Chubby♨️@kimmonismus · 5月19日12

If that really was AI-generated, then it caught me completely off guard. Anyway, Gemini today

译如果那真的是AI生成的，那完全出乎我的意料。 总之，Gemini今天来了

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 5月19日54

College students are booing AI praise at graduation while using the same tools to finish work, cheat on exams, and survive a job market they think AI is already reshaping. The split is not hypocrisy so much as pressure meeting resentment. --- fortune .com/2026/05/19/college-students-booing-commencement-speakers-ai-cheating-cognitive-dissonance/

译当前部分大学生在毕业典礼上对AI的赞誉报以嘘声，但同时他们又深度依赖AI工具来完成学业、应对考试，并身处一个他们认为已被AI重塑的就业市场中。这一现象并非简单的虚伪，而是源于现实压力与对未来的忧虑交织而成的复杂情绪。有观点指出，这些大学生本处于能最原生化使用AI的优势阶段，他们的抵触情绪反而凸显了技术快速渗透与个体准备不足之间的巨大张力，反映了AI引发的广泛社会性焦虑。

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 5月19日62

Larry Ellison says AI is now writing Oracle's Code. "We just tell the model what we want the program to do, and then the AI comes up with a step-by-step process to actually do it. We don't write the procedure, we declare our intent"

译Larry Ellison表示AI现在正在为Oracle编写代码。 “我们只需告诉模型我们希望程序做什么，然后AI就会提出一个逐步执行的实际流程。我们不编写过程，我们只声明意图。”

向阳乔木@vista8 · 5月19日23

虽然tailscale，termius都装好了，Hermes也都配置好了。 但小小的手机，终归不是生产力工具。 临时救急处理点东西还行。 只是简单对话，不如ChatGPT，豆包，Raycast AI体验好。 如果文章总结，又不如直接用get笔记，Notebooklm。 不知道大家有啥高频使用场景，求分享。

译用户分享在手机端配置完成Tailscale、Termius及Hermes后的实际体验，认为手机虽能应急处理简单事务，但并非真正的生产力工具。在简单对话场景中，ChatGPT、豆包及Raycast AI的体验更优；文章总结类任务则更倾向使用Get笔记和NotebookLM。用户同时征求高频使用场景的建议，以提升移动端效率。

Berryxia.AI@berryxia · 5月19日24

今晚有Google I/O 大会，是时候拿出来点新东西了啊。 不然A社、O社最近都有点狂妄了啊~ Google老哥加油啊~💪🏻

Yuchen Jin@Yuchenj_UW · 5月19日51

Cursor’s Composer 2.5 stirred up the coding war. Now we have 3 labs capable of training strong coding models: Anthropic, OpenAI, SpaceX (+Cursor). Wouldn’t be surprised if Google drops a strong coding model tomorrow at I/O. This is the chatbot war all over again: OpenAI leads, then the market gets divided by other AI labs. Same thing is happening to coding models.

译Cursor的Composer 2.5搅动了编程领域的竞争。 现在我们有三家实验室能够训练强大的编程模型：Anthropic、OpenAI、SpaceX（+Cursor）。 如果Google明天在I/O大会上发布一款强大的编程模型，我也不会感到惊讶。 这就像聊天机器人战争的重演：OpenAI领先，然后市场被其他AI实验室瓜分。同样的事情正在编程模型领域发生。

Ethan Mollick@emollick · 5月19日51

One trend that I think you might start to see at big companies is insourcing via hiring: why pay so many outside vendors (legal, marketing, software vendors) when you can hire in-house and harness AI productivity gains yourself? Talked to executives already going this route...

