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最近B站看的多 B站上40位宝藏Up主 1/ Oeasy的正职是中国传媒大学计算机老师，这可是个宝藏UP主，因为几乎没有他不会的软件！Office三件套、PS、Pr、AE、Ai……都是信手拈来。 全能只是他的特点之一，最有意思的是他的课程还会教你很多哲学知识，比如《道德经》，以至于不少学生调侃，我是来听《道德经》的，顺便学一下PS。《沧海一声笑》的背景音乐也经常是自带笑点。 2/ 都说好图胜千言，但是手残党拍不出好看的照片怎么破？当然是跟着专业人士学习啦~左手Plus就是一位非常专业的摄影Up主，在B站拥有近40W粉丝。在这里你能学到各种专业的摄影知识和拍摄技巧。内容包括人像、风光、旅拍、人文等类型。另外，Up主对手机摄影也有专门的介绍~ 3/ 木鱼水心是bilibili 2018百大UP主之一，在B站坐拥310W+粉丝，在知乎写相关回答的时候，很多人都在评论区强烈推荐这位UP主。他的视频以影评为主，涵盖领域范围较广，热播剧、经典电影、电视剧他都可以信手捏来，而且他的嗓音听着很舒服，声音控们有福啦~ 4/ 相比于「木鱼水心」，「电影最TOP」这位UP主的内容更加聚焦，主要集中在两个板块：❶ 细读经典系列：主要解读一些经典电影；❷ 电影最TOP：主要做一些盘点类的内容。比如星爷电影全盘点、十大最经典超级英雄电影盘点等。 5/ 胥渡吧就不用过多介绍了，他们的模仿视频相信很多人在微博或者其他地方都看过，其实他们在B站也有入驻。如果你喜欢看他们的视频，那不妨来B站一次性看个够！ 6/ 何止电影在选片的时候，并不会追逐热点电影来吸引眼球，反而经常会挑一些冷门内容进行解读。如果你剧荒，在这也许能淘到不少好片子。 7/ 虽然UP主的名字是虫哥说电影，但是视频内容也会包括一些电视剧。虫哥讲解风格比较幽默搞怪，视频也是以娱乐、搞笑为主，看着乐呵乐呵，解解压还是蛮好的。 8/ 如果你喜欢看吐槽类的电影解说，那么这位刘老师不容错过，尤其是他的代表作之一：逆天吐槽《纯洁心灵：逐梦演艺圈》，一口自带笑点的东北话，全程无尿点，让你从头笑到尾。 9/ 这是一对羡煞旁人的浙大学霸情侣Up主！在B站坐拥150W+粉丝！你可以在他们的视频中学到各种实用的学习方法。比如如何自律？如何提升记忆力？如何背单词？…… 《在家自律性都能暴涨200%的小技巧分享》 《我是如何戒掉手机玩命学习的》 《让记忆效率提升300%的心理学小技巧》 10/ 一条正弦，一位非常自律的学习Up主，在B站分享了很多学习方面的心得。 代表作： #如何记笔记##系列，内容涉及到地理、物理、历史、语文等，Up主都毫无保留、超级细致地进行了讲解。# 11/ 高中物理渣到爆，该如何自救？来，B站坤哥助你一臂之力。这是一位专讲高考物理知识的Up主，因为讲解通俗易懂，深受小粉丝们的爱戴~ 12/ 大宽物理一位专攻高中物理的UP主。 13/ 猴博士爱讲课 一位既会微积分、大学物理、力学、电工，又会C语言的学霸Up主。要想考试不挂科，你需要猴博士这样短平快的课程。短短几小时，手把手带你过一遍课程。考试的时候至少点东西可以写（编）了…… 14/ 美丽科学-BOS 说到化学，很多人的反应就是充满了危险，或者是难闻的气味。但也有很多人就是喜欢化学反应的奇妙，甚至还专门建立了一个网站，相应的内容在B站也有上传，带你从微观的角度体验神奇的化学世界。 比如这个硝酸钾和氯化铵的结晶过程 ，在微观世界实在是太美了！ 代表作：《报告老师！你可能给我们做了假实验》 15/ 一位化学科普UP主，带你认识神奇的化学世界。 代表作：《疯狂化学2：元素奇迹》 16/ “华农一笑，生死难料”、“山上有火，所里有我”，看华农兄弟的视频，你一定要打开弹幕，类似这样的金句会频繁刷到，只能说网友们实在是太有才了！另外，在视频里你能看到华农兄弟吃动物的一千种理由：“这只竹鼠长得太丑”、“这只鸡淋了雨，可能会生病”、“这只香猪老喜欢打架”……最后的统一结局就是：只好把它烤（炖）了。 17/ 人人短视频精选 一个专注短视频搬运的B站UP主，内容以动画类为主，时长一般控制在10分钟之内。在这里你能看到很多国内外优秀的动画短片，以及部分创意十足的广告等。 18/ 动画学术趴 专注分享精品短动画的UP主，更新非常勤快，目前在B站的投稿量已经999+。跟其他动漫UP主不同的是，这里面的大多数作品来自各大高校的毕设作品。如果你喜欢看这类动画小短片，不妨关注一下。 19/ 动画少数派上传的内容中有不少讽刺、恶搞类的动画短片，尤其是「HISHE系列」的搬运视频，充满黑色幽默和脑洞。 20/ 哔哩哔哩纪录片 很多人不知道的是，B站目前已经是中国最大的纪录片出品方之一。如果你喜欢看纪录片，那认准官方账号准没错。 比如在「瑰宝艺术」频道，就有当年大热的《我在故宫修文物》 。 21/ 猛犸君侯 一位提供国外最新纪录片资源的Up主。目前的投稿数量高达5,200+，而且画质感人，几乎全部为高清视频，大多数视频都配有中文或英文字幕。 22/ CCTV 9 纪录频道官方账号，品质必须有保证。比较经典的纪录片有《如果国宝会说话》（豆瓣评分：9.4）、《航拍中国》（豆瓣评分：9.2）。 尤其是《航拍中国》，官方当初在拍摄的时候可是下了血本！拍摄时动用了16架载人直升机、57架无人机，总行程近15万多公里，以另一种视角看祖国壮丽的山河。平常再普通不过的景物，一旦到了高空，完全变成了另一番景象！ 23/ 纪录片之家字幕组 这位B站Up主上传的资源简直太感人了！不仅数量多，而且视频质量极高，字幕做得超级棒，双语对照，看着就是爽！ 24/ 一席是一个专注演讲分享的UP主。 听君一席话，胜读十年书。如果从方便理解的角度讲，你可以把一席理解为中国人自己的TED。它经常会邀请各界名人来做分享，且每期分享都配有完整的文字稿，这是非常难得的地方。 除了入驻B站，他们也有自己的网站和APP（各大应用商店均可下载） 25/ 精选了TED上的部分演讲视频，内容都是中英对照。 TED精选演讲 《只要20小时，你就能学会任何事情》 《真正拉开你与周围人之间差距的，是自学能力》 《睡眠到底有多重要，看完不敢熬夜了！》 