地位更有利？

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墓碑科技

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年前多关注ai板块吧中国人参与多的就会有买单！就会有市场🤟 中国开源模型下载量首超美国，一场新的科技竞速正式打响！还在觉得全球 AI 只看硅谷？ MIT × Hugging Face 最新联合报告告诉你：过去一年，全球开源 AI 模型下载量中，中国占比 17% —— 首次超过美国的 15.8%。这不是一个小数点的变化，这是 AI 格局的一声惊雷。意味着一个事实正在出现：中国 AI，不再只是“追赶者”，而是实实在在的“生态领跑者”。一、为什么这个数据爆炸性这么强？开源模型下载量，是 AI 世界最真实的“民意投票”。谁被用、谁被复用、谁被拿去做产品，下载量不会说谎。它比论文数量更接地气，比发布会更诚实，比概念 PPT 更真实。下载量高 = 模型真的“好使”“好用”“好落地”。而这一回，中国冲到第一名，意味着什么？全球开发者正在越来越多地选择中国模型。中国模型正在成为国际生态的一部分，而不是“区域性产品”。中国的 AI 创新正在进入全球循环，而非单向输入。一句话：中国不只在做模型，而是在影响世界开发者。二、为什么中国能“后来居上”？三大原因让人无法忽视 ① 模型数量爆发式增长：百花齐放，开发者用不过来过去一年，中国的开源模型生态堪称“井喷式”增长：中小模型、大模型、多模态、语音、图像…… 能开的都开了，能放的都放了。数量足够大，就能吸引足够多的开发者。 ② 性价比 + 轻量化：世界都在找中国模型“省钱神器” 不是每个团队都训练得起千亿级大模型。但每个团队都想部署一个能跑的模型。而中国模型的特质就是四个字：轻、快、省、能打。全球开发者当然爱。 ③ 中文生态的辐射效应：从东亚扩散到整个亚洲中文模型强，意味着东亚、东南亚用户都能直接受益。更大的人群、更高的需求，带来了更快的下载增长三、美国依然很强，但“唯一主导”时代正在改变必须说，美国仍然拥有：世界最顶级的基础研究算力、芯片、科研体系的深度优势 OpenAI / Google / Meta 等头部力量但这一次的反超给了全球一个清晰的信号： AI 生态不再是“一家独大”。多极化时代正在加速到来。全球开发者的选择，正在慢慢从“硅谷中心论”转向“多中心协作”。四、全球 AI 正进入“群雄争霸”时代这次排名变化背后，是全球 AI 赛道进入全新阶段的标志： ① 从“技术竞赛”升级为“生态竞赛” 谁的模型被更多人用，谁就占据未来话语权。 ② 开源力量影响全球，而中国是关键节点中国模型从“区域下载”变成“全球下载”，这是过去没有出现过的格局。 ③ 创新不再只来自单一地区 AI 正在走向：中国能打、美国能打、欧洲能打、世界都能打。这种竞争更健康，也更刺激。五、结语：这不是终点，而是 AI 全球化的真正开始中国开源模型首次登顶，并不是“谁碾压谁”的故事。它真正意味着：全球 AI，正在进入一个更开放、更多样、更具创造力的新纪元。当中国模型被全球开发者下载、复用、再创造这才是 AI 生态最值得期待的未来。

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加密大师兄

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网友：看见Sora文生视频模型的发布，应该焦虑的不是国内AI跟不上，而是墙内大部分人连OpenAI长什么样都没有见过。下一代们，要面对的挑战，不是什么上一代把机会占满了，而是怎样睁开眼睛看新世界的问题。这个问题，真能急死人了。视频【昨天是神奇的一天】

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章立凡 ©️Zhang Lifan💎

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老黄登顶《时代》年度人物，却直言全球50%的顶尖AI人才是中国人作为“2025年度AI建筑师”（Architects of AI）之一，老黄在访谈中没有谈地缘竞争的输赢，而是指出了一个不可抹杀的事实——中国人才已是全球AI架构中不可或缺的一部分，甚至是达到50%的AI研究人员的占比。技术可以有边界，但智慧的流动不可阻挡。中国智慧，本就是这波浪潮的发动机之一。

