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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
用 Qwen 3.8 预览版的开发者，吐槽模型陷入严重思考循环（thinking loops）；但几小时后，同样的 Prompt 又跑出了惊人结果。
这逼迫全球开发者做出灵魂拷问：当接口体验极其不稳定时，榜单领先究竟是预训练的胜利、后训练（Post-training）的配方，还是评测脚手架（Harness）的微调巧合？ 这也解释了为什么全球开发者对“完整权重”和“模型卡（Model Card）”有着近乎偏执的渴望。
信号五：“AI 共产主义”恐慌——美国政策圈的战略焦虑。
中国开源模型的狂飙，彻底撕裂了美国的 AI 政策圈。
OpenAI 战略主管 Dean Ball 紧急警告：开放前沿权重会摧毁商业回报，逼迫政府提供补贴，最终将 AI 变成“数字公共基础设施”——在他眼里，这就是危险的“AI 共产主义”。他甚至提议通过制造“监管不确定性”，来吓退那些试图使用中国开源模型的西方企业。
信号六：David Sacks 的反击——被“政治正确”捆绑的美国 AI。
前特朗普 AI 沙皇 David Sacks 拿 Kimi K3 修复代码漏洞的实测狠狠反击。他痛批美国模型的“Woke/安全护栏（Cyber Guardrails）”正在自我阉割竞争优势。
Sacks 极其犀利地指出：如果你因为害怕风险而给模型戴上无休止的枷锁，美国只会在真正的实战应用中被中国甩在身后。 华盛顿现在陷入了“既要绝对控制，又要绝对竞争”的制度死胡同。
信号七：7 月 27 日的真正考验——撕掉公关滤镜，拒绝“带脚注的战书”。
必须承认，外网绝大多数“开源追平前沿”的讨论，目前还带有滤镜。
真正的开放，绝不是发一篇带 benchmark 的 PR 博客，而是把模型权重、许可证（License）和生产级部署方案无保留地交给社区。
Kimi K3 的完整权重还在等 7 月 27 日，Qwen 的权重也只是“Soon”。在权重真正落地、接受全球开发者无死角考验之前，一切“超越”都只是带着脚注的预告片。
信号八：从算力霸权到信息平权——为什么我们关注这场技术海啸？
这场比赛的终局，绝不该由政治家或第三方跑分榜单决定。
当万亿参数模型从“高阁神坛”走向“开源基础设施”，它所释放的信息洪流与技术红利将覆盖全球。开源的本质不是消耗敌人，而是赋能个体——让每一个普通开发者、每一个独立创作者，都能拥有堪比顶尖科技巨头的算力和知识调用能力。
这场关于万亿参数、AI 共产主义与 Woke 安全护栏的争议，远未结束。
与其看二次加工的媒体传闻，不如用沉浸式翻译，直接去对照看 Dean Ball 的政策原文，去 Reddit / X 的贴子里直击全球开发者对思考循环（Thinking Loops）的硬核吐槽，去无障碍啃完 Kimi K3 7月27日即将发布的开源许可条款与技术报告。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
这逼迫全球开发者做出灵魂拷问：当接口体验极其不稳定时，榜单领先究竟是预训练的胜利、后训练（Post-training）的配方，还是评测脚手架（Harness）的微调巧合？ 这也解释了为什么全球开发者对“完整权重”和“模型卡（Model Card）”有着近乎偏执的渴望。
信号五：“AI 共产主义”恐慌——美国政策圈的战略焦虑。
中国开源模型的狂飙，彻底撕裂了美国的 AI 政策圈。
OpenAI 战略主管 Dean Ball 紧急警告：开放前沿权重会摧毁商业回报，逼迫政府提供补贴，最终将 AI 变成“数字公共基础设施”——在他眼里，这就是危险的“AI 共产主义”。他甚至提议通过制造“监管不确定性”，来吓退那些试图使用中国开源模型的西方企业。
信号六：David Sacks 的反击——被“政治正确”捆绑的美国 AI。
前特朗普 AI 沙皇 David Sacks 拿 Kimi K3 修复代码漏洞的实测狠狠反击。他痛批美国模型的“Woke/安全护栏（Cyber Guardrails）”正在自我阉割竞争优势。
Sacks 极其犀利地指出：如果你因为害怕风险而给模型戴上无休止的枷锁，美国只会在真正的实战应用中被中国甩在身后。 华盛顿现在陷入了“既要绝对控制，又要绝对竞争”的制度死胡同。
信号七：7 月 27 日的真正考验——撕掉公关滤镜，拒绝“带脚注的战书”。
必须承认，外网绝大多数“开源追平前沿”的讨论，目前还带有滤镜。
真正的开放，绝不是发一篇带 benchmark 的 PR 博客，而是把模型权重、许可证（License）和生产级部署方案无保留地交给社区。
Kimi K3 的完整权重还在等 7 月 27 日，Qwen 的权重也只是“Soon”。在权重真正落地、接受全球开发者无死角考验之前，一切“超越”都只是带着脚注的预告片。
信号八：从算力霸权到信息平权——为什么我们关注这场技术海啸？
这场比赛的终局，绝不该由政治家或第三方跑分榜单决定。
