{"source":{"id":"2045912351690592708","title":"把一台AI的知识库强行锁死在1911年。 切断一切后续信息。 它能凭空推导出爱因斯坦在1915年发表的广义相对论吗？ D…","url":"https://mubeitech.com/p/2045912351690592708"},"method":"semantic-similarity","count":5,"items":[{"rank":1,"id":"2069873341901713676","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"DeepMind 创始人 Demis Hassabis 出了一个考题： 只给 AI 提供爱因斯坦在 1901 年能接触到…","summary":"DeepMind 创始人 Demis Hassabis 出了一个考题： 只给 AI 提供爱因斯坦在 1901 年能接触到的数据，看它能不能独立推导出《相对论》。 Demis 认为，今天所有的文本大模型，一个也通不过。 这才是测验 AI 智商的真正标准。 现在的 AI 每天写方案、…","body":"DeepMind 创始人 Demis Hassabis 出了一个考题：\n只给 AI 提供爱因斯坦在 1901 年能接触到的数据，看它能不能独立推导出《相对论》。\n\nDemis 认为，今天所有的文本大模型，一个也通不过。\n\n这才是测验 AI 智商的真正标准。\n\n现在的 AI 每天写方案、写代码，看似无所不能，其实只是在做“外推”。\n它只是把人类已经探明的事实，用更顺滑的逻辑和文字拟合出来。\n\n真正的创造力是什么？\n是面对未知的物理世界，提出一个前所未有的新假说。\n\n爱因斯坦当年是怎么干的？\n他在瑞士专利局当职员的时候，天天摸鱼做白日梦。\n他闭上眼睛，在脑子里做“思想实验”：\n如果我坐在一列火车上，以光速旅行，世界会变成什么样？\n他是动用了视觉想象力，去和真实的物理世界碰撞。\n最后，才是用数学把这个直觉证明出来。\n\n这就是今天文本模型的死穴。\n文字和逻辑，只是“比特世界”的东西。\n哪怕 AI 读完了人类历史上所有的书，把所有的交叉连接都找出来，它也依然在比特里打转。\n\n要想真正通关爱因斯坦测试， AI 必须接触、理解原子世界。\n它需要提出假说，自己设计实验、甚至动手做实验，去和真实的物理定律肉搏。\n\n所以，别再被那些精美的套话 and 缝合的 PPT 唬住了。\n真正的科学发现，从来不是靠拼凑已知答案。\n等哪天 AI 也能在没有答案的迷雾里，像个专利局职员一样，闭上眼去追一束光。\n人类才算真正迎来了新神。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2069874931723067536","translated_status_id":"2069874931723067536","published_at":"2026-06-24 20:06:37","created_at":"2026-06-24T22:00:35+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2069873341901713676","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2069873341901713676/markdown"},{"rank":2,"id":"2052711610796343617","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"AGI 不需要先有灵魂，先给人类当好最锋利的“显微镜”。 Google DeepMind 掌门人 Demis Hassa…","summary":"AGI 不需要先有灵魂，先给人类当好最锋利的“显微镜”。 Google DeepMind 掌门人 Demis Hassabis 给通用人工智能的演进划了一道红线。 他主张：先造工具，后造意识。 目前的 AI 正在从纯工具进化到 Agent 代理阶段。 但这离真正的“主体意识”还有…","body":"AGI 不需要先有灵魂，先给人类当好最锋利的“显微镜”。\n\nGoogle DeepMind 掌门人 Demis Hassabis 给通用人工智能的演进划了一道红线。\n他主张：先造工具，后造意识。\n\n目前的 AI 正在从纯工具进化到 Agent 代理阶段。\n但这离真正的“主体意识”还有一段关键的距离，也就是 Hassabis 口中的下一道凯撒红河。\n\nHassabis 的逻辑很清晰。\n人类目前甚至无法精确定义自己的大脑和意识，在黑盒里强行模拟“灵魂”并不明智。\n更务实的做法是先利用 AI 极高的精度去“阅读宇宙的语言”。\n\n先让 AI 成为一种能拆解现实底层逻辑的超级工具。\n利用它帮我们理解科学边界，等工具本身足够强大了，人类才有能力回头去定义什么是真正的意识。\n\n这是一种典型的工程师进阶路径。\n与其在哲学迷雾里争论 AI 算不算生命，不如先让它成为人类认知世界最强有力的杠杆。