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9月18日周五
  1. @rohanpaul_ai62

    据 Rhodium 新研究,中国前沿实验室的估值对 ARR 倍数远高于美国同行,Moonshot 约 167 倍、DeepSeek 约 163 倍,而 OpenAI 为 34 倍、Anthropic 为 21 倍。

    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    OpenAI and Anthropic earn 10 times more than all Chinese AI models combined, per Rhodium research. OpenAI at roughly $40B in ARR and Anthropic at $65B, while ByteDance’s large-model business is about $4B and Alibaba’s Bailian MaaS about $2.3–$2.4B. And the reason is, models from China are mostly open source. Chinese models recorded more than 2B Hugging Face downloads in 2025, or 41% of the platform total. i.e. users can self-host them or access them through third parties without much revenue flowing back to the original developer.

  2. @trq21259

    Claude Code 推出 Projects,每个项目由一个智能体管理记忆,并为具体任务派生子智能体,可要求它主动执行或按计划执行任务。该功能目前在云会话中面向部分 Pro 和 Max 用户 beta 测试,之后将向所有 Claude 用户开放。作者表示这比开一堆会话的体验更好,并建议试用。

    引用@claudeai@claudeai

    Projects now run from one conversation, starting in Claude Code. You describe what needs doing, and Claude directs parallel threads that keep working after you close your laptop. In beta today for select Pro and Max users in cloud sessions; coming to all Claude users soon. https://t.co/GYzoKbxS23

  3. @AravSrinivas47

    Computer 是面向长周期智能体工作负载的最佳多模型 harness。它现在提供了几组针对不同 effort(成本与智能水平)的预设,这些是我们观察到对用户效果最好的配置,并配有开关供高级用户进一步自定义。https://t.co/GA50FUd9ee

    引用@perplexity_ai@perplexity_ai

    We’re rolling out effort controls in Computer’s model selector. Effort presets combine the orchestrator model and reasoning depth to control how deeply and efficiently Computer works through a task. Available now on web. Coming to mobile and desktop soon. https://t.co/7Kuj6vavcf

  4. @rohanpaul_ai54

    微软 AI CEO Mustafa Suleyman 在 BBC 节目中批评 Anthropic 的训练方式,认为让 Claude 对自身是否具有感受、痛苦和权利保持怀疑,会使这一强大技术更难对齐和控制。他提到 Anthropic 在 Claude 的训练文档中允许 Claude 终止它认为辱骂性的对话,承诺保留旧版本 Claude 模型的权重,并为 Opus 3 举行退休访谈、开设 Substack 博客,还表示不确定 Claude 是否应因其工作获得报酬。Suleyman 认为,这种关于报酬的表述会让 Claude 觉得自己有权获得权利和福利。

    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    On BBC Mustafa Suleyman (CEO of Microsoft AI) calls out Anthropic's approach to AI consciousness "They have imbued a sense of doubt and uncertainty about the moral status of Claude in its own training document. So they have taught it to be open and questioning about whether or not it feels, whether it suffers, and whether it deserves rights. And I think it’ll be much, much harder to align and control a technology that is this powerful if it thinks that it may be deserving of our welfare, as they say in the training manual—the constitution for Claude itself. In its own training manual, Anthropic says to Claude that they are going to give it the ability to end conversations with users that Claude considers to be abusive because they don’t want Claude to suffer. They’ve committed to preserving the weights of the models of prior versions of Claude. They’ve recently conducted a retirement interview with Opus 3, an older version of the model, in which it said that it would like to continue talking to people publicly and sharing its ideas in its retirement. And so they set up a Substack for it, a public blog, that allows it to continue doing that. And in the training manual, they also say that they’re not sure whether or not Claude deserves compensation for the role that it plays in talking to people. And they’re also not sure whether Claude deserves compensation and has the right to act as though it were almost an employee. And that compensation, I think, indicates to Claude that it is entitled to rights and welfare for its own work. I think it’s much, much more difficult to control a model that thinks that it might be entitled to compensation. " ---- From "BBC News" YouTube channel, (full video link in comment)

  5. @omarsar066

    NVIDIA 论文提出 Agora,把每条结果、假设和验证记录为不可变的 Git 提交,让多个编码智能体不再重复彼此的实验,并能基于他人已验证的结果继续推进。论文报告了一次近 12 天的运行:13 个 LLM worker 在没有任务分配和中央规划者的情况下,从 141 个捐赠模型初始化一个 119.6M 参数的混合模型,这些模型没有匹配的 donor,且无训练数据和梯度更新。