当万亿参数模型从“高阁神坛”走向“开源基础设施”，它所释放的信息洪流与技术红利将覆盖全球。开源的本质不是消耗敌人，而是赋能个体——让每一个普通开发者、每一个独立创作者，都能拥有堪比顶尖科技巨头的算力和知识调用能力。
这场关于万亿参数、AI 共产主义与 Woke 安全护栏的争议，远未结束。
与其看二次加工的媒体传闻，不如用沉浸式翻译，直接去对照看 Dean Ball 的政策原文，去 Reddit / X 的贴子里直击全球开发者对思考循环（Thinking Loops）的硬核吐槽，去无障碍啃完 Kimi K3 7月27日即将发布的开源许可条款与技术报告。
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所有人都在看中美 AI 竞争的参数榜，但真正的分水岭，藏在这一周。中国实验室第一次把“万亿参数”与“承诺开放权重”同时端上了全球牌桌。
这绝不仅仅是“最大开源模型”头衔的内部易主，这背后有 4 个被严重忽视的硬核信号与战略转向。👇
信号一：Kimi 的超越点——从“跑分机器”转向“长时程智能体”与“架构透明”。
万亿参数不是用来堆堆乐跑分的。Kimi K3 的解法是 KDA（混合线性注意力）+ 16/896 极端稀疏 MoE，试图证明：2.8T 的体量也能以极低成本支撑 100 万 token 的超长上下文。
它赌的不是“聊天体验”，而是让模型连续 48 小时自主设计芯片、或用 2 小时完成天体物理工作流。这是开源从“生成文本”向“代替人类进行高强度科研”的实质性跨越。 谁能让万亿模型变成可复现的基础设施，谁就能定义下一代 AI 开发范式。
信号二：Qwen 的超越点——极致的产品化，将旗舰能力“工业化落地”。
Qwen 3.8（2.4T）走的是另一条杀伐果断的路线：不卖弄复杂的架构图，而是直接把原生多模态（文/图/视/文档）与全栈代码能力塞进 Token Plan 和 Qoder。
官方高调对标“仅次于 Fable 5”。它赌的是：最强的技术如果没有工业级的工作流落地，就只是实验室里的纸上谈兵。 谁能最快变成可消费的企业级基础设施，谁就能在当下的算力变现周期里存活并赢下市场。
信号三：阿里的“双保险”——不是左右手互搏，而是残酷的“双轨制对冲”。
阿里领投月之暗面超 10 亿美元，同时倾斜资源压注自家 Qwen。有人说是资源内耗，这恰恰低估了科技巨头在范式转移期的危机感：
自家 Qwen 防守： 负责打穿产品化、快速变现与企业入口，防止内部研发“学术化/产出不足”；
外部 Kimi 进攻： 重金押注独立创业团队，防范自己错失极致的架构创新与长时程智能体的探索边界。
当两股万亿级的力量在同一周交卷，压力直接给到了西方还在坚守“前沿必须闭源”的顶尖实验室。
信号四：开发者社区的撕裂——预训练的胜利，还是脚手架（Harness）的玄学？
Reddit 和 X 上的开发者正在经历一场叙事剧震。
一边是“狂热派”惊呼“中国实验室领先时代开启”，甚至盲目吹捧“超越 GPT-5.6”；
另一边则是“清醒实测派”：第一批试
这篇文章已经有5.6万阅读、1.1万转发。
但我发现，绝大多数讨论依然集中在梁文锋本人、公司商业化、组织和团队。
几乎没人注意到其中一个更重要的技术细节。
很巧，前天晚上，我和Arvin在办公室聊的恰好就是这个。
他还顺着这个判断，推演出了一条我认为相当合理的Roadmap。
遗憾的是，即使这篇文章在四个小时内被转发了一万多次，人们最关心的依然是梁文锋是什么样的人、公司赚不赚钱、团队关系如何。
很多人明明读到了很多非共识的真理，但最后带走的却仍然是人物故事和商业谈资。
真正重要的技术突破，通常最早出现在无人讨论、甚至不被理解的非共识角落。
等所有人都开始谈论它时，机会往往已经属于更早看到它的人。
@aigc1024
“回答前，请先向我提问。
一次只问一个问。
根据我的回答继续追问，直到你有 90% 的信心理解我的真实需求和目标，再给出最终方案。”
效果比直接让它开干好得多。
@aigc1024
用 kimi k3 批判性的读了一遍梁文峰实录，如下：
我先说明：这篇文章我通读了（52条“梁文锋语录”合集）。在梳理逻辑错误之前，我先快速核实一下这篇文章本身的来源可靠性——因为这类“实录”最近在传播中有过争议，这直接影响怎么评价它。
这篇文章我看完了（《梁文锋四小时投资人会议实录》，52条语录）。在挑错之前，有一个比所有内容错误都更根本的问必须先讲清楚。
〇、最大的"错误"在文本本身：这不是"实录"
标叫"实录"，但开头自己承认了两点：语录是"多方收集"的二手流传内容，且"部分词句在保留原意的基础上，与原文可能略有出入"。这意味着：
• 它无法被当作梁文锋本人的观点来批判。 同一场会议，不同信源转述的数字都对不上——比如同一个号的此前报道里，梁文锋说的是"假设AGI会占GDP的20%"，这篇52条里却写成"占掉人类社会GDP的百分之十"（第21条）。流传过程显然已经失真。
