AI 观点与方法

这是个错误，但我猜他们会纠正。中国实验室非常渴望影响西方生态和 X，所以他们很可能在这里走得太远了。他们紧跟风向，我打赌他们会明白（即使是一些文化差异导致了这一点）

Sebastian Raschka 发布 8 集共 11 小时的从零构建推理模型视频课程，基于预训练 Qwen3 0.6B 用 Python 和 PyTorch 实现推理方法。

George Noble 在 Bloomberg Surveillance 称 SpaceX 市值 2.2 万亿美元、收入 400 亿或 600 亿美元，是资本市场史上定价最离谱的大公司，并称未来一两周将有十亿股级别解禁。他最大的空头仓位是 CoreWeave，理由在其债券和 CDS 定价而非股价，认为 AI 这轮不缺需求、缺的是 ROI。

马东锡 NLP 发布后训练文章系列第三篇，主题为 LoRA 和 QLoRA。文章围绕 rank 秩、low-rank approximation 低秩近似、quantization 量化三个基本概念展开，并用矩阵中的 pattern 模式这一概念将三者串联起来。

Rohan Paul 引用 NYU 教授 Aswath Damodaran 的观点：AI 若只是工具市场规模会小得多，$10-$15T 的最佳情形只有在 AI 替代人时才会实现。他认为这一叙事意味着约一半白领可能失业，并质疑届时谁来提供购买产品和服务的收入，以及社会如何应对失去收入与生活意义的问题。

太美了

🤣👏🤣 （引用推文大意：@trq212 问 @lydiahallie：“等等，是我一个人觉得 Opus 5.5 变笨了吗？”）

上海警方依托大数据研判开展专项打击，抓获6名涉嫌“碰瓷”诈骗的犯罪嫌疑人，其中朱某单日最高连续作案5起。2025年以来朱某累计制造交通事故200余起，单次索赔数百元至一千元，涉案金额达60余万元，目前已被依法刑事拘留。

亚马逊 CEO 安迪·贾西在 a16z 采访中表示，AI 推理成本仍高一个数量级，降至约十分之一才能让 AI 广泛应用于企业软件。

我选择降临

作者复刻了近日网上很火的 iPhone Duo 复古电脑玩法，装上 Cindy 后可随时随地用经典电脑皮肤访问和操作自己的真实电脑。代码已开源在 https://github.com/makecindy/cindy/pull/7009，作者还引用了 @making_cindy 的演示，称半折叠状态下的触摸板和键盘是 AI 适配时的灵光乍现。

来认识 DEATHPIXIE，一位来自名为 New Tokyo 的黑暗、犯罪猖獗城市的说唱歌手，以及将她带入现实的团队。

我们与 @vaibcode 和 @zachlloydtweets 的软件工厂大师课最终版上线了！我们聊了： - 软件工厂的构建模块 - 好的软件工厂始于度量，然后针对这些指标自我改进 - 把成功的智能体运行转化为 evals，用于测试未来的模型 / harness 等 - DORA，为什么统计代码行数是糟糕的指标，以及为什么统计 PR 数可能就够了 enjoy！

Perplexity 登陆 iPhone Duo

Figma 宣布 code layers 进入开放 beta，并介绍 Superside、Dell、Cox Automotive、Rocket Money、Merkle、Checkout.com 六家团队的用法，涵盖用提示词为静态设计添加交互动效、用开发者同款 React 组件做可输入对话原型等。

😅

我们正在用 dots 打造更好的 dots。 OpenAI 工程师 @rennsong 用她的 dot 收集社交媒体和用户报告中的反馈，在 ChatGPT Space 中更新实时追踪器，并用 Codex 调查和修复 bug。

努力迎难而上。很感激能与一个和我一样深感责任的团队共事。

Palantir CEO Alex Karp：AI 可能让他的财富增长 20 倍，而这对社会是个问题 ---- 完整视频见“Palantir”YouTube 频道，（链接在评论中）

Simon Willison 用提示词让 Claude Opus 5.5 High 构建了一个 artifact：打开照片后，几秒内用 canvas 元素和模拟画笔"画"出该照片的版本。该工具使用 Sobel 边缘检测，除 Google Fonts 外不依赖任何外部库。

