AI探索指南

  1. Meta 点火,芯片接力,这条线又活了

    Meta 点火,芯片接力,这条线又活了。
    今天美股纳指 +2.83% 创收盘新高,标普 +1.49%。META 暴涨 11.3%,Muse 的早期爆发开始让市场重新给 AI Agent 商业化定价;AMD +10%,市值首次站上 1 万亿美元;Intel +12%,整个半导体板块涨超 4%。
    更关键的是,10 年美债收益率重新跌破 5%,油价继续回落,科技股估值压力一下松了。
    AI 的交易逻辑正在从“谁的模型更强”,往“Agent 真正开始有用户,算力需求还能继续往上走”扩散。

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  2. 件极其机械的活,简单到能跟人讲清楚该怎么做,简单到可以近乎免费地重复做

    件极其机械的活,简单到能跟人讲清楚该怎么做,简单到可以近乎免费地重复做。
    Agent 虽然已经可以完成长程任务,但其仍是辅助时代的产物。人还是要指挥 Agent,每一次指挥都是一次决策,这件事很累。
    RLVR 和 RLHF 一起训练在模型里所带来的困境:agentic 变强的同时,模型开始不听,两个方向左右摇摆,无法到达自动化。
    企业用真金白银学会的教训:别让 AI 碰对生意有风险的决策。常见做法是把成本转嫁给用户,让用户看到所有信息并自己做出决策。
    五、软件行业的窘境
    所有 SaaS 从 2019 年到今天基本没变过,只是旁边挂了聊天机器人,并没有智能化和自动化的本质提升。
    我们曾以为软件会变得聪明得多。实际上它只是变得写起来更便宜了。
    我们随手就能 vibe coding 一个软件,用完随手就扔了。但这只把写软件的过程改变了,软件的结果并没有因此变得更好。这是量变而非质变。
    为什么软件不能更聪明,为什么软件还是老样子,为什么软件不仅没有因为 AI 变得更赚钱,反而要担心被 AI 吃掉?这是我们需要认真反思的问。
    六、Jev 的赌注:第三条路
    后训练每条分支有自己的北极星指标。RLHF 优化人类偏好,RLVR 优化对数错误率的纯粹正确性,Jev 做的是第三件事:校准的决策。
    Jev 要解决的核心问:如果整个 AI stack 为可靠性和自动化重新设计,会变成什么样?API 也不再是 chat 和 completion
    预训练并没有任何问,它把整个互联网的知识压缩成一个智能的内核,问是怎么把智能从中挖出来。
    对 Sutton 的苦涩教训的反思:他说算法比算力更重要,但这句在游戏里成立,但在现实里不成立。其实数据比算力更重要,而选择合适的任务比做数据更重要。
    每当后训练出现一条大的新分支,它在一开始看起来都非常陌生,但在事后回看会变得极其自然。
    如果直接说 RLHF 错了也许有点过,但它是一段奇怪的弯路,一段我们没预料到的弯路。
    Jev CEO 的演讲原文地址:
    www.youtube.com/watch?v=cJ0EOzey--o
    @aigc1024