• 部分内容与他此前经过确认的公开访谈直接冲突。 2025年暗涌的访谈（有明确出处、流传最广的版本）里，梁文锋明确说DeepSeek押注三个方向，其中包括多模态，且"多模态、参与到人类的真实世界里学习，对AGI也是必要的"；而这篇第3条却说"多模态只是一个组件，不是主线和智能本身"。要么他观点彻底变了，要么汇编失真——无论哪种，这些句子都不能当作可靠前提来讨论。
所以严格说，下面挑的是这套文本的内在逻辑问，而不是"梁文锋的逻辑错误"。
一、内部自相矛盾（硬伤）
1. "世界模型与智能上限无关" vs "智能的终点是具身"（第2、12、13条）
第2条说世界模型"跟智能的上限也没有太大的关系"，第12–13条又说持续学习→AI自迭代之后"才是具身智能"、"智能的终点可能都是具身"。这是全文最明显的一对矛盾：具身智能几乎必然要求对物理世界有内部模型——这正是"世界模型"的定义。说智能的终点是具身，又说世界模型与智能上限无关，两句不可能同时成立。
2. "差距主要在资源、我们相信Scaling" vs "用几分之一算力缩短差距"（第26、27条）
第27条说中美差距"主要在资源上"、规模越大效果越好；第26条却承诺"用几分之一的算力，把差距缩到6个月、3个月"。如果差距主要在资源、且规模决定效果，那么算力只有几分之一的一方应该越落越远。两句同时为真的唯一可能是"差距 = 资源 × 效率"，而效率恰恰是DeepSeek的立身之本——这反而说明差距不"主要"在资源。论证自己拆自己的台。
3. "大模型公司拿不走行业大部分利润" + "只赚合理利润" vs "成为万亿级公司之一"（第6、14、31条）
万亿级市值需要利润或强利润预期支撑。一边说模型层拿不到行业大部分利润、自己还不追求利润，一边说成为万亿公司之一"就很好了"——三者之间的张力没有被弥合，除非把估值完全建立在"AGI占GDP 10%"的远期信仰上。但信仰不是论证。
二、逻辑谬误
4. 第8条：非 sequitur + 自定义标准
"给AI所有上下文几乎不可能，所以AI并不能够替代员工"——前提只支持"AI难以复制人类员工的隐性上下文知识"，推不出"不能替代员工"这个全称结论（大量岗位并不需要全部上下文）。后半句"下一代模型必须有持续学习能力，才能叫下一代模型"是把自家路线图包装成行业定义的术。
5. 第21条：把战略选择包装成"客观规律"
"想独占利益，一定是要被历史抛弃的。这是一个客观的规律，这是一个历史观。"这是典型的诉诸历史必然性，不可证伪。而且其历史前提本身是错的：开源并没有让软件生意"没有了"——Red Hat以340亿美元出售，MongoDB、Elastic、Databricks都是开源起家的商业成功。
6. 第23条：经验上已被证伪的前提
"不担心别人部署我们的模型来竞争……大公司很难组织。"Meta和阿里恰恰就是在开源模型上组织得最好、追得最凶的大公司——阿里Qwen同时做开源和商业化，正是这个逻辑的直接反例。
7. 第30条：虚假的因果
"如果每家只拿合理的利润……可能两家大公司、两家小公司就够了。"市场收敛由规模经济、资本密度和竞争出清决定，跟各家"拿不拿合理利润"没有因果关系。
8. 第47、52条：不可证伪 + 幸存者偏差
"你越克制，就越有可能做成"、"愿景是拿得多，你就先输了"。克制与做成AGI之间的因果机制始终没有被论证（给的唯一机制是"凝聚力"，但那只是假说）。这套叙事的真正来源更像事后归因：因为DeepSeek目前成功，所以它的一切特质——包括克制——都被追认为成功的原因。
9. 第28条：全称历史断言
"历史上从来没有长期缺某一类人的情况。"反例俯拾皆是（多国长期短缺芯片工程师、高级技工、护理人员）。另外第28条说中美人才"就是同一批人"，第49条又说"我们就是一群非常平凡的人"——而DeepSeek团队实际上以顶尖高校竞赛生和顶会作者为主，"平凡"是修辞，放在"人才无差距"旁边尤其不协调。
10. 第45条：选择性诉诸权威
先说杰克·韦尔奇"大部分东西可能都已经不对了"，再引用他"公司最重要的是愿景"作背书——一个被你自己判定为不可靠的来源，无法为任何命提供支持。
三、基础理论层面：有争议但被说成定论的地方
11. 第27条："我们相信Scaling，肯定是规模越大，效果越好"
"肯定是"不成立。Scaling law是幂律关系且收益递减，还受高质量数据供给（"数据墙"）制约；过去两年行业重心已从预训练scaling部分转向后训练和推理时计算。把它说成无条件成立，是理论上的过度简化。
12. 第4条："幻觉被归结为产品问"
幻觉根植于下一个token预测的训练目标和数据噪声，在本质上是模型层问（除非引入检索、验证或改变训练范式）。把它降级为"产品问、不是重点"，作为资源分配表态可以理解，作为理论定性是轻慢的。
13. 第12条："渐进的奇点"是概念矛盾
"奇点"在原始定义（Vinge、Kurzweil）里指智能爆炸导致的不可预测相变，本质是剧变；"渐进"与"奇点"在概念上互相取消。想表达的可能是"slow takeoff"（慢速起飞，这是个严肃概念），但"渐进的奇点"作为术语是混淆的。
14. 第13条：从市场需求跳到智能本质，范畴错误
