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早上起来打开Claude，美美验收昨晚的Vibe Coding成果，结果差点没两眼一黑晕死过去。 账本15/15全绿、单腿哑火、同波大删除…… ？？？ 啥玩意儿啊，这还是中文吗？？ 本来以为是自己智商有问题，跟不上节奏了，结果在网上逛了一圈后发现，原来大家都这样。 天下苦「不言人语」久矣，到处都是Fable的吐槽帖。 有对代码底座不满意，要换皮子的。 有刚从备忘录回来，马上就在终端窗口原地生产的。 甚至验尸官都整出来了，要来代码库抓僵尸，生化危机这一块。 △图源：小红书@Yusenthebot 力竭了。 如果你是…
在 a16z 首份消费级 AI 应用月收入榜单中，Meshy 位列第 31 名，与 OpenAI、Anthropic、Canva、Superhuman、Higgsfield 等共同上榜 加州硅谷，2026 年 10 月 5 日 —— 全球领先的 AI 3D 多模态模型公司 Meshy 今日宣布，公司入选由硅谷风险投资机构 Andreessen Horowitz（a16z）发布的“消费级 AI 应用月收入Top 50”榜单。Meshy 位列第 31 名，是榜单上唯一一家 AI 3D 公司，与 OpenAI、Anth…
一口气公开 722篇数学手稿 ，全部出自一个还没发布的内部模型。 这些手稿归成372组结果。据OpenAI介绍，模型此前一共尝试了约4000个研究问题，平均每项结果消耗的算力，约相当于ChatGPT Pro思考3小时。 论文、源码、部分Lean证明，被一股脑传上了GitHub。 翻开目录， 准黎曼猜想、霍奇猜想、BSD猜想、π的无理性指数 ……一个比一个名头大。 光是千禧难题，就沾上了三道。 再往下翻，还有自旋玻璃、量子磁性、自由群因子、相对论性弗拉索夫—麦克斯韦方程……数论、代数几何、理论计算机、统计力学，17…
这一次没有任何并列，得主只有一个人，来自美国威斯康星大学麦迪逊分校的 Francis Halzen （弗朗西斯·哈尔岑）。 如果你不知道这个大学，你应该也会知道它有个知名的中国科技互联网领域的校友—— 拼多多创始人， 黄峥 。 所以，Francis究竟为何获奖？ 官方是这么说的： 表彰他对南极冰立方中微子天文台（IceCube）的决定性贡献，以及对天体物理起源高能中微子的发现。 具体而言就是，他把南极地下2000多米深处的 1立方公里 纯净冰层，硬生生改造成一台捕捉宇宙幽灵粒子的 超级望远镜 。。。 如今，南极洲…
是的，就是那个曾经最爱AI、逢人就安利AI工具的男人， 一夜之间，漂移到了AI数学的对立面。。。 SAIR最新演讲，陶哲轩正式向模型公司开火： 简直是疯了，AI公司无休止地加速，却对那之后会发生什么一无所知。 必须慢下来。完全没理由这么快，一点理由都没有。 更关键的是，感受到危机的，远不止陶哲轩一人。 而且陶哲轩还算反应比较淡定的。 你的菲尔兹奖得主 Cédric Villani ，在看到OpenAI拿下千禧难题后，直接瘫软了。。。 我大受震撼…… 简直跟世界末日一样，这是数学界有史以来从未见过的浩劫。 但我往前…
赛博义父、Codex负责人Tibo昨天刚说完，接下来的28天里，他们每天要么交付一项Codex/Work的改进，要么来一次完整的额度重置。 今天，是Codex“疯狂28天”的第一天。Tibo兴冲冲地跑出来发推宣布： GPT-6 Astra和GPT-6.1 Sol的默认推理速度提升了约50% 按理说官方发福利、模型大提速，评论区本该是一片欢腾。 结果点开评论区，直接给我整不会了。 清一色的翻车，无人在意提速，满屏都是网友的冷嘲热讽。。。 28天“惩罚游戏”第一天 事情的起因，是Tibo在X上发布的28天“军令状”。…
Karl Deisseroth、Peter Hegemann 和 Georg Nagel 三位科学家共同获奖。 诺贝尔委员会给出的获奖理由是——表彰他们在光控离子通道和光遗传学方面的发现。 三位获奖者共同奠定的，是过去20年神经科学最重要的方法学突破之一： 光遗传学 （Optogenetics）。 其最核心的突破，是让科学家能够借助光，在毫秒级时间尺度上精准激活或抑制特定类型的神经元。 过去，研究人员往往只能观察到，某片脑区、某一群神经元，会在记忆形成、情绪变化、运动控制或某种行为出现时同步活跃。 光遗传学改变了…
