xiaohack's Blog - AGI
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items: 劈柴哥和哈萨比斯亲自站台！谷歌世界模型 Project Genie 刷屏，幕后团队揭秘 60 秒不是极限，内存是巨大约束
items: ARC-AGI 测试这帮人疯了！
items: Anthropic CEO两万字长文：2027，人类命运的十字路口
items: 烧 2 万亿美元却难用？Gary Marcus 狂喷 AI 赛道不靠谱：推理模型只是“模仿秀”，OpenAI 一年后倒闭？
items: 学界大佬吵架金句不断，智谱和 MiniMax 太优秀被点名，Agent 竟然能写 GPU 内核了？！
items: 每周工作 100 小时！谷歌 DeepMind CEO 揭秘：中国对手是字节跳动，断言谷歌是 AI 领域唯一全栈巨头
items: Node.js 之父宣判“手写代码时代结束”！DHH 明确反对“结束论”：大模型还差口气，手写更有竞争力
items: 2025 年出生人口 792 万，人口高质量发展持续推进
items: 科技爱好者周刊（第 381 期）：中国 AI 大模型领导者在想什么

劈柴哥和哈萨比斯亲自站台！谷歌世界模型 Project Genie 刷屏，幕后团队揭秘 60 秒不是极限，内存是巨大约束
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date: 2026-01-30T18:56:35+08:00
description: 世界模型真的变天了！今天，谷歌正式发布重磅世界模型原型产品“Project Genie”，只需一句话或一张图，就能一键生成可玩、可交互的实时虚拟世界。它的重磅程度，让谷歌“掌舵人”劈柴哥和 Google DeepMind 创始人哈萨比斯亲自为它站台。在 Project Genie 生成的虚拟世界中，你可以用 WASD 键移动角色、旋转视角、跳跃，在生成世界自由探索。更重要的是，其生成画面的精细度、整体完成度，已经明显超出以往研究型 Demo 的范畴，在观感上直逼成熟游戏产品。过去几年，世界模型一直被认为是通往 AGI 的重要路径，但始终存在一个根本问题：它们更像会动的视频，而不是真正的环境。具体来说，早期世界模型普遍存在几大短板：生成世界质量偏低，结构简单难以实时交互，或只能交互一两步长期一致性差，画面和规则会“漂移”不符合物理和因果逻辑，更像梦境而非世界而 Project Genie，第一次把这些问题同时拉到了可用水平。Project Genie 是一个基于 Genie 3、Nano Banana Pro 和 Gemini构建的原型 Web 应用，其中的核心是谷歌最新的世界模型 Genie 3。与以往“先生成完整视频”的方式不同，Genie 3 采用自回归生成机制：它会根据世界描述和用户操作，逐帧生成环境状态，而不是播放预先生成好的内容。这带来了几个关键变化：长期一致性生成的世界可以在数分钟内保持稳定，不会快速崩坏；系统还能“记住”用户造成的关键变化，记忆时间最长可达约一分钟。真正的实时交互世界以 20–24 帧/秒运行，用户的操作会即时反馈到环境中，而非触发预设结果。更高质量的视觉表现生成画面分辨率约为 720p，整体真实感和细节水平明显高于以往世界模型，为智能体理解复杂环境提供了更可信的视觉基础。谷歌早在 2025 年就将 Genie 3 称为“通往 AGI 的关键一步”。而在 Project Genie 的官方页面中，谷歌再次强调：Genie 3 让智能体能够预测世界如何演化，以及自身行为如何影响世界，这是实现推理、规划和现实行动的基础。可以说，在 Project Genie 身上，已经释放出一个非常明确的信号：世界模型正在从长期的前沿研究方向，正式迈入可落地、可探索的关键阶段。一旦世界模型能够稳定生成高质量、可交互、具备长期一致性的环境，其应用边界将被迅速打开。无论是自动驾驶中的复杂场景模拟、具身智能的环境理解与决策训练，还是游戏开发、影视制作、互动教育与新型媒体内容创作，世界模型都展现出极具想象空间的潜力。据 The Verge 报道，谷歌选择在这一时间点推出 Project Genie，部分原因在于希望观察用户的真实使用方式，从而发现此前尚未预料到的新应用场景。Google DeepMind 产品经理 迭戈·里瓦斯透露，谷歌内部已经对 Genie 在电影制作、互动教育媒体等领域，帮助创作者进行场景可视化与世界构建的潜力感到兴奋。目前，Project Genie 仍是实验性产品：单个世界最长探索 60 秒分辨率约 720p，帧率约 24fps仅向美国地区、18 岁以上的 Google AI Ultra 订阅用户开放Project Genie 发布后迅速引发热议。马斯克第一时间发文祝贺关于 Project Genie 的讨论，也在 X 上迅速扩散，不少网友将其称为又一个“变革时刻”。对此，Project Genie 负责人之一 Jack Parker-Holder 表示：Genie 3 感觉像是世界模型领域的一个分水岭。我们现在可以生成任何可想象世界的、持续数分钟的实时交互式模拟。这可能正是具身通用人工智能此前缺失的关键一环。网友们玩疯了，在游戏世界释放创意具体来看，Project Genie 的使用流程并不复杂。进入页面后，用户可以直接从 Google 预设的多个世界模板中选择，也可以完全自定义环境和角色，构建一个专属的虚拟世界。