Loading video...

Video Failed to Load

Go Home

看姚顺雨的访谈，Google的内部战略确实在全力以赴、迎头赶上了🤣 Google之前和Open AI一直卷chatbot，好在gemini 3的效果还不错，把市占率提了上来。 可是Anthropic的崛起让谢尔盖·布林意识到大模型决战在写代码的能力上🤣这要中途调整还是有点难度的。 之前Google的ceo在内部会议上就讲，我只希望我们公司内部用的写代码的模型是我们自己的。可见这个赶超的急迫感啊。

FuSheng_0306's profile picture

傅盛

55,563 subscribers

87,160 views • 2 months ago •via X (Twitter)

News & PoliticsEducationScience & Technology
LIVE

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

0 Comments

No comments available

Comments from the original post will appear here

Related Videos

对不起，我不是在用 AI，我是在开公司！ 看到 Kimi 2.5 的集群模式，我直接看呆了…… 以前是“一个模型干所有活”，现在是“模型现场帮我招员工” 只要跟它说你的需求，它会自动分身：有的负责调研，有的负责写代码，有的负责整合 最高100个 Agent 并发处理！这种串行+平行的调度能力，以前想都不敢想 “一人公司”的时代真的来了吗 唯一的缺点？贵 现在的我只想大喊：友商们快跟进！早日实现“数字员工自由”！
0:34

对不起，我不是在用 AI，我是在开公司！ 看到 Kimi 2.5 的集群模式，我直接看呆了…… 以前是“一个模型干所有活”，现在是“模型现场帮我招员工” 只要跟它说你的需求，它会自动分身：有的负责调研，有的负责写代码，有的负责整合 最高100个 Agent 并发处理！这种串行+平行的调度能力，以前想都不敢想 “一人公司”的时代真的来了吗 唯一的缺点？贵 现在的我只想大喊：友商们快跟进！早日实现“数字员工自由”！

XDmnnn不淡

50,270 views • 3 months ago

Anthropic CEO Dario Amodei 在一段 47 分钟访谈里，讲了很多平时很少被放到台面上的东西 他说，早期一些拿到 Mythos 的公司反馈是： “这是一个 super weapon，请不要发布它。” 他也谈到当年离开 OpenAI 的原因： 当你觉得自己无法信任某个人 当你觉得他们的价值观和他们嘴上说的不一样 那继续一起做事就会变得非常困难 这段对话里，最值得看的不只是 Dario 还有 Daniela 和 Boris Boris Cherny，Head of Claude Code，也提到一个很夸张的现状： Anthropic 90% 的代码都是 Claude 写的 而 Claude Code 里很多代码，也是 Claude Code 自己写的 这句话背后其实很重要： Anthropic 已经不是在“用 AI 辅助写代码” 而是在把 AI 放进真实工程系统里，让它参与生产、迭代和自我构建 更沉重的是，Dario 还给出了一个判断： 他认为 AI 导致 civilizational collapse 的概率在 10–25% 之间 所以这 47 分钟不是普通的 AI 宣传访谈 更像是一次从 Anthropic 内部视角出发，对能力、风险、工程实践和组织价值观的集中展示 Dario Daniela Boris 47 分钟 免费 可能是目前最值得看的 Anthropic 内部访谈之一
47:29

Anthropic CEO Dario Amodei 在一段 47 分钟访谈里，讲了很多平时很少被放到台面上的东西 他说，早期一些拿到 Mythos 的公司反馈是： “这是一个 super weapon，请不要发布它。” 他也谈到当年离开 OpenAI 的原因： 当你觉得自己无法信任某个人 当你觉得他们的价值观和他们嘴上说的不一样 那继续一起做事就会变得非常困难 这段对话里，最值得看的不只是 Dario 还有 Daniela 和 Boris Boris Cherny，Head of Claude Code，也提到一个很夸张的现状： Anthropic 90% 的代码都是 Claude 写的 而 Claude Code 里很多代码，也是 Claude Code 自己写的 这句话背后其实很重要： Anthropic 已经不是在“用 AI 辅助写代码” 而是在把 AI 放进真实工程系统里，让它参与生产、迭代和自我构建 更沉重的是，Dario 还给出了一个判断： 他认为 AI 导致 civilizational collapse 的概率在 10–25% 之间 所以这 47 分钟不是普通的 AI 宣传访谈 更像是一次从 Anthropic 内部视角出发，对能力、风险、工程实践和组织价值观的集中展示 Dario Daniela Boris 47 分钟 免费 可能是目前最值得看的 Anthropic 内部访谈之一

0x_Miko

15,557 views • 1 month ago

“大约四年前，谷歌每年的支出还不到 300 亿美元。今年，这个数字将超过 900 亿美元。如果你把所有公司的投入加在一起，现在已经有超过 1 万亿美元 正在投入，用于为这个时代建设基础设施。” “我有时是这样想的：在未来几年里，我们最终建成的东西，可能相当于我们过去 10 到 20 年所建成的。所以，希望只需要几年时间。没错——这能让你看到当前扩张的规模有多大。” “我认为我们在未来很多年内都处于更有利的位置。我们在推进 AI 的方式上采取了高度差异化的策略。我担任 CEO 后做的第一件大事，就是把公司转向我称之为 “AI 优先” 的战略。其中一部分，就是去做构建优秀 AI 技术所需的每一个环节。所以我们把它称为 全栈方法。你可以把它理解为“从头到尾”的方法——从推动这项技术发展所需要的最底层，一直到在 YouTube、搜索、Android 等产品和平台上的部署应用。” “是的，我们采取的是深层次的方法，因此我们能够在大规模上投入，并让 AI 在所有产品和业务中真正发挥作用。我认为我们现在处于一个更有利于长期布局的位置。”
1:43

