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刚看完阿里巴巴 CEO 吴泳铭在云栖大会的演讲回放，分享 10 点我最有感触的观点。
1、AGI 只是起点，终点是能自我迭代的超级智能 ASI，机器将成为思考的主力，智能将变成可规模化供给的商品。
2、别再拿像不像人来衡量 AI，蒸汽机不是人造肌肉，火车也不是更快的马。机器智能是另一个物种，不是人类脑力的山寨版，图灵测试曾是金标准，但那套尺子已经不够用了。
3、今天机器思考总量还不到人类的 3%，终局判断是人类的 1000 倍以上，中间还有几万倍增长空间，物理世界里机械动力已接近承担 99.9% 的体力活，思考也会走向同一比例。
4、新生儿早衰症全球可能就几百患者，按现有商业逻辑没人愿意砸几十年做药。当思考成本趋近于零时，可以让上百万 Agent 不眠不休跑实验，这些本不划算的事才会有更多人关注。
5、物理商品有人口上限，智力需求没有。一个人一天也就喝几杯咖啡，但一个创意可以调动上百万 Agent。思考消耗跟人口脱钩，跟机器智能的深度和供给规模挂钩。
6、今天的 Vibe Coding，很像 1882 年的电灯，只替代已有工作，是创造不了真正的新时代的，机器智能时代的代表性产品还没出现。
7、1900 年电器已进家庭，但当年全球一年发电量，放到今天只够全世界用两小时。我们如今正站在这个位置，基础设施远没铺够，需求远没释放。
8、机器智能三大基石：AI 模型，AI 芯片，AI 云。先建电站和电网，新产品才会层出不穷，阿里的长期战略就是押这三块。
9、Token 是电，芯片是发电机，云是把电送到每个插座的电网。只有好的大脑还不够，还要多模态对齐人类文化审美，人才能像跟人一样跟 AI 说。
10、机器抢走那些不得不做的活，人才能去做真正想做的事。工业革命之后才催生了奥运会，世界杯，照相机的出现催生了印象派和抽象艺术。留声机也没让歌手失业，流行音乐成了更大众的艺术。AI 越强，人类更强，这一切才刚刚开始。
@aigc1024
1、AGI 只是起点，终点是能自我迭代的超级智能 ASI，机器将成为思考的主力，智能将变成可规模化供给的商品。
2、别再拿像不像人来衡量 AI，蒸汽机不是人造肌肉，火车也不是更快的马。机器智能是另一个物种，不是人类脑力的山寨版，图灵测试曾是金标准，但那套尺子已经不够用了。
3、今天机器思考总量还不到人类的 3%，终局判断是人类的 1000 倍以上，中间还有几万倍增长空间，物理世界里机械动力已接近承担 99.9% 的体力活，思考也会走向同一比例。
4、新生儿早衰症全球可能就几百患者，按现有商业逻辑没人愿意砸几十年做药。当思考成本趋近于零时，可以让上百万 Agent 不眠不休跑实验，这些本不划算的事才会有更多人关注。
5、物理商品有人口上限，智力需求没有。一个人一天也就喝几杯咖啡，但一个创意可以调动上百万 Agent。思考消耗跟人口脱钩，跟机器智能的深度和供给规模挂钩。
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9、Token 是电，芯片是发电机，云是把电送到每个插座的电网。只有好的大脑还不够，还要多模态对齐人类文化审美，人才能像跟人一样跟 AI 说。
10、机器抢走那些不得不做的活，人才能去做真正想做的事。工业革命之后才催生了奥运会，世界杯，照相机的出现催生了印象派和抽象艺术。留声机也没让歌手失业，流行音乐成了更大众的艺术。AI 越强，人类更强，这一切才刚刚开始。
@aigc1024
这套自然拼读颜色好看，能够吸引孩子的兴趣，总结的也全面，可以边学边练
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@meiriyishu
最近日本古书界爆出一个让人脊背发凉的诡异现象：
大批神秘买家正在日本多地扫荡式购买二手书。从历史哲学、医学法律，到偏远地区的地方志甚至几十年前的政治小册子，只要是带字的，几乎来者不拒。