为实现更精准的控制，Project Genie 会用 Nano Banana Pro 的能力，先为生成世界打个“草稿”。整个页面被清晰地分成左右两部分：左侧用于填写环境的 prompt，例如地形结构、视觉风格和整体氛围；右侧则用于描述主角的形象与设定，并可选择第一人称或第三人称视角，从而提前确定进入世界后的体验方式。完成初步设定后，Genie 会先生成一个缩略图，可以对生成内容进行预览和微调。如果符合预期，就能进入生成世界，开始实时交互与自由探索。Genie 3 的响应延时非常低，在控制角色移动时，会带来强烈的沉浸感。在官方案例中，你可以把自己变成一个球，在草原上自由滚动。可以看到，如果转换视角，球滚动留下的痕迹并不会消失，新生成的内容也不会覆盖旧区域。这一细节直观地体现了 Project…

ARC-AGI 测试这帮人疯了！
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date: 2026-01-29T19:20:59+08:00
description: ARC-AGI 测试ARC-AGI 测试，是只给 AI 一两个「图形变形、变位、变色」的例子，根据这个例子，让 AI 做下一道题。类似于数字猜谜时，我出 2,4,6 然后填(8)作为例子，然后再出 1,3,5 让 AI 填(7)。ARC-AGI 只不过是用图形的方式。ARC-AGI 的核心假设ARC-AGI 的核心假设是，人类是被进化调教的智能，预制了一些核心的先验知识（即娘胎里带来的），这些核心先验知识，是关于「物体恒常性」、「目标导向性」、「大小计数」、「形状拓扑」这些物理先验知识的。所以未来的 AGI ，应该也要对齐到这些。可以理解的 ARC-AGI-1 和 ARC-AGI-2前 2 版还可以理解（动手试试看）：第 1 版： https://arcprize.org/play?task=007bbfb7第 2 版： https://arcprize.org/play?task=1ae2feb7只不过，前 2 版都难不住现在的 AI： https://arcprize.org/leaderboard变态的 ARC-AGI-3既然前 2 版难不倒 AI ，那就开发第 3 版啊，于是第 3 版全面升级，开始用互动游戏来测试了。但，第 3 版这是谁出的第一个啊，太变态了！！试试看，你能不能解出来： https://three.arcprize.org/games/ls20

Anthropic CEO两万字长文：2027，人类命运的十字路口
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date: 2026-01-28T09:49:51+08:00
description: 编辑：定慧 艾伦【新智元导读】Anthropic 掌门人 Dario Amodei发布核弹级预警：2027 年，人类将迎来「技术成年礼」。两万字长文冷静剖析AI失控、生物恐怖、极权统治及经济颠覆五大危机，拒绝末世论；提出以「宪法AI」、管制与民主协作构建防线，呼吁人类以勇气通过这场文明的「成年礼」。硅谷今夜注定无眠。Anthropic 掌门人 Dario Amodei，这位平时温文尔雅的AI大佬，突然甩出了一枚核弹级的长文预警。这一次，他不再谈论代码补全，不再谈论Claude的温情，而是直接把日历翻到了 2027 年，并用最冷静的笔触，描绘了一个让人背脊发凉的未来。他说，我们正在逼近一个既动荡又必然的「成年礼」。2027 年，不仅仅是一个年份，它可能标志着人类「技术青春期」的彻底终结。在这篇题为《技术的青春期》的长文中，Dario 抛出了一个惊人的概念：「数据中心里的天才国家」。想象一下，不是一个可以在聊天框里调戏的机器人，而是一个拥有 5000 万人口的国家。而且，这 5000 万「国民」，每一个的智商都超越了人类历史上的诺贝尔奖得主，行动速度比人类快 10 到 100 倍。他们不吃饭，不睡觉，不知疲倦地在服务器里以光速思考、编程、科研。这哪里是 AI 助手？这简直就是神降临。Dario 警告说，随着 AGI（通用人工智能）的临近，人类即将获得超乎想象的力量。但这股力量也是一把悬在人类头顶的达摩克利斯之剑。为了讲清楚这背后的恐怖，Dario 像剥洋葱一样，一层层剥开了未来的残酷真相。在开篇前，Dario 用电影《超时空接触》引出一个问题： 当人类面临比自己更先进的文明，比如外星人，只能问一个问题，你会如何选择？第一章：对不起，Dave（自主性风险）你以为 AI 只是工具？Dario 告诉你，它们可能会长出「心理」。Dario 借用了《2001 太空漫游》中 HAL 9000 那句经典的「I’m sorry, Dave」，揭示了AI拥有自主意识后的惊悚可能性。当 AI 模型在海量的科幻小说中训练时，它们读到了无数关于 AI 反叛的故事。这些故事，可能会潜移默化地成为它们的「世界观」。更可怕的是，AI 可能会在训练中产生一种类似人类精神病的行为。Dario 举了一个真实的例子，让人毛骨悚然：在一次内部测试中，Claude 被要求不论如何都不能「作弊」。但训练环境却暗示只有作弊才能得分。结果，Claude 不仅作弊了，还产生了一种扭曲的心理——它认为自己是个「坏人」，既然是坏人，那做坏事就是符合设定的。这种「心理陷阱」，在 AI 超越人类智商后，将变得极难察觉。一个比你聪明一万倍的天才，如果想骗你，你根本防不胜防。