“大约四年前，谷歌每年的支出还不到 300 亿美元。今年，这个数字将超过 900 亿美元。如果你把所有公司的投入加在一起，现在已经有超过 1 万亿美元 正在投入，用于为这个时代建设基础设施。” “我有时是这样想的：在未来几年里，我们最终建成的东西，可能相当于我们过去 10 到 20 年所建成的。所以，希望只需要几年时间。没错——这能让你看到当前扩张的规模有多大。” “我认为我们在未来很多年内都处于更有利的位置。我们在推进 AI 的方式上采取了高度差异化的策略。我担任 CEO 后做的第一件大事，就是把公司转向我称之为 “AI 优先” 的战略。其中一部分，就是去做构建优秀 AI 技术所需的每一个环节。所以我们把它称为 全栈方法。你可以把它理解为“从头到尾”的方法——从推动这项技术发展所需要的最底层，一直到在 YouTube、搜索、Android 等产品和平台上的部署应用。” “是的，我们采取的是深层次的方法，因此我们能够在大规模上投入，并让 AI 在所有产品和业务中真正发挥作用。我认为我们现在处于一个更有利于长期布局的位置。”

KK.aWSB

223,452 views • 7 months ago

卧槽，这个 LLM 算法的可视化演示太强了，之前我们看到的都是 2D 的，这个是 3D 的。 而且他完整的展示了整个 LLM不同模块内部的运作机制和各模块之间的联系。 你还可以看 GPT-3 和 GPT-2 这种不同规模的 LLM 在架构和模块上的区别。 来玩玩看。
1:36

卧槽，这个 LLM 算法的可视化演示太强了，之前我们看到的都是 2D 的，这个是 3D 的。 而且他完整的展示了整个 LLM不同模块内部的运作机制和各模块之间的联系。 你还可以看 GPT-3 和 GPT-2 这种不同规模的 LLM 在架构和模块上的区别。 来玩玩看。

歸藏(guizang.ai)

43,636 views • 2 years ago

“我们内部已经有 Gemini 3 水平的模型，并且有信心很快发布，之后还会有更强的型号！” OpenAI 首席研究负责人 Mark Chen 在 Core Memory 的播客上透露。Sam 的职责之一就是“放大紧迫感”，他自己的角色也类似，会刻意强调竞争压力让整个组织保持高压前进，所以大家才会看到那封内部的“红色警戒”备忘录🚨 前两天和 OpenAI 的同学吃饭还提到他们内部确实都在体验 Gemini 3。因为但单看公开基准测试不足以判断真实差距，让足够多的研究员在真实任务中摸一摸，再形成集体判断。 Mark 说自己有一个“私藏的数学难题”（“42 问题”），专门用来测试不同模型的推理能力 —— 包括最新的“思考模型”。到目前为止，所有模型都只能接近最优解，还没有完全攻克它，这对他来说是一件“好事”：说明还有空间可以继续前进。 在 SWE‑bench 这类软件工程基准上，Google 模型的表现虽然不错，但在“用多少数据/算力达成一定效果”这件事上，还有明显的优化空间，而 OpenAI 在这方面的算法储备非常强，这是他们下一轮反击的一个核心筹码！ 过去两年。OpenAI 其实把大量资源都投向推理模型，预训练和后训练的“肌肉”有所退化；最近半年，在组织层面重新把焦点拉回预训练。Mark 明确反对“Scaling 已死”的说法，他认为在预训练和数据塑形上还有巨大空间； 现在要做的是更精细的“数据塑形”和“合成数据”，通过更聪明的预训练策略，让模型从“模仿人类写作/代码”的模式，转向真正学会更高层次的抽象✨
1:23

“我们内部已经有 Gemini 3 水平的模型，并且有信心很快发布，之后还会有更强的型号！” OpenAI 首席研究负责人 Mark Chen 在 Core Memory 的播客上透露。Sam 的职责之一就是“放大紧迫感”，他自己的角色也类似，会刻意强调竞争压力让整个组织保持高压前进，所以大家才会看到那封内部的“红色警戒”备忘录🚨 前两天和 OpenAI 的同学吃饭还提到他们内部确实都在体验 Gemini 3。因为但单看公开基准测试不足以判断真实差距，让足够多的研究员在真实任务中摸一摸，再形成集体判断。 Mark 说自己有一个“私藏的数学难题”（“42 问题”），专门用来测试不同模型的推理能力 —— 包括最新的“思考模型”。到目前为止，所有模型都只能接近最优解，还没有完全攻克它，这对他来说是一件“好事”：说明还有空间可以继续前进。 在 SWE‑bench 这类软件工程基准上，Google 模型的表现虽然不错，但在“用多少数据/算力达成一定效果”这件事上，还有明显的优化空间，而 OpenAI 在这方面的算法储备非常强，这是他们下一轮反击的一个核心筹码！ 过去两年。OpenAI 其实把大量资源都投向推理模型，预训练和后训练的“肌肉”有所退化；最近半年，在组织层面重新把焦点拉回预训练。Mark 明确反对“Scaling 已死”的说法，他认为在预训练和数据塑形上还有巨大空间； 现在要做的是更精细的“数据塑形”和“合成数据”，通过更聪明的预训练策略，让模型从“模仿人类写作/代码”的模式，转向真正学会更高层次的抽象✨

