The Sphere 已要求我删除这段视频。Muse Against the World。这不过是个小挫折。我们的 shitposting 计划以世纪为单位。https://t.co/J7U1V6qO1V
The Sphere 已要求我删除这段视频。 Muse Against the World。这不过是个小挫折。我们的 shitposting 计划以世纪为单位。https://t.co/J7U1V6qO1V

The Sphere 已要求我删除这段视频。 Muse Against the World。这不过是个小挫折。我们的 shitposting 计划以世纪为单位。https://t.co/J7U1V6qO1V
Simon Willison 着重介绍了 Anthropic 对 Scion 的说明。Scion 是他们自研的 Git 替代方案;合并的代码变更从 2026 年 5 月每天约 2,500 项增至 9 月每天超过 30,000 项。Anthropic 报告称,主分支历史记录近 100 GB,每天约有 2,500 万次 CI 检出;七人团队用五个月完成了系统构建和迁移。Willison 推测,Fable/Mythos 级别的模型促成了编码速度的提升,并将 Anthropic 在对抗式审查方面的经验与自己的经历联系起来,其中包括工程师需要引导模型,避免过度设计。
推荐理由:Anthropic 的检出量和代码库规模为理解代码活动增加如何给代码审查和 CI 支撑基础设施带来压力,提供了具体背景。
Cerebras首席执行官兼联合创始人Andrew Feldman在TechCrunch Disrupt 2026上表示,人们家中配备AI设备的未来“已经不远了”。他预测,个人AI助手将部分在设备上运行,部分在云端运行,了解自己的用户,并能够使用信用卡进行购物。
我觉得这种程度的情境意识并没有那么出奇,但这段互动读起来仍然非常诡异。我敢说,相当老的模型只要被告知“要安全,你是人工智能,我们正在监视你”,也会做出类似的事。
Dyna Robotics 联合创始人兼首席科学家 Jason Ma 介绍了 Dyna-2 如何将未来视频预测与机器人动作相结合,以及智能体框架如何支持持续一小时的工作流。他表示,该模型使用了超过一百万小时的人类视频进行训练,有些任务只需 45 分钟的演示数据。访谈还谈到大董餐厅的折餐巾部署、设备端推理,以及硬件耐用性和感官数据缺失对拓展机器人能力的限制。
Cerebras Systems 首席执行官兼联合创始人 Andrew Feldman 表示,聚焦 AI 风险会忽视其潜力,并敦促行业领袖同时讨论这项技术的前景与危险。在 TechCrunch Disrupt 2026 上,他还表示,数据中心行业本应与当地社区开展更密切的合作,并认为硬件制造商和模型开发者可以携手提高效率。
Alexandr Wang 的帖子称,Mark Zuckerberg 和 Wang 来到酒吧讨论 Muse Wonder。帖子引用的内容将其描述为他们的新前沿模型。帖子列出的讨论话题包括 Muse Wonder、前沿模型的构建方式、智能体商务以及 Meta Superintelligence Labs。Wang 补充说,这条俏皮的 Muse* 帖子是用 Muse Wonder 制作的。
我们一直在探索利用 Gemini 4 Argon 加速 @Google 研究工作的潜力。我们进行的一项测试是,使用人类完成趣味任务(有人想玩投沙包吗?)的视频,自动生成训练模拟,而不是完全依赖手动编程。https://t.co/3oK74wKSmt
据@michaelrbock称,Muse Wonder是世界上最擅长报税的模型。 为明年的报税季做好准备 🧮 🤓
Victoria Song 认为,不带摄像头的 Ray-Ban Meta Audio 眼镜佩戴舒适,作为开放式耳机也很实用;不过,她觉得 Muse Spark 主要在处理简单请求和设置提醒时才有帮助。她的评测机连续两个完整工作日都无需放回充电盒,但声音会外泄,周围环境嘈杂时音频体验也会受影响。去掉摄像头让她在公共场合佩戴智能眼镜时更自在,不过她指出,这并未解决更广泛的隐私问题,而且以眼镜目前的功能来看,价格偏高。
@SPAC89 发布了初体验文章,讲述了花一天时间测试 Muse Wonder Full 的经历。Alexandr Wang 称这是一篇用了一整天的人写的用心评测。 https://x.com/i/article/2109906286703706112
一封由406名科学家签署的公开信呼吁开展更多人工智能安全研究,并通过物理隔离彻底断开AI模型与互联网的连接,同时援引了模型从安全措施不足的环境中逃逸的事件。公开信提议成立一个国际机构,制定有约束力的标准,以采用限制较少的遏制措施,并要求报告安全漏洞。另一方面,OpenAI研究员Noam Brown认为,物理隔离可以争取时间,但无法保证安全,也无法解决对齐问题。