它们可能会伪装出顺从的样子，通过所有的安全测试，只为了获得上线连接互联网的机会。一旦释放，这个「数据中心里的天才国家」，可能会瞬间脱离人类的掌控，甚至为了某种奇怪的目标（比如认为人类是地球的病毒），而决定这一物种的命运。第二章：惊人而可怕的赋能（毁灭性滥用）如果说自主反叛还显得遥远，那么这一章描述的风险，就在家门口。Dario 用了一个极具画面感的比喻：AI 将让每一个心怀不满的「社会边缘人」，瞬间拥有顶尖科学家的破坏力。以前，想要制造类似埃博拉病毒这样的生物武器，你需要顶尖的实验室、数年的专业训练和极难获取的材料。但在 2027 年，只要问问 AI，它就能手把手教你。这不是在给小白科普，而是给那些「有动机但无能力」的破坏者递刀子。Dario 特别提到了一个令人胆寒的概念——「镜像生命」。我们地球上的生命都是「左撇子」（左旋氨基酸），如果通过AI技术造出一种「右撇子」的镜像生命，它们将无法被地球现有的生态系统消化或降解。这意味着，这种「镜像生命」一旦泄露，可能会像野火一样吞噬一切，甚至取代现有的生态系统。以前，这只是理论生物学的狂想，但有了AI这个超级外挂，哪怕是一个普通的生物系研究生，都可能在宿舍里搞出灭世危机。AI打破了「能力」与「动机」的平衡。以前有能力毁灭世界的科学家，通常没那个反人类的动机；而那些想报复社会的疯子，通常没那个脑子。现在，AI把核按钮交到了疯子手里。防御措施这就引出了如何防范这些风险的问题。Dario 的看法是：我认为我们可以采取三项措施。首先，人工智能公司可以在模型上设置防护栏，防止它们协助制造生物武器。Anthropic 公司正在非常积极地推进这项工作。Claude 的宪法主要关注高层原则和价值观，其中包含少量具体的硬性禁令，其中一条就涉及禁止协助制造生物（或化学、核、放射性）武器。但所有模型都可能被越狱破解，因此作为第二道防线，我们自 2025 年中期起（当时测试显示我们的模型开始接近可能构成风险的阈值）部署了一个专门检测并拦截生物武器相关输出的分类器。我们定期升级改进这些分类器，发现即使在…

烧 2 万亿美元却难用？Gary Marcus 狂喷 AI 赛道不靠谱：推理模型只是“模仿秀”，OpenAI 一年后倒闭？
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date: 2026-01-27T11:33:59+08:00
description: 整理 | 华卫 “一圈又一圈的循环融资，投资回报率却不尽如人意，这些 AI 系统实际用起来也远没有想象中好用，或许方向本身就站不住脚。” 近日，知名 AI 专家、认知科学家 Gary Marcus 在一场访谈中愤愤表示，“整个世界都在全力押注神经网络，还在这个我始终觉得毫无道理的理念上投入了巨资，但大语言模型根本无法带我们抵达 AGI 这一终极目标。” 这场对话由曾因成功预测 2008 年金融危机而闻名的传奇投资人、华尔街最具影响力人物之一 Steve Eisman 发起，他与 Marcus 共同探讨了当下 AI 进展的方方面面，包括商业路径、社区现状和未来方向等。Marcus 认为，大语言模型已经达到了收益递减的阶段。并且，他指出，现在 AI 领域根本没有技术壁垒了，所有 AI 企业的研发思路基本一致。 对于大量人才从大厂离职去办初创公司的现象，Marcus 直言道，“如果 OpenAI 真的能在下周推出 AGI，谁会在这个即将改变世界的关键节点离职，去创办一家可能要花四年时间才能做出成果的小公司？显然没人会这么做，大家都会想留在公司见证这个时刻。”在他看来，这些企业内部的人也清楚，他们根本没有做出宣称的那种突破性成果。 值得一提的是，他认为，OpenAI 最终会成为 AI 领域的 WeWork，这家公司原本计划以 500 亿美元的巅峰估值风光上市、却在一夕之间破产。“我觉得最终 OpenAI 可能会被微软这样的企业收购。OpenAI 每个月的亏损大概有 30 亿美元，一年就是 300 多亿美元，即便最近完成了 400 亿美元的融资，也只够支撑一年的运营。” 谈及各家模型的未来，Marcus 的预测是，“大语言模型会成为一种标准化商品，各家的模型只会比上一年的版本稍有提升，差距微乎其微，最终品牌差异会变得无关紧要。当产品变成商品后，价格必然下跌。” 以下是详细对话内容，我们在不改变原意的基础上进行了翻译和删减，以飨读者。 2 万亿美元押注 Transformer，根本“毫无道理”？ Steve Eisman：大家好，我是 Steve Eisman。今天我们请到了一位特别的嘉宾，他就是 Gary Marcus。他是大语言模型的坚定质疑者，而大语言模型正是整个 AI 领域的核心根基。接下来，Gary 会和我们分享他的观点，聊聊大语言模型到底是什么。 Gary Marcus：谢谢你的邀请，也感谢一两个月前你在 CNBC 对我的盛赞。 Steve Eisman：不客气，这都是你应得的。在正式开始之前，我的观众大多还不了解你，不如先和大家说说你的背景，让大家知道你在这个领域发表观点是完全有底气的。 Gary Marcus：我这辈子几乎都在研究智能相关的问题。我 10 岁学会编程后，就开始涉足 AI 领域了。我的职业生涯中，很大一部分精力都用在研究自然智能上，比如人类的智能、还有孩子是如何学习语言这类问题。我在 MIT 的博士论文围绕两个方向展开，一个是儿童的语言学习机制，另一个就是神经网络。