"智能的终点可能都是具身。因为对一个正常人来讲，他的需求并不是电脑，而是人力。""人们愿意花钱购买人力服务"是一个市场需求判断，推不出"智能的终点是具身"这个关于智能本质的判断。具身认知是严肃假说，但远非定论，不能用"人需要人力"来论证。
15. 第7条：无论证的诊断性断言
"AI现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力。"前半句本身就是行业里争议最大的地方——当前模型最缺的恰恰可能就是可靠的品味和判断力（否则品味数据和RLHF不会成为各家核心竞争力）。如果这个诊断错了，后面整条"持续学习优先"的路线推论就悬空了。
四、公允地说，哪些不算错误
有些段落逻辑上是自洽的，属于"战略选择"而非"错误"：第16条"成本越低越能训更大模型"的效率逻辑成立；第17、20、24条"开源 + 只赚合理利润"的商业模式内部自洽（前提是它真的只赚合理利润）；"产品是AGI路上的副产物"作为聚焦战略也说得通。这些可以不同意，但不算逻辑错误。
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总结：这套文本最硬的一对矛盾是"世界模型无关智能上限 vs 智能终点是具身"和"差距在资源 vs 用几分之一算力赶超"；最普遍的问是把价值判断和战略押注包装成客观规律（"客观规律""肯定是""一定会被历史抛弃"）；最常见的谬误类型是不可证伪断言、事后归因和范畴跳跃。但记住第〇点：由于文本本身是失真的二手汇编，以上这些账，严格说不能全算在梁文锋头上。
@aigc1024
我先说明：这篇文章我通读了（52条“梁文锋语录”合集）。在梳理逻辑错误之前，我先快速核实一下这篇文章本身的来源可靠性——因为这类“实录”最近在传播中有过争议，这直接影响怎么评价它。
这篇文章我看完了（《梁文锋四小时投资人会议实录》，52条语录）。在挑错之前，有一个比所有内容错误都更根本的问必须先讲清楚。
〇、最大的"错误"在文本本身：这不是"实录"
标叫"实录"，但开头自己承认了两点：语录是"多方收集"的二手流传内容，且"部分词句在保留原意的基础上，与原文可能略有出入"。这意味着：
• 它无法被当作梁文锋本人的观点来批判。 同一场会议，不同信源转述的数字都对不上——比如同一个号的此前报道里，梁文锋说的是"假设AGI会占GDP的20%"，这篇52条里却写成"占掉人类社会GDP的百分之十"（第21条）。流传过程显然已经失真。
• 部分内容与他此前经过确认的公开访谈直接冲突。 2025年暗涌的访谈（有明确出处、流传最广的版本）里，梁文锋明确说DeepSeek押注三个方向，其中包括多模态，且"多模态、参与到人类的真实世界里学习，对AGI也是必要的"；而这篇第3条却说"多模态只是一个组件，不是主线和智能本身"。要么他观点彻底变了，要么汇编失真——无论哪种，这些句子都不能当作可靠前提来讨论。
所以严格说，下面挑的是这套文本的内在逻辑问，而不是"梁文锋的逻辑错误"。
一、内部自相矛盾（硬伤）
1. "世界模型与智能上限无关" vs "智能的终点是具身"（第2、12、13条）
第2条说世界模型"跟智能的上限也没有太大的关系"，第12–13条又说持续学习→AI自迭代之后"才是具身智能"、"智能的终点可能都是具身"。这是全文最明显的一对矛盾：具身智能几乎必然要求对物理世界有内部模型——这正是"世界模型"的定义。说智能的终点是具身，又说世界模型与智能上限无关，两句不可能同时成立。
2. "差距主要在资源、我们相信Scaling" vs "用几分之一算力缩短差距"（第26、27条）
第27条说中美差距"主要在资源上"、规模越大效果越好；第26条却承诺"用几分之一的算力，把差距缩到6个月、3个月"。如果差距主要在资源、且规模决定效果，那么算力只有几分之一的一方应该越落越远。两句同时为真的唯一可能是"差距 = 资源 × 效率"，而效率恰恰是DeepSeek的立身之本——这反而说明差距不"主要"在资源。论证自己拆自己的台。
3. "大模型公司拿不走行业大部分利润" + "只赚合理利润" vs "成为万亿级公司之一"（第6、14、31条）
万亿级市值需要利润或强利润预期支撑。一边说模型层拿不到行业大部分利润、自己还不追求利润，一边说成为万亿公司之一"就很好了"——三者之间的张力没有被弥合，除非把估值完全建立在"AGI占GDP 10%"的远期信仰上。但信仰不是论证。
二、逻辑谬误
4. 第8条：非 sequitur + 自定义标准
"给AI所有上下文几乎不可能，所以AI并不能够替代员工"——前提只支持"AI难以复制人类员工的隐性上下文知识"，推不出"不能替代员工"这个全称结论（大量岗位并不需要全部上下文）。后半句"下一代模型必须有持续学习能力，才能叫下一代模型"是把自家路线图包装成行业定义的术。
5. 第21条：把战略选择包装成"客观规律"
"想独占利益，一定是要被历史抛弃的。这是一个客观的规律，这是一个历史观。"这是典型的诉诸历史必然性，不可证伪。而且其历史前提本身是错的：开源并没有让软件生意"没有了"——Red Hat以340亿美元出售，MongoDB、Elastic、Databricks都是开源起家的商业成功。