26/ 折纸的白叔 小时候大家一定玩过折纸吧？纸船、飞机、千纸鹤，肯定都玩过。只是长大了玩得也少了，但这位白叔将这项爱好一直坚持到了现在，曾经还担任了折纸吧的吧主，所以在这个领域是大神一样的存在。如果你想重新拾起这项爱好，又或是培养自己小孩的动手能力，那这个Up主可千万别错过~ 27/ 芳斯塔芙 专门做古生物科普的B站UP主。 28/ 表象的本质 经常科普一些物理、化学方面的知识。 29/ 混乱博物馆 有哪些物质具有剧毒？彩虹为什么是弯的？……如果你也对我们生活的世界充满好奇，那这个Up主值得关注。 30/ 「飞碟说」是B站人气非常高的Up主，出品的视频紧跟社会热点和一些有趣的冷知识，而且是以动画的形式进行呈现，制作水准很高，文案水平也很高。科普类的东西最怕的就是沦于说教，「飞碟说」却巧妙地做到了科普性和趣味性的完美结合。 旗下出品的《飞碟一分钟》和《飞碟说》都是其非常有特色的栏目~ 31/ 老撕来撕思维研究室 自称是一个不正经的历史老师，经常给大家普及一些中小学课本里的冷知识，同时也会就校园、社会话题表达自己的观点。总之，是个非常有趣有料的Up主啦~ 32/ A路人 一位超级逗比的英语Up主，粉丝亲切地称呼他为老大。在B站坐拥210W+粉丝，出品的《洋屁教室》系列视频别提有多火了，用鬼畜的方式帮大家解决了很多典型烦人的英语语法问题。 代表作：《洋屁教室----让英语做你的舔狗》 33/ 口语老炮儿马思瑞 不愧自称老炮儿，这位来自美国的Up主说的中文实在是太棒了！他的英语口语教学视频也是另辟蹊径，出品了一系列明星口语分析视频，从发音、用词、语法角度切入。目前被拆解的国内明星和企业家有：刘亦菲、成龙、吴亦凡、马云等。相比于枯燥的教学，这种寓教于乐的教学方式更容易被人接受。 代表作：《明星英语口语分析》系列视频 34/ 葉（叶）子先生酱 一名日语UP主。叶子之前是沪江网校的人气日语老师，来到B站后，也是非常受欢迎，她会从零基础开始教你如何学日语。 代表作：【日语课程】标日初级精讲BY萌萌哒葉子先生》 35/ 韩语养乐多老师 一位韩语教学UP主，视频内容主要以韩语歌曲教学为主。另外，也会有一些韩语发音的教程。老师的声音很好听，颜值也不错，颜控们有福了~ 代表作：《韩语发音教学2017新版【合集】》 36/ 《非正式会谈》是一档「国际范儿」的文化访谈节目，每一期有11位来自各个国家的青年和四位补刀专业户：大左、杨迪、陈铭、陈超，在各种欢声笑语中对一些热门话题或者当下青年所关心的话题展开讨论。 37/ 大漠叔叔真实的身份是一位海南警察，所以在他的视频里你经常能看到一些跟警务相关的科普内容，但风格一点儿也不严肃刻板，反而充满了诙谐与幽默，所以看起来自然也不会觉得是在说教。 38/老师好我叫何同学 之前有一个关于5G测速的讲解视频刷爆网络：《一看就懂！用水讲明白为什么5G更快》，在B站也曾占领日排行第1的位置。这个视频就是这位1999年出生的何同学制作的，他在B站出品了很多科技测评视频，是一位非常有才华的小伙子。 39/ 「科技美学」是一个数码UP主，目前在B站有近200万的粉丝量，主要对一些最新的数码产品进行测评，内容主涉及手机、平板、电脑等，比如现在刚发布的华为Mate30 Pro、小米9 Pro 5G等。如果你在入手前有疑惑，不妨来看看专业人士的测评咯~ 40/ 「手工耿」是一位脑洞超大的手工UP主。像平常说到手工，我们第一时间想到的可能就是皮具或者一些木制品。但耿哥的画风非常奇特，经常出奇奇怪怪的作品，比如：自制倒立洗头机、自制胸口碎大石套装，很多网友戏称：耿哥出品，必属废品。他独特的视频风格在B站也收割了一大波粉丝，目前关注人数已经220W+。

AI Engineering Skills Map 系列之「使用 Coding Agent」 吴恩达老师的 AI 工程技能图谱第三篇详细展开： 1. 构建与部署 AI 应用 2. 软件工程基础 3. 使用 Coding Agent（本文主题） 4. 塑造构建方向 吴恩达老师认为：使用 Coding Agent 正在成为 AI 工程师的关键能力，而且它的演进速度比其他顶层技能都快，因为 Agent 本身在 harness 和模型两个层面同时快速迭代。因此，这项技能没有终态，只能靠持续的实验、构建和学习来维持。 # 用 Coding Agent 构建软件的通用工作流 通过访谈数十位顶尖 AI 工程师并复盘自己团队的实践，他归纳出一个一致的高层工作流，分三步： 1. 规划（Planning） 包含两部分：一是头脑风暴，可能涉及研究、实验、理解已有代码库；二是写 spec（规格说明），涵盖需求、技术设计、架构，随后生成执行计划。规划完成后还应审视计划本身：质疑关键假设，检查安全性、过度设计等问题。 2. 执行（Execution） 构建、测试、验证，关键在于把握智能体自主性与人工监督之间的平衡。一是让智能体以"校准过的自主程度"去构建；二是通过自动化和/或人工检查来验证输出。 3. 部署与监控（Deployment and monitoring） 部署可能经由 CI/CD 流水线或额外的人工关卡把关；随后用智能体观察日志、发现问题、提出并执行改进。 这个工作流有两个特别注意： 1. 它与前智能体时代的软件开发流程本质相似。真正变化的是注意力的重心：从写代码转移到决定做什么、设计架构、写 spec、验证输出。 2. 各步骤的时长弹性极大，可以省略。greenfield（从零开始）原型的 spec 可能只是一条快速写下的提示词；而有大量用户的 brownfield（存量）项目的 spec 则需要投入大量精力去撰写和验证。整个流程高度迭代，熟练的开发者知道何时该从后面的步骤退回前面：验证失败就引导智能体重建修复；监控发现问题就让智能体更新系统并重新部署。 # 五项关键技能 1. 指挥工作流（Directing the workflow） 知道如何走完上述每一步，并决定每一步投入多少人力、多少智能体算力，以及何时回退迭代。