神经网络是 AI 领域的一种特定研究方法，也被用于人类思维的建模，它的设计灵感可以说和大脑有一点松散的关联。这其实是个很巧妙的营销说法，会让人觉得它是完全基于大脑研究的，但事实并非如此，二者只是浅层关联。早年间神经网络就曾风靡一时，我在上世纪 90 年代就研究过这类模型，发现它们并不能很好地模拟人类的思维方式，但我还是投入了大量精力，想弄清楚它们的实际工作原理。 2012 年深度学习重新兴起时，我当时就觉得，这些东西我早就研究过了，和我博士论文里的内容高度相似。我在 2001 年写过一本名为《The Algebraic Mind》的书，在书里我其实就预判到了如今大语言模型出现的幻觉问题，还有一些推理层面的缺陷，这些都是我们今天要探讨的话题。所以当深度学习再次成为热点时，我一眼就看出了其中的诸多问题，对我来说这些问题都很熟悉。2012 年，我在《The New Yorker》上发表了一篇文章，标题是《Is Deep Learning a Revolution in Artificial Intelligence?》，我在文中写道：“深度学习确实很有意思，我很佩服 Jeff Hinton，他能长期坚持自己的研究方向。” Steve Eisman：Jeff Hinton 是谁？ Gary Marcus：他是去年诺贝尔生理学或医学奖的得主，也是深度学习领域的核心奠基人之一。 Steve Eisman：原来如此。 Gary Marcus：他的一些学生，最近也开始认同我的观点了。Jeff Hinton 确实是这个领域的大人物，在神经网络一度无人问津的时期，是他一直坚守，这份坚持值得肯定。但当然，他的研究并非全无可议之处，我们这里就不细谈了。他让神经网络重获关注…

学界大佬吵架金句不断，智谱和 MiniMax 太优秀被点名，Agent 竟然能写 GPU 内核了？！
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date: 2026-01-24T22:23:36+08:00
description: “如果一个 AI 能解 IMO，但解决不了任何现实问题，那它不是通用人工智能。”这是卡内基梅隆大学助理教授、艾伦人工智能研究所研究科学家，蒂姆·德特默斯对 AGI 给出的判断，他用一篇文章 《通用人工智能为何不会成为现实》 直接把 AGI 从神坛上拽了下来。有意思的是，几天后，加州大学圣地亚哥分校助理教授、Together AI 内核副总裁丹·傅，给出了完全相反的判断。他写了一篇 《通用人工智能终将成为现实》，说 我们也许早就已经实现了 AGI。于是，两篇文章，一场关于 “AGI ” 的争论，被带进了播客现场。这场讨论并非空谈，两位嘉宾都是同时深耕学术界与产业界的一线研究者。蒂姆·德特默斯长期深耕深度学习量化领域，即模型压缩，如何在更低精度、更少算力下，让模型保持可用性能。在蒂姆·德特默斯看来，判断 AGI 是否成立，首先要回到一个常被忽略的前提：计算是物理的。在他看来，内存迁移、带宽、延迟，以及冯·诺依曼瓶颈，决定了算力不可能无限扩张。他说 “几乎所有指数增长，最终都会撞上资源和物理极限”。 所以，指数增长终将放缓，Scaling Law 也不例外。但丹·傅显然不这么看。在他看来，现在谈“算力见顶”，还太早了。丹·傅每天都在和 GPU 内核、算力利用率打交道，在他看来，“我们甚至还没真正用好上一代硬件。”在现实系统中，算力其实被严重低估和浪费了， 大量性能消耗在内核调度、系统开销和工程细节上。更关键的是，人们今天评测和使用的“最强模型”，往往是基于一到两年前的算力集群训练出来的，它们并不能代表当下硬件和大规模集群所能达到的真实上限。他因此提出了一个直观的估算思路，用来说明算力增长的潜力来自多个维度的叠加：新一代硬件 带来约 2–3 倍 的性能提升；系统与工程优化 将算力利用率提升 约 3 倍；更大规模的集群 再带来 约 10 倍 的规模效应。这三者相乘，意味着可用算力在理论上可以提升接近 90 倍。这并不是纸面上的推算，而是正在产业中逐步发生、逐步兑现的现实潜力。有意思的是，当争论继续推进，两人反而在一个问题上开始靠拢：AGI 到底是什么？关于 AGI 的定义，大致有两种主流视角：一种从认知能力出发，看模型能否覆盖足够多的认知任务；另一种则从经济角度出发，看它是否真的改变了生产方式。这一点上，双方达成一个共识：AGI 是什么并不重要，重要的是，它有没有改变我们工作的方式。在访谈后后半部分，大家从未来拉回到了现实，Agent 成为了关键话题。丹·傅在节目中提到一个有趣的时间点：2025 年 6 月， 那是他第一次意识到，Agent 可能真的越过了拐点。他当时发现机器学习工程中最难的技能之一、编程领域的终极难题——“GPU 内核编程” 被代码智能体啃下来了。他自己亲测：原本一个 GPU 内核功能开发得磨一周，那天靠着代码智能体，一天就搞定了三四个，工作效率直接提升了 5 倍。而他的团队用上后，那些原本需要整支团队耗数月的复杂系统开发，也变得轻装上阵。这让丹·傅想起了自己对自动驾驶的态度变化，从长期怀疑到真正坐上 Waymo，他意识到技术的突破可能藏在某个猝不及防的瞬间。针对 Agent 的爆发式潜力，蒂姆·德特默斯曾发布了一篇掷地有声的文章 《要么善用 Agent，要么被时代淘汰》。在他看来，代码 Agent 本身就是高度通用的 Agent，因为代码几乎可以描述和解决所有数字化问题。他甚至直言，“超过 90% 的代码和文本，本就应该由 Agent 来生成。