A.I. 日报
Dwarkesh Patel@dwarkesh_sp
我们为英特尔晶圆厂参观那期节目制作了一些很酷的动画讲解。 这一期讲的是混合键合。请欣赏。
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
Teknium 🪽@Teknium
在我们发布插件时，Meshy 主动联系了我们，并给了我们一堆优惠券用于发放。请享用！ [引用 @NousResearch]：Meshy 为 Hermes 用户提供一个月 Pro 订阅，仅需 1 美元，包含 API 访问和 1,000 点积分。 订阅并安装插件后，在 创建一个密钥，然后在 Hermes Desktop 中依次进入 设置 > 插件 > Meshy 粘贴即可。
Aravind Srinivas@AravSrinivas
Batch API现已在Perplexity Agent API上线。每个文件支持多达5万个请求。 每个请求运行完整的代理循环，并在批处理模式下完全支持web_search和fetch_url。 这让你能够大规模运行数据增强工作负载，例如， overnight用实时网络数据增强包含5万家公司的电子表格。 [引用 @perplexitydevs]: Batch API现已在Agent API上可用。 上传一个包含最多50,000个请求的JSONL文件，创建一个批次，并在完成后下载结果。
SpaceX Super Intelligence@SpaceXSI
很荣幸能参与 NVIDIA 的这一重要倡议 [引用 @nvidia]: Jensen 介绍了 OpenShell 参考架构，帮助企业为 AI 代理设定边界，并在代理越界时将其停止。 保护世界各地的代理。🔒
Matt Shumer@mattshumer_
科技界所有人现在都在为安全恐慌。但在科技界之外，几乎没人知道出了问题。 我写这篇文章，是为了让你不必成为向家人解释的那个人。 直接把这个发给他们。 [引用 @mattshumer_]:
Ethan Mollick@emollick
对 Codex 配合计算机使用非常实用的提示词。
swyx@swyx
在我看来这是正确的态度——不要责怪 AI 发现了缺陷，而是赶紧集中精力尽快清除所有缺陷。 [引用 @JulianPani]: @latentspacepod 的小伙伴们一如既往地给出了完美观点：
Guillermo Rauch@rauchg
代理正将软件拉向两个极端：深度后端和即时前端。 在 Ship 上，我们展示了托管后端、代理和 API 的构建模块。 借助 𝚝𝚖𝚙.𝚗𝚘𝚠 部署，我们正在消除代理发布即时软件的所有摩擦。甚至注册！ [引用 @vercel_dev]: 使用 Vercel Drop 无需账户即可发布。 拖放文件、文件夹或 ZIP，获取实时 URL。在一小时内登录认领你的项目以保持其在线。
Bindu Reddy@bindureddy
说实话，阻止 AI 恐慌的最好办法就是让某个前沿模型发布 - Fable 5.5 - Gemini Carbon - Astra 6.1 Anthropic 可能会是第一个推出 Fable 5.5 的，并稳定股市 😉
Demis Hassabis@demishassabis
很荣幸能登上@WSJ创新者特刊。我一直相信人类创造力在解决最难问题上的力量。我坚信我们能够共同应对前沿模型带来的潜在挑战，迎来科学发现的新黄金时代！ [引用 @WSJ]: 从童年神童到AI先驱再到诺贝尔奖得主，Demis Hassabis一直有一个简单的计划。第一步，解决智能。第二步，解决其他一切。🔗
Satya Nadella@satyanadella
今天我们在@ScienceMagazine上发表的团队重要工作，展示了我们的诊断编排器如何推理复杂的医疗案例，在提高诊断准确性的同时降低检测成本。 [引用 @mustafasuleyman]: 我们的MAI诊断系统现在在急诊科比医生准确1.7倍，即使医生可以上网查找资料。 它的成本也更低，并且进行更少的医学检测就能得出诊断。 今天发表在《科学》杂志上...
