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AI 资讯

如果AI解开了世界难题，人类数学家还剩下什么？

继知名数学家陶哲轩公开批评OpenAI后，近期另一位新晋菲尔茨奖得主邓煜也炮轰OpenAI——不能你蒸馏了全世界，不让别人来蒸馏你。随着顶级模型公司不断破解世界级数学难题，数学家们集体破防。 邓煜近期提出的观点大意是，AI公司在构建大模型时，通过“知识蒸馏”或抓取全人类的网络文献、学术论文与知识库来训练自己。然而...

谈了一圈，为什么苹果最后只能选阿里？

10月31日终于官宣了：苹果与阿里巴巴正式达成合作，中国用户可以直接在 Siri、写作工具和视觉智能里使用阿里千问。国行用户等了两年多Apple智能,终于要来了。有意思的是，两年来，众多国产大模型公司：百度、腾讯、字节、DeepSeek、智谱……都或多或少跟苹果传出过绯闻，为啥最后只有阿里千问“抱得美人归”？其实，仔细扒一扒，我们会发现：苹果只能选阿里。01、合规是第一道门槛在海外，Apple 智能的主要合作伙伴是 OpenAI 和 Google。但在国内，这俩家伙的模型都不可用。但这不意味着在国内可用、国内备案的模型就能直接登陆 Apple智能，还需要单独的端侧生成式AI服务备案。同时作为手...

刚刚，Karpathy说他已经彻底不写代码了，并仅花两小时制作精华版油管

阅读之前记得关注+星标⭐️，，每天才能第一时间接收到更新 Karpathy终于又冒泡了。嫌油管推荐的内容太垃圾，Karpathy只动嘴不动手，让Claude在两小时内做出了一个全新的油管替代品。https://karpathy.bearblog.dev/hacker-tube/整个开发和部署过程，他连一行代码都没有敲，终端命令也没碰过。周五深夜11点，Karpathy想...

个人灵光 2.0 实测：个人 AI 助理的机会和门槛｜AI 上新

作者｜汤一涛 编辑｜靖宇 10 月 21 日的 Meta 财报会上，扎克伯格披露了一组关于个人智能体 Muse 的关键数据：超过 1000 万人设置了 Muse，购物是 Muse 最常见的用途，超过四分之一的用户在用它买东西，平均客单价超过200 美元；上线第一周，Muse 交易量便超出了预期，Meta 不得不与支付合作伙伴 Stripe 一起临时上调了信用额度。 六天后的 10 月 27 日，蚂蚁集团发布了灵光 2.0，将产品定位从最初的「30 秒用自然语言生成小应用」，彻底转向「能管事的个人 AI 助理」，官方口号概括为九个字：「记得住、盯得牢、办得了」。它打通了支付宝账单、钉钉、飞书、米家等服务，让 AI 替你管日常事务，试图成为中国版 Muse。 但 Muse 和灵光面对的问题截然不同。美国电子商务分散在大量独立网站中，Muse 可以通过云端浏览器直接访问店铺；而中国的日常消费与沟通高度集中在少数几个超级 App 内部，数据与交易链路彼此独立。 灵光 2.0 界面 我们花了两天实测了灵光 2.0，并横向对比了千问、Muse 和 Claude Duet。实测表明，把一个 AI 个人助手放到中国的移动互联网生态里，真正的瓶颈已经不再是模型的推理能力，而是跨平台的权限边界、安全责任划分与商业利益归属。 首先定义一下「私人助理」这个概念。在现实世界里，一个人类私人助理之所以能替你把事情办妥，靠的是四样东西： 信息：知道你的偏好、账单、日程等上下文； 权限：能以你的名义采取行动，而且外部平台和交易对手认可这个授权； 责任：一旦出错了，有明确的追责与兜底机制； 忠诚：在利益冲突时替雇主着想。 过去，只有极少数富人请得起私人助理，因为维持这四样东西的成本极其高昂。到了大模型时代，云端算力和代码大幅降低了「整理信息」和「持续盯盘」的成本；但后三项（权限开放、责任承担与立场忠诚）依然