这背后是对速度、成本、技术风险、人力投入四者权衡的深刻理解，具体体现在：前期研究和规划做到什么程度、哪些关键工作保留人类所有权、如何选择架构、规划产物（如 spec）写多细、如何把工作拆解成可验证的步骤。 2. 赋予智能体自主性（Enabling agent autonomy） 这一节内容最密集，可拆成四个决策点： · 自主程度：盯着它交互式往返，还是委托一大块工作？何时设定明确目标让它循环直到成功？ · 上下文管理：构建过程会经历不同阶段，要判断何时把关键经验、用户反馈、假设（包括中途变化的假设）记录下来供智能体下游使用。 · 并行化：何时把任务拆解后让多个智能体并行，由人或更高层的智能体来编排；以及如何在多个并发会话之间分配人的注意力。 · 安全运行：设置权限、对高风险动作设关卡，在保持开发速度的同时限制泄露、数据丢失等损害。 3. 审查工作成果（Reviewing the work） 出发点是一个基本事实：智能体的输出是不确定的。我们事先不知道它会想出什么好主意，也不知道它会埋下什么 bug。因此审查和验证是拿到想要结果、并在偏离时纠正的关键环节。 具体手段包括： · 设计与任务匹配的测试和验证，按需结合行为验证和功能验证。 · 测试用户流程，可让智能体提供截图作为成功或失败的证据。 · 对定性/行为性评估，可使用评估集（eval sets），可能配合 LLM-as-a-judge。 · 决定测试的自动化程度。某些工作流会把测试完全自动化，让智能体能自行检查、自知何时完成。但必须评估这些测试是否真正对应你的目标，不对应就要演进它们。 · 使用智能体代码审查，运行 AI 驱动的安全和架构审计。 · AI 审查不够时，审慎地插入人工审查——主要审查代码行为，较少审查代码本身——同时探索进一步自动化的可能。 · 验证部署，并用智能体把监控和事故管理运营起来。 这里有一个值得注意的判断：人工审查的对象主要是"代码行为"而非"代码"，这反映了注意力重心的转移。 4. 定制智能体及其环境（Customizing the agent and its environment） 目标是让智能体高效获取所需上下文、访问工具、正确高效地构建。具体包括： · 集成 skills、插件、MCP 服务器，并在不再必要时（如新模型让旧 skill 过时）剪除它们。 · 用 hooks 自动化开发流程中可重复的部分，如触发自动代码审查或 CI/CD。 · 维护常驻上下文（AGENTS.md、CLAUDE.md），记录代码库信息、关键架构假设、代码风格、数据访问模式。 · 跨会话、跨并行智能体保存状态，随时间积累智能体的经验，比如通过运行后复盘记录哪些做法有效、哪些无效。 · 建立一致的约定和结构，让代码库对智能体可导航；定期清理智能体产生的技术债。 · 团队协作时，考虑如何在不同开发者的智能体之间协调上下文。 5. 编码智能体基础原理（Coding agent foundations） 要做好上述所有决策，需要理解智能体的工作机制：如何做代码库搜索/检索、如何管理上下文窗口、不同操作（增加工具调用、MCP 服务器等）如何影响上下文、智能体与子智能体如何交互、智能体是如何通过在 LLM 外包裹 harness 构建出来的。 这种理解让智能体不再是黑箱，帮助你识别典型失败模式： · 把简单方案过度设计 · 因缺乏显式验证流程而丧失严谨性 · 未达目标就停下 · 可能破坏文件或生产数据的动作 同时也帮助你推断智能体的状态、给出正确的指令或上下文来引导它，并在监控运行时更早发现它偏离轨道、需要介入。 # 对行业叙事的批评 结尾处吴恩达老师有一段针对性很强的观点。他认为社交媒体对如何使用编码智能体的描述往往过度简化。让智能体自主运行数小时、消耗数百万甚至数千万 token 有时确实有用，但目前超长时程任务的实际效用——尤其是相对成本而言——被夸大到超出现实。 他的结论是：最有效的编码智能体使用是一个复杂、高度迭代的过程，能够以高水平判断力适时介入，效果远好于放手长跑。

Demis Hassabis 达沃斯访谈：比工业革命大 100 倍的变革 视频地址： 2026 年 1 月，达沃斯世界经济论坛期间，Bloomberg 主持人 Emily Chang 采访了 Google DeepMind CEO Demis Hassabis。这位诺贝尔奖得主用“每周 100 小时、每年 50 周”描述自己过去几年的工作状态，并给出了一个惊人的判断：AI 带来的变革将是工业革命的 10 倍规模、10 倍速度。 这场访谈覆盖了 AI 领域几乎所有热门议题：AGI 时间线、中国竞争、机器人突破、就业冲击、是否应该暂停，以及后稀缺世界的哲学困境。以下是访谈的完整整理。 --- 【1】Google 的势头回归 Emily Chang 开门见山：Gemini 3 发布了，据说 OpenAI 内部宣布了“code red”——Google 是不是找回了状态？ 【编者注】Gemini 3 Pro 于 2025 年 11 月 18 日发布，是 Google 迄今最强的 AI 模型，在推理、多模态理解和编程能力上均有显著提升。12 月 17 日，Google 又推出了更快更便宜的 Gemini 3 Flash，直接替换 Gemini app 的默认模型。这一系列发布引发了 OpenAI 内部的紧张反应——三年前 ChatGPT 发布时，Google 内部也曾宣布过类似的“code red”。 Hassabis 回应说，过去一年确实是“非常艰苦的一年”，团队付出了巨大努力让模型重新回到最前沿。他特别提到 Gemini 3 和图像生成模型 Imagen 的表现让他们“非常满意”。 “我们也适应了这个新世界——快速发布，把创业公司的能量带到我们所做的事情中。” 当被问到外界是否低估了 Google 时，Hassabis 说他不确定，但 Google 一直具备所有必要的条件。“过去十年，Google 和 DeepMind 加在一起，发明了现代 AI 行业所依赖的大约 90% 的突破性技术。”他列举了 Transformer、AlphaGo、深度强化学习等例子。 “我们有这些不可思议的产品触达数十亿用户——从搜索到邮箱到 Chrome——它们天然适合 AI。