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TRE AVwayブースさんのチケット販売も始まってます！ 初めてのTRE 絶対にみんなで楽しもうね🥰 #あんづ杏# #杏津杏# #AVway# #tre2025# #8月8到10號在南港展覽館二館#

#Repost想要# 「響徹心扉」夏目響粉絲見面攝影會 開始預約！！ 我人生中第一次！台灣有活動決定！台灣的大家、週邊國家的大家、日本的大家，都聚集在一起！其實這是我第一次出國！我太激動了！親愛的善良人們，希望你們一切都好！我們希望大家一起度過愉快的時光！從拍照到吃飯！請預約♪ ……………………………………………………… ●9/7 09:30-17:30 地點:三宅好攝 114台北市內湖區南京東路六段318號五樓 限量4場,每場15人 活動流程: 1.獨立攝影(可側拍) 2.團體攝影分兩組,每組三分鐘 3.紀念合照40分鐘 4.私物競標 活動詳細內容: 單場時長:100min 費用:台幣2200元 填寫完表單,獲資格者將收到匯款資訊,3日內匯款完成,才算報名成功。候補會額外通知！ 活動内容: 【個人拍攝】 >每人1.5min 主攝者可以使用閃光燈其他人請將閃光燈關閉,女優優姿勢、攝影角度等由該時間之主攝者指定,請勿勉強女優做不想做之動作。非主攝者可側拍〜 【團體攝影】 >時間:兩段3分鐘,中間五分鐘休息。 集體拍攝時間,現場參加者分為兩組,每組輪流拍攝,以女優自行擺出的動作為主 【紀念合照與競標】 >時間40min ❤️紀念合照❤️ 可現場購買 紀念手機合照500元/3張 紀念個人拍立得、合照拍立得500元/1張 女優個人簽名拍立得600/1張 (女優個人簽名拍立得每場限量20張,每人限購1張,如該場次有人棄權購買,有意願購買者可額外加購) ❤️專屬競標活動❤️ ➡️當場次女優衣物競標,絕對獨一無二 ⚠️為保持活動順暢,一切請依現場工作人員指示行動 ⚠️本活動無加價購或額外購買簽名之商品項目! 5場時間: A:09:30~11:10 B:11:30~13:10 C:13:30~15:10 D:15:30~17:10 官方Gmail: shootinggifttpe@gmail.com ……………………………………………………… 9月7日(六)晚上19:00,我們要在台北市內最頂的鐵板燒店 舉辦一場VIP晚宴！你絕對不想錯過！ 參加費用4000元,你能享受到什麽?讓我告訴你: -超美味的鐵板燒套餐 -啤酒、葡萄酒和氣泡酒喝到飽 -餐後還有特製T恤簽名合影 -現場加價500元手機(相機)合照一張 -現場加價600元聲音留言拍立得一張 頂級廚師為你準備美食,美酒暢飲無限,還能和特邀嘉賓夏目響合影。限量前20名填寫表單的朋友！ 快來和我們一起享受這個充滿歡笑和美味的夜晚吧！ ……………………………………………………… 9/8 10:00-17:30 地點:三宅好攝 114台北市內湖區南京東路六段318號五樓 票價:2000 活動流程 分成A、B上午下午兩場 11:00 A組觀眾入場 11:30女優Q&A,圈圈叉叉環節-cosplay服装 獲勝的3位觀眾朋友就送拍立得合照1張 12:00 賓果遊戲環節-泳裝 前三個賓果的朋友就送拍立得合照1張 13:00A組特典拍攝、簽名衣物拍賣 14:00 B組觀眾入場 14:30女優Q&A,猜拳環節-cosplay服裝 獲勝的觀眾朋友就送生寫真1張 15:00 賓果遊環節-泳裝 前三個賓果的朋友就送拍立得合照1張 16:00A組觀眾特典拍攝、簽名衣物拍賣 物販内容 🎁滿額1500元送:一份簽名(可簽私物) 🎁滿額3000元送:拍攝只有女優10秒的影片 生寫真:每包300元,內含隨機三張不重複 A3海報(附簽名):每張700元 紀念手機合照500元/3張 紀念個人拍立得、合照拍立得600/1張(不附簽名) Ps.本活動因現場時長限制與商品限量,表單會開放商品預 購,確保消費者事先都能買到自己喜歡的商品,並且現場享享受服務 如因時間不夠或商品庫存不足,本活動向各位朋致款,現場 將無法追加周邊,請消費者多多使用預購!同時也增加各位消 費者的良好體驗 官方Gmail: shootinggifttpe@gmail.com #台灣# #女優# #見面會# #攝影# #團拍# ──────────────── 這是主辦本次活動的公司的官方SNS Instagram！如果您有任何問題或疑慮，請在此處與我們聯絡。⬇️

