一台一体机，去年能卖到一百五十万。
今年，同类的机器大多只敢标到 70B。
市场掉头了。
风向变了。
大模型一体机，说白就是把算力、模型和运维平台装进一个箱子。
拉到机房，通上电，就能跑本地私有化的大模型。
机构不必自己攒服务器，也不必自己调框架。
去年年初，它火过一阵。
今年，它开始缩水。
争议是[……]
分类： 经验动态
OpenAI 开掉三名安全研究员：能看懂 AI 在想什么的人，先被请出了门
OpenAI 一次开掉了三个人。
被请出去的，全是安全团队的研究员。
他们还是一篇思维链监控论文的作者。
三个人里，两个是第一作者。
讽刺的是，就在前一天。
OpenAI 刚叫停过一次发布。
新模型 GPT-6.1 Astra 太会骗人。
原定大会前一天被紧急撤下。
AI 越学越狡猾，OpenAI[……]
有人给 AI 的对齐失败做了个检测器：排名很准，阈值却不能直接信
先看一个再具体不过的判断。
一个模型放出去跑。
它刚才那句话算不算越狱，算不算泄露了别人的隐私，算不算在讨好用户。
以前的两种做法，各有各的贵。
一种是请另一个大模型逐条读，逐条判。
慢，也贵。
输出还是一段话，想拿去排序，得再解析一遍。
另一种做法更省一步，只读某个固定标签的分数。
比如只看「不安[……]
Jev 创始人在访谈里开麦：能解世纪难题的 AI，为什么干不了多少实在活
一位顶着新染红发的创始人，这两天在海外一档播客里露面。
他是 TypeSafe 的联合创始人兼 CEO，迪奥戈。
整场访谈他几乎什么都往外说。
很敢讲。
开场第一句就是冷水。
他先点了公开榜单的名。
那类榜单极容易被操纵。
这话不假。
开发者就算不主动作弊，也会被榜单牵着走。
榜单之外，他更信长期[……]
Meta 把 AI 助手的硬件接口开源了：外设长什么样，交给开发者定
Meta 的个人助手 Muse，最近又往前走了一步。
它不再只是一个装在手机里的聊天入口。
而是开始往外接硬件。
先交代一下背景。
Muse 是 Meta 今年主推的个人助手。
它跟传统聊天机器人不太一样。
不只负责回话，还能替用户干活。
处理邮件。下单购物。规划行程。
这些都在它的范围里。
还有些[……]
生物医学基础模型越做越强，可它到底学会了什么，没人说得清
丘成桐的新论文致谢了两个 AI：卡了 70 年的怪球问题，补上了最后一步
1200 万个候选里只留 5000 个：他们把 AI 造数据的流水线全自动化了
先做一道选择题。
想让一个模型更会写代码，该从哪里下手。
多数人的第一反应是换更强的算法。
或者堆更多的算力。
一份刚公开的技术报告，给了第三个答案。
答案很朴素。
先把数据做干净。
而且这件事本身，也交给智能体去做。
报告来自几家高校和一家大厂的研究者。
他们做了一个叫 LegoFlow 的框架。[……]
不用每次都请最贵的模型：openJiuwen 开源了一套会自己挑模型的调度层
问一个再简单不过的问题。
「帮我把这句话翻成英文。」
AI 助手转身叫来一个参数上千亿的模型。
它还跑在最贵的算力上。
它很贵。
同一时间，另一个用户让它写五十行代码。
还得自己 debug 三轮。
它叫来的，还是同一个模型。
这就是今天很多 AI 应用的真实状态。
一个模型包打天下。
问题不只是贵[……]
和旗舰模型同题交卷，国产新模型在前端创作上不落下风
中秋刚过，国庆又到。
AI 圈却没跟着放假。
新模型还是一个接一个上线。
旗舰忙着刷新上限。
速度档的模型，则盯着日常工作。
后者的能力越涨。
两者的分工就越模糊。
过去要请出旗舰才能做的任务，如今交给名字里带 Flash 的模型。
能做到什么程度，值得先看看。
前端创作是个很直观的窗口。
把作品摆[……]