当AI开始参与研发下一代AI，人类可能已经站到「智能爆炸」前夜。 亏贼！最近超超超超火的递归自我改进（RSI），连AI教父 辛顿 都亲自下场了？？ 咱诺贝尔物理学奖、图灵奖得主Hinton的 首篇RSI的论文 ，上来就研究一个相当炸裂的问题： 如果AI开始大规模参与造下一代AI。 然后，下一代AI再回来继续加速研发。 这么一轮轮滚下去…会不会直接跑出一条智能爆炸曲线啊？ 论文名叫 《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》 。 这…
要我说，OpenAI（SI）已经疯掉了！专挑在放假的时候整活～ 刚刚，赛博义父、OpenAI Codex负责人Tibo放话：接下来的28天，每天都要二选一： 要么交付一项对大多数Codex/Work用户明显有用的改进，要么来一次完整的额度重置。 有一说一，额度重置很好理解，但“改进”这俩字嘛，就很灵性，它有可能是新发布，也可能就是简简单单地修Bug。 不过，先甭管每天端上来的是什么，至少按照这个说法，咱们起码有个保底： 有改进就体验，没改进就重置，横竖不亏。 而且如果你看得多了，就会发现，这种二选一已经成了Tib…
一种混搭的可能：英特尔继续供先进工艺，即前端用14A；后端再接台积电，来补工厂运营、良率、封装这些能力。 马斯克的Terafab，可能又要拉来一个重量级玩家。 10月3日，马斯克在X上确认，正在与台积电讨论Terafab芯片制造合作。 Just discussions, but something may come of it.（只是讨论，但可能会有结果。） 此言一出，迅速引起外界关注。 因为截至目前，英特尔是唯一被正式点名的合作伙伴，计划向Terafab提供14A（约1.4nm级）工艺。 现在，另一家全球顶级晶…
火热在于，不少大厂开出了月薪高达三五万的招聘，小红书FDE遍地走，到处都是求职经验贴。 据招聘数据网站FDE Pulse统计，海外公开薪资的FDE岗位，基本年薪中位数约20万美元，折合人民币约134万元。 （都是钱啊这都是钱） 神秘在于，我访谈了6个FDE从业者，最后发现，他们做的事情好像都不太一样…… FDE的全称是Forward Deployed Engineer，中文名叫 前线（前沿）部署工程师 。 顾名思义，就是驻扎到客户现场的工程师：一边部署软件，一边解决客户的实际问题。 现在，这个词已经从硅谷火到了国…
它能用Blender盖出这样一栋房子，再直接导进Unreal Engine 5，变成能走进去逛的漫游场景： 社交媒体上，网友很快玩出了更多新花样。 有人通过Blender MCP，仅凭文字提示，就让Astra从零搭出一整条医院走廊： 好好好，的确很惊艳。 But，我们把同一张参考图，分别交给Astra和专门做AI 3D生成的 Meshy ，结果却变成了这样…… 同一个金发剑士，Meshy生成的发丝根根分明、五官清楚，斗篷、皮带和护甲保留了明显的层次，盾牌上的叶片纹样也还原出来了。 右边的Astra，画风显然抽象多…
这次没发岗位JD，直接甩了一篇DeepSeek技术分享： 《DeepSeek弹性计算（DSec）：面向大规模Agent训练的沙盒基础设施》 现在DeepSeek的一套DSec扩展分片，大约有160台服务器、3万个CPU核心和250TB内存， 每天要服务约300万个沙盒 。 高峰期，同时在线的沙盒超过38万个，每秒还能创建5000多个。 DeepSeek已经在生产环境里部署了多个这样的分片，能够支持数百万个沙盒同时运行。 接下来，要把Agent运行环境的数量和种类扩充成百上千倍。 这么一看，确实得招人…… 38万个…