只是需要把这一切组织到一起。我们在过去几年做到了，虽然还有很多工作要做，但已经开始看到成果了。” --- 【2】全栈优势能维持多久？ Emily Chang 追问：如果你认为自己有优势，这个优势有多大？能维持多久？ Hassabis 的回答很直接：一切从研究开始。模型的前沿水平是最重要的，这是 Google 和 DeepMind 合并后首先聚焦的方向。 “我认为我们是唯一拥有完整技术栈的组织——从 TPU 和硬件、数据中心、云业务、前沿实验室，到所有这些天然适合 AI 的产品。从第一性原理来看，我们理应做得非常好。而且我认为未来还有很大的提升空间。” --- 【3】AI CEO 的日常：凌晨 1 点到 4 点的深度思考 Emily Chang 说她读到 Hassabis 大部分深度思考都发生在凌晨 1 点到 4 点之间。他确认了这一点。 “你有没有感到舒服过？”她问。 “从来没有。”Hassabis 说，“过去三四年一直是难以置信的高强度。每周 100 小时，每年 50 周，这就是常态。” 他认为这是处于“科技史上可能最激烈的竞争”前沿所必需的。“商业上、科学上，再加上所有关于 AGI 的兴奋……用 AI 加速科学发现一直是我的热情所在。这是我毕生的梦想，我为此工作了一辈子。很难入睡，因为有太多工作要做，同时又有太多激动人心的事情要探索和推进。” --- 【4】机器人：突破时刻还需要 18-24 个月 Emily Chang 提到 Gemini 已经被集成到人形机器人中，问物理世界的“AlphaFold 时刻”是否已经到来。 【编者注】2026 年 1 月 5 日，在 CES 展会上，Boston Dynamics、Google DeepMind 和 Hyundai 宣布了一项重大合作。Boston Dynamics 将把 DeepMind 的 Gemini Robotics 基础模型整合到其 Atlas 人形机器人中，首先应用于 Hyundai 的汽车制造工厂。这是 Google 2013 年收购又于 2017 年出售 Boston Dynamics 之后，双方的首次重要合作。 Hassabis 说他过去一年花了大量时间仔细研究机器人领域。“我确实认为我们正处于物理智能突破的临界点。但我仍然认为还需要大约 18 个月到 2 年的时间，需要做更多研究。” 他解释说，Gemini 从一开始就被设计成多模态的，能够理解物理世界，原因之一是可以构建一个存在于眼镜或手机上的通用助手，理解你周围的世界；另一个用途就是机器人。 “那么物理世界的突破时刻会是什么样子？我认为是机器人能够可靠地在现实世界中完成有用的任务。” 他列举了几个阻碍因素。首先是算法还不够稳健，需要比 LLM 更少的数据就能工作。其次，也是让 Hassabis 感触最深的，是硬件问题——特别是机械手。 “当你仔细研究机器人时，你会对人类的手产生一种全新的敬畏。进化设计得太精妙了。要匹配人手的可靠性、力量和灵巧性是非常困难的。” 他提到了与 Boston Dynamics 和 Hyundai 的合作，将在汽车制造领域进行原型测试。“一两年后，我们可能会有一些真正令人印象深刻的展示，然后可以规模化部署。” --- 【5】中国与 DeepSeek：西方反应过度了 Emily Chang 说，一年前 DeepSeek 的出现对西方来说似乎是灾难性的，但现在中国似乎安静了下来。Hassabis 对中国竞争的看法有变化吗？ Hassabis 的回答很坦率：“没有。我一开始就不认为那是灾难性的。我认为西方的反应是大规模过度反应（massive overreaction）。” 他承认 DeepSeek 展示了中国公司的能力，但认为一些说法被夸大了。“关于他们使用的计算量非常少之类的说法被过度夸大了，因为他们依赖了一些西方模型，也在一些领先西方模型的输出上做了微调。所以这不是从零开始的。” 他认为字节跳动可能是中国最有能力的 AI 公司，“可能只落后 6 个月，而不是一两年。” 但 Hassabis 提出了一个关键问题：“到目前为止，中国公司能否超越前沿进行创新，这还有待观察。他们非常擅长追赶前沿，越来越有能力，但我认为他们还没有展示出能够超越前沿进行创新的能力。” --- 【6】AGI 时间线：2030 年 50% 概率，但标准比别人高 Emily Chang 说 Hassabis 帮助定义了 AGI，并且曾表示 2030 年之前有 50% 的概率实现。这个时间线还成立吗？ “是的。”他说。 “AGI 对你来说还是一个有用的目标吗？” Hassabis 说是的，虽然他的时间线比一些同行更长，但那是因为他的标准更高。“我说的是一个系统能够展现人类拥有的所有认知能力。我认为我们距离那还很远。” 他举了科学创造力的例子：“不只是解决一个猜想或科学问题，而是能够首先提出假设或问题。任何科学家都知道，找到正确的问题往往比找到答案困难得多。” 他明确表示当前系统“肯定还不具备这种能力”，未来会有，但不清楚还需要什么。 他还提到了“持续学习”（continual learning）——系统需要能够在线学习，超越它们被训练的内容，在现实世界中即时学习。“在我看来，还有相当多的关键能力是缺失的。” --- 【7】AI 对就业的影响：比 Dario Amodei 乐观，但承认冲击终将到来 Emily Chang 提到 Anthropic CEO Dario Amodei 当天早些时候在达沃斯说 AI 可能在 5 年内消灭 50% 的入门级白领工作。Hassabis 同意吗？ 【编者注】Dario Amodei 在 2025 年 5 月接受 Axios 采访时首次提出这一预测，随后在 60 Minutes 等多个场合重申。他表示 AI 可能导致失业率飙升至 10-20%，并呼吁政府和 AI 公司停止“粉饰”这一风险。 Hassabis 的回答明显更保守：“我的时间线会长得多。” 他承认今年可能会开始看到一些迹象，比如入门级工作或实习的变化，但要实现真正的任务 Agent，需要解决当前 AI 的不一致性问题。 “我称之为‘参差不齐的智能’（jagged intelligence）。