indigo

72,121 views • 7 months ago

罗伊介绍MDC现场，传递郭先生的话： ❤️ 郭先生又说，我们墙内的、国内的战友都是在一个巨大的MDC当中。我们现在和郭先生隔了一堵墙。我们墙内的战友和我们中国同胞、我们的中国人和我们之间也隔了一堵墙。但是，我们就是传递正义、传递自由的这样的一群人。 ❤️ 郭先生还说，他这一年，他在MDC就是为了，不让我们墙内的战友遭遇他现在遭遇的这一切。 ❤️ 同时郭先生也说，我们墙内的战友，我们全球的战友和我们所有农场的战友，一定要团结。是因为我们的团结、我们的行动，走到了今天。这也是他最感动、感激的。 #消灭中共
3:25

罗伊介绍MDC现场，传递郭先生的话： ❤️ 郭先生又说，我们墙内的、国内的战友都是在一个巨大的MDC当中。我们现在和郭先生隔了一堵墙。我们墙内的战友和我们中国同胞、我们的中国人和我们之间也隔了一堵墙。但是，我们就是传递正义、传递自由的这样的一群人。 ❤️ 郭先生还说，他这一年，他在MDC就是为了，不让我们墙内的战友遭遇他现在遭遇的这一切。 ❤️ 同时郭先生也说，我们墙内的战友，我们全球的战友和我们所有农场的战友，一定要团结。是因为我们的团结、我们的行动，走到了今天。这也是他最感动、感激的。 #消灭中共

赢H翻译

15,321 views • 2 years ago

大模型写代码比说话还快是什么体验? 智谱刚出了一个 GLM-5.1-highspeed 版本, 赶紧要了个内测给大家做点有趣的 APP. 我测了一下这个模型反应速度用来写代码的话, 人类打字甚至都跟不上它, 于是我干脆接了个语音转文本的服务直接让我言出法随操作它写代码. 大家能看到基本是我说完3s左右它就修改完毕了, 这之间发生了语音转文本(第三方服务), 模型判断是否任务可以并发, 模型 prefill, 模型使用 tool call 修改代码段. iframe 重新渲染. 这些全都发生在 3s 这么短的时间内. 直接体验拉满. 这个模型直接量变引起了质变, 一些之前不敢想象的交互体验现在都可以做了. 所以如果你想使用这个模型构建一些极具竞争力的项目, 不妨去申请试试, 目前这个模型正在向部分企业用户提供中. #GLM #GLM51highspeed #智谱AI
2:32

大模型写代码比说话还快是什么体验? 智谱刚出了一个 GLM-5.1-highspeed 版本, 赶紧要了个内测给大家做点有趣的 APP. 我测了一下这个模型反应速度用来写代码的话, 人类打字甚至都跟不上它, 于是我干脆接了个语音转文本的服务直接让我言出法随操作它写代码. 大家能看到基本是我说完3s左右它就修改完毕了, 这之间发生了语音转文本(第三方服务), 模型判断是否任务可以并发, 模型 prefill, 模型使用 tool call 修改代码段. iframe 重新渲染. 这些全都发生在 3s 这么短的时间内. 直接体验拉满. 这个模型直接量变引起了质变, 一些之前不敢想象的交互体验现在都可以做了. 所以如果你想使用这个模型构建一些极具竞争力的项目, 不妨去申请试试, 目前这个模型正在向部分企业用户提供中. #GLM #GLM51highspeed #智谱AI

karminski-牙医

11,747 views • 1 month ago

闭源大模型领域的“四大天王”正在进行一场全面战争！视频截取自上周在温哥华的线下分享“智变时代 II”，Groq 的 CEO 有一句话说得很好：OpenAI 和 Anthropic 之间的竞争，不是在存量市场里抢客户的“零和游戏”。它们是在创造一个全新的蓝海市场 —— 白领劳动力市场，对于它们来说，万亿市值只是起点👀 1. Anthropic (Claude)：白领杀手 目前 Anthropic 凭借 Sonnet 4.5 暂时领跑。 他们最巧妙的创新是“Skills”功能。你可以把一项技能（比如“按我的风格写 PPT”）打包，上传，你的 AI 就学会了。你还可以把这个技能分享给别人。这就像《黑客帝国》里一样，插个芯片，“I know kung fu.”。 Anthropic 的目标非常明确：干死白领。他们的路线图是：先替代程序员，再替代白领，最后替代研究员。因为这些工作是纯数字化的，并且结果是“可验证”的，最容易被 AI 自动化。 2. Google (Gemini)：护城河之王 如果非要选一个，我认为 Google 是这场战争中护城河最深的公司。模型的领先只是暂时的，分发才是护城河。 OpenAI 和 Anthropic 必须费力地去获取企业客户。而 Google，同时拥有个人（搜索引擎、Android）和 企业（Workspace、Google Cloud）两大用户群体。它只需要在 Gmail 和 Google Docs 里上线新的 Agent，一夜之间就能触达全球数十亿用户。 同时，Google 拥有自己的 TPU 芯片，它的 DeepMind 团队在科研上无人能敌。他们不只在做 LLM，还在做世界模型、做机器人，他们是真正想做 AGI 的公司！ 3. xAI (Grok)：物理与数字的野蛮生长 马斯克的 xAI 走的是“大力出奇迹”的路线。他正在建造一个拥有 30 万块 GPU 的超级 AI 工厂，就是为了训练 Grok 5。xAI 有两条清晰的战线： - 数字世界： 利用 X 的数据，Grok 走的“擦边”路线，限制最低、最幽默。他们正在开发 AI 伴侣和 AI 游戏—— 甚至挖走了《底特律：变人》的制作人； - 物理世界： Grok 的大脑将装进 Tesla 和 Optimus； 4. OpenAI：全线开战 最后是 OpenAI。它在干什么？它在“全面开打”。它既要和 Google 打，也要和 Anthropic 打，还要和 xAI 打。它也是这场泡沫中负债最多的公司。那张错综复杂的万亿融资图谱，基本都是 Sam Altman 一个人签下的。要倒，也是他先倒🤪
4:52