译我认为你可能会开始看到大公司的一个趋势是通过招聘实现内部化：当你可以雇佣内部员工并自行利用AI生产力提升时，为什么要支付那么多外部供应商（法律、营销、软件供应商）的费用？ 已经和正在走这条路的高管们交谈过……

Berryxia.AI@berryxia · 5月19日59

老板们看到后不裁员是不可能的了，xdm! NVIDIA CEO 黄仁勋 直接把招聘真相扔了出来。 “如果让我在两个应届生之间选： 一个完全不懂AI， 一个是AI使用专家…… 我会每次都选后者。 会计、市场、供应链、律师、销售……所有岗位都一样。” 他不是在说AI会取代人类。 他是在说：AI已经变成每份工作的基本工具。 不会用AI的人，哪怕学历再高，也等于带着20年前的技能进场。 以前简历看的是学校和GPA。 现在招聘经理第一眼看的是：你到底会不会用AI把工作干得更快更好。 这个观点太狠了。 你现在是那个“AI专家”应届生，还是还在靠传统学历打天下？

译NVIDIA CEO黄仁勋明确表示，在招聘应届生时会优先选择精通AI的候选人，无论岗位是会计、市场、供应链、律师还是销售。他强调AI已成为所有工作的基本工具，缺乏AI技能的求职者即使学历出众，也如同持有过时技能。招聘趋势已从看重学校背景转变为评估AI应用能力，掌握AI能提升工作效率。

Berryxia.AI@berryxia · 5月19日32

Gemini 3.2 测试视频，这个看着还是有点东西啊！ 实际到底如何，我们等Google 大善人发布。

Berryxia.AI@berryxia · 5月19日59

兄弟们，Anthropic这次收购Stainless，表面看是件再正常不过的技术补全。 Stainless早就替他们写了几乎所有SDK，还做了MCP server，现在直接买下来，迭代更快、体验更好，看起来皆大欢喜。 但我看完后觉得绝非如此简单～。 他们真正收走的，是开发者手里最后那点自主权。 以前Stainless是中立第三方，多少还能被其他模型、开源项目甚至竞争对手借用同一套生成逻辑。 现在它彻底变成Anthropic的一部分。 未来的SDK形态、MCP协议走向、开发者必须接受的默认行为，全都会深深嵌入Anthropic自己的产品哲学和安全策略。 你不会再明显感觉到“模型被换了”，只会发现“能用的工具链只剩这一种了”。 AI公司真正的护城河，从来不是参数，而是谁定义了人类和模型之间的接触界面。 Anthropic这次只是把这件事做得更彻底。 #KeepSonnet45的呼声背后，大家真正怕的，其实就是这个。 开发者最后这点自主权，是不是正在被一家一家慢慢收走？

译Anthropic宣布收购长期合作的SDK及MCP平台Stainless。这看似技术补全，实则意味着开发者自主权的进一步流失。此前Stainless作为中立第三方，其开发工具可被多家AI公司共用；收购后将成为Anthropic专属部分。未来SDK形态、MCP协议及默认工具链都将被深度嵌入Anthropic的产品哲学与安全策略，开发者可能在无感中被绑定于单一生态。AI公司真正的护城河在于定义人与模型之间的接触界面，#KeepSonnet45的呼声背后，大家真正担忧的正是这种自主权的逐渐丧失。

ginobefun@hongming731 · 5月19日56

#BestBlogs 早报 2026-05-19 欢迎阅读和收听今天的 BestBlogs 早报，推荐阅读 阿里云 CIO 蒋林泉关于 AI Coding 考核的分享，把「AI 生码率」从考核里划掉，提醒所有人「代码是负债」，Vibe Coding 不能直接进生产。

译阿里云CIO蒋林泉分享对AI Coding考核的看法，主张将“AI生码率”从考核指标中移除。他强调“代码是负债”的观点，认为由Vibe Coding等方式直接生成的代码不应直接用于生产环境。这一立场引发了对当前行业考核导向和代码质量管理的思考。

Nathan Lambert@natolambert · 5月19日52

On-policy distillation is on track to be a lasting method in post-training. The list of areas would be: Instruction tuning (SFT/IFT) RLHF Direct Preference Optimization (DPO et al) RLVR On-policy Distillation (OPD) New classes of methods are rare! Excited to play.

译在线蒸馏有望成为后训练中的持久方法。涉及领域包括： 指令微调（SFT/IFT） RLHF 直接偏好优化（DPO等） RLVR 在线蒸馏（OPD） 新方法类别实属罕见！期待参与实践。

swyx🛬 SFO@swyx · 5月19日24

wordcels feel like they are winning extremely hard rn but it is because they cannot reason beyond 3 dimensions the way tensor rotators can. ignorance is bliss.

