Sutton 和 Marcus 都在说光堆算力不够,AI 还缺新方法,两位大佬的表态挺有意思。
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LeCun 三年前手撕 Altman 和 Hinton 的旧帖,开源派和末日派的争论核心都在里面,现在读还是很扎心。
Stanford 测了 10 个 LLM 谈判,发现给模型更多信息反而可能让 Claude Opus 5.5 收益从 94% 掉到 64%,选模型时得连信息量一起测。
有人跑了 100 万 tokens 结果账单 $0.00,一般模型要 $3-5,Jev 按十亿 tokens 计费,这个价格差太夸张了。
Unblocked 创始人要讲编程智能体缺的那块拼图——代码背后的决策记录,做 AI 编程的都该去听。
Google 拿 Gemini 3.1 Pro 做了个会跟学生抬杠的 AI 队友,试验里比普通 AI 工具帮学生多拿了 7 分,做教育产品的可以看看。
OpenAI 给 Dots 加了个实用功能:登录遇到 2FA 时,它能自己去邮箱读验证码帮你填好,不用你再手动切换查邮箱了。
Payal Arora 讲了全球南方怎么把 AI 用在教育、医疗这些资源缺口上,跟欧美的焦虑叙事完全两个方向,角度很新。
NVIDIA 的 Jim Fan 放出周一演讲预告,GR00T 人形机器人的手部动作确实很细,官方确认是真机、全自主、没加速。
Databricks 出了个 Serverless Postgres 叫 Lakebase,建库从几小时变几秒,还带即时分支和存算分离,写应用和跑 Agent 的可以看看。
Chamath 在 All-In Podcast 上分析算力管制后果:超大规模厂商囤的机房更值钱,租算力的 OpenAI 和 Anthropic 就难受了。
The thread lays out a taxonomy of SSL methods — predictor presence, anti-collapse criterion, augmentation scheme — that helps readers place any new 'JEPA' paper in the right context. Researchers deciding which papers to cite or reproduce will find it a concise map of what academic work can and cannot demonstrate. The core distinction between method discovery and resource-heavy scaling applies far beyond the JEPA family.
Figure AI 创始人亲自晒的实拍视频,能看到 Figure 03 机器人在他们总部真实走路的样子,想看人形机器人落地进展的别错过。
大银行 JPMorgan 拦着 AI 智能体不让碰账户,小银行却直接给它们配专用账户和虚拟卡,路线分歧很有意思。
Runway 把 OpenAI 的 GPT Image 2.6 接进来了,做 GIF 直接在 Runway 上调模型就行,做动图素材会方便不少。
企业里跑着几千个没人管的 AI 智能体,Cyera、Okta、SailPoint 都在做追踪和管控工具,搞安全或 IT 的可以看看思路。
The practical implication is that agent interoperability breaks down not from capability gaps but from unstated conventions, so inter-agent protocols may need explicit shared norms rather than smarter models. Teams building multi-agent systems that span different vendors should add instructions telling agents to avoid unstated conventions and prefer actions any partner can read correctly. The finding applies to anyone chaining GPT-5.2 and Gemini 3 Pro agents together today.
私募巨头 Apollo 要砸 750 亿美元买 AI 芯片,比所有 neocloud 都大手笔,仅次于大型云厂商,算力生意的钱越来越集中在资本方手里了。
DeepSeek 又开源了 V4.1-Flash-1017,这家的架构设计从底层就考虑推理效率,还把细节全公开,搞部署的可以关注。
Epic Games 的 Tim Sweeney 不光自己用 AI,还要求员工都用上,他说 Unreal Engine 会因 AI 变得更强,看看这位 CEO 的思路。
levelsio 演示了让 Claude Code 出家具设计加物料清单,非设计师也能做,比 Poliform 省 85%,流程写在文里可以照搬。
Karpathy 花 2 小时用 Claude Code 扒了 HN 20 年评论,筛出 6454 个好视频,还把数据开源了,想折腾可以自己做一个。
Perplexity 的 Teammate 被作者本人当幕僚长用了两天,日历、邮件、简报一个实例全管,不用开多个会话了。
Balaji 在推上夸哈萨克斯坦政府很拥抱 AI,还喊话 Amjad Masad 去阿斯塔纳随便建数据中心,看看这位硅谷知名评论人的动向。
Mistral 把 Studio 升级了,写个 agent 一条命令就能上生产,跑完还有 trace 帮你迭代,做应用开发的话可以试试。
The key takeaway is that agent-friendliness — fast builds, hot reload, in-browser verification — now outweighs raw UI performance when choosing a desktop framework. Developers building AI-agent-driven workflows should weigh GPUI's long Rust compile cycles against Electron's iteration speed, and can use the baocut repo's approach of pairing Electron with Rust wasm modules for performance-critical rendering and background tasks.
Fireworks 出了个叫 Nexus 的模型路由工具,把开源和闭源模型混着用,号称花 1/4 的钱拿到差不多的智能,8 美元一个月起步。
有人用 Perplexity 的 Teammates 挂了个交易监控助手,接 Robinhood 自动盯 put/call 比率,140 次检查真成交了 2 笔,玩法挺有意思。
Garry Tan 分享了个实用做法:给智能体技能建评估循环,模型升级后删掉不再需要的技能,他就因 Opus 5.5 删了 /investigate。
有人做了个ShadowBench,让6个前沿模型用双手摆动物手影,结果全军覆没,连一个都摆不出来,很有意思的空间理解测试。
Shrinking a video generation model to 9.1GB moves real-time 768P generation from data-centre hardware into the hands of hobbyists with a single consumer GPU. Developers and indie creators can now experiment with MiniMax-H3–class video models locally instead of renting cloud capacity. GitHub access means the community can benchmark it directly against heavier open-source video generators.
Visa把开源的VVAH升级了,接上Anthropic或OpenAI的模型就能自动扫漏洞、打补丁,原来几周的活几小时干完。
Anthropic 教你给智能体做记忆系统,用类似做梦的离线整理纠错,准确率从 13% 干到 61%,还省 token。
英伟达把 Lyra 2.0 开源了,丢一张照片进去就能生成可以随便逛的 3D 场景,效果像开放世界游戏,模型链接在文内可以自己下。
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