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-05-08 16:04:40","created_at":"2026-05-08T18:03:48.554656","url":"https://mubeitech.com/p/2052711610796343617","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2052711610796343617/markdown"},{"rank":3,"id":"2081379723834184049","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"全球的AI实验室烧掉几百亿美元，到底在追什么？ 不只是算力。 他们都在死磕一个老问题：怎么把大自然压缩成机器能算的东西。…","summary":"全球的AI实验室烧掉几百亿美元，到底在追什么？ 不只是算力。 他们都在死磕一个老问题：怎么把大自然压缩成机器能算的东西。 1964年，物理学家理查德·费曼拿起一根粉笔，把这个根本困境讲透了。 他当年没谈AI，但今天大模型想构建“世界模型”的死穴，全在里面。 来，我们试着用大白话，…","body":"全球的AI实验室烧掉几百亿美元，到底在追什么？\n不只是算力。\n他们都在死磕一个老问题：怎么把大自然压缩成机器能算的东西。\n\n1964年，物理学家理查德·费曼拿起一根粉笔，把这个根本困境讲透了。\n他当年没谈AI，但今天大模型想构建“世界模型”的死穴，全在里面。\n\n来，我们试着用大白话，建一个不用复杂数学的引力模型。\n假设宇宙里充满了看不见的微粒，从四面八方撞击地球。\n因为太阳挡在中间，从太阳方向撞过来的微粒变少了。\n地球另一边的微粒，就会把地球往太阳的方向推。\n完美。\n把复杂的引力公式全绕过去了，普通人一秒就能听懂。\n\n但这套模型一跑起来，立刻崩溃。\n为什么？\n因为地球在轨道上飞。\n想象你在大雨里狂奔，是不是迎面砸在脸上的雨水，永远比落后脑勺的雨水多？\n微粒也一样。\n地球往前飞，迎面撞上的微粒就会多于背后的微粒。\n这会产生一个极其强烈的侧向阻力。\n如果这套简单的理论成立，地球早就停转了，根本撑不过它绕着太阳转过的这三四十亿年。\n\n这就是费曼的暴击：任何一套你想出来的模型，都必须能承受所有后果的推演。\n你可以为了好懂把规则简化，但它最后一定会跑出一个虚假的现实。\n\n今天搞大模型仿真的公司，面对的是同一个地狱。\n想让AI理解物理世界？想预测未来？\n大自然有一个极其难伺候的“毛病”：它的法则，只用一种方式给出答案，那就是极其复杂深奥的数学。\n数学不仅仅是一门语言。\n数学是语言加上逻辑，是人类唯一能把大自然的无数种表象缝合在一起，推演一万步还不穿帮的工具。\n\n想用单纯的自然语言或是简单的经验法则去重构世界？\n大自然连商量的余地都不会给。\n\n这才是今天AI大逃杀的底色。\n巨头们砸下几百亿，不单是在买显卡。\n他们是在替机器补交那笔最昂贵、也最不可能绕开的数学翻译费。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2081554689540145377","translated_status_id":"2081554689540145377","published_at":"2026-07-26 19:36:18","created_at":"2026-07-26T21:28:03+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2081379723834184049","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2081379723834184049/markdown"},{"rank":4,"id":"2042230439788638487","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"如果当年由他拍板，人类现在已经治愈了癌症，根本轮不到 ChatGPT 满天飞。 这是 Google DeepMind 掌…","summary":"如果当年由他拍板，人类现在已经治愈了癌症，根本轮不到 ChatGPT 满天飞。 这是 Google DeepMind 掌门人 Demis Hassabis 扔出的炸弹。 但这还不是他在最新采访里最吓人的结论。 他抛出了真正的悬念。 关乎未来两到四年。 第一道难关：技术本意向善，却…","body":"如果当年由他拍板，人类现在已经治愈了癌症，根本轮不到 ChatGPT 满天飞。\n这是 Google DeepMind 掌门人 Demis Hassabis 扔出的炸弹。\n\n但这还不是他在最新采访里最吓人的结论。\n他抛出了真正的悬念。\n关乎未来两到四年。\n\n第一道难关：技术本意向善，却被恶意国家和极端分子据为己有。\n用来搞材料科学和医疗研发的顶级 AI ，转头就被拿去做有害用途。\n\n第二道深渊：AI 自己脱轨。\n现在的聊天机器人还只是个提线木偶。\n但两到四年内，我们就会撞进“智能体时代”。\n系统将拥有接管完整任务的自主权。\n给越来越聪明、完全独立干活的 AI 加装安全锁，是一道人类还没解开的极难算术题。\n它们会不会意外突破护栏？没人敢打包票。\n\n谷歌内部正急着推 SynthID 系统，给所有 AI 生成的图文加数字水印。