IT之家（RSS）
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米哈游创始人刘伟透露，公司计划在未来三年内投入最多1000亿元用于AI基础大模型研发，并称即使失败也当作“放一个大烟花”。他强调，坚定投入算力与规模是打造顶级模型的必要条件。刘伟认为，AI将推动游戏体验走向“完全个性化”，实现“千人千面”，即游戏能实时生成定制内容，为每位玩家提供独特体验。他预计三年内此类游戏将出现，米哈游正朝此方向探索。
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AI 相关资讯全量信息流
5月16日
18:42
刘伟：米哈游在 AI 方面投入规模"3 年最多 1000 亿"，如果没成算放一个大烟花
18:38
Orange AI@oran_ge50
推文引用控制论对智力的定义：智力=速度x正确，即单位时间内做出正确选择的能力。作者指出，AI能极大提升速度（如编程），但无法保证“正确性”，尤其体现在无法做出能直接创造商业价值的核心战略选择（如决定开发何种产品）。作者认为，当AI能告知“做什么能直接赚钱”时，才意味着在智力上达到了AGI水平。
17:38
15:42
IT之家（RSS）
50
地平线创始人兼CEO余凯在轩辕汽车蓝皮书论坛上重申自动驾驶发展时间表：到2028年实现100%“脱手开”，驾驶员无需手握方向盘；2030年达到L4级“闭眼开”，特定场景下车辆完全自主；2035年实现L5级完全自动驾驶，车辆转变为“移动智能空间”。地平线已与全球超40家车企合作，其征程6系列芯片出货超百万片，HSD高阶智驾系统计划在2028年将城区平均接管里程提升至上万公里。
15:38
Rohan Paul@rohanpaul_ai55
11:47
swyx 🇸🇬 AIE Singapore!@swyx51
@Gavriel_Cohen and @thsottiaux casually dropping some hints on the Codex roadmap in his keynote! https://x.com/angadsg/s...
10:15
宝玉@dotey20
一位开发者重新使用Sublime Text，因其内存占用仅300多MB，远低于动辄占用10GB以上的VSCode。转变的主要原因是其工作流发生变化：现在基本无需手写代码，导致VSCode的许多高级功能变得不再必要。相比之下，Sublime Text提供的语法高亮和基础文件编辑功能已完全满足其当前需求，突显了在AI辅助编程时代，轻量级编辑器因其资源效率而重新获得青睐的趋势。
09:17
swyx 🇸🇬 AIE Singapore!@swyx29
All @aiDotEngineer SG talks kick off in 22 mins! Tune in live: https://www.youtube.com/watch?v=_xQnSNlBP_w - @VivianBala...
08:54
Berryxia.AI@berryxia62
AI智能体通过记忆功能形成使用先发优势，预计12个月内将出现能自主学习并替代人类工作的智能体。本地模型使AI产品可在终端设备运行，为医疗、法律等受监管行业提供无数据隐私风险的解决方案。企业需将内部流程与知识转化为AI可读的“第二大脑”，而代理成本正逐步取代传统人力成本。智能体可能引发部门间无意识的竞争，公司结构可通过YAML配置文件定义和版本化。输入数据质量直接决定输出效果，技能文件比传统SaaS更具价值，而人类审批环节成为工作流中的主要瓶颈。
More AI agent observations below (I keep adding to the list): 1. Hermes agents write to their own memory after every tas...
08:54
ginobefun@hongming73146
本期早报探讨了AI从编程助理向“思考伙伴”的演进。案例包括Google工程师在多语言客户端开发中与AI协同理解与设计系统；Abridge公司利用海量问诊数据构建医疗智能理解层；以及OpenAI复盘Imagen 2.0在文本渲染和多语言支持上的进展，并展望“创意智能体”的未来。这些实践展示了AI正以更深入、融合的方式参与专业协作。
08:05
Greg Brockman@gdb48
People freaking out over my AI spend. What nobody sees: Part of what excites me so much about working on OpenClaw is tha...
07:09
SemiAnalysis@SemiAnalysis_57
06:07
Orange AI@oran_ge25
人只有在真实的环境里才能做出正确的决定。 人类学研究表明,人类的决策过程主要是由激素推动的,知识,经验,理智在这个过程中所起的作用并不大。 我们往往是做出决定之后,再用智慧去寻找证据以便证明自己的决定是正确的。 如果决策者本人不承担决策失误...
06:02
Chubby♨️@kimmonismus71
英伟达CEO Jensen Huang在卡内基梅隆大学告诉2026届计算机科学毕业生，电工、水管工等技工比他们更有前景。数据支持这一观点：Randstad分析显示技工需求增长是白领职位的三倍，机器人技术员职位增长107%，而斯坦福研究发现AI相关职位早期就业下降16%。顶级电工年薪超10.6万美元，无需学位负债。科技公司今年投资7000亿美元建设数据中心，全球到2030年预计达7万亿美元，这些基础设施依赖人力完成，但制造业面临劳动力短缺，每100名新工人进入就有102人离开。AI时代最大赢家是能建设数据中心的技工，而非提示工程师。
05:42
Emad@EMostaque39
Spent some time this week looking at the economic impact of humanoid robots and its so much bigger than digital AI The n...
