Michael Anti
@mranti
安替, Globus, Global Research. A veteran journalist on International Affairs, Harvard Nieman Fellow '08, TEDGlobal Speaker.
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这是Dario自找的。他发的威胁报告，虽然揭露了国家安全隐患，但也告诉所有的客户，我的确会仔细分析所有人的访问记录，并且我会认真判断用户的意图。这种对很多高净值用户来说是极其不舒服的。
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还在洗？2026年全国大学生数学建模竞赛（高教社杯）的比赛时间是 9月10日18:00 至 9月13日20:00，赛题在9月10日18点才发布。 而报告覆盖的是 2025年12月到2026年8月的活动，发布时间是9月10日。也就是说，国赛此刻还在进行中，学生根本来不及把今年的赛题喂给 Claude 再被写进报告。
2026年美赛的六道题我也查了：A 手机电池耗电、B 太空电梯建月球殖民地、C 选秀投票数据、D 体育管理、E 被动式遮阳、F 要不要用生成式AI。 没有一道跟军工或生物医药沾边。
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硅谷天天画饼的「AI 抢了工作就发全民基本收入（UBI）」的技术乌托邦，被经济学界直接掀桌子了。
诺奖得主阿西莫格鲁最新论文《Automation and Repression》，用极其冷酷的数学模型算出了未来社会的终局：
当 AI 深度取代劳动力后，资本家绝不会养你，只会动用国家机器镇压你。
两套手段摆在台面上，算盘打得清清楚楚：
花钱养你（UBI / 全民发钱）：机器抢掉全部工作后，全社会贫富悬殊拉大。要靠无条件发低保平息底层不满，所需税率会呈指数级飙升，直接逼近 100%，彻底吃光资本利润。
花钱压你（Repression / 维稳镇压）：利用算法监控、无人警务和数字审查，弹压 10 万人跟弹压 1000 万人的边际成本几乎没区别，边际成本接近于零。
当「发钱买和平」的成本突破临界点，在纯粹的资本博弈里：
花钱建一套高科技天网压制你，比花钱养你划算一万倍。
技术的尽头从来不是北欧式高福利，而是高科技赛博威权。
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加拿大要脱美入欧了。
JUST IN: Canada is reportedly exploring becoming an “associate member” of the European Union.
懒猫读书的翻页效果终于被我调到完美了，现在非常丝滑
Qwen 3.8 27b 还是凶，离线编程非常能打
这次金砖峰会的领导人晚宴中，东道主印度为各国领导人提供的是全素食，没任何肉类。不过，他们在各自住处依然能吃到各种肉类。
Forcing foreign dignitaries, leaders, and guests to only eat vegetarian food is not just disrespectful, it’s a failure to represent the diversity of India’s fantastic cuisine. But more importantly, it’s what I call vegetarian totalitarianism or vegetarian supremacy. #BRICS#
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AI对人类是有潜在威胁，但这绝对不是核武器和生物武器一个级别，这个比喻愚蠢而且有害。道理很简单，你这么比喻，难道你支持必须有PhD和政府的证件和批准，才能用AI吗？既然不是，那么监管AI就不能全部上交给2、3个美国巨头和美国政府组成的巨型利维坦。
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@mranti 测试非常重要，有科学依据，你可以看下我这个系列 3.07 复制打开抖音，看看【北美王路飞的作品】「勤奋的伪装者：你是在真正学习，还是只是在“表演”... c@N.Ji pdA:/ :3pm 02/12
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Dario给的策略是，我和同意我的几个圣人一起，和美国政府合作，把AI和全球社会管起来、特别是遏制中国。其实他是一个技术集权主义者，不相信AI在任何其他人手里，也觉得AI和政府一起管每个人是最合理的状态。
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在辅导凯恩的时候，我有一个沉痛的心得：我最终发现，一切知识和技能的巩固，至少在小学初中阶段，必须通过专项测试才能真正让孩子掌握。测试在学习过程中重要性比我猜想的要高。完全自主学习的培养，任重道远。
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我认为Dario放缓AI开发呼吁是扯淡。SOTA AI对人类是威胁？怎么办，当然是直接投资和加速人类对应策略，让人类社会特别是前沿AI社会（美国中国）找到合理消化AI进步、防范AI犯罪的方法。而Dario说，要御定第三方监督自己、西方国家共同应对犯罪和中国。你这不是为了人类，你这是规避IPO静默进行营销。
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We Must Pace the Frontier: I’ve written a new essay on why the AI industry should slow down, with a three-part plan for doing so.
Anthropic is unilaterally committing to the first of these steps. We’ll provide third-party evaluators with permanent, employee-level access to our systems, so that they can verify adherence to our safety measures, report on incidents, and assess models’ alignment during training.
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我在观察codex-gpt干活，一直发现它是用View Picture来阅读docx的每一页，显然它觉得这么看它更快，而不是（仅仅）传统上我们人类想的读docx的文本。
Stanford 的 LLM from scratch 看作业从 tokenizer 一直做到了后训练 RL，还有视频和教案，看上去可以去做做。
