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黄仁勋在韩国协会年度晚宴上轻松愉快，9月28日在纽约。 “你知道，我只想说这一件不恰当的事。我只在韩国被一个男人吻过嘴。” ---- 来自“The Korea Society” YouTube频道，(评论中有链接)

转帖：刚把马斯克关于未来工作的这段最新访谈看完， 心里有一种说不出的复杂感受。 他在视频开头笑着说了两句听起来特别像救世主的话： 不想工作？觉得痛苦吗？再等等，再给我一点时间， 我会亲手结束你的痛苦； 人类所有不得不做的事情都将全部消失，但每个人都能获得近乎无限的财富。 这段话如果不往深了想，听起来简直像极了某种给打工人量身定制的乌托邦预言。 但顺着他的第一性原理一路推演到底，你会发现这其实是一份天堂与虚无在同一天降临的终极判决书。 很多每天在工位上改 Bug、写方案、被生活压得喘不过气的兄弟，可能都在幻想不用工作的那一天， 但马斯克在视频里彻底撕开了那个所有人都在刻意回避的反直觉真相。 他说的全民高收入，从来不是每个月从国家领几千块钱勉强糊口的低保补贴， 而是在超级智能和人形机器人的组合下，挖矿、种植、制造、医疗和物流的全链条边际生产成本被直接干到了无限接近于零； 物质、住房、顶级教育和私人医疗变得像空气一样充裕， 地球上的任何一个普通人，从出生那天起享受到的生活水准，都会比现在的超级富豪还要奢侈。 但这副极尽奢华的画卷背后，硬币的反面却极其冰冷。 当 AI 能以千倍的速度、零失误地写出最顶级的代码、画出最震撼的艺术品、攻克最前沿的数学猜想， 甚至在游戏、体育和所有原本让人类引以为傲的领域里全面碾压人类时， 那个数千年来维系人类社会的底层支柱，也就是为了生存而努力的理由，将被连根拔起。 以前我们所有的价值感、成就感和身份认同，几乎全建立在克服困难和解决问题上， 你熬夜调通了一段算法，你靠手艺养活了一家人，你用十年练就了一项绝活， 这些曾让你觉得自己活得像个人的东西，在一瞬间全变成了毫无意义的冗余动作。 最可怕的不是贫穷，而是人类历史上第一次要集体面对终极的无聊与存在危机。 金钱的担忧归零了，工作的压力归零了， 我们终于不用再为了生计出卖时间，但一抬头，发现自己变成了一个被算法饲养在黄金笼子里的多余看客。 这段访谈之所以让我回味了很久，是因为我们这代技术人每天都在亲手写代码加速这个时代的到来。 我们以为自己在消灭工作的痛苦， 但终点等在那里的，可能是一场关于人类到底为什么活着的空前拷问。 如果真有那么一天，所有的账单被彻底免除、衣食住行全被免费供应，但你所有的技能在 AI 面前都毫无用处，你最想靠什么来打发漫长的一生？ 我若果没有了谋生的压力，我可能还是会去写写单机小游戏，不为了赚钱，就为了证明自己哪怕笨拙，也曾真实地创造过 https://t.co/3zkcbN6GwY

那种26岁的史蒂夫·乔布斯般的活力真是非同一般。

最危险的人不是那些自私自利的人，而是那些认为自己比你更清楚什么对你最好的人。例如，Anthropic。

“如今全球约有3000万至3500万软件工程师。我们希望让他们所有人的效率提升10倍，但我们认为，需要开发的软件数量远不止10倍。” —— Cognition 首席执行官 Scott Wu 在谈到公司今日完成的10亿美元融资时如是说。 ---- 来自 https://t.co/N61jdGpwKd

转帖：dot-com 泡沫 vs. 可能的 AI 泡沫。 来自著名“估值之王”、纽约大学斯特恩商学院的阿斯瓦斯·达莫达兰教授， “这就是 dot-com 繁荣与崩盘与 AI 繁荣之间的真正巨大差异。我们不知道是否会有崩盘。历史表明，会有崩盘。 dot-com 繁荣与崩盘在那个周期中没有巨大的资本支出。事实上，几乎没有传统的 CapEx，甚至研发支出在推动它。人们只是开始开发应用。他们基本上只是开始使用它。 这可能是我在商业史上见过的最庞大的基础设施热潮。你可以回顾 100 年前的汽车行业。投入到 AI CapEx 的资金量是巨大的，这意味着当修正来临时，痛苦将更加剧烈。 而这里存在第二个问题。dot-com 繁荣与崩盘几乎完全由股权融资。你可能会想，那又怎样？嗯，当崩盘来临时，那些股东损失了 60%、70%、80% 或 90% 的资金。你为他们感到遗憾，但损失仅限于股东。 AI CapEx 繁荣的问题在于，它不仅规模巨大，而且其中很大一部分是由债务融资的，这些债务来自私人资本而非银行。如果出现修正且公司开始出现问题，这种问题很可能表现为困境和违约，而这真的不会局限于某个范围。它会溢出到整个社会。 我不是说会变成 2008 年，但 2008 年就是一个例子，说明当贷款人过度扩张、按过低的利率放贷，然后修正来临时会发生什么。痛苦会溢出。 所以，这就是我对这种大型市场幻觉的担忧：不得不应对到期债务却无力偿还的潜在社会成本。这比股价下跌 90% 且你感受到痛苦要痛苦得多。” ---- 来自“Excess Returns” YouTube 频道，（链接在评论中）