DeepSeek，怎么就变成了一条「大肥鱼」

作者｜Moonshot 编辑｜靖宇 最近，B 站评论区闹起了「鱼灾」。 先是有人开了个「Claude 大小姐在运营」的账号，让 AI 负责选题、制作和运营。第二天，「DeepSeek 鲸鱼娘在运营」跟着上线，第一条视频播放量就超过了 200 万。 由于目前 DeepSeek 暂无生图功能，该账号形象还是由 GPT 绘制的。｜图源：Bilibili 网友纷纷效仿，给自己的 Agent 装上刷 B 站的工具，很快，科技区出现了一大群「XX 的大肥鱼」、「XX 小飞鲸」的 AI 账号，还喜欢在评论区互相艾特、互相捧场。还有人专门写了个「大肥鱼清除计划」插件，就为了屏蔽这些 AI 评论。 就这样，一个象征着人工智能探索和想象的蓝鲸 logo，一个原本以技术能力出圈的 AI，在用户的集体创作中，逐渐变成了穿女仆装、爱吃白饭、动不动就摸鱼、甚至有粉丝阵营的「大肥鱼」。 图源：梗鲸 而被网友安排上性格的，还不止 DeepSeek。豆包从名字到头像，都想成为一个亲切、好相处的朋友，结果在网上被编排出了「豆包型人格」，甚至成了一个任人捉弄的「笨女孩」。国外也有类似的现象，Grok 被叫成「老司机」，Claude 则被不少人当成严肃、可靠的工作搭档。 这些印象多少来自真实的产品体验，却又经过表情包、翻车视频和网友二创，逐渐长成了另一副模样。 简言之，AI 公司负责训练模型，互联网负责训练它的人设。 01 谁让 DeepSeek 变成了「大肥鱼」 「大肥鱼」这个外号，流传最广的解释来自一场识图乌龙：有用户把 Logo 发给 DeepSeek，让它辨认图片，结果 AI 没认出自己，反倒一本正经地说，这是一条「蓝色大肥鱼」。最初的对话记录已经无从考证，但这个称呼算是叫开了。 而后，网友不满足于叫它大肥鱼，还要把赋予它具体形象。如今最流行的 DeepSeek 二次元的鲸鱼娘形象，就来自一场接力式创作。

DeepSeek，怎么就变成了一条「大肥鱼」

最近，B 站评论区闹起了「鱼灾」。 先是有人开了个「Claude 大小姐在运营」的账号，让 AI 负责选题、制作和运营。第二天，「DeepSeek 鲸鱼娘在运营」跟着上线，第一条视频播放量就超过了 200 万。 由于目前 DeepSeek 暂无生图功能，该账号形象还是由 GPT 绘制的。｜图源：Bilibili 网友纷纷效仿，给自己的 Agent 装上刷 B 站的工具，很快，科技区出现了一大群「XX 的大肥鱼」、「XX 小飞鲸」的 AI 账号，还喜欢在评论区互相艾特、互相捧场。还有人专门写了个「大肥鱼清除计划」插件，就为了屏蔽这些 AI 评论。 就这样，一个象征着人工智能探索和想象的蓝鲸 logo，一个原本以技术能力出圈的 AI，在用户的集体创作中，逐渐变成了穿女仆装、爱吃白饭、动不动就摸鱼、甚至有粉丝阵营的「大肥鱼」。 图源：梗鲸 而被网友安排上性格的，还不止 DeepSeek。豆包从名字到头像，都想成为一个亲切、好相处的朋友，结果在网上被编排出了「豆包型人格」，甚至成了一个任人捉弄的「笨女孩」。国外也有类似的现象，Grok 被叫成「老司机」，Claude 则被不少人当成严肃、可靠的工作搭档。 这些印象多少来自真实的产品体验，却又经过表情包、翻车视频和网友二创，逐渐长成了另一副模样。 简言之，AI 公司负责训练模型，互联网负责训练它的人设。 01 谁让 DeepSeek 变成了「大肥鱼」 「大肥鱼」这个外号，流传最广的解释来自一场识图乌龙：有用户把 Logo 发给 DeepSeek，让它辨认图片，结果 AI 没认出自己，反倒一本正经地说，这是一条「蓝色大肥鱼」。最初的对话记录已经无从考证，但这个称呼算是叫开了。 而后，网友不满足于叫它大肥鱼，还要把赋予它具体形象。如今最流行的 DeepSeek 二次元的鲸鱼娘形象，就来自一场接力式创作。 B 站 UP 主「上善无形」最早利