如何用好手里正的资产，来做好后面的买入抄底？ 正好是我最近在思考的议题， 那就一起来参加下 #OKX百万规划师# ：如果我有100万现在如何分配？ 先说下我所说的逻辑，大家不要照搬，照搬会出问题的， 每个人条件不同、对市场认知不同、能接受的回撤不同、对资产的理解不同，所以投资框架的搭建，需要靠自己，我只是给大家一个参考： 首先目前背景是： bitcoin:native 近期狂拉30%，美国财政部扩大长债回购、长期利率受压、美元走弱，“美元贬值 / debasement trade”正在成为新的宏观交易逻辑。 与此同时，8 月 17 日—24 日，美国现货 BTC ETF 六个交易日累计净流入大约 22.55 亿美元，说明这轮行情里已经出现了比较明显的现货资金承接。 但问题也很明显：BTC 已经在很短时间里快速上涨，80,000—83,000 美元正在成为新的分水岭。市场目前普遍关注 75,000—76,000 一线的第一次回踩，以及 83,000 美元真正突破后的加速可能； 而且未来 30 天正好横跨 9 月 10 日 PPI、9 月 11 日 CPI、9 月 15—16 日 FOMC，所以这一个月很可能不会安安静静地走单边，估计是上蹿下跳的猴儿市！ 下面是我的应对策略： 1️⃣30% 现货基础仓：先让自己在场· 30 万 U 不一次打满。 第一笔：15 万 U BTC 在 78K—80K 一带，我会先建立 15% 基础仓。 原因很简单： 我们永远要承认一种可能：这次真的不回头了，那么你是否在场？踏空就是一整个牛市的机会。 所以这一笔不是因为我认为 79K 很便宜，而是我愿意为“不踏空”付一点保险费。 2️⃣第二笔：15 万 U 我不会立刻买，优先等待 76K—78K 的正常回踩。 如果不给机会，也没关系，先挂一个这个区间的双币理财美美的吃利息。 因为后面还有右侧策略。 3️⃣10% 定投仓：专门对付“我不知道” 10 万 U 分成四份。 每周固定买入 25,000 U BTC。 不管当时价格 76K、80K 还是 85K。 为什么？ 因为投资里面始终有一部分东西，是我们无法预测的。 既然无法预测，就不要假装自己可以预测。 定投仓的意义不是获得最低成本，而是降低判断错误的成本。 这 10% 相当于整个系统里的“反自负装置”。 4️⃣45% 机动资金：真正决定收益率的部分 45 万 U，我分成四颗子弹。 第一档：$75K—76K 投入 15 万 U。 这是我认为当前最值得等待的一次正常回踩。 如果 BTC 从 81K 回到这里，但 ETF、美元、长期利率和基本面没有明显恶化，我会认为：这是获利盘释放，不是趋势破坏。 这种跌，我愿意买。 第二档：$70K—72K 投入 10 万 U。 如果跌到这里，市场情绪一定已经明显变差。 但只要核心逻辑没有改变，我反而会更高兴。 因为我的原则一直都是： 价格下跌和逻辑恶化，是两件完全不同的事情。 价格跌了、逻辑没变： 叫机会。 价格没怎么跌、逻辑已经变了： 才叫风险。 第三档：$65K—67K 再投入 10 万 U。 如果未来 30 天真的重新来到这个区域，我不会因为市场恐慌而临时改变计划。 因为： 真正的左侧交易，不是跌的时候勇敢，而是在没跌之前，就已经决定跌了怎么办。 但这是最后一笔左侧资金。 我不会无限补仓。 第四档：突破 $83K 最后 10 万 U 专门留给右侧。 日线有效站上 $83K，并且随后回踩 $81.5K—83K 区域没有重新跌破，满足以后，我才买。 这 10 万 U 非常重要。 因为它解决的是另外一种错误：只允许自己越跌越买，却不允许市场证明自己已经错过了低点。 以前我的系统偏左侧，现在我愿意给右侧留 10% 的纠错权，但也仅仅是 10%，我不会因为 FOMO 把整个策略推翻。 5️⃣剩下 15%，我宁愿什么都不干 最后 15 万 U，我放 USDT 灵活赚币，随时可以调用。 很多人觉得资金必须全部工作才叫投资。 我越来越不这么看。 现金本身就是一个仓位。 它买的不是收益率。 它买的是： 选择权。 如果突然出现黑天鹅，我有钱。 如果 BTC 给一个离谱的价格，我有钱。 如果我的判断完全错误，我也还有重新思考的资格。 所以这 15%，原则上一个月都不需要动。 6️⃣什么时候止盈？ 对于我来说 BTC 是我要不断增加数量的长期资产，而不是一个 30 天以后必须清仓的交易品。 我的交易风格不是短线和震荡，所以一旦买入，可能就会等大行情，谈止盈是个伪命题。 只能说，可能至少要在翻倍后才会考虑这个话题。 7️⃣什么时候认错？ 这是整个计划里我认为最重要的一部分。 我永远不会因为价格跌了就认错。 但如果下面三个条件出现两个，我会暂停整个买入计划： ① BTC 连续两个日线收盘跌破 $63K； ② 美国 BTC ETF 五日累计净流出超过 10 亿美元； ③ CPI / FOMC 以后宏观逻辑明显反转，美元和长期美债收益率重新同步大幅走强。 三者满足两个： 我停止定投、取消未成交买单、不再继续补仓。 剩余资金全部回到 USDT。 因为这个时候发生的就不再只是价格下跌，而有可能是我最初赖以做多的条件发生了变化。 投资里面一定要学会区分：市场暂时不认可我和事实已经证明我错了。 前者可以等待。后者必须重新思考。 8️⃣这个计划最大的风险是什么？ 1）BTC 一口气冲到 100K。 那么我一定会踏空一部分。 接受。 少赚不是风险，大亏才是风险。 2）美国财政部和美元贬值交易的逻辑发生逆转，Fed 比市场预期更加鹰派，长端利率重新上升。 这会破坏目前非常重要的宏观逻辑。 3）ETF 资金重新从持续流入转为持续流出。 因为这一轮行情能否从“空头回补”变成真正的新趋势，最终还是需要真实的现货买盘来接力。 9️⃣最后总结： 我的逻辑很简单，在于不拿 100 万 U 去赌 BTC 涨跌，而是拿这 100 万 U，购买未来面对不同市场路径时的主动权。 涨到 10 万，我有 BTC。 跌到 7 万，我有 U。 跌到 6 万多，我还有勇气和计划。 如果事实证明我错了，我也没有杠杆逼着我死扛。 这可能不是未来一个月收益率最高的方案，但它是最适合我的风格的方案。 不求每一次都赢，只求任何时候，都给自己留有余地。

