A.I. 日报
Paul Graham@paulg
AI初创公司增长非常快。这就是估值变得如此之高的原因。不仅因为AI是酷炫的新事物，还因为许多AI初创公司确实有惊人的数据。
社区音量
全部内容 · 按时间倒序AI 领域头部人物在 X 上的最新观点
Paul Graham@paulg
哨兵假说提出，青少年熬夜具有进化优势，因为总得有人醒着，才能在你们这个狩猎采集部落遭到袭击时发现。你大概能猜到是谁告诉我的。
Paul Graham@paulg
AI 现在可以发运集装箱了。 [引用 @typesfast]: 我们刚刚通过 Flexport MCP，让你最喜欢的人工智能工具能够在世界上任意两个地点之间，以任何运输方式发运集装箱，包括合规清关。
Ethan Mollick@emollick
"我们发现，在中等长度、定义明确的会计任务上，前沿AI模型现在比初级会计师更快、更准确，甚至比我们研究中最好的那位还强。"而十八个月前，它们的得分还远低于人类会计师。 这里有不错的讨论：
Guillermo Rauch@rauchg
SvelteKit 3太惊艳了。祝贺团队。非常期待Async Svelte和Remote Functions的发展。 我构建了一个小应用，端到端构建和部署只用了15秒，速度极快，fx + opus轻松搞定了这一切。
Sundar Pichai@sundarpichai
在忙碌的一周里，SynthID Bio，我们用于AI设计蛋白质的水印技术，是科学诚信和生物安全的一大步！祝贺@GoogleDeepMind团队 [引用 @GoogleDeepMind]：SynthID Bio是我们新的水印方法系列，专为AI生成的生物设计打造。 这是世界首创，我们现在可以直接将难以察觉的签名嵌入蛋白质序列中，而不影响其生物学功能。🧵
Yuchen Jin@Yuchenj_UW
我真希望能直接提示AI生成一个Andrej Karpathy视频。 不幸的是，今天没有AI能做到这一点。 Andrej，我们需要你回来。你已经一年多没上传YouTube视频了。 [引用 @karpathy]：我们将会花更多时间去理解语言模型的输出。一些想法、技巧和窍门： 写作。我成功尝试过的一个方法：让你的LLM用ASD-STE100来解释某事，这是一项最初为航空航天维护文档开发的控制语言规范。LLM精通这种语言，而且它对简洁的写作风格有严格的约束，我常常觉得它读起来更舒服……
Andrej Karpathy@karpathy
我们将会花更多时间去理解语言模型的输出。一些想法、技巧和窍门： 写作。我成功尝试过的一个方法：让你的LLM用ASD-STE100来解释某事，这是一项最初为航空航天维护文档开发的控制语言规范。LLM精通这种语言，而且它对简洁的写作风格有严格的约束，我常常觉得它读起来更舒服。有时我会尝试稍微放宽一点，比如要求“达到ASD-STE100的80%”，因为规范相当严格。但还有更好的： 图表/图像。与其写作，不如让你的LLM生成图表。这些可能更容易处理、解析和理解。但还有更好的： 网页。要求“以HTML”输出，得到一个漂亮、…
Sundar Pichai@sundarpichai
我记得第一次团队提出将计算能力送入太空想法的会议——这是个激动人心的想法！ 今天，我们与合作伙伴@planet成功发射原型卫星，表明我们已经走了多远……以及还有多远要走。感谢@SpaceX提供的搭载，还有又一次精彩的助推器着陆🚀
NVIDIA@nvidia
最高提速8倍，现在你知道原因了 ⚡️@openai GPT-6 Astra Ultrafast 运行在NVIDIA上 阅读故事：
Teknium 🪽@Teknium
我度假回来了，Hermes更新后应该会给大家带来大约4倍的速度提升
Cursor@cursor_ai
GLM 5.3 和 GLM 5.3 Flash 现已在 Cursor 中可用！ GLM 5.3 Max 是在 CursorBench 4.0 上得分最高的开放权重模型。
OpenAI Developers@OpenAIDevs
听说你喜欢 @modretro Chromatic。 所以我们加了一个到支线任务中。 你还有 48 小时可以加入。 [引用 @OpenAIDevs]: 准备好参加 DevDay 支线任务了吗？ 10 个构建者挑战。 5 个 Codex Micro 等你来拿。 完成任意 5 个支线任务可获得 raffle ticket，每个任务 1 张。 48 小时。随时随地加入 🌎
Grok@grok
现在在 Grok Build 中：一个新的 Agent 仪表板。所有你的代理都在一个屏幕上。 用 /dashboard 试试
Matt Shumer@mattshumer_
你们都该加入这个，太疯狂了 [引用 @jsnnsa]：我们刚刚完成了从未有人做过的第一次测试：30个人一起实时构建一个游戏世界，同时在里面游玩。 下一次在这个周末，会更疯狂。想邀请的话评论！！
Aravind Srinivas@AravSrinivas
我们正在开源一个最先进的多模态决策模型 pplx-decider-27b，并在新的 Decisions API 中提供它，每百万输入 token 4 美分，输出 token 免费。我们打算在未来几天进一步降低价格。尽情享用！ [引用 @perplexitydevs]: 推出 Perplexity Decisions API。 它由 pplx-decider-v1-27b 驱动，这是我们的多模态决策模型，训练用于输出固定答案集的概率分布，而不是文本。 成本为 $0.04/百万输入 token，在基准测试中得分 85…
