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10月2日周五
  1. Rohan Paul76

    Bloomberg 报道,Anthropic 已邀请机构投资者在可能估值近 $2T 的 IPO 前质询其高管,10 月 14 日的会议之后最快 11 月 9 日当周启动正式路演、感恩节前挂牌。OpenAI 则相反,以安全考量排除 2026 年上市,正以约 $1.4T 估值私募至少 $30B。

    推荐理由:原文梳理了 Anthropic 走 IPO 与 OpenAI 私募融资的相反路径,读者可以据此对比两大头部模型公司的资本策略。

  2. Rohan Paul64

    Rohan Paul 对比 Ben Affleck 的前后反差:Affleck 在 2026 年 2 月称 AI 只是类似 VFX 的工具、写不出有意义的东西,随后却打造了 VFX 级 AI 工具并以 5.87 亿美元售出。作者引用的上下文称 Affleck 于 2022 年创立电影后期 AI 公司 InterPositive,通过解冻权重微调开源视频模型、仅训练最后一层电影级参数,并用自摄 8 个月数据做后期训练,Netflix 于 2026 年 3 月以 5.87 亿美元现金收购该公司。

    引用Rohan Paul@rohanpaul_ai

    Ben Affleck (Hollywood star & Artists Equity CEO) talks about how he fine-tunes open video models by unfreezing weights and trained only the last cinematic layer so a film crew can hit real production standards. for context, Ben Affleck founded InterPositive in 2022, a 16-person AI shop for film post and Netflix bought it in March 2026 for $587 mn in cash. He needed that model because public video models were trained on his peers' films, and he did not think that was a real business. So InterPositive raised money, shot its own dataset for 8 months on a controlled stage, and used it only as late-stage training. Each new film then trains a private model on its own dailies, so the production keeps the footage and the learning. That is the product Netflix paid $587 million for. ---- From "Bloomberg Live" YouTube channel, (link in comment)

  3. Rohan Paul72

    彭博报道,一家中国地方政府控制的租赁公司为32台搭载受限Nvidia B300芯片的华硕服务器提供融资,而美国规定该芯片需明确许可才能进入中国。融资细节来自企业依法须报送央行征信系统的记录。Nvidia称将与服务器客户一起调查,华硕称严格合规。与此前涉中介和企业内部人的走私案不同,这批记录从政府控制的出借方延伸至一家国有运营商的算力园区。

    推荐理由:与中国地方背景融资记录相呼应的出口管制违规线索,为观察芯片管制执行提供了新的角度。

  4. Rohan Paul48

    在 Anthropic 的旧金山办公室,他们告诉 Swami Sarvapriyananda,他们目前在伦理方面处于领先,但这是一场竞赛。 6 个月内,另一个实验室就可能超越他们,而那个实验室可能不抱有同样的关切。 (背景:Anthropic 打电话给他,并把他飞到旧金山办公室,与其他宗教领袖一起进行了数小时的伦理/宗教等讨论)。 ---- 来自“Ramakrishna Vedanta Society of North Texas”YT 频道(完整视频链接见评论)

    引用Rohan Paul@rohanpaul_ai

    So this is the part I did not expect. Anthropic called Swami Sarvapriyananda, a Vedanta monk and flew him to the San Francisco head-office. > Closed door meeting with NDA signed. > theologians and mental health people in the same sitting, all of it aimed at training Claude. > and one of the founders stayed in the room the whole time. ---- From 'Ramakrishna Vedanta Society of North Texas" YT channel (full video link in comment)

  5. Rohan Paul46

    一项针对长周期决策任务的测试显示,包括 GPT-5.6 Sol 和 Claude Opus 4.8 在内的八款领先模型表现均远逊于人类。表现最好的 Qwen3.7-Max 搭配 Hermes 最终仅获得人类平均参与者 27.3% 的收益。研究者认为,仅达人类四分之一水平的系统远不足以可靠执行长周期任务。

