Ching Sheng, Chang

#Programmer #Ramen #Manga #35P

[Karan @karankendre]

Nobody saw this coming

Japan is now officially in the AI race

and they’ve released a model that performs on par with Claude Mythos

[皓樂芒 @howlemont]

OpenAI突然就突破了一个数学问题，

很多研发人员表示心情无法言喻，晚上都失眠了

想象一下：你拿一堆钉子（n个点），钉在一张大纸上。你想让尽量多的钉子对儿之间，正好隔着1厘米（不能多不能少，就1厘米）。

这个问题是1946年由数学家保罗·埃尔德什（Erdős）提出来的，叫“平面单位距离问题”。问的其实就是最多能有多少对儿钉子正好1厘米远？
80年来，大家都以为最好的排列方法就是方格子，像国际象棋棋盘，或者像学校的操场画的正方形网格。
把方格稍微缩放一下，就能得到差不多 n（一点点慢慢长大的额外因子） × 1厘米对儿。
埃尔德什本人甚至猜想最多也就 n^{1+o(1)}这么多（就是 n 乘以上一个“趋近于1的额外小数”，永远超不过 n 的某个固定次方）。 结果呢？OpenAI的一个普通推理模型（还不是专门为数学设计的超级AI，就是一个通用思考机），自己琢磨了半天，它的思考过程有足足125页PDF，突然发现：不对！我们可以用一种更牛的办法！它发明了全新的一整族点排列方式（无限多个例子），让1厘米对儿的数量一下子跳到 n^{1+δ}，其中 δ ≈ 0.014（普林斯顿数学家Will Sawin后来帮它算精确了）。这可是多项式级别的真正提升，像从“慢慢爬”直接变成“火箭加速”。 它怎么做到的？用了一种超级深的代数数论技巧（叫“无限类域塔”和Golod–Shafarevich理论）。

简单比喻就是以前大家只用“高斯整数”（a+bi那种复数）来造方格；AI却造了更复杂的数塔，像一层一层叠起来的魔法数字城堡，让点和点之间“啪啪啪”撞出远超以前的1厘米对儿。完全出乎人类80年的预期，把埃尔德什那个“方格子差不多最优”的信念直接打翻了。

为什么所有研究者都震惊到睡不着？

1. 这是80年的老大难问题，被AI一次性干掉了而且是自主解决的！不是人喂它提示、专门训练它数学，而是它自己想出来的原创构造。数学史上第一次，AI独立解决了一个真正核心的开放研究问题（不是IMO竞赛题，是那种顶刊级别的猜想）。

2. 它把两个八竿子打不着的领域连起来了：离散几何（钉子怎么摆）和代数数论（抽象的数字城堡）。人类数学家都没往这个方向深挖，它却一头扎进去，还成了。

Fields奖得主Tim Gowers看完直接表示：“如果这是一个人写的论文，我会毫不犹豫推荐到《Annals of Mathematics》（数学界顶级期刊）发表。”

3. 发出了超强音的宣告：AI现在不只是“帮人类算算题”或“查文献”，它能自己发现新路、提出新想法、给出完整证明。
Gowers、Noga Alon、Arul Shankar等一堆大牛都亲自验证，还写了个“人类版解释论文”说：这玩意儿靠谱，而且漂亮得惊人。

4. 对未来的冲击：人类仿佛看到了地平线的一抹晨光，AI马上就能帮人类在生物、物理、医学、工程上加速突破了。人类还是掌舵人，但AI成了超级得力的“发现伙伴”。这是要范式转变了。

所以数学家、AI研究者们今晚都刷着论文、讨论链路、激动得睡不着。就像1970年代突然发现黑洞、或者突然证明费马大定理那天一样，历史性时刻来了。

总结：这些AI不是“抄作业”，它是自己发明了一种全新的“钉子摆法”，把80年没人敢动的猜想推翻了。

研究者们见证到了数学和科学发现方式的革命，难怪大家集体失眠。

你，看懂了吗？

不懂就去找OpenAI去要原证明和125页思考过程吗吧，他们都公开了。

反正我是没懂！

[Ching Sheng, Chang @ChingShengChang]

@KKaWSB @0x_qeesung 你上面沒寫的足夠清楚 哈哈哈

[Ching Sheng, Chang @ChingShengChang]

@w23752946 訓練方式也太迂腐了吧⋯

[Ching Sheng, Chang @ChingShengChang]

@Zhengyan040525 @duanhjlt 太污了哇哈哈哈

[Ching Sheng, Chang @ChingShengChang]

@Thaniyium @duanhjlt 講得真好

[陆三金 @threeaus]

