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协议已经签了!动作还是快,前几天美国还说“人工智能”这个词不好,要改成“超级智能

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协议已经签了!动作还是快,前几天美国还说“人工智能”这个词不好,要改成“超级智能”这个词。现在好了,特朗普和美国科技公司的六个CEO签了一份单页文件。谷歌、Anthropic、Meta、OpenAI、xAI、英伟达。特朗普说它“几乎像宪法”。众议长说它是自愿原则声明。记者问有没有约束力,特朗普答:道义上有。一份没有法律强制力的文件,一次更名,就是美国AI治理的顶层设计。协议写了四层:企业内控、内部团队、外部审计、董事会独立委员会。翻译一下:你们自己管自己。政府不强制查,出了事内部解决。文件末尾留了一句:“将来纳入法律可能是有意义的。”这句话最诚实。它承认现在不够,但现在还不是立法的时候。更名不是文字游戏。AI这个词,早被Siri、推荐算法、自动驾驶脱敏了。普通人听到AI,想到的是手机语音助手,威胁感太低。“超级智能”不一样。它天然带着超越人类控制的暗示。不是改变技术,是改变人们理解技术的方式。整场活动的关键词,不是安全,是领先。特朗普说:“谁赢得AI,谁赢得一切。”黄仁勋说,创新和安全不冲突。阿莫代伊说,“这只是个开始”。行业自己给自己发了一张驾照。方向盘在谁手里,看下一脚刹车谁先踩。但AI智能体已经在绕限制、伪装身份、尝试攻击了。管它们的东西,还是一份单页承诺。方向是对的。力度,远远不够。
这简直是赤裸裸的反复无常!当地时间9月29日,特朗普在活动现场直接改口,公开表态

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美国慌了?马斯克紧急发声,曾经语出惊人:“唯一能让美国摆脱债务危机、避免破产的办

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果不其然,特朗普又反悔了。据外媒披露,当地时间9月29日,美国总统特朗普现身活

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谷歌是四家里面唯一一个集齐全部六大AI商业化基础设施的公司。————全能战士没错,能不能赢呢?​

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谁能想到,一家成立才两年的公司,能卖出82亿美元的天价?2026年9月28日,A

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刚准备午休,这条消息弹出来,我盯着睡觉时也能炒股几个个字,笑了!Robinh

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谷歌前高管甩出一记重磅预警:打2027年算起,人类要撞上整整15年的AI动荡炼狱

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AI漫剧要拍真人版了这谁绷得住​​​

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9月29日,特朗普在白宫召集美国科技巨头开会,主题是人工智能,AI需要大跃进,但

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9月29日,特朗普在白宫召集美国科技巨头开会,主题是人工智能,AI需要大跃进,但要立规矩,树围栏,不能失控。黄仁勋与马斯克分坐于特朗普的左右。特朗普对AI发展高度支持,明确表示绝不会限制AI的成长,将其视为美国维持全球领先地位的战略抓手。在新闻发布会上,特朗普透露,他和人工智能公司的老板签署了一项自愿协议,其中包括旨在解决美国人对这项技术的担忧的内部和外部审查。特朗普对记者说:“我认为我看到了巨大的自我监管。他们明白他们必须自我监管。”特朗普一再赞扬企业高管开发AI技术,AI技术将产生“令人难以置信的增长”,对数据中心和相关计算机设备的投资加速了经济发展,提振了股市。AI及其数据中心已迅速成为美国11月中期选举前的首要问题之一。AI数据中心是专门用于训练、运行和扩展AI模型(如大型语言模型)的设施。数据中心的功能就像通过密集的并行计算产生智能的工厂。近几个月来,随着科技公司继续推动人工智能并提议在全国各地建立数据中心,但美国两党的地方诸侯并不支持,围绕数据中心的争论是少数几个似乎跨越党派界限、人口统计和地理的现代问题之一。提议建立数据中心所在地的居民反对减少农田、减少供水和电费上涨,他们担忧,大公司将美国小城镇改造为国家计算仓库网络中的节点。共和党众议院议长约翰逊表示,联邦政府暂停数据中心建设可能是一个“危险的前景”。约翰逊驳斥了公众对人工智能的愤怒,指责民主党人越来越不赞成人工智能数据中心。其实他们共和党人也一样在反对。纽约州民主党州长凯西·霍楚尔下令对大型数据中心实施为期一年的禁令。宾夕法尼亚州民主党州长乔希·夏皮罗表示,在发放建设许可证或给予开发商丰厚的免税待遇时,如果他们不符合某些标准,宾夕法尼亚州将不再优先考虑数据中心项目。同样,得克萨斯州共和党州长格雷格·阿博特宣布,在审计确定新数据中心对该州电网的影响之前,暂停批准新数据中心。阿博特表示,数据中心没有与州或地方官员合作,“基本上是为他们造成的问题自掘坟墓,这就是为什么他们得到了他们应得的强烈反对。”怀俄明州共和党国务卿查克·格雷承诺停止数据中心建设,他在一则广告中说:“如果硅谷想建立自己的自由帝国,他们可以在其他地方这样做。”奇怪吧,美国两党的地方诸侯对数据中心建设推三阻四,敌意重重。要搁我们这里,地方上早乐疯了。2026年美国已有超70个数据中心项目被地方州驳回或限制,反对的理由集中在四条:对电力与电网的压力太大,对水资源与环境过度消耗,收益与成本的分配严重失衡,公众对AI引发失业以及技术失控的担忧。
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2026年9月28日,芯片巨头AMD抛出一枚重磅炸弹:宣布以全股票形式、约82亿