David Robinson，OpenAI Safety Systems团队内的“安全透明度”职能负责人。 据BI报道，Robinson本人尚未公开说明离职原因，OpenAI也没有公布继任者。 “安全透明度负责人”这项工作并不耀眼，但这名字一听 就很重要 。 几乎每次OpenAI发布重要模型时，Robinson和他领导的团队都会为模型撰写一份“system card”。 简单来说就是“风险说明书”。 而如今，新模型还在接连上线，Robinson却先下线了…… 安全透明度负责人究竟负责什么 用Robinson自己的…
他来了他来了，TypeSafe AI的联合创始人兼CEO Diogo Almeida ，顶着一头新染的红发闪亮登场了！（doge Diogo在最新一期Latent Space访谈中坦言： 公开benchmark极其容易被操纵，即便开发者没有主动作弊，最终也可能被榜单牵着走。 所以相比于一张通用榜单，他更愿意相信长期积累的产品体验与信任： 直到你把模型放进自己的工作流，并针对那个工作流去评估、去测量，才能判断它在真正重要的流程中表现如何。 甚至还大胆开麦： 当年身在OpenAI，我深深感受到了什么叫无力… 666，…
让每一次请求选对模型，让每一次反馈都成为下一次更优、更省的选择 不是所有任务都需要最强的模型。让每一次请求选对模型，让每一次反馈都成为下一次更优、更省的选择。 你有没有想过，你的Agent可能一直在“用力过猛” 先做一个思想实验。 你问AI助手一个再简单不过的问题：“帮我把这句话翻译成英文。” 它调用的，是一个参数量千亿、跑在云端最贵算力上的模型。你问它一个需要通盘推演、写五十行代码、还要自己debug三轮的难题，它调用的还是同一个模型。 这是今天绝大多数AI应用的真实状态： 一个模型包打天下 。 问题还不止于“…
而且解决的问题，还是44年前他亲自列入自己的问题清单的。 丘成桐参与的最新论文，在致谢里感谢了GPT 6 Astra和Claude Pro，说它们帮忙探索了部分证明思路和计算。 这篇论文处理的是微分几何里的一个经典猜想。 问题关注的是七维空间，当中的球面有28种不同的「版本」，其中27种和我们熟悉的球面微妙地不同，数学上叫「怪球」。 数学家一直想知道， 这些怪球能不能像普通球面一样，每个地方都均匀地向内弯 。 怪球1956年就被发现了，但这个弯曲的问题悬了70年。丘成桐1982年把它列进自己的问题清单，排第二位。…
更狠的是，这里算的还是 “提交次数” ，不是最后成功挂到arXiv上的论文数量。 也就是说，一篇论文交上去之后哪怕被拒了， 这个月的一次额度照样没了 。 如果两篇都被拒…… 恭喜，本月arXiv投稿进度已完成100%。 除此之外，arXiv还保留了从2024年开始实行的另一道限制： 任何时候，最多只能有3篇处于active状态的投稿 。 至于为什么突然开始卡投稿量，arXiv文章标题就直接把一个关键词摆了出来： AI 。 论文，实在太多了。 两年翻一倍，AI区直接涨超6倍 2016年9月，arXiv一个月收到98…
何恺明团队最新论文提出了 NAT-ARC，一套纯视觉的ARC解题方案。 它不靠LLM，用ImageNet上的猫狗花草做预训练，让模型学会「看」，再迁移到抽象格子推理上。 结果，NAT-ARC表现最好的单模型在ARC-1上跑出了63.4%的pass@2分数，集成后达到70.2%。 这是纯视觉方案首次 逼近专用LLM系统 的水平。 ARC，公认最难的AI视觉智力测验之一，给你几个彩色格子的输入输出示例，让你推断背后隐藏的变换规则，再应用到新格子上。 过去的主流解法清一色把格子翻译成文字或符号，交给LLM推理。 这篇论…
假期第一天，谷歌携 Gemini 4 Argon 空降多榜单第一。 拳打Opus 5.5，脚踢GPT-6 Astra。 更夸张的还在后头，单项任务成本最低可至 1.99美元 ，直接是Astra费用砍半。 最高百万Token输出上限 ，面向编程、金融和法律等复杂工作流，而且划重点，网络安全防御能力超牛掰。 这波等等党要赢麻了。 不过吧，咱普通用户现在只可远观，暂时还吃不上。 Gemini 4 Argon目前只开放给部分经过筛选的网络安全团队使用，其它订阅用户得一步步来。 倒是谷歌内部对新一代旗舰模型的态度还挺有意思…