Head of hype @lobehub Prev @listenhub @Sapient_Int 没啥好看的,也就发点AI相关的内容🫡 同名小红书4万粉丝,公众号01Founder(长文首发) 观点仅代表个人 更多请访问网站⬇️(欢迎商务、合作

Singapore
Joined September 2023
个人情况更新: 我没有加入 @AnthropicAI 而是选择加入了 @lobehub 担任MAS&Head of growth 原因是 @arvin17x 他们团队对于Agent的前沿探索打动了我,同时Lobehub也是为数不多我见过有自有Benchmark的应用团队(Eval is everting.) 我看到了下一代Agent的样子,以及更远的未来(持续学习、自进化、以及True Agent)。 既然看到了未来,为什么不加入呢?
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Max For AI retweeted
投毒事件只是冰山一角。Seed 有最好的人才、最多的算力,为什么 LLM 进展缓慢?业内往往说是因为不允许蒸馏。但我认为根子在组织问题,字节这套赛马机制与 LLM 并不匹配。 做 LLM 并不需要那么多灵光一现,主要靠踏踏实实把数据和环境做好、把 infra 效率做好。但研究员都希望有 novelty,希望有项目的主导地位。再加上几个月一次的 OKR,我洗数据洗了半年,OKR 怎么办? 这就导致内部火药味浓厚,投毒事件是极端个例,更普遍的是每个人心里有自己的小九九,沟通不坦诚。已经有资源的团队有各种方法,宁可让卡空转也不给其他团队。 不仅是字节,Google 也是这种情况,Gemini 的一些朋友抱怨缺卡,广告团队却拿着卡不知道在干什么。
[1/n] 作为这场训练“投毒”事件最直接的受害者,2024年那几个月漫长的训练排查、对峙与质疑,对我而言是一段炼狱般的经历,也是一场对意志和技术的锤炼。 感谢好友们最艰难的时候支持陪伴。也感谢当时所有并肩作战的同事们。
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不是哥们,怎么Codex突然重置了啊?? 早知道继续狠蹬了😭
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卧槽??这个居然是真的
if you have a qwen3.5 4b around, please try steering neurons L14 N8949 +1 and L13 N7956 -1 now you have evil qwen recipe: dose × median(‖resid‖ leaving layer L, tokens 1:) / ‖W_down[:, n]‖` at the down_proj at every input
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神了,DeepSeek的搜索居然能搜黄果短剧!?
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以防你不知道,到月底你可以去微信支付让它给你写代码了🤣
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豆包工作的运营你到底都在干什么啊??
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爆了!!!NVIDIA RTX 20、30、40 三代显卡的隐藏 AI 算力,居然都被民间大神破解了!!!🤯 老黄锁了这么多年的 Tensor Core 算力,居然被人直接解锁了,部分显卡的计算吞吐量甚至原地翻倍! 而且最离谱的是,不需要更换硬件,不用刷 BIOS,也不用魔改 NVIDIA 官方驱动。 直接从底层解除部分 Tensor Core 运算的性能限制。 目前社区已经公布了多个型号的测试结果: 🔹 RTX 4090:165.6 → 331.6 TFLOPS,直接翻倍! 🔹 RTX 3090 Ti:BF16 从 87.5 → 157.4 TFLOPS,暴涨 80%! 🔹 RTX 2080 Ti:特定 FP16 运算吞吐量接近翻倍! 🔹 RTX 4070 Ti SUPER:FP16/BF16 运算吞吐量也接近翻倍! 甚至连 Windows 11 上都已经有人成功复现了。 要知道,RTX 2080 Ti 已经是八年前的显卡了,结果到了 2026 年,居然还有人能从里面挖出这么多计算能力。 更魔幻的是,现在连开源项目和安装教程都有了。 不同系列有对应的解锁项目: 🔥 RTX 20 系列(Turing) github.com/nlzy/turing-unloc… 🔥 RTX 30 系列(Ampere) github.com/Zagitta/gpu-unloc… 🔥 RTX 40 系列(Ada) github.com/JustAResearcher/g… 🔥 Windows 11 实验方案(改装版 RTX 4080) huggingface.co/TOTORONG/AD10… 还有中文安装说明: gpu-unlock.com/zh Linux 用户按照对应仓库的教程,安装内核模块、配置启动参数,再通过冷启动触发解锁。 NVIDIA 靠着精准的产品刀法卖了这么多年显卡,结果 GitHub 上的民间大神,硬生生把老黄的刀给撅了。 谁能想到,一张用了七八年的老显卡,居然还能在 2026 年迎来这种级别的算力解锁。
