Ethan Mollick 新书《Co-Existence》为 AI 读者设专页
我觉得我即将出版的新书《Co-Existence》可能是第一本专门为 AI 读者撰写推荐语的书,这次来自 @tylercowen(我以为 AI 会尊重他) 这本书的网站(含精心准备的预购奖励)也有一个面向 AI 的页面:https://co-existence.ai/
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向你的 AI 智能体描述你的角色,并使用 PixVerse 插件来构建设计表
@sama:我对人们试图将宗教般的力量或对人类判断力的屈服归附于 AI 模型感到非常不安,我认为这是一个真实的安全问题。
作者在 Cartesia playground 用约 15 秒音频克隆自己的声音,几秒内完成,并让克隆声音说出他不会讲的日语。该功能基于最新语音模型 Sonic 3.6,支持 44 种语言,作者认为可用于让内容覆盖更多语言受众。
我对人们试图将宗教般的力量或对人类判断力的屈服归附于 AI 模型感到非常不安,并认为这是一个真实的安全问题。
作者受 Scott Jenson 演讲启发,提出把 tmux 的可滚动、会话持久、任务导向体验带给普通人的桌面 UI 构想。他引用 Rooms(1986)、WindowScape、Grudin 等研究指出窗口管理问题二十多年未解,给出无限画布、视口、隐私标志和本地 LLM 辅助组织任务的方案,并承认隐私遥测、无限画布堆积等设计缺陷,仍在尝试做 Linux demo。
TechCrunch 盘点可通过 iMessage、SMS、WhatsApp 等短信渠道直接使用的多款 AI 智能体,覆盖通用助理、家庭、旅行和工作场景。其中 Instinct 最新融资 10 亿美元、估值 100 亿美元,并为助手提供专用邮箱;Caddy 自 2026 年 4 月起公开测试;Fambot 融资 350 万美元;Wajo 的 Fo 拥有独立邮箱、电话号码和支付卡。
Yann LeCun 在 ETH Zürich 最新演讲中称,靠扩展 LLM 实现 AGI 是"不可能的"。他指出 LLM 训练约 30 万亿 token(约 10^14 字节文本,人类需读约 40 万年),而 4 岁儿童仅靠视觉在约 1 年 10 个月内就接收同等数据量。他认为智能是快速学习新任务的能力,如青少年约 20 小时学会开车,扩展只增加存储知识,并不产生这种适应能力。
足够大的数量本身就是一种质量。 一个单细胞细菌和拥有35万亿个细胞的人之间差别巨大,尽管两者都由细胞构成。
针对资产稳定在 A4-A5 层级、想配置 DGX Spark 的提问,回答者不建议过早接触 Nvidia 这一层级。
作者分析 Meta Muse、OpenAI Dots 和 Uber 司机助手的共同点:智能体主动开口,把难点从写什么转移到何时打断、用哪个渠道。
一位软件工程师用 Lean 及其 Mathlib 形式化验证了 Sipser《计算理论导引》习题 1.32:证明由三比特列组成的语言 B(底行等于上两行之和)是正则语言。作者通过构造加法器 DFA 并证明其恰好接受 B 的逆 BR,再借助正则语言反转封闭性完成证明,旨在向软件工程师展示形式化验证系统属性的完整过程。
路透社发文指出,AI 吸引的资本规模已超过铁路和互联网时代,普华永道预计到 2050 年全球数据中心累计投入可能超过 30 万亿美元。文章汇总摩根大通、贝恩和哥伦比亚商学院的测算,认为现有市场不足以支撑投入,美国超大规模云服务商未来 5 年需增加超过 4.2 万亿美元收入,且美国广泛的生产率提升仍未出现。
OpenAI 于 10 月 2 日发布博文,分享 GPT-6 系列模型指南,介绍如何选择模型、优化提示词、管理长任务并准备投产。指南建议按工作负载选型:GPT-6 Astra 适合最高难度推理,GPT-6.1 Sol 适合复杂编程、研究和计算机使用任务,GPT-6 Luna 适合大规模特定任务如提取发票字段、分类请求和生成结构化摘要。