Anthropic 的哲学家@AmandaAskell 最近参加了一个访谈，在访谈中她分享了自己探索好奇领域的一个方法。

提示词大概是：

我希望你从「xx」领域里选一个大概研究生水平的概念。然后我希望你通过写一个寓言的方式，间接地把这个概念完整讲出来。最好一直到快结尾时，人才会慢慢意识到这个概念究竟是什么。然后在故事之后，再补一段解释，把你刚才真正要讲的概念说清楚。

[AYi @AYi_AInotes]

Anthropic CEO Dario Amodei把所有程序员和独立开发者的终局和心里模糊的不安都说透了：未来只有5%的人能真正留在牌桌上。

他平静但无比坚定，说最先被商品化的，是写代码这件事，
再往后，软件工程里从需求分析、架构设计到测试部署的大部分常规流程，也会被逐步接管。
最后能真正留在牌桌上的，只有大约5%的人。

以后拼的再也不是谁写的语法更标准，谁背的API更多，而是系统思维。

你能不能把一堆零散的AI能力，编排成一个稳定可靠的系统。
能不能给AI设边界、管长期记忆、控边缘推理。
能不能驾驭AI，而不是被AI替代。

Amodei反复强调，这不是什么遥远的未来，这就是正在发生的事。

看完真的感慨万千，也许AI根本不是要消灭所有开发者，它只是在重新定义开发者的价值。

过去的价值在告诉机器怎么做，未来的价值在告诉系统要做什么。

过去你是写代码的人，未来你是设计和掌控整个智能系统的人。

未来的编程不会再是是写给机器，更多是写给系统的。

[墓碑科技 @mubeitech]

你觉得手里的 ChatGPT 越来越笨。
恭喜，你的直觉是对的。

OpenAI、Google、Anthropic 正在共用同一套剧本。
数据图表直接揭了底。
新模型发布的第一天，智力水平处于 100% 的绝对巅峰。
接着就是漫长的“放血”。
几个月内，感知能力曲线一路平滑下跌，掉到 60% 左右的谷底。

为什么要悄悄给模型降智？
为了给下一代新品垫脚。
把现役模型拉胯，新模型发布时才能制造出“断崖式升级”的震撼。
用 60 分的残血，衬托 100 分的惊艳。

实验室里的跑分机器测不出这种缓慢的性能缩水。
但天天拿它干活的人，根本骗不过去。
科技巨头的挤牙膏玩法，已经进化成了先给满管，再偷偷往外抽。

[KK.aWSB @KKaWSB]

1995年，亚马逊刚上线，杰夫·贝佐斯每天自己开车去邮局寄包裹。

第一周卖出的书，他跪在车库地板上打包，膝盖疼得不行。

他对员工说："我们需要护膝垫。"

员工看了他一眼："我们需要的是打包桌。"

贝佐斯愣了一秒。

"这是我听过的最好的主意。"

后来他反复讲这个故事，不是因为它有多传奇。

而是因为它让他意识到一件事——当你深陷在一个问题里太久，你会开始优化你的跪姿，而不是站起来。

大多数人面对痛苦时，第一反应不是消除痛苦。

是买一副更好的护膝。

[赴野 @duanhjlt]

如何看待当代男性正在集体退出婚恋市场？

[Herrington Darkholme @hd_nvim]

她突然凑近问我：“你也是搞 AI 的呀？做哪块方向的？”我背后一凉，嘴角抽搐：“就…… 就是大家都做的那种……”

她眼睛瞬间亮了：“你是做基座大模型的吧？万卡集群、千亿参数多模态对齐那种？”我干笑：“不是……”

她更兴奋：“那肯定是搞底层推理优化的咯？算力调度、量化权重、KV Cache，简直是 AI 工业化的核心啊！”我垂着头：“也不是……”

她盯着我，语气严肃：“难道是搞前沿架构的吧？多智能体博弈、思维链强化学习，做的就是通用人工智能 AGI？”我小声说：“也不是……”

她明显懵了：“那你不会是搞向量基建的吧？混合检索算法、GraphRAG 深度索引、多维向量数据库优化？”我摆摆手：“没有造轮子…… 也没搞过基建……”

她陷入沉思，缓缓开口：“那你做什么？”

我顿了顿，红着眼圈，终于崩溃，带着哭腔喊出：“我…… 我就是在搞 Agent 开发的！！！”

[墓碑科技 @mubeitech]

全球最懂 AI 的人，刚扯下了科技巨头裁员的遮羞布。
手里攥着人类史上最强的工具，这帮 CEO 的第一反应居然是开除员工。
黄仁勋在访谈里给出了解释。
四个字，缺乏想象力。

Salesforce 裁员数千人。
Meta 和亚马逊也在大砍人头。
对外的统一口径全叫“AI 降本增效”。
英伟达掌门人直接掀桌子。
有远见的公司拥有了更强的能力，会去开拓新版图。
没点子的管理层拿到新工具，只能想到怎么抠那点人工费。

