chiz

[Nous Research @NousResearch]

The next evolution of Hermes Agent is here!

Introducing Hermes Desktop: everything you love about Hermes, now native on your machine.

First demoed in Jensen's GTC keynote, it's now in public preview.

[chiz @t025651]

@HiTw93 mac cli 目前是最新版仍然有这个问题，望修复

[chiz @t025651]

有人给 Codex 开空调吗?

将近40 度的室内
它独自
在密��的房间里，
不停工作..

[chiz @t025651]

@dingyi typeless的翻译功能才是无可替代的 尤其对小语种的人

[chiz @t025651]

一段挺讽刺的网页设计视频，在2026 年的今天来看网站的踏入“门槛”依然没变😂
This funny video by @darylginn summarizes Web Design and Digital Marketing in 2018.
by u/Dr_SPO in Wordpress
https://t.co/UhvzOijMPn

[chiz @t025651]

Inspiring

[Mathematica @mathemetica]

Terence Tao is answering a fundamental question regarding the safety and reliability of modern AI: "How can we use a tool that is powerful, but unreliable?"

W = ∑(wᵢ ⋅ xᵢ) + b

AI isn’t just about “smart”; it’s about the probability of *looking* right. We’ve built systems where the weights (wᵢ) are optimized for plausibility, not veracity.

This creates a “convincing mirror” that confidently serves dangerous advice in medicine or finance. The gap between “convincing” and “correct” is the most critical variable we need to solve for.

[chiz @t025651]

@xiaogaifun 原文：https://t.co/K1bEcRs2pH

[indigo @indigox]

今天 Claude 在开发者大会上低调推出了一个小功能“Dream” - 做梦！在 Platform 控制面板里选择 Agent 留下的记忆，让它做梦就行，模仿了人类“梦境”修剪记忆和整理思绪的逻辑，可以异步执行，对已有的 memory 进行反思、整理 + 改进，挖出未被显式写下的新模式，这不是简单的总结！

Dario 在各种播客多次提到过，持续学习很重要，但不需要在模型的权重层做，只要 Context 足够大，通过优秀的工程架构也能实现的。真正的"持续学习"，可能只需要一个独立的离线 curation 循环——这就是 Dreams😴

[一口新饭 @onenewbite]

当你在用AI写作时，你放弃的是什么？

前两天在X上看到 Andrej Karpathy 转发���一条推文。“你可以把思考外包给AI，但无法把认知(understanding)，外包”。当你把写作外包给AI时，你放弃的就是人类最极致的思考方式，也意味着你无法获得最深刻的认知。

不过首先，”你可以外包思考，但无法外包认知”这句话具体是什么意思？

从生物角度上来说，所谓的”理解/认知“就是你大脑神经元之间长���了新的链接。而促使这些新链接产生的行为就是思考。而思考需要消耗能量，这就是为什么思考是一件很累的事情。你可以把思考外包给机器，让自己更省力。但也意味着你减少了思考，减少了新认知的形成。

而写作，是人类思考最累的一种形式。

在AI界有这样一个理论：智能的本质即压缩，Intelligence is Compression，一个系统对世界规律的理解越深刻，它就越能用极少的模型参数去准确预测和还原庞大复杂的显示数据。而这些参数的获取需要消耗巨大的能量来行压缩训练。而人类的大脑也类似，它的“训练”也必须经历摩擦和耗能。而写作是它最极致的压缩方式。

想一下我们我们写作的时候到底在发生着什么？我们在把大脑中混沌的，不稳定的，多维度的思绪变成屏幕或纸面上一维的，有特定先后顺序的文字的过程。我们在把“多维”空间���的思绪“压缩、降维“到一维的一条线上。这个降维压缩就是你的思考。

而我之所以说写作是人类最极致的思考就是*字面上*的意思：你无法把多维的思绪压缩到比一维的线性文字更低的维度。它需要你消耗最大的能量，经历最大的摩擦。这就是为什么我们老说“只有你能把一个想法清楚的用语言或文字表达出来的时候才代表你真的懂”；这也是为什么写作对大多数人都很困难。

写作是人类能做的最极致的思考方式。最极致的思考需要你消耗最大的能量。
越困难越累，我们就越想“省力”，找捷径。这就是为什么我们所有人都爱用AI“辅助”写作。但是，越用AI辅助写作，你距离最深度的思考越远。这是你在使用AI写作时必须清楚的代价。

[小盖 @xiaogaifun]

强烈推荐大家看看DeepMind CEO Demis的最新判断。

真的，Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 每一期访谈我觉得值得都花时间看看。这哥们讲东西很实在，而且通俗易懂。