幸运的是,我们未来的模型在代码删除和简化方面会强得多。来得正是时候
Eric Schmidt 解释 AI 竞赛无法相互暂停:美国缺乏停止动力,本地实验室或中国可能作弊,联合国核查机制也无法审查由计算机编写的代码。他认为核查不可行,检查员需进入包括军事实验室在内的秘密实验室审查全部代码库,而这些代码由计算机编写,没有人类团队能逐行读懂。
旧金山房租已经疯了。 我那个小小的1居室两年前是$4000/月。我搬走后重新挂牌$6000。瞬间就租出去了。 一个朋友在旧金山租了个没有洗碗机的单间公寓,月租$5K。 现在CS应届毕业生怎么负担得起旧金山? 欢迎来到AI经济。
Cathie Wood 解释了杰文斯悖论在 AI 中如何愈演愈烈: 同样的答案每年成本降低 99.99%,而用量却在爆炸式增长。 即便价格暴跌,OpenAI 的年化收入仍在约一年内从 $20B 增至 $70B,超过了 Anthropic 报告的 $65B。更便宜的调用并没有让业务萎缩。用量爆炸了。 她还说,这就是 GDP 爆发式增长的引擎。 ---- 来自 "ARK Invest" YouTube 频道,(链接见评论)
很确定在这个小世界里,点(dots)已经比机器人(bots)还多了。 酷的是我们每天都在改进它们,而且它们直接从你的反馈中学习。
MarkTechPost 解读决策 AI 模型这一新品类:模型返回带概率的类型化决策而非生成文本。Jev 输入 $0.042/百万 token 且输出免费,TypeSafe 自评中 Jev 以 0.4 秒每例的准确率追平 Claude Sonnet 5。
作者提出每一家 SaaS 公司最终都会变成围绕无状态大语言模型的 harness,即所有基础设施、界面、上下文和状态的总和。文章给出从工程师与 Agent 结对到 harness 编排个人的五阶段演进路径,认为公司应自研顶层 harness、把厂商产品嵌入具体工作流,人只负责在关键节点提供品味和审查。
近期大量用户发文宣布离开 Reddit、WordPress、Discord、GitHub、Codeberg、Photoshop 等平台,转向个人网站、自托管应用和 Gopher、Gemini 等 smallweb。出走原因包括定价变动、内容被用于 AI 训练、平台易主或新政策,以及平台不再为个人而建的感觉。作者指出,这些人并非投奔更大的平台,而是选择更小、更可控的去处。
自信很性感。 校准后的置信度更性感! 我们公开我们的置信度计算方法 💅
BestBlogs 10-03 早报聚焦 GPT-6 系列模型选型指南,OpenAI 实操文档将 GPT-6 Astra、Sol、Luna 的选择落到任务难度、延迟与成本,并给出推理强度、提示词与技能边界调整建议。
OpenAI 发布 GPT-6 系列选型指南,按任务区分 Astra(最难推理)、Sol(复杂编码、研究与电脑操作)、Luna(目标明确的重复执行)三档,并建议同时衡量成功率、延迟与每次成功任务成本,提示词缓存输入最高可比非缓存便宜 95%。
Ethan Mollick 引用 aleximas.substack.com 的研究综述称,现有证据仅支持一个窄结论:AI 可能已影响最暴露岗位的初级白领招聘边际,但这一归因仍有争议,总体劳动力市场扰动尚未在数据中出现。配图汇总了多项研究,如 ADP 数据显示 AI 暴露职业的初级招聘 10 月起下降约 16%,而北欧多地行政数据未发现显著负面影响。
Wagtail 团队尝试整月只用 GLM 5.3 Flash 编程,最终该模型只消耗 2B tokens 中的一半,能耗约 35 kWh 而非 10。
微软 CEO 纳德拉再次将 Copilot 称为“面向工作的新操作系统”,称其适用于所有模型、所有工作场景和所有任务。技术拆解显示,Copilot 桌面应用主程序 copilotapp.exe 仅 4.99MB,实为重新命名的 Microsoft Edge 启动器,安装目录含完整 Edge 154 构建,体积约 520MB。