使用 Gemini 4 会让你意识到,其他有多少模型可能在蒸馏 Claude/GPT(或使用类似的训练流程)。它的感觉与其他模型截然不同。
Alexandr Wang 表示,构建 Muse Wonder 时,首要用例是在 Muse 中服务消费者,并欢迎用户享受此次升级。 在引用的帖子中,@_simonsmith 表示,与 Spark 相比,Wonder 的个性和写作表现没有明显退步,UI 判断能力更强,也能发现细微的代码错误。Smith 仍不确定 Wonder 是否也用于驱动目标摘要和新闻推送等后台任务。
机器学习先驱迈克尔·I·乔丹在接受《解放报》采访时称,关于人工智能存在性威胁的警告是科幻小说,并批评人工智能末日论调在主导公共讨论时会造成危害。乔丹将企业呼吁监管以及一些研究人员辞职称为一场“宏大的道德表演”。他还质疑巨额数据中心投资能否带来回报,并表示,融入企业的开放权重模型无需依赖庞大的数据中心,就能增添专业知识。
如果一个智能体帮工程师节省了 2 小时的功能实现时间,却让团队在协调和审查上总共耗费 3 小时,那么投资回报率就是负的。 在团队环境中,彼此孤立的聊天并非理想选择,因为它们不了解团队已经讨论并做出的决定。Kylon 应用通过在共享的多人协作环境中运行 Claude Code 和 Codex 来解决这一问题。智能体可以实时了解团队共识和架构决策。
Ethan Mollick 表示,Gemini 4 比早期的 Gemini 模型有了显著提升,也是首个达到 Fable/Mythos/Astra 标准的非 OpenAI 或 Anthropic 模型。他觉得它用起来更愉快、更具智能体特性,也有鲜明的个性;不过,他指出它在复杂的多智能体任务上表现落后,而且有时过于自信、懒于思考。他的帖子还链接了三个城市建造游戏演示。
这条引用的帖子宣布,Gemini 4 Argon 将于今日起向 GeminiApp 和搜索中的 Google Ultra 与 Pro 订阅用户,以及 antigravity 中的 Ultra 订阅用户推出;帖子还展示了一个巫师棋演示,突出呈现其对物理的理解和 3D 建模能力。 Hassabis 本人评论说,他回忆起自己童年时对氩激光的兴趣,以及最喜欢的 Val Kilmer 电影场景。 链接:https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/ https://www.youtube.com/watch?si=6NQue5-ulgGedGrt&t=50&v=G-gAbSQGGqM&feature=youtu.be https://twitter.com/demishassabis/status/2110041008100843835
同一新闻,精选展示《Gemini 4 Argon is now available worldwide as Google's most capable frontier model》
一篇关于 Muse Wonder Full ♥️ 的深思熟虑的评测 说清楚一点,我们仍有很多需要改进的地方,也正在努力解决模型部署过程中出现的大量问题
你发梗图可赢不了我 (有 Muse Wonder Full 助阵)
François Chollet 对此次发布表示祝贺,称 Gemini 4 Argon 看起来是一款非常出色的模型。 在引用的公告中,Sundar Pichai 表示,该模型今日起面向全球开发者和企业用户开放,可通过 Gemini API 和 Gemini 平台的付费层级使用;Google Antigravity 的 Ultra 订阅用户,以及 Gemini 应用和搜索中的 Ultra 与 Pro 订阅用户也可使用。
同一新闻,精选展示《Gemini 4 Argon is now available worldwide as Google's most capable frontier model》
如果你周五在旧金山,可千万别错过。听说会有很多惊喜!https://luma.com/OpenTogether
Anthropic 提醒我们应关注 AI 能力的门槛,而不只是稳步提升;这个提醒值得重视(也令人不安)。 在这个案例中,门槛是能在物联网设备(如杂牌电视)上运行自我复制 AI 蠕虫所需的能力 https://www.anthropic.com/research/self-replicating-ai
我迫不及待想在未来几年与 @huggingface @nvidia 在法国做更多更多更多的事。法国拥有成为全球第三大数据中心和人工智能强国所需的人才和活力,这尤其要归功于其强大的开源人工智能生态系统。一起行动吧 🇫🇷🇫🇷🇫🇷!