当前系统在某些事情上非常好，在其他事情上非常差。如果你想把整个任务委托给一个 agent，而不是像今天这样只是辅助程序，你需要全面的一致性。” 他给出了一个精辟的比喻：“如果它只在 95% 的任务上表现好是不够的。你需要它在整个任务上都表现好，才能真正做到‘发射后不管’。” 但他也承认，这种颠覆终将到来。“在极限情况下，有了 AGI，我认为那会改变整个经济，远远超出就业问题。” 他描绘了一个后稀缺世界的愿景：如果我们正确地构建它，我们将处于一个解决了一些世界根本问题的世界——比如能源。“如果我们用 AI 的帮助解决了聚变之类的问题，新材料……我认为在 AGI 之后 5 到 10 年，我们将处于一个极度富足的世界。那时经济和社会会是什么样子？” --- 【8】转型期的焦虑：10 倍规模、10 倍速度 Emily Chang 说，在到达后稀缺世界之前——如果能到达的话——人们对中间发生的事情有很多焦虑。她提到自己是一位母亲，知道 Hassabis 也有孩子。“你最担心他们什么？你和他们谈些什么？” Hassabis 承认这将是一个颠覆的时代，“就像工业革命一样。也许是 10 倍于工业革命，而且快 10 倍。” Emily Chang 迅速接话：“100 倍。” “是的，100 倍。”Hassabis 说，“但我也是人类创造力的坚定信仰者。我们极其适应性强，因为我们的心智是如此通用。你看看我们周围的现代世界——我们狩猎采集者的心智成功建造了现代文明。” 他认为人类会再次适应，但这次的独特之处在于速度。“通常这样的转变需要一到两代人，但这次的速度和变革的规模都是前所未有的。” 对于年轻人，他的建议是：“我会鼓励他们精通这些新工具，成为这些工具的原生用户。这几乎相当于给他们超能力。” 他以创意艺术为例：“你可能能够做到过去需要 10 个人才能完成的工作。如果你有创业精神，在游戏设计、电影、项目方面有创意，你可能比过去更容易进入这些行业。” --- 【9】是否应该暂停？理想与现实 Emily Chang 问：一些人主张暂停，给监管时间赶上，给社会时间适应。在一个完美的世界里，如果所有公司和国家都暂停，Hassabis 会支持吗？ “我想是的。”他说。 他提到这一直是他的梦想。“当我 15 年前创立 DeepMind、25 年前开始从事 AI 工作时，我的路线图是：当我们接近 AGI 这个门槛时刻时，我们可能会以科学的方式合作。” 他描述了一个“AI 版 CERN”的愿景：世界上最优秀的人才聚集在一起，以非常严谨的科学方式完成最后的步骤。“不只是技术专家，还包括哲学家、社会科学家、经济学家，共同思考我们想从这项技术中得到什么，如何以造福全人类的方式利用它。” 【编者注】CERN（欧洲核子研究中心）是全球最大的粒子物理学实验室，由 23 个成员国共同运营，是国际科学合作的典范。 但他话锋一转：“不幸的是，这需要国际合作。即使一家公司、一个国家，甚至整个西方决定这样做，除非全世界至少在一些最低标准上达成一致，否则没有用。而现在国际合作有点棘手。” Emily Chang 追问：如果 AGI 在 2030 年到来，而监管还没有到位，我们是否注定会遇到困难？ Hassabis 说他仍然乐观，希望足够多的领先参与者能够沟通并合作，至少在安全和安保协议上。“我们已经与 Anthropic 等公司在这些方面进行了相当密切的合作。” 当被问到是否愿意与 Sam Altman 合作时，Hassabis 说：“可能吧。我和几乎所有领先实验室的领导者关系都相当好。如果风险足够高——我认为每个人在未来 2 到 3 年会更清楚地认识到风险和代价。” --- 【10】Transformer 是死胡同吗？Hassabis 不同意 Emily Chang 提到 Yann LeCun 说他不认为 Transformer 和 LLM 单独能让我们达到 AGI。 【编者注】Yann LeCun 是图灵奖得主、Meta 前首席 AI 科学家。他在 2025 年 11 月离开 Meta，创立了一家专注于“世界模型”的新公司。他多次公开称 LLM 是通向人类级智能的“死胡同”，认为它们缺乏对物理世界的理解、缺乏常识和因果关系。 Hassabis 明确表示不同意：“我不同意它们是死胡同，我认为那显然是错的——它们已经如此有用了。” 但他也承认这是一个经验性问题。“我认为有 50% 的概率，仅仅扩展现有方法加上一些调整就足够了。可能足够。” 他认为无论如何都值得这样做，因为即使需要其他东西，“这些 LLM 也将是最终 AGI 系统的一个极其重要的组件。唯一的问题是：它是唯一的组件吗？” 他估计可能还需要一到五个突破，“可能是世界模型——这是 Yann 谈到的，我们也在研究这个，事实上我们拥有目前最好的世界模型 Genie，我直接参与了那个项目，我认为它非常重要。” 【编者注】Genie 是 DeepMind 开发的“世界模型”系列。2025 年 8 月发布的 Genie 3 可以根据文本提示生成可交互的 3D 环境，被 DeepMind 视为通向 AGI 的重要阶梯，并被 TIME 杂志评为 2025 年最佳发明之一。 他还提到了持续学习、系统一致性、更好的推理和长期规划等仍然缺失的能力。“从 Google DeepMind 的角度来看，我们在两个方向上都在全力推进——既发明新事物，也扩展现有事物。” --- 【11】“我们从未离开研究时代” Emily Chang 提到 Ilya Sutskever 说“通过扩展和做更大模型来获得改进的时代几乎结束了”。 【编者注】Ilya Sutskever 是 OpenAI 联合创始人，于 2024 年离开后创立了 Safe Superintelligence Inc. (SSI)。2025 年 11 月在 Dwarkesh Patel 的播客中，他表示 2012-2020 年是“研究时代”，2020-2025 年是“扩展时代”，现在“又回到了研究时代”。 Hassabis 的回应很有意思：“不，我不同意。他的原话是‘我们又回到了研究时代’。我爱 Ilya，我们是很好的朋友，在很多事情上看法一致，但我的观点是——我们从未离开研究时代。” 