译文字工作者现在感觉他们赢麻了，但那是因为他们无法像张量旋转者那样进行三维以上的推理。无知是福。

Emad@EMostaque · 5月19日35

So would this be legal under the ruling: Set up a charity, raise $100m etc When setting it up say you may set up a for profit & raise billions Three years later set up for profit with IP transferred from foundation Give yourself equity Profit?

译推文通过一个假设性案例，质疑将慈善基金会资产与知识产权转移至关联营利公司并获取股权的商业操作是否合法。这一问题指向OpenAI的争议。马斯克在引用推文中指出，相关判决仅基于程序问题，并未审理实质，他认为Altman等人通过“窃取”慈善机构获取了巨大利益，并准备就此上诉。核心争议在于，此类资产转移是否构成对慈善捐赠的掠夺，以及是否会为未来设立有害的法律先例。

Orange AI@oran_ge · 5月19日41

大家都说和 AI 沟通很轻松，跟人沟通就要复杂的多。 所以 OPC 效率是最高的。 反过来想。 与人一起共同经营公司是最难的事情，也是 AI 时代越来越稀缺的事情。 稀缺处往往有价值。 价值体现在 OPC 和公司上，就是业务的 scaling 和天花板。

译推文指出，尽管AI沟通更高效，但人类共同经营公司这种复杂协作在AI时代日益稀缺，而稀缺性恰恰带来价值。这种能力的价值具体体现在业务的扩展规模和增长天花板上——在AI加速标准化与自动化的背景下，人类独有的协同、决策与应变能力，反而成为突破业务上限的关键。

swyx🛬 SFO@swyx · 5月19日24

this seems quite doable in the space of a single 2-3 hour workshop — any brave soul want to try to livecode this for people as a learning exercise?

译这似乎在单次2-3小时的工作坊中完全可行——有哪位勇敢的朋友愿意尝试为人们现场编码演示，作为一项学习练习？

Ethan Mollick@emollick · 5月19日54

I broke my own rule to never post about AI detection as it is fraught in many ways. The problem is that if you use AI a lot, you know AI writing on sight, which makes the difficulty of objectively proving that AI use to others very frustrating

译我打破了自己从不讨论AI检测的规则，因为这涉及太多问题。 问题在于，如果你经常使用AI，你一眼就能认出AI写作，这使得向他人客观证明AI使用的难度令人沮丧。

DogeDesigner@cb_doge · 5月19日42

The reality and truth is that Sam Altman stole a charity. No matter what the court decided on technical grounds, the truth doesn’t change. The mission was taken. The charity was stolen. And no matter what any judge or jury says, that truth remains. SAM ALTMAN STOLE A CHARITY

译现实与真相是，Sam Altman窃取了一家慈善机构。 无论法庭基于技术性理由作出何种裁决，真相不会改变。 使命被夺走。慈善机构被窃取。无论任何法官或陪审团如何说，这一事实依然存在。 SAM ALTMAN STOLE A CHARITY

宝玉@dotey · 5月19日50

我几乎不用codex和Claude code的fast mode，速度实际上快得没那么明显，主要是token消耗太快用不起

Nathan Lambert@natolambert · 5月19日49

The system is the product. Models are just one piece today, agree with Joanne.

译系统才是产品。如今模型只是其中一个组成部分，我同意 Joanne 的观点。

Chubby♨️@kimmonismus · 5月19日36

My edgy take: AI is not developing fast enough. Furthermore, there are diseases that we will be able to cure in the future with the help of autonomous AI labs. People still have to perform tedious tasks that could be taken over by robotics. Education is still a mass event, and AI can help us bring individualized education to everyone. Therefore: accelerate AI development, don't slow it down!

译我的大胆观点：AI发展还不够快。 此外，未来借助自主AI实验室，我们将能治愈一些疾病。 人们仍在从事本可由机器人接管的繁琐工作。 教育仍是大规模活动，AI能帮助我们为每个人提供个性化教育。 因此：加速AI发展，不要放慢脚步！

Sam Altman@sama · 5月19日15

chatgpt has gotten soooo much better with the latest update. really proud of the team for this one.