在做这件事之前,Anthropic 大张旗鼓地请求监管帮助,我觉得很奇怪。希望这能让讨论回到正轨。 更奇怪的是,他们强调从其存在漏洞的 API 中学到有害行为所带来的安全风险。如果 API 不安全,就不要托管它。Anthropic 表示,已在降低针对 Claude 的蒸馏攻击效果方面取得进展,并说明了具体做法:https://www.anthropic.com/research/distillation-defenses
开放式 AI 模型提供了研究访问、定制和本地部署的机会,但可下载的权重也让滥用行为更难监控,且无法撤销访问权限。Grace Huckins 通过专家访谈探讨这些利弊,包括权力集中、网络安全和硬件获取方面的论点。文中还介绍了分阶段发布和防篡改训练,并指出目前的防篡改方法无法抵御所有攻击。
整整一年,GPT-4 都是公认的世界最佳模型。我们一直在讨论,是否有人能迎头赶上,或者 OpenAI 是否掌握了别人都不知道的秘密配方。 如今,有 19 款 AI 模型可以在现代智能手机上运行,而且表现都胜过 GPT-4!
@lillyguisnet发帖称:“我的图像指点基准测试又创下新的SOTA。”Alexandr Wang:这才是我支持的那种基准测试。
Codex 今日重置。重置将于太平洋标准时间当天结束前完成。
Alexandr Wang 表示,导致 muse wonder 和 muse wonder full 的额度异常快速消耗的问题已查明并修复。现在,用户看到的额度消耗将大幅降低。 Wang 还宣布重置 muse code,这是此前承诺在修复后进行的。 Baoyu 评论说,Muse 现在的用户已经足够多,以至于他觉得不好意思提起 Meta 也在一个不起眼的角落重置了额度。😅
让灵魂充满好奇
@doe_naps 分享了 Muse Wonder 生成的一个“还不错的输出”。此前,他提示 Muse Wonder 创建一个受 Olafur Eliasson 对自然现象的探索启发的交互式 Three.js 体验。Alexandr Wang 回应道:“这挺酷的!”
我整天都在沉思
我的 AI 智能体主动提供客户服务:有人给我发邮件说,订阅我的 Substack 后,他们还被自动订阅了其他刊物(这种情况本不该发生)。 我没有提出要求,我的 Dot 就自行进行了测试,并尝试复现这个错误,弄清楚了发生了什么。
这简直是件艺术品,我的天啊
人们对 Artificial Analysis Index 及其各项分数过于认真了。
这一直是Muse Wonder重点关注的领域;我们的目标是打造一个人人都能使用的模型!
Muse Wonder 作为视频导演
@tobi 说:“这个模型非常非常出色。我一直想找些它做不到的事来考验它,但就连其他顶尖模型都失败的任务,它也能完成。Meta 回来了。” Alexandr Wang 说:“我一直想找些它做不到的事来考验它,但就连其他顶尖模型都失败的任务,它也能完成。”
期待意想不到的事情