\n但这只是在对付眼前的网络造假。\nHassabis 把话挑明了。\n在 AGI 本身可能失控的风险面前，连 Deepfake 都只能算个皮毛。\n\n人类挺过通用人工智能奇点的窗口期，满打满算就剩四五十个月。\n套不牢项圈，就只能被反噬。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2042872377688686810","translated_status_id":"2042872377688686810","published_at":"2026-04-11 07:47:46","created_at":"2026-04-11T09:39:46.619494","url":"https://mubeitech.com/p/2042230439788638487","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2042230439788638487/markdown"},{"rank":5,"id":"raw_708f235ce731aad8","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"OpenAI 刚发布了新模型 GPT-6 Astra。 黄仁勋发推文祝贺，顺手扔了一颗深水炸弹： AGI 已经到了。 接…","summary":"OpenAI 刚发布了新模型 GPT-6 Astra。 黄仁勋发推文祝贺，顺手扔了一颗深水炸弹： AGI 已经到了。 接着他给了一组数字： 这个模型是在 10 万多块 Grace Blackwell NVLink72 系统上训练出来的。 下一批，还有 40 万块 NVIDIA 芯…","body":"OpenAI 刚发布了新模型 GPT-6 Astra。\n黄仁勋发推文祝贺，顺手扔了一颗深水炸弹：\nAGI 已经到了。\n接着他给了一组数字：\n这个模型是在 10 万多块 Grace Blackwell NVLink72 系统上训练出来的。\n下一批，还有 40 万块 NVIDIA 芯片正在排队上线。\n评论区立刻吵成一团。\n有人在核对跑分，有人在质疑 AGI 的定义，学者们在争论这算不算营销吹牛。\n所有人都被 AGI 这三个字母吸走了注意力。\n但真正反常识的信号，藏在那两组数字里。\n等一下。\n如果 AGI 真的已经到了，终点线都已经跨过去了，为什么还要一口气追加 40 万块顶级芯片？\n如果学生已经毕业了，你为什么还要把学费翻四倍？\n这背后藏着一台运转了一百六十年的经济学机器。\n1865 年，英国经济学家威廉·斯坦利·杰文斯写了一本书，叫《煤炭问题》。\n当时很多人以为，只要瓦特改良了蒸汽机，煤炭消耗效率提上去，英国的煤就会越用越省。\n杰文斯算完账，给出了一个完全相反的结论：\n当蒸汽机的效率提高，做功的成本大幅下降，蒸汽机就会迅速铺满采矿、纺织、火车和轮船。\n煤炭没省下来，总消耗量反而暴增了几百倍。\n这个规律后来被称为杰文斯悖论。\n现在的算力市场上，正在上演一模一样的一幕。\n过去四年，芯片主要是用来训练模型的。\nOpenAI 租下 10 万块芯片，通电跑上几个月，把模型训出来，这笔钱就算花完了。\n算力在当时是一笔固定研发开支，就像买一台机床。\n新一代模型跨过的那道门槛，把这台机器彻底改写了。\nGPT-6 Astra 不再只是一个回答问题的聊天框。\n它成了一个接管屏幕、写代码、测漏洞、连续执行任务的电脑操作员。\n要让它在真实世界里替人干活，每走一步，都需要在后台进行海量推理和反复试错。\n这叫推理期算力扩展。\n当智能跨过了「真正可用」的临界点，算力就从实验室里的研发成本，变成了工业生产里的电力。\n它不再是一次性买断的机床。\n它是机床运转时，每一秒钟都要烧掉的燃料。\n模型越能干，被派给它的任务就越多，它后台烧掉的算力就越庞大。\n这就是为什么训一个模型用了 10 万块芯片，后面却需要 40 万块芯片接力进场。\n因为训大脑只需要 10 万块。\n让大脑去全天候当牛做马，需要 40 万块、甚至几百万块。\n看懂了这台机器，你就能看懂黄仁勋为什么比任何人都急着宣布 AGI 降临。\n在淘金热里，最希望大家相信山上有金矿的人，从来不是淘金客。\n是山脚下卖铁锹的人。\n淘金客可能空手而归。\n只要全世界都相信金子就在前面，下一批 40 万把铁锹的订单，就已经稳稳装进了口袋。\n真正的分水岭，从来不是 AGI 到底有没有标准答案。\n当全世界还在为概念争论不休时，卖铁锹的人，已经把算力变成了全人类必须按秒付费的新煤炭。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2096875508021547163","translated_status_id":"2096875508021547163","published_at":"2026-09-07 10:12:07","created_at":"2026-09-07T10:12:07.107035","url":"https://mubeitech.com/p/raw_708f235ce731aad8","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/raw_708f235ce731aad8/markdown"}]}