李飞飞:3D 正成为机器与人类的通用接口,就像代码一样
李飞飞转发 World Labs 团队文章并评价称,正如代码一样,3D 正在成为机器与人类的通用接口。World Labs 在文中提出,文本曾是软件的通用接口,而 3D 正成为空间的通用接口,让人和 AI 能够共同生成、编辑、模拟和分享世界。
李飞飞转发 World Labs 团队文章并评价称,正如代码一样,3D 正在成为机器与人类的通用接口。World Labs 在文中提出,文本曾是软件的通用接口,而 3D 正成为空间的通用接口,让人和 AI 能够共同生成、编辑、模拟和分享世界。
提示词布道师李继刚在 43 Talks 年度大场分享中指出,AI 迭代速度已从按年、按季变成按天,延续 200 年的普鲁士「水的教育」所培养的同质化人才在 AI 面前将毫无价值。他认为 AI 在任何通用领域默认出手就是 80 分,从众即自掘坟墓,未来应转向发掘个体「异质性」的「火的教育」,用 AI 作助燃剂放大个人特质,走向「众神归位」。
Jan Leike 公开对 Anthropic 未作出退让表示敬意。该帖获得 5577 次点赞、172 次转发、116 条回复,浏览量达 146189 次。
Jan Leike 发帖称,最好开始记录朋友和邻居的信息,否则你也可能被当成供应链风险。该帖获得 400 次点赞、15 次转发和 10 条回复,浏览量 30443 次。
Adam D'Angelo 引用 Scott Wu 的观点称,AI 编程并未像此前预期那样被其他垂直领域追平,反而又扩大了 100 倍,而其他每个垂直领域的增速都慢于代码。他指出,如今人们重复着当年同样的说法,但代码规模仍能再大 100 倍。
吴恩达用 Gemini 的 Nano Banana 为女儿设计猫咪主题蛋糕、再交给烘焙师制作,以此说明 AI 在替代岗位之外也会催生新工作。他引用一项研究称,过去 150 年农业和制造业就业下降"被护理、创意、科技和商业服务业的快速增长所抵消"。他提到自己发起的 Agentic Reviewer 借助网页搜索 API 自动审阅论文,每天产生的搜索查询量远超他手写输入。
新 Claude 模型的 computer use 是最大亮点;编码场景相比 Opus 4.5 更不容易过度设计,长时间会话中表现也更稳定。API 上 1M 上下文窗口已进入 beta。
Manus 联合创始人澄清,Manus 个人智能体模式完全基于自研架构,并非构建于 OpenClaw 之上,但仍需向 OpenClaw 项目致意,因其进一步试验并塑造了用户与智能体之间的"安全边界"。
Lex Fridman 认为 AI 智能体的能力由三部分决定:底层模型的智能、你能给它多少数据访问权、以及你给它多少代为行动的自由与权限。他指出,后两项中安全是最大问题,随着模型智能快速扩展、不再是许多用例的明显瓶颈,安全很快会成为 AI 智能体整体有效性与实用性的瓶颈。他本人正在使用 Claude Code、Codex、Cursor,并在谨慎试验 OpenClaw。
Richard Ngo 提出以"美德"(如正直、荣誉、善良、尽责)作为 AI 对齐目标,替代后果主义、义务论和可纠正性三种现有方案。他认为美德能泛化僵化的义务论规则,并让情境感知与"credit hacking"从对齐难题变为可利用的特性,从而支持发布可微调甚至开源的模型。
Andrew Ng 情人节发文向 AI 朋友喊话:"每次见到你们,都会调高我的 temperature 参数。"该帖获 1997 赞、114 回复、89 转发,浏览量 124675。
Paul Graham 预测,在 AI 时代品味会变得更加重要:当任何人都能做出任何东西时,最大的差异化因素就是你选择做什么。他同时发布了文章 paulgraham.com/taste.html 阐述这一观点。
