他者对投射的抵抗，才让我们第一次看见他者
李继刚提出，只有当他者抵抗我们的投射时，我们才第一次真正看见他者。该帖获 14 次点赞、6814 次浏览，由 xgo.ing 提供支持。
#大佬观点
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今日 0 条李继刚(@lijigang_com)AI 评估 · 6/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 6/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeeplearningAIAI 评估 · 42/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 42/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 吴恩达来信：AI 工程技能图谱详解——软件工程基础
吴恩达在来信中梳理 AI 工程技能图谱里的软件工程基础，涵盖构建全栈应用、管理数据、设计系统架构、构建安全可靠的系统、在生产环境中扩展并运维五类能力。他指出理解软件基础能帮助开发者引导编码智能体在延迟、可用性、可靠性、成本等方面做出正确权衡，而不懂基础的新手用 vibe coding 只会做出糟糕取舍。他强调深刻理解软件如何工作的开发者远优于仅凭感觉编程的人，后续两封信将继续讨论。
十字路口CrossingAI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Pyromind 创始人 Kevin Ding 谈 AI 下半场：不会只剩一个超级模型，押注 AutoRL 与 PyroDash
Pyromind 创始人兼 CEO Kevin Ding 认为，AI 终局更像 Agent 蜂群而非超级基础模型一统天下，需求世界的多元性决定了小模型不会被中心化大模型完全替代。
Richard Socher(@RichardSocher)AI 评估 · 16/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 16/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Richard Socher 谈德国创业环境：曾向默克尔、朔尔茨、默茨推动改革，建议设经济特区
Richard Socher 表示，他已向默克尔、朔尔茨、默茨及其内阁成员讨论过包括对创始人股份未实现收益征税在内的多项法律改革，近年虽有改善但仍不够，德国本可释放大量创业活力，或许需要类似中国当年那样的经济特区。
Logan Kilpatrick(@OfficialLoganK)AI 评估 · 5/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 5/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Logan Kilpatrick：对手忙着犯错时，别打断他们
Logan Kilpatrick 发帖称"如果对手正忙着犯错，别打断他们"，该帖获得 5064 次点赞、600 条回复、139 次转发和 77 万次浏览。内容未涉及具体模型、产品或技术细节。
DeepLearning.AI(@DeepLearningAI)AI 评估 · 36/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 36/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 吴恩达：AI 工程仍离不开软件工程基本功，从数据管理到用户界面
吴恩达在本周通讯中指出，开发者若缺乏软件工程基础，就无法引导 coding agent 做出构建优秀应用所需的结构性决策，容易把玩具版直接部署上线，事后才面对延迟、可用性和算力成本问题。
Greg Brockman(@gdb)AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Greg Brockman：GPT 5.6 Terra 和 Luna 在 OpenRouter 打折后 token 用量暴涨 13.8 倍，印证杰文斯悖论
GPT 5.6 Terra 和 Luna 在 OpenRouter 大幅打折后，token 用量暴涨 13.8 倍。Greg Brockman 借此指出杰文斯悖论：技术让资源使用更高效时，该资源的总消耗量反而上升而非下降。
DeepLearning.AI(@DeepLearningAI)AI 评估 · 20/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 20/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 吴恩达：缺乏软件工程基本功，编程智能体常做出损害延迟、可靠性与成本的错误取舍
吴恩达指出，缺乏扎实软件工程基本功的编程智能体常默认做出损害系统延迟、可靠性与成本的错误取舍。本期 The Batch 还覆盖 GLM-5.3 以开放权重带来高级网络安全能力、OpenAI、Google 与 Nvidia 提升实时交互吞吐，以及 DeepSeek-V4-Pro 随附开源 harness。
硅谷101AI 评估 · 63/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 63/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 对话英博：拆解Moderna个体化mRNA肿瘤疫苗三期突破
2026年8月，Moderna与默沙东联合开发的个体化mRNA肿瘤疫苗公布三期临床积极结果，Moderna股价一度暴涨177%。硅谷101邀请艾博生物创始人、CEO英博博士，从这次结果出发拆解这款治疗性疫苗如何为患者量身定制、为何要与PD-1联合使用，以及它真正证明了什么。
Richard Socher(@RichardSocher)AI 评估 · 7/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 7/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 如果智能体看重准确率与时间，你得到了
这条动态称，如果准确率和时间对你的 AI 智能体很重要，那你就得到了。内容由 xgo.ing 提供支持，未给出具体模型、参数或基准数据。 （说明：原文正文仅一句话加互动数据，没有可核验的模型名、版本号、参数或 benchmark，因此摘要按要求压缩至最短，不做任何补写。）