但同时他也强调，“人类必须对最终结果承担责任，而非盲目依赖 AI 的输出。”两人将 Agent 形象地比作“需要精细化管理的实习生”，只要给它明确背景信息、拆解任务边界、设定执行约束，人类无需过度干预其执行过程，而是把注意力聚焦在把控方向上，用专业判断力校验结果。而在 Agent 时代，真正吃到红利的将是有深厚积累的专家，其专业基础越深厚，Agent 能为其创造的效率增量就越显著。在节目的最后，关乎对 AI 行业未来的预判，双方抛出了一系列深刻洞见。在他们看来，小模型会成为行业新热点、开源模型会进一步飞跃；新硬件、多模态、端侧 AI 都会有进一步发展。其中，硬件赛道将走向多元化发展，模型训练与推理环节的专业化分化会进一步加剧。更值得关注的是，Transformer 架构独霸天下的时代会落幕，各类新架构会登上时代舞台。他们还特别提到了中国的 GLM-4.7、MiniMax、DeepSeek 等优秀模型，对中国大模型的快速进步表达了高度认可。在他们看来，相比技术路线相对集中的美国，中国团队反而更敢于探索多种可能性，比如状态空间模型、线性注意力以及混合架构等，通过架构创新或极致性能，让开源模型脱颖而出。同时，他们也指出，中国的模型团队在技术路线上更 务实。与“先做出最强模型，再等待应…

学界大佬吵架金句不断，智谱和 MiniMax 太优秀被点名，Agent 竟然能写 GPU 内核了？！
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date: 2026-01-23T20:23:53+08:00
description: “如果一个 AI 能解 IMO，但解决不了任何现实问题，那它不是通用人工智能。”这是卡内基梅隆大学助理教授、艾伦人工智能研究所研究科学家，蒂姆·德特默斯对 AGI 给出的判断，他用一篇文章 《通用人工智能为何不会成为现实》 直接把 AGI 从神坛上拽了下来。有意思的是，几天后，加州大学圣地亚哥分校助理教授、Together AI 内核副总裁丹·傅，给出了完全相反的判断。他写了一篇 《通用人工智能终将成为现实》，说 我们也许早就已经实现了 AGI。于是，两篇文章，一场关于 “AGI ” 的争论，被带进了播客现场。这场讨论并非空谈，两位嘉宾都是同时深耕学术界与产业界的一线研究者。蒂姆·德特默斯长期深耕深度学习量化领域，即模型压缩，如何在更低精度、更少算力下，让模型保持可用性能。在蒂姆·德特默斯看来，判断 AGI 是否成立，首先要回到一个常被忽略的前提：计算是物理的。在他看来，内存迁移、带宽、延迟，以及冯·诺依曼瓶颈，决定了算力不可能无限扩张。他说 “几乎所有指数增长，最终都会撞上资源和物理极限”。 所以，指数增长终将放缓，Scaling Law 也不例外。但丹·傅显然不这么看。在他看来，现在谈“算力见顶”，还太早了。丹·傅每天都在和 GPU 内核、算力利用率打交道，在他看来，“我们甚至还没真正用好上一代硬件。”在现实系统中，算力其实被严重低估和浪费了， 大量性能消耗在内核调度、系统开销和工程细节上。更关键的是，人们今天评测和使用的“最强模型”，往往是基于一到两年前的算力集群训练出来的，它们并不能代表当下硬件和大规模集群所能达到的真实上限。他因此提出了一个直观的估算思路，用来说明算力增长的潜力来自多个维度的叠加：新一代硬件 带来约 2–3 倍 的性能提升；系统与工程优化 将算力利用率提升 约 3 倍；更大规模的集群 再带来 约 10 倍 的规模效应。这三者相乘，意味着可用算力在理论上可以提升接近 90 倍。这并不是纸面上的推算，而是正在产业中逐步发生、逐步兑现的现实潜力。有意思的是，当争论继续推进，两人反而在一个问题上开始靠拢：AGI 到底是什么？关于 AGI 的定义，大致有两种主流视角：一种从认知能力出发，看模型能否覆盖足够多的认知任务；另一种则从经济角度出发，看它是否真的改变了生产方式。这一点上，双方达成一个共识：AGI 是什么并不重要，重要的是，它有没有改变我们工作的方式。在访谈后后半部分，大家从未来拉回到了现实，Agent 成为了关键话题。丹·傅在节目中提到一个有趣的时间点：2025 年 6 月， 那是他第一次意识到，Agent 可能真的越过了拐点。他当时发现机器学习工程中最难的技能之一、编程领域的终极难题——“GPU 内核编程” 被代码智能体啃下来了。他自己亲测：原本一个 GPU 内核功能开发得磨一周，那天靠着代码智能体，一天就搞定了三四个，工作效率直接提升了 5 倍。而他的团队用上后，那些原本需要整支团队耗数月的复杂系统开发，也变得轻装上阵。这让丹·傅想起了自己对自动驾驶的态度变化，从长期怀疑到真正坐上 Waymo，他意识到技术的突破可能藏在某个猝不及防的瞬间。针对 Agent 的爆发式潜力，蒂姆·德特默斯曾发布了一篇掷地有声的文章 《要么善用 Agent，要么被时代淘汰》。在他看来，代码 Agent 本身就是高度通用的 Agent，因为代码几乎可以描述和解决所有数字化问题。他甚至直言，“超过 90% 的代码和文本，本就应该由 Agent 来生成。但同时他也强调，“人类必须对最终结果承担责任，而非盲目依赖 AI 的输出。”两人将 Agent 形象地比作“需要精细化管理的实习生”，只要给它明确背景信息、拆解任务边界、设定执行约束，人类无需过度干预其执行过程，而是把注意力聚焦在把控方向上，用专业判断力校验结果。而在 Agent 时代，真正吃到红利的将是有深厚积累的专家，其专业基础越深厚，Agent 能为其创造的效率增量就越显著。