Deep Reading
AI 学会了思考,还是学会了「看起来在思考」?
一个概念如何悄悄把「看起来在思考」变成「在思考」,以及它在真实的模型安全事件面前能解释多少。
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一个概念如何悄悄把「看起来在思考」变成「在思考」,以及它在真实的模型安全事件面前能解释多少。
建立你的全球 AI 判断力
MAI 模型每周在 Excel 和 Outlook 中替换数万次外部模型调用。模型成本越低,微软越能扩大平台利润。
两组矛盾的就业数据同时成立,问题出在谁在看哪一组。
花 1450 亿美元建 Agent 基建的人说 Agent 没有加速,花 90 亿美元组建人力军团的人说 Agent 即将改变一切。
白宫前 AI 顾问说「永远不会有 AI FDA」,但 30 天预审行政令已在生效。
三种方案、14000 倍落差,争的是控制权。
七年追踪 AI 产业,我学到的一件事是:追踪成本去了哪里,比预测未来更可靠。
近 150 亿美元入股 Scale AI、6500 名工程师调入数据标注之后,Meta 同时遭遇了 Instagram 安全事故和 CISO 离职。
当 AI 被包装成神谕、伴侣和数字劳工时,真正被外包出去的可能不是工作,而是人的判断力。
法国追加 6.55 亿欧元,OpenAI 补贴 20 万亿 token,开源成了地缘保险——管制十天后的赢家清单。
合规失信、越狱漏洞、20 年前的中国合资企业——三个问题撞上一个没有分类能力的治理系统。
分类器、数据留存、反蒸馏——三项安全决策如何同时改写 Anthropic 的商业关系和竞争格局。
Cerebras、小米、Cognition 和 Google 几乎同时给出四种推理方案,它们需要的硬件和商业模式完全不同。