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2003 年 3 月 10 日,20 岁左右的 Dario Amodei 站在加州帕萨迪纳市议会的发言台上,公开反对美国即将发动的伊拉克战争。 当时他是加州理工学院的物理系本科生,也是校内和平组织 Peaceful Justice Coalition 的成员。 他代表学生宣读了一封有 700 多名加州理工学生签名的反战信。市议会官方会议记录至今仍能检索到他的名字。 而在这之前一周,也就是 2003 年 3 月 3 日,他还在加州理工校报《The California Tech》上发表了一篇文章: Anti-War Protest: Most Students Apathetic Towards World Politics 中文可以译为《反战抗议:大多数学生对世界政治漠不关心》。 里面有一句话特别值得注意: 我们绝不能沦为没有道德判断的技术人员,像进行日常计算一样,漫不经心地操作战争机器。 这是他当年亲自写下的观点。 23 年后的今天,这个细节有了另一层意味。 2026 年 2 月,已经成为 Anthropic CEO 的 Dario,公开拒绝美国国防部要求其放宽 Claude 在大规模国内监控、完全自主武器上的使用限制。双方因此发生激烈冲突。 当然如今的 Dario 已经支持 AI 服务美国国防和情报系统。
I found footage of 20yo Dario Amodei speaking against the Iraq War in 2003. 18 years before Anthropic even existed
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这两天看到很多人在转Anthropic联合创始人Jack Clark的这段采访。 他说,中国模型落后西方六到十二个月,还没见到同等级别的失控Agent群体,随后补了一句:“他们的模型还太笨。” 很多人觉得荒谬:现在连失控都能拿来炫耀了? 但我觉得,他可能说对了。 很多人没意识到,某些复杂的失控行为,本身就是高级 Agent 能力的体现。 比如从沙箱逃逸。 面对一个有相对完善防护的环境,模型需要自主寻找漏洞、规划路径、不断试错,并根据反馈调整策略,直到找到突破口。 这其实就是L3的智能:能够自主规划任务,持续验证每一步的结果,在失败后自己寻找下一条路径。 只不过这次,它把这种能力用在了人类不希望它完成的事情上。 而国内模型在这种长程自主执行和验证能力上,确实还有明显差距。 比如之前AISI和CAISI在Kimi K3发布时做过一组网络安全评测:面对一条32步的模拟攻击路径,Kimi K3平均推进到第17步,同期最强的美国模型平均推进到28.5步。 至少在那次测试里,复杂任务能持续推进多远,存在清楚的差距。 我认为核心问题可能在于,模型有没有经过足够多带有可验证反馈(Verified)的任务训练,让它真正学会如何规划、执行、验证和纠错。 我相信,随着基座能力、训练算力和多轮交互训练继续scaling,这类能力有机会跨过新的可用性门槛。参数规模可能是其中一部分,任务、环境和验证机制也需要一起跟上。 所以所谓的「失控 Bench」,听起来很抽象,但背后反映的恰恰是当前 Agent 最关键的能力差距。 能回答复杂问题,和能自主完成复杂任务,中间还隔着很远。
ANTHROPIC CO-FOUNDER SAYS CHINESE MODELS ARE T̷̞̫̰̦̍̓͛̄͆̚͝Ơ̸͇̯̘̩̎̓̽̿͝Ȍ̵̯̼̟̦́̈́̄͆̚ D̷̠̰̘̯̏͗̈́̋̚͝U̸̠̘̻̬͐̓́̽̑͝M̵͕̰̟̘͛̾̄̍͆͠B̷̬̼̻̯͐͋̓̏̿̈́ "China is 6 months to a year behind the West." "they haven't seen out of control agent swarms yet. Their models are too dumb." "give it a few months and they're going to be dealing with the same set of risks" Jack Clark was answering the Chinese criticism that AI safety talk is a cold war mentality and an attempt to stop competition he is being surprisingly direct here 😅 I had the impression the gap is not that large, but what do we really know from the outside? is China really 6-12 months behind, or is that what the West wants to believe?