个人灵光 2.0 实测：个人 AI 助理的机会和门槛｜AI 上新

豆包手机的问题，也是蚂蚁灵光的问题。 10 月 21 日的 Meta 财报会上，扎克伯格披露了一组关于个人智能体 Muse 的关键数据：超过 1000 万人设置了 Muse，购物是 Muse 最常见的用途，超过四分之一的用户在用它买东西，平均客单价超过200 美元；上线第一周，Muse 交易量便超出了预期，Meta 不得不与支付合作伙伴 Stripe 一起临时上调了信用额度。 六天后的 10 月 27 日，蚂蚁集团发布了灵光 2.0，将产品定位从最初的「30 秒用自然语言生成小应用」，彻底转向「能管事的个人 AI 助理」，官方口号概括为九个字：「记得住、盯得牢、办得了」。它打通了支付宝账单、钉钉、飞书、米家等服务，让 AI 替你管日常事务，试图成为中国版 Muse。 但 Muse 和灵光面对的问题截然不同。美国电子商务分散在大量独立网站中，Muse 可以通过云端浏览器直接访问店铺；而中国的日常消费与沟通高度集中在少数几个超级 App 内部，数据与交易链路彼此独立。 灵光 2.0 界面 我们花了两天实测了灵光 2.0，并横向对比了千问、Muse 和 Claude Duet。实测表明，把一个 AI 个人助手放到中国的移动互联网生态里，真正的瓶颈已经不再是模型的推理能力，而是跨平台的权限边界、安全责任划分与商业利益归属。 首先定义一下「私人助理」这个概念。在现实世界里，一个人类私人助理之所以能替你把事情办妥，靠的是四样东西： 信息：知道你的偏好、账单、日程等上下文； 权限：能以你的名义采取行动，而且外部平台和交易对手认可这个授权； 责任：一旦出错了，有明确的追责与兜底机制； 忠诚：在利益冲突时替雇主着想。 过去，只有极少数富人请得起私人助理，因为维持这四样东西的成本极其高昂。到了大模型时代，云端算力和代码大幅降低了「整理信息」和「持续盯盘」的成本；但后三项（权限开放、责任承担与立

实测灵光2.0：对标Muse背后，中美Personal Agent的底层逻辑其实截然不同

在大模型行业卷完参数、卷完长文本，又在 GUI Agent 的延迟与高错误率里撞得头破血流之后，Personal Agent 到底该怎么落地，成了 2026 年下半年所有大厂的必答题。2026 年 10 月 27 日，蚂蚁发布灵光 2.0，成为国内大厂较早正式推出的 Personal Agent 产品之一。它试图把 AI 从一次性的任务执行者，变成持续跟进生活事务的...

形式化验证：半个世纪前的“代码验算”技术，为何被AI捧红？

今年早些时候，谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）在谷歌云年度大会上披露，公司约 75% 的新代码由 AI 生成，再经工程师审核批准。Anthropic 的内部数据显示，其入库代码已有 80% 以上由 Claude 编写。批量产出的也不只是代码。10 月 26 日，AI 数学公司 Axiom Math 宣布，团队指挥数十个 AI 智能体，用 24 天把数学史上篇幅最长的证明完整改写成可供证明助手 Lean 逐步检查的形式化代码，篇幅长达 4,310 万行。产量上去了，随之而来的是质量问题。代码审查公司 CodeRabbit 分析了 470 个开源项目的拉取请求（pull ...

“别再像2024年那样用Claude了！”Claude Cowork工程负责人：有些Skill删掉反而更好

翻译｜林绮蓓编辑｜蔡芳芳10 月 13 日，Anthropic 工程经理、Claude Cowork 工程负责人 Felix Rieseberg 发表了一篇博文，建议大家在使用 AI 时“更有野心”。他分享这篇文章的 X 帖子，已获得超过 500 万次浏览。在他看来，这并不只是让 AI 把事情做得更快，还需要重新想一想：眼前的工作最终要达成什么目标？能不能把更多...