老黄登顶《时代》年度人物，却直言全球50%的顶尖AI人才是中国人作为“2025年度AI建筑师”（Architects of AI）之一，老黄在访谈中没有谈地缘竞争的输赢，而是指出了一个不可抹杀的事实——中国人才已是全球AI架构中不可或缺的一部分，甚至是达到50%的AI研究人员的占比。技术可以有边界，但智慧的流动不可阻挡。中国智慧，本就是这波浪潮的发动机之一。

傅盛

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英伟达Nvidia黄仁勋： AI，让平凡的人不再平凡。一个年轻人加上AI，就是全新的“超级个体”。不拼资历，不靠背景，AI成了这个时代最大的“能力放大器”。它不是替你工作，而是教你变强，像导师、像助手，甚至像一整个研究团队。以前，成为专家要花十年，现在，用AI做研究，年轻人正在用几年甚至几个月的速度追赶。程序员用它写代码、调试逻辑；研究员用它读文献、生成模型；医生用它分析病例、辅助诊断。几乎所有专业的人才，搭上AI这台引擎，都跑得更快。哪怕是在偏远小镇的医生，或是发展中国家的工程师，手里只要有AI，就能站上世界一线的能力标准。但这，也压力山大。对那些在某个领域苦练二十年的人来说，现在，刚入行的新人搭上AI，可能一年就追平你辛苦十年的经验积累。 AI不是取代你，而是逼你进化。越早拥抱它，你越可能成为被放大的那一个。

英伟达Nvidia黄仁勋： AI，让平凡的人不再平凡。一个年轻人加上AI，就是全新的“超级个体”。不拼资历，不靠背景，AI成了这个时代最大的“能力放大器”。它不是替你工作，而是教你变强，像导师、像助手，甚至像一整个研究团队。以前，成为专家要花十年，现在，用AI做研究，年轻人正在用几年甚至几个月的速度追赶。程序员用它写代码、调试逻辑；研究员用它读文献、生成模型；医生用它分析病例、辅助诊断。几乎所有专业的人才，搭上AI这台引擎，都跑得更快。哪怕是在偏远小镇的医生，或是发展中国家的工程师，手里只要有AI，就能站上世界一线的能力标准。但这，也压力山大。对那些在某个领域苦练二十年的人来说，现在，刚入行的新人搭上AI，可能一年就追平你辛苦十年的经验积累。 AI不是取代你，而是逼你进化。越早拥抱它，你越可能成为被放大的那一个。

墓碑科技

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中国最近掀起了一波‘技术超越’的叙事狂潮：“全球领先宇”树机器人，蔚来电动车，第六代战机到最新的Deepseek媲美美国的AI模型，一切看起来都在宣告中国已经掌握了科技竞争的制高点。但真相呢？这些‘突破’的底层逻辑，其实是对美国开源技术和模式的高效嫁接与加工。如何理解？这不仅是一场技术战争，而是一场文明赌局，谁能笑到最后？ AI模型的算法框架、训练数据来自于合成，电动车的核心技术、甚至机器人背后的生产生态——几乎每一项‘创新’都离不开美国无偿贡献的技术基础。中国的强项在应用层面的二次创新，而非从零开始的技术革命。这就是为什么中国的技术看似崛起迅猛，但在本质上依然依附于全球技术体系的底层逻辑。但我们必须看到，这场技术竞争背后隐藏着更深刻的真相：技术的冲突只是文明冲突的冰山一角。美国为何将中国视为最大的威胁？不仅因为制造能力或技术模仿力，更因为两者的文明逻辑完全对立。现代文明为何只能在西方诞生？新教伦理、基督教文化塑造了自由、理性和创新的基石，而中国模式则依靠集体主义和实用主义的动员力快速崛起。这种模式能在效率上赢得一时，却无法回答一个关键问题：没有信仰和自由为根基的文明，如何承载人类的未来？这不仅是一场技术战争，而是一场文明的赌局。一边是长期“平权觉醒”，忽视精英和进步，去工业化的自我阉割；一边是试图复辟帝国梦想，忽视人的价值，没有终端消费支持。谁会笑到最后？