译ChatGpt在最新更新后变得好用太多了。 真的为团队这次的成果感到骄傲。

Ethan Mollick@emollick · 5月19日57

Well, that's a Turing Test of a sort. (But gosh is the AI writing obvious if you use these systems at all - and this is obviously ChatGPT writing, not Claude)

译这算是一种图灵测试。 （但如果你用过这些系统，就会发现AI写作的痕迹非常明显——这显然是ChatGPT写的，不是Claude） [引用 @nabeelqu]：这还是头一遭：一个ChatGPT生成的故事赢得了一个著名的文学奖（英联邦奖）。 到处都是“不是X，不是Y，而是Z”的句式，“嗡嗡作响”的比喻，以及其他许多AI写作的明显标志。 无论如何，这是AI的一个重要里程碑…… @GrantaMag

Thariq@trq212 · 5月19日67

continuing my HTML era, I had so much fun talking with Claire at Code w/ Claude about staying in the loop with long running agents

译在Code with Claude活动中，演讲者Thariq提出“HTML是新的Markdown”这一观点。他指出，虽然Markdown编写简单且易被AI解析，但对人类可读性较差；而HTML能更有效地作为人类与AI代理之间的交互界面。其应用场景包括：使用HTML工件作为动态交互式规格说明、快速构建临时微用户界面、维护一个活的设计系统，以及在与Claude等模型交互时使用开放式提示（如“whatever is needed”）以赋予其更多自主思考空间。该观点强调了软件开发中前端呈现与后端智能结合的重要性，并探讨了工程师与产品经理角色融合后的演变方向。

宝玉@dotey · 5月19日61

我最近 Vibe Coding 的一些感受：就是心态回不去了，以前可以接受几个月才做一个产品出来，现在忍受不了这种速度，就会依赖 Agent 去写代码，但是对快速生成的质量很难满意，就需要花时间去细心打磨，但又难接受打磨的速度，就很拧巴。 有点像打游戏，用作弊码了开始很爽，玩一会就索然无味了。

译作者分享了采用AI辅助的“Vibe Coding”开发模式后的矛盾心态：虽极大提升了开发速度，但生成代码质量不佳需手动修复，却又难以接受修复的相对“慢速”，陷入拧巴状态。这被类比为游戏作弊码的体验，并指向AI在解放重复劳动的同时，可能使创造性工作本身变得“无聊”的深层议题。

SemiAnalysis@SemiAnalysis_ · 5月19日18

While you were posting hot takes on Twitter, I studied the die shot. While you were chasing clout with your "AI will change everything" & "Top 10 GPT-3 Prompt tips" LinkedIn posts, I mastered the JAX first principles bible coauthored by my cousin. While you wasted your days reposting Sam Altman tweets in pursuit of engagement, I cultivated deep knowledge of MoE routing, KV cache sizing, and FP4 GEMM throughput on tcgen05 MMA uarch becnhmarking While you were partying at NeurIPS afterparties, I was SSH'd into a Slurm cluster at 3am debugging enroot squashfs errors & driving to the colocation to replace broken SXM modules. And now that Rubin is launching and your clients are asking about inference cost modelling and rack-level power delivery and modelling interactivity which are  NVLink bandwidth bound, you have the audacity to come to me for help

译推文以排比句式讽刺了AI行业中部分人热衷于在社交媒体发布浅薄观点（如转发推文、发布提示词技巧），却缺乏扎实技术功底的现象。作者强调，当他人追逐热点时，自己专注于钻研底层技术与解决实际工程问题，例如深入研究芯片架构图、掌握JAX等工具原理、调试计算集群与硬件故障。当新产品（如Rubin）发布，面临推理成本建模、机架级供电及NVLink带宽限制等复杂实际问题时，这些缺乏深度实践的“空谈者”反而需要向具备真才实学的实干者求助。