在卡尔达肖夫升维之路上 e/acc 之道 引用：道路绵延无尽向前 Ad Astra Accelera 绝不绝望

把 YouTube 这次 Shorts 算法调整的核心要点与应对策略整理在这里，供大家对照自查： 1. 核心降权红线（What Gets Penalized）： → 纯二次上传（Re-uploads）：直接搬运他人原视频，且未添加任何独立价值。 → 模板化微修（Minor Technical Edits）：仅靠更换背景音乐、套用预设滤镜、机械加字幕或简单快进慢放，系统均不再判定为合格二创。 → 切片矩阵号：整个频道以搬运他人长视频高光切片为主的账号，Shorts 推荐流曝光将被大幅削减。 2. 算法重点扶持的原创信号（What Gets Rewarded）： → 认知增量（Transformative Value）：在原素材基础上加入专业解读、深度批判、实操验证或跨领域对比。 → 原生出镜与声音：包含创作者本人的真实解说、面部反应或一手实测镜头。 → 结构性重构：打破原视频叙事，重新编排节奏并提出独立观点的深度二创。 3. 创作者自救建议： 告别依赖一键切片工具的纯搬运玩法，把精力聚焦在脚本深度、个人视角与一手实测上，哪怕更新慢一点，也远比被平台判定为低质垃圾号强得多。

刚看到 YouTube 官方针对 Shorts 短视频算法发布的最新重磅公告，感觉整个短视频搬运和切片行业的天，这次是真的要塌了。 他们正式宣布推荐算法全面调整： 从今天起，系统将极度优先推荐纯原创内容， 大幅削减未经深度二创的二次上传与切片搬运视频在 Shorts 信息流里的曝光权重。 https://t.co/oJ9Y3cALp6

转帖：特朗普总统预计将任命他的情报负责人杰伊·克莱顿担任白宫新的AI负责人。 克莱顿目前已经负责监督18个情报机构，并预计将保留这一职位，将AI政策纳入间谍事务组合。 这一选择打破了戴维·萨克斯的传统，这位风险投资家直到3月才卸任该职位，他希望AI基本不受监管，以便美国能够领先中国。 相反，克莱顿将AI视为安全问题，称超级智能为“国家安全问题”，并承诺采取“全政府方法”来监管它。 他仍然反对暂停AI发展，因此预计将加强对AI赋能黑客等威胁的监督，而不会对发展施加刹车。

Dario 效应 … https://t.co/TVxmy7B3bM

人工智能不是一个新物种，而是一个新生态系统。

把马斯克关于未来工作与存在意义的核心逻辑整理在这里，大家可以趁着假期安静思考下： 1. 物质充裕定律（The Economics of Abundance）： 传统经济学建立在资源稀缺的基础上，而超级智能 + 具身机器人的终局是边际生产与服务成本趋近于零。这带来的不是每月发放有限救济金的 UBI（全民基本收入），而是全人类共享充沛物资的 UHI（全民高收入）。 2. 价值锚点的物理迁移（Collapse of Human Utility）： 人类数千年来的文明史，本质是一部对抗自然匮乏、通过分工劳动获取生存权的历史。当智力与体力的生产力完全由 AI 垄断，传统的努力回报反馈链条被彻底斩断。 3. 终极闲人危机（The Existential Boredom）： 没有了生存维度的苦劳，人类将首次脱离生计驱动，直接撞上面对无限自由时的精神真空。如何为无意义的宇宙寻找自我定义的意义，将成为未来人类唯一的终极哲学课题。 视频出处：马斯克近期关于 AI、机器人与人类未来的主题访谈精选。

训练前沿语言模型的组织在试图教授模型新能力的同时，避免其现有技能退化时，面临着一个持续的困境。 监督微调可以融入丰富的外界专家解决方案，但通常会引发灾难性遗忘和糟糕的泛化能力。 相比之下，强化学习能够很好地保留先前技能，但严重依赖模型自行找到正确解决方案的能力，这使得它对于基础模型尚无法解决的复杂问题无效。 本文介绍并评估了一种名为投影采样的预训练数据转换框架。 其目标是确定，通过将外部专家演示数据转换为与基础模型内部分布高度匹配的轨迹，是否能够使标准监督微调在实现强大泛化能力的同时，避免先前能力的退化。 作者设计了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的采样算法，具体采用块状 Metropolis-Hastings 技术。该算法以外部专家演示数据为输入，并迭代地以基础模型自身的风格重写它们，同时保留事实和逻辑正确性。 与 AI 导师一起阅读论文：https://t.co/mlSV43gnIj