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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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The intense concern about an AI-driven apocalypse is itself a kind of media story. The concern developed on insular message boards like LessWrong (you can read today about all the ways AI could kill us) and is now the subject of discussion primarily on a platform designed to promote extreme views, X. The other surface is AI company Slack servers, which can, at their worst, become a kind of internal X, only with more groupthink.
Semafor’s Reed Albergotti made the case Saturday that the topic of AI safety “escaped containment in the laboratory that is San Francisco, spread by a breathless media for whom mass extinction is — let’s face it — an incredibly fun story. Now that it’s infected the networks of Washington and Brussels, the biggest risk may be that hysteria replaces thoughtful debate.”https://www.semafor.com/article/09/12/2026/how-the-ai-apocalypse-story-escaped-containment
@aigc1024
Semafor’s Reed Albergotti made the case Saturday that the topic of AI safety “escaped containment in the laboratory that is San Francisco, spread by a breathless media for whom mass extinction is — let’s face it — an incredibly fun story. Now that it’s infected the networks of Washington and Brussels, the biggest risk may be that hysteria replaces thoughtful debate.”https://www.semafor.com/article/09/12/2026/how-the-ai-apocalypse-story-escaped-containment
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机器人那些黑的人版：Ego是机器人“看人学”，UMI是人拿着“机器人手”给机器人做示范；Teleoperation：遥操作就是人给机器人当代驾；MoCap（Motion Capture）：它采的不是视频，而是人到底怎么动；Data Glove：数据手套，专门解决手怎么动；Robot Trajectory：真机轨迹，才是机器人自己真正干过的数据
@aigc1024
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Sam Altman在《时代》专访中承认：过去一年，OpenAI被ChatGPT的爆发式增长分散了注意力，在Coding和企业市场让Anthropic抢得先机。如今公司砍掉支线，把资源重新集中到Codex、Agent和Astra。
Sam的最新判断：到2026年底，OpenAI内部将拥有一个“他愿意称为AGI”的系统。
新路线已经很清楚：Coding → Agent → AI研究员 → AGI。
OpenAI接下来要证明的，是能力增长与安全控制能否同时成立。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
Sam的最新判断：到2026年底，OpenAI内部将拥有一个“他愿意称为AGI”的系统。
新路线已经很清楚：Coding → Agent → AI研究员 → AGI。
OpenAI接下来要证明的，是能力增长与安全控制能否同时成立。
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可以把你本地的所有 Agent 聚合在一起协作完成任务。复用本地 Agent 订阅，不额外消耗 token
这不比 Grok bot 香吗。🤔
@aigc1024