他强调 DeepMind 一直在投资研究，拥有“最深厚、最广泛的研究储备”。“如果你看过去十年，Google 和 DeepMind 加在一起发明了大约 90% 的突破性技术——当然最著名的是 Transformer，还有深度强化学习、AlphaGo 等。如果未来需要新的突破，我会押注我们，就像过去一样，会是做出那些突破的人。” --- 【12】奇点来了吗？“太早了” Emily Chang 最后一个“同意还是不同意”的问题：Elon Musk 说我们已经进入了奇点。 【编者注】2025 年底至 2026 年初，Elon Musk 在 X 平台上多次发帖称“我们已经进入了奇点”和“2026 年是奇点之年”，引发广泛讨论。他回应的是 Midjourney 创始人 David Holz 关于 AI 工具让他在圣诞假期完成了比过去十年更多编程项目的帖子。 “不，我不同意。我认为那非常过早。”Hassabis 说，“奇点是完全 AGI 到来的另一种说法，我之前解释了为什么我认为我们离那还很远。” 他承认即使 5 年也不算长，但“我认为在我们拥有任何看起来像奇点的东西之前，还有很多工作要做。” --- 【13】Google 的文化与创始人的参与 Emily Chang 问到 Google 内部现在的文化，以及 Larry Page 和 Sergey Brin 的参与程度。 Hassabis 说两位创始人都非常投入。“Larry 更多在战略层面，你会在董事会议上见到他。Sergey 更亲力亲为，参与 Gemini 团队的编码，更多涉及算法细节。” 他说这是一个“对计算机科学来说绝对不可思议的时刻”，科学上、人类历史上都是如此。“当然每个人都想亲身参与其中。” 他描述了自己试图结合多种优势：创业公司快速发布和冒险的能量，大公司的资源，以及长期和探索性研究的空间。“我认为过去一年进展顺利，我们还能做得更好，今年会做得更好。我认为我们的进步轨迹是业内最陡峭的。” --- 【14】为什么应该信任 Google？ Emily Chang 说所有这些公司都在要求我们信任他们，特别是如果监管跟不上技术的话。她直接问：为什么我们应该信任你们？为什么 Google 是最值得信任的地方？ Hassabis 说需要通过行动来判断这些公司，也要看领导者的动机。 “我选择 Google 作为 DeepMind 的归宿有几个原因。主要原因是 Google 的创始人和他们建立 Google 的方式——作为一家科学公司。很多人忘了 Google 本身是 Larry 和 Sergey 的 PhD 项目。所以我对他们感到一种直接的亲近感。” 他还提到了 Google 董事会的构成。“主席 John Hennessy 是图灵奖得主，Frances Arnold 是另一位诺贝尔奖得主。这些在企业董事会中是非常罕见的人物。” 【编者注】John Hennessy 是斯坦福大学前校长，因 RISC 架构获得 2017 年图灵奖。Frances Arnold 因定向进化研究获得 2018 年诺贝尔化学奖。 他说这种科学和研究主导的文化意味着“在最高水平做科学意味着真正严谨、深思熟虑，并在任何可能的地方应用科学方法。不只是对技术，也是对你作为一个组织的运营方式。” 最后他提到 Google 的使命。“‘组织世界的信息’——我认为这是一个非常崇高的目标。它与 DeepMind 的使命‘解决智能，然后用它解决一切其他问题’非常契合。这两个使命天然配合——AI 和组织世界的信息天然相关。” --- 【15】后稀缺世界：比经济更担心的是“意义” Emily Chang 问：后稀缺世界，人们不再有工作。Hassabis 在实现所有技术目标后打算做什么？ “我想用它来探索物理学的极限。这是我在学校时最喜欢的科目——那些大问题。现实的本质是什么？意识的本质是什么？费米悖论的答案？时间是什么？引力是什么？” 他说了一句令人印象深刻的话：“我惊讶于更多人不去思考这些巨大的问题。我们只是日复一日地生活，而这些深刻的谜题几乎在向我尖叫——答案是什么？” 他希望用 AI 探索所有这些问题，“也许还有星际旅行，借助新能源和 AI 解锁的材料。” Emily Chang 问：如果我们没有工作，我们还会有意义和目的吗？ Hassabis 回答道：“老实说，这是我比经济问题更担心的事情。我认为经济几乎是一个政治问题——当我们获得所有这些额外的收益和生产力时，我们能否确保它为每个人的利益而分享？我相信这是可以做到的。” “但比这更大的问题是：我们很多人从工作和科学事业中获得的目的和意义，在新世界中我们将如何找到？” 他说我们需要“一些新的伟大哲学家”来帮助思考这个问题。“也许我们会在艺术和探索上变得更加精致，还有极限运动之类的。今天我们做很多不只是为了经济利益的事情，也许未来我们会有这些事情的非常高深的版本。” --- 【16】给年轻人和企业家的建议 Emily Chang 最后问：房间里的每个人都在想他们应该做什么。10 年后，人们关于 AI 最大的错误会是什么？ Hassabis 给出了两条建议。 第一条是给年轻一代的：“我们唯一确定的是会有大量的变化。所以在学习技能方面，要准备好‘学会学习’——这是最重要的事情。你能多快适应新情况，用我们拥有的工具吸收新信息。” 第二条是给商业领袖的：“现在有很多领先模型和服务提供商，还会有更多。选择那些你认为正在以正确方式行事的合作伙伴。与那些正在推动变革、以你希望看到的方式对待这项技术的人合作。” 他总结说：“我认为我们可以一起构建那个未来——随着 AI 的到来，一个我们都想要的未来。” --- 【写在最后】 这场访谈中，Hassabis 展现了一种独特的气质：既是最前沿竞争的参与者，又试图保持长线思考的清醒。 他与几位同行的分歧值得注意：比 Dario Amodei 更保守地估计就业冲击，比 Elon Musk 更审慎地看待奇点，比 Ilya Sutskever 更相信 scaling 仍有价值，比 Yann LeCun 更认可 Transformer 的未来。 但他们有一个共识：无论 AGI 是 2030 年还是更早到来，我们可能都没有准备好。Hassabis 想要的“AI 版 CERN”需要国际合作，而他自己也承认“现在国际合作有点棘手”。 最后一个细节让我印象深刻。当被问到后稀缺世界的愿景时，这位每周工作 100 小时的 CEO 说他最想做的事情是思考“时间是什么？引力是什么？”——那些“几乎在向我尖叫”的宇宙深层谜题。 也许这就是为什么他能在“科技史上最激烈的竞争”中保持某种平静：对他来说，AGI 不是终点，而是探索更大问题的起点。

