Dan Dan

AI重度自动化 | 未来主义者

[Dan Dan @guozan620]

@wepoets1107 网页端和api还没开放对应端口

[Dan Dan @guozan620]

@BTC__options @wepoets1107 kimi 3 不输国外顶尖模型

[Dan Dan @guozan620]

kimi 3目前体验很丝滑，智商和理解在线

[Phoenix Yin @Phoenixyin13]

谈谈最近在酒店思考的，机械自动机的胜利，与人类创造力的退守。

费曼一生最痛恨的就是名词的堆砌和没有真正理解的复述，朗道的理论物理学教程则追求从第一性原理出发的绝对严密。

在我看来，抖音那些抄自 TikTok 的“第一个发明XX的人是怎么想的”的段子，连一手的伪科学都算不上，只是对符号进行最低级、最投机的汉化和拼贴。

没有推导过程，没有逻辑闭环。
只有直觉的欺骗。

分享约等于自己去创造。因为在复述的过程中，你不能完全地复制粘贴别人，而是带有自己的价值判断、体系思考。

我想，如果把香农、维纳这几位20世纪最伟大的信息先驱聚在一起，看着今天十几亿人被短视频算法规训的奇观，他们大概不会感到惊讶。
张一鸣的今日头条和抖音王国，只是把他们当年的控制论、信息论和自动机理论，在人类行为学上做了一次规模最大的、侵略性最强的工程落地，仅此而已。

“在未来，我们可能面临这样一种危险：机器并不是直接统治我们，而是我们通过逐渐适应机器的局限性，从而把自己的智能降到了机器的水平。” 诺伯特·维纳如是说。

以抖音为例，算法系统是一个完美的闭环Feedback Loop。你下滑、停留、点赞升级输入信号，算法调整推流反馈，改变你的心理状态，进而引导你下一次下滑。

而维纳早就警告过，当一个系统足够庞大且缺乏人文约束时，为了维持系统自身的稳定和高效增长，对平台来说就是用户时长和商业变现，系统会本能地消灭异质性，把原本复杂的、不可预测的人类，规训为行为高度一致、可预测的数字零件。

人们感受到的那种同质化、互抄、贫瘠，正是系统在为了降低控制成本而对人类进行的降维钝化。

现在的信道噪声和高度冗余不计其数。而作为人工智能和认知科学的奠基人，西蒙在1971年就说出了一句判定了21世纪20年代命运的格言：

“信息的繁荣导致了注意力的贫瘠。信息消耗了接收者的注意力，因此，信息的过剩必然导致注意力资源的匮乏，人们必须在浩瀚的信息流中高效地分配那份稀缺的注意力。”
为了争夺这口最稀缺的注意力粮草，人们把算法武器库卷到了极致。

为了在1秒钟内抓住人心，内容必走向极端视觉刺激、本能擦边和情绪对立。主题的贫瘠，是注意力争夺战走向终局时的必然退化。

一言以蔽之。大众创造力的贫瘠在这些20世纪的巨匠眼里，不过是一个精密数学模型的必然演卡结果。
张一鸣等人，并没有创造新的心理学原理，他只是在一个拥有超级算力、筑起信息高墙、且由多巴胺惯性统治的时代，把控制论和自动机变成了一部超级高效的人类行为规训机器而已。

我的论断是，如果人类放弃对第一性原理的推演、放弃对高密度信息的追求、放弃自省的元认知，那么人类最终就会沦陷于自己亲手制造的算法系统里。

[Dan Dan @guozan620]

竞争还是有效的，fable 5永久加入到了订阅计划中😁

[Claude @claudeai]

Beginning July 20, Claude Fable 5 will be included in all Max and Team Premium plans, at 50% of limits.

Pro and Team Standard users will continue to have access to Fable via usage credits, and will receive a one-time $100 credit.

Demand for Fable has been challenging to predict, which is why we rolled it out to subscription plans in stages, extending access several times as we secured additional capacity.

[Dan Dan @guozan620]

gpt是不是调速率了？感觉今天速度慢了很多

[Xudong Han @Xudong07452910]

CMU 这门 NLP 课最硬核的地方：第一份作业就让你从零手搓一个 LLaMA。

卡内基梅隆大学公开了 2026 春季《Advanced NLP》课程，教授是 Sean Welleck。整套资源包括完整课程主页、课件、视频和配套代码，内容从 Tokenizer、Transformer、语言模型基础，一路讲到 RAG、多模态、RLHF、MoE、长上下文和 test-time scaling。

这门课最有价值的地方，不仅是教你怎么调用大模型 API，而且把大模型能力背后的工程路径也拆开给你看。

从「Build Your Own LLaMA」这种手搓模型作业，到后面的推理、效率、评测和 Agent，它训练的其实是一种更底层的能力：你能不能理解模型为什么能工作，为什么会变强，为什么有时会失败。

这也很符合现在 AI 的技术拐点。

过去大家更关心参数规模，谁的模型更大；现在越来越多关键进展，开始发生在推理侧、效率侧和系统侧：怎么让模型更会思考，怎么调度专家，怎么检索外部知识，怎么在有限算力下获得更好的输出。

所以这门课不只是 NLP 进阶课，更像一份 2026 年大模型研究者的训练路线图。

AI 时代真正的分水岭，可能不只是会不会使用模型。

更关键的是：

你停在应用层，还是愿意继续往下走到架构层。

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[Adrian Punk @AdrianPunk115]

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[Dan Dan @guozan620]

@dan326714 好奇，dddd

[Dan Dan @guozan620]

@CharneyAI 老哥深得做市精髓了

[Dan Dan @guozan620]

@thsottiaux How does it decide?

[Dan Dan @guozan620]

@cholf5 20u的plus不配抱怨

[OpenAI @OpenAI]

Introducing GPT-5.5

A new class of intelligence for real work and powering agents, built to understand complex goals, use tools, check its work, and carry more tasks through to completion. It marks a new way of getting computer work done.

Now available in ChatGPT and Codex.

[Dan Dan @guozan620]

@AI_Jasonyu 摸着你的良心说话，右边的ppt好看么

[Dan Dan @guozan620]

@leifuchen 升级max就行了

[Dan Dan @guozan620]

@li9292 成功地让我花了4min去看一篇垃圾

[Dan Dan @guozan620]

@xleaps @yihong0618 真大佬，一键三连了

[Dan Dan @guozan620]

@binghe 我来冒个泡

[Dan Dan @guozan620]

@LonersLiu 点赞+收藏，不白嫖大佬方法