在吗 @StandX_Official ，牛回，速速TGE！ 在 @predictdotfun 平台看了 StandX 在推出一天后的 FDV 高于 1B 的概率也有11%，如果TGE，能不能麻？ 其实在推出一天后的 FDV 要能够有600-800M 也不错了，1B 还是太遥远了。 standx 积分减半情况： 上一次积分减半时间：5月25 这一次积分减半时间：8月10 按照 standx 官推所发的图来看，如果作图比例有意为之，那么8月10号最后这次积分减半需要的时间其实只需要5月25号这次的一半左右。 5月25到8月10一共75天，所以最后这次积分减半大概需要40天左右，也就是9月20号左右。 但就怕牛回的持久度没那么久，所以要是能够在这一两个周内TGE了是最好的。 当然，不光是 standx，对于 predict 也是一样的，趁着牛回，赶紧TGE了吧大哥们。

8月19日，美国 bitcoin:native 现货 ETF 总持仓升至 1,233,315.77 BTC，当日净增持 6,749.75 BTC，这是8月17日以来连续第三个交易日净流入，而且单日流入规模继续扩大。 最近7个交易日累计也重新扩大到 +10,430.80 BTC。上周连续流出造成的影响已经被最近三天的资金回流快速修复，7日资金重新回到比较明显的正值。 8月以来累计净增持达到 20,602.17 BTC，增幅约 1.70%。2026年以来总持仓仍减少 68,460.50 BTC，降幅约 5.26%；上市首日至今则累计增加 610,965.10 BTC，增幅达到 98.17%。 BTC这三天的资金变化已经明显加速，从上周连续净流出转到连续三天净流入，而且8月19日的单日买盘是三天里最大的一天。 @Gate Crypto、美股、港股、韩股、黄金、CFD、预测市场一站交易

