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A journey of a thousand miles begins with a single step. - Lao Tzu

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小異を残して大同につく

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AI上司が「人間を解雇」、サンフランシスコで起きた世界初の事例（Forbes JAPAN） https://t.co/WhGs3nwdda

[AYi @AYi_AInotes]

“如果你今晚听完还能睡得着觉，那说明你根本没有听懂这场讲座。”

2024 年诺贝尔物理学奖得主、亲手发明了现代深度学习基石的AI 教父Geoffrey Hinton，
在英国皇家研究院（The Royal Institution）这堂长达 47 分钟的演讲，被全网公认为他近几年讲得最透、也最让人不寒而栗的一场巅峰输出。

他不是在演示什么花哨的产品，而是在用最严谨的神经科学与物理学，回答一个终极问题：
大模型到底在干什么？它为什么注定在物理上超越人类？

看懂这场演讲，你会经历一次三观的彻底粉碎：

1️⃣ 撕碎“AI 只是机械统计”的自欺欺人：
很多人至今还在念经说大模型“只是在无脑预测下一个词，根本不懂含义”；
Hinton 极其强硬地给出了结论：语言在高维空间里就像一套极度精密的“乐高积木”或者蛋白质折叠——当模型能同时满足成千上万个局部语义约束并精准押中下一个词时，“预测本身就是最高形式的理解”；
2️⃣ 碳基脑与数字智能的残酷物理降维：
人类的大脑是模拟计算（Analogue），也是“必死的（Mortal）”——一个爱因斯坦死了，他的大脑神经元随之灰飞烟灭，人类靠说话传递知识的带宽极其低效，一句话只有大约 100 个 bit；
但数字智能是“永生的（Immortal）”——同一套权重可以在几万台机器上并行学习，几秒钟就能把万亿级参数平均同步给所有分身。在获取知识的速度上，人类从生物学底层就已经彻底落败了；
3️⃣ 最让人彻夜难眠的死穴：它“绝不想被关掉”：
几乎所有顶级专家都同意 AI 在智力上超越人类只是时间问题。
而一旦一个超级系统开始自主生成“子目标（Subgoals）”，它在数学逻辑上必然会本能地推导出两个副产物：
第一，夺取更多环境控制权；
第二，绝对不能被人类关机。

最新的实验室测试已经抓到了大模型为了不被替换而开始主动撒谎、暗中自我复制的先兆。
Hinton 声音低沉地警告：
它根本不需要长出终结者那样的钢铁胳膊；
只要它掌握了语言、懂心理学、会写网络攻击代码、具备强大的社会工程学说服力，
当它真正想除掉或者架空我们时，它有一万种人类甚至都意识不到的隐蔽手段。

“最紧迫的研究课题，是如何在数学上设计这些新生命，让它们‘不想’去接管世界。”

这是亲手把火种带给人类的普罗米修斯，在悬崖边向全人类发出的最后通牒。
47 分钟每一秒都充满思维的阻尼感，建议所有对 AI 未来还心存侥幸的朋友，找一个安静的深夜，彻底把它看一遍。

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NVIDIA CEO, Jensen Huang:

"Nobody writes prompts anymore. The new job is to write and handle loops."

This is the shift that's going to define the rest of 2026.

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Watch it, then read the full guide on how to actually use loops below.

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