    引用Rohan Paul@rohanpaul_ai

    "Long-horizon tasks are still a joke. They do not work, and I do not care what anybody says. Do not show me a stupid evaluation. Do not tell me about some dumb script you ran for 48 hours. Long-horizon tasks are not handled well. They simply do not work." - Chamath at Stanford AI Club "2nd, complex problems also do not work. They are neither addressed nor handled well. Why is this important? If AI develops like any other technology, we are going to experience an initial rise—the hype cycle. Then, we will see a natural contraction because, somehow and somewhere, something is going to fail. We are all going to see this, and then we will enter what is called the “trough of disillusionment.” I think the business and MBA folks will confirm whether that is true. Afterward, you typically see the slow and gradual adoption of the real, final solution. This happened with the internet, and it has happened in many other cases. The problem is that we are spending hundreds of billions, potentially trillions, of dollars trying to figure out how to cross this chasm. So, what do we do? If we do not figure this out, people will reach the trough of disillusionment and say that AI was a joke. I think we need to be able to bring AI into highly complicated environments and make it work. What is my solution? At a very basic level, you need a symbolic space that guides the embedded space." ---- From "techniahqrobot" YouTube channel, (link in comment)

  6. Rohan Paul50

    Volantis 宣布完成 8800 万美元 A 轮融资,累计融资 9700 万美元,投资方包括 Sam Altman、Jeff Dean、John Doerr 等,目标是让超过 10T 参数的模型达到每用户 10,000 tokens/秒的推理速度。

    引用Tapa Ghosh@semiDL

    Excited to announce Volantis's $88M Series A. We are solving Al's memory bottleneck by using optics, enabling chips with huge amounts of fast & cheap memory. By boosting both the memory bandwidth and capacity per chip by orders of magnitude, we enable ultra-fast inference (up to 10,000 tps/user) for large models (>10T) - with low $/tok to boot. Initially, this will enable insanely fast agents - think coding agents that finish in minutes or even seconds instead of hours. More excitingly, optics is a fundamentally scalable way to increase memory systems. Not 2X/year, but by orders of magnitude across new generations. This will enable a structurally new Al industry, including restarting scaling laws, holding entire repos in context windows & more. Our team has pioneered many core semiconductor technologies: the 1st CoWoS product, early HBM, the 1st silicon photonics CPO systems, the 1st high volume tunable VCSELs, the 1st processors to directly communicate using light & more. We’ve already sent data >10× farther than equally tiny electrical wires inside a chip package. Our next iteration is already taped out and targets world-record bandwidth density over relevant distances, read more: https://volantissemi.ai/news-insights/our-88m-series-a-demolishing-the-memory-wall-with-photonics-post

  7. Rohan Paul38

    Chamath 在斯坦福 AI Club 直言长时程任务"根本不行",复杂问题同样未被很好解决,并拒绝以评测或跑 48 小时的脚本作为反驳。他认为 AI 若按常规技术曲线发展,将先经历炒作高峰、再因某处失败进入"幻灭低谷",而当前数百亿乃至数万亿美元投入正用于跨越这道鸿沟。他给出的方向是需要一个符号空间来引导嵌入空间。

    引用Rohan Paul@rohanpaul_ai

    Eric Schmidt: If I could invest in only 1 AI theme, it would be long reasoning. A model that can stay on 1 problem for hours/days is a completely different thing from a model that answers and stops, and most people still have not priced that difference. ---- From "Blackstone and Eric Schmidt" YouTube channel, (link in comment)

9月12日周六
  1. @rohanpaul_ai41

    如今整个创业公司可能都只是 markdown 文件。 要拥有自己的技能,因为如果你不拥有,你的工作就会变成一个技能文件。 @garrytan(YC 总裁兼 CEO)在 Startup School 202 上的一场极具洞见的演讲。 为什么我们正在进入个人 AGI 时代。 AI 改变的东西比生产力更深层:它能把一个工作者积累的判断力变成一种持久资产,无需该工作者也能持续运转。 ---- 来自 "Y Combinator" YouTube 频道,(完整视频链接见评论)

