宝玉@dotey34
@dotey 因为4.7比4.6确实不行,试过了4.7很喜欢不按照规定单独搞一套,4.6应该是目前的baseline
标签「大佬观点」清除
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AI 相关资讯全量信息流
5月29日
08:09
宝玉@dotey06:14
Rohan Paul@rohanpaul_ai23
06:14
Rohan Paul@rohanpaul_ai66
06:09
Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）
同事件精选76
推荐理由：Altman和Amodei同一周改口，从‘大量失业’变成‘需要适应’，风向标意义拉满。过去拿AI末日论吓人的可以歇歇了，这篇值得转给每一位焦虑的朋友。
04:14
04:11
Gary Marcus：The Road to AI We Can Trust（RSS）
53
客户正认识到，token消耗“已燃烧数百万美元，却未带来任何显著的投资回报”。这一现象对历史上三次最大的首次公开募股（IPO）构成压力，表明市场对AI投资的实际效益产生质疑。
02:07
Nathan Lambert@natolambert58
We're adopting the Linux Foundation's OpenMDW framework across our open model families. This helps make open model licen...
01:14
Chubby♨️@kimmonismus51
Excited to release Opus 4.8 today! We heard your feedback on 4.7 and have made many fixes for 4.8. 4.8 understands nuanc...
01:12
Ethan Mollick@emollick62
In May, the New York 'Times' reported that media entrepreneur Steven Rosenbaum had included "more than a half-dozen misa...
00:42
00:33
Tomer Tunguz 博客（VC 分析）
精选61
Lemonade的CISO Jonathan Jaffe探讨了AI智能体时代的安全新挑战。他指出，AI对攻击者和防御者同样强大，但可被利用的漏洞窗口正在缩小，因为AI能更快地生成、审查和修补代码。为此，安全团队正向工程团队转型，例如Lemonade的安全部门均由工程师组成，并构建了包含智能体的内部AI平台。同时，每个智能体（单个终端上可能运行200到10000个）都需要被赋予身份，并在操作点由策略进行更复杂的管控，这超越了当前身份与访问管理系统的能力。
推荐理由：Jaffe 给出的结论很提气，AI 对防御方的加成被市场严重低估了，尤其每个 Agent 必须拥有身份和策略控制这个预判，值得所有在做 Agent 架构的人看一遍。
5月28日
23:43
Rohan Paul@rohanpaul_ai60
当前AI产业链各环节（如NVIDIA、内存、定制芯片、光网络、电力设备等）的估值可能无法同时准确，市场对相关公司的排序并不一致，因为不同环节隐含了截然不同的增长预期。繁荣不会自动让每个供应商都持续增长，利润池将流向最难替代、最难延迟、最难被客户压价的环节。若稀缺的是电力、冷却和物理容量，则相关基础设施供应商应获溢价；若稀缺的仍是加速计算，则NVIDIA和内存可能被低估。此外，ASIC（定制芯片）叙事也增加了不确定性。
22:42
TechCrunch：AI（RSS）
23
企业AI正进入一个新阶段。企业不再评估AI技术是否令人兴奋，而是重点评估其是否能够安全、大规模地部署。这一转变标志着市场对AI的关注点已从概念验证转向实际应用与规模化落地。
22:12
The Verge：AI（RSS）
61
Rivian首席软件官Wassym Bensaid同时担任该公司与大众集团成立的合资公司RV Tech的联席CEO。这家合资公司源于大众近60亿美元投资，旨在为大众及其旗下品牌的未来电动汽车开发操作系统和电子架构。Rivian正准备交付基于新架构的更平价车型R2，并已在R1车型中推出了AI驱动的Rivian Assistant。Bensaid将此视为打造更具“智能体”特性车载软件平台的关键一步。
21:39
ginobefun@hongming73150
21:37
elvis@omarsar038
After AlphaGo, the skill of human Go players noticeably improved. I suspect we will see a similar pattern in math.
21:31
Berryxia.AI@berryxia6
Anthropic 的老板Dario 看来当年没少在中国花啊~ 不知道遭遇了啥如此的痛很国人......
21:31
AYi@AYi_AInotes58
用户获赠Cursor 1万美金额度，高强度使用7天（包括Claude Opus 4.7 thinking xhigh MAX和GPT-5.3 Codex high fast MAX，单次最高达672万 tokens）后，实际账单仅约300多美金。核心观点是：许多人按 token 单价估算成本是错误的，MAX 等高端模型往往能一次完成任务，而便宜模型需多次试错，总 token 消耗反而达3-5倍，导致“贵的反而便宜”。引用Claude Code之父Boris Cherny的观点强调“计划做得好，代码自然好”，指出省钱关键是让强模型一次做对。结合引用推文背景，Cursor在被收购后能力显著增强，不仅能写代码，更能直接交付可用的产品成品（如10秒生成可交互雷达图），更像“全职执行助理”，进一步支持了“放手使用高效工具”的结论。
Damn,@Cursor被老马收购以后是进化了吗? 现在真的强到离谱,这波必须吹爆, 我现在已经不用 Cursor 写代码了,用它做产品很香啊, 随口一句 帮我做个六维协作雷达图, 10 秒直接交付,Excel 可编辑模板 + HTML 可...
