⚡ 算力下沉：从“云端军备竞赛”到“端侧具身落地” 大语言模型在云端的高昂推理成本，正在倒逼软硬件协同创新。从轻量化移动端架构，到工业机器人与边缘计算设备，AI 正在加速向物理世界渗透。 技术成熟期的分水岭很明确：谁能用最低的功耗解决实际场景中的具体问题，谁才是下一阶段生态的赢家。 #前沿科技 #人工智能 #具身智能
一位 X 用户提出，大模型在云端的高昂推理成本，正把 AI 算力从"军备竞赛"推向端侧与具身场景，下一阶段比的是谁能用最低功耗解决具体问题。
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Ai 时代结束了？AI，可能正在成为过去式。 从 Artificial Intelligence 到 Super Intelligence。 当 AI 开始走向极致， 下一个时代，会是什么？ AI 时代正在谢幕。 SI 时代，正在开启。 你觉得—— 我们正在进入下一个智能时代吗？ #AI #SI #超级智能 #人工智能时代 #科技趋势 https://t.co/QwOaaxslOT
一个名为 SI 的 X 账号发布短文，提出“AI 时代正在谢幕、SI（Super Intelligence，超级智能）时代正在开启”，并抛出“我们是否正在进入下一个智能时代”的提问。这条内容本身没有附带产品或技术细节，更多是一种趋势喊话，但“从 AI 到 SI”的叙事正在被越来越多人拿来讨论。
卧槽。。。有点吓人，第一个通过图灵测试的视频模型出现了。。。 刚刚 @tavus 发布了一个叫 Griffin 的新模型，他们直接给它定义了一个新类别：Human Interaction Model，HIM，人类交互模型。 Tavus 找了 54 个美国和欧洲的参与者，让他们和 Griffin 进行 1 分钟视频通话，事先不告诉对面是 AI。 聊完之后，有 26 个人（48%）认为自己刚才是在和真人视频。 而 Tavus 上一代系统…
Tavus 发布视频交互模型 Griffin，在 54 人盲测的 1 分钟视频通话中，48% 的参与者误以为对面是真人，远高于其上一代系统的 2.4%。它被官方定义为第一个"人类交互模型（HIM）"，主打全双工实时音视频交互。
35 岁那年，我以为自己终于上岸了。 2024 年底，我进了一家人工智能研究院。 名字里有”研究院”三个字，我本能地觉得——这回稳了。 科研单位嘛，有课题、有方向，不像互联网公司那样动不动优化。我当时真的这么想。 我错了。 它是一家公司。有项目、有交付节点、有甲方、有 KPI。 区别只是门口那块牌子上写着”研究院”。 — 进去第二个月，我推了算力底座和算力商城，堵上一个上千万的交付风险，被提上来带 8 个人的团队。 那段时间基本是…
一位 35 岁程序员 2024 年底进入挂着"人工智能研究院"牌子的公司，带队交付算力底座项目，2026 年 3 月因肺炎住院期间被解除劳动合同。他的经历说明：AI 行业里的"研究院"并不等于稳定避风港，医疗记录和交付贡献在劳动合同结算时可能都不计入。
很多人看科技巨头财报只盯营收增速，其实真正的密码藏在“折旧年限”和“电力采购合同”里。 过去两年大家拼的是谁囤的算力卡多，现在华尔街已经在拿计算器算账： 一张高价卡用三四年就要面临折旧，而训练出来的大模型如果只能当个智能搜索或聊天玩具，软件订阅费根本盖不住摊销成本。 AI 叙事不会破裂，但它正在从“无脑买铲人”的拔估值阶段，转向“谁能用低成本推理把竞品卷死”的工程淘汰赛。 下一阶段的领跑者，一定不是参数堆得最狠的，而是把每瓦特算力变现…
围绕 AI 的财务叙事正在换挡：市场不再只看科技巨头囤了多少算力卡，而是开始盯折旧年限、电力采购合同和推理成本。作者 @Sunset36742590 认为，AI 不会崩，但竞争的胜负手会从“买铲子”转向“每瓦特算力能变现多少”。
科技圈隔三差五就宣布“智能手机时代终结”，但现实是：所有试图干掉手机的 AI 独立硬件，最后都成了抽屉里的收藏品。 从穿戴胸针到专用吊坠，大家慢慢发现： 脱离了屏幕的信息交互，效率不仅没提升，反而让用户陷入了听觉焦虑；更别说续航、发热和高延迟对使用体验的无情打击。 AI 真正的终极宿主，从来不是什么凭空捏造的奇葩硬件，而是你口袋里那块已经拥有成熟算力、顶级屏幕和完整生态的手机。 别盲目追逐新瓶装旧酒的硬件概念，端侧大模型在成熟设备上的…
X 用户 @Sunset36742590 发文指出，主流科技圈反复鼓吹的“智能手机时代终结”并未兑现，所有试图取代手机的 AI 独立硬件最终都沦为抽屉收藏品。他认为，AI 的真正宿主是现有手机，端侧大模型的深度内嵌才是确定性方向。
The future is verification-engineering. Proofs, (e2e) tests, benchmarks, linters… Some tests will be deterministic, some agentic. This looks great. https://t.co/ZSwn1UEupp
Vercel 首席执行官 Guillermo Rauch 提出"验证工程（verification-engineering）"将成为软件开发的下一阶段，与此同时，一款名为 e2e 的开源智能体测试框架同步亮相，尝试把确定性测试和 Agent 驱动的测试混合在同一个工具链里。
We’ll be spending a lot more time trying to understand the outputs of language models. A few thoughts, tips & tricks: Writing. Something I’ve had success with: Ask your LLM to explain something in ASD-STE100, it’s a c…
Andrej Karpathy 提出，随着大模型能力提升，人类的工作重心会转向“审查和理解模型输出”，而最有效的理解方式可能不是读文字，而是让模型直接生成图表、网页和讲解视频。他还给出了一个具体技巧：用航空航天领域的受控语言标准 ASD-STE100 来约束模型写作。
AI Podcasts be like: Cold open: “AI is about to destroy humanity. RSI is leading to a hard take off that we won’t be able to control.” << but first, a message from our sponsors: meet AgentTina, your agentic work…
投资人 Matt Turck 用一段反讽式"播客脚本"点破 AI 内容生态的荒诞：节目开场刚抛出"AI 即将毁灭人类、递归自我改进（RSI）将带来无法控制的硬起飞"，下一句立刻切到赞助商广告，推销名为 AgentTina 的 agentic 工作流编排产品。这条吐槽之所以引发讨论，是因为它精准暴露了 AI 话…
投票：Hacker News 给 AI 出的挑战，哪些已被攻克
Hacker News 社区发起了一次公开投票，盘点过去几年人们给 AI 出的那些"刁钻挑战"里，哪些已经被现有模型攻克、哪些仍然失败。它值得关注，是因为这份清单等于一次由开发者亲手打分的"能力边界测试"，比厂商的 benchmark 更贴近真实使用。