吴恩达在 Sundance 电影节参加 AI 主题座谈,与 Daniel Dae Kim、Dan Kwan、Jonathan Wang、Janet Yang 同台,用一天时间了解好莱坞对 AI 的不安并试图搭建沟通桥梁。他指出好莱坞的担忧集中在三点:AI 公司未经同意和补偿使用其作品训练、SAG-AFTRA 等工会担心配音演员等岗位流失,以及这波技术变革比以往更像被强加而非可自由选择。
Lex Fridman 发布了他与 OpenClaw 创作者 Peter Steinberger(@steipete)的对话,内容已在 YouTube、Spotify 和 Lex Fridman 播客上线。该期节目相关推文获得约 561 个点赞、61 条回复和 63 次转发。
Lex Fridman 与 OpenClaw 创作者 Peter Steinberger 展开对话,这款开源 AI 智能体在 GitHub 上已获得超过 18 万 stars。节目还谈及 OpenClaw 的爆红原因、自我修改式 AI 智能体、安全顾虑、GPT Codex 5.3 与 Claude Opus 4.6 的编程对比,以及 OpenAI 和 Meta 的收购意向。
Lex Fridman 表示,AI 让编程的乐趣提升了 10 倍。该帖获得 9566 次点赞、650 次转发和 1120 条回复,浏览量达 728161 次。
吴恩达指出,迄今 AI 导致的失业被高估,许多科技公司裁员实为疫情期间过度招聘的修正或成本削减,而非 AI 直接取代岗位。真正的变化是"会用 AI 的人替换不会用的人":掌握 AI 编程工具的开发者需求上升,营销、招聘、分析等非技术岗位也出现类似人员替换的早期迹象。呼叫中心客服、翻译、配音等高度暴露于 AI 自动化的职业,就业与薪资已面临压力。
Jim Fan 表示,我们可能正看到 Middlegame 的终结,但在迎来 Endgame 之前,仍需一次大规模的机器人领域突破;在那之前只能低头专注。
42章经与 PingCAP 联合创始人、CTO 东旭对谈,梳理从 Clawdbot(现名 OpenClaw)到 Claude Code、Cowork、Skills 等产品的密集爆发。东旭提出 AI 产品正从「套壳大模型」向「套壳 Coding Agent」演进,并认为 Skills 比 MCP 更适合 Agent,未来一切可能都建立在 Coding 和 Agent 之上。
Nick St. Pierre 在社交平台发帖调侃"科学找到了归宿",并附上"哈哈哈"。该帖获 10 个点赞、2 条回复和 3 次数据统计,浏览量 2103 次,由 xgo.ing 提供支持。
Jim Fan 引用 Sarah Guo 的观点称,机器人技术走向上的分歧,是 AI 领域最大的赚钱(也是造就职业)机会之一。他以此提出,伟大诞生于非共识的顶峰。
Jim Fan 在 X 上发布并分享了一篇长文,附带的帖子获得 2599 个点赞、414 次转发和 150 条回复,浏览量约 66.2 万。
Lex Fridman 与机器学习研究者 Sebastian Raschka、Nathan Lambert 展开一场覆盖 2026 年 AI 全景的对话,涵盖技术突破、scaling laws、开源与闭源 LLM、编程开发工具(Claude Code、Cursor)、中美竞争,以及预训练、中期训练、后训练流程。
Dario Amodei 表示自己写了一段时间的这篇长文主要讨论 AI 与未来,但鉴于明尼苏达州正在发生的骇人事件,文中关于在国内守护民主价值与权利的部分显得尤为切题。
Dario Amodei 发布了一篇与一年多前所写文章《Machines of Loving Grace》配套的续篇,原文聚焦于如果方向正确、强大 AI 能够实现什么。
Geoffrey Hinton 称刚看完一场关于 AI 未来的精彩对话,并呼吁每位政客在跟风宣称 AI 监管会妨碍创新之前先观看该视频。他随文附上了 YouTube 链接,该帖获得 1868 次点赞和 389 次转发。
