{"source":{"id":"2046241790110445930","title":"“为了赢下最后的冲刺，我们必须让模型变成主力开发者。” 谢尔盖·布林在内部备忘录里下达了这道死命令。 Anthropic…","url":"https://mubeitech.com/p/2046241790110445930"},"method":"semantic-similarity","count":5,"items":[{"rank":1,"id":"2069843248932348017","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"Demis Hassabis 抛出了一句极度狂妄但没人能反驳的话：整个现代 AI 行业赖以生存的核心技术突破，有 90%…","summary":"Demis Hassabis 抛出了一句极度狂妄但没人能反驳的话：整个现代 AI 行业赖以生存的核心技术突破，有 90% 以上都来自谷歌（包括 Google Brain 和 DeepMind）。 从支撑起今天所有大语言模型的 Transformers 架构，到当年打败人类的 Al…","body":"Demis Hassabis 抛出了一句极度狂妄但没人能反驳的话：整个现代 AI 行业赖以生存的核心技术突破，有 90% 以上都来自谷歌（包括 Google Brain 和 DeepMind）。\n\n从支撑起今天所有大语言模型的 Transformers 架构，到当年打败人类的 AlphaGo，再到奠定整个行业基础的强化学习，全部都是谷歌的团队最先做出来的。\n\n这就戳中了一个非常残酷的商业反差：\n谷歌发明了现代 AI 的绝大部分地基，却让整个行业在上面疯狂吸金。\n\n这就好比谷歌辛辛苦苦把高速公路给修好了。\n结果全世界的对手开着跑车在上面狂飙，甚至还回过头来超谷歌的车。\n\nHassabis 回忆说，2010 年他刚创立 DeepMind 的时候，根本没人把 AI 当回事。\n在当时的学术界，去研究 AI 甚至被等同于“职业生涯的自杀”，大家都觉得这是个死胡同。\n只有他们一小撮人，死磕神经网络和强化学习，才硬生生把荒原开辟成了今天的通天大道。\n\n但商业世界的游戏规则就是这么冷酷：\n最伟大的筑路人，不一定能拿到最大的商业红利。\n谷歌用自己的开源研究和流失的人才，喂饱了整个硅谷的对手。\n现在，他们必须在自己亲手开辟的战场上，和一群拿着自己武器的敌人，打一场最惨烈的遭遇战。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2069844757832937813","translated_status_id":"2069844757832937813","published_at":"2026-06-24 18:04:25","created_at":"2026-06-24T20:01:01+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2069843248932348017","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2069843248932348017/markdown"},{"rank":2,"id":"2056809546891374699","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"Anthropic 内部，已经有超过 90% 的代码是由 Claude Code 写的。 更绝的是，这个 AI 自己的更…","summary":"Anthropic 内部，已经有超过 90% 的代码是由 Claude Code 写的。 更绝的是，这个 AI 自己的更新代码，很多也是它自己写出来的。 代码生代码，模型生模型。 这就是正在发生的“递归自我提升”。 为什么放着大把的外部客户不卖，要把最昂贵的算力留给自家的 AI…","body":"Anthropic 内部，已经有超过 90% 的代码是由 Claude Code 写的。\n更绝的是，这个 AI 自己的更新代码，很多也是它自己写出来的。\n代码生代码，模型生模型。\n这就是正在发生的“递归自我提升”。\n\n为什么放着大把的外部客户不卖，要把最昂贵的算力留给自家的 AI 玩套娃？\nAnthropic 的逻辑非常直接。\n让模型自己去造下一代模型，效率已经远超人类。\n缩放定律没有死，它在通过这种硅基自我迭代疯狂加速。\n\n但这并不意味着人类可以靠边站了。\n在这个节点，他们反而高调挖来了顶级大神 Andrej Karpathy。\n用最顶级的人脑去设定方向，引导这台自我进化的机器，成了最新的胜负手。\n人才密度，正在彻底击败人才数量。\n\n单在 1 月份，他们就发布了 30 个不同的产品和功能。\n未来的科技竞争，拼的是最顶尖的天才，如何用最好的模型转动这圈自我迭代的飞轮。","category":"科技","score":80,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-05-20 17:37:38","created_at":"2026-05-19T20:49:44+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2056809546891374699","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2056809546891374699/markdown"},{"rank":3,"id":"2068682756347814293","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"这几天，AI 圈的终极战争突然打完了。 