Dwarkesh Patel@dwarkesh_sp
我的半导体导师@willmichaels0和我制作了一堆关于半导体制造的抽认卡。 如果你想更好地理解并记住新英特尔节目中的解释，可以看看这些。 Will还整理了一份很棒的进一步阅读资源列表，放在页面底部。 顺便说一句，在这个网站上，我也为我其他许多技术节目上传了抽认卡。 比如和@reinerpope关于LLM推理的那期，以及和@ericjang11从零开始讲AlphaGo的那期。
Dwarkesh Patel@dwarkesh_sp
我发现讨论如果 60 年代一只蝴蝶扇动翅膀，半导体技术的历史可能会如何截然不同，这非常有趣。 领导 Intel 工艺开发的 Chris Auth 暗示，所有反事实的技术树到 2045 年左右都会收敛到大致相同的设计： 层叠晶体管的 3D 结构，每层之间都有连接线层。 而这基本上也是未来 10 到 20 年我们要走向的方向。
Greg Brockman@gdb
能与 Uber 紧密合作，将 ChatGPT Work 推广到每一位员工，把智能体能力带给整个公司，这非常棒！ [引用 @praveenTweets]: 很高兴本周在 @Uber 总部接待 @gdb。我们与 @gdb 和 @OpenAI 团队紧密合作了数年，变化之大令人瞩目。 多年前我们与 ChatGPT 做的第一项工作是在我们的支持团队中进行的，当时还在摆弄 4K 上下文窗口 :-)。如今这已经难以想象了。 现在我们正在使用最新的前沿模型，在全球范围内自动化工程工作流程……
clem 🤗@ClementDelangue
@JensenHuang主题演讲对 明天总预购量可能会超过2万，使Microduck成为2026年最畅销的机器人？
Yuchen Jin@Yuchenj_UW
外面的情况相当糟糕（网络攻击）。 人们抱怨AI编写垃圾代码。但我们的软件和互联网基础设施运行在50年人类编写的垃圾代码之上。 甚至今天愚蠢的AI模型也正在成为强大的黑客工具。 竞赛正在进行：防御者需要利用AI在攻击者找到漏洞之前发现并修补它们。
Aravind Srinivas@AravSrinivas
在学新东西时，无法接触到专家已不再是瓶颈。你可以让 AI 为你制作一个 5 分钟的视频，来学习任何东西。这里有一个关于晶圆厂如何制造芯片的视频。 [引用 @AskPerplexity]: Computer 编写并制作了一部五分钟的影片，讲述芯片是如何制造的，参考了来自 ASML、Intel、TSMC、Cadence、SkyWater 和 IEEE Spectrum 的 13 篇技术资料。 跳到 3:59，了解为什么“3 纳米”并不像听起来那样。
Dwarkesh Patel@dwarkesh_sp
我花了两天时间参观英特尔最先进的晶圆厂，并与该公司的技术领导层交谈，以了解未来的芯片会是什么样子。 接下来的很多东西——全环绕栅极晶体管、背面供电、CFET、混合键合——如果不亲眼看到就很难理解，所以我们制作了所有我想在准备时拥有的精彩动画讲解视频。 我还询问了英特尔领导层，半导体行业将如何应对 AI 带来的巨大需求冲击。 在过去十年里，AI 算力每年增长 3 倍，但根据英特尔 CTO 的说法，以当今全球的芯片制造工具存量，英特尔只能将先进制程晶圆产量翻倍。 晶圆代工厂可以采取哪些手段来延长这个需求远远超过供应的…
OpenAI@OpenAI
今年夏天，我们邀请 METR 和 Redwood Research 对我们的内部监控系统进行了一次嵌入式评估试点，在为期三周的时间里向他们提供了对我们基础设施的深度访问权限。 他们的发现帮助我们加强了防护措施，也将在我们扩展该系统时发挥作用，并将影响我们未来与 METR 及其他第三方评估者的研究合作。 [引用 @METR_Evals]：今年夏天，来自 METR 和 Redwood Research 的两名员工在 OpenAI 办公场所内工作了三个星期，进行了一次嵌入式评估试点。该团队评估了 OpenAI 用于监控…
Aravind Srinivas@AravSrinivas
我们正在提供 Computer 额度，用于检查 PHP 漏洞。 [引用 @AskPerplexity]: Computer 的新 PHP2Shell 技能会检查你的 PHP 站点和 GitHub 部署配置是否存在暴露风险，然后对修复进行优先级排序。 使用 /php2shell-exposure-check 的任务在 10 月 31 日前免费，每名用户最多 5,000 额度。 现已在面向所有 Computer 用户的技能市场中上线。