Jan Leike 表示自动化审计令人兴奋,因为它首次提供了可用于爬坡优化的对齐指标。该指标虽不完美,但在内部对齐缓解工作中已被证明极其有用。
Aman Sanger 认为,距离出现一个「ChatGPT 智能门槛」只剩几个月——届时超过 95% 的同步编码查询不会因模型更聪明而明显改善,更多智能只对需开发者花费数小时的异步任务有意义。他指出,大量 UI 工作的瓶颈是用户意图而非智能或任务时长,速度因此重要得多,他期待达到 Composer-1 速度的前沿模型。
Lilian Weng 表示,她非常享受与在乎自己所做之事、注重工匠精神的人共事,并认为有机会从事自己热爱的事业是一种特权,而不只是谋生手段,她会珍惜且不视为理所当然。
绿洲资本合伙人张津剑在 42章经播客中回顾 All in AI 的第一个三年,此时智谱、MiniMax 完成上市,第一批大模型公司走完三年小周期,绿洲是最早押中 MiniMax 的投资方之一。他谈到投 AI 没有最猛只有更猛、信息越过载越要重视判断、大模型与具身是通向 AGI 的南坡和北坡,并对 26 年的中国市场表示非常乐观。
Sam Altman 对记忆的论述让 @mem0ai 团队印象深刻,核心观点是当前多数 AI 智能体仍基本处于无状态:单次会话内表现良好,会话结束上下文即重置。作者认为缺少持久状态是结构性缺陷,记忆因此正成为智能体架构的核心,不只存事实,还要持久化过往决策、用户偏好与蒸馏后的上下文,个性化也正源于此。
智谱于 2026 年 1 月 8 日登陆港交所,成为中国首家上市的大模型公司,CEO 张鹏在上市前夕接受张小珺 3 小时访谈。他回应了与 MiniMax 争夺“全球大模型第一股”、外界认为智谱偏 to G 的误解(称政府客户仅占 20%、企业客户占 60%),以及 2026 年 AI 泡沫的担忧,认为中国在 AI 上的投入远不够,谈不上泡沫。
Adam D'Angelo 发帖感叹"难以相信我们曾手写所有这些代码",配文只有这一句,未提及具体模型或工具。
有人认为不存在预先设计好的护城河,护城河是靠不断构建、迭代和生存下来的结果,如果足够幸运,人们日后才会把它称作护城河。
Varun Mohan 表示 2026 年将是令人兴奋的一年,团队将在持续学习(continual learning)方向取得巨大进展。
Jim Fan 称从今往后每年都将是机器人元年,认为 opus 4.5/nanobanana 带来的震撼在原子世界面前只是开始,并建议大家趁 LLM 这趟列车还在时尽情享受,自己则准备登上下一艘火箭。
Jim Fan 分享 2025 年机器人领域的三个教训:硬件已跑在软件前面,但可靠性严重拖慢软件迭代,Optimus、Figure、G1 等前沿硬件的身体能力强于大脑能指挥的程度;机器人基准测试仍一片混乱,硬件平台、任务定义、评分标准、仿真环境都无共识;基于 VLM 的 VLA 路线可能走偏,VLM 参数多用于语言与知识而非物理,视觉编码器还会主动丢弃精细细节。
Jim Fan 提出,2024 年 AI 是 copilot,2025 年起人类将转为 copilot,而 copilot 成为新的工程技能。他指出离开驾驶座并不容易,人们必须学会以 AI 的方式思考并适应全新的工作流,帮助 AI 也就是帮助自己。
Altimeter Capital 合伙人 Freda Duan 在访谈中从硅谷一线投资人视角分析了 OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta、微软和 Robinhood 等公司,指出大模型商业模式本质是现金流负向滚雪球,除非收入大幅跃升或停止训练下一代模型。
Geoffrey Hinton 与 Jeff Dean 进行了一场炉边对话,由 Jordan Jacobs 主持,两人回顾了过去的经历。完整讨论录音已上线 Spotify。