中国最近掀起了一波‘技术超越’的叙事狂潮：“全球领先宇”树机器人，蔚来电动车，第六代战机到最新的Deepseek媲美美国的AI模型，一切看起来都在宣告中国已经掌握了科技竞争的制高点。但真相呢？这些‘突破’的底层逻辑，其实是对美国开源技术和模式的高效嫁接与加工。如何理解？这不仅是一场技术战争，而是一场文明赌局，谁能笑到最后？ AI模型的算法框架、训练数据来自于合成，电动车的核心技术、甚至机器人背后的生产生态——几乎每一项‘创新’都离不开美国无偿贡献的技术基础。中国的强项在应用层面的二次创新，而非从零开始的技术革命。这就是为什么中国的技术看似崛起迅猛，但在本质上依然依附于全球技术体系的底层逻辑。但我们必须看到，这场技术竞争背后隐藏着更深刻的真相：技术的冲突只是文明冲突的冰山一角。美国为何将中国视为最大的威胁？不仅因为制造能力或技术模仿力，更因为两者的文明逻辑完全对立。现代文明为何只能在西方诞生？新教伦理、基督教文化塑造了自由、理性和创新的基石，而中国模式则依靠集体主义和实用主义的动员力快速崛起。这种模式能在效率上赢得一时，却无法回答一个关键问题：没有信仰和自由为根基的文明，如何承载人类的未来？这不仅是一场技术战争，而是一场文明的赌局。一边是长期“平权觉醒”，忽视精英和进步，去工业化的自我阉割；一边是试图复辟帝国梦想，忽视人的价值，没有终端消费支持。谁会笑到最后？

Tigris 会讲课教授是好老师

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人类上每个国家都是5%的人聪明，5%的人是恶魔，剩下90%的人是吃瓜落的，就跟着跑吧。中国现在的情况是上边的10%的人里边9%的人是恶魔，0.1%的人甚至更少的人是善良的人，只要把最坏的10%里边的9%给消灭掉，中国90%的没有脑子的人就会跟着正义走。这就是新中国联邦的正道主义，才能让中国人民拥有一个独立的法治、信仰的自由，一个真的能世界和平相处的民主法治社会，只有我们能做到。我们做的不是国家的权力中心，而是监政权，永远监督着这个权力向这个方向发展，我们不会参与政治。新中国联邦未来是和世界上和平的一个天使，是监督中国建立一个合法的、法治独立、信仰自由的民主的政府，最起码新中国联邦不会成为中国未来的政权，但是如果这个政权不按这个方向走，我们一定有能力有办法把它消灭、改变它。所以我们要在世界上建立强大的信誉、强大的人才库，我们不是政权的拥有者，但我们可以派进去很多核心的人才，包括我们建立强大的金融系统、货币系统，在海外建立多个新中国联邦的基地，和多个国家建立最佳紧密可信赖的、安全的、互利的关系，然后把所有中国的精英在世界上培养出来成为世界的人才。 📌新中国联邦

人类上每个国家都是5%的人聪明，5%的人是恶魔，剩下90%的人是吃瓜落的，就跟着跑吧。中国现在的情况是上边的10%的人里边9%的人是恶魔，0.1%的人甚至更少的人是善良的人，只要把最坏的10%里边的9%给消灭掉，中国90%的没有脑子的人就会跟着正义走。这就是新中国联邦的正道主义，才能让中国人民拥有一个独立的法治、信仰的自由，一个真的能世界和平相处的民主法治社会，只有我们能做到。我们做的不是国家的权力中心，而是监政权，永远监督着这个权力向这个方向发展，我们不会参与政治。新中国联邦未来是和世界上和平的一个天使，是监督中国建立一个合法的、法治独立、信仰自由的民主的政府，最起码新中国联邦不会成为中国未来的政权，但是如果这个政权不按这个方向走，我们一定有能力有办法把它消灭、改变它。所以我们要在世界上建立强大的信誉、强大的人才库，我们不是政权的拥有者，但我们可以派进去很多核心的人才，包括我们建立强大的金融系统、货币系统，在海外建立多个新中国联邦的基地，和多个国家建立最佳紧密可信赖的、安全的、互利的关系，然后把所有中国的精英在世界上培养出来成为世界的人才。 📌新中国联邦