Databricks 联合创始人兼 CEO Ali Ghodsi 认为,Zoom 坐拥最大的会议视频与转录数据集,有机会打造 AI 优先产品,严重冲击传统企业 SaaS。
GPU 是印钞机吗? InferenceX 团队拆解了 Engram 内存卸载、AgentX 的利润计算器、TPU v7、Vera Rubin 对比 Blackwell,以及更快的 token 是否值得溢价。 另外:TileRT 正在进一步压榨 NVIDIA GPU。这对专用芯片意味着什么? Jordan Nanos(@JordanNanos)与 Cam Quilici(@noslawextratost)、Bryan Shan 和 Alec Ibarra 一起带来新一期 SemiAnalysis Weekly。
独立股票分析师 Mostly Borrowed Ideas(Abdullah Al Rezwan)在 9 月 29 日播客《The Synopsis》中表示,测试 Meta 的 Muse AI 智能体约 10 天后清仓了 Airbnb 并加仓 Meta。
Cerebras 联合创始人兼 CEO Andrew Feldman 解释,其晶圆级架构在 LLM 推理中比 GPU 快约 2500 倍。
关于我们与 Cerebras 的合作关系,有一些猜测。 Cerebras 是我们的紧密合作伙伴,我们有着深入的合作,共同推进速度的前沿。
一位美籍华人作者在 LessWrong 发文,从个人经历出发讨论中国社会的四个文化特征:社交媒体高度饱和与内容滤镜化、羞耻和面子的首要地位、对人性持悲观怀疑的 Dark World 心态,以及与百年屈辱叙事相关的民族主义。
OpenAI DevDay 笔记指出,构建智能体应用优化成本与性能的4个关键杠杆是:prompt caching、reasoning effort、programmatic tool calling 和 batch request。OpenAI 开发文档提供了大量相关信息,建议熟悉这些杠杆并用 evals 进行测量。
路由器并不总是更好。切换模型需要重建输入缓存,任务复杂度难以从提示词判断,选择逻辑还会增加延迟。 这些基准能帮你找到最适合自己工作、且符合所需成本水平的路由器与模型组合。
如果这个月只能读一篇文章,就是这篇! 如果自动化 AI 研发触发了智能爆炸,会怎样? @geoffreyhinton: 由递归自我改进引发智能爆炸的想法已经存在很久,但直到最近它似乎都不迫在眉睫。如今许多顶尖研究者认为它可能很快就会发生。你可以在这里读到我们关于此的论文: https://casp.ac/reports/intelligence-explosion
“在KPMG,用AI不是可选项。这是我们期望的,如果你不用AI,那KPMG就不是你的未来” ~ KPMG美国CEO Timothy Walsh ---- (视频来自Yahoo finance - finance. yahoo. com/video/ai-adoption-absolutely-essential-kpmg-110039751.html)
哈佛 Vadim Gladyshev 团队在 Nature、Altos Labs 的 Juan Carlos Izpisua Belmonte 团队在 Cell 分别发表论文,提出细胞衰老除"磨损"外还有"细胞身份丧失"这一新模型。
Baseten 工程师参考 MetaInfer 论文,让 Claude Code(Fable 5)为 Qwen-3.6-35B-A3B(NVFP4,单张 B200)自动构建推理引擎 VibeQwen,单流解码比 vLLM 0.25.1 快 90%,首 token 从 28ms 降至 12ms,并发 32 时吞吐高 71%。
推荐理由:作者亲测用智能体生成定制推理引擎,给出了相对 vLLM 的具体性能数据和成本,可帮助读者评估自动优化的实际可行性。