  3. Jev 背后的野心,是完全的自动化

    Jev 背后的野心,是完全的自动化
    9 月 15 日,一家叫 TypeSafe 的公司发布了自己的第一个模型 Jev:它不生成文本,只输出判断,给一个问,返回一个带置信度的决定。
    它的速度比前沿大模型快两百倍,价格便宜四百倍,但这看起来很厉害,但并不是最重要的事情,重要的是他想改变一个模型训练的范式。
    Jev 的 CEO 是 Diogo Almeida。他在产品发布前的一个月,曾对自己想解决的大问进行公开演讲,从中你可以看到他在 Jev 背后的深度思考。
    以下是我在看完演讲之后所记录的一些笔记和思考。
    一、AI 现状:能力的巅峰,信任的谷底
    AI 现在最别扭的地方:AI 能解出没人解过的数学,但人类却不信任 AI 的决策。企业给客服机器人立规矩,只许让用户翻文档,不许做真正的决定。
    人们使用软件和使用 AI 的方式截然不同,前者是按钮点点,后者是说聊天,很难有机地融合在一起,也让所有的 AI 软件看起来都差不多,很难做出差异化。
    因为软件无法自己做决策,所以人就需要一直在循环里纠偏,大部分软件公司不敢承担结果的责任,只能给用户一堆建议让他自己选择,因此也无法获得最大的价值,也无法按结果收费。
    最大的价值往往来自决策,不是执行和提效。
    二、根因:RLHF 把人放进了循环
    AI 做一个任务的目的是什么?是取悦屏幕前的人,还是自己做决策?如果是为了取悦屏幕前的人,就永远无法实现完全的自动化。
    RLHF 的本质是收集人类偏好,为人类偏好做优化。今天几乎所有大模型都这么训出来的。
    为什么 AI 离不开人:因为训练的时候,我们真的把人放进去了。循环的终点是人的满意,要人满意就得有人在场。
    三、两个副产品:谄媚与幻觉
    RLHF 带来的第一个问是:谄媚。有人发了一段放屁的音效问 ChatGPT 觉得这首音乐怎么样,它答「这段音乐有种奇怪的氛围感」。它在不知不觉中给出最让人满意的回答,Gemini 的谄媚更加严重,即便你完全错了,它也会说你太棒了。
    RLHF 带来的第二个问是:幻觉。在奖励模型里,犹豫太容易被看出来,一看出来就挨罚。所以模型学会了丢掉犹豫、装自信。模型不会承认自己不知道。这就产生了大量幻觉。
    幻觉是优化人类偏好内生的结果。而 Jev 让模型以置信度的数字返回结果,模型不知道分数就低,因此就不存在这类幻觉。
    但如果模型的训练数据已经包含了人类的语言幻觉,那就是另外一回事了。
    四、为什么自动化还没发生
    自动化的定义:一

  4. The actors are real, but the film is 100% AI.

    The actors are real, but the film is 100% AI.
    The Cully Hill Boys is the first fully AI-generated feature film to star licensed celebrity likenesses—featuring Israel Adesanya, Quinton "Rampage" Jackson, N3on, and Matt Kiatipis.
    Built by 28 people in just 4 weeks for $2M, and now every prompt and asset behind it is open-sourced on Higgsfield.

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  5. 在未来的AI时代,东西方可能会走上两条路

    在未来的AI时代,东西方可能会走上两条路。
    西半球要么全面依赖OpenAI和Anthropic卖的标准LLM、标准Agent,要么买AWS上面安全认证部署的这两家模型,属于信赖认证链,
    东半球进入黑暗森林法则,消费者分别对agent、模型厂商、LLM inference服务商产生心惊肉跳的隐私和安全质疑,
    东半球的解决方案, 很可能是选择头部LLM厂商的模型,找第三方可信赖的算力提供LLM inference,然后自己用开源或者开源魔改本地认证的Agent和workflow框架使用——尽可能把这三方在供应链上拆分开。
    有财力的单位部门和公司甚至愿意额外花一笔钱,把GPU放在自家公司内部,严防死守第三方进入,算力不出屋,钥匙和devops归部门领导信任的下属亲自管理,级别不低于警卫局。
    东半球越来越担心LLM六小虎们拥有比OpenAI和Anthropic更低的自我监管要求,更难的审查认证标准,本质上还是黑暗森林时代,互相不信任,互相怕掀摊子,只能尽可能自主可控。

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  6. 璇仔Valeri发表了动态:有生之年,UBI(Unconditional Basic Income) 会实现