Greg Brockman(@gdb)AI 评估 · 17/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 17/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 ChatGPT 成功帮用户预约理发，ChatGPT Work 正成为个人 AGI
ChatGPT 帮用户 Max Weinbach 成功预约了一次理发，他随后完成了理发。这条体验来自 ChatGPT Work，Greg Brockman 转发并评论称 ChatGPT 正日益成为你的个人 AGI。
Google DeepMind(@GoogleDeepMind)AI 评估 · 24/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 24/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Google DeepMind 研究副总裁 Zoubin Ghahramani 谈 AI 如何理解不确定性
Google DeepMind 研究副总裁 Zoubin Ghahramani 与 Fryrsquared 对谈，探讨为何让系统具备"自我怀疑"与概率思维，能带来更安全可靠的现实决策。内容从天气预报、机器人等场景切入，涵盖不确定性的作用、正确性与置信度的区别、AI 中的贝叶斯思维及面向 AGI 的未来研究。
Lex Fridman(@lexfridman)AI 评估 · 13/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 13/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Lex Fridman 与 DHH 的对话已上线 YouTube、Spotify 和播客
Lex Fridman 发布了与 DHH 的对话，内容已在 YouTube、Spotify 和其官网播客上线。该推文提供了三个平台的收听链接。
Lex Fridman(@lexfridman)AI 评估 · 31/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 31/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Lex Fridman 与 DHH 五小时对谈：AI 智能体编程、Omarchy Linux 与编程的未来
Lex Fridman 发布与 DHH 的第二轮对谈，全长 5 小时，话题覆盖 AI 智能体编程、软件的演变、AI 对开源的影响、自建 Omarchy Linux 发行版，以及 vibe coding 与 agentic engineering 的区别。
Logan Kilpatrick(@OfficialLoganK)AI 评估 · 8/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 8/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 GDM 回应关注：专注让 AI 造福人类并为客户交付实用产品
GDM 表示正高度专注于确保 AI 造福人类，并为客户交付实用产品。该表态由 @rsdgpt 发出，未披露具体产品、模型或时间表。
Adam D'Angelo(@adamdangelo)AI 评估 · 16/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 16/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Adam D'Angelo：跨模型合并统计 tokens 指标毫无意义
Adam D'Angelo 指出，任何把多个模型的 tokens 合并计算的指标都毫无意义，因为 tokens 无法跨模型比较。他认为这一结论一直成立，而随着模型日益多样化、推理占全部 tokens 的比重越来越大，它正变得越来越成立。
Naval(@naval)AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Naval 推荐 AI 播客：Neil Movva 讲透推理、芯片与算力
Naval 推荐了一期 AI 播客，嘉宾 Neil Movva 从 Nvidia 的 GPU 与 kernel 工作起步，如今经营 Sail Research，为 AI 智能体构建让 token 尽可能便宜的基础设施。节目以类似 401 级课程的深度讨论了延迟与吞吐、芯片与内存、Transformer、AI 训练数据的未来、算力套利与电力"拾荒者策略"，以及开源与前沿实验室之争。
Mustafa Suleyman(@mustafasuleyman)AI 评估 · 26/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 26/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mustafa Suleyman 点评 Bill Gates 谈 AI 影响的新文章：Token Tax 与职业「自然保护区」值得讨论
Mustafa Suleyman 认为 Bill Gates 新文中关于 AI 影响的许多大胆观点值得讨论，包括 Token Tax 和为某些职业设立受保护的「自然保护区」。Gates 的文章发布在 gatesnotes.com。
Greg Brockman(@gdb)AI 评估 · 24/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 24/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 OpenAI 用 AI 做芯片设计，Greg Brockman 称其被低估
Greg Brockman 表示 AI 用于芯片设计被低估，并提到 OpenAI 决定维持小规模芯片团队，用 AI 构建改进循环，认为这可能是硬件在环 RSI 的早期阶段。该帖附带了引用推文。
Microsoft Research(@MSFTResearch)AI 评估 · 17/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 17/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Doug Burger、Amy Luers 与 Ishai Menache 谈 AI 能否重塑以化石燃料与指数增长为基础的现代文明
