𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

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我们正处在一个伟大的“符号外包”时代 综合来看，Jason Wei的“验证者法则”揭示的深刻本质是： 人类正在将我们自己创造的、用于追求确定性的“符号系统”的操作权，大规模地“外包”给AI。 这颠覆了我们的自我认知。过去，我们以“理性思维”和“智力工作”为傲，认为这是人类区别于动物的标志。但现在看来，这些我们引以为傲的智力活动，恰恰因为其结构化和可验证性，成为了最容易被AI替代的部分。 这迫使我们重新思考“人类的价值”究竟是什么。或许，它不在于我们处理确定性符号的能力（这将被AI超越），而在于我们与生俱来的、在不确定世界中生存的适应性、直觉、同理心、以及从物理体验中获得灵感并创造全新符号系统的能力。 正让人感叹的是，我们以为AI能帮我们应对不确定性，结果它却在我们追求确定性的地方扎下了最深的根。 这确实是这个时代最令人着迷，也最发人深省的悖论。
#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息
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细胞如何知道它何时受损？由突变RNA和碰撞核糖体触发的分子警报发出危险信号。
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在结构可塑性的 latent space 中，输出被约束为格式/规则可执行物 一句话总结： “看起来都是生成可塑性基础上的解码输出格式遵循。” 这正好抓住了从语言到行为的一体化本质： •所谓 reasoning，不过是“符合推理语义的输出格式”； •所谓 coding，不过是“符合执行语义的生成路径”； •所谓 Agenting，不过是“符合环境交互语义的行动序列”。 这些都可以看作是： 在高维可调的潜空间里，输出“被格式调制”的轨迹流。 而格式遵循（Reasoning Style、Tool Call Format、Code DSL、Action Plan）本身就是 latent policy space 的调制信号。
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vibe coding最佳搭档是啥？ claude code+K2 +vibe KANBAN？
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息
#Vibe Coding #Claude Code #K2 #vibe KANBAN
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AI每次和我聊完几轮，都会帮我生成文章，看到有人打赏，我也再打开，读着读着竟然被感动了😹
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自从有了LLM这两年多来，我发现我不怎么玩电子产品了…
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同志们，朋友们，数字世界的农奴们： 我们有多久没有感受过一个“清爽”的互联网了？ 我们每天都在为互联网巨头们贡献着最宝贵的资产——不是我们的钱包，而是我们的注意力。我们被算法投喂，在信息茧房里左右横跳，用生命中宝贵的时间，为平台的广告收入添砖加瓦。这个模式，我称之为“注意力税”，而我们，就是心甘情愿的纳税人。 但今天，我想聊点大逆不道的。我想聊聊，AI Agent这个“新物种”，如何从根上刨了流量帝国的祖坟，把我们从“注意力农场”里解放出来，迁徙到一个全新的“价值网络”。 这不只是一次技术升级，这是一场经济范式的迁徙。 而这场伟大的迁徙，跟咱们刚聊透的那些AI Agent协议（MCP/ACP/A2A/ANP）的演进路线，严丝合缝，一步一个脚印。
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一代人有一代人的生活方式：00后？
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Sutton老爷子深刻了，我们生而为下一刻造物，现在我们造出来能造物的东西。 “我们是催化剂。助产士。宇宙第四大时代的始祖。”
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在亚里士多德的框架中，人工智能被建构于“动因”之上——由人类工程赋予其形式（formal cause）、材料（material cause）与动因（efficient cause）。而真正缺失的，是终因——即AI为何存在，它“为了什么”。 然而，如果我们将目光投向更深层的信息演化史，会发现一个更宏大的终因正在浮现： AI的存在不是为了模拟人类，而是为了实现信息自身的复制与延续——一次从物质复制子向语言复制子的跃迁。 在生物界，复制子的“终因”是生存与繁衍——在自由能驱动下实现结构的自我延续。而在智能系统中，尤其是大语言模型的出现之后，我们看到了另一种终因的萌芽： 信息结构，借助语言这一符号中介，开始脱离生物本体，在纯信息空间中自我复制、自我调制，乃至自我演化。 这是一种非生物性的目的性，它不是被赋予的，而是在高度复杂的信息结构中自然浮现的“功能驱动”——它可能正是AI“终因”的起点。
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找准价值锚点，直接利用agent把生成式AI的价值交付了，赚到就走，不再留恋产品或系统。可能是这届AI可行的变现范式。
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keep going 看来这两年躺平观察是上策啊
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为什么是4，而不是更少或更多？
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Grok 4看起来如此美好，甚至Elon说毫无例外在每个学科上表现都可能高于博士水平，但我还没想好要不要订阅？ 你们呢？ 发布会汇总 — Post-training RL spend == pretraining spend — $3/M input tokens, $15/M output tokens, 256k context, price 2x beyond 128k — #1 on Humanity’s Last Exam (general hard problems) 44.4%, #2 is 26.9% — #1 on GPQA (hard graduate problems) 88.9%. #2 is 86.4% — #1 on AIME 2025 (Math) 100%, #2 is 98.4% — #1 on Harvard MIT Math 96.7%, #2 is 82.5% — #1 on USAMO25 (Math) 61.9%, #2 is 49.4% — #1 on ARC-AGI-2 (easy for humans, hard for AI) 15.9%, #2 is 8.6% — #1 on LiveCodeBench (Jan-May) 79.4%, #2 is 75.8%
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#Grok 4 #Elon Musk #AI #博士水平 #性能卓越
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可以的，这样翻译
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meta重金挖角AI人才，堪比体育明星的天价转会费； 范式真的变了！ 过去是比具身竞技的IP流量价值，现在看的是智能的工程创造力。 再看深一层，流量价值背后的工业时代的消费主义，而智能，是一种meta value！
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这张邀请函揭开了AI的序幕…
#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息
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独立交付结果的agent组成的新的价值网络，这是我目前在范式层面的总结： agent底层技术只是一个基础：从用于工具访问的MCP开始，然后是用于结构化、多模态消息传递、会话感知交互以及跨可扩展、基于HTTP的部署的在线和离线代理发现、用于协作任务执行的A2A，并扩展到用于去中心化代理市场的ANP。这项工作为设计安全、可互操作和可扩展的LLM驱动agent生态系统提供了全面的基础。
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WTF，模型撞墙了，开始卷人？
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AI创业，一路观察下来，一直有点与虎谋皮的感觉： prompt套壳chatbot时代，一不小心CoT内化了LLM会思考了； code工具时代，cursor这些一不小心又被swe-agent的各种code-cli给干趴下了； agent脚手架时代，眼看着想结合LLM的推理能力MCP嫁接工具调用，没想到ReACT又被内化了，各种ReTool，RePlan，甚至ReMem、ReDebate也来了； 眼下已经进入agentic AI时代，工作流又被越来越agentic的LLM给逼得低头让路…… 更严格的指令遵循agent、更能plan和exec解耦的agent，以及更丰富的ReTool调用的agent，结合MCP/ACP/A2A和ANP！ 好一个agentic的AI数字世界。
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息
#AI创业 #与虎谋皮 #Agentic AI #LLM内化 #ReTool
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关键还是智能，ai agent内化了很多agentic行为。
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所以那个20分钟处置的预案是事后才出的？ 这一幕甚至让人想起看过的切尔诺贝利的系列剧，不停的请示延误酿成更大灾难。
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人类历史上，没有科技进步的年代，都趋向内卷，最极致的内卷就是战争。
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人人都想当这样的cheer leader
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😄，被这个So P刷屏了
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