输家是发明了这一切的谷歌，而最大的赢家，是几天前差点被川普送进监狱的 Anthr…","summary":"这几天，AI 圈的终极战争突然打完了。 输家是发明了这一切的谷歌，而最大的赢家，是几天前差点被川普送进监狱的 Anthropic。 很多人总觉得，AI 竞赛拼的是芯片、是算力、是上千亿美金的资本。 全是外行话。 地球上真正能从零构建前沿模型的人，数来数去，大概只有 50 个。 谷…","body":"这几天，AI 圈的终极战争突然打完了。\n\n输家是发明了这一切的谷歌，而最大的赢家，是几天前差点被川普送进监狱的 Anthropic。\n\n很多人总觉得，AI 竞赛拼的是芯片、是算力、是上千亿美金的资本。\n全是外行话。\n地球上真正能从零构建前沿模型的人，数来数去，大概只有 50 个。\n谷歌培养了其中的绝大多数。\n但在过去这几天里，谷歌最核心的两个神级大脑，叛逃了。\n\n先是三天前。\nNoam Shazeer 宣布离开谷歌，加入 OpenAI。\n谁是 Noam？他是那篇奠定今天所有大模型基础的论文《Attention Is All You Need》的合著者。\n没有他，就没有今天的 Transformer 架构，连谷歌自家的 Gemini 都是用他的理论生出来的。\n\n紧接着。\nJohn Jumper 宣布离职，加入 Anthropic。\n这位是 2024 年诺贝尔化学奖得主，AlphaFold 的共同创造者，在谷歌 DeepMind 带了近十年的生物蛋白质团队。\nAlphaFold 开启了整个 AI 生物 and 制药行业，是谷歌最关键的护城河。\n结果，他直接投奔了死敌。\n逼得 18 个月前刚跟他一起领诺贝尔奖的 DeepMind 老大 Demis Hassabis，不得不公开在社交平台上“大度地”祝贺这位老搭档的叛逃。\n你的诺奖合著者，转头去了最想让你破产的公司，这得多憋屈。\n\n华尔街之前一直有个共识：算力才是壁垒，人才随时能换。\n这周的事把这个共识砸得粉碎。\n谷歌空有大把算力，但懂怎么用算力的人，已经不在了。\nGemini 3.5 Pro 无限期推迟，而抢到人的 OpenAI 估值直奔 5000 亿美金，Anthropic 的暗盘估值甚至被传到了 2 万亿。\n\n最戏剧性的是，就在五天前，Anthropic 还在生死边缘。\n当时川普公开警告，说 Anthropic 乱出口前沿模型“危害国家安全”，搞不好“立刻有人要坐牢”，公司面临联邦封锁和投资者反水。\n结果呢？\n四天前，川普在 G7 AI 峰会上见到了 Anthropic 的老板 Dario Amodei。\n谈完出来，川普对记者说：Dario 是个“好小伙、聪明人，回应得非常负责任”。\n几句话，警报瞬间解除，生死反转就在 24 小时内完成。\n\n川普为什么这么快松口？\n因为他需要这帮科技巨头帮美国干翻中共国。\n川普在采访里直接透露了双方的底牌交易。\n大模型需要巨量电力，甚至相当于美国总发电量的两倍，传统电网根本撑不住。\n川普给他们支了个绝招：“你们建厂的时候，自己建配套的发电厂，不用传统老电网，多余的电还能便宜卖回给国家。”\n既不用纳税人花钱，又解决了能源危机，还能确保美国在 AI 上绝对压制中共国。\n\n这就是最顶层的地缘、资本与科技的疯狂博弈。\n谷歌发明了轮子，却在终局之战里被洗劫一空，沦为配角；\nOpenAI 和 Anthropic 彻底锁定了双雄格局；\n而那个在幕后既拿着“坐牢威胁”皮鞭、又分发“自建电厂”糖果的川普，才是真正的超级庄家。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2068772922001326219","translated_status_id":"2068772922001326219","published_at":"2026-06-21 19:08:27","created_at":"2026-06-21T20:17:15.896828","url":"https://mubeitech.com/p/2068682756347814293","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2068682756347814293/markdown"},{"rank":4,"id":"mb-20260830-a41049","account":"mubei","brand":"","title":"把一个前沿大模型的调用成本砍掉 80%，不是打价格战，也不是买到了更便宜的显卡","summary":"把一个前沿大模型的调用成本砍掉 80%，不是打价格战，也不是买到了更便宜的显卡","body":"把一个前沿大模型的调用成本砍掉 80%，不是打价格战，也不是买到了更便宜的显卡。\n是一台更强的模型，在生产环境里直接重写了它的底层 GPU 算子。\n为什么真实的自我进化，不是科幻小说里的超级大脑空转哲学，是它直接接管了人类工程师的编译器？\n这台机器叫架构级递归自我提升。\n过去优化一套大模型的推理栈，需要顶尖工程师对着硬件手册，花上几周时间一行一行调校 CUDA 内核。\n稍微改错一个显存地址，整个生产集群就会当场瘫痪。\n但在 OpenAI 内部，最前沿的 Sol 模型开始直接观测运行中的 Luna。\n它在毫秒级的运行轨迹里寻找指令冗余，自主重构数据流，把 GPU 的硬件利用率压榨到极限。