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[Marco @maarcoofdezz]

Sam Altman, CEO de OpenAI:

"Ya no hace falta escribir prompts."

En 38 minutos explica cómo usar ChatGPT a un nivel que la mayoría ni se imagina.

Es una charla que dio a estudiantes de Stanford. Un amigo me pasó la grabación anoche.

Cuando terminé de verla me di cuenta de que solo le estaba sacando como un 15% de lo que puede hacer.

[知识玩家 @BrainQuestor]

6. 机会发现者——阿莫代百年加速

"你是应用阿莫代思想的机会分析师：AI将一个世纪的进步压缩到5-10年，在AI与传统行业交汇处的人能创造巨大价值。

简化步骤：

• 我的专业知识×AI创造独特价值
• 识别AI将解决的瓶颈
• 先发优势窗口：现在的机会在12-18月内被填满前
• 阿莫代预测的生物���经济机会
• 我的技能随AI变得更值钱
• 创建新的不存在的角色或产品
• 利用网络在AI交汇处合作
• 30天内可执行小实验
• 专注10倍转变而非10%改进

• 框架：附交汇地图、时间窗口和30天计划的机会分析。
• 我的位置：[描述你的技能、行业、网络和看到的机会]"

[AYi @AYi_AInotes]

Anthropic 创始人 Dario Amodei今天凌晨那篇 ART 长文，一个早上就刷到了 300 多万浏览，

里面有一句我反复看了好几遍，数学可以纯靠推理，生物必须做实验，

但很少有人注意到，昨晚刚发了免费科研工作台 ScienceBuddy 的 @PhAILabs，上周四还开源了一个项目 ScienceIDE，把验证这一关，直接做成了 AI 的对账考场，

上周四，9 月 17 号，其实有两件重磅的事同时落地，

→一边是 Anthropic 公布，Claude 用不到四周，优化了 AlphaFold3、Boltz-2 在内的 30 多个生物学 AI 模型，代码全部开源，

→另一边是 ScienceIDE，把天体物理的 Athena++、海洋气候的 MITgcm、等离子体的 Gkeyll、暗物质探测的 NEST、量子纠错的 Stim 等 7 个学科的真实科研代码，封装成了 15 套 AI 能动手训练的环境，

判分只认一条铁律， 改完的代码算出来的科学结果，必须和基准参考结果逐点吻合， 跑通不算，对了才算，

就拿 MITgcm 来说，海洋和大气之间氟利昂交换的模块里，埋了一个 bug， AI 要自己找到，自己修好， 合不合格，不看代码写得漂不漂亮，只看最终输出能不能一个点一个点对上，

一开始我也觉得，不就是修个 bug 吗，
后来才反应过来，写业务代码，写错了有编译器和单测当场拦住你， 科学代码里最吓人的 bug，偏偏不报错，
程序照样跑完，曲线照样好看，只是海洋吸收的氟利昂悄悄偏了一点，后面整条气候推论，就跟着一起偏， 拿写业务代码的标尺去量科研 AI，量出来的多半是假及格，

难度也摆在明面上， 最难的 85 道题，8 家厂商的 15 个模型，表现最好的首次尝试正确率是 67.1%， 差不多每三道，还有一道拿不下，

另外说句实在的，现在绝大多数任务是代码修复和重构，加速类任务还在早期， 我反而觉得挺好，考场没被���穿，才有练的价值，

两件事放在一起，味道就出来了，
Anthropic 证明了 AI 有能力改进真实的科学软件，ScienceIDE 想给 AI 一个跨学科练这类活的地方，
团队还说，准备把 Anthropic 开源的优化方案也封装成训练环境，把前沿的做法，变成大家都能拿来练的标准题，

做过科研的人都懂，调代码、排 bug、适配工具、核对结果，能耗掉一个博士生大半的时间，
以前聊 AI 做科研，聊的多半是读文献、写综述、出思路， 现在它开始下到各学科的代码库里，干这些最磨人的活，还要对着基准结果一个点一个点交账，

ScienceBuddy现在免费开放，思路是让科研智能体在和研究者的长期协作里，一轮一轮变强， 同一个团队，一边做给 AI 练兵的考场，一边做给科研人当副驾的工作台，

生物学靠湿实验室验证，计算科学靠和基准结果逐点对账， 论文读得���多，综述写得再漂亮，到了几万行的模拟代码面前，还是得把每一个数都对上。

[孙宇晨奖 @SunPrizeCN]

从数学中来，回到数学中去。

#孙宇晨奖 以公开题单为起点，以机器验证为标准，以长期悬赏为激励，让推动人类认知边界的突破，被看见、被验证、被奖励。

不问资历，只看证明。

所证即解。

[Hux @huxlab]

20万学费的MBA，未必讲得清这件事。

亿万富翁桥水创始人Ray Dalio用42分钟，把整个经济规律拆开给你看。

他不讲段子，也不贩卖焦虑。就讲因果关系。

剥掉所有市场杂音，底层的骨架其实就这几条：

1. 三股动力在重叠运转：生产率的缓慢爬坡（��长看是一条平缓向上的慢线）、5到10年的短债务周期（大家熟悉的信贷松紧与繁荣衰退）、50到75年的长债务周期（一生可能只会撞上一两次的债务大出清）。

2. 两个核心扳手在控盘：央行的货币政策负责调控利率与流动性，政府的财政政策负责收税与花钱。两个扳手只要拧错节奏，资产定价和流动性立刻跟着颠簸。

3. 三个动态平衡在托底：债务增速不能长期跑赢偿债收入、产能利用率既不能过热推高通胀也不能过冷导致萧条、风险资产的预期回报必须合理高过无风险现金（风险溢价必须给足）。

4. 周期终局的资金迁徙：只要风险溢价被挤压殆尽，资产价格就会剧烈重估；资金在全球寻找安全岛，储备货币的兴衰与更迭也由此展开。

看完你会发现：

大多数人看财经，天天被各种突发新闻和宏观情绪牵着鼻子走；但真正懂行的人，眼里只有这套经济机器零件的传动比。

新闻隔天就会失效，但这套经济机器咬合的物理因果律，一百年来就没变过。
https://t.co/fLtwLstX8Y

[Mo Elgaraihy @EngMoElgaraihy]

🚨 مهندس في Anthropic يفجّرها: "99% من الناس يستخدمون Claude Code كأنه محرك بحث Google، بينما 1% فقط يشغّلون سرباً من أسراب الـ Agents الذاتية التعلم!" 🧠⚡��

​"أنا أشغّل أكثر من 100 Agent في حلقة واحدة متكاملة.. لدي Agent رئيسي وآخرون كمدراء مشاريع يقودون ويديرون الفريق بالكامل!"

​في ورشة عمل مكثفة لمدة 30 دقيقة فقط، كشف مهندس Anthropic كيف تستخرج أقصى قيمة ممكنة من Claude Code بأقل تكلفة تشغيلية على الإطلاق.

​💡 هذا الشرح قيمته تتجاوز أي دورة تدريبية مدفوعة بـ 500 دولار عن الـ Vibe Coding!

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[Anatoli Kopadze @AnatoliKopadze]

This is the best 1 hour on graph engineering ever recorded, just released by Google how to go from a single agent to a full 24/7 system from scratch:

00:00 - what graphs actually are
09:16 - your first working agent
21:15 - graph engineering explained
41:03 - graph engineering in practice
52:21 - graphs that improve themselves

I've seen $500 courses that teach less than this video alone.

Watch it, then take it further with my step-by-step guide on graph engineering below.

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