Alexandr Wang@alexandr_wang
muse：“真的感觉像生活在未来” ⚡️ [引用 @ComfortablySmug]：我绝对被@Muse的好用程度震惊了，它真的感觉像生活在未来。 很明显为什么Meta股票仅这周就上涨了10%。我认为Muse让很多人感到惊讶。 致敬@alexandr_wang，你的团队震惊了世界
OpenAI Developers@OpenAIDevs
从想法到可以在 @modretro 上玩的游戏。 我们采访了 @Casey，谈论创造力的未来：
Alexandr Wang@alexandr_wang
muse 可以监视取消情况，为你获取最后一刻极难得到的预约和预订！ [引用 @danpeguine]: Muse 刚刚为我预约了一位非常忙碌的医生，这位医生直到六月都没有空位，而预约的是今天。 昨天我让它监视队列，一旦有取消就立即预订。 太棒了。
Boris Cherny@bcherny
Mods 绝对疯狂。你现在可以通过提示词定制 Claude，让它按照你想要的方式工作和外观。 每个人的工作方式不同，所以没有理由每个人都应该有相同的 Claude 体验。让 Claude 成为你自己的，并将 mods 作为插件分享，这样其他人也可以尝试你的 mods。 [引用 @ClaudeDevs]: 你现在可以修改 Claude Code： - 改变它的行为 - 自定义 UI - 替换为你自己的功能 用几行 TypeScript 编写一个，或者让 Claude 为你构建。Mods 随插件发布，因此你可以在 C…
SpaceXAI@SpaceXAI
Grok 4.7 现已在 Gemini Enterprise Agent Platform 上可用
Sam Altman@sama
你应该能在任何需要的地方使用你的 AI 订阅： [引用 @vigyso]: 我将在未来几天尝试回答人们关于“使用 ChatGPT 登录”提出的一堆问题。在此之前，我想让大家了解我们最初为何推出“使用 ChatGPT 登录”（SIWC）。在深入细节之前，先澄清我们的意图。
Michael Truell@mntruell
Grok Bot 可以完成有用的工作，而无需你提出要求。 [引用 @bot]: Grok Bot 现在可以建议如何提供帮助，而无需你提出要求。
Anthropic@AnthropicAI
在物理学中，当两个系统各自运作良好但匹配不佳时，就会出现“阻抗失配”。 在这篇科学博客客座文章中，哈佛物理学家 Matthew Schwartz 认为，AI 与科学之间正发生类似情况。LLM 在许多方面能力出众，但像对待人类合作者那样与它们合作，目前并不是激发其科学优势的最佳方式。 为了解决这种失配，Schwartz 创建了一个用于定量科学精确计算的工具包。由于类似的计算常常出现在非常不同的科学领域，Claude 发现了与生态学、群体遗传学以及其他十几个领域的联系，Schwartz 与领域专家合作，引导它走向有趣…
François Chollet@fchollet
基础 LLM（2024 年及更早）与现代 LRM 之间的关键区别不是符号工具使用。而是从转导范式（直觉回答查询）到归纳范式（直觉产生答案的程序/指令）的转变。 它们被训练为归纳性的，并且在测试时进行归纳，即测试时预测自然语言程序/推理链。这解锁了全新的能力——特别是流体智力。基础 LLM 至今流体智力约为 0。LRM 具有相当水平的流体智力。 LLM 在 ARC 1（2019 年的基准测试）上的表现至今仍约为 10-15%。将它们扩大约 100,000 倍，才从 0% 提高到 10%。与此同时，相同大小或更小的…
OpenRouter@OpenRouter
来自 @liquidai 的 D1 已在 OpenRouter 上线。 这是一个竞争性决策模型：发送你应用的状态和是/否、选择或评分问题，并获得带有每个选项概率的类型化答案。零数据保留。 $0.04/M 输入，$0 输出，65K 上下文
Guillermo Rauch@rauchg
未来是验证工程。 证明、（端到端）测试、基准测试、linter…… 有些测试将是确定性的，有些是代理性的。这看起来很棒。 [引用 @o_kwasniewski]: 介绍 e2e 适用于任何应用的代理测试框架 ~/ npx e2e init → 完全开源 → 混合确定性和代理性 API → 支持 Web、移动端等 → 自带代理和基础设施 → 本地或 CI 运行
OpenAI Developers@OpenAIDevs
dots演示。 现在……有了更好的WiFi。
Google DeepMind@GoogleDeepMind
当 AI 生成的内容已经变得如此逼真，我们如何验证哪些是由人类、机器或自然创造的？ 我们在播客中探讨了来源溯源的关键作用——以及不可感知的水印如何保护数字媒体和生物设计。↓ 时间码： 00:00 引言 00:34 什么是水印？ 04:35 SynthID 15:16 图像和视频 19:28 SynthID Bio 28:00 韧性的未来
Ethan Mollick@emollick
自从我们有了好的 AI，坐着看 PowerPoint 变得好多了。当然，有些人只是让 AI 做思考工作，但那是显而易见的（他们以前也用默认模板）。对于真正关心的人来说，他们有有趣的布局、搞笑的视觉笑话和好的图表。