Microsoft Research 的 Doug Burger、Amy Luers 与 Ishai Menache 讨论了一个硬核命题：现代文明是建立在化石燃料与指数增长之上的历史异常，而 AI 可能是第一个有能力重塑这一模式工具。该内容以视频形式在 Twitter 发布。
Rowan Cheung(@rowancheung)AI 评估 · 34/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 34/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Sundar Pichai 预测三年内内容可任意模态转换：今天的 AI 还很原始
Sundar Pichai 在访谈中预测，三年后任何内容都能在任意模态间转换，届时回看今天的 AI 会像看翻盖手机一样原始。他举例 YouTube 片段变成博客、通讯不用录音就成播客，消费者选格式、创作者只提供创意与人格。他认为这会终结"内容更多"策略，让创作者转向质量，而 YouTube 新政策针对的是低质内容而非 AI 本身。
Richard Socher(@RichardSocher)AI 评估 · 15/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 15/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Richard Socher 新书《The Eureka Machine》9 月 22 日出版，主张 AI 加速科学发现
前 AI 与 NLP 研究者 Richard Socher 反驳部分科学家的怀疑，认为 AI 最有意义的应用是加速科学发现，因为科研从来受限于人手而非野心，而 AI 能改变这一点。他将近两年构想的乐观 AI 未来图景写成新书《The Eureka Machine》，9 月 22 日出版。
andrew chen(@andrewchen)AI 评估 · 15/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 15/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 关于 worktrees 与 AI 智能体自动处理冲突的讨论
针对近期围绕 worktrees 的讨论，有观点希望 AI 智能体自行识别任务重叠并独立处理，人类只需事后裁决实际冲突。该想法未在原文中给出具体实现方式或产品信息。
Mustafa Suleyman(@mustafasuleyman)AI 评估 · 2/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 2/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mustafa Suleyman 引用爱因斯坦 1931 年关于技术与人类命运的名言
Mustafa Suleyman 引用爱因斯坦 1931 年的名言：“对人类及其命运的关切必须始终是一切技术努力的首要旨趣……以使我们的心智创造成为人类的福祉而非诅咒。”该帖获得 226 次点赞、31 次转发和 38968 次浏览。
Yann LeCun(@ylecun)AI 评估 · 8/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 8/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Yann LeCun：我会去研究 LLM 为何能写论文却不会打扫卧室
Yann LeCun 表示，如果重返校园，他会先弄清 LLM 为何能写论文却不会打扫卧室，再据此选专业方向。他称将寻找超越 LLM 的方法与架构，让机器能像人类和动物一样快速学会执行物理任务，并强调这件事与年龄无关。
Yann LeCun(@ylecun)AI 评估 · 8/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 8/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Yann LeCun：现实世界动力学方程有惯性和摩擦项，奇点论者与 AGI 近在眼前派该醒醒了
Yann LeCun 引用 @firesidealpha 的推文指出，现实世界的动力学方程包含惯性和摩擦项，在人类社会这类大规模系统上尤其如此。他认为奇点论者、AI 末日论者、"AGI 即将到来"派以及其他硅谷信徒都未能意识到这一点。
Yann LeCun(@ylecun)AI 评估 · 16/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 16/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Yann LeCun：世界模型不应与视频生成模型混为一谈
Yann LeCun 表示，不应把世界模型与视频预测或视频生成模型混为一谈；理解系统动态以对其进行控制，与生成好看的视频并不是一回事。该表态是对 Jitendra Malik 观点的回应。
Naval(@naval)AI 评估 · 4/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 4/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Naval：想要审查代码、言论与金钱的人是坏人
Naval 发帖称，想要审查代码、言论与金钱的人是坏人。该帖获得 1.7 万点赞、1663 次转发和 50.9 万次浏览。
Andrew Ng(@AndrewYNg)AI 评估 · 19/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 19/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 构建与部署 AI 应用最重要的技能
吴恩达（Andrew Ng）分享了构建与部署 AI 应用所需的最重要技能，相关长文发布在其 X 账号文章中，该推文获得 260 条回复、2076 次转发和 12131 次点赞。