Berryxia.AI@berryxia · 5月19日62

xdm，这件事其实比看起来更值得注意。 Krea最近更新了一个功能，能在生成图像的同时保持人物、风格和构图的高度一致性。 很多人看到这个功能会觉得「又多了一个好用的 AI绘画工具」。但真正有意思的地方在于，它正在悄悄改变创作者的工作方式。 以前用 AI 生成图像时，大部分时间其实都花在「试错」和「修复」上。 你得不断调整提示词、换模型、修细节，才能让画面接近自己想要的样子。 而当一致性能力大幅提升后，创作者的注意力开始从「怎么生成一张好看的图」，转向「怎么把一系列图像串成一个完整的视觉叙事」。 这其实是一个很典型的范式转移。 工具把「单张生成」的难度降下来之后，真正稀缺的反而变成了「序列化思考」和「叙事能力」。 那些能把多张图像组织成连贯故事的人，会获得越来越明显的优势。

译AI绘画工具Krea 2.0发布了保持人物、风格与构图高度一致性的功能。这不仅是技术升级，更标志着创作范式的转移：创作者的核心工作从反复调试单张图像的提示词，转向如何运用多张一致图像进行序列化思考与构建完整视觉叙事。当“单图生成”变得容易，叙事能力便成为更稀缺的优势。目前该功能已向所有用户开放并有限时免费活动，正加速这种创作方式的普及。

Berryxia.AI@berryxia · 5月19日54

奥特曼说的这些话，这个现象其实比很多人想象的更值得警惕。 用 AI 代理完成了一整套复杂任务，结果发现整个流程里最耗时的部分，竟然不是思考和决策，而是不断「修正 AI 犯的低级错误」。 这听起来有点反直觉。 我们通常以为 AI 能帮我们省掉大量重复劳动，但当代理能力变强之后，新的问题出现了——我们开始花更多时间去监督、纠正和兜底。 真正棘手的地方在于，这种修正成本往往是隐性的。 你很难提前预判 AI会在哪个环节突然翻车，也很难建立一套可靠的验证机制。 久而久之，很多人其实不是在用 AI 提升效率，而是在用自己的注意力去填补 AI的不可靠性。 这其实暴露了一个更深层的问题：当工具的自主性提高后，人的角色正在从「执行者」变成「验证者」。 而验证这件事，本身需要极高的判断力和系统性思维。

译使用AI代理处理复杂任务时，一个反直觉的现象出现：最耗时的环节并非思考决策，而是不断修正AI的低级错误。这种隐性修正成本难以预判和管理，使人从“执行者”转变为“验证者”，用注意力填补AI的不可靠性。这反映了AI自主性增强后的新挑战。Sam Altman指出AI可能负责发现复杂规律，而人类仍需负责理解，这印证了人类需承担对AI成果进行验证与理解的新负担，而非单纯地提效。

François Chollet@fchollet · 5月19日66

A mental model for working with coding agents is that they're blind squirrels running into a maze and bumping into walls. You must place the walls (verifiable constraints) strategically so that they end up in the general region you want them in.

译与编程智能体协作的心智模型是：它们就像在迷宫中奔跑、不断撞墙的盲眼松鼠。你必须策略性地设置墙壁（可验证的约束），让它们最终大致到达你期望的区域。

elvis@omarsar0 · 5月18日62

Every time I ask my 10-year-old to use coding agents, he gets extremely disappointed. It turns out that all he wants is to build his own rocket simulator. No amount of context engineering helps. No model works. All coding agents fail. That's just one example. He has many use cases where the coding agent really suck. Learning apps and other types of science-centered simulators. It's not like he is trying to be adversarial or break the system. I use the coding agents so extensively in my codebases that I just assumed that he would get similar results. It's not the case. And I think this is happening across all kinds of domains. I know he is not the target user. I get all that. But if all these claims about superintelligent AI on the horizon (12-18 months) are right, then coding agents shouldn't struggle so much to build any of the things he wants. The reality is that coding agents can help maintain and build complex things that aim to extend what exists in abundance in the training data. No surprises there. There is plenty of AI research to explain the OOD issues with LLMs. I think there is a massive opportunity here. Potentially a more generalized harness (something I have been working on). It doesn't have to work super well now, but it tests on edge use cases as newer models and capabilities emerge. IMO, all of this is a good indicator that LLMs are nowhere close to AGI or whatever they call it these days. Every day that passes, I am more convinced that we need to quickly move beyond LLMs and into things like native multi-modal systems and world models.