    璇仔Valeri发表了动态:有生之年,UBI(Unconditional Basic Income) 会实现。
    比UBI更终极的,是Universal Ownership。
    Universal Ownership何以出现?
    - 今天:少部分人拥有大量资本,多数人主要拥有劳动能力来挣钱糊口。
    - 过渡期:资本高度集中带来社会问,UBI推行,维持大众消费。
    - 更稳定的可能形态:私人资本 + 全民资本账户 + Social Wealth Fund 并存(即Universal Ownership实现的一种形式),每个人从出生开始,就是某种意义上的“小股东”。
    如果继续推演,可能经历五个阶段:
    第一阶段,AI提高人的生产率,主要红利仍归高技能劳动者和资本所有者(我们2026年在这个阶段)
    第二阶段,AI开始替代更多劳动,工资仍存在,但越来越难承担社会主要的分配功能;
    第三阶段,UBI、负所得税等扩大,以转移支付维持大众消费;
    第四阶段,社会发现“少数人拥有机器、多数人靠发钱生活”并不稳定,开始建立社会财富基金、全民资本账户,让普通人直接分享资本收益;
    第五阶段,如果AI与机器人让大量商品和服务趋于廉价,真正决定阶层的将不再是有没有工作,而是谁拥有土地、能源、算力、基础设施和生产系统这些仍然稀缺的资产。
    最终难不在技术,而在:产权从何而来?如何分配?以及如何防止资本和强权再次收回或集中它?
    难点不在技术,而在利益和权力:比如让全民持有AI公司收益,就意味着现有股东让渡利益;即使分出去,还要防止强权机器冻结、收回,或穷人出售后产权再次集中。
    因此更可能的终局,不是消灭私人资本,而是形成双层产权:私人仍可创业、投资并积累财富,但每个人从出生起都拥有一份不可轻易剥夺、出售或抵押的全民资本,并持续分享社会生产率增长。
    真正的代价,是整个社会必须重新回答一个过去被默认的问:AI建立在几百年公共知识、科研、数据和基础设施之上,那么它创造的未来,到底应该全部属于最后拥有公司和机器的人,还是每个人都天然拥有其中的一小部分?
    那么,这就不止是技术问&经济问,而更多是政治经济学问……
    UBI 在治理上,远比 Universal Ownership 容易。Universal Ownership 真正大规模出现,恐怕需要一次足够严重的社会压力——例如劳动收入占比持续下降、财富继承成为主要阶层决定因素,或者自动化使传统就业型社会保障明显失效——才能

  7. Meta 的 Muse,可以理解成一个“会自己干活的 AI 管家”

    Meta 的 Muse,可以理解成一个“会自己干活的 AI 管家”。
    你给它一个目标,它能开网页、用 App、调邮件和日历,甚至后台持续完成任务。
    这类能力 OpenAI、Google、Claude 都能做。Muse 真正的护城河来自 Meta 手里的 WhatsApp、Instagram、Facebook、AI 眼镜,再叠加社交关系、长期记忆和 Connector 生态。
    一旦这些入口串起来,Muse 争的就是成为你和互联网之间的默认 Agent。

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  8. 很多人还在到处找新节点,但其实现在可以换一种思路

    很多人还在到处找新节点,但其实现在可以换一种思路
    这个 GitHub 项目建议收藏:
    vps-xray-reality
    直接丢给 Codex,让 AI 帮你部署自己的 Xray Reality 节点
    以前需要自己查教程、改配置、排查报错,现在可以让 AI 辅助完成整个流程
    对于经常折腾海外服务、AI 工具、开发环境的人,这种玩法值得提前了解
    GitHub传送门:
    https://github.com/nicksung369/vps-xray-reality

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  9. 花几百块买 AI 工具的人,一抓一大把;可 Chrome 里那堆免费的效率外挂,他们偏偏不知道

    花几百块买 AI 工具的人,一抓一大把;可 Chrome 里那堆免费的效率外挂,他们偏偏不知道。
    Chrome 有 13 万+ 扩展,但真正值得安装的,可能不到 1%
    真正值得收藏的,是这 10 个
    Perplexity
    别再打开几十个网页找答案,浏览器里直接问 AI,搜索、总结一次完成
    MaxAI
    别人还在手动整理资料,它几秒帮你总结 PDF、网页和文档
    https://www.maxai.me/
    GoFullPage
    别再截图截到崩溃,超长网页,一键保存完整页面
    https://gofullpage.com/
    Grammarly
    英文邮件、论文、内容写作必备,实时纠正语法,让表达更像专业人士
    https://www.grammarly.com/
    LastPass
    别再用同一个密码登录所有网站,自动管理密码,生成安全密码
    https://www.lastpass.com/
    Vidnoz AI
    不会剪视频也能做内容,一张图片,快速生成动态效果
    Mailsuite
    发邮件后不用猜,直接查看对方有没有打开
    Careerflow AI
    找工作不用一个个改简历,优化 LinkedIn、生成求职信、管理申请
    Compose AI
    写东西没灵感?让 AI 帮你快速生成思路
    Adblock Plus
    每天被广告浪费时间?直接还你一个干净浏览器
    很多人以为提升效率需要花钱
    其实你的 Chrome 里,早就藏着一套免费的生产力系统
    收藏起来,以后你会回来找这一条的

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  10. 2026世界杯官方指定投注平台

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