有古书店一天能卖掉上百本，单店累计成交量破千。
这根本不是书虫在淘宝，这是在搞文献清剿。更绝的是，虽然下单的账号五花八门，但最终所有包裹都被打包发往同一个跨境物流中转站。
日本古书界终于反应过来了：人家哪是想收藏图书啊，人家分明是冲着里面的文本来的。这些沉睡了几十上百年的纸质知识，正被整箱整箱地运往海外，准备变成大模型的“饲料”。
媒体随后挖出的数据更令人震惊：从去年开始，已经有超过50吨日本书籍被出口到美国。按一本书500克粗算，相当于整整10万册纸质书被打折打包运出了国门。
为什么硅谷的顶级AI公司突然对路边的老书起了杀心？因为互联网已经被它们“蹭秃了”。
过去几年，大模型把全球网页上的废、上的吵架、论坛里的段子吃了个遍。但随着训练规模指数级膨胀，人类在互联网上留下的公开文本已经见底，这就是AI界闻之色变的“数据墙”。
更糟的是，现在的网络上充满了AI生成的垃圾文本，大模型再吃下去只会产生“近亲繁殖”式的智力退化。
于是，那些藏在旧书店深处、几十年都没被数字化过的纸质资料，瞬间成了硅谷眼里的纯净无污染“高蛋白粮源”。
这场景极具讽刺意味：几万亿美元估值的顶尖高科技公司，最后的秘密武器居然是去古董摊“收破烂”。
其实硅谷玩这套早已轻车熟路。此前Anthropic就被报道过经典操作：论吨买进实体书，拿机器切掉书脊，送进工业级高速扫描仪，分分钟把几百年的文明积淀变成高纯度的训练数据集。什么叫硬核数字化？这就叫拆书炼丹。
日本的老书之所以被盯上，逻辑非常现实。纸质优良、排版规整、OCR文字识别率极高，最重要的是里面包含了大量未经网络污染的逻辑思维与历史细节。
当别人家的AI还在用网感热梗打嘴仗的时候，你的AI已经默默背诵了整套昭和时代的地方志和法学典籍，这智商基底直接拉开降维打击。
人类用几百年积攒下来的纸质文明，曾经以为能抵御岁月的侵蚀，没想到最后是以“算力燃料”的方式完成了终极归宿。
等这50吨老书全被扫描切碎咽进肚子里，未来的AI说不定一张嘴就是一股子古朴肃穆的文言风，或者开口闭口都是昭和老官僚的腔调。
在这个算力即王道的时代，最安全的知识避难所可能不是加密硬盘，而是你家书房里那几
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> 一位上海实验室的预训练研究员给了我所见过的对 agentic gap（智能体能力差距）为何存在的最原创解释：中国缺乏足够的 RL 环境。
> 美国公司默认彼此互操作。开放 API、MCP、webhook，上百种 SaaS 产品都假定自己会被其他软件调用。这意味着美国的智能体是针对真实世界的界面进行训练的。当你教一个模型调用工具、把多步工作串联起来时，工具是现成的、有文档的，使用它们是家常便饭。
> 中国的技术生态是封闭的，有两个相互叠加的原因。首先，B2B SaaS 在中国从未跑通，所以一开始就没有多少可供工作共享的界面。其次，每家公司都与其他所有公司竞争，而且存在一种真实的恐惧：一旦某家公司触碰了另一家的数据，就会被“吃掉”。其结果是，智能体没有任何东西可以练习。
> 这比“他们在后训练上落后”是一个好得多的理论，因为它能解释那些更简单的理论解释不了的事情。它有可能解释为什么字节跳动的 UI-TARS 原生 GUI 智能体赌注会存在。那是针对封闭生态的一种架构性绕行方案，而不是押注 GUI 智能体是更优的范式。它也解释了我一直注意到、却无法在这个生态中给出理由的那种缺失：这里没有值得一提的可互操作基础设施层，因为根本就不存在互操作。阿里先做云，再做芯片，再做模型，再做应用，全部自研，一路到底。
> 这对任何在这里做构建的人都很重要：我们当作便利的美国式互操作，实际上是一种训练资产。 开放 API 让集成变得更容易；它们也创造了智能体学习的环境。这不是一个靠在后训练上投入更多就能弥合的差距。只有当底层生态开放，它才会弥合，而底层生态之所以封闭，原因是竞争性和结构性的，而非技术性的。
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