05:31
Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）
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Mitchellh在Twitter上发表观点，指出现有整家公司深陷人工智能狂热，处于“AI精神病”状态。这一言论在Hacker News社区引发关注，获得134点积分，凸显了科技行业对AI过度追捧现象的担忧。Mitchellh认为，部分企业可能因盲目追随AI趋势而失去理性，该讨论反映了当前AI热潮中的非理性倾向和潜在风险。
03:19
Tomer Tunguz 博客（VC 分析）
精选72
AI推理是当今规模最大、增长最快的技术市场，预计七年内将达到2500亿美元。直接销售或转售推理服务的公司增长迅猛，如Anthropic和谷歌云。在AI时代前的软件公司中，Datadog和Twilio作为“推理的一阶导数”脱颖而出：Datadog的LLM可观测产品数据量近一季增长近两倍，其约20%的AI客户贡献了约80%的年度经常性收入；Twilio则通过AI重构的语音服务吸引客户。当前周期呈现高度集中特点，少数客户能驱动巨大收益。对于非AI原生公司，核心战略在于如何转售推理服务或从其客户的大量采购中获益。
推荐理由：Tomer 用「推理的第一导数」这个框架讲透了一件事，Twilio 和 Datadog 的暴涨不是偶然，而是买推理的衍生需求，pre-AI 公司想活就得问自己怎么沾上推理的光。
02:42
Emad@EMostaque11
The Helmholtz decomposition is one of the fundamental results of vector calculus. It says any well-behaved vector field ...
02:28
02:03
François Chollet@fchollet35
01:58
Yann LeCun@ylecun71
It's hard to imagine more of a dream Unsupervised Learning guest than @ylecun. Yann is one of the godfathers of AI, and ...
01:42
Emad@EMostaque27
01:42
Emad@EMostaque47
01:32
Chubby♨️@kimmonismus51
Codex team is aware of reports of GPT-5.5 performing worse for some users and investigating. We don't have anything conc...
00:54
Dwarkesh Patel：Podcast & Blog（RSS）
精选55
文章以AlphaGo为例，阐述了智能的基本构成要素。AlphaGo至今仍是最清晰、最完整的范例，它融合了三大核心基础：搜索技术、从经验中学习以及自我对弈。这三大要素共同构成了其实现超越人类棋艺的关键路径。
推荐理由：Eric Jang 把 AlphaGo 的搜索、自对弈和价值网络拆解得非常通透，用现代工具复现让这个经典思路对今天的 RL 和自动研究都有直接启发，做 LLM 后训练的尤其该听听他对信用分配问题的解释。
00:54
歸藏(guizang.ai)@op741864
飞书 CLI 牛皮啊,发布一个月多点就达到 10000 Star 了! 说明用户和市场相当认可这个动作 最近我们可以发现,越来越多的传统办公产品开始发布 CLI 和 Agent。 AI 时代的 SaaS 软件可能得换个做法了:UI 只是最基...
00:27
Yuchen Jin@Yuchenj_UW14
00:05
elvis@omarsar056
一项研究发现，将grep风格的文本搜索置于合适的智能体框架中，在代码智能体任务上的表现可匹配甚至超越基于嵌入向量的检索方法。这引发了对向量数据库必要性的质疑，核心观点指出代码智能体可能并非需要更好的嵌入模型，而是需要对基础工具进行更优的框架设计。作者建议依赖向量数据库的代码智能体栈应重新评估方案。虽然向量数据库在大规模场景中仍有优势，但智能体搜索若设计得当，已能满足多数用例。目前，结合两者的混合方法通常最优，但尚未被充分掌握。
5月15日
22:48
Nathan Lambert@natolambert44
A new @bgurley blog post! I have been thinking about how sophisticated executives are using open source in super creativ...
22:39
DogeDesigner@cb_doge46
22:35
Ethan Mollick@emollick46
22:00
Baidu Inc.@Baidu_Inc39
在Baidu Create 2026上，李彦宏阐述了智能体时代的关键议题。他提出了“日活跃智能体”（DAA）作为衡量价值的新核心指标，并探讨了“AI进化理论”，该理论涵盖智能体、个人与组织三个层面的协同演进。同时，百度展示了为大规模支持智能体而构建的全栈基础设施。这些观点共同勾勒出智能体时代发展初期的基本框架与方向。
20:21
meng shao@shao__meng30
18:37
Rohan Paul@rohanpaul_ai20
18:30
Ars Technica：AI（RSS）
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Anthropic 的产品负责人 Cat Wu 在谈及 Claude Code 时透露，团队没有制定宏大计划，但这是有意设计的产品策略。这一发言强调了公司在发展过程中注重灵活性和实用性，可能通过精益方法来调整使用限制和提升透明度，以适应不断变化的市场需求，确保产品迭代更贴合用户实际体验。
18:27
向阳乔木@vista859
AlphaGo核心研究员David Silver提出一个思想实验：若将大语言模型置于一个普遍相信地平说的世界，且模型无法与现实世界互动，那么无论其代码如何优化，它都将永远是一个“地平论者”。这揭示了大型语言模型（如GPT、Claude、LLaMA等）真正的能力上限并非取决于算力或参数量，而在于其思维被严格限制在所“喂养”的数据框架之内，缺乏与现实交互以验证和更新认知的根本能力。
17:37
Rohan Paul@rohanpaul_ai39
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16:37
Rohan Paul@rohanpaul_ai43
Ex-Google Exec Mo Gawdat's interview almost a year back: "We're going to start to see a trillionaire before 2030. I can ...
16:32
Chubby♨️@kimmonismus56
Dario在其最新文章中重申，强大的AI（或称AGI）将在2028年到来。他定义的“强大AI”并非仅在单一任务上超越人类，而是在大多数重要领域比顶尖专家更聪明，具备自主推理、创造、编码、研究和通过数字界面行动的能力。他进一步用“数据中心里的天才国度”来比喻，即数百万个这样的高能力AI代理可以并行运行，其工作速度远超人类，并能像压缩在计算基础设施中的整个诺贝尔奖专家群体一样协作。其最新博文预测，到2028年，美国前沿实验室将发布能力实现阶跃式提升的新模型。