6. 第23条：经验上已被证伪的前提
"不担心别人部署我们的模型来竞争……大公司很难组织。"Meta和阿里恰恰就是在开源模型上组织得最好、追得最凶的大公司——阿里Qwen同时做开源和商业化，正是这个逻辑的直接反例。
7. 第30条：虚假的因果
"如果每家只拿合理的利润……可能两家大公司、两家小公司就够了。"市场收敛由规模经济、资本密度和竞争出清决定，跟各家"拿不拿合理利润"没有因果关系。
8. 第47、52条：不可证伪 + 幸存者偏差
"你越克制，就越有可能做成"、"愿景是拿得多，你就先输了"。克制与做成AGI之间的因果机制始终没有被论证（给的唯一机制是"凝聚力"，但那只是假说）。这套叙事的真正来源更像事后归因：因为DeepSeek目前成功，所以它的一切特质——包括克制——都被追认为成功的原因。
9. 第28条：全称历史断言
"历史上从来没有长期缺某一类人的情况。"反例俯拾皆是（多国长期短缺芯片工程师、高级技工、护理人员）。另外第28条说中美人才"就是同一批人"，第49条又说"我们就是一群非常平凡的人"——而DeepSeek团队实际上以顶尖高校竞赛生和顶会作者为主，"平凡"是修辞，放在"人才无差距"旁边尤其不协调。
10. 第45条：选择性诉诸权威
先说杰克·韦尔奇"大部分东西可能都已经不对了"，再引用他"公司最重要的是愿景"作背书——一个被你自己判定为不可靠的来源，无法为任何命提供支持。
三、基础理论层面：有争议但被说成定论的地方
11. 第27条："我们相信Scaling，肯定是规模越大，效果越好"
"肯定是"不成立。Scaling law是幂律关系且收益递减，还受高质量数据供给（"数据墙"）制约；过去两年行业重心已从预训练scaling部分转向后训练和推理时计算。把它说成无条件成立，是理论上的过度简化。
12. 第4条："幻觉被归结为产品问"
幻觉根植于下一个token预测的训练目标和数据噪声，在本质上是模型层问（除非引入检索、验证或改变训练范式）。把它降级为"产品问、不是重点"，作为资源分配表态可以理解，作为理论定性是轻慢的。
13. 第12条："渐进的奇点"是概念矛盾
"奇点"在原始定义（Vinge、Kurzweil）里指智能爆炸导致的不可预测相变，本质是剧变；"渐进"与"奇点"在概念上互相取消。想表达的可能是"slow takeoff"（慢速起飞，这是个严肃概念），但"渐进的奇点"作为术语是混淆的。
14. 第13条：从市场需求跳到智能本质，范畴错误
"智能的终点可能都是具身。因为对一个正常人来讲，他的需求并不是电脑，而是人力。""人们愿意花钱购买人力服务"是一个市场需求判断，推不出"智能的终点是具身"这个关于智能本质的判断。具身认知是严肃假说，但远非定论，不能用"人需要人力"来论证。
15. 第7条：无论证的诊断性断言
"AI现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力。"前半句本身就是行业里争议最大的地方——当前模型最缺的恰恰可能就是可靠的品味和判断力（否则品味数据和RLHF不会成为各家核心竞争力）。如果这个诊断错了，后面整条"持续学习优先"的路线推论就悬空了。
四、公允地说，哪些不算错误
有些段落逻辑上是自洽的，属于"战略选择"而非"错误"：第16条"成本越低越能训更大模型"的效率逻辑成立；第17、20、24条"开源 + 只赚合理利润"的商业模式内部自洽（前提是它真的只赚合理利润）；"产品是AGI路上的副产物"作为聚焦战略也说得通。这些可以不同意，但不算逻辑错误。
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总结：这套文本最硬的一对矛盾是"世界模型无关智能上限 vs 智能终点是具身"和"差距在资源 vs 用几分之一算力赶超"；最普遍的问是把价值判断和战略押注包装成客观规律（"客观规律""肯定是""一定会被历史抛弃"）；最常见的谬误类型是不可证伪断言、事后归因和范畴跳跃。但记住第〇点：由于文本本身是失真的二手汇编，以上这些账，严格说不能全算在梁文锋头上。
@aigc1024
把这两方的言论拿在一起看，就觉得美国那边真的很可笑。
特朗普总统助理的言论可以被解读为禁止中国开源模型的一些前兆。
网上的舆论基本上都在嘲讽，下面的评论也都在骂，这些指控显得非常可笑。
从梁的发言可以看到 DeepSeek 的目标非常坚定且一致：
1. 一直以非常低廉的价格、极低的利润方式，去提供高性价比的模型。
2. 不断地接近 AGI。
3. 他们不是很在乎做 C 端、做客户端、做产品这类非常重人力、非常复杂、且不在 AGI 主线上的工作。
我觉得目前来看，做 AI 产品与之前互联网时代（以及后互联网时代）产生的惯性是非常相悖的。
在目前这个场景下，如果要做好，就需要聚焦，把最核心的部分做好。
其他的部分都不重要，或者说它们都是善变的——可能等你做好了，市场已经不需要了，或者模型本身已经把你吃掉了。
所以，人家创业就是需要专注，需要预判一些重要的事情，同时专注在最重要的事情上。
