Dwarkesh Patel：下一代AI，可能是干活干出来的
Dwarkesh Patel：下一代AI，可能是干活干出来的硅谷著名科技播客主持人 Dwarkesh Patel 最近抛出了一个问题：AI 的下一代训练范式会是什么？
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硅谷著名科技播客主持人 Dwarkesh Patel 最近抛出了一个问题：AI 的下一代训练范式会是什么？
年度最危险论文发了！英伟达打破20年封印，让AI亲手造出更狠的「考官」淘汰自己。无休止的自我进化一旦开启，2028年ASI降临真不是玩笑。
想训练能自动操作手机的GUI（图形用户界面）智能体，总会遇到两难困境：
这篇来自 Interlatent（一家聚焦具身智能后训练与部署的早期创业公司） 的文章，试图从第一性原理出发，把现代 AI 机器人技术重新讲清楚：一个机器人到底如何理解世界，如何生成动作，又为什么会在数据、延迟和泛化上遇到如此多的困难。
清华系物理AI企业「清研精准」已于近日完成数亿元B3轮融资，本轮融资由北京市绿色能源基金、北汽产投领投，裕隆集团跟投。据悉，该轮资金将会用于核心人才招募、多模态数采设备的研发与规模化部署，以及算力采购与模型训练基础设施建设等方向。
就在最近，英国前首相府数据科学家Liam Wilkinson，花一个周末搭了76个MCP工具，把Claude、GPT、Gemini等四个顶尖模型扔进了《文明VI》。结果，23场对局打完，其中一个AI造了核弹炸了法国——然后输了。
Granola AI 是做 AI 会议纪要的，是不是看到这个赛道就不想往下看了？老赛道，全是巨头，没什么新意，有没有新鲜的让人眼前一亮（最好可以直接抄）的产品？我今天要分享的就是：在一个拥挤的老赛道，如何凭借差异化的产品体验，依旧能有不错的市场表现。
AI的「大火」一来，Token作为计算燃料，正变得和石油一样珍贵。然而AI繁荣下，一种抽象的景象正在程序员间发生：大厂员工Token用不完，网上求问「如何能快速大量消耗」；小公司程序员却在绝地求生，自费买Token，甚至费劲心思在网上挖免费Token上班。
南大王利民团队&腾讯混元的HYDRA系列（HYDRA，HYDRA-X）工作挑战了这个惯例，用一个基于ViT的统一视觉Tokenizer，帮助原生多模态模型更好地“看懂”和“创作”。训练一个基于ViT的Unified Tokenizer，使其同时具有理解和生成的能力，进而同时作为理解和生成的Autoencoder，来支持原生多模态模型（Unified Multimodal Models）的训练。
全球最昂贵的浪费，正发生在最聪明的公司里。当你正 Vibe Coding 嗨到不行，或者跑着的项目突然停摆，打开 CLI 工具一看，「你的额度已用完」字样出现时，心态不崩是不可能的。