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全景AI观察者 / Agent实践派 /AI哲学探索者 MBA硕士 资深投资者 AI创业者

Joined May 2025
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普罗米修斯把火种带给人类,让我们得以照亮黑夜、锻造工具,创造文明。 AI 时代,我们被赋予了新的火种,能力的边界正在被重新熔铸。 当执行的门槛不断降低,真正限制我们的,不再只是能做什么,而是能想到什么。 我叫紫雲,会在这里记录对 AI 的观察、实践与思考,一起看看,被赋予AI的想象力,究竟能够释放多大的潜能。
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Why Is No One Afraid of AI World Models Replacing Game Engines? The past two days have been pretty interesting for both Silicon Valley and Wall Street. First, @GoogleDeepMind showcased Genie 4, a world model capable of real-time keyboard controls and synchronized visuals and audio. Then, just three hours before its earnings report, Google rushed to announce Gemini 4 Carbon, claiming it had topped the benchmark rankings. When Alphabet finally released its Q3 earnings, the stock plunged more than 10% in after-hours trading. But here's what's even more interesting. Back in January, @Google 's Project Genie announcement sent @unity shares crashing 24%, as investors feared AI-generated worlds could make traditional game engines obsolete. This time? Unity's stock barely reacted. So what changed?
🤖 Made with AI
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今日科普:@Groq -快到英伟达@NVIDIA都要拿技术授权的芯片 Groq 的 LPU 路线,核心是用高速片上存储和精确的执行调度,减少数据搬运与等待,让模型更快地生成 token。技术介绍 1000 tok/s的时代会到来么?到时候的瓶颈会转移到哪里
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AI 真的能像科学家一样,自主发现未知的物理规律吗? 最新研究 LongChang(龙场)构建了 14 个物理规律被改写的模拟世界,让 12 个大模型自主观察、提出假设并设计实验。 📊 结果令人意外: GPT-6-Astra:规律发现率 16.7% 其余 11 个模型:全部 0% 增加实验预算也并未改善发现率 一直以来,无法跳出框架思考仍然是 AI 饱受诟病的问题之一 AI 距离真正的自主科学发现,还有很长的路要走。 📄 Paper: arxiv.org/abs/2610.37649 🔗 GitHub: github.com/EnVision-Research…
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AI 真的能像科学家一样,自主发现未知的物理规律吗? 最新研究 LongChang(龙场)构建了 14 个物理规律被改写的模拟世界,让 12 个大模型自主观察、提出假设并设计实验。 📊 结果令人意外: GPT-6-Astra:规律发现率 16.7% 其余 11 个模型:全部 0% 增加实验预算也并未改善发现率 一直以来,无法跳出框架思考仍然是 AI 饱受诟病的问题之一 AI 距离真正的自主科学发现,还有很长的路要走。 📄 Paper: arxiv.org/abs/2610.37649 🔗 GitHub: github.com/EnVision-Research…
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Replying to @Deefui @groq @nvidia
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看到人们为在Macbook上一枚发光苹果标志的回归欢呼雀跃,甚至比其技术与功能上的实质进步更令他们兴奋,我感到有些悲哀。 @Apple拥有堪称艺术品的设计。但它的艺术性,从来不只在于独具一格的外观,更在于设计背后推动时代的灵感,以及挑战成见、坚持自己判断的那份偏执。那些美好的设计之所以令人难忘,是因为它们曾与新的可能一同到来。 发光的苹果标志是否值得值得怀念,答案是当然。只是,当怀旧成了最令人兴奋的卖点,我禁不住在想:我们对苹果的期待,什么时候从“它将带来什么”,变成了“它能还给我们什么”? 我期待那枚标志重新亮起,也期待它背后的创造力,再次让人眼前一亮。
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你们有多少人仍在徘徊在苹果过去的辉煌teapawt.org/Deefui/status/21153398…
