标签： 人工智能

Language is not fundamental to human consciousness. In terms of evolution, it arrived only recently on our timeline. Consciousness evolved over millions of years through sensory awareness, emotion, and the embodied surv…

Language is not fundamental to human consciousness. In terms of evolution, it arrived only recently on our timeline. Consciousness evolved over millions of years through sensory awareness, emotion, and the embodied surv…

作家 Ewan Morrison 在 X 上发文称，语言并非人类意识的基础，而大语言模型只是在模仿智能的“输出层”，因此无法通向真正的人工意识。他把当前 LLM 的能力叙事称为一场面向投资人的包装。

这块设备里有整整 2,400 行 C++ 底层固件。负责控制睡眠、射频网络和屏幕刷新。作者没有手写其中任何一行，全靠自然语言跟 Claude Code 对话，用所谓的“意图编码”（Vibe-coding）直接聊出了整套程序。 https://t.co/KQleAxf76I

这块设备里有整整 2,400 行 C++ 底层固件。负责控制睡眠、射频网络和屏幕刷新。作者没有手写其中任何一行，全靠自然语言跟 Claude Code 对话，用所谓的“意图编码”（Vibe-coding）直接聊出了整套程序。 https://t.co/KQleAxf76I

一款名为 PaperMono 的开源冰箱贴硬件，其 2,400 行 C++ 底层固件全部由作者通过自然语言对话 Claude Code 生成，没有手写一行代码。它意味着嵌入式开发长期依赖的寄存器手册、时序调试等经验壁垒，正在被大模型逐步消化。

AI发币行业新规则！ https://t.co/F7Tp1vVqKb

AI发币行业新规则！ https://t.co/F7Tp1vVqKb

Solana 上出现了一个名为 AGENCY 的代币发射平台，把「代币 + 自主 AI 代理 + 专属金库」捆绑在一起，让每个 memecoin 发射后由 AI 心智自主运营，而不是靠人工喊单或社区自治。它试图解决的，是 memecoin「发完就没人管」和「项目方随时跑路」的老问题。

Fifth question on AI. AI is currently viewed as a centralizing technology – with ever-larger models, trained on much of the world’s knowledge, running on massive, concentrated compute, overseen by a few companies, and a…

Fifth question on AI. AI is currently viewed as a centralizing technology – with ever-larger models, trained on much of the world’s knowledge, running on massive, concentrated compute, overseen by a few companies, and a…

经济学家 Daron Acemoglu 在 X 上发出关于 AI 的“第五问”：当前大模型、算力与知识控制高度集中，但个人计算的早期先驱曾相信数字技术天然去中心化，他由此追问我们是否应当接受这种集中式 AI。

@MrEwanMorrison LLM可能不是人工意识的终点，但“没有身体＝没有智能”同样是未经证明的假设。真正的变量，是Agent能否通过环境、工具和反馈形成新的智能闭环

@MrEwanMorrison LLM可能不是人工意识的终点，但“没有身体＝没有智能”同样是未经证明的假设。真正的变量，是Agent能否通过环境、工具和反馈形成新的智能闭环

2026年10月3日，AI 实践者 @whb0821 回应了作家 Ewan Morrison 关于“语言并非人类意识基础”的观点，提出“没有身体＝没有智能”同样是未经证明的假设，认为真正的变量在于 Agent 能否通过环境、工具和反馈形成智能闭环。

@DAcemogluMIT 我觉得真正值得警惕的不是“大模型很大”，而是AI的能力是否只能通过少数平台获得。未来更有意思的方向可能是：模型可以集中训练，但智能可以分布式运行——个人Agent拥有自己的上下文、数据、工具和权限。AI真正属于用户，而不是用户只能租用AI。

@DAcemogluMIT 我觉得真正值得警惕的不是“大模型很大”，而是AI的能力是否只能通过少数平台获得。未来更有意思的方向可能是：模型可以集中训练，但智能可以分布式运行——个人Agent拥有自己的上下文、数据、工具和权限。AI真正属于用户，而不是用户只能租用AI。

AI 投资人景哥（@whb0821）回应 MIT 经济学家 Daron Acemoglu 关于“AI 是集中化技术”的讨论时提出，真正值得警惕的不是模型规模，而是 AI 能力是否只能通过少数平台获得；他主张“模型集中训练、智能分布式运行”，个人 Agent 应掌握自己的上下文、数据、工具和权限。