{"source":{"id":"2070598053082611714","title":"估值 27.5 亿美元的 MasterClass 创始人 David Rogier，最近戳破了一个关于 AI 抢饭碗最残…","url":"https://mubeitech.com/p/2070598053082611714"},"method":"semantic-similarity","count":2,"items":[{"rank":1,"id":"2059986678262235405","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"Anthropic CEO Dario Amodei 最意外的事，是公众还没意识到 AI 指数曲线快跑到最后一段了。 他…","summary":"Anthropic CEO Dario Amodei 最意外的事，是公众还没意识到 AI 指数曲线快跑到最后一段了。 他说，过去三年，底层技术大体按他的预期前进。 模型从聪明高中生，走到聪明大学生，再走到开始做 PhD 和专业工作的水平。 在代码领域，甚至已经越过这个线。 真正让…","body":"Anthropic CEO Dario Amodei 最意外的事，是公众还没意识到 AI 指数曲线快跑到最后一段了。\n\n他说，过去三年，底层技术大体按他的预期前进。\n模型从聪明高中生，走到聪明大学生，再走到开始做 PhD 和专业工作的水平。\n在代码领域，甚至已经越过这个线。\n\n真正让他惊讶的，是外面的人还在吵同一批旧政治议题。\n新剧集。\n新表情包。\n明星互撕。\n选举新闻。\n人类历史级别的生产力迁移，反而像背景噪音一样被滑过去。\n\n他的底层判断很朴素。\n早在 2017 年，GPT-1 刚出来时，他写过一个想法，叫 Big Blob of Compute Hypothesis。\n大意是，别太迷信聪明技巧。\n真正长期起作用的，是几件笨东西。\n\n原始算力有多少。\n数据量有多少。\n数据分布够不够广。\n训练时间够不够长。\n目标函数能不能一路扩展。\n数值稳定性能不能撑住那团巨大的计算流。\n\n这套逻辑，后来在预训练 scaling law 里跑通了。\n现在 Anthropic 看到，RL 也在走类似路线。\n先在数学竞赛题上训练。\n再扩到代码。\n再扩到更多任务。\n模型能力会随着训练时间呈现近似对数线性提升。\n\n有人质疑，这不像人类学习。\n人类不用看几万亿个 token，也不用烧掉几十亿美元算力，才会用 Excel、PowerPoint、浏览器。\n如果 AI 真有人的学习核心，为什么还要建这么多强化学习环境？\n\nDario 的回答有意思。\n这个谜题存在，但可能没那么致命。\n人脑出生时已经带着进化给的先验。\n语言模型从随机权重开始，像一张更空的白纸。\n\n所以预训练和 RL，更像夹在人类进化与人类学习之间的一层东西。\n模型先用天量数据长出先验。\n再靠长上下文，在具体任务里快速适应。\n当上下文长度到一百万级别时，推理成本成了主要阻碍，学习能力本身已经开始显形。\n\n这就是很多人低估 AI 的地方。\n他们以为差距在于知道哪个工具火。\n真正的差距在于，谁已经把工具嵌进工作流，谁还把它当搜索框、玩具、聊天窗口。\n\n大多数人只用了 10%。\n少数人正在把 100% 的工作方式重写一遍。\n\n下一轮阶层分化，未必先发生在公司估值表里。\n它会先发生在同一间办公室里，发生在两个看似职位相同的人之间。\n一个人在操作软件。\n另一个人在调度计算。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-05-28 16:01:27","created_at":"2026-05-28T17:58:23.017496","url":"https://mubeitech.com/p/2059986678262235405","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2059986678262235405/markdown"},{"rank":2,"id":"2103612173687861404","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"OpenAI 喊了很久的商店分润，很多人到现在一分钱都没见着。 马斯克的 xAI 却已经动了真格。 他们刚启动了 Gro…","summary":"OpenAI 喊了很久的商店分润，很多人到现在一分钱都没见着。 马斯克的 xAI 却已经动了真格。 他们刚启动了 Grok 机器人创作者奖励试点。 两周结一次账，直接打美金。 科技观察者索耶·梅里特（Sawyer Merritt）刚收到了第一笔进账。 过去两周，他拿到了 500…","body":"OpenAI 喊了很久的商店分润，很多人到现在一分钱都没见着。\n马斯克的 xAI 却已经动了真格。\n他们刚启动了 Grok 机器人创作者奖励试点。\n两周结一次账，直接打美金。\n\n科技观察者索耶·梅里特（Sawyer Merritt）刚收到了第一笔进账。\n过去两周，他拿到了 500 美元。\n这笔钱是怎么算出来的？\n官方考核的标准其实只有两个。\n第一看多少人用了你的机器人，第二看调用的频次有多高。\n\n想拿到这笔钱，门槛其实极其清楚。\n第一，绑定 X Money 账户。\n第二，每个两周结算周期里，在 X 上至少发两条带机器人链接的推文。\n只要进了试点名单，官方直接自动把收益并入原创内容奖励通道。\n\n更有价值的是官方公开的创作者指南。\n目前收益最高的那批模板，全抓住了三个关键点。\n第一，对新用户极度友好。\n机器人必须自带极简的新手引导，别让小白对着输入框发懵。\n\n第二，拿效果说话，绝不干甩链接。\n光丢一个裸链接在信息流里，基本没人理。\n一段实操演示、几张前后对比截图、或者一条拆解场景的推文串，效果直接碾压。\n\n第三，接入真实工具，做成长线习惯。\n让机器人打通真实数据，替用户跑固定工作流程。\n用完即走的玩具不值钱，让人天天调用的才是真资产。\n\n官方还直接指出了目前最容易变现的三大方向。\n第一是通用知识工作，直接帮用户处理繁重任务。\n第二是营销与销售，打通从推广到客户的完整工作流。\n第三是软件开发，负责代码调度和测试质检。\n\n索耶·梅里特拿到的这两周 500 美元，还只是小范围试点的开端。\n当别人还在反复讲生态故事时，xAI 的美金已经直接打进了账户。\n下一次分红，就在两周之后。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2103625050205069577","translated_status_id":"2103625050205069577","published_at":"2026-09-25 22:34:27","created_at":"2026-09-26T00:26:40+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2103612173687861404","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2103612173687861404/markdown"}]}