iPhone Duo的问世,既是技术上的进步,却也是思想上的禁锢。 2007年,乔布斯发布初代 iPhone,重新定义了手机。 2017年,iPhone X 取消了沿用十年的 Home 键,用全面屏和全新的交互方式,再一次挑战人们对智能手机的认知。 苹果的伟大之处不在于拥有多么先进的技术,而在于它敢于打破人们的习以为常。 近十年过去了,当年的行业颠覆者,如今却开始追逐折叠屏的潮流。曾经引领时代的苹果,似乎也逐渐学会了迎合时代。当年他们试图重新定义手机,如今,却似乎只是在努力重新设计手机。 一字之差,却是创新与迭代之间的距离。 人们总以为,创新需要等待更成熟的技术、更合适的时机、更有利的环境。可那些真正改变世界的产品,往往不是诞生于技术最完美的年代,而是诞生于有人敢于重新思考一切的时刻。 限制我们进步的,从来不是技术的局限,也不是时代的束缚,而是思想的边界。
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朋友们看看我的最新帖子teapawt.org/Deefui/status/21156810…
今日科普:@Groq -快到英伟达@NVIDIA都要拿技术授权的芯片 Groq 的 LPU 路线,核心是用高速片上存储和精确的执行调度,减少数据搬运与等待,让模型更快地生成 token。技术介绍 1000 tok/s的时代会到来么?到时候的瓶颈会转移到哪里
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今日科普:@Groq -快到英伟达@NVIDIA都要拿技术授权的芯片 Groq 的 LPU 路线,核心是用高速片上存储和精确的执行调度,减少数据搬运与等待,让模型更快地生成 token。技术介绍 1000 tok/s的时代会到来么?到时候的瓶颈会转移到哪里
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看到人们为在Macbook上一枚发光苹果标志的回归欢呼雀跃,甚至比其技术与功能上的实质进步更令他们兴奋,我感到有些悲哀。 @Apple拥有堪称艺术品的设计。但它的艺术性,从来不只在于独具一格的外观,更在于设计背后推动时代的灵感,以及挑战成见、坚持自己判断的那份偏执。那些美好的设计之所以令人难忘,是因为它们曾与新的可能一同到来。 发光的苹果标志是否值得值得怀念,答案是当然。只是,当怀旧成了最令人兴奋的卖点,我禁不住在想:我们对苹果的期待,什么时候从“它将带来什么”,变成了“它能还给我们什么”? 我期待那枚标志重新亮起,也期待它背后的创造力,再次让人眼前一亮。
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Replying to @johnternus
@johnternus brings the led logo back to Macbook, when does @Apple plan to put it on a mobile device? An iPhone with led Logo perhaps
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MacBook Pro display with touch after 2 days 😭
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最近のAIは狂ってる。AIに物理世界を学ばせる基盤をAIが作ってくれた(しかもブラウザで動く)。仮想世界でAIエージェント同士が競いながら、物理世界を学んでいく。AIがAIを賢くするループ。彼らが機械の身体を手に入れたら確かにゾッとする。
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朋友们来都来了关注一下再走吧谢谢!
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沿用我朋友的看法 teapawt.org/lvlstx/status/21154632…
Unfortunately, thinking outside of the box has never been a strength possessed by Artificial Intelligence yet. >0% is still hopeful, but I can only imagine AI being creative in the next 5 years
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Unfortunately, thinking outside of the box has never been a strength possessed by Artificial Intelligence yet. >0% is still hopeful, but I can only imagine AI being creative in the next 5 years
AI 真的能像科学家一样,自主发现未知的物理规律吗? 最新研究 LongChang(龙场)构建了 14 个物理规律被改写的模拟世界,让 12 个大模型自主观察、提出假设并设计实验。 📊 结果令人意外: GPT-6-Astra:规律发现率 16.7% 其余 11 个模型:全部 0% 增加实验预算也并未改善发现率 一直以来,无法跳出框架思考仍然是 AI 饱受诟病的问题之一 AI 距离真正的自主科学发现,还有很长的路要走。 📄 Paper: arxiv.org/abs/2610.37649 🔗 GitHub: github.com/EnVision-Research…
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Here is the original post teapawt.org/OpenAI/status/21147807…
Replying to @OpenAI
GPT-6.1 Terra substantially outperforms GPT-5.6 Terra on Agents’ Last Exam, a test of how well agents use software at work. It even matches GPT-6 Astra at one-tenth the price per token and finishes tasks over 3× faster on average than both Astra and GPT-6.1 Sol.
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