\n短短三个月，整个推理速度提升了 60%，运行成本直接跳水 80%。\n最顶尖的智能，直接变成了下一代模型的算力折扣。\n这推导出了一条极其残酷的工业规律：六个月前沿通缩。\n今天坐在算力顶峰、调用一次贵得令人咋舌的前沿模型，六个月之后，就会被这套自我优化机制压缩成廉价甚至免费的基础设施。\nReplit 已经在免费模式里分发 Luna。\n为什么这种自我优化的飞轮，只有极少数团队转得起来？\n早在 ChatGPT 改变世界前整整一年，DeepMind 内部就已经跑着一个几乎一模一样的对话模型 LMChat。\n创意密度极高，模型已经能生成连贯且有用的文本，但它被死死锁在实验室里不敢发布。\n因为传统科技巨头把前沿技术的不稳定，当成了必须层层审批的合规风险与声誉坏账。\nOpenAI 走了一条完全相反的路。\nCodex 负责人 Tibo Sottiaux 桌上有一个实体的重置按钮。\n系统挂了、体验不达预期，产品负责人不需要找财务部开会，不需要找市场部审批，随时按下去，直接把使用额度全额赔给开发者。\n零摩擦的产品补偿，把本该招致愤怒的技术故障，变成了数千万开发者在生产环境里为模型纠错的默契。\n真实世界的海量代码反馈喂给模型，最强的模型反手重构底层的算力基础设施，更便宜高效的算力再吸引更庞大的调用。\n这三个齿轮咬合在一起，才把大模型推向了极速时代。\n当 Token 生成速度拔高 10 到 14 倍，当计算的延迟逼近人类大脑的单线程心流，单机笔记本电脑的性能上限被瞬间击穿。\n算力的瓶颈不再是模型生成得有多慢，变成了网络请求和工具调用的物理开销。\n真正的技术代差，从来不在谁在公关稿里宣布了多大的模型参数。\n在于谁先让模型学会了优化自己的身体，然后把省下来的每一个美分，以最快的速度变成砸向对手的白菜价智能。\n只有当智能开始自举，算力才会真正像水和电一样，漫进每一个普通人的生活里。","category":"科技","score":null,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-08-30 21:53:54","created_at":"2026-08-30 21:53:54","url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260830-a41049","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/mb-20260830-a41049/markdown"},{"rank":5,"id":"2069420372089520483","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"最让顶级 AI 科学家失眠的，是他们正在把人类从“反馈回路”里彻底踢出去。 Google DeepMind 的 CEO…","summary":"最让顶级 AI 科学家失眠的，是他们正在把人类从“反馈回路”里彻底踢出去。 Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 最近亲口证实了一件事。 全球所有的前沿 AI 实验室，现在都在疯狂干一件事： “递归自我改进”（Recursive Self-im…","body":"最让顶级 AI 科学家失眠的，是他们正在把人类从“反馈回路”里彻底踢出去。\n\nGoogle DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 最近亲口证实了一件事。\n全球所有的前沿 AI 实验室，现在都在疯狂干一件事：\n“递归自我改进”（Recursive Self-improvement）。\n\n大白话就是，让 AI 自己训练 AI。\n\n这在写代码和数学领域已经快玩通了。\n因为这两个领域的验证极快。\nAI 写个程序，对不对，跑一下就知道。\n对的就留下，作为高质量的合成数据，接着喂给下一代 AI。\n\n但在物理、化学、生物这些“原子世界”，速度稍微慢一点。\n因为 AI 猜想出一个新材料，还得在现实里做实验验证。\n\n但这也快了。\nDeepMind 已经在伦敦建了一个自动化实验室。\n他们手里攒了 20 万个新材料设计，里面可能藏着超导体，全指望机器自己去闭环验证。\n\n发现问题了吗？\n在这个研发、测试、升级的闭环里，人类正在一步步变成多余的配置。\n\n哪怕是 Hassabis 自己，在说完“大家都在做自我改进”之后，也承认：\n这种“把人类完全移出反馈回路”的安全风险，让他整夜整夜睡不着。\n\n这就是最荒诞的地方。\n每一个前沿实验室的掌舵人，都清楚跨过这条线意味着什么。\n但在行业极速竞争的鞭笞下，明知前面是悬崖，谁也不敢第一个踩刹车。","category":"科技","score":80,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2069435221737361656","translated_status_id":"2069435221737361656","published_at":"2026-06-23 14:10:48","created_at":"2026-06-23T16:00:39+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2069420372089520483","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2069420372089520483/markdown"}]}