闭源大模型领域的“四大天王”正在进行一场全面战争！视频截取自上周在温哥华的线下分享“智变时代 II”，Groq 的 CEO 有一句话说得很好：OpenAI 和 Anthropic 之间的竞争，不是在存量市场里抢客户的“零和游戏”。它们是在创造一个全新的蓝海市场 —— 白领劳动力市场，对于它们来说，万亿市值只是起点👀 1. Anthropic (Claude)：白领杀手 目前 Anthropic 凭借 Sonnet 4.5 暂时领跑。 他们最巧妙的创新是“Skills”功能。你可以把一项技能（比如“按我的风格写 PPT”）打包，上传，你的 AI 就学会了。你还可以把这个技能分享给别人。这就像《黑客帝国》里一样，插个芯片，“I know kung fu.”。 Anthropic 的目标非常明确：干死白领。他们的路线图是：先替代程序员，再替代白领，最后替代研究员。因为这些工作是纯数字化的，并且结果是“可验证”的，最容易被 AI 自动化。 2. Google (Gemini)：护城河之王 如果非要选一个，我认为 Google 是这场战争中护城河最深的公司。模型的领先只是暂时的，分发才是护城河。 OpenAI 和 Anthropic 必须费力地去获取企业客户。而 Google，同时拥有个人（搜索引擎、Android）和 企业（Workspace、Google Cloud）两大用户群体。它只需要在 Gmail 和 Google Docs 里上线新的 Agent，一夜之间就能触达全球数十亿用户。 同时，Google 拥有自己的 TPU 芯片，它的 DeepMind 团队在科研上无人能敌。他们不只在做 LLM，还在做世界模型、做机器人，他们是真正想做 AGI 的公司！ 3. xAI (Grok)：物理与数字的野蛮生长 马斯克的 xAI 走的是“大力出奇迹”的路线。他正在建造一个拥有 30 万块 GPU 的超级 AI 工厂，就是为了训练 Grok 5。xAI 有两条清晰的战线： - 数字世界： 利用 X 的数据，Grok 走的“擦边”路线，限制最低、最幽默。他们正在开发 AI 伴侣和 AI 游戏—— 甚至挖走了《底特律：变人》的制作人； - 物理世界： Grok 的大脑将装进 Tesla 和 Optimus； 4. OpenAI：全线开战 最后是 OpenAI。它在干什么？它在“全面开打”。它既要和 Google 打，也要和 Anthropic 打，还要和 xAI 打。它也是这场泡沫中负债最多的公司。那张错综复杂的万亿融资图谱，基本都是 Sam Altman 一个人签下的。要倒，也是他先倒🤪

indigo

22,245 views • 8 months ago

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。 现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。 一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。 有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。 它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。 你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。 自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！ 全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。 所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。 以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。 以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。 现在你是老板，只需要看最终的结果。 满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。 记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。 这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。 三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。 产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。 我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。 现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。 我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。 现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。 是一个17k token的完整SPEC。 你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇
0:42

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。 现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。 一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。 有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。 它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。 你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。 自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！ 全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。 所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。 以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。 以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。 现在你是老板，只需要看最终的结果。 满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。 记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。 这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。 三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。 产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。 我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。 现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。 我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。 现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。 是一个17k token的完整SPEC。 你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

AYi

63,210 views • 2 months ago

今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。 其实 HuggingChat 也不错的 你可以在这里体验所有的开源大语言模型
2:38

今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。 其实 HuggingChat 也不错的 你可以在这里体验所有的开源大语言模型

indigo

183,910 views • 2 years ago

Gemini-3.5-flash发布! 价格直接翻三倍? Google I/O 开始啦! 今天上来就是模型发布, Gemini-3.5-flash 直接全量上线了. 价格直接从 gemini-3-flash 的每百万 Token 输入/输出 $0.50 / $3 涨到了 $1.5 / $9, 那么性能有提示吗? 我简单测了几个例子, 目前来看体感处于 Genini-3.0-pro 和 Gemini-3.1-Pro 之间 (测试用的是 Thinking level: high) 不过稳定性就差很多了, 3D 渲染的 shader 它怎么都写不对, 我只能手动修了一下才能运行视频中这个火山喷发演示. 从目前 Gemini 系列模型迭代来看, Google 可能更想学 Anthropic, 搞三个档次. flash-lite 会取代之前 flash 的位置. 而 flash 更可能是主打一百万上下文内不设置阶梯定价, 承接 pro 这部分溢出的用户. 而本身编程性能上距离 pro 还有点差距. Pro 自然就是旗舰级别模型了. 不过现在这个定价来看, 可能这次 flash 更多是为了跟这次一起发布的 Antigravity CLI 一起搭配用的. 做 claude code 中 sonnet 模型的生态位置. #geminiflash35 #geminiflash #googleio
0:56