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苹果刚刚发布了它的首款折叠手机，iPhone Duo ​​​​ Apple 今天在 Apple Park 举办"Surprise and Shine"发布会，这是新任 CEO John Ternus 上任以来的第一场重大产品发布。Ternus 于 9 月 1 日正式接替 Tim Cook，后者转任执行董事长。Cook 本人也坐在了发布会前排。 发布会的核心是两款手机：Apple 第一款折叠屏 iPhone Duo，以及 iPhone 18 Pro 系列。 iPhone Duo：Apple 的第一款折叠屏 传了好几年的折叠 iPhone 终于来了。iPhone Duo 采用书本式折叠设计，展开后形似护照，内屏 7.6 英寸，外屏 5.4 英寸。机身用的是 5 级钛金属，IP68 防尘防水。 芯片和 iPhone 18 Pro 一样是 A20 Pro，搭配 Apple 自研的 C2 基带。后置双 48MP 摄像头，没有长焦镜头，这是相比 18 Pro 最明显的妥协，大概率是为了控制机身厚度。生物识别用的是侧边按钮的 Touch ID，而非 Face ID，也可以用 Apple Watch 解锁。后续还会支持 Apple Pencil。 两个颜色：星光白和夜空色。256GB 起售价 2,000 美元，最高配置大约 3,000 美元。今天只是发布，预计最早 10 月开售，比 iPhone 18 Pro 晚一步。 对比三星 Galaxy Z Fold 系列（同样 256GB 起售价 1,999 美元），Apple 在价格上基本持平，但在折叠屏市场已经是后来者，三星和华为在这个品类经营了七年。 iPhone 18 Pro：2nm 芯片和可变光圈 iPhone 18 Pro 和 Pro Max 搭载 A20 Pro 芯片，2nm 工艺，2 个"桌面级"超级核心加 4 个能效核心，7 核 GPU。散热性能提升到上一代的三倍。 摄像头最大的变化是 48MP 主摄支持可变光圈，简单说就是镜头可以自动调节进光量和景深，拍人像和夜景时效果会明显提升。还有一个新功能：手机可以验证一张照片没有被 AI 编辑过，在 AI 生成内容满天飞的时代，这算是一个实用的信任工具。 Dynamic Island 缩小了，同时最多支持三个实时活动同步显示。Pro Max 续航提升到 30 小时，充电 15 分钟可以到 50%，这是 iPhone 有史以来最大的电池提升幅度。 四个新颜色：黑色、浅蓝、冰川色（银）、勃艮第（红）。Pro 起售价 1,199 美元，Pro Max 起售价 1,299 美元，均为 256GB 起步。9 月 12 日开始预购，9 月 18 日发售。 其他产品 AirPods 5 的降噪比 AirPods 4 提升了 50%。两个版本：基础版 129 美元带主动降噪，高配版 149 美元多了耳柄音量控制、更长续航和无线充电盒。今天开始预购。 Apple Watch Series 12（399 美元起）和 Ultra 4（799 美元起）升级了健康追踪系统，Series 12 重新引入了陶瓷材质。新增了一个叫 Siri Recap 的功能，用环境监听为你整理一天的高级别笔记。今天预购。 iOS 27 的正式推送日期确认为 9 月 14 日。 值得注意的是，今年普通版的 iPhone 18、iPhone Air 2 和 iPhone 18e 被推到了 2027 年春季，Apple 把九月发布会的焦点完全集中在了高端产品线上。

华语网黄 Top 10 先声明一下：以下排名纯属个人主观审美，不分先后，也不代表任何权威榜单。就是我想到谁就写谁，看到哪位老师想起来了就顺手点评两句。😂 1. 奶咪 @Anaimiya 奶咪是真的卷。更新勤奋程度在这个圈子里都属于劳模级别，而且当年还在抖音带起过一阵模仿热潮。能长期保持曝光和热度，本身就说明她非常懂流量。 2. 噗噗 @waifupupu 噗噗老师属于那种第一次看确实会有点惊艳的类型。表情、身材、镜头表现力都非常有辨识度，反差感拉满。只不过看久了之后，个人感觉表情和内容套路会稍微有一点审美疲劳。 3. 玩偶姐姐 @hongkongdoll 这个不用多说。华语区巅峰级人物。口罩、氛围感、镜头语言，甚至整个IP的塑造，都属于后来者很难完全复刻的类型。而且她还是Crypto相关内容的参与者。 她是我和几个同学第一次在 OnlyFans 上消费的华语创作者。尤其是那个“陪玩”系列……只能说：太他妈经典了。给我看哭了😭 4. 困困狗 @kunkunkun188 困困狗属于比较有个人风格的那一类。尤其是她的一些偏SM审美的内容，确实很容易让人记住。 只能说：苦练绝技，只为模仿。 5. 刘玥 @SpicygumL 刘玥老师，属于这个圈子的老教师了。算是我的启蒙老师之一 6. 饼干姐姐 @FortuneCutie00 饼干姐姐最大的特点之一：腿是真的长。又细又长，视觉辨识度非常高。身材条件又非常突出。 7. kitty @kitty2002102 kitty老师的身材确实不错。属于那种不需要太复杂的人设，单纯靠身材条件和镜头表现力就能把辨识度拉起来的类型。 8. 阿朱 @azhua1997 有时候一个人的辨识度，不一定来自五官或者身材，而是来自一个固定的神态。 9. 台北娜娜 @Nana_taipei 台北娜娜老师必须提名。尤其是那个经典的：“二郎腿战神。”这个称号不是我乱封的，是真的有画面感。 10. 桥本香菜 @qiobnxingcai 最后一个留给桥本香菜老师。我只能说：这个眼神，真的很有东西。丝袜、美腿、反差感，再加上那个标志性的眼神，辨识度非常高。 眸子里面都含水呀。 总之，以上纯属个人审美 + 个人记忆 + 个人胡说八道。