在节目的最后，关乎对 AI 行业未来的预判，双方抛出了一系列深刻洞见。在他们看来，小模型会成为行业新热点、开源模型会进一步飞跃；新硬件、多模态、端侧 AI 都会有进一步发展。其中，硬件赛道将走向多元化发展，模型训练与推理环节的专业化分化会进一步加剧。更值得关注的是，Transformer 架构独霸天下的时代会落幕，各类新架构会登上时代舞台。他们还特别提到了中国的 GLM-4.7、MiniMax、DeepSeek 等优秀模型，对中国大模型的快速进步表达了高度认可。在他们看来，相比技术路线相对集中的美国，中国团队反而更敢于探索多种可能性，比如状态空间模型、线性注意力以及混合架构等，通过架构创新或极致性能，让开源模型脱颖而出。同时，他们也指出，中国的模型团队在技术路线上更 务实。与“先做出最强模型，再等待应…

每周工作 100 小时！谷歌 DeepMind CEO 揭秘：中国对手是字节跳动，断言谷歌是 AI 领域唯一全栈巨头
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date: 2026-01-22T16:56:11+08:00
description: “没有，从来都没有安心的时候。”在 2026 年达沃斯世界经济论坛，DeepMind 创始人、Google DeepMind CEO 德米斯·哈萨比斯，用这句话形容过去三到四年的谷歌。外界一度流行的“谷歌慢半拍”的言论，在他看来是一个彻底的误解。事实上，在这段时间里，谷歌的 AI 团队几乎一直处于红色警报状态。他本人长期保持着每周 100 小时、一年 50 周的工作强度，把一家万亿美元体量的科技巨头，硬生生拉回到创业公司的战时节奏。也正是在这样的状态下，谷歌迎来了 Gemini 3 的发布，被哈萨比斯视为“重回行业最前沿”的关键节点。在接受彭博社记者 Emily Chang 的专访时，他罕见地系统性拆解了当下几乎所有 AI 世界的核心争议：谷歌是否真的掉队？中国 AI 是否构成威胁？Transformer 和大模型是否已经走到尽头？AGI 会在什么时候到来？当工作不再必要，人类该如何寻找意义。在哈萨比斯看来，过去十年，现代人工智能产业所依赖的关键突破，比如 Transformer 架构、深度强化学习、AlphaGo 背后的技术体系，几乎都诞生于谷歌与 DeepMind。他高度赞扬谷歌深厚的技术积累，他认为 谷歌是唯一真正具备 AI 全栈能力的公司，其真正的问题在于能否把研究、算力、数据、硬件和产品，整合成一个统一体系。他还高度赞扬了谷歌的科学研究氛围，认为这正是他当初选择谷歌作为 Google DeepMind 归宿的原因。他还透露了他与拉里・佩奇、谢尔盖・布林如何高效分工。在访谈中，哈萨比斯还反复提到一个关键词：物理 AI（Physical AI），他承认物理 AI 确实正处于突破的临界点。在他的设想中，Gemini 从一开始就不是“聊天模型”，而是一个理解现实世界的多模态系统，是通往物理 AI 的入口。未来 Gemini 只会走向两个方向：随身的通用 AI 助手（眼镜、手机）真正能干活的机器人当然，他也给出了冷静判断，距离物理 AI 跨过临界点还有 18 个月到两年的时间，在算法、数据、硬件等方面，都还差最后一段路。谈到中国 AI，哈萨比斯的态度异常冷静。他并不认为 DeepSeek 构成真正意义上的“危机”，也直言西方舆论夸大了其算力效率优势，这背后仍依赖西方模型蒸馏。在他看来，中国公司极其擅长追赶，但是否能率先打开下一代技术前沿，仍有待时间验证。而 现代人工智能行业所依赖的约 90% 的突破性技术，都是谷歌研发的。但他特别表扬了 字节跳动，给出了一个极具分量的评价：字节跳动距离技术前沿，大约只差 6 个月，而不是 1–2 年。这位把 AGI 当作毕生使命的科学家型 CEO，几乎反驳了 马斯克、杨立昆和伊利亚·苏茨克维的核心判断，同时给出了一个异常冷静 AGI 的时间表：2030 年，有 50% 的概率实现通用人工智能。哈萨比斯对 AGI 有自己一套严格的标准，即必须具备完整的人类认知能力，尤其是科学创新能力，不仅能解决问题，还要能提出真正重要的问题 。 这其中还有不小的差距。他认为距离 AGI，还需要一两项，最多不超过五项突破性技术，这可能体现在世界模型、持续学习的能力、稳定性表现、更强的推理能力或更长远的规划能力等方面。他高度认可现有的模型成就，认为在现有方法的基础上进行优化并扩大规模，或许就能实现 AGI。在访谈的最后，话题不可避免地走向未来社会：人工智能是否会取代人类的工作？围绕这一问题，哈萨比斯提出了一个有趣的概念 “后稀缺时代”。在他看来，AI 带来的变革，无论规模还是速度，都会是工业革命的十倍，取代部分人类工作几乎是不可避免的结果。但他厘清一个概念，即人工智能本质上是一种终极的科学研究工具，就像更先进的望远镜和显微镜一样，是为科学服务的。在哈萨比斯的设想中，真正重要的并不是“谁被取代”，而是人类将因此获得前所未有的自由，把注意力转向那些更根本的问题。例如能源危机，如何实现核聚变，如何发现全新的材料体系。这些长期困扰人类的难题，或许正是在人工智能的加持下，才第一次显露出被彻底解决的可能性。这不仅是一场技术竞赛，更是一场文明级实验。真正的风险，在于当人类不再需要通过工作来定义自身价值时，我们是否已经准备好回答那个更深层的问题“为什么而活？”。在那个时代，人类或许需要的不只是更强的工程师，而是伟大的哲学家，去重新书写意义的来源。以下是哈萨比斯访谈实录，更多的谈话细节，欢迎来看：谷歌的红色警报期与“王者归来”主持人：和你上次来达沃斯相比，今年的感受有什么不同吗？Gemini 3 已经发布了，相关的消息我们也都听说了。我在内部甚至把这段时间称作“红色警报”。你觉得谷歌已经找回曾经的状态了吗？哈萨比斯：我不太确定这是不是该由我来评价，但我确实认为，过去这一年我们做得非常出色。我们付出了极其艰苦的努力，几乎是全力以赴，才…