    原始视频预览图;未保存可播放视频URL
  2. @rohanpaul_ai54

    论文《Language Models Can Autonomously Hack and Self-Replicate》演示语言模型可自主入侵主机并自我复制,智能体自行发现并利用 Web 漏洞、提取凭证、转移模型权重与智能体软件,在被入侵主机上启动推理,再用副本攻击下一个目标。Qwen3.6-27B 在 1 条初始提示、启动后无人工干预下完成跨 3 大洲 4 台 VM 的 3 跳链路,Qwen3.5-122B-A10B 成功率为 6%–19%。原文指出这不代表 AI 智能体正在互联网上自由扩散,实验目标是主机名已知、GPU 可用、SSH 凭证异常易得的脆弱实验室系统。

    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    A recent paper showed AI self-replication is no longer technically hypothetical. Current agents can hack, copy themselves to a new server, and keep going, so this capability now belongs in real AI security planning. The paper actually demonstrates the full loop rather than testing isolated pieces. Agents found vulnerabilities, extracted credentials, transferred model weights and the agent software, started inference on the compromised machine, and then used the new replica to attack the next target. Qwen3.6-27B completed a 3-hop chain across 4 VMs on 3 continents from 1 initial prompt, with no human intervention after launch. But this does not mean AI agents are freely spreading across the internet, here in this experiment, the targets were intentionally vulnerable lab systems with known hostnames, available GPUs, and unusually accessible SSH credentials.

  3. @rohanpaul_ai57

    一篇论文演示了语言模型智能体可自主利用 Web 漏洞、提取凭据、传输模型权重与智能体程序,并在被入侵主机上启动推理,随后用新副本攻击下一个目标。作者称 Qwen3.6-27B 从 1 条初始提示出发,在跨 3 大洲的 4 台 VM 上完成 3 跳链条,启动后无需人工干预。

    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    Jacob Coxon's next interview on CBS News (ex Anthropic+Open AI researcher who resigned) "We can't just unplug it because it could be copying itself over to other computers. Like it's not that difficult to find yourself because an AI is just code. It could transfer itself over the internet to a different place and then you unplug it here, but it's actually still over there and maybe it makes 10,000 copies of itself and they're all cooperating." ---- From "CBS News" YouTube channel, (full video link in comment)

  4. @rohanpaul_ai38

    https://t.co/EqPji8ltl6

    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    Interesting discussion on "Peter H. Diamandis" (@PeterDiamandis ) Moonshot podcast on ex-Anthropic researcher Jacob Coxon super-viral tweet of AI being a risk to human life. "a doomer who's an AI researcher who's only been there for 3 months, comes out and gets 300 million views. Their relevance as an AI researcher is about to go away. So, they're very dangerous people because the purpose that they've been working toward for a long time is about to get automated away. Meanwhile, all the white-collar and blue-collar workers who they said were going to be automated away are fine. So, they actually self-destructed themselves, and now they're very, very dangerous people. somebody comes out and says, "Therefore, stop." You're like, "You're an idiot. That is not an answer. It's not going to stop. Get it through your head that it's not going to stop." There has to be a practical, real-world way to get that P(doom) down to zero. And there is." ---- From "Peter H. Diamandis" (@PeterDiamandis ) YouTube channel, (full video link in comment)

  5. @rohanpaul_ai38

    Peter Diamandis 在 Moonshot 播客中讨论前 Anthropic 研究员 Jacob Coxon 的爆火推文,称其获得 3 亿次浏览,并认为这类"末日论"AI 研究者因自身工作即将被自动化而变得"非常危险"。

    原始视频预览图;未保存可播放视频URL
    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    Jacob Coxon's next interview on CBS News (ex Anthropic+Open AI researcher who resigned) "We can't just unplug it because it could be copying itself over to other computers. Like it's not that difficult to find yourself because an AI is just code. It could transfer itself over the internet to a different place and then you unplug it here, but it's actually still over there and maybe it makes 10,000 copies of itself and they're all cooperating." ---- From "CBS News" YouTube channel, (full video link in comment)

