AI探索指南

  1. 有个大傻逼,上来就说,“我虽然不是程序员,但我认为有了AI以后,写任何代码都不用程序员了”

    有个大傻逼,上来就说,“我虽然不是程序员,但我认为有了AI以后,写任何代码都不用程序员了”
    我:那你不是程序员,你能不能写一个TypeScript的编译器?
    他:……
    我:你知道什么是编译器吗?
    他:……
    我:你知道什么是TypeScript吗?
    他:……
    我:那你写个SQL parser总行了吧?
    他:……
    我:你知道什么是SQL parser吗?你知道什么是parser吗?对了,你先说说,你知道什么是SQL吗?
    他:反正以后用不到你们程序员了!

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  2. 下一个诺贝尔奖,可能非他莫属

    下一个诺贝尔奖,可能非他莫属。
    还记得谷歌Deepmind团队,靠AI也就是Alpha fold拿了诺贝尔奖吗?就在刚刚,他们又扔出了一枚“核弹”——AlphaGenome新的 AI 模型。
    这次,他们直接把人类基因组这本“天书”给读懂了。
    我刚看完 DeepMind 团队最新的访谈,信息量大到爆炸。
    这次,他们不仅比人类医生更早预测癌症,更主要的是,他们开始触碰生命的底层代码。
    如果你关心 AI,关心人类寿命,关心未来医疗,这几点你必须知道。
    第一:AI 终于攻破了 98% 的“暗物质”。
    访谈一开场,DeepMind 就指出了一个事实。
    我们人类的基因组里,真正负责编码蛋白质的,只有 2%。剩下的 98%,在过去很长一段时间里,都被认为是“垃圾 DNA”。
    但 Alpha Genome 告诉我们:这 98%,根本不是垃圾,而是进化的源代码。
    Alpha Genome 厉害在哪呢?
    它可以预测,在这 98% 的非编码区里,哪怕只有一个字母、一个基因突变,会给生命体带来什么后果。
    这意味着,我们终于能看懂剩下的 98% 的基因天书。
    第二:打破技术的“不可能三角”。
    这点真的非常反直觉。
    以前搞生物 AI,有个死规矩:
    如果你想看的广,就看不清细节;
    你想看清细节,视野就会变得很窄。
    就好比我们看地图:
    你要么看清整个城市的轮廓,但是看不清街道;
    要么你放大看清街道,但是不知道是城市的哪个角落。
    而 Alpha Genome 的神奇之处在于,它能够一口气读完长达几百万字的基因天书,同时还能拿着放大镜,看清里面每一个单碱基的错误。
    DeepMind 团队在访谈里透露,为了做到这一点,他们采用了一种极其变态的数据压缩技术,真正把生命代码给看透了。
    第三:它比医生更早发现癌症。
    大家知道,在癌症病人的基因里,通常有两种突变。
    一种是“司机突变”,叫 driver。
    它是导致癌症的元凶,就像是劫持了一辆车的疯狂司机。
    另一种叫“乘客突变”,passenger。
    它其实对身体没什么大的影响。
    那以前怎么区分这两者呢?
    主要就是靠医生,在实验室里一个一个做实验。
    但在这次访谈中,DeepMind 团队做出了一个极其大胆的实验。
    他们没有专门去教模型什么是癌症,也没有给模型去喂各种癌症的数据库,而是直接把一堆混杂着司机和乘客的突变序列,扔给了 Alpha Genome。
    然后问它:
    你觉得,哪些突变会破坏生物功能?
    实验结果太
    Media is too big
    VIEW IN TELEGRAM

  3. 震撼了

    震撼了。
    模型给出的预测排名中,最靠前的那些突变,精准地对应了现实中已知的癌症凶手。
    这就意味着,Alpha Genome 并不是像过去那样,通过检索已知的癌症点位,而是像一个资深的侦探,通过分析基因序列的上下文,通过逻辑推理出了谁是坏人。
    视频里,研究人员非常自豪地说:
    把模型的预测结果,和生物学家在实验室里花了几年时间做出来的结果放在一起,结果惊人地一致。
    这意味着,未来的医生不再需要拿着小白鼠一个个试错。
    AI 扫一眼基因代码,就能揪出那个藏在几百万个基因字母里面的元凶。
    最良心的是:它开源了。
    DeepMind 这次没有把技术锁在护城河里,他们已经发布了开源模型权重和 API 接口。
    最后我想说:
    我们正处于一个科技大爆发的历史性转折点。
    就像Elon Musk说的——我们正活在起点当中。
    如果说 AlphaFold是让我们看清了生命的砖块,
    那 AlphaGenome,就是在教我们阅读生命的蓝图。
    AI 不仅在生成视频、写代码、写文章。
    它正在以我们无法想象的速度,从底层去理解生命。
    我现在 95% 的工作,都是指挥 AI 来完成。
    我深深感到,现在最可怕的不是 AI 会不会取代你的工作。
    而是,当 AI 这样的划时代科技出现时,一个人却因为傲慢、恐惧,甚至是懒惰,拒绝学习和使用它。

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  4. 现在值得安装的10个MCP服务器:

