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1974年，邓小平在联合国大会上说：“中国现在不是，将来也不做超级大国。如果中国有朝一日变了颜色，变成一个超级大国，也在世界上称王称霸，到处欺负人家，侵略人家，剥削人家，那么，世界人民就应当给中国戴上一顶社会帝国主义的帽子，就应当揭露它，反对它，并且同中国人民一道，打倒它。”

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马斯克在白宫回应 AI 抢工作：人人都会有"全民高收入"，工作会变但不会消失 9 月 29 日，特朗普在白宫外接受媒体提问时，马斯克站在后排。一名记者问：全世界的人都在担心 AI 抢走自己的工作，尤其是坐在电脑前办公的岗位，这些人以后做什么？特朗普点名让马斯克回答。 马斯克开口说"AI 的好处"，随即改口成"SI，抱歉，超级智能"，特朗普在旁边说了声"谢谢"。按 USA TODAY 的视频说明，特朗普当天宣布要签行政令，把政府文件里的"人工智能"统一改称"超级智能"。 马斯克说，他认为最可能的结果是一个"富足时代"：不只是全民基本收入，而是"全民高收入"。全民基本收入是指政府无条件给每个人发一笔基本生活费，他的说法比这更进一步。 他还提到医疗：有了机器人和超级智能，世界上每个人得到的医疗都会比在场所有人现在得到的更好，包括他自己。 记者接着追问：如果没有工作呢？马斯克说工作会变，而且一直在变。他举例说，"计算员"以前是一种职业，整栋楼的人都在做计算，比如算银行利息，现在这些事由电脑来做，也没人想回去干那份工作。所以他预计岗位会演变，并提到现在"对人的需求非常大"。 他最后说，最可能的结果是一个对人非常有利的未来，"如果你能看到未来，那会是你想要的未来"。

用Claude Opus 5.5 做的小动画！故事叫《他的糖葫芦》⬇️ 读研的时候有位老师超级较真，改作业一点情面都不留，课上经常把我们说得下不来台。我还偷偷觉得他的翻译观念，太执着于“忠实”了，所以一直不太喜欢他哈哈。 结果有一天吃完饭出食堂，一抬头看见他就走在我们前面：高高的个子，头发稀稀的，背着个双肩包，手里居然举着一根糖葫芦！边走边吃，开心得不行 😂 我和同学当场就决定偷偷跟上去，一路憋笑憋到发抖。到现在还记得这一幕，非常可爱。 把这一幕做成了小动画，用了上次的“散步纸偶”风格 ↓

超级个体需要什么补剂？ （深度研究版本） 我的组合是： 抗衰老+高精力+提升睡眠品质+练薄肌有力气 基础底盘： 高剂量综合维生素 鱼油Omega-3 D3 + K2 神经 & 睡眠： 甘氨酸镁 抗衰老抗氧化： GlyNAC（NAC+Glycine)+麦角硫因 线粒体 & 能量： 辅酶Q10 + PQQ 大脑 & 体能： 肌酸 5g 核心逻辑：补基础 → 抗氧化 → 修复线粒体 → 提升长期精力与性能。

以前超级讨厌 SEO 的我，最近开始越来越喜欢做增长这些事情了。 我才发现不论是 SEO 、AEO、ASO、广告投放和社媒营销，本质上最核心都是内容。给目标用户提供他们需要的内容/好的内容/新鲜的内容。 两头的一些数据调研、表单填写、数据分析工作。感谢 AI 能帮我做不少的事情。所以最终的工作，依然是回到了我最爱的内容上了哈哈哈哈哈。

Muse 这种带虚拟机的 Agent ，玩法超级多 朋友们说 DeepSeek Harness 在搜索国内内容的时候相当完整和准确。 刚好最近我也在用 Muse，就让它把 DeepSeek Harness 装到 Muse 云端的虚拟机里去。 只要涉及到国内的信息检索，就直接调用虚拟机上的 DeepSeek Harness 去查。

我终于明白为什么LeCun顶着全网群嘲也要死磕世界模型了， 现在很多人误以为大模型快要通向AGI了，纯粹是因为被那种博导般的答题体感给骗了， @ylecun 说单靠把大语言模型做大，哪怕到了地狱也搞不出人类水平智能， 甚至直接开喷数据中心养出天才军团纯属扯淡，很多人觉得他迂腐、天天唱衰， 但我仔细翻完他在ECCV上的最新拆解才彻底明白，他反对的从来不是语言模型有用，他自己做了一辈子模型太清楚了，大模型说白了就是把全人类写过的几千亿字当成了超级开卷题库， 你问什么它都能对号入座吐出来，这种博导体感是工程的巨大成功，但也让很多人误以为它真的学会了独立思考 
有意思的是LeCun搬出了皮亚杰那句老话，智能从来不看你知道什么、看的是你不知道的时候该怎么做，拿学开车来说， 人类小孩四岁光靠眼睛看世界就吸进几十万亿字节，二十小时练习就能上路，而我们的大模型相当于读了人类四十万年的书， 在物理世界里连个洗碗叠衣服的家务机器人都撑不起来，换个没见过的环境分分钟崩溃， 说白了自回归只是在一个词一个词往下猜，现在的所谓推理其实大量是在词语空间里做多轮抽样搜索，遇到代码和数学这种有编译器自动给奖励的封闭沙盒还能刷分，一旦扔进没有自动打分器的真实世界，错误就会指数级放大 
说实话这就是为什么他宁可离开Meta、跑到巴黎去给AMI Labs融三十五亿美元估值，也要死磕JEPA和世界模型，他要的是让机器学会预测我做这件事世界会发生什么， 在抽象空间里做动作规划，不用在文字表面拼漂亮句子，连现在的缩放派其实都在偷偷向他妥协，单独拉视觉编码器、在隐空间里做搜索、用物理引擎搞模拟， 外壳虽然还叫LLM，内核其实都在往世界模型的方向打补丁，大家争论到最后已经不是要不要算力，而是我们要把算力花在背诵更多文字上，还是花在让机器看懂物理因果上 
我自己平时也天天靠AI写代码查资料，缩放派确实把已知世界的说明书背到了极致，但真正的智能是要去写说明书从来没写过的那一页， 以后别再看各家发布会画什么天才之国的饼，就盯紧三件事，新任务要多少样本能学会，换个环境会不会整段崩溃， 以及汽车和机器人能不能像人一样在物理世界里安全跑起来，谁对谁错不用在网上打嘴仗，现实世界自会交卷。