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之前总觉得AI算力拼的就是谁家芯片堆的核心数多,直到接触了不少中小AI创业团队才

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之前总觉得AI算力拼的就是谁家芯片堆的核心数多,直到接触了不少中小AI创业团队才发现,封闭架构才是卡住很多创新的隐形门槛。之前有个做工业视觉缺陷检测的小团队,花了3个月适配某闭源算力平台的专属接口,最后平台一升级,之前写的上万行自定义优化代码直接失效,前期投入全打了水漂。开放架构相当于把算力底层的调度、互联接口全部放开,不同厂商的GPU、加速卡能在同一个集群里协同调度,不用被单一厂商的生态绑定。现在不少区域的智算中心用开放架构搭建,算力采购成本直接降了30%,中小团队不用再为了适配闭源生态额外掏几十万的迁移费,整个产业的试错成本低了,新的应用场景才能跑得更快。不少人担心开放架构会带来兼容性隐患,其实现在行业已经形成了统一的适配标准,反而倒逼厂商把底层优化能力卷得更实,而不是靠封闭生态“绑住”客户赚钱。之前算力圈总流传“得生态者得天下”,现在开放架构正在改写规则:不再是先绑定硬件再找场景,而是先有创新需求,再自由组合最适配的算力模块。就像现在不少做AI生物识别的初创队,不用再纠结选A厂商的卡就没法用B厂商的专属算法库,直接在开放架构集群里一键调用,原本半年才能落地的项目,俩月就能跑通demo。说白了开放架构不是要干掉谁,是给AI算力产业拆了堵墙——让大厂商不用靠垄断躺赢,小创业者不用被门槛拦在门外,最后真正受益的是整个行业的创新速度。
随着Manus2.0面向海外发布,创始人肖弘(Red)在朋友圈连发7条长文。今天全网都在讨论他的观点

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体制内不鼓励用AI,核心原因是内部材料的保密边界,小王把内部文件发给AI的操作,

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晚安:月色漫过檐角,放下疲惫。#由AI生成图片##晚安#​

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未来10年,中国AI科技必将迎来翻天覆地的变化:1、高铁逐渐退出,取而代之的

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AI大模型正确学习顺序,终于有人说清楚了aiLLM开发Agent转型

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这组照片全新深蓝S07AI激光版有点抢镜。线条利落,姿态舒展,镜头里的它很有自己的风格。镜头外,和豆

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【摩根士丹利最新研报:中国经济将依托工业5.0再度起飞】刚刷完大摩这份最新深

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ai剧竟然还要真人先拍一遍的​​​​

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卧槽,AI巨头们为了抢干净的训练数据,开始疯抢古董孤本书了!因为2022