译一个10岁孩子想创建火箭模拟器等科学应用，却屡屡被主流AI编码工具所挫败。这揭示了当前以LLM为核心的技术短板：它们擅长在丰富训练数据框架内维护和构建现有模式，但难以灵活应对需要全新综合创造能力的边缘与生成性任务。这暴露了LLM距离实现通用人工智能（AGI）的局限，指明了未来需向更具泛化能力的原生多模态系统与世界模型等方向突破。

Ethan Mollick@emollick · 5月18日57

One thing to watch for with Claude & GPT is that the models expose too much irrelevant history in their outputs. Slides are given footers saying things like "Better, more targeted version" if you asked for a better version, documents make references to how they are improved, etc

译值得关注的是，Claude和GPT模型在输出中会暴露过多无关的历史信息。例如，如果你要求改进版本，幻灯片会添加“更好、更有针对性的版本”等页脚，文档会提及它们是如何被改进的，等等。

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 5月18日24

明天 20 （日）晚上凌晨 1 点就是今年的谷歌 IO 大会了，不知道有啥新活没有。 从泄露的几个看，如果模型没有大更新的话感觉能力上够呛啊。

Berryxia.AI@berryxia · 5月18日64

尼玛，本来就焦虑的不行。 这货直接给你说：未来软件免费，你的工作就是会被替代！” 这你受得了吗？ Anthropic CEO亲口放话了： “软件很快就要变得便宜，甚至几乎免费。” 他直接把最残酷的真相扔了出来： 你不需要会写代码的联合创始人。 你不需要5万美元做MVP。 你不需要6个月开发周期。 你只需要Claude，一个周末就够了。 虽然是特么在推荐自己家的产品，但是我们不用起来，真的是亏是自己啊！ 大多数人看完只会担心自己的工作。 少数人这个周末就会打开Claude，开始vibe coding自己的第一个产品。 以前创业的门槛是钱、是团队、是时间。 现在门槛只剩下一个：你敢不敢周末动手。 软件免费的时代，真正值钱的不是代码，而是你敢不敢第一个去用。

译Anthropic CEO表示，软件将很快变得极其便宜甚至免费。这意味着创业的传统门槛——需要编程技术的联合创始人、至少5万美元的启动资金、长达数月的开发周期——正在消失。现在，仅需使用Claude等AI工具，一个周末就可能构建出产品原型。这一变化引发了人们对职业被AI替代的广泛焦虑，但也为少数行动者创造了机会：真正的价值将不再是编写代码本身，而是敢于率先利用这一变革的人。

Chubby♨️@kimmonismus · 5月18日48

Mistral AI's CEO says Europe has 2 years to stop becoming America's AI 'vassal state' Well, how about Europe finally starting to invest massively in data centers and energy policy instead of just constantly complaining? Europe, and Germany in particular, has some of the highest energy prices worldwide and has deliberately relied on volatile energy sources. Similarly, there is no discernible policy promoting the expansion of data centers that even remotely aim to compete with the US and China.

译Mistral AI的CEO警告，欧洲若不在两年内采取行动，可能沦为美国AI生态的附庸国。核心问题在于欧洲缺乏实质性投资和政策支持：数据中

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 5月18日58

Microsoft’s AI chief is warning that AI may automate most computer-based professional tasks within 12 to 18 months. Mustafa Suleyman’s claim targets work done through screens, documents, email, spreadsheets, code, dashboards, tickets, contracts, campaigns, and project trackers, because these jobs turn human intent into digital instructions that an AI agent can increasingly read, plan, execute, and revise. The risky jobs are not risky because they are low-skill, but because many expensive office tasks are repeatable patterns of reading, writing, comparing, filing, summarizing, searching, and deciding under known rules. --- fortune .com/article/why-microsoft-ai-chief-mustafa-suleyman-predicts-ai-automation-18-months/

译微软AI业务负责人Mustafa Suleyman警告，AI可能在12到18个月内实现对大多数基于计算机的专业任务的自动化。他指出，这类工作的核心是将人类意图转化为数字指令（如处理文档、邮件、代码、项目管理等），而这正是AI代理日益能够阅读、规划、执行并修正的流程。其风险并非源于技能门槛低，而在于许多高成本的办公任务本质上是重复性的阅读、书写、比较、归档、总结、搜索和基于已知规则的决策模式。

meng shao@shao__meng · 5月18日41

腾讯新发布了一个 Design Agent 我的第一反应是：我想知道被致敬的原产品是谁？

Chubby♨️@kimmonismus · 5月18日34

I love GPT-5.5. It's a workhorse and exactly the model I was hoping for. But the fact that rumors say version 5.6 is already in the starting blocks makes me even more excited! OpenAI is on fire.

