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Nathan Lambert 跑遍了中国所有头部 AI lab 1️⃣ Moonshot 2️⃣ Zhipu 3️⃣ Meituan 4️⃣ Xiaomi 5️⃣ Qwen / 6️⃣ Ant Ling 7️⃣ 回来写了一篇 Notes from inside China's AI labs 最让他震惊的 是文化层面的差异：GPU / 数据 / 模型这些硬件层面，中美几乎打平 他的原话 - 美国研究员有「为自己发声」的文化，ego 和职业野心，经常会挡在好模型面前 - 中国研究员的状态完全相反，极度低调，极度专注，被问到 AI 经济影响 / AI 伦理这种宏观问题时，第一反应是「我不懂这个 我不该评论」 他说：这种文化上的微小差异 累积到最终模型的质量上，是个真实的差距 · 原来做模型，拼到最后，拼的是 ego · 现在中美前沿大模型的输出已经在同一档 - Lambert 列出的相同点：最大的模型 / 最好的科学家 / 最多的算力 / 最 agentic 的训练流程，基本一致 - 差距开始挪到下一层，谁的文化能让最优秀的人更纯粹地做研究，谁就在下一代模型上拉开 · 原文链接（Notes from inside China's AI labs）：

国产 AI 里面，我现在最佩服变成了月之暗面 Kimi @Kimi_Moonshot 主要是三件事： 1.马斯克亲自转发了 Kimi 天才少年的论文，评价为印象深刻。 2.知乎上有人指控 MiniMax 疑似直接借用了 Kimi Office Skill 代码。 3.Cursor 3 月 19 日发布 Composer 2，代码能力极强，被发现后，后面官方亲自承认使用了 Kimi 的基础底座。 最了解你的不一定是客户，不一定是投资人，甚至不一定是你自己，但是一定是同行🤣。

AI研究员 @natolambert ，AI 时事通讯 Moonshot, Zhipu, Meituan, Xiaomi, Qwen, Ant Ling, and 等AI Lab 写了个笔记 从研究心态对比中美差异： -在中国一些杰出个人的工作成果需要被搁置，以保证整体模型能够最大化多目标优化（个体服从整体）， -而美国研究者更注重个人表达和自我利益，他举了个meta的例子（传言），Llama组织正是由于这些利益集团将自身利益嵌入到层级分明的组织结构中而最终崩溃。听说其他实验室也表示，有时需要向顶尖研究人员支付报酬，才能让他们停止抱怨自己的想法最终没有被纳入模型 -中国模型的构建者是谁，中国很大一部分核心贡献者都是在校学生。这些实验室都比较年轻，这让我想起了我们在Ai2的模式，在那里学生被视为同龄人，并直接融入LLM团队。这与美国顶尖实验室截然不同，像OpenAI、Anthropic、Cursor等公司根本不提供实习机会。 -关于教育和产业人才，中国也面临着与美国类似的“人才流失”问题，许多原本考虑走学术道路的人现在都打算留在工业界。最搞笑的是一位研究人员的发言，他原本想当教授，以便更贴近教育体系，但他却说教育问题可以通过法学硕士（LLM）来解决——“学生为什么要跟我说话！” AI影响上的思维方式差异： -AI影响上的思维方式差异，这些学生的思维方式也异常直接，不受一些可能分散科学家注意力的哲学思辨所干扰。当被问及他们对模型的经济性或长期社会风险的看法时，很少有中国研究人员拥有成熟的见解，也没有动力去影响这些见解。他们的职责是构建最佳模型，一位学者甚至引用了王丹的著名论断——中国是由工程师主导，而美国则是由律师主导。 -试图让中国科学家就人工智能引发的经济不确定性、超出通用人工智能（AGI）能力范围的问题，以及关于模型行为方式的道德辩论发表评论，都展现了这些科学家极其谦逊的态度。他们不仅敬业，而且不愿就自己不了解的问题发表评论。 中国人工智能产业与西方实验室的异同之处： -国内人工智能需求初现端倪，中国SaaS生态不发达，付费意愿差，市场规模小，而云计算则发展的很好。而目前来看中国的AI市场更像云计算市场，而不是saas生态。 -大多数开发者都对 Claude 趋之若鹜 -中国企业拥有技术所有权意识，一些头部科技企业都在自己做模型，如美团，小米等。而美国则头部企业会使用第三方服务。 -数据产业的发展远不及美国，数据标注类公司，和RL模拟环境类公司相对较少，模型公司大部分是自己做数据和做RL模拟环境来训练。美国则大部分都是采用第三方服务。 （备注：昨天研究了下RL模拟环境的美国市场地图，可以看到确实非常庞大，并且有实际采用，可以看看 也） -对英伟达芯片的迫切需求

难怪 OpenAI 要从非盈利转向商业化，这个世界的运行逻辑似乎都在发生这种转变。 ​记得十几年前 Coursera 刚创建不久，那是我当时学习新知识的重要渠道，当时各个大学都提供免费课程，契合了 MIT 校长最早提出的慕课（MOOC）宗旨，也就是向社会免费提供高质量公共知识。 ​但今天我重新安装Coursera发现，几乎所有大学课程都变成了付费模式，每月订阅费竟然要 50 美元左右。原本那种普惠大众的教育理想，终究还是被利益驱使，让位于盈利目的。这种从非盈利到商业化的演变，确实让人感叹社会和大学都在变得越来越现实。 果断卸载，去他娘的 Coursera !