Gemini-3.5-flash发布! 价格直接翻三倍? Google I/O 开始啦! 今天上来就是模型发布, Gemini-3.5-flash 直接全量上线了. 价格直接从 gemini-3-flash 的每百万 Token 输入/输出 $0.50 / $3 涨到了 $1.5 / $9, 那么性能有提示吗? 我简单测了几个例子, 目前来看体感处于 Genini-3.0-pro 和 Gemini-3.1-Pro 之间 (测试用的是 Thinking level: high) 不过稳定性就差很多了, 3D 渲染的 shader 它怎么都写不对, 我只能手动修了一下才能运行视频中这个火山喷发演示. 从目前 Gemini 系列模型迭代来看, Google 可能更想学 Anthropic, 搞三个档次. flash-lite 会取代之前 flash 的位置. 而 flash 更可能是主打一百万上下文内不设置阶梯定价, 承接 pro 这部分溢出的用户. 而本身编程性能上距离 pro 还有点差距. Pro 自然就是旗舰级别模型了. 不过现在这个定价来看, 可能这次 flash 更多是为了跟这次一起发布的 Antigravity CLI 一起搭配用的. 做 claude code 中 sonnet 模型的生态位置. #geminiflash35 #geminiflash #googleio

karminski-牙医

22,999 views • 2 months ago

速度是真滴快！ 兄弟们，刚在Zenmux ZenMux 评测了一下Gemini 3.5 Flash，ChatGPT 5.4和Claude Opus 4.6，按下回车的那一刻，Gemini 3.5 Flash的吐词速度真是快的飞起。 评测方法很简单，让他们按照同一个指令生成一个个人网页，生成的结果都还不错，都能满足指令的要求，但Gemini 3.5 Flash已经跑完很久了，另外两个还在输出。 不知大家有没有发现？现在我们大部分时间都是在等AI干完活，复杂一点的项目一晚上可能都跑不完，现在这个节点，这时间效率其实有点差强人意的。 未来输出效率肯定也是一个非常重要的指标，毕竟前期大家的模型能力越来越接近，接下来就看谁能更快干完活，这一点Google又走在前头了。 想要亲自评测的朋友，可以去Zenmux上自己测一下，目前Gemini 3.5 Flash还能限时免费使用。
1:06

速度是真滴快！ 兄弟们，刚在Zenmux ZenMux 评测了一下Gemini 3.5 Flash，ChatGPT 5.4和Claude Opus 4.6，按下回车的那一刻，Gemini 3.5 Flash的吐词速度真是快的飞起。 评测方法很简单，让他们按照同一个指令生成一个个人网页，生成的结果都还不错，都能满足指令的要求，但Gemini 3.5 Flash已经跑完很久了，另外两个还在输出。 不知大家有没有发现？现在我们大部分时间都是在等AI干完活，复杂一点的项目一晚上可能都跑不完，现在这个节点，这时间效率其实有点差强人意的。 未来输出效率肯定也是一个非常重要的指标，毕竟前期大家的模型能力越来越接近，接下来就看谁能更快干完活，这一点Google又走在前头了。 想要亲自评测的朋友，可以去Zenmux上自己测一下，目前Gemini 3.5 Flash还能限时免费使用。