盘古千寻

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全世界最年轻的首都，不在硅谷，不在中东石油国，而是在一个被两个大国死死夹住的内陆国家——蒙古。蒙古正在发生一场安静的迁徙：年轻人正在离开祖辈生活了几百年的草原...... 很多人印象里的蒙古，是蓝天草原骏马蒙古包。但现实中的蒙古年轻人，正在做一个越来越普遍的选择就是离开草原，涌向首都乌兰巴托。原因很简单，草原很美，但机会太少。一个年轻人留在牧区，意味着靠天吃饭和收入不稳定，教育资源也有限；医疗、就业、社交机会不足。而乌兰巴托虽然拥挤，却意味着更好的学校和更多的工作更高的收入可能。这不是年轻人“不爱草原”，而是现代经济规律的选择。很多人以为城市化只是中国印度这样的国家发生的事情。但我要告诉你的是其实全世界都一样。在农业时代，人依附土地；工业时代，人进入城市；信息时代，人追逐资源密度。因为财富从来不是平均分布的。蒙古年轻人逃离草原，不代表他们不热爱草原。我们不是离开故乡，而是在寻找一种不被生活选择的人生。国家真正的现代化，不只是GDP在增长，而是让年轻人拥有选择留下还是离开的自由。蒙古发展变迁的故事，也是很多发展中国家的真实缩影。

全世界最年轻的首都，不在硅谷，不在中东石油国，而是在一个被两个大国死死夹住的内陆国家——蒙古。蒙古正在发生一场安静的迁徙：年轻人正在离开祖辈生活了几百年的草原...... 很多人印象里的蒙古，是蓝天草原骏马蒙古包。但现实中的蒙古年轻人，正在做一个越来越普遍的选择就是离开草原，涌向首都乌兰巴托。原因很简单，草原很美，但机会太少。一个年轻人留在牧区，意味着靠天吃饭和收入不稳定，教育资源也有限；医疗、就业、社交机会不足。而乌兰巴托虽然拥挤，却意味着更好的学校和更多的工作更高的收入可能。这不是年轻人“不爱草原”，而是现代经济规律的选择。很多人以为城市化只是中国印度这样的国家发生的事情。但我要告诉你的是其实全世界都一样。在农业时代，人依附土地；工业时代，人进入城市；信息时代，人追逐资源密度。因为财富从来不是平均分布的。蒙古年轻人逃离草原，不代表他们不热爱草原。我们不是离开故乡，而是在寻找一种不被生活选择的人生。国家真正的现代化，不只是GDP在增长，而是让年轻人拥有选择留下还是离开的自由。蒙古发展变迁的故事，也是很多发展中国家的真实缩影。

Chong Wei 韦冲

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作为一个经历过图文论坛博客时代的老网民，我并不擅长视频拍摄，日常阅读文字也多过观看视频。很多年前有人调侃，意淫文字想象空间的人，才是真的老色批，我不置可否。但图文吸引我的是可以提供更多的细节品读、以及由此引发的思考和后续的表达。

作为一个经历过图文论坛博客时代的老网民，我并不擅长视频拍摄，日常阅读文字也多过观看视频。很多年前有人调侃，意淫文字想象空间的人，才是真的老色批，我不置可否。但图文吸引我的是可以提供更多的细节品读、以及由此引发的思考和后续的表达。

youcan

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“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

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6月14日，郑丽文在洛杉矶演讲中称，她此前访问大陆去中关村看中国科技的发展，是想传达”科技的进步不是用来深化人们的猜忌疑虑，变成恐惧的工具，科技是用来造福人类的”。去年10 月，《民主期刊》(Journal of Democracy) 发布了一篇名为《中国：人工智能驱动的监视国家》(China’s AI-Powered Surveillance State) 的论文，指出中国当局正在利用最顶尖的 AI 技术，实现“对人民的全景式控制”，将中国推向一个前所未有的“数字利维坦”时代。

6月14日，郑丽文在洛杉矶演讲中称，她此前访问大陆去中关村看中国科技的发展，是想传达”科技的进步不是用来深化人们的猜忌疑虑，变成恐惧的工具，科技是用来造福人类的”。去年10 月，《民主期刊》(Journal of Democracy) 发布了一篇名为《中国：人工智能驱动的监视国家》(China’s AI-Powered Surveillance State) 的论文，指出中国当局正在利用最顶尖的 AI 技术，实现“对人民的全景式控制”，将中国推向一个前所未有的“数字利维坦”时代。

李老师不是你老师

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