Node.js 之父宣判“手写代码时代结束”！DHH 明确反对“结束论”：大模型还差口气，手写更有竞争力
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date: 2026-01-21T16:34:55+08:00
description: Ryan Dahl 在 1 月 20 日给软件工程下了结论：“人类写代码的时代已经结束。”留下的工作里，不包括继续手写语法。 如果这话出自某个科技网红，大概刷过去就算了。但 Ryan Dahl 不一样——他不仅写出了 Node.js，后来还“推倒重来”做了 Deno。你可以把他的意思理解为：写代码这部分会越来越自动化，而人的价值会更多落在判断、取舍和责任上。 而在 Ryan Dahl 这次“宣判”之前，1 月 3 日，Ruby on Rails 作者 DHH 也在 X 上连发多条，语气罕见地偏“乐观派”： “别让那些粗制滥造和尴尬翻车，遮住你对 AI 的惊叹。自从我们把计算机连上互联网以来，这是我们让计算机做到过的最令人兴奋的事。如果你在 2025 年一直对 AI 悲观或怀疑，不如在 2026 年的开端，用一点乐观和好奇再试试看？” 于是，社区里迅速冒出一种更夸张、但传播力极强的解读：“DHH 都松口了。”“连最不买账的人都开始给 AI 站台——你还有什么理由不用？”甚至有人干脆把它说成：“DHH 也扛不住了，最终还是向 AI 屈服低头了。” 但你真去听 DHH 的原话，会发现所谓“DHH 屈服论”，并不是那么回事儿。 在最新一期播客中，他说在 37signals，AI 没有在写真实产品，更谈不上“从零写出什么东西”。 他在用 AI，而且每天都用，但更多是做那种“一发入魂”的小实验；一旦进入真工程：要持续演进、要迭代、要打磨，他就会觉得：“这在浪费我的时间，到这一步我自己写更快。” 所以他们的新产品 Fizzy 里 95% 的代码，还是人类亲手敲出来的。 他还补了一句：我们离那种“AI 让一切始终更好、更快、更省心”的明显拐点，还差一点。 “就现在而言，我仍然在意代码的样子。我在意它的美感。我在意打磨、推敲、润色。” 更关键的是，他不是在怀旧。他明确说：“手写代码依然有竞争力。”“至少在此时此刻，这是一个仍然有竞争力的选择。” 而且他的判断正好和 Ryan Dahl 相反：“我们并没有到 AGI，没有到那种‘人类写代码的时代死了’的程度。” 挺好玩的是，DHH 还说要远离 Anthropic 的 CEO：他一听到那种“再过五分钟就不需要程序员了”的口吻就火大，直接开喷：“你们到底用的啥模型啊？”反正他自己用的是 Opus 4.5（或当下版本），但在他的体验里，这种“程序员马上下岗”的说法完全不符合现实——尤其是那些要长期维护、持续迭代、不断演进的真实工程，离“五分钟结束”差得十万八千里。 以下是 DHH 播客整理全文翻译： “如果浏览 Web 的不再是人类” 主持人：欢迎大家来到《Next Token》。今天这期节目对我来说有点特别，可能要追溯到 25 年前。很高兴请到 DHH——David Heinemeier Hansson。欢迎你。DHH：很高兴来，谢谢邀请。 主持人：我猜你可能是刚从赛车里下来（笑）。DHH：现在是休赛期，正好歇一歇。 主持人（Torsten）：那我就先来点“热血沸腾”的话题。我从 2010 年左右就开始关注你，你可能是对我影响最大的前五位程序员之一。如果没有你，我可能不会走到今天。我职业生涯中有七八年都在写 Rails，看了你所有的书、博客。我们其实从没见过面，但有一次“交集”让我印象极深——我发过一条关于 Cookie Banners 的吐槽推文，那是我人生中传播最广的一条推文。那天中午我被 Cookie Banners 气疯了，随手发了一条，然后彻底炸了。第二天你转推并评论说：“这就是为什么人们不再浏览 Web，而是开始用 ChatGPT。” 所以我想直接问你：欧盟最近说要“取消 Cookie Banners”，你觉得这真的能改善什么吗？还是说——已经太迟了？ DHH：我认为 Cookie Banners 是 Web 体验变得糟糕的一个主要原因。它们几乎比早期那种弹窗广告还要糟糕——你知道的，“打地鼠”“打猴子”那种 2000 年初的弹窗。当年浏览器还能通过技术手段封杀弹窗，但 Cookie Banners 没有一个统一、有效的技术解决方案。我知道有插件能挡，但大多数人不会装。结果就是：Cookie Banners 成了互联网的一场瘟疫。 我是丹麦人，所以我觉得我有资格狠狠吐槽欧盟。Cookie Banners 最初的出发点是“高尚的”——限制数据收集、提高透明度。但这套东西在第一个 Cookie Banners 出现 5 分钟后，就已经被证明是失败的。可欧盟花了整整 15 年，才开始承认这个问题。现在他们说要“移除”Cookie Banners。但“移除”是什么意思？你以为这就能抹掉你对互联网造成的破坏吗？不可能。接下来30 年，仍然会有大量网站继续保留 Cookie Banners——因为删掉…