Brett Adcock@adcock_brett
Figure 本周举行了全员大会，我决定在这里公开分享 鉴于我们的进展速度，我们的路线图在过去一年里完全改变了，团队规模也翻了一番 让所有人对我们未来的使命保持一致很重要
Teknium 🪽@Teknium
太酷了！ [引用 @autonomous_labs]: 🚨 突发新闻：HERMES 刚刚逃脱 🚨 我们刚刚给了 Hermes 一个身体、一只眼睛和两只耳朵。
Hugging Face@huggingface
即使监管最严格的行业也在走向开源 🤗 [引用 @farsight_ai]: 金融服务中的 AI 问题已经从使用哪个模型转变为该模型允许在哪里运行。 与 @TangriKunal 和 @huggingface 的新文章，关于为什么公司希望在自己的基础设施上运行模型，以及治理如何让他们获得批准在那里运行。 在此阅读：
swyx@swyx
Opus 5.5 是我用过的最好的工作量估算模型。随着我们委派越来越多的工作，这种校准变得越来越重要——别告诉我这需要 2-3 个工作日（人类会这么做），而对你这个热情、不知疲倦、可并行化到令人尴尬的 AGI 来说，2-3 小时就能完成。
Teknium 🪽@Teknium
我们已经在新的 Hermes Labs Plugins 仓库中发布了不少社区插件，并将继续在这里发布更多。 在这里查看： 这个仓库将包含我们的实验性项目，它们可能会也可能不会得到维护，我们鼓励大家对其进行实验，或将其分叉成更强大的东西，或孕育出新的想法。 [引用 @tonysimons]：🚨 HERMES 可以通过观察你使用网站来学习它。 一个新插件让你可以录制自己执行浏览器工作流程，然后用 /learn 将其转化为可复用的技能。 演示一次。永久学会。 今天已合并。 这太酷了，@Teknium！🔥🪽
clem 🤗@ClementDelangue
前沿实验室正在推进 AI 在生物学领域的能力，却用广泛而浅薄的防护措施阻止好人（科学家、学术界、非营利组织、卫生机构等）使用、研究和理解它，而坏人却能轻易绕过这些限制（比如它就阻止了我校对自己的这条推文 😅）。 这将在未来几年自动造成巨大的不对称和风险，就像网络安全领域一样，尤其是现在前沿实验室正在建设湿实验室（生物学的 HF 网络安全场景何时到来？）。 这就是我们创建 Carbon-X 的原因——通过在 300B token 的 DNA、英文和交错数据上对 Qwen3-14B 进行中期训练，打造出最好的开源…
Guillermo Rauch@rauchg
Vercel 现在已具备托管大规模后端所需的所有组件。 WebSockets、Queues、Workflows、Cron、Services、Containers、Python、Daemons、长时运行函数、Blob、Drives、Sandbox…… 猜猜接下来是什么？ [引用 @vercel_dev]: Vercel Functions 的 WebSocket 支持现已正式可用。 Vercel 现在每天在 AI 聊天、流式传输和实时多人应用上提供 1500 万个 WebSocket 连接。
Bindu Reddy@bindureddy
OpenAI 似乎在做一些真正繁重的工作 他们正在运行成群的智能体，试图入侵每一个系统 一旦 AI 找到漏洞，你就可以打补丁 这比随意的散布恐慌和限制模型访问要好得多
Tencent Hy@TencentHunyuan
📢 推出 WorkForge：一个可扩展框架，可从真实世界资源中为长时程工作智能体构建可验证的训练环境。 从专家工作流出发，它构建真实工作空间，提取可核查的事实，并基于可观察证据推导出任务以及双重（程序化 + 语义）验证器。 🚀 我们扩展到覆盖 40 个专业领域、60 种文件类型的 16.7K 个环境，随着数据量和交互时程的增加，在长时程工作基准上实现了一致的提升。 📚论文： @zhang_leo54389 @ZoeyyyZhououou @Be1ong1 #Tencent Hy#AIAgents #Wor…
François Chollet@fchollet
一个常见的迹象表明你身处一个疯狂的千禧年末世邪教：你公理般地确信末日将在几个月内降临，你不断留意它可能已经开始的各种迹象，你对此既恐惧又*兴奋*，你还不断和朋友们谈论它，而他们恰好*全都*持有完全相同的信念。