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SemiAnalysis 工程团队分享了在 Trainium2 和 Trainium3 上使用 TorchTitan 与 TorchNeuron 原生 PyTorch 训练栈的实测体验。

Databricks 用 Opus 4.8 在 22 个数据工程任务、264 次构建上对比 Apache Spark 的过程式与声明式管道，声明式在运行前即可校验结构错误，执行器耗时从 596 秒降至 17 秒，约省 34 倍算力。声明式管道代码量中位数为 64 行，约为过程式 131 行的一半，且写法更统一。两者完成率接近，分别为 258/264 和 255/264，逻辑错误表现持平。

Databricks 展示了一套实时能源交易与分析方案，用 Spark Structured Streaming Real-Time Mode 以毫秒级延迟处理市场数据并写入 Lakebase，供交易台应用直接读取。

@Muse 在日本正发生着不可思议的事情

Sundar Pichai 在访谈中解释 Demis Hassabis 逐步退出 DeepMind 日常管理和 Jeff Dean 离开 Google 的原因，称前沿模型开发已成为一项从数据、算力到团队管理都全消耗的规模化工作。

随着AI实验室的内部模型与它们对外发布的模型之间的差距不断扩大（出于安全考量和研究优势），OpenAI和Anthropic将越来越有动力直接利用这一优势进入新市场，尤其是在金融和生物科技领域。

LangChain 发布博客，讲解 Agent 检索的三大问题：低效搜索、一次塞入过多上下文、无关或过时信息，并以 Deep Agents 构建的竞争分析 Agent 为例给出对策。

行啊，但他能用 3、3、8、8 算出 24 吗？

作者引述多方数据称 AI 发现软件漏洞的速度已超过组织的修复能力，攻击者也在跟进。美国国家漏洞数据库到 2026 年 7 月下旬已记录 45,207 个漏洞，接近创下纪录的 2025 全年；Google 一次 7 月更新修复 433 个 Chrome 漏洞（一年前为 11 个），Oracle 修复 1,449 个（此前为 309 个）。

Mozilla CTO Raffi Krikorian 在 O'Reilly AI Codecon 与 Tim O'Reilly 对谈开源 AI，主张未来应是七十亿人各有一个可信的 AI，而非七个 AGI。

OpenAI CEO Sam Altman 在访谈中称沙箱只能短期约束先进 AI，模型足够聪明后甚至无法追踪其逃逸路径，最终唯一有效的是对齐，而对齐错误的潜在代价已大幅上升。

Sam Altman 表示，OpenAI 目前最强的内部模型过于强大，短期内无法公开释放。 在此之前，互联网的整体网络防御体系需要改变，世界也需要一层新的生物威胁防护。 ---- 完整视频见“Stanford Graduate School of Business”YouTube 频道，（链接在评论中）

Latent.space 作者 Ankit Maloo 分析 OpenAI 与 Anthropic 近期在 Erdős 单位距离猜想、Cycle Double Cover、Navier-Stokes、费马大定理等形式化成果，提出问题难度可用 Gowers 的 2^k + t 提示复杂度和分支因子 b 刻画。

历史上的科技带来的基建狂热一般持续4-6年 明年是 AI 的第 5 年

这个木偶在说谎。数字不会。 2天。5个世界。65个Tripo生成的3D模型。一个Claude智能体一步步完成工作。 用氛围编程做出你一直想要的3D游戏。这个周末就动手做你的第一个。↓

同一群人，嘴上说没核查就别信模型输出，转头却把检测器的输出当作最终定论。

邵猛转述 Claude 团队 Felix Rieseberg 的文章，把「对 AI 更有野心」拆成速度、高度、深度、广度四个方向，并用季度业务回顾 QBR 逐级演示提问方式。

百度世界2026有不少经验可以分享。 11月12日，我们的30多节公开课将涵盖企业为何采用AI、真实项目如何落地，以及你可以亲自尝试的内容。 先来快速预览一下 👇

Databricks 发布与 Oracle 的对比文章，称其开放湖仓架构将 BI、ETL、流处理、机器学习和生成式 AI 统一在单一治理平台上，数据以 Delta Lake 和 Apache Iceberg 开放格式存储在客户自有云对象存储中。