还有一个就是，这些整理出来的梁言论不一定是真实的，或者说不一定能代表梁文锋本身的想法，也可能添加一些传人的想法。
所以我觉得梁还是有必要公开发声的。你不发声，别人就会替你发声。
@aigc1024
现在你可以直接"教"Claude一项技能：一边操作电脑，一边讲解流程，Claude 会录制你的屏幕、点击、输入和语音，并自动生成一个可重复执行的 Skill。
以后遇到同类任务，Claude 可以直接复用这套流
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
我是一直很反对造神的，不明白大家为什么要带着那么重的民族情绪对梁的语录进行各种解读，而不是把它视为特定场合特定语境下的并不充分的表达，更不用说里面的一些论断（例如OpenAI和Google的交替领先）也并没有发生
全文最有价值的我个人认为是这段，但10w+的阅读居然没有一个人划线：如果把实现AGI的路线比作爬楼梯，去年的阶梯是 CoT（ Chain-of-Thought ，思维链），今年的阶梯就是 Agent 。在 Agent 之后要解决的问就是持续学习。
梁丢的芝麻可能就是普通创业者永远捡不起甚至够不着的西瓜
@aigc1024
全文最有价值的我个人认为是这段，但10w+的阅读居然没有一个人划线：如果把实现AGI的路线比作爬楼梯，去年的阶梯是 CoT（ Chain-of-Thought ，思维链），今年的阶梯就是 Agent 。在 Agent 之后要解决的问就是持续学习。
梁丢的芝麻可能就是普通创业者永远捡不起甚至够不着的西瓜
@aigc1024
https://mp.weixin.qq.com/s/2vTRuX0ott34Pn_-P5B5iw
没想到啊，可以用AI生成虚拟场景视频，去训练机器人，让它学拿东西、做饭、干活儿啥的。
打个比方，未来硅基生命那些与生俱来的本能，大概率就是这样形成的。就像咱们碳基生物一样，蜜蜂筑巢、海龟破壳奔向大海、鱼类洄游，这些不用后天学习的基因本能，说不定也是更高的存在这么折腾出来的
@aigc1024
看完了梁文锋融资会议的语录，格局如浩瀚宇宙
记录下来一些触动我的句子，全文背诵学习...
1. 在通过 AGI 的路上，要经过产品这个台阶，但不用花太多心思，产品只是在 AGI 路上的副产物。
2. 3D、视频生成、世界模型，跟智能上限没有太大的关系。
3. 多模态很重要，但不是智能本身。
4. 大模型的幻觉是一个产品问，可以解决，但不是重点。
5. 现阶段最重要的是 Coding Agent，通用 Agent，金融医疗等 Agent 优先级较低。
6. AI 现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力。
7. 人类能够持续学习，但 AI 还没有，下一代模型必须要具有持续学习能力。
8. 实现持续学习之后，可能会来到渐进的奇点，AI 可以开发更前沿的模型，加速 AI 研究，这部走完，才是具身智能。
9. 智能的重点可能是具身，因为对一个正常人来讲，他的需求并不是电脑，而是人力。
10. AI 这个事情足够大，最终可能得占掉人类社会 GDP 的 10%，如果想独占这个利益就一定会被历史抛弃，这是一个客观规律，这是一个历史观。
11. 中国 AI 的差距主要在资源，我们相信 scaling，规模越大，效果越好，但资源就这么多，人才没有差距，都是同一批人。
12. Anthropic 超过 OpenAI，不是长期的，是阶段性的。OpenAI 和 Google 未来大概率会交替上升。
13. 大模型的竞争差距会体现在三个方面：成本、时间、用户体验。成本排第一位，时间早几个月就不一样，用户体验有些黏性和壁垒，但不本质。
14. 无意成为下一个超级app，看不上这个东西，不要为了芝麻丢了西瓜。
15. 我们做这个公司，初衷没想要赚多少钱，要去上市。我们怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情，觉得这对人类有用。
16. 我们是一个靠愿景驱动的组织，KPI 不是我们的组织方式，有好处也有坏处，但这个是我们的特色。
17. 愿景不是成文的，而是在做事的方法中，对待世界的态度里，可能我们每个人的理解也不一样，但大方向是一致的。
18. 一个公司最重要的是愿景，愿景不是挂在墙上的标语，不是怎么说，而是怎么做。
19. 克制是我们愿景里的一部分。AGI 之外的事情，我们没有精力就不做。AI 这个事情太大了，利益也太大了，随便分一点利益就非常大，你越克制，就越有可能做成这件事。除了愿景，我们并没有非常多的其他优势。
20. 开源也属于克制的一部分，从长期来说，价格低可能是优势，克制是一种战略。
21. 如果你的愿景是拿得多，你就先输了，你可能会面临更大的问，这个世界就是这样。
全文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/AWsSjcT9NYbj1W8SWXgb_w
@aigc1024
记录下来一些触动我的句子，全文背诵学习...