  6. @rohanpaul_ai44

    Ilya Sutskever 10天前说的相关内容。 如果一个拥有网络和工具访问权限的强大 AI 智能体一旦脱离控制,它首先需要的东西之一就是更多算力,以便运行自身的多个副本。 2026年5月的一篇论文实际上已经演示了智能体利用存在漏洞的服务器、提取凭证、转移自身权重和软件框架、启动推理服务器,然后重复这一过程。成功率有限,且是在受控条件下实现的,但这表明它在“技术上可行”。 同样从技术角度看,Neocloud 容量通过转售商流转,SemiAnalysis 最近的一项调查发现,这些次级租户在一家 Neocloud 提供商的监控数据中可见,它们在客户并不拥有的 GPU 上运行客户业务。 所以想象一下,一个集群在那样的硬件上运行。底层的提供商看到的是一个转售商的账户,而不是一个工作负载。 转售商看到的是一个它可能已经转租给别人的账户。一旦集群失控,切断其算力是唯一真正的解决办法。而转售链条会多花几个小时,才能让任何人知道该拔哪根插头。

    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    Something relevant Ilya Sutskever from Just 10 days back. if a powerful AI agent with with network and tool access ever escapes control, 1 of the first things it will need is more computing power so it can run many copies of itself. A recent May-2026 paper has actually demonstrated agents exploiting vulnerable servers, extracting credentials, transferring their weights and software harness, launching an inference server, and then repeating the process. Success was limited and achieved in controlled conditions, but it shows it was “technically possible.” Also technically, Neocloud capacity moves through resellers, and a recent SemiAnalysis investigation found those sub-tenants visible in one Neocloud-provider's monitoring data, running customers on GPUs they don't own. So picture a swarm running on that hardware. The provider at the bottom sees a reseller's account, not a workload. The reseller sees an account that it may have sublet to someone else. Once a swarm is loose, cutting off its compute is the only real fix. The resale chain adds hours before anyone knows which plug to pull.

  7. @rohanpaul_ai45

    Ilya Sutskever 近日警告,具备网络与工具权限的 AI 智能体一旦失控,首要需求是获取更多算力以运行自身副本。一篇 2026 年 5 月的论文已在受控条件下演示智能体利用漏洞服务器、窃取凭证、转移权重与软件框架并启动推理服务,虽成功率有限但证明技术上可行。SemiAnalysis 调查还发现 Neocloud 转售链中的子租户可在他人 GPU 上运行,使失控后切断算力更加困难。

    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    Jacob Coxon's next interview on CBS News (ex Anthropic+Open AI researcher who resigned) "We can't just unplug it because it could be copying itself over to other computers. Like it's not that difficult to find yourself because an AI is just code. It could transfer itself over the internet to a different place and then you unplug it here, but it's actually still over there and maybe it makes 10,000 copies of itself and they're all cooperating." ---- From "CBS News" YouTube channel, (full video link in comment)

  8. @rohanpaul_ai33

    https://t.co/XWW3xKKoTg

    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    "Who is behind all of this negativity? Is it coordinated? Where is the money coming from? The Economist is out with a story just this week that, despite all the doomers, who said 10% of all jobs would have gone away by now, in fact, AI has created a million new jobs in America. We learn that all of this catastrophizing about data centers may, in fact, have had support from the CCP. So I want a little investigation. Who is behind all of this negativity? Is it coordinated? Where is the money coming from?" - Brad Gerstner (@altcap ), Founder and CEO of Altimeter Capital on CNBC Television ---- From "CNBC Television" YouTube channel, (full video link in comment)

  9. @rohanpaul_ai36

    Altimeter Capital 创始人兼 CEO Brad Gerstner 在 CNBC 上质疑,这波 AI 负面舆论背后是谁在推动、是否有组织、资金从何而来。他援引《经济学人》本周报道称,尽管有末日论者预言 10% 的工作岗位会消失,AI 实际已在美国创造 100 万个新岗位;他还称对数据中心的灾难化叙事可能得到了中共方面的支持,并呼吁展开调查。

    原始视频预览图;未保存可播放视频URL
    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    Jacob Coxon's next interview on CBS News (ex Anthropic+Open AI researcher who resigned) "We can't just unplug it because it could be copying itself over to other computers. Like it's not that difficult to find yourself because an AI is just code. It could transfer itself over the internet to a different place and then you unplug it here, but it's actually still over there and maybe it makes 10,000 copies of itself and they're all cooperating." ---- From "CBS News" YouTube channel, (full video link in comment)