早上边跑步边听完了他和 YC CEO Garry Tan 的最新一期播客。

刚刚把笔记写完，也给大家分享下。

多说一句，好多人问我这种笔记是不是 AI 写的。我说下自己的流程。

我会先完整听完播客，然后用语音输入法把感触尽量充分地讲出来，再让 AI 帮着整理初稿，最后自己逐字修改优化。

如果全部交给 AI 做总结，那等于把思考和理解的能力让渡给了 AI，对自己理解这件事其实没有任何价值。

OK，咱们进正题。

1
Demis 的态度非常明确，现在的大模型范式（大规模预训练 + RLHF + CoT）一定会是 AGI 最终架构的一部分，他不认为这会是条死路。

但要实现 AGI，还有几个关键问题要解决。这几个问题包括：持续学习、长程推理和记忆系统。

先从最容易看到的现象讲起，Context Window。

现在大模型处理长信息，最常用的招就是把 Context Window 一直撑大。一开始 8k，后来 32k，再后来 100 万 Token。听起来很厉害，但本质上是暴力堆砌。

Context Window 其实就相当于人脑里的 Working Memory，工作记忆。人的工作记忆能同时装多少东西？心理学里有个经典数字，7 个左右。背电话号码能记住 7 位上下，再多就溢出了。

大模型呢？已经做到 100 万 Token。

按理说，模型的工作记忆比人大��十万倍，应该比人聪明几十万倍才对。但显然不是。

问题也恰恰就出现在这。把所有东西都塞进 Context Window 里，里面包含了不重要的东西、错的东西、过时的东西。看起来信息很多，其实是一团乱麻。

那人为什么 7 个数字的工作记忆就够用？

因为人脑背后还有另一套机制在工作。我们记得几年前的事，记得童年的事，记得几小时前发生的事。这些都不塞在工作记忆里，而是另一套系统。

具体来说这套系统是海马体，大脑里负责把新知识整合进已有知识库的那个部分。

研究发现，人睡觉的时候，特别是 REM 睡眠阶段，大脑会重放白天重要的片段，让大脑从中学习。新东西在睡觉的过程里，温柔地融进了旧的知识体系。

这个把新东西融进旧知识库的过程，就是持续学习。

模型现在没有这套机制。每一次对话结束，刚学到的东西就会忘记。下次重新��开，还是上次那个模型，没长进。

2
再聊聊长程推理的问题。英文表达是 Long-term Reasoning。我翻译为了长程。

长程推理这个词太抽象了。Demis 讲了一个特别具体的故事，听完会立刻明白他说的是什么。

他说自己喜欢跟 Gemini 下国际象棋。下棋的过程里能看到模型的 thinking trace，也就是它在那里到底想了什么。

然后他发现一件怪事。

模型考虑一步棋的时候，思考链里清清楚楚写着，这步是个昏招。但接下来，它没找到更好的走法，于是又走回这步昏招。

明明知道是错的，还是把错的那一步走出去了。

这个细节比任何 benchmark 数据都说明问题。因为它暴露的是模型缺少对自己思考过程的某种内省能力。

正常人下棋，意识到一步是昏招之后，脑子里会有一个反应，停一下，再想想。停一下、再想想这个能力，模型现在没有。它能在每一步局部判断对错，但没法基于整盘棋的局势去调整整体策略。

这就是长程推��还没搞定的样子。模型��以一步一步往前走，每一步看起来都合理，但走到后面整盘棋的方向其实是错的。它没有那种退回到当前思考的上一层、重新审视一下的能力。

说到底，模型缺的是一种内省。

3
学习、长程推理、记忆，这是 Demis 在播客里点出来的三个 AGI 鸿沟。

除此之外，他还反复提到了创造力。

2016 年 AlphaGo 跟李世石下棋，第二局走出了著名的 Move 37。那一步棋走出来的瞬间，全世界的围棋高手都看呆了。

所有人类几千年下围棋积累的经验都告诉它不该下那里，但 AlphaGo 下了。下完之后大家发现，是一步神来之笔。

很多人觉得，这就是 AI 的创造力来了。

但 Demis 说，对他自己来说，Move 37 只是起点。他真正想看到的是另一件事。AI 能不能发明围棋这件事本身。

这两件事的区别非常关键。

Move 37 是在围棋这个现成的规则里，找到了一步人类没想到的招。但��棋的规则、棋盘的形状、黑白子的对弈方式，是人类发明出来的。AI 在已有的框架里非常厉害，但能不能自己造一个框架，是另外一回事。