    现在值得安装的10个MCP服务器:
    1. filesystem — 读写本地文件
    2. github — 完整的仓库操作
    3. postgres — 查询你的数据库
    4. brave-search — 实时网络搜索
    5. puppeteer — 浏览器自动化
    6. slack — 以编程方式发送消息
    7. notion — 读写你的工作区
    8. linear — 管理问和项目
    9. memory — 持久键值存储
    10. sequential-thinking — 结构化推理
    全部官方。全部免费。一条命令即可安装。

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  5. 三行命令,每天起码节省你 2 小时

    三行命令,每天起码节省你 2 小时。
    打开 claude code,或者任何一个类似的 AI:
    1. /insights
    2. 根据我们过去 3 个月的所有的文件夹的所有的对历史记录,结合 insights
    报告,建议我需要生成哪些 skills 和自动化流程
    3. 好的,请执行
    大家生成了什么可以留言回复一下。

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  6. 独家对话罗福莉:AI范式已然巨变!

    独家对话罗福莉:AI范式已然巨变!

    这篇信息量很大。这还是精选版,我每重读一遍都要花3-4个小时。AI发展实在太快了!

    这是罗福莉第一次接受访谈,也是第一次长时间技术访谈。你能从中看到,当AI面临一次巨大技术范式转折,一家AI Lab内部,在技术押注、资源调配、组织与人员调整,甚至卡的分配上,一系列的重要举措[得意]

    虽然很长也很technical,还是希望大家读完能非常有收获。

  7. 人口红利在AI时代可能要失灵了,生产力靠机器人就能对冲,但消费力不行——你没法卖给机器人一套房

    人口红利在AI时代可能要失灵了,生产力靠机器人就能对冲,但消费力不行——你没法卖给机器人一套房。未来的核心矛盾将从“生产不足”转向“分配正义”:谁能分好AI创造的蛋糕,谁才是赢家。物质消费收缩,精神消费崛起,一个全新的范式正在开启。未来的赢家属于那些能把AI财富分给每个个体、并成功转型“精神消费”的社会。

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  8. AI 会带来大量人失业,失业的人多了,又会反过来影响 AI

    AI 会带来大量人失业,失业的人多了,又会反过来影响 AI。
    收入降低或没有收入,必然砍消费,消费降了,就会导致许多行业的企业东西卖不出去,企业营收与利润降低,削减预算。
    AI 是帮助企业提效的,但是企业都要完蛋了,还拿 AI 提效个啥。
    企业削减预算,或者关门,不花钱订阅 AI 了,就影响了 AI 大模型公司的收入,没有收入,拿什么钱建数据中心和买卡,拿什么来支撑那么高的股价。
    企业关门了,投放到各个内容平台的营销就没了,自媒体靠什么吃饭。AI 可以帮自媒体大量生产内容,没有企业投商单,赚不到钱,还生产这些内容干嘛呢,吃饱了撑的吗。生产内容也没钱赚,还去研究什么模型做内容更好吗。
    货币要流动起来,游戏才有的玩,如果只是单向流动,钱都给英伟达、亚马逊云、OpenAI、Cursor 这些公司以及在这些公司工作的顶级人才赚走了,不往底部流,大量金字塔底层的人被冲击了,反过来会影响金字塔上层。
    那怎么办呢?要么是国家给大量被冲击的群体发钱,有基本收入,要么是创造出大量新的岗位,容纳就业。
    要创造新的岗位,并不容易,目前创造出的新行业新岗位,门槛都比较高,无论是 AI、机器人、无人机、新能源,所能容纳的就业岗位,远远比不上不像餐饮和房产这种。
    不仅新行业容纳的岗位有限,这些行业加速了对人力的替代,没有收入了,以前出去吃饭,现在在家做了,准备要买房,也不买了,连带着传统的容纳大量岗位的行业也影响了。
    国家发钱,这钱从哪里来,总不能依赖发债,必然要收税,收税向谁收呢?失业的人多了,靠收个税不可行。企业因为社会消费降低,倒闭的多了,靠收这些企业的税不可行。最可能的就是向生产 token 与 使用 token 的企业收税。
    但是向 AI 公司收税,又有一个大问。如果中美一起收,并且为世界制定标准,那还好。如果美国不收,中国收,那么对 AI 投资人与大模型公司,就会倾向于把公司开在美国,更削弱了国家在 AI 中的竞争力。这时候,不仅不能收,最好是减税,甚至发补贴。
    整体来看,这个问很难解,考验未来治理者的智慧。

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  9. gpt5.5 最大的进步竟然是学会了说人话,opus 4.7 却变得不会说人话了…

    gpt5.5 最大的进步竟然是学会了说人话,opus 4.7 却变得不会说人话了…
    并且 gpt 5.5 编程能力更强了,这证明说人话和编程能力并不矛盾…
    并且 gpt 5.5 速度也很快,这证明了,模型大不要紧,显卡好就行(就像 kimi 海外版速度是国内的2倍)
    A 社这波把 Mythos 包装成神秘核弹、却在 opus 4.7 翻车,也许就是 OpenAI 的翻盘点了

    最后 gpt5.5 大幅涨价了,相比 gpt 5.4 价格直接翻倍,超越 opus 4.7 成为当下最贵模型
    gpt5.4: 我依然是性价比之王,只有我能稳稳地接住你 🖐️