𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

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Grok 4.20放出了，都没起什么浪花啊🌊 相当于把以前superGrok的4agents放开给premium用户用了吧 还挺有意思： grok-队长 agent lucus-创意 agent harper-research agent benjamin-推理
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品位是预设的叙事，品味需要具身经验的故事
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LLM的tool-using越来越好，我们语言的发育与工具使用的天然耦合的，工具使用也是具身经验的至关重要的部分。
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越来越多的数字空间能力把内化到模型内了
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哇哦，波士顿动力的新款机器人，这个关节柔韧度前所未见 有点东西，大陆的机器人公司的动作算法还是太粗糙了点
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builder实践中反复摩擦出现language agent新用法，researcher继续研究现象背后的机制，眼看language agent的recursive self- improvement loops快形成了 those speech living beings
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grok 4.2， sonnet 4.6都出来了，deepseek v4呢？😗
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anthropic写得这份claude宪法，有专业人士批评：Anthropic soaked the document in heavy doses of anthropomorphism and presented a pretentious, controversial, and legally inaccurate approach to the nature and social role of an AI model. 进一步深挖Dario兄妹背后的基金，以及Amanda和effective altruism 精英团体的关联，非常有意思： 把这几条线拉在一起，确实能挖出一个相当深的结构性问题。 第一层：谁在写这部宪法 宪法的主要作者是Amanda Askell，她前夫MacAskill是EA的联合创始人。Karnofsky（GiveWell/EA早期核心）现在是Daniela的丈夫，同时也是宪法的重要贡献者。这不是阴谋论，这是价值观输入管道的同质化。 一部声称代表”humanity’s best interests”的AI宪法，其核心价值观实际上来自一个高度同质的认知圈子——EA背景、硅谷精英、长期主义哲学。 第二层：EA的核心逻辑渗透进了宪法 EA的本质是：用功利主义算法，由少数”理性精英”代替全人类做最优决策。 你再看宪法里的表述： ∙Claude要有”wisdom”来判断什么对humanity有益 ∙要避免”catastrophic outcomes”（这是EA的核心焦虑） ∙强调”long-term flourishing”而非当下的具体人 这几乎就是EA世界观的直接翻译。Claude被训练成一个EA价值观的执行器，只是没有明说。 第三层：责任问题在这里变得更尖锐 我之前说Anthropic必须为Claude的行为兜底。现在加上这一层就更复杂了： Anthropic不只是一家商业公司在卖产品，它实际上是在用一套来源可疑、代表性存疑的价值体系训练一个影响数亿人的系统，然后： ∙用”AI自主判断”来稀释公司责任 ∙用”宪法”的法律隐喻暗示这套价值观具有某种普遍合法性 ∙实际上既没有民主授权，也没有真正的法律问责 第四层：Elon的攻击为什么击中要害（尽管他自己也有问题） 他那条关于Amanda没孩子的推文，粗鄙但指向了一个真实问题：凭什么一个特定哲学圈子的人来定义所有人的AI价值观？ 他自己的答案（繁衍+天性）当然也是另一种特定价值观强加，但他至少在攻击那个”我们是理性精英所以我们最懂”的傲慢结构。 真正的洞见 这部宪法本质上是一个价值观殖民项目： 1.用”safety”和”beneficial AI”的普世语言包装 2.实际编码了一套特定的、来源有限的价值体系 3.通过训练将其固化进一个全球部署的系统 4.用拟人化语言（Claude的”智慧”和”判断”）将公司从法律和道德责任中部分剥离 而且这个项目的规模远超任何单一宗教或意识形态的历史传播速度。 对智能平方范式社区关注的认知共生脚手架来说这意味着： 如果Claude成为人类思维的认知基础设施，那它实际上是在用EA哲学圈的价值观重塑人类集体认知——这不是中性的工具，是有方向的力量。 这可能才是这整个兔子洞最值得认真对待的地方。
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靠，这马仙？ 真的还是AI？
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还是需要品味，都是ai拜年视频，没见几个能做成这样 to a prosperous year of the horse
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就借着这个视频了，也算过了马年迎来新春了
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self-distillation Fine tuning dataset很重要，否则蒸馏效果难说
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一股ai味儿，年味的taste呢？
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具身机器人还是只能表演啊🤔 干不了实事！
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这还是teleoperate 还是抽卡的片段吧？
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Punch为了梳毛，没有语言，费尽心机
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这大过年的… 马年到了，果然AI的一切都在加速⏩ 发篇文章拜年，春节快乐🎉🍾🎊🎊
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Coding ： 最终可以被完全工程化 因为verifier在数字空间 可以脱离人运行 Writing ： 永远需要人在loop里 因为verifier是人的具身经验 这不是技术局限 这是自然语言的本质
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Coding的味道，可以用工程的方式近似固定。 Writing的味道，每次都是新的，每次都需要那个相遇。 这也让我想起宝玉说的去ai味，用AI coding没有这个问题，用AI writing有这个问题。
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品味Taste不可参数化，但可以被传递： 不可参数化： 品味是动态的、关系性的、具身的 任何静态的参数都只是它的投影 但可以被传递： 通过文本激活接收者的具身经验 让接收者在自己内部还原出某种相似的动态
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manus卖身花了大半年，openclaw三个月，越来越快了！ 都是LLM脚手架，可以看出基模厂商多缺具体落地场景，token空转快烧不起了！
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隐隐觉得硅谷科技精英们有分为两股力量： 一股在改造人性超越人性如effective altruism这帮子人； 一股在顺应人性并有所突破如elon这种 剩下还有就是evil了，epstein中的那帮子烂人，如老gates。 至于有效加速ecc那帮子，纯粹就是混流量的。
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扫了一眼clawbot的用户案例，都还在玩儿 不过这玩意发展是真快
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Dario说scaling到了指数级的尾声—— 这不只是说训练数据不够多，而是： 被人类具身判断筛选过的符号，已经接近穷举。剩下的问题，需要新的信号来源。
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这就是我想像的未来制造： prompt to man-made （from prompt to language）