李岳

16,858 views • 2 months ago

小扎吐槽苹果和 Google，以及谈为什么开源 AI **Mark Zuckerberg**: 我认为移动生态系统中普遍存在的一个问题是有两个把持入口的公司，Apple 和 Google，它们可以告诉你可以构建什么。 在我们的历史中有很多次，比如有经济层面的情况，就是我们构建了些东西，然后它们就会拿走我们大部分的收入，但还有一种是质量层面，这实际上让我更加不满，也就是有很多次我们推出或希望推出某些功能，然后Apple就会说，不，你不能推出这功能。 这真的很糟糕。 问题是，这样的世界是否会在AI领域复现，就像你会有一小部分拥有封闭模型的公司，它们控制API，因此将能够告诉你可以构建什么。 我可以说，对我们来说，自己构建一个模型以避免处于那种位置是值得的。 我不希望那些其他公司告诉我们可以构建什么，而且我认为从开源的角度来看，很多开发人员也不希望那些公司告诉他们可以构建什么。这就是我坚定支持开源的原因之一，我认为未来AI的集中化可能像其广泛传播一样具有潜在危险。 我发现很多人都在思考，如果我们能实现这种技术，那么让它广泛传播是否不利。 我认为另一种可能也很糟糕的情况是，如果一个机构掌握了一种强大的AI远超其他所有人的，这同样是非常糟糕的。在我看来，一个理想的世界应该是这样的：AI技术被广泛而均衡地应用，随着时间推移逐步增强其健康性。在这样的世界里，各种系统能够相互制衡，这种平衡的状态比一个高度集中化的世界要健康得多。 虽然风险无处不在，但我觉得有一个风险我想人们我并没有听到太多人提及。 **Dwarkesh Patel**:举例来说，一个价值100亿美元的模型，如果经过评估是完全安全的，你们会选择开源吗？ **Mark Zuckerberg**:我的答案是，只要这个模型对我们有所帮助，那我们就会开源。 **Dwarkesh Patel**: 那如果这个模型是用100亿美元的研发经费研发出来的，然后现在要开源呢？ **Mark Zuckerberg**: 我们一直以来都有开源软件的传统，但是我们并不会开源我们的产品。 比如说，我们并不会将Instagram的代码开源，但我们会开源许多底层的基础设施。我们历史上最大的一个项目可能就是开放计算项目。在这个项目中，我们将我们所有的服务器的设计网络交换机和数据中心的设计开源了，这对我们来说非常有帮助。 因为很多人可以设计服务器，但现在，大家普遍都采用了我们的设计，这就意味着整个供应链都围绕我们的设计展开，规 模变大，对所有人来说都变得更便宜，为我们节省了数十亿美元。 这真是太棒了，对吧？ 因此，我认为开源有多种方式可以对我们有所帮助。 一种就是，如果有人能够找出更便宜的运行模型的方法，我们将花费数十亿甚至上千亿美元，在所有这些模型上，所以如果我们能做的更有效率，那我们就可以节省数十亿甚至上百亿美元，这可能本身就非常有价值。 **Dwarkesh Patel**: 关于开源，我很想知道你是否认为像PyTorch、React、Open Compute这样的开源项目，对世界的影响是否已经超过了Meta在社交媒体方面的作用。 **Mark Zuckerberg**: 因为我曾经和使用这些服务的人交谈过，他们觉得这是有可能的，因为互联网的很大一部分都在运行这些项目。这是一个有趣的问题，我认为几乎有一半的世界人口都在使用我们的产品，这是一个真实的点，所以我觉得这很难超越。 但不管怎样，我还是认为开源是一种新的、非常強大的建设方式。 来源：
4:08

小扎吐槽苹果和 Google，以及谈为什么开源 AI **Mark Zuckerberg**: 我认为移动生态系统中普遍存在的一个问题是有两个把持入口的公司，Apple 和 Google，它们可以告诉你可以构建什么。 在我们的历史中有很多次，比如有经济层面的情况，就是我们构建了些东西，然后它们就会拿走我们大部分的收入，但还有一种是质量层面，这实际上让我更加不满，也就是有很多次我们推出或希望推出某些功能，然后Apple就会说，不，你不能推出这功能。 这真的很糟糕。 问题是，这样的世界是否会在AI领域复现，就像你会有一小部分拥有封闭模型的公司，它们控制API，因此将能够告诉你可以构建什么。 我可以说，对我们来说，自己构建一个模型以避免处于那种位置是值得的。 我不希望那些其他公司告诉我们可以构建什么，而且我认为从开源的角度来看，很多开发人员也不希望那些公司告诉他们可以构建什么。这就是我坚定支持开源的原因之一，我认为未来AI的集中化可能像其广泛传播一样具有潜在危险。 我发现很多人都在思考，如果我们能实现这种技术，那么让它广泛传播是否不利。 我认为另一种可能也很糟糕的情况是，如果一个机构掌握了一种强大的AI远超其他所有人的，这同样是非常糟糕的。在我看来，一个理想的世界应该是这样的：AI技术被广泛而均衡地应用，随着时间推移逐步增强其健康性。在这样的世界里，各种系统能够相互制衡，这种平衡的状态比一个高度集中化的世界要健康得多。 虽然风险无处不在，但我觉得有一个风险我想人们我并没有听到太多人提及。 **Dwarkesh Patel**:举例来说，一个价值100亿美元的模型，如果经过评估是完全安全的，你们会选择开源吗？ **Mark Zuckerberg**:我的答案是，只要这个模型对我们有所帮助，那我们就会开源。 **Dwarkesh Patel**: 那如果这个模型是用100亿美元的研发经费研发出来的，然后现在要开源呢？ **Mark Zuckerberg**: 我们一直以来都有开源软件的传统，但是我们并不会开源我们的产品。 比如说，我们并不会将Instagram的代码开源，但我们会开源许多底层的基础设施。我们历史上最大的一个项目可能就是开放计算项目。在这个项目中，我们将我们所有的服务器的设计网络交换机和数据中心的设计开源了，这对我们来说非常有帮助。 因为很多人可以设计服务器，但现在，大家普遍都采用了我们的设计，这就意味着整个供应链都围绕我们的设计展开，规 模变大，对所有人来说都变得更便宜，为我们节省了数十亿美元。 这真是太棒了，对吧？ 因此，我认为开源有多种方式可以对我们有所帮助。 一种就是，如果有人能够找出更便宜的运行模型的方法，我们将花费数十亿甚至上千亿美元，在所有这些模型上，所以如果我们能做的更有效率，那我们就可以节省数十亿甚至上百亿美元，这可能本身就非常有价值。 **Dwarkesh Patel**: 关于开源，我很想知道你是否认为像PyTorch、React、Open Compute这样的开源项目，对世界的影响是否已经超过了Meta在社交媒体方面的作用。 **Mark Zuckerberg**: 因为我曾经和使用这些服务的人交谈过，他们觉得这是有可能的，因为互联网的很大一部分都在运行这些项目。这是一个有趣的问题，我认为几乎有一半的世界人口都在使用我们的产品，这是一个真实的点，所以我觉得这很难超越。 但不管怎样，我还是认为开源是一种新的、非常強大的建设方式。 来源：