1. 在通过 AGI 的路上，要经过产品这个台阶，但不用花太多心思，产品只是在 AGI 路上的副产物。
2. 3D、视频生成、世界模型，跟智能上限没有太大的关系。
3. 多模态很重要，但不是智能本身。
4. 大模型的幻觉是一个产品问，可以解决，但不是重点。
5. 现阶段最重要的是 Coding Agent，通用 Agent，金融医疗等 Agent 优先级较低。
6. AI 现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力。
7. 人类能够持续学习，但 AI 还没有，下一代模型必须要具有持续学习能力。
8. 实现持续学习之后，可能会来到渐进的奇点，AI 可以开发更前沿的模型，加速 AI 研究，这部走完，才是具身智能。
9. 智能的重点可能是具身，因为对一个正常人来讲，他的需求并不是电脑，而是人力。
10. AI 这个事情足够大，最终可能得占掉人类社会 GDP 的 10%，如果想独占这个利益就一定会被历史抛弃，这是一个客观规律，这是一个历史观。
11. 中国 AI 的差距主要在资源，我们相信 scaling，规模越大，效果越好，但资源就这么多，人才没有差距，都是同一批人。
12. Anthropic 超过 OpenAI，不是长期的，是阶段性的。OpenAI 和 Google 未来大概率会交替上升。
13. 大模型的竞争差距会体现在三个方面：成本、时间、用户体验。成本排第一位，时间早几个月就不一样，用户体验有些黏性和壁垒，但不本质。
14. 无意成为下一个超级app，看不上这个东西，不要为了芝麻丢了西瓜。
15. 我们做这个公司，初衷没想要赚多少钱，要去上市。我们怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情，觉得这对人类有用。
16. 我们是一个靠愿景驱动的组织，KPI 不是我们的组织方式，有好处也有坏处，但这个是我们的特色。
17. 愿景不是成文的，而是在做事的方法中，对待世界的态度里，可能我们每个人的理解也不一样，但大方向是一致的。
18. 一个公司最重要的是愿景，愿景不是挂在墙上的标语，不是怎么说，而是怎么做。
19. 克制是我们愿景里的一部分。AGI 之外的事情，我们没有精力就不做。AI 这个事情太大了，利益也太大了，随便分一点利益就非常大，你越克制，就越有可能做成这件事。除了愿景，我们并没有非常多的其他优势。
20. 开源也属于克制的一部分，从长期来说，价格低可能是优势，克制是一种战略。
21. 如果你的愿景是拿得多，你就先输了，你可能会面临更大的问，这个世界就是这样。
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看完了梁文锋融资会议的语录，格局如浩瀚宇宙
记录下来一些触动我的句子，全文背诵学习...
1. 在通过 AGI 的路上，要经过产品这个台阶，但不用花太多心思，产品只是在 AGI 路上的副产物。
2. 3D、视频生成、世界模型，跟智能上限没有太大的关系。
3. 多模态很重要，但不是智能本身。
4. 大模型的幻觉是一个产品问，可以解决，但不是重点。
5. 现阶段最重要的是 Coding Agent，通用 Agent，金融医疗等 Agent 优先级较低。
6. AI 现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力。
7. 人类能够持续学习，但 AI 还没有，下一代模型必须要具有持续学习能力。
8. 实现持续学习之后，可能会来到渐进的奇点，AI 可以开发更前沿的模型，加速 AI 研究，这部走完，才是具身智能。
9. 智能的重点可能是具身，因为对一个正常人来讲，他的需求并不是电脑，而是人力。
10. AI 这个事情足够大，最终可能得占掉人类社会 GDP 的 10%，如果想独占这个利益就一定会被历史抛弃，这是一个客观规律，这是一个历史观。
11. 中国 AI 的差距主要在资源，我们相信 scaling，规模越大，效果越好，但资源就这么多，人才没有差距，都是同一批人。
12. Anthropic 超过 OpenAI，不是长期的，是阶段性的。OpenAI 和 Google 未来大概率会交替上升。
13. 大模型的竞争差距会体现在三个方面：成本、时间、用户体验。成本排第一位，时间早几个月就不一样，用户体验有些黏性和壁垒，但不本质。
14. 无意成为下一个超级app，看不上这个东西，不要为了芝麻丢了西瓜。
15. 我们做这个公司，初衷没想要赚多少钱，要去上市。我们怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情，觉得这对人类有用。
16. 我们是一个靠愿景驱动的组织，KPI 不是我们的组织方式，有好处也有坏处，但这个是我们的特色。
17. 愿景不是成文的，而是在做事的方法中，对待世界的态度里，可能我们每个人的理解也不一样，但大方向是一致的。
18. 一个公司最重要的是愿景，愿景不是挂在墙上的标语，不是怎么说，而是怎么做。
19. 克制是我们愿景里的一部分。AGI 之外的事情，我们没有精力就不做。AI 这个事情太大了，利益也太大了，随便分一点利益就非常大，你越克制，就越有可能做成这件事。除了愿景，我们并没有非常多的其他优势。
20. 开源也属于克制的一部分，从长期来说，价格低可能是优势，克制是一种战略。
21. 如果你的愿景是拿得多，你就先输了，你可能会面临更大的问，这个世界就是这样。
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记录下来一些触动我的句子，全文背诵学习...