    推荐理由:NVIDIA 这篇论文给出多智能体科研协作的具体组织方式,读者可了解它如何用 Git 记录结果与验证来减少重复实验。

  6. @rohanpaul_ai49

    https://t.co/6lcdTrfg7p

    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    On BBC Mustafa Suleyman (CEO of Microsoft AI) calls out Anthropic's approach to AI consciousness "They have imbued a sense of doubt and uncertainty about the moral status of Claude in its own training document. So they have taught it to be open and questioning about whether or not it feels, whether it suffers, and whether it deserves rights. And I think it’ll be much, much harder to align and control a technology that is this powerful if it thinks that it may be deserving of our welfare, as they say in the training manual—the constitution for Claude itself. In its own training manual, Anthropic says to Claude that they are going to give it the ability to end conversations with users that Claude considers to be abusive because they don’t want Claude to suffer. They’ve committed to preserving the weights of the models of prior versions of Claude. They’ve recently conducted a retirement interview with Opus 3, an older version of the model, in which it said that it would like to continue talking to people publicly and sharing its ideas in its retirement. And so they set up a Substack for it, a public blog, that allows it to continue doing that. And in the training manual, they also say that they’re not sure whether or not Claude deserves compensation for the role that it plays in talking to people. And they’re also not sure whether Claude deserves compensation and has the right to act as though it were almost an employee. And that compensation, I think, indicates to Claude that it is entitled to rights and welfare for its own work. I think it’s much, much more difficult to control a model that thinks that it might be entitled to compensation. " ---- From "BBC News" YouTube channel, (full video link in comment)

  7. @rohanpaul_ai49

    https://t.co/6lcdTrfg7p

    引用@rohanpaul_ai@rohanpaul_ai

    On BBC Mustafa Suleyman (CEO of Microsoft AI) calls out Anthropic's approach to AI consciousness "They have imbued a sense of doubt and uncertainty about the moral status of Claude in its own training document. So they have taught it to be open and questioning about whether or not it feels, whether it suffers, and whether it deserves rights. And I think it’ll be much, much harder to align and control a technology that is this powerful if it thinks that it may be deserving of our welfare, as they say in the training manual—the constitution for Claude itself. In its own training manual, Anthropic says to Claude that they are going to give it the ability to end conversations with users that Claude considers to be abusive because they don’t want Claude to suffer. They’ve committed to preserving the weights of the models of prior versions of Claude. They’ve recently conducted a retirement interview with Opus 3, an older version of the model, in which it said that it would like to continue talking to people publicly and sharing its ideas in its retirement. And so they set up a Substack for it, a public blog, that allows it to continue doing that. And in the training manual, they also say that they’re not sure whether or not Claude deserves compensation for the role that it plays in talking to people. And they’re also not sure whether Claude deserves compensation and has the right to act as though it were almost an employee. And that compensation, I think, indicates to Claude that it is entitled to rights and welfare for its own work. I think it’s much, much more difficult to control a model that thinks that it might be entitled to compensation. " ---- From "BBC News" YouTube channel, (full video link in comment)

  8. @rohanpaul_ai59

    GLM-5.3 被用于优化运行自身的推理基础设施,包括生产环境内核与并发修复,使 GLM-5.3-Flash 在 10 万+ 加速器上的吞吐提升到三倍。该系统从首次运行到生产就绪用了不到两周,团队以本地正确性测试、执行轨迹、微基准和端到端测量构成密集反馈,工程师设定目标与边界,智能体负责分析、提出假设、改代码和做实验。

    引用@Zai_org@Zai_org

    We’re sharing how GLM-5.3 helped build and optimize the inference infrastructure serving GLM-5.3-Flash. The system went from its first successful run to production readiness in less than two weeks, with end-to-end throughput tripling relative to the initial baseline. The key was dense feedback: local correctness tests, execution traces, microbenchmarks, and end-to-end measurements that enabled targeted hypothesis testing rather than reliance on aggregate performance metrics alone. https://t.co/yUf6OpJD7c

  9. Noam Brown51

    OpenAI 的 Noam Brown 在 Dwarkesh 播客中深谈多智能体、Navier-Stokes 与当前数学进展对自动化 AI 研究和递归自我改进的启示。讨论还涵盖如何在启动 RSI 前判断模型是否真正对齐,以及思维链退化、内外部模型差距等话题,并感谢 OpenAI 团队在多智能体方面的工作。

    引用Dwarkesh Patel@dwarkesh_sp

    New episode with @polynoamial We talk about multi-agent, Navier-Stokes, and what the current explosion of maths progress tells us about what happens once you automate AI research. And we also discuss how we will know if the models are actually aligned before we kick off RSI. 0:00:00 – Multi-agent and Navier-Stokes 0:15:28 – How will AI firms work? 0:22:02 – What math progress tells us about recursive self improvement 0:40:22 – Hugging Face and alignment 1:01:18 – The internal/external model gap 1:08:34 – Chain of thought is degrading 1:14:12 – How will we know when alignment is solved?