21:12
Chubby♨️@kimmonismus46
Bloomberg泄露了苹果iOS 27中Siri的全面改版方案。核心架构是Siri将基于Google Gemini构建，界面新增下拉菜单，允许用户直接切换至ChatGPT或Claude。这表明苹果在重建Siri后，选择整合外部大模型。此外，苹果还将推出与Perplexity竞争的AI网络搜索功能、自然语言创建Shortcuts的能力以及AI照片编辑工具。此次更新是Siri历史上规模最大的一次。
BREAKING: A first look with renders at Apple's upcoming iOS 27, completely revamped Siri, major new AI features, enhance...
19:31
Berryxia.AI@berryxia16
18:04
Noam Brown@polynoamial62
Another major problem, this time in additive combinatorics, has fallen, this time to humans rather than AI, but using me...
17:39
ginobefun@hongming73162
AI智能体（Agent）的发展正经历工程范式转变，核心是从Prompt Engineering转向更系统的工程构建。这体现在六大模块的演进：1）提示词按需加载上下文；2）规划能力可拆解复杂任务；3）记忆采用文件系统与检索混合模式；4）工具层直接使用CLI和Script；5）工作流与灵活的Skill模块混合；6）环境需要安全的Workspace与Runtime。总体而言，好的智能体是用工程系统来承载模型的不确定性，模型负责推理，系统负责边界。
17:10
16:15
IT之家（RSS）
69
小鹏集团董事长何小鹏表示，公司已进行重大战略转向，放弃原有“缝合怪”体系，全面押注“物理AI”架构。新路径有望在18到24个月内（约2027年底前）实现L4级自动驾驶。他同时透露，高等级人形机器人的商业化量产元年很可能在2027年。何小鹏预测，未来10年硬件与软件价值可能各占50%，用户为软件付费的价值占比将大幅提升。
15:44
Orange AI@oran_ge55
作者在从北京飞往上海的航班上，以意识流的方式记录近期认知变化，坦诚文章缺乏打磨和吸引人的开头，但认为后半部分内容有价值。行文过程中，作者提到手动打字效率不如 AI，并因使用 Obsidian 卡顿而感到困扰。
http://x.com/i/article/2059839164837982208
15:15
IT之家（RSS）
60
Anthropic 的 Claude Code 创建者鲍里斯·切尔尼建议计算机科学毕业生，如有创业想法，现在就是创办公司的黄金时代。他认为 Claude Code 等 AI 工具正让创业者以前所未有的方式创建和扩大规模。在与 Y Combinator 最新一批创业者交流时，约一半人举手表示其公司的“100%代码”都由 Claude Code 编写，而完全不让模型写代码的仅寥寥数人。他预测，未来使用智能体写代码的人群规模将达到今天的 100 倍。
13:34
Tibo@thsottiaux11
12:40
数字生命卡兹克@Khazix091859
飞书云文档新增直接下载为 Markdown（.md）格式的功能。Markdown 是一种极简的纯文本标记语言，因其结构清晰、易于大模型生成和解析，并能显著节省 token 消耗，已成为人与 AI 交互的主流格式，广泛应用于 AI 产品的结构化输出和 Agent 框架的文档中。此次飞书更新极大便利了用户在 AI 协作流程中的文本流转。
12:06
Ethan Mollick@emollick34
@UnderwaterBepis @Lari_island yeah, Golem XIV feels very prescient
11:44
Orange AI@oran_ge52
推文阐述其关于人类独特性的核心观点：人类决策本质上由激素等生理反应驱动，而理性思考常是对这些决策的事后解释。基于此，作者认为AI智能体（Agent）因缺乏激素驱动机制，永远无法真正取代人类。人的本质在于意志力而非工具性，其独特性体现在能通过意识自我解释，并利用激素控制自身，这使得每个人都是算法中的“异常值”。文章强调实践是认识真理的唯一方法，阅读只能印证已有认知。
11:03
宝玉@dotey60
推文探讨AI智能体生成结果是否需要人工审查，关键在于验证方法的可靠性及模型理解与执行验证的能力。以编写代码为例，中间结果可减少检查，但初始规划与最终审查仍需人工把关。人工更适合定义总目标，而智能体的思路可能更优。
@dotey 每一步完全人工审核。问题是,进场能力那么强,人工可能都跟不上。对非专业架构师来说,人工是不是反而可能把项目带偏。 我的意思是,人工可以定义总目标、总需求。但是这个过程,Agent给的思路应该更好吧
10:34
向阳乔木@vista867
Every公司CEO Dan Shipper指出，全员使用Codex和Claude Code的公司员工数反而翻倍，揭示了AI增强工作而非替代人力的悖论。他设计的“高级工程师基准测试”显示，人类得分85-90分，而AI模型平均仅约30分，GPT-5.5最高也仅达62分。核心问题在于AI能解决已定义的问题，却无法主动识别问题需要被重新定义。他预测未来工作将分裂为两种形态：一是公司共用由专人维护的超级AI智能体；二是Codex或Claude Code等AI工具成为新的工作操作系统。他认为这不会导致大规模失业，而是要求每个人都学会“驾驭模型”，将AI用在真实工作场景中。
