Claude 已经越来越变态了，让它做个翻译，它给我讲一堆不能翻译的道理，主要就是翻译是违反版权要求的……现在还真是越来越觉得，AI 其实是被掌握在邪恶的人手里了……在它们侵犯了全世界的知识产权之后，告诉你，我不能帮你翻译，因为这侵犯了知识产权。
有用户称让 Claude 做翻译时，被以版权理由拒绝，并收到一段“不能翻译”的解释；这条吐槽在 X 上获得约 74.8K 浏览，也把大模型安全策略与训练数据来源之间的矛盾再次摆上台面。
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果蝇大脑和我们今天用的主流 LLM，Claude、gpt，image2.5，结构上有巨大区别。 人类主流玩的网络，在训练前，都是固定好了结构，Transfomer，MoE，Dense 都固定。再通过数据调整权重。 🔥果蝇大脑很有意思，网络连接极其复杂。亿万年的进化，让它多模态、低功耗、支持 flash 模式，几乎不支持 thinking 模式。 只有16.7 万个神经元，粗暴类比成 AI 模型，它大概是一个 0.026B 级别的超稀疏…
有开发者对比果蝇大脑与主流大模型的结构差异，指出果蝇仅用约 16.7 万个神经元、连接极其复杂的超稀疏网络，就实现了多模态、低功耗和快速反应，而 Claude、GPT 等主流 LLM 依赖预先固定的 Transformer、MoE、Dense 结构再靠数据调权重。这值得关注，因为它把「架构由进化搜索」与「架构…
“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…
2024 年诺贝尔物理学奖得主、深度学习奠基人 Geoffrey Hinton 在英国皇家研究院发表约 47 分钟演讲，系统论证大模型的“预测即理解”，并警告数字智能在知识传递效率与生存动机上可能超越人类。这不是产品发布，而是对 AI 能力边界与风险的一次底层框架性表态。
🎉视频 AI 剪辑省 Token 组合： Antigravity + ChatCut ! ！ gemini 3.8 flash 的速度 和 token 消耗 得天独厚，为所欲为！！ 比 Codex 操作快多了！太爽了！ 🔥方法如下： 将提示词发送到 Antigravity 对话框即可 — 连接到此电脑上的本地 ChatCut Desktop MCP 服务器。 使用以下确切命令或可执行文件注册名为 `chatcut_desktop`…
有开发者分享了一套用 Antigravity 搭配本地 ChatCut Desktop MCP 服务器做视频 AI 剪辑的流程，称 Gemini 3.8 Flash 在速度和 token 消耗上优势明显，整体体验比 Codex 操作更快。
【AI解出百年数学难题，25位菲尔兹奖得主却联署警告】9月11日，陶哲轩、邓煜等25位菲尔兹奖得主联合发表公开信，警告AI正在数学领域出现“严重错位”。 他们并不反对AI做数学。相反，他们承认，大模型已经开始解决真正的前沿难题。 真正的问题是：AI公司把“解出多少难题”当成能力指标，但数学真正追求的并不只是答案，而是理解、方法和思想传承。 最近的Navier-Stokes争议把这种焦虑推到台前。OpenAI调动约1万个智能体，88小时…
9月11日，陶哲轩、邓煜等25位菲尔兹奖得主联署公开信，承认AI已能解出真正的前沿数学难题，但警告“以解题数量衡量能力”的导向正在伤害数学最核心的开放交流与思想传承。争议焦点是近期Navier-Stokes方程事件：OpenAI调动约1万个智能体、88小时完成证明，而数学家刚公布的研究方法随即被AI“蒸馏”。
OpenAI：“我们使用去标识化数据来改进 ChatGPT
OpenAI 研究负责人 Mark Chen 公开区分了两件事——没有任何人查看用户数据用于 Navier-Stokes 相关研究，但公司确实会用用户反馈和去标识化数据来整体改进 ChatGPT 和 Codex。这句话之所以引发讨论，是因为它把大模型行业长期模糊的数据使用边界，第一次说得比较直白。
DeepSeek v4.1 flash 在 2020 款 16GB M1 Mac Mini 上每 token 耗时 23 秒
有开发者在 16GB 内存的 2020 款 M1 Mac Mini 上，用本地方式跑起了 DeepSeek V4.1 flash，但首 token 等待 108 秒、之后每生成一个 token 约 23 秒。这说明超大模型在消费级硬件上“能跑”和“能用”之间，仍隔着很远的距离。
教师们担心 AI 正以他们无法阻止的速度接管课堂
Epson 在欧洲六国调查 3360 人后发现，约 80% 的教师担心 AI 进入课堂的速度已超出他们能掌控的范围，而 87% 的学生每周至少用一次 AI 做功课。随着欧盟《人工智能法案》开始执行，学校被要求为在用的 AI 工具提供相应培训，问题从“要不要禁”变成“怎么管”。
MCPShip
Product Hunt 上出现了一款名为 MCPShip 的产品，从命名看，它面向当下快速升温的 MCP（Model Context Protocol）生态，试图简化 AI 应用与外部工具、数据源之间的连接流程。值得关注的原因在于，MCP 正在成为大模型接入外部能力的事实标准之一，围绕它的工具链越完整，AI…
顶尖数学家担心 AI 正让数学领域变笨，并警告其他领域将是下一个
25 位菲尔兹奖得主联合发声，警告 AI 公司把数学题当作刷榜基准，正在伤害数学真正追求的理解与洞察，并认为这套逻辑很快会蔓延到其他知识型行业。