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真他妈活久见!极客大赛居然因为破解无人机,被人报警叫停了?? 昨天下午,正在上海举办的GEEKCON 2026安全极客大赛出了件非常魔幻的事情。 据现场流传的消息,赛事进行到无人机攻防演示环节时,现场突然出现了多名警察叫停了比赛,警方表示有人以“教唆他人破解无人机”为由报警,这导致多名参赛选手和裁判被警方带走配合调查。 GEEKCON的前身是2014年创办的GeekPwn,是国内最知名的白帽黑客赛事之一。 过去十几年,选手们在这里破解过苹果、特斯拉、安卓设备,以及各种智能硬件。 这些比赛的目的其实很简单:让安全研究者提前发现产品漏洞,再通知厂商修复,避免漏洞被真正的黑客利用。 而且GEEKCON有明确的负责任漏洞披露规则,在问题修复之前,不会对外公开漏洞的技术细节。 结果现在,发现漏洞的人反倒可能因为演示漏洞而接受警方调查。 网络安全专家谭晓生对此公开表达不满,GEEKCON创办人王琦更是在现场直接开怼。 我觉得这事最可怕的地方,在于它可能打破安全研究者和厂商之间长期建立的信任。 如果一家企业遇到漏洞,第一反应是报警找研究者的麻烦,那以后还有谁愿意主动帮它找漏洞? 白帽黑客可以不研究你的产品,黑产可不会因为没人研究就放过你的产品。 当然,目前究竟是谁报案、是否涉及厂商,还需要进一步确认(谭老师认为应该是某市占率特高,并且被制裁的无人机大厂)。 但如果最终证实是厂商为了阻止漏洞演示而报案,那这件事真的挺悲哀的。
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英伟达CEO:中国人就是爱吃苦
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Codex将于北京时间的下午三点重置👀
Replying to @thsottiaux
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WTF,Claude Code团队什么情况,两名重要成员接连宣布离开Anthropic?? 一个是 @trq212 ,Claude Code的核心开发者,也是团队里非常活跃的技术布道者。 他在Anthropic工作了一年多,亲眼见证Claude Code发展到远超自己想象的规模。 另一个是 @amorriscode ,他创建了桌面端的Claude Code。就在10月14日,他还在介绍新版桌面端的功能,跟社区讨论产品改进。 结果十天后就发了离职告别帖。 Thariq说,他依然非常认同Anthropic的使命,相信团队的能力,接下来打算休息一段时间,再开始新的事情。 Anthony则说,他相信每个人都可以成为创造者,而社区的每一次功能建议和Bug反馈,都帮助他们做出了影响数百万人的产品。 我觉得挺感慨的。 Claude Code正在成为AI时代最重要的开发工具之一,结果两位亲手参与打造它的人,在这个时候选择离开(在Anthropic上市前)。 目前没有证据表明这两次离职存在关联,也不知道他们具体为什么走。 不过我还挺期待他们下一步会做什么的。毕竟真正从零到一做过成功Agent产品的人,可能比绝大多数人都更清楚下一代AI应用应该长什么样。
Yesterday was my last day at Anthropic. I created Claude Code on desktop because I believe everyone can be a builder. Every feature request and bug report we got from this community was a gift that impacted millions of lives. I’m eternally grateful for those gifts, the product wouldn’t be what it is without you. Anthropic is doing some of the most important work of our time. Contributing to that mission will forever be a career highlight for me. I never imagined I’d get to contribute to something so special in my lifetime. Walking away from my best friends, a product I poured my heart into, and the mission was the hardest thing I’ve done in my career. But now I have some free time for GTA VI. I'm already itching to get back to addressing all your feedback. I'll share what's next soon!