1. 在通过 AGI 的路上，要经过产品这个台阶，但不用花太多心思，产品只是在 AGI 路上的副产物。
2. 3D、视频生成、世界模型，跟智能上限没有太大的关系。
3. 多模态很重要，但不是智能本身。
4. 大模型的幻觉是一个产品问，可以解决，但不是重点。
5. 现阶段最重要的是 Coding Agent，通用 Agent，金融医疗等 Agent 优先级较低。
6. AI 现在不缺品味和直觉，缺的是持续学习的能力。
7. 人类能够持续学习，但 AI 还没有，下一代模型必须要具有持续学习能力。
8. 实现持续学习之后，可能会来到渐进的奇点，AI 可以开发更前沿的模型，加速 AI 研究，这部走完，才是具身智能。
9. 智能的重点可能是具身，因为对一个正常人来讲，他的需求并不是电脑，而是人力。
10. AI 这个事情足够大，最终可能得占掉人类社会 GDP 的 10%，如果想独占这个利益就一定会被历史抛弃，这是一个客观规律，这是一个历史观。
11. 中国 AI 的差距主要在资源，我们相信 scaling，规模越大，效果越好，但资源就这么多，人才没有差距，都是同一批人。
12. Anthropic 超过 OpenAI，不是长期的，是阶段性的。OpenAI 和 Google 未来大概率会交替上升。
13. 大模型的竞争差距会体现在三个方面：成本、时间、用户体验。成本排第一位，时间早几个月就不一样，用户体验有些黏性和壁垒，但不本质。
14. 无意成为下一个超级app，看不上这个东西，不要为了芝麻丢了西瓜。
15. 我们做这个公司，初衷没想要赚多少钱，要去上市。我们怀着一个对这个世界非常大的善意来做这个事情，觉得这对人类有用。
16. 我们是一个靠愿景驱动的组织，KPI 不是我们的组织方式，有好处也有坏处，但这个是我们的特色。
17. 愿景不是成文的，而是在做事的方法中，对待世界的态度里，可能我们每个人的理解也不一样，但大方向是一致的。
18. 一个公司最重要的是愿景，愿景不是挂在墙上的标语，不是怎么说，而是怎么做。
19. 克制是我们愿景里的一部分。AGI 之外的事情，我们没有精力就不做。AI 这个事情太大了，利益也太大了，随便分一点利益就非常大，你越克制，就越有可能做成这件事。除了愿景，我们并没有非常多的其他优势。
20. 开源也属于克制的一部分，从长期来说，价格低可能是优势，克制是一种战略。
21. 如果你的愿景是拿得多，你就先输了，你可能会面临更大的问，这个世界就是这样。
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Karpathy 分享了一个很实用的 LLM 使用方法：
当你脑子里只有一个模糊想法，又懒得慢慢打字时，可以直接打开语音模式，随意讲上十分钟。内容可以很乱，可以反复，也可以中途修正。
有趣的是，LLM 很擅长从这种冗长、混乱的表达中，提炼出真正的重点。它整理后的内容，往往比你最开始自己写出来的版本更清晰。
这个过程的价值，在于先释放思路，再交给 AI 做结构化整理。
你负责把脑子里的东西倒出来，AI 负责去重、归纳和重写。很多时候，最终得到的不只是一段更好的文字，也是一套更清楚的想法。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
当你脑子里只有一个模糊想法，又懒得慢慢打字时，可以直接打开语音模式，随意讲上十分钟。内容可以很乱，可以反复，也可以中途修正。
有趣的是，LLM 很擅长从这种冗长、混乱的表达中，提炼出真正的重点。它整理后的内容，往往比你最开始自己写出来的版本更清晰。
这个过程的价值，在于先释放思路，再交给 AI 做结构化整理。
你负责把脑子里的东西倒出来，AI 负责去重、归纳和重写。很多时候，最终得到的不只是一段更好的文字，也是一套更清楚的想法。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