AI 算力涨价成为趋势：智谱道歉，因为要强制清退 Coding Plan 旧版本 (无周限额)，改成 5 小时限额和周限额版本，简单来说就是权益缩减。 作为补偿，智谱向老用户提供 2 个月的新套餐补偿，老用户现有的旧版套餐将在 4 月 30 日停止续费。 查看详情：

17岁中国高中生做了什么？让马斯克都忍不住点赞👍 AI圈最近被一个中国高中生的名字刷屏 一篇来自中国的论文刚发布不久，马斯克就在推特公开评论：“Impressive work from Kimi.” 让全球AI圈震惊的是，🇨🇳中国AI领域的天才正在从高校诞生！ 📌事情是这样 这位学生叫陈广宇，他所在的团队，正是开发 Kimi 的公司 Moonshot AI 陈广宇是论文 《Attention Residuals: Rethinking depth-wise aggregation》 的第一作者 论文提出了一种新的模型层间信息聚合方式：用 softmax 注意力机制 替代传统固定残差连接 并且在多个主流测试基准中，这种方法都带来了明显提升 陈飞宇被关注的核心原因是，很多AI研究人员需要经历： 本科 → 研究生 → 博士 → 实验室 而他直接进入模型研发团队 从第一次接触大模型，到发表研究成果并被全球关注，只用了大约一年时间

随着年度级空投 $SKR 一天 5 倍，再加上昨天连toly都急得开始说中文了，Solana 生态可能又要吸引回一部分注意力 如果你不是P小将天天枯坐的话，找二段机会反而是更稳的选择。可以关注多一下Bybit Alpha，今年年初短短3个礼拜，Alpha就上了16个Sol meme 。现在选币质量和上线速度可以说已经领先于 Moonshot，像近期大热的 AI 代币 $MIA 、 $GAS ，都是 先被Alpha捕获并快速上线，之后才被 Moonshot 跟进认证。 很多币就是在Alpha上线之后，才真正开始走主升段。其中的一个经典案例就是白鲸WhiteWhale，上线Alpha后价格又翻了十倍以上，FDV 冲到 1.4 亿美元级别。最终顺利登陆 Bybit 现货。还有这次$SKR也是类似路径：21号同步上线 Bybit现货/Alpha/Byreal，上线后直接翻了5倍。 所以我的结论很简单：如果你看好Solana下一阶段的meme行情，就可以把 Bybit Alpha 的列表，当成一个筛选Solana生态币的长期观察池。不一定每个都要参与，但一定要知道资金和产品都在关注哪里，这才是一个散户在信息密集、行情反复的市场中能真正把握节奏的方式。

最新极品伪娘资源 最新伪娘资源！可爱的大吊萌妹子，天使面孔完美颜值确有比男人都大的吊，都快把我给掰弯了… NVH-044 ASIA-114 TIMD-007 TIMD-006 YAKO-065 HSM-073 NVH-043 TANP-033 HAZU-020 DASS-588 BOKD-299 SOMSM-001 NVH-042 MOOC-002 WAAA-480 KTKN-003 哥子姐们太烧了，差点没经住诱惑🥺

BYCojzs6WCVXXcRPrVtJ4pQGqRL9qUaCZVF2ivziwWqP 这是我刷手机，无聊点击的小钱包，也盈利了20万刀，就是偶尔看见了，感觉还不错就买一下，也不研究。 亏钱的里面，除了pythia，其他全归零了。这还是我用了经验过滤的，那不过滤归零的更多。 Trump这玩意怎么说呢，我1刀看到的，别人30秒判断是真的，然后梭哈。但是我用了30分钟才想明白这个是真的（主要是没看到moonshot，信息群也没p小将完善）然后已经3刀了，基于以前链上总是追高被浇给就没敢追了。 就是时间少了，经验少了，认知不足，判断时间太长了。 但如果是套利，我也可以用30秒就知道能不能套，有没坑，下多少仓位。这都是时间堆出来的经验。 对了，更丢人的是，这钱包去套利，后面还买到假币的trump，还好不是貔貅盘，给我跑了，我踏马就奇怪，怎么价格一直不变 所以，cex现在新人肯定是盈利不了的，但是链上好像更恐怖，洗盘，rug盘，貔貅盘，如果要盈利？要么先枯坐一个月，要么放弃吧。 你在21年5.19之前听说过哪个人牛市做多退圈吗？现在这2个月，btc还在10万+呢，都一大堆人退圈了。