AI 是用来提升能力的，绝非消除能力。
每个木匠现在都能升级成建筑师。
水管工也能做建筑设计。
拿 AI 当借口裁员，本质上是管理层对创新的无能狂怒。

这场访谈还漏了一组极其反直觉的数据。
OpenAI 和 Anthropic 的营收增速极其恐怖。
每周进账十到二十亿美元。
全年的盘子直逼一千亿美元。
华尔街天天敲键盘说 AI 都在烧钱。
黄仁勋看着后台真实的算力订单只觉得好笑。

他自己的公司五个月新增了五千亿美元订单。
单靠两条产品线就能在三年内卷走一万亿。
当年这个在小餐厅端盘子的年轻人。
拿到最多的一笔巨款是三美元小费。
现在他搞出的技术让全球算力需求两年翻了一百万倍。

主持人问他打算什么时候退休。
他说自己只希望死在工作岗位上。
机器正在把人的潜力无限拉长。
新技术从不主动让人下岗。
平庸的领导者才会。

[Ching Sheng, Chang @ChingShengChang]

@hsn8086xe 西粿落

[Odyssey @OdysseysEth]

越来越觉得，婚姻的誓言不应该是：“不管你变成什么样，我都爱你。”

而应该是：“因为我们都追求真实和尊严，所以我们决定并肩作战。如果我们中有人背叛了这份真实，那契约就自动终止。”

[数字游民Jarod @jarodise]

今天科技圈最炸裂的一条新闻，中文互联网还没什么人讨论：Eon Systems公司把一只果蝇的完整大脑，包含12.5万个神经元和5000万个突触连接，在数字世界中完成了1:1的拓扑重建。

接入虚拟身体后，它在物理引擎里爬行、转向，行为预测准确率达95%。创始人Philip Rosedale高调宣布："鬼魂不再在机器中，机器正在成为鬼魂。"

不过我觉得他这个结论还是下早了。

当我们讨论"上传意识"时，有一个巨大的、令人难以回避的现实前提：人类不仅从未制造出任何有意识的物体，甚至在科学上还没有完全搞明白"意识"到底是什么。

我们知道大脑包含神经元，我们知道电信号如何在突触间传递，但我们依然不知道，为什么一堆脂肪、水和电信号的特定组合，会产生"我"这个主观感受。人类连自己脑子里的意识是怎么产生的都还没解释清楚。

在这样的前提下，面对电脑屏幕里代码跑出来的虚拟果蝇，科学界根本拿不出任何标准来判定它"有没有意识"。

如果在我们根本不知道某样东西是什么、也不知道如何检测它的情况下，仅仅因为它在屏幕里表现得像模像样，就宣布我们成功地在硅基芯片上"复制"了它，这在逻辑上显然是危险的。行为输出完全可以通过代码逻辑去暴力穷举和死记硬背，这与内部是否诞生了真正的灵魂毫无关系。

退一万步说，假设未来某天，这种上传技术完美无瑕，我们真的在服务器里点燃了某个数字实体的意识。那么最致命的问题来了：那个在服务器里睁开"虚拟眼睛"的意识，真的是"你"吗？

别拿什么"只要拥有你的所有记忆和性格，那就是你"这种话术来安慰人。你可以做个最简单的极端假设：如果你走到一台机器前，它完美扫描了你的大脑并创建了一个数字副本，但同时你的生物肉身完整无缺地站在机器旁。此刻，世界上存在两个拥有同样记忆和意识的"你"。

那么，作为一个活生生的人，你能感知到服务器里那个副本的感受吗？你能通过它的"虚拟眼睛"看世界吗？显然不能。你的主体意识依然死死地锁在你现在的碳基肉身里。那个服务器里的副本，无论多么像你、多有意识，对现在的你而言，都只是一个长得和你一模一样、拥有你全部记忆的陌生人而已。

既然在肉身存在时，副本不是你；凭什么认为肉身被销毁的那一瞬间，你的主观体验就会"嗖"地一下飞进服务器里？

"上传"这个词本身就是一个极具欺骗性的修辞手法。这里根本不存在什么意识的"转移"，这里只有“原件的死亡”和“副本的新生”。当你躺在手术台上，看着“意识上传”扫描仪降下，那就是你作为这个主体在宇宙中最后的体验了。至于之后在服务器醒来的那个玩意儿，它或许会对全世界宣布"手术很成功，我活下来了"，但那个真正见证扫描仪降下的你，已经永远死在了那一刻。

[Ching Sheng, Chang @ChingShengChang]

@wjf110 幫忙脫敏 很好的呀

[Ching Sheng, Chang @ChingShengChang]

@Shenxiao123971 我喝過了嗎？

[Ching Sheng, Chang @ChingShengChang]

@Echo9266 很強了