Yann LeCun(@ylecun)AI 评估 · 4/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 4/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Yann LeCun 回复 @ziv_ravid：No
Yann LeCun 在 X 上回复 @ziv_ravid，仅以「No」作答，未展开任何说明。该条回复获得 214 次点赞、9 条回复、7 次转发，浏览量达 22162。
DeepLearning.AI(@DeepLearningAI)AI 评估 · 26/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 26/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 吴恩达列出 AI 应用开发者必备的七项基础技能
吴恩达列出的 AI 应用开发者必备技能包括：LLM 基础、用数据为模型提供依据、构建智能体系统、评测驱动开发、生产环境运维、机器学习基础。这是 AI Engineering Skills Map 的第二期内容。
DeepLearning.AI(@DeepLearningAI)AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 吴恩达列出 AI 开发者必备的七项核心技能
吴恩达给出 AI 应用开发者的七项基础技能清单：LLM 基础、用数据为模型提供事实依据、构建智能体系统、评估驱动开发、生产环境运维，以及机器学习基础。这是 AI Engineering Skills Map 的第二期内容。
Naval(@naval)AI 评估 · 23/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 23/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Naval：前沿实验室有动机渲染恐惧，为闭源提供道德正当性
Naval 认为前沿实验室有动机渲染恐惧，因为恐惧能为闭源路线提供道德正当性，而中国实验室则一致采取开源、对所有人有利的立场。这让小玩家陷入不得不支持中国实验室的尴尬处境。
东腔西调AI 评估 · 32/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 32/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 孟庆延：我们对AI感到恐惧，是因为自己太像一个低效的AI
中国政法大学教授孟庆延在播客「东腔西调」中提出，人们恐惧AI，是因为过去的自己太像一个低效的AI——现代社会只追求要点，人先把自己活成了AI。他从今年8月《华东师范大学学报（教育科学版）》集中发表5篇AI与人类共同创作、AI为第一作者的论文谈起，认为人机合作论文水平已超越人类写作平均水平，与真人打交道、依赖身体感知的具身性工作更难被AI取代。
Naval(@naval)AI 评估 · 0/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 0/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Naval：不朽、意义与爱就在身边，只是伪装成了孩子
Naval 表示，不朽、意义与爱其实触手可及，它们只是以孩子的模样在人们身边奔跑。这条发布于 X 的推文获得 14676 次点赞、1504 次转发和 723542 次浏览。
Naval(@naval)AI 评估 · 20/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 20/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Grok Bot 智能体：持久化运行、拥有自己的电脑
xAI 的 Grok Bot 被称为"很酷"，其智能体具备持久化运行能力并拥有独立计算机，原文认为智能体本就该如此。这条帖子还提到下一步只差"具身化"，互动数据显示浏览量达 3279307。
Jim Fan(@DrJimFan)AI 评估 · 39/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 39/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Jim Fan 解读 GEN-1.5 走红：关键在人类数据中的重复性动作与 UMI
Jim Fan 认为 GEN-1.5 的走红名副其实，其秘密在于人类采集数据中天然存在的重复性动作：对称模式（如拧完一颗螺栓再拧对称那颗，第二遍就是免费的训练信号）与恢复动作（把失败的前半段保留下来，而非剪掉，让模型完整经历失误、补救、继续）。
Naval(@naval)AI 评估 · 8/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 8/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Naval：未来所有 UI 都是聊天与手势输入、聊天与视频输出
Naval 预测，最终所有 UI 都会变成"聊天和手势输入、聊天和视频输出"。该帖获 6975 次点赞、320 次转发和 55.18 万次浏览。
Scott Wu(@ScottWu46)AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Cognition 谈 Devin：从 2024 年不够好到如今只差你的野心
Cognition 表示其价值观是"全都要"，面对取舍时选择野心最大化的方向。2024 年推出 Devin 时其设想是每个团队都拥有无限量的初级工程师，但当时 Devin 能力还不够，如今已经够好，剩下的唯一限制是用户愿意有多大的野心。
卫诗婕｜商业漫谈Jane's talkAI 评估 · 44/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 44/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 宇树上市：王兴兴的「幸运」，投资人的「教训」
宇树科技正式敲钟上市，早期投资人、初心资本管理合伙人田江川在播客中复盘：2017年宇树估值3000万人民币时他曾在Costa咖啡馆错过王兴兴，而早年融资捉襟见肘反成宇树最大的「幸运」。他认为宇树不是一家机器人企业，而是全球性生态平台，草根背景与不做视觉算法的选择最终构筑了断代级壁垒。