译我喜欢GPT-5.5。它是个实干家，正是我期待的模型。但传闻说5.6版本已蓄势待发，这让我更加兴奋！ OpenAI势头正猛。

Chubby♨️@kimmonismus · 5月18日44

I love GPT-5.5. It's a workhorse and exactly the model I was hoping for. But the fact that rumors say version 5.6 is already in the starting blocks makes me even more excited! OpenAI is on fire.

译我爱 GPT-5.5。它是个实干家，正是我期待的模型。但传闻说 5.6 版本已蓄势待发，这让我更加兴奋！ OpenAI 势头正猛。

Chubby♨️@kimmonismus · 5月18日59

43% of CEOs plan to cut junior roles in the next two years, up from 17% last year. However, at the same time, only 27% say their AI investments have met expectations - down from 38%. Yet. The small group of companies that ARE seeing real AI ROI are actually more likely to hire juniors, not less paradoxically. We are still in the adoption phase. I strongly expect that this will change in the near future.

译43%的CEO计划在未来两年内削减初级岗位，较去年的17%有所上升。然而与此同时，只有27%的人表示其AI投资达到了预期——低于去年的38%。不过，那些确实看到AI实际回报的小部分公司，反而更可能雇佣初级员工，而非减少。我们仍处于采用阶段。我强烈预期这将在不久的将来发生变化。

DogeDesigner@cb_doge · 5月18日52

Grok Summary of Elon Musk’s interview at the Samson International Smart Mobility Summit today. 1. Strong praise for Israel’s innovation edge
Elon called out Israel’s outsized impact, saying it “punches way above its weight, probably #1 in the world” in innovation per capita. He expressed clear admiration for the country’s tech ecosystem, especially in AI and mobility. 2. Tesla FSD & unsupervised robotaxis — near-term reality •Unsupervised robotaxis are coming soon. •Tesla is already running driverless tests in select Texas areas. •FSD availability: Elon stated it will roll out in both the US and Israel by the end of 2026. •As the AI improves, cars will feel increasingly “alive.” •Prediction: In about 10 years, most driving will be AI-handled. 3. Humanoid robots → abundance economy
Elon painted a future where humanoid robots (Optimus and others) vastly outnumber humans. This shift, he said, will create massive abundance and could enable ideas like “universal high income.” He framed smart mobility as part of this broader robotics/AI revolution. 4. Starship, multi-planetary life & Neuralink •Starship’s rapid reusability is the key unlock for becoming multi-planetary and building cities on Mars. •Neuralink was briefly highlighted for restoring function to people with paralysis or vision loss — described in one summary as potentially “Jesus-level” impact. •All of these threads (autonomy, robots, space, brain interfaces) connect to one overarching goal: “maximize the probability that civilization has a great future.” 5. Balanced optimism with risk awareness
Classic Elon: big-picture excitement tempered by realism. He noted risks (including rogue robots/AI) but emphasized proactive development and deployment as the path forward.

译在智能出行峰会上，Elon Musk展望了由AI和机器人驱动的未来。他透露，特斯拉完全自动驾驶系统（FSD）及无人驾驶出租车业务预计将于2026年底前在美国和以色列推出。他构想人形机器人将远超人类数量，创造巨大物质丰富，甚至可能实现“普遍高收入”。Musk强调，星舰的快速可复用性是实现火星殖民的关键，而Neuralink等脑机接口技术旨在恢复残障人士的功能。整体上，他平衡了乐观与风险意识，认为自主技术、机器人、太空探索与脑机接口共同致力于提升文明未来的概率。