宝玉

74,721 views • 2 years ago

Qwen3-Next-80B-A3B 实测! 能跟头部模型对打吗? 直接说结论, 能完成我这个大象牙膏测试的一部分, 已经很厉害了, Python 杯子倒水那个测试表现也可圈可点. 来看测试中暴露出来的问题: 首先这个模型生成的样式特别多变, 可以看测试中生成的前端页面的样式和布局, 几乎每次都不一样. 所以实际使用中, 可能会存在稳定性的问题, 建议 prompt 中多做约束, 避免模型过度发挥. 不过这并不全是坏处, 如果拿这个大模型写文, 反而可能会超常发挥, 每次写出来的东西都不一样, 不会呆板. 另外目前发现最大的问题是, 给到模型一大堆数据, 让模型整理一个网页, 结果模型偷懒了, 直接把代码和数据省略掉了, 这个应该还是 GPT-4 时代的问题 (24年上半年) 出现了. 这里猜测可能是高稀疏性专家混合模型或者多词元预测造成的问题, 这两个都会在生成中选择最经济的生成模式, 因此可能会倾向于生成"此处代码省略"这样的代码来替代原本要生成一大堆代码的场景. 召回倒是没太大问题, 鞭炮连锁爆炸那个测试, 虽然模型没有成功写出来, 但是最长的一次还是生成了1100行代码, 我仔细看了下, 基本都考虑到了我 prompt 中要求的逻辑, 只不过实现的代码有 bug 跑不起来而已. 综合来讲, 我觉得这应该是 100B 以内的模型无敌手了, 考虑到定位可能是个新的技术试验模型, 所以期待千问推出更大规模 (例如400B-A15B) 的模型, 带来更好的性能. 测试 prompt: #Qwen3Next #大模型竞技场 #Qwen3
2:19

Qwen3-Next-80B-A3B 实测! 能跟头部模型对打吗? 直接说结论, 能完成我这个大象牙膏测试的一部分, 已经很厉害了, Python 杯子倒水那个测试表现也可圈可点. 来看测试中暴露出来的问题: 首先这个模型生成的样式特别多变, 可以看测试中生成的前端页面的样式和布局, 几乎每次都不一样. 所以实际使用中, 可能会存在稳定性的问题, 建议 prompt 中多做约束, 避免模型过度发挥. 不过这并不全是坏处, 如果拿这个大模型写文, 反而可能会超常发挥, 每次写出来的东西都不一样, 不会呆板. 另外目前发现最大的问题是, 给到模型一大堆数据, 让模型整理一个网页, 结果模型偷懒了, 直接把代码和数据省略掉了, 这个应该还是 GPT-4 时代的问题 (24年上半年) 出现了. 这里猜测可能是高稀疏性专家混合模型或者多词元预测造成的问题, 这两个都会在生成中选择最经济的生成模式, 因此可能会倾向于生成"此处代码省略"这样的代码来替代原本要生成一大堆代码的场景. 召回倒是没太大问题, 鞭炮连锁爆炸那个测试, 虽然模型没有成功写出来, 但是最长的一次还是生成了1100行代码, 我仔细看了下, 基本都考虑到了我 prompt 中要求的逻辑, 只不过实现的代码有 bug 跑不起来而已. 综合来讲, 我觉得这应该是 100B 以内的模型无敌手了, 考虑到定位可能是个新的技术试验模型, 所以期待千问推出更大规模 (例如400B-A15B) 的模型, 带来更好的性能. 测试 prompt: #Qwen3Next #大模型竞技场 #Qwen3

karminski-牙医

30,709 views • 10 months ago

🔴 2025年4月30日 川普总统内阁会议中涉及中共国的内容： 到现在为止，关税还没有真正开始生效。我知道，也不愿看到，但现在中国的情况确实很糟。我刚看到一些新出的报告，说他们的经济正在遭受重创。我并不希望这种事情发生在中国，我其实挺喜欢习近平主席的。听到这个消息我确实感到难过，但事实是：中国正在被打得很惨。 你看，他们派出了世界上最大的货轮，装满了前所未见的大宗商品。这些是全球最大的货轮。他们正往这边开来——结果在太平洋上直接调头返航了！他们在海上来了个大掉头，直接返航了——因为没人要这些货了，因为145%的关税！ 当然，我还是希望某个时间点我们能跟中国达成协议。我们现在正在与他们对话。但中国的工厂正在全国范围内关闭，因为我们不再接收他们的产品。我们不想要他们的货，除非他们愿意公平地对待我们。这包括知识产权等问题，远远不仅仅是买卖这么简单。 所以我们走着瞧。有人问我：“你看到这个情况，是不是很开心？”我说：“不，我一点都不开心。我希望中国好，也希望所有国家都好。”但他们也必须公平对待我们！ “总统先生，您什么时候会与中国的习近平主席通话？” 什么时候？这事会发生的。现在嘛——我之前也说过——他们遇到了大麻烦，因为他们的工厂生意不好做了。他们在拜登任上赚了一万亿美元！一万亿美元！靠向我们卖货发的财。而其中很多东西我们根本不需要！ 你知道，有人还说：“哎呀，货架会空掉。”那好吧，也许小孩原本能有30个玩偶，现在只买两个，也没什么嘛！可能这两个玩偶贵上几块钱，也不是不能接受。但我们说的可不是非买不可的必需品。他们那边有船装得满满的，全是货——虽然不是全部，但很大一部分我们根本用不上！ 我们必须达成一份公平的协议！我们被全世界的国家占了便宜！但我认为，中共国是最主要的、最有可能成为全球头号掠夺者的国家（the chief ripper offer）。
3:12