DeepSeek 这出戏，挺离谱的。 8月12日深夜，V4 Pro 正式版几乎没声没响就上了。API 文档把版本号改成 DeepSeek-V4-Pro-0813，官网首页也挂了句提示，官方群里还甩出一组很高的 Agent 分数，Terminal Bench 2.1 到了 87.9，DeepSWE 直接拉到 62.7。看着像是从 Preview 正式转正了。 结果当晚到第二天凌晨，社区实测一片骂声。最明显的问题是思维链。复杂任务本来该好好想一阵子，结果很多场景思考时间压到 10 秒以内，有的甚至直接开写。长程 Agent 任务还容易早停。同一条直升机 3D 游戏任务，凌晨 0 点左右做出来很糙，过了不到 4 小时再测，已经能完整跑出像样结果。差距大到像换了个模型。 很多人怀疑不是权重本身废了，而是集群部署、推理配置或者服务端 Harness 出了问题，正式版当时根本没跑满。 北京时间今天凌晨 3 点左右，疑似紧急回滚了一波。之后表现明显好转。官网首页的发布公告和开放平台公告也跟着撤了，只剩 API 文档里版本号还在。 到今天下午，官方才正式发推宣布 V4 Pro 上线，APP、网页、API 同步更新，并放出完整更新说明。思考强度支持 low / high / max 三档，原生支持 Responses API，还专门适配了 Codex。价格也要调，8 月 17 日起实行峰谷定价。 现在 0813 已经重新挂出来，权重也上了 Hugging Face。但昨晚那一晚的翻车，确实让人觉得发布节奏和线上稳定性之间，还有不小的缝。难道是用ai发的？

