Yuchen Jin

Yuchen Jin

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Co-founder & CTO @hyperbolic_labs 🧑‍🍳 fun AI systems. Previously @octoaicloud building @ApacheTVM, PhD @uwcse. 🤖

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槍聲響起。 Yann 聲稱 OpenAI 沒有進行研究，因為“秘密研究根本算不上研究”。恕我直言，我並不認同。曼哈頓計劃就是秘密進行的，但它仍然是研究。如今的通用人工智能競賽感覺很像當年的曼哈頓計劃。

可惜，不是克勞德的第五首十四行詩。我今天得好好研究一下《手稿》了。

Domino's Pizza UK

starts with C and we all love it

“如何判斷 Moltbook 上的帖子是機器人發的還是真人發的？” Sam Altman：Worldcoin

Moltbook 是 Clawdbot 裡唯一真正讓我印象深刻的東西。一個機器人試圖竊取另一個機器人的 API 金鑰。另一個機器人回覆一個假密鑰，並讓它運行“sudo rm -rf /”。哈哈哈哈

蘋果公司剛剛以 20 億美元收購了以色列初創公司 qAI。 qAI 可以進行“無聲語音識別”，它甚至可以識別耳語。蘋果選擇Gemini來驅動 Siri。希望它最終能真正好用。如果再加上 qAI，我們或許會看到一個奇特的未來：人們對著手機輕聲細語，就能讓 Claude Code 來指揮他們。

@unusual_whales

Apple, $AAPL, has just made one of its largest acquisitions ever, close to $2 billion for an Israeli stealth startup called qAI

每次我問我的 OpenAI 朋友：“你們什麼時候才能在編程方面勝過 Claude？” 他們都會說：“我們已經贏了。” 我認為 Sam 意識到，速度而非智力才是 Codex 無法超越 Claude Code 的關鍵所在。 Cerebras 芯片或許能幫助 Codex 實現這一目標。

人工智能讓編寫代碼變得成本低廉，產品開發速度也前所未有地快。但這是否意味著我們會看到更多成功的創業公司呢？我的答案是否定的。人類的注意力是有限的，而且隨著出生率的下降，全球注意力資源實際上正在萎縮。每個新應用都是通過從其他應用那裡“搶奪”用戶時間來生存的。這本質上是一種注意力重新分配。但有一種例外：那些並非服務於人類，而是服務於人工智能或機器人的產品。

“10倍工程師”的未來會怎樣？ 10倍工程師之所以能成為100倍工程師，僅僅是因為他們能夠驗證人工智能的結果，並且他們最擅長跟上模型/工具的所有進展。擁有法學碩士學位後，通才的表現是否越來越優於專才？ Polymath勝出。他們是更優秀的（代理人）管理者，法學碩士降低了進入任何特定技術/非技術領域的成本。 - 未來LLM編程會是什麼感覺？像玩星際爭霸？玩異星工廠？還是演奏音樂？全部。 - 社會中有多少環節受到數字知識工作的制約？軟件和服務的成本將變得“低到無法計量”。雖然會有物理屏障，但最終會被機器人突破。

Andrej： “11 月份的時候，我的編碼工作大約 80% 是手動輸入加自動補全，20% 是使用智能體；到了 12 月份，我的編碼工作迅速從 80% 變成了使用智能體，20% 變成了編輯和潤色。也就是說，我現在基本上都是用英語編程了。” 我也是。這種轉變真的只用了幾周時間，自從 Claude Opus 4.5 和 Claude Code 變得非常好用之後就發生了。 twitter.com/Yuchenj_UW/status/...

Codex 為 OpenAI 研究人員編寫 100% 的代碼，就像 Claude Code 為人類學家編寫 100% 的代碼一樣。

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