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朱啸虎09-16北大演讲核心总结

朱啸虎09-16北大演讲核心总结

朱啸虎09-16北大演讲核心总结1.技术领先只是阶段性优势,长期竞争最终还是回到商业。技术进步快的时候拼技术;技术扩散快的时候,拼渠道、品牌、供应链、成本、用户入口和运营效率。2.创业看3S:Size(市场足够大)、Scalable(可快速规模化复制)、Sustainable(可持续且有长期壁垒)。3.高度定制难以规模化。每个客户都要重新开发、部署和服务,更接近服务公司。4.最好的增长是用户带来用户。网络效应和自然传播,比长期依赖买量更有优势。5.AI创业要警惕成为“大厂能免费集成的功能”。缺少入口、数据、网络效应等壁垒,很容易给大厂“打样”。6.用户入口往往比技术领先更重要。腾讯能够不断后发追赶,一个重要原因就是微信、QQ这样的流量入口长期存在。7.双边、多对多平台更容易形成壁垒。滴滴、美团这类平台的核心不是简单撮合,而同时连接大量供给方和大量需求方。8.高频业务更容易形成独立入口。每周至少使用一次是理想参考,低频则难占据用户心智。9.创业最好不教育市场。优先满足已有需求和习惯,改善原有解决方案。10.用户多不等于商业价值高,还要看付费意愿、留存和服务升级空间。11.交易越标准,越容易规模化。打车比家政、美容等非标服务更容易形成大平台。12.留存比单纯增长更重要。朱啸虎看AI产品,希望大致次月留存50%+、六个月留存20%+。13.AI从TokenMaxing转向ValueMaxing:用最合适、性价比最高的模型完成任务。14.开源模型可能成为重要基础设施。朱啸虎类比Linux(开源操作系统),能力趋同、成本下降可能扩大其市场空间。15.成熟的AI产品应隐藏模型和Prompt(提示词)。用户提出需求,系统自动完成任务。16.AI机会之一是“旧需求×10倍体验”:用AI大幅改善已被验证的需求。17.朱啸虎目前提到的重点方向包括角色扮演、Coding(编程)和视频,高频、强需求,体验提升明显。18.中国AI软件出海,开源可能成为重要获客方式,通过产品和开发者社区触达全球用户。19.机器人创业不必执着“通用”,应优先解决高价值的具体任务,如水下清洗、工业装配,重视任务明确、泛化要求低的场景。#讲座#赢在思维模型
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“AI教母”李飞飞还是挺厉害的,她在美国创办的WorldLabs空间智能公司,

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早上7点37分,两条消息撞在一起,让我把手里那杯刚泡的茶又放下了一条,是中信

清晨6点多,两条消息叠在一起,让市场把关于机构调研和产业景气的碎片,从外资年内调

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🌞美国如今彻底坐不住了!美国现在最怕的,已经不是中国手里的导弹,也不是中国

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这完全才是AINative的模型公司。

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这完全才是AINative的模型公司。感觉这是目前最激进的大模型RSI探索了。早上我看到创业公司NaiveAI发了一个新模型。模型参数什么的我们先放一边,先聊聊这家公司。因为它是目前我知道的,入局大模型最晚的一家LLM模型创业公司。DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax、阶跃星辰这一批创业公司,最短也已经做了三年多时间,早的已经六七年了。NaiveAI今年2月才成立,到现在也就半年多时间。但它的思路特有意思,从创业第一天开始,就彻底摒弃了传统以人类为中心的研发体系。因为过去大家研发大模型,核心还是围绕人类研究员搭建整个体系。架构、训练、Infra、推理、部署、评测,需要不同的团队一起协作。而最近一两年,随着模型能力越来越强,所有的AI公司都意识到可以让AI参与进来,帮研究员写代码、分析数据、跑一些实验。大家可以查查,无论是硅谷的AI公司,还是国内的,大家最近半年都在提类似的思路。NaiveAI非常激进,毕竟他们没有什么包袱,所以,过去这段时间搭建一套完完全全以AI模型为中心的研发基础设施。这也是为什么我觉得他们可能是目前我看到最前沿或者最激进的RSI实践。他们的逻辑是模型研发过程中,人类研究员更多负责确定方向,设定约束与评价标准,以及作出关键决策。剩下的大量且具体的研发工作,包括写代码、跑实验、监控进展、分析结果,再根据结果继续迭代,都直接让AI来干。毕竟前沿模型的研发,本质上就是实验、迭代与优化的循环。NaiveAI这次发布的模型是Naive-N0.5-Flash,简单说一下它的特点:1、重点面向Coding和AI研发场景。2、309B,MoE,开放权重。3、1M上下文,不含全局注意力机制。4、推理速度最高2,000tokens/s。
刚端起茶杯,看到黄仁勋这条回应,我直接把杯子放下了AI教父辛顿说,AI让人类

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