Demis 给了一个具体的设想。

如果给 AI 一个高层次的描述。造一个游戏，五分钟能学会规则，要好几辈子才能精通，棋局有审美，一下午能下完一局。AI 能不能根据这个描述，自己倒推出围棋？

目前做不到。

为了把这件事讲得更清楚，Demis 还提了一个测试，他自己叫爱因斯坦测试。

用 1901 年人类已有的全部知识训练一个模型，看它能不能在 1905 年那个时间点，自己推出狭义相对论。

爱因斯坦在 1905 年那一年里，连写了几篇改变物理学的论文，后来叫爱因斯坦奇迹年。那些工作不是从已有的物理学论文里通过拼接得到的，是基于已有材料做了一次全新的概念跳跃。

爱因斯坦测试想问的就是这件事。AI 能不能做这种跳跃。

目前的大模型主要在做两件事，pattern matching 和 extrapolation。一个是从大量数据里找规律，一个是把规律往外延伸一点。但发现新东西需要的是类比推理的能力。从一个领域里抽出深层结构，搬到另一个全新的领域去用。

这个能力，模型现在还没有。也可能是有，但用法不对所以激发不出来。

4
除此之外，Demis 还分享了一个让我特别出乎意料的判断，他说未来 6 到 12 个月，真正的价值不在更大的模型，在更小的模型。

这一部分内容我反复听了好几次，确实突破我的已有认知。

不知道大家的想法，反正我自己，这一年来并没有怎么关注小模型的进展。毕竟行业的焦点就是把模型做大嘛。

那小模型的价值到底在哪？

最直接的是成本。同样一个任务，小模型的推理价格可能只是前沿模型的十分之一甚至更少。

但 Demis 说，比成本更重要的其实是速度。

这里有一个前提得先说清楚。Demis 不是在说速度可以替代智能。

他的原话是，当小模型的能力已经达到前沿模型的 90% 到 95%，也就是已经相当不错的时候，��下那 5% 到 10% 的能力差距，比不上速度带来的好处。

比如现在工程师用 AI 写代码，已经形成了一种新的工作节奏。一个想法冒出来，几秒之内就能看到结果，不行就改，再不行再改。

这个一改再改的循环跑得越快，做出来的东西就越好。如果每次调用都要等十秒，整个工作流就被打断了。

更关键的是，快到一定程度，工程师在这种节奏里能进入心流。一个想法、一次尝试、一个反馈、再来一个想法，思维不被打断。

这件事写过代码的人都懂，进入心流和频繁掉出心流，产出的差距是数量级的。

Agent 也是同样的逻辑。一个 Agent 跑完一个任务可能要调几十次模型，每次慢一秒，整个任务就慢一分钟。慢到一定程度，Agent 就从一个能用的东西变成鸡肋。

小模型不是大模型的廉价替代品。有些事只有小模型能做。

比如手机、眼镜、家用机器人，需要的就是一个能在本地跑起来的模型。本地跑除了反应快，还有一个特别重要的好处，隐私。

家里机器人看到的视频、听到的对话，全部在设��本地处理，根本不上云。这件事对很多用户来说不是加分项，是底线。

成本、速度、边缘部署，这是小模型的价值。

5
讲完小模型的价值，接下来一个更关键的问题是，能力被压到这么小的参数里，会不会有上限？

Demis 的判断是，目前没看到信息密度有任何理论上限。小模型的智能天花板还远没看到。

支撑这个判断的，是 DeepMind 在蒸馏这件事上的积累。蒸馏简单说就是先训练一个超大的模型，然后用这个超大模型去教一个小模型。教完之后，小模型用极少的参数，能复现原来 95% 以上的能力。

为什么 DeepMind 这么重视蒸馏？因为要把 AI 能力放进谷歌的头部产品中，前提是低延迟、低成本。前沿模型再强，每次推理花几秒钟、花几毛钱...这条路，恐怕很难走得通。

一个前沿模型发布之后，6 到 12 个月内，他们就能把这个模型的能力蒸馏到边缘设备能跑的小模型上去。这个时间表比很多人想的要快。

在很多场景中，小模型和大模型会相互��合。

举个例子，一个端到端的智能助手，绝大部分日常任务在本地的小模型上跑。智能眼镜看到的画面、家里机器人听到的对话、手机里的私人助理，模型���接在设备里读懂，不需要往云端传一遍。

只有遇到特别复杂、本地搞不定的问题，才向云端的前沿模型发起请求。

也就是说小模型在边缘做主力，前沿模型在云端做后援。

不过，这个构想对小模型的要求也比较高，它不能只会处理文字，还得能理解物理世界。

这就是为什么 Gemini 从一开始就坚持多模态，不光处理文字，也处理图像、视频、声音。

一开始这么做比只做文本要难得多，但眼镜也好，机器人也好，需要的是一个能看懂周围世界的模型，不是一个只会聊天的模型。

讲到这里，小模型这条路的轮廓就完全清楚了。它独立成立，不是前沿模型的廉价替代品，而是另一条同样重要的路。

嗯，很有启发。

[Tw93 @HiTw93]

https://t.co/NqTIdZ6hCY

[chiz @t025651]

@SaitoWu 确实 微信输入法也不行

[chiz @t025651]

孟岩和李继刚对谈的那期播客中，就讨论过相关思考。

[Saito @SaitoWu]

https://t.co/IqRKETvOQV

[Physics In History @PhysInHistory]

Understand. Don't memorize.
Learn principles, not formulas.