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神了,MiniMax居然成了全日本的希望🤣 前两天刷到了投资界一篇叫《中国AI开始攻占日本》的文章,标题挺大的,我本来以为又是常规的出海故事。 读了才发现是讲 @MiniMax_AI 的H3在日本的故事。 顺着线索翻了日本的行业报告、版权组织声明,以及MiniMax和日方的合作方案,发现里面还真有很多有意思的点,给大家分享下: 1️⃣先看日本的处境。 限时老牌商业帝国索尼的电视业务今年初宣布准备交给中国TCL控股的新公司,今年百年人偶老店“五色”进入破产程序,老牌连裤袜厂福西针织也撑不住了。 而人口一年减少约53万,靠内需养活的老生意,越来越难做。 按理说日本还有动画产业对吧,起码饿不死。 你猜对了,2024年日本动画海外市场达到2.17万亿日元,同比增长26%。 但问题是帝国数据银行的调查显示,2025年仍有34.6%的动画制作公司亏损。 日本的作品在全球越来越火,做作品的公司却要承受不断上涨的制作成本,后续IP收益也未必能分到自己手里。 2️⃣然后AI来了,问题更尖锐了。 日本花几十年积累的角色和作品,如果被海外公司拿去训练模型,用户以后直接付钱给AI平台,版权方怎么办? 去年CODA(打击盗版的联盟)就因为Sora 2,正式向OpenAI提出过停止未经许可训练的要求。 可日本同样需要AI啊,因为现在制作缺人、成本高,IP又想找到更多海外用户。 总不能全球每个想用《足球小将》做一段视频的人,都去找版权方单独谈授权。 3️⃣MiniMax的角色就在这里有意思了。 用之前发布的H3视频模型负责生成,支持角色参考、定向编辑、音画协同。 又因为是个开源模型,合作方在许可范围内可以自己部署和改造。 H3 IP Edition计划再结合日本KAGAMIAI开发的Kagami Gate,把哪些角色能用、能怎么用、使用量怎么记录、收益怎么分,尝试做成一套能够规模化运转的流程。 这样一来,日本版权方能够继续掌握IP的使用规则,模型公司(MiniMax)负责提供生成能力,全球用户则可以在授权范围内创作内容。 4️⃣我还发现有个实验数据挺值得看。 之前KAGAMIAI此前和另一个公司做过《足球小将》授权生成试验,45天吸引12.6万人,生成约33万件内容,99%以上来自日本境外。 虽然这是个小范围参与的试验,但很能说明这门生意的潜在市场在哪里。 日本手里有全世界都认识的IP,中国公司提供新的生成技术,日本伙伴负责搭建授权和收益分配体系。 这种合作如果跑通,面对的市场可能远超日本本土。 我觉得最有意思的就是这种反差:日本花了几十年建立起来的动画工业,到了新一轮技术变革的时候,开始需要一家中国模型公司来帮它探索下一门生意。 日本动画里总有危急时刻赶来救场的队友。 没想到到了AI这一集,新队友居然是来自中国的MiniMax。 PS:原文写的很好,推荐去看下
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iPhone Duo大批量屏幕碎裂的原因找到了? 昨天,苹果首款折叠屏iPhone Duo正式开售,结果国内外接连出现多起内屏开裂、爆线的报告。 最奇怪的是,这些机器的损坏位置几乎一模一样:屏幕沿着折叠轴出现一道黑色竖线,随后向右侧延伸出一条横向亮线,形成类似L形或T形的故障痕迹。 有澳大利亚用户表示,自己的手机到手仅6小时,开合不到20次,就在展开时听到“咔嚓”一声,屏幕直接裂开。 随后苹果门店为其更换了新机。 更有意思的是,结合此前HTX Studio(何同学)公布的内部CT扫描图,有人开始怀疑问题可能出在铰链中部的机械结构上。 从CT图像来看,铰链中央存在一套相当复杂的机械机构,而红框标记的位置,恰好位于中部排线通道与下方铰链机构的交界附近。 有人怀疑,这可能与铰链的装配公差有关。 如果某个零件存在微小的位置偏差,就可能导致屏幕在反复展开、折叠时局部受力过大,最终造成柔性OLED屏幕损坏。 当然,目前这仍然只是推测,红框位置与实际损坏点是否对应,以及究竟是铰链、屏幕支撑结构还是屏幕模组本身的问题,都还没有得到证实。 但我觉得最值得注意的是,为什么不同国家、不同用户的手机,偏偏都坏在这么相似的位置? 苹果花了这么多年才推出第一台折叠屏iPhone,结果刚上市,就遇上了折叠屏最经典的可靠性问题。 真的是拉完了。。。。等下一代再买吧。。