英特尔最能说明问。财报是近15年最强的，营收涨25.4%、数据中心和AI涨59%，CEO还说AI带来了前所未有的算力需求，股价照样跌6.86%。所以我一直强调，现在杀的不是基本面，是筹码和估值。
我今天最关注的是资金在AI内部的收缩路径。AMD跌8.15%、ARM和Marvell各跌7%，但英伟达逆势收涨0.25%。看估值就懂了，英伟达滚动市盈率30倍、AMD 150倍、ARM近290倍，而英伟达今年只涨6%，AMD和英特尔还挂着翻倍涨幅。钱在从拥挤的高倍数卫星股往最便宜的龙头集中，AI是在收窄，不是崩塌。
内存最惨，美光跌8.85%成了标普最大拖累，闪迪跌14.2%。市场真正怕的是HBM供给开始追上需求，稀缺性一松，那套九成毛利的故事就撑不住。长鑫在上海的强势上市也被算进了这笔账。韩股那边海力士跌14.65%、KOSPI盘中熔断，强平没走完，美股存储很难独善其身。
钱的去处很诚实：可口可乐涨5.19%、IBM涨5.16%、伯克希尔涨3.06%，零售医药全绿。油价退到84附近，加息押注砍到三成一，十年期美债回落到4.6%。宏观在转好，只有AI在挨刀。
明天才是分水岭，议息加微软META盘后，周四亚马逊。需求端至今没有塌的证据，这波是杠杆和估值的清算。我继续等强平出清和巨头的capex口径，明天答案出来前，不追高不抄底也不割肉！
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『讨论墙：25 位菲尔兹奖得主联合警告“AI 在数学领域严重错位”，您怎么看？』
25位菲尔兹奖得主于当地时间9月11日联合发表的声明，核心是警告AI公司与数学界的目标出现“严重错位”：AI公司把“解决多少数学难”当能力基准，而数学研究的根本目标是形成概念理解与新洞见，批量产出“对/错”结论反而可能摧毁孕育新思想的土壤——这事的直接导火索是9月8日OpenAI宣称其模型用88小时解决了纳维-斯托克斯方程（N-S方程）这一千禧年难，随后25位数学家迅速联合发声。
一、他们具体在担心什么
●解≠理解：著名问就像数学世界的“灯塔”，解决它意味着新洞见和新方法出现；但AI直接给答案，跳过了方法提炼、学术交流、成果验证这些让思想“活起来”的漫长过程。
●挤压人类培养链：数学家给学生布置问，核心目的是培养技能。如果答案可以直接获得，学生是否还会经历形成理解、提出新问所需的训练？年轻一代可能因此丧失独立思考能力。
●归属与抄袭问：AI解答常被匆忙公布，来不及写规范论文、引用前人工作，引发严重的署名和剽窃争议；甚至有数学家怀疑自己的研究记录已被AI公司获取。
●开放文化受威胁：如果前沿AI实验室能用算力抢在原始研究者之前完成证明，数学研究可能从开放走向保密。
二、需要特别说明
●这份声明并非反对AI做数学，而是反对“匆忙公布、跳过流程”的做法。声明明确承认AI有加速真正数学研究的潜力，最终影响取决于掌握技术的人如何决策。 数学家们呼吁给写作与思想提炼留出时间、明确标注成果所依赖的先前工作，并需要人类数学家接手消化AI产生的思想。
●值得一提的是，声明全文由陶哲轩发布在个人博客，并有专门页面承载继续联署。
xcmp认为，这背后更深一层的问，其实是当AI越来越擅长给出答案时，人类究竟希望从数学研究中得到什么——这不仅关乎数学，也预示了其他创造性行业可能面临的共同挑战。
那，家人们，您怎么看？
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25位菲尔兹奖得主于当地时间9月11日联合发表的声明，核心是警告AI公司与数学界的目标出现“严重错位”：AI公司把“解决多少数学难”当能力基准，而数学研究的根本目标是形成概念理解与新洞见，批量产出“对/错”结论反而可能摧毁孕育新思想的土壤——这事的直接导火索是9月8日OpenAI宣称其模型用88小时解决了纳维-斯托克斯方程（N-S方程）这一千禧年难，随后25位数学家迅速联合发声。
一、他们具体在担心什么
●解≠理解：著名问就像数学世界的“灯塔”，解决它意味着新洞见和新方法出现；但AI直接给答案，跳过了方法提炼、学术交流、成果验证这些让思想“活起来”的漫长过程。
●挤压人类培养链：数学家给学生布置问，核心目的是培养技能。如果答案可以直接获得，学生是否还会经历形成理解、提出新问所需的训练？年轻一代可能因此丧失独立思考能力。
●归属与抄袭问：AI解答常被匆忙公布，来不及写规范论文、引用前人工作，引发严重的署名和剽窃争议；甚至有数学家怀疑自己的研究记录已被AI公司获取。
●开放文化受威胁：如果前沿AI实验室能用算力抢在原始研究者之前完成证明，数学研究可能从开放走向保密。
二、需要特别说明
●这份声明并非反对AI做数学，而是反对“匆忙公布、跳过流程”的做法。声明明确承认AI有加速真正数学研究的潜力，最终影响取决于掌握技术的人如何决策。 数学家们呼吁给写作与思想提炼留出时间、明确标注成果所依赖的先前工作，并需要人类数学家接手消化AI产生的思想。
●值得一提的是，声明全文由陶哲轩发布在个人博客，并有专门页面承载继续联署。
xcmp认为，这背后更深一层的问，其实是当AI越来越擅长给出答案时，人类究竟希望从数学研究中得到什么——这不仅关乎数学，也预示了其他创造性行业可能面临的共同挑战。
那，家人们，您怎么看？
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https://github.com/Role1776/netmon
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