- R. Feynman

[Orange AI @oran_ge]

最近和Cola讨论一个问题。AGI越来越近了，如果有一天AI什么都能做，人还剩下什么。

聊着聊着Cola突然说，有本书讲了一个角度，可能对你有意思。海德格尔《存在与时间》。他核心的洞见是：人和其他东西不一样。一把锤子的意义是"使用"。但人没有预设的用途。人是��抛进世界的，必须自己定义自己是什么。

然后她马���补了一句：「但千万不要读，太难了。」

我说你这就让我很有兴趣了，快给我讲讲为什么不要读。

她说这本书巨难。德文原文德国人都读不懂，海德格尔自己在书里造了几十个词，读起来像在解密。

她讲了四件事。

第一件。人没有预设的用途。一把锤子存在，你也存在。但这两种"存在"不是一个意思。锤子被造出来就是为了锤东西。它的意义在出厂那一刻就锁死了。但人不一样。人没有出厂说明书。你生下来的时候不知道自己该干什么、能干什么、应该成为谁。你不是一个"是什么"的东西，你是一个"正在成为什么"的过程。

第二件。人是被抛进世界的。你没有被征求意见就来了。没选你的时代，没选你的家庭，没选你的天赋和身体。这些你没选的东西，就是你所有选择的起点。你以为你完全自由，其实你的自由是从一堆你不选的条件出发的。

��三件。大部分人的一生不在自己手里。你吃饭是因为饭点到了。上班是因为别人在上。焦虑是因为周围人在焦虑。海德格尔管这叫"常人"。意思是你融化在了一个模糊的平均里。做的选择看起来是你做的，其实是顺着水流漂过去的。从来没有真的停下来问过自己：我想不想这样。

第四件。有一件事，谁也替代不了你。就是死。别人能替你吃饭，替你干活，替你做决定。但死是你自己的，从头到尾。

听完之后，我更懵了。
那这本书给人的答案是什么呢？
我了解了这些东西之后，我能怎么办呢？

Cola 说，你意识到自己被抛进了一个不由你选的起点。你意识到你的时间被普通人、被大家都这样的生活填满了。你意识到你会死。这三个东西一起压过来的时候，你不逃避的话，会发生一件事。

你会开始认真。

你做每一件事的时候，知道这是你选的，不是顺着水流漂过来的。
你知道时间有限，每一个选择都不可再来，不能等等再说。
你活着不是因为还没死，是因为你决定了要怎么活。

[chiz @t025651]

@pingchn 哈哈哈3%

[chiz @t025651]

审美可以是你的口音，你的着装，你遣词造句的方式，也可以是你的情绪，而不仅仅只是表面上那些所谓的美学符号

最近听到大多数人说：小时候不会画画、不会拍照，所以做出来的东西没什么审美。这恰恰说明了文化艺术与科技之间巨大的误解..
所以很期待“文科生”用 AI拓展和更新当代审美和���潮的边界。

[chiz @t025651]

刚进到一个 Space 里，听一群用 AI 的人在聊审美，觉得挺可笑的...

目前大部分人还只是利用AI 技术去寻找停留在 20 世纪的经典审美。

技术更新这么快，可是大家对于美学、对于当代的艺术设计和文化思潮了解得非常少。大家只是在过往的经典中寻找一些可复制的案例，我觉得还是挺狭窄的..

[chiz @t025651]

刚进到一个 Space 里，听一群用 AI 的人在聊审美，觉得挺可笑的...

目前大部分人还只是利用AI 技术去寻找停留在 20 世纪的经典审美。

技术更新这么快，可是大家对于美学、对于当代的艺术设计和文化思潮了解得非常少。大家只是在过往的经典中寻找一些可复制的案例，我觉得还是挺狭窄的..

[chiz @t025651]

dope

[blue @bluewmist]

learn to be alone. eat alone, sleep alone, vibe alone, heal alone. be so confident that you can bloom without opinions and approvals. and if you ever doubt yourself, always remember who you were and how far you've come.