10:34
向阳乔木@vista861
观点认为，AI越强，人的工作量反而越大（如Every公司员工翻倍）。AI自动化创造了管理自动化这一新工作，且每个智能体都需要专人照料。实践中，更可行的模式是公司共用一个智能体，由专人维护。CLI时代结束，GUI是主战场。SaaS不会消亡，反而会因智能体获得更多用户。将AI嵌入SaaS是错误方向，应反向进行。产品经理和全栈设计师将迎来最好时代。AI只是裁员借口，是过度招聘的修正。大规模失业不会发生，但不会使用AI的人将被使用AI的人替代。
http://x.com/i/article/2059821245093560320
10:14
IT之家（RSS）
同事件精选74
华为何庭波提出半导体新演进路径“韬（τ）定律”，以“时间缩微”（如逻辑折叠）替代“几何缩微”作为新指导原则。她表示，过去6年华为已基于此自主研发381款芯片。今年秋季将发布新的麒麟手机芯片，这是首个完整的“韬芯片”，其性能、集成度相比去年是“跳跃性”提升。
同一事件，精选展示《华为何庭波"韬定律"论文发布，逻辑折叠技术提升芯片性能》推荐理由：华为提出「韬定律」替代摩尔定律，不是空谈，何庭波说新麒麟芯片性能跳跃提升，证明了这条路的可行性。对半导体行业是一次认知冲击。
10:03
向阳乔木@vista858
MCP协议新版本将于7月28日发布，包含几个关键特性：服务器可向用户下发HTML界面进行交互、为长任务提供了正式的管理机制，以及更严格的授权以提升安全性。作者在推文中询问社区目前仍在使用的“刚需”MCP是什么，并表示自己感觉几乎没有了。
09:58
公众号：数字生命卡兹克
48
飞书云文档新增“下载为Markdown”功能，文档内图片自动转为公网链接，可供AI读取。Markdown由John Gruber与Aaron Swartz于2004年创建，后被GitHub、Reddit、Slack等平台采用。在AI时代，因纯文本、易生成、有结构、省token，成为人类与大语言模型交互的通用格式——Claude等AI输出底层均为Markdown。尽管Claude Code的Thariq主张HTML更适合展示，作者认为Markdown负责信息流转、HTML负责呈现，建议日常文档改用.md格式以获自由可迁移体验。
09:27
Berryxia.AI@berryxia41
Replit平台与Claude深度合作，新模型发布当天即可上线新版Replit Agent。该平台已让超过5000万人通过自然语言构建真实应用，实现了用对话代替编码。Replit总裁Michele Catasta早在16岁时就立志让软件开发对所有人开放。这一合作模式展示了AI Native公司完全Agent化的趋势，让非程序员也能成为软件创造者。
Michele Catasta (@pirroh) is President and Head of AI @replit, the platform where anyone can build software in natural l...
09:07
Chubby♨️@kimmonismus70
文本指出AI领域存在核心张力。Anthropic联合创始人Chris Olah主张前沿AI实验室需要严肃的外部道德审查，因其激励可能与“做正确的事”冲突。与此同时，Anthropic CEO Dario Amodei的叙事正从“AI可能消灭大量白领工作”转向更市场友好的生产力提升与工作转型论述（如杰文斯悖论）。然而，Yale Budget Lab的跟踪数据显示，自ChatGPT发布以来，美国劳动力市场职业构成无明显变化，AI暴露岗位的失业并未加速。因此，当前AI能力曲线与实际就业数据之间的差距可能比以往更大，这构成了讨论的起点。
Dario Amodei predicted last year that AI would eliminate 50% of entry-level white-collar jobs within years. Unemployment...
09:02
meng shao@shao__meng68
本文指出，评估面向生产环境的 AI 智能体，应与实验室 benchmark 及聊天机器人/RAG 评估严格区分。核心是确定评估方向：针对 Cursor、Claude Code 等工具的 Benchmark-maxxer，旨在刷能力上限；针对客服、银行等自主智能体的 Floor-raiser，旨在抬高可靠性下限。指南推荐一个工作闭环：上线前摸底、离线代码感知评估、上线后日志分析与修复。总结的五个关键经验包括：多数产品应优先抬下限、评估需基于真实失败案例、离线评估需代码感知、按流量分阶段升级，以及让评估套件成为防止问题复发的“记忆”。
introducing howtoeval dot com. the no-bullshit guide to eval'ing AI agents. from personal experience, and from working w...
08:32
meng shao@shao__meng28
Lenny发起的“梦想加入的公司Top3”调查显示，Anthropic和OpenAI位列其中，与SpaceX一同成为最受向往的雇主。这反映了科技与AI领域顶尖公司的吸引力。推文进一步讨论，这三家未上市的头部公司是否有可能在今年内上市，并均达到万亿美元市值。引用推文提供了该调查的原始问题，即询问人们当前最向往的三家工作公司。
What are your top 3 dream companies to work for right now?