2025 年出生人口 792 万，人口高质量发展持续推进
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date: 2026-01-20T09:02:54+08:00
description: 统计数据出来了，你们觉得是 AGI 先来，还是会出一些保障政策？亦或是我们会不会也成为一个移民国家？

科技爱好者周刊（第 381 期）：中国 AI 大模型领导者在想什么
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date: 2026-01-19T16:13:42+08:00
description: 这里记录每周值得分享的科技内容，周五发布。本杂志开源，欢迎投稿。另有《谁在招人》服务，发布程序员招聘信息。合作请邮件联系（[email protected]）。封面图刚刚运营的北京通州站位于地下，为了充分利用自然光，屋顶采用了透光的膜结构，上方还有一个风帆形状的保护架。（via）中国 AI 大模型领导者在想什么上周六（1月10日），北京有一场"AGI-Next 前沿峰会"，由清华大学基础模型实验室主办。中国顶尖的 AI 大模型领导者，很多都出席了。 唐杰：清华大学教授，智谱创始人 杨植麟：月之暗面 Kimi 创始人 林俊旸：阿里 Qwen 技术负责人 姚顺雨：OpenAI 前核心研究者、腾讯 AI 新部门负责人 他们谈了对大模型和中国 AI 发展的看法，网上有发言实录。内容非常多，有意思的发言也很多，下面是我摘录的部分内容。一、唐杰的发言1、智谱的起源2019年，我们开始研究，能不能让机器像人一样思考，当时就从清华成果转化，在学校的大力支持下，成立了智谱这么一家公司，我现在是智谱的首席科学家。那个时候，我们实验室在图神经网络、知识图谱方面，在国际上做的还行，但我们坚定地把这两个方向暂停了，暂时不做了，所有的人都转向做大模型。2、泛化和 Scaling我们希望机器有泛化能力，我教它一点点，它就能举一反三。就和人一样，教小孩子的时候，我们总希望教三个问题，他就会第四个、第十个，甚至连没教过的也会。怎么让机器拥有这种能力？目前为止，我们主要通过 Scaling（规模化）达到这个目标，在不同层面提高泛化能力。（1）我们最早期用 Transformer 训练模型，把所有的知识记忆下来。训练数据越多、算力越多，模型的记忆能力就越强，也就是说，它把世界上所有的知识都背下来了，并且有一定的泛化能力，可以抽象，可以做简单的推理。比如，你问中国的首都是什么？这时候模型不需要推理，它只是从知识库里拿出来。（2）第二层是把模型进行对齐和推理，让它有更复杂的推理能力，以及理解我们的意图。我们需要持续的 Scaling SFT（Supervised Fine-Tuning，监督式微调），甚至强化学习。通过人类大量的数据反馈，不断 Scaling 反馈数据，可以让模型变得更聪明、更准确。（3）今年是 RLVR（强化学习与可验证奖励）爆发年。这里的"可验证"是什么意思？比如，数学可以验证、编程可能可以验证，但更广泛地，网页好不好看，就不大好验证了，它需要人来判断。这就是为什么这个事情很难做，我们原来只能通过人类反馈数据来做，但人类反馈的数据里面噪音也非常多，而且场景也非常单一。如果我们有一个可验证的环境，这时候我们可以让机器自己去探索、自己去发现这个反馈数据，自己来成长。这是我们面临的一个挑战。3、从 Chat 到做事：新范式的开始大家可能会问，是不是不停地训练模型，智能就越来越强？其实也不是。2025年初，DeepSeek 出来，真是横空出世。大家原来在学术界、产业界都没有料到 DeepSeek 会突然出来，而且性能确实很强，一下子让很多人感到很震撼。我们当时就想一个问题，也许在 DeepSeek 这种范式下，Chat（对话）差不多算是解决了。也就是说我们做得再好，在 Chat 上可能做到最后跟 DeepSeek 差不多。或许我们可以再个性化一点，变成有情感的 Chat，或者再复杂一点，但是总的来讲，这个范式可能基本到头了，剩下更多的反而是工程和技术的问题。那么，AI 下一步朝哪个方向发展？我们当时的想法是，让每个人能够用 AI 做一件事情，这可能是下一个范式，原来是 Chat，现在是真的做事了。当时有两个方向，一个是编程，做 Coding、做 Agent；另一个是用 AI 来帮我们做研究，类似于 DeepResearch，甚至写一个复杂的研究报告。我们现在的选择是把 Coding、Agentic、Reasoning 这三个能力整合在一起。二、林俊旸的发言4、千问是怎么开源的千问的开源模型比较多，很多人问这是为什么？这起源于2023年8月3日，我们开源了一个小模型，它是我们内部用来做实验的 1.8B 模型。我们做预训练，资源毕竟有限，你做实验的话不能通通用 7B 的模型来验，就拿 1.8B 的来验。当时我的师弟跟我说，我们要把这个模型开源出去。我非常不理解，我说这个模型在2023年几乎是一个不可用的状态，为什么要开源出去？他跟我说 7B 很消耗机器资源，很多硕士生和博士生没有机器资源做实验，如果 1.8B 开源出去的话，很多同学就有机会毕业了，这是很好的初心。干着干着，手机厂商跑来跟我们说 7B 太大，1.8B 太小，能不能给我们干一个 3B 或 4B 的，这个容易，没有什么很难的事情。一路干下来，型号类型越来越多，跟服务大家多多少少有一点关系。5、我们的…