🔴 2025年4月30日 川普总统内阁会议中涉及中共国的内容： 到现在为止，关税还没有真正开始生效。我知道，也不愿看到，但现在中国的情况确实很糟。我刚看到一些新出的报告，说他们的经济正在遭受重创。我并不希望这种事情发生在中国，我其实挺喜欢习近平主席的。听到这个消息我确实感到难过，但事实是：中国正在被打得很惨。 你看，他们派出了世界上最大的货轮，装满了前所未见的大宗商品。这些是全球最大的货轮。他们正往这边开来——结果在太平洋上直接调头返航了！他们在海上来了个大掉头，直接返航了——因为没人要这些货了，因为145%的关税！ 当然，我还是希望某个时间点我们能跟中国达成协议。我们现在正在与他们对话。但中国的工厂正在全国范围内关闭，因为我们不再接收他们的产品。我们不想要他们的货，除非他们愿意公平地对待我们。这包括知识产权等问题，远远不仅仅是买卖这么简单。 所以我们走着瞧。有人问我：“你看到这个情况，是不是很开心？”我说：“不，我一点都不开心。我希望中国好，也希望所有国家都好。”但他们也必须公平对待我们！ “总统先生，您什么时候会与中国的习近平主席通话？” 什么时候？这事会发生的。现在嘛——我之前也说过——他们遇到了大麻烦，因为他们的工厂生意不好做了。他们在拜登任上赚了一万亿美元！一万亿美元！靠向我们卖货发的财。而其中很多东西我们根本不需要！ 你知道，有人还说：“哎呀，货架会空掉。”那好吧，也许小孩原本能有30个玩偶，现在只买两个，也没什么嘛！可能这两个玩偶贵上几块钱，也不是不能接受。但我们说的可不是非买不可的必需品。他们那边有船装得满满的，全是货——虽然不是全部，但很大一部分我们根本用不上！ 我们必须达成一份公平的协议！我们被全世界的国家占了便宜！但我认为，中共国是最主要的、最有可能成为全球头号掠夺者的国家（the chief ripper offer）。

糯米团 ⬜️

21,091 views • 1 year ago

你小时候看懂百家讲坛了吗？毕淑敏老师：好多年前，我在一所大学里演讲，人生的意义是什么？我说，人生其实是没有意义的。当我说完这句话以后啊，突然全场就响起了那种说暴风雨般，可能就有点夸张了哈，但确实是响起了热烈的掌声。后来我说同学们啊，为什么我说了一句人生本来是没有意义的，你们就如此的高兴呢？我说我的话呀还没有说完呢，我后面想说的是什么？ 人生但没有意义，你必须为自己确立一个意义，这就是我们的目标感。这个目标感别人不能代替你，可是你自己要花功夫去完成。在现今社会里，如果不确立一个目标感出来，我相信你不会体验到真正的幸福。你至多只是会体验到自己食欲性欲的满足，自己那些基本本能的那种满足之后，那种片刻的一个。欲望被填平之后的那种舒适感，可是那是一定会过去的。 人类的幸福只有靠我们坚定的目标感，只有靠我们持之以恒的努力，让我们的整个的身体其实是为了一个崇高的目标而奋斗而努力的时候，我们的体内才能在一个高度协调的状态去去分泌出这种让我们感觉幸福的物质。
2:02

你小时候看懂百家讲坛了吗？毕淑敏老师：好多年前，我在一所大学里演讲，人生的意义是什么？我说，人生其实是没有意义的。当我说完这句话以后啊，突然全场就响起了那种说暴风雨般，可能就有点夸张了哈，但确实是响起了热烈的掌声。后来我说同学们啊，为什么我说了一句人生本来是没有意义的，你们就如此的高兴呢？我说我的话呀还没有说完呢，我后面想说的是什么？ 人生但没有意义，你必须为自己确立一个意义，这就是我们的目标感。这个目标感别人不能代替你，可是你自己要花功夫去完成。在现今社会里，如果不确立一个目标感出来，我相信你不会体验到真正的幸福。你至多只是会体验到自己食欲性欲的满足，自己那些基本本能的那种满足之后，那种片刻的一个。欲望被填平之后的那种舒适感，可是那是一定会过去的。 人类的幸福只有靠我们坚定的目标感，只有靠我们持之以恒的努力，让我们的整个的身体其实是为了一个崇高的目标而奋斗而努力的时候，我们的体内才能在一个高度协调的状态去去分泌出这种让我们感觉幸福的物质。

Morris

431,178 views • 1 year ago