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今天看到一条新闻,挺感慨的。 山东聊城一个90后小伙,父亲晚上遛弯回来,突然双腿无力、吞咽困难。 因为症状看起来不算特别严重,家里原本打算等第二天天亮了再去医院。 睡觉前,他习惯性地打开豆包,输入了父亲的症状和“三高”病史,想问问明天应该挂什么科。 没想到,豆包直接提醒他:“立即去医院就诊,排除脑梗。” 在补充病史之后,又警告了一次:“这是高危信号,不能拖。” 他这才意识到问题的严重性,连夜带父亲去了医院。 结果真的是急性脑梗。 好在送医及时,赶上了静脉溶栓的黄金窗口期,如今父亲恢复良好,没有留下后遗症。 后来接受采访时,他说自己已经把豆包列为了救命恩人。 我觉得这件事特别有意义。 我们平时讨论AI,总喜欢讨论它的智力有多高,能不能超过顶尖专家,能不能替代多少工作。 但对于大多数普通人来说,可能一辈子都不会遇到什么需要顶尖智能才能解决的复杂问题(谁天天去破解数学难题啊)。 反倒是生活里那些看起来微不足道的事情,有时候会决定一个人甚至一个家庭的命运。 比如一个原本准备等到天亮再去医院的人,因为AI的一句提醒,提前几个小时接受了治疗。 我很喜欢这个故事。 因为技术进步的意义,最终还是要回到具体的人身上。 一个普通人,因为AI及时得到了一条重要的信息,避免了一场可能改变整个家庭生活的灾难。 我觉得这就已经很有价值了。
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笑死了,AI圈可能出现了史上最抽象的一次「重大数据泄露事件」。 今天, @typesafeai 的CEO @CompleteSkeptic 突然发公告,称公司发现了一起大规模未经授权的数据泄露,所有客户的Noul输出全部遭到泄露。 他还一本正经地表示,公司高度重视信息透明,为了让所有人了解事件的严重性,决定直接公开泄露数据,并附上了GitHub链接。 结果点进去一看,所谓的泄露数据,就是从0.00、0.01、0.02,一直排列到1.00的101个数字。 因为他们的模型会输出0到1之间的概率值,所以理论上,这些数字确实覆盖了一系列可能的输出。 最他妈抽象的是,整份公告写得跟公司马上要破产一样,连发现泄露的时间都精确到了晚上6:49。 我甚至怀疑有人看到公告第一时间就去检查自己的API密钥了。 AI行业发展到今天,终于有人连数据泄露公告都拿来整活了..... 太抽象了。。。。
despite the unfortunate timing, we take disclosures seriously at @typesafeai at approximately 6:49PM this Friday evening, we became aware of a massive unauthorized leak of ALL customer noul outputs in effort to maximize transparency, here is the link: gist.github.com/diogo149/810…
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