正好最近我也在筹备，所以做过计算。 主要的 GPU 是 RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GB X 4 用 Max-Q 版本主要是因为功耗是 300 瓦，而标准的 RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 是 600W 。虽然 Max-Q 的峰值性能会稍微低一些，官方数据是 3511 AI TOPS 对 4000 AI TOPS，大概少了 12%，但两者都是 96GB GDDR7 ECC 显存，1792GB/s 显存带宽，对于 AI 视频生成来说，最重要的就是显存容量。 而且一旦用到四张 GPU，功耗差距就非常明显。4 张 Max-Q 满载是 1200W，4 张标准版单 GPU 理论功耗加起来就是 2400W。 这就意味着标准版已经很难按照普通工作站的方式长期运行。而前者仍然是可以家庭化办公使用。 对于 AI网剧，我个人也更看重并行产能。一个剧集最后可能有几百个镜头，与其让一张 600W 的卡把一个镜头生成得快一些，肯定不如四张 96GB 的 GPU 可以同时跑四个不同镜头。一张负责正式镜头，一张跑失败镜头重做，一张跑人物或者场景相关任务，一张继续处理下一批镜头，机器可以全天保持任务队列。 这样一台机器最终就是 4×96GB，一共 384GB 的物理显存资源。 当然对于新手来说，没有必要上来就拉满 4 块 GPU ，所以我自己的思路是先把工作站（主机）按照最终 4 卡规格买好，初期只装 1 至 2 张 RTX PRO 6000 Max-Q，等用工熟练并且能把生成队列跑满以后，再逐渐增加到 3 张、4 张。 如果最终做到 4× RTX PRO 6000 Max-Q 96GB，我现在估算整台高配工作站的硬件投入大约在 13 万到 15 万新币，大概就是 70 万到 80 万人民币。 其中最大投入就是 GPU 了，现在新加坡一张 RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 96GB 的公开价格大约是 24,550 新币。光 GPU 就已经接近十万新币。 另外就是软件部分，我大概列一下： 1. 核心生成平台：ComfyUI 2. 静态图阶段：Qwen Image 系列 3. 视频核心：Wan 2.2 4. 人物一致性和控制工具：LoRA，ControlNet / OpenPose 以及 IPAdapter / Reference 类工作流。 5. 后期软件：DaVinci Resolve 6. 声音部分：TTS / AI 配音 或 Character Voice Bible 我现在已经开始尝试做简单的内容了。当然主要是 AI 做，我负责打酱油。

不知道你们最近关注到MINI没有，我最近在高度关注这个项目，其实很多人第一眼看到 $MINI，会以为它只是又一个靠可爱角色在炒的 Token，或者是个带游戏的项目。 但真正看完你会发现，它不是。 $MINI 是「迷你世界」（暂定名）这个 IP RWA 网络的支付和结算货币。 整个网络的核心很简单：让创作者把每一个自己的 IP 封装成 IP NFT。当这个 IP 被使用、被出售时，收益直接用 $MINI 结算给 IP 所有者。平台只做中间连接和服务，不拿走所有权。 为什么选 minini 当象征？ 因为它是 IPX（LINE FRIENDS）的旗舰角色系列，官方授权使用。minini 代表的就是那种「不起眼却超可爱的小家伙」。背后有超过 2.1 亿 LINE 用户和 3100 多万 LINE FRIENDS 粉丝。 AI 时代生成式内容爆炸，IP 数量远超任何人能手动评估、注册和管理的速度，长尾效应越来越明显——到处都是像 minini 这样乍看不起眼、却有真实用户基础的小 IP。所以团队决定用它来代表「面向 AI 时代的 IP RWA 网络」。 长期方向也不是停在角色本身，而是： 帮助用户创建自己的 IP → 带到链上 → 接入工具、市场和网络。 也就是 Creator IP 平台 + IP RWA 网络。 目前先切入三个本身就足够大的市场： 贴纸（即时通讯） 音乐（流媒体） 虚拟世界（元宇宙） 这些市场体量都很大：全球前五即时通讯软件用户超 60 亿；2024 年作家和出版商版税 136 亿美元、录制音乐 296 亿美元；虚拟网红市场已超 60 亿美元，还在以约 38% 的年增速增长。 ROOM 和 minini Universe 只是互动示范——用好玩、可分享的方式让人先感受到「IP 怎么被真正激活」，而不是项目本体。游戏只是其中一种应用场景但不是最终定义。 $MINI 不是只靠角色炒作的 Token，也不是一个游戏项目。 ROOM 和 minini Universe 是 minini IP 的互动示范，用来让用户理解 IP 如何变成 Web3 产品的入口。 长期方向是 Creator IP 平台和 IP RWA 网络，帮普通人把自家 IP 创建、上链、接入市场。 官推 @mini_cto 官网： 白皮书： 建议兄弟们关注起来，可能是一个新的方向

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【Anthropic宣布Claude生成内容将嵌入隐形水印，复制粘贴后仍可追踪】Anthropic正在为其旗下Claude系列AI模型引入机器可读标记技术，所有由Claude生成的文本将被嵌入隐形水印，图片等文件则附加经数字签名的溯源元数据。根据Anthropic在8月11日发布的官方说明，该水印直接编织于文本内容本身，而非附加在元数据层面，这意味着文本被复制粘贴至其他平台后水印依然随之传播，并可能在经过部分编辑后仍然留存。这一特性使得AI生成内容的追踪能力大幅提升，超越了此前依赖元数据标注的同类方案。（华尔街见闻）