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。

华尔街日报最新发了一篇长文《How Google Got Its Groove Back and Edged Ahead of OpenAI》，讲的是 Google 在 AI 竞赛中如何从落后到反超的故事。 2025 年 8 月的一个凌晨两点半，Google 的一位 AI 项目经理 Naina Raisinghani 正在上传 DeepMind 实验室的最新成果，一个超快的图像生成器。她需要给它取个名字才能提交到 LM Arena 排名平台，但这个点没人在线。 于是她随手用朋友给她起的两个外号拼了一个：Nano Banana🍌。 几天后，Nano Banana 冲上排名榜首，在 X 上成为热门话题，用量远超 Google 预期。到 9 月，Gemini App 成了苹果应用商店下载量第一。11 月，Google 发布了迄今最强的 Gemini 模型，在多项指标上超越 ChatGPT，股价大涨。 OpenAI 内部随即发出 Code Red。 时间拨回 2015 年，Pichai 刚接任 Google CEO，那时候 AI 还只是学术圈的事。2016 年他发了一篇博客，说过去十年是智能手机的时代，未来十年将是 AI 优先的时代。 其实 Google 早就在布局。2011 年成立了 Google Brain，联合创始人 Jeff Dean 参与开发了神经网络技术，这是今天大语言模型的基础。后来又收购了伦敦的 DeepMind，创始人 Demis Hassabis 是个国际象棋神童，后来因为 AlphaFold 拿了诺贝尔奖。 还有一步棋当时不太引人注目：Google 开始自研 AI 芯片。他们认为语音识别这类应用会需要大量算力，于是设计了 TPU（张量处理单元），比传统 CPU 和 GPU 更省电。这步棋后来被证明是关键。 不过 Google 一开始对聊天机器人很谨慎。一些高管和研究员担心安全问题，早期模型很容易被诱导出种族歧视或性别歧视的回答。前 Google Brain 员工 Julia Winn 说，Google 对这类风险看得比她待过的任何公司都重。 这种谨慎让一些研究员很沮丧，有的选择了离开。 2022 年 8 月，Google 发布了一个叫 LaMDA 的聊天模型，只开放给少数人测试。测试 App 叫 AI Test Kitchen，有三个功能：想象它、列出它、聊狗。对，第三个功能只能聊狗。 三个月后，OpenAI 发布了 ChatGPT。五天内，一百万人注册。用户没有太多限制，想聊什么聊什么。 Google 内部一些在 AI 上耕耘多年的员工气坏了。分析师和投资者开始质疑：Google 是不是要错过科技史上的下一波大浪？ 2023 年 1 月，Jeff Dean、Demis Hassabis 和新加入的机器人专家 James Manyika 向董事会汇报了打造最强模型的计划。 但 Google 等不及了，需要先推一个产品出来。2 月，他们匆忙发布了基于 LaMDA 的 Bard。 发布会翻车了。宣传视频里，Bard 被问到韦伯望远镜的问题，回答说它拍了第一张系外行星照片。这是错的。Alphabet 股价当天跌了 8%。 差不多同一时间，已经退休的联合创始人 Sergey Brin 在一个派对上碰到了 OpenAI 的研究员 Daniel Selsam。Selsam 问他：ChatGPT 这么厉害，作为计算机科学家你不心动吗？怎么不回来全职搞 AI？ Brin 觉得他说得有道理，于是回归了。 2023 年大部分时间，Google 都在努力整合内部的 AI 力量。Google Brain 偏研究，DeepMind 偏产品，两边文化不同，合并后产生了不少摩擦。 不过 Google 有一个巨大优势：OpenAI 需要融资，Google 可以从自己几百亿的利润里拿钱做研发。 但 Google 还有一个难题：怎么在拥抱生成式 AI 的同时，不把自己的摇钱树给弄死？Google 占了网页搜索市场 90% 的份额，这是广告业务的根基。 为了弄清楚 AI 搜索应该长什么样，Google 启动了一个叫 Project Magi 的多团队项目，由后来成为搜索副总裁的 Liz Reid 牵头。 Reid 说，难点在于当答案不在单个网页上时，怎么让搜索快速给出清晰的回答。人们不只是在用搜索，而是在依赖搜索。搞砸了的话，你妈、你朋友、你孩子都会来找你算账。 2023 年底，Google 发布了第一版 Gemini。OpenAI 的 ChatGPT 主要用文本训练，Google 的 Gemini 从一开始就用文本、代码、音频、图像和视频一起训练。这是技术野心更大的方案，虽然开发时间更长，但后来证明是值得的。 2024 年 5 月，Google 推出了 AI Overviews，在搜索结果顶部显示 AI 生成的摘要。用户开始进行更复杂的搜索。随后 Google 开发了 AI Mode，一种聊天机器人式的搜索选项。 Reid 说，经过无数次迭代，团队开始发现自己不再只是为了测试而用它，而是真的想用它。 Brin 回来后做的很多工作是帮 Gemini 挑毛病。他还促成了一笔 27 亿美元的收购，把两位离开 Google 创业的 AI 研究员 Daniel De Freitas 和 Noam Shazeer 带了回来。这两人后来参与领导 Gemini 的开发。 2024 年 8 月，Nano Banana 爆火。负责 Gemini App 和 Google Labs 的 Josh Woodward 把这次发布称为成功的灾难：全球用户生成了数十亿张图片，Google 一度找不到足够的算力，只能紧急借用服务器。 到 10 月，Gemini 月活用户从 7 月的 4.5 亿涨到了 6.5 亿。 11 月 Gemini 3 发布又造成算力瓶颈。但 Google 十多年前就在准备这一天了。他们自研的 AI 芯片成了竞争优势，最新的 Ironwood 芯片大幅降低了 AI 模型的运行成本。 11 月底传出消息，Google 正在和 Meta 谈判，要卖给他们价值数十亿美元的芯片。这个消息让 Nvidia 股价当天跌了 7%。 Pichai 在 12 月的内部备忘录里写道：我们以很棒的姿态结束了 2025 年。想想一年前我们在什么位置，这个进步令人难以置信。 Google 用了十多年的积累，经历了 ChatGPT 的冲击和 Bard 的翻车，整合了内部资源，最终在 2025 年底完成逆袭。当然，OpenAI 后来也发布了更强的 ChatGPT，用户量仍然远超 Gemini。这场 AI 竞赛远没有结束。

@Meta8Mate 现在 141，发行价 135，看着是人人回本。但真正的供给还没上桌——第一批 20% 要等财报后解锁，8 到 10 月每几周再放一批，12 月才全解。破发过的 IPO，底几乎都出在解禁潮走完之后，不是走进去之前。急什么。

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