冒汗心跳的RPG《棕色塵埃 2》 📢《棕色塵埃2》Discord 邀請活動開跑！ 邀請朋友加入官方 Discord，就有機會獲得 #限定Discord身分組# 及 #週邊好禮# ✨ 快來召集你的好友，一起壯大冒隊伍吧！ --- 🎉 8 月 Discord 邀請活動 📅活動時間 2026/8/21（五）～ 2026/9/18（五）18:00（台灣時間） 🎁活動獎勵 邀請第一名 ➡ 免費鑽石 x2,000 邀請第二名 ➡ 免費鑽石 x1,000 邀請第三名 ➡ 免費鑽石 x500 活動期間成功邀請 #3位新成員# 加入官方Discord，即可獲得抽獎資格！ 🎁 2 週年悠絲緹亞壓克力立牌 x1 　└ 抽出 5 名 🎁 TGS 掛軸海報（Fireworks Memories）x1 　└ 抽出 3 名 此外，成功邀請 #10位新成員，活動結束後可獲得限定# Discord 身分組 #榮譽之星！# ⚠身分組與加強版特效期限：得獎名單公布後~10/21(三)18:00 ※得獎名單將於 2026/9/23(三) 之前公布 📌 活動方式 STEP 1. 建立自己的伺服器邀請連結 在官方伺服器的左上角點擊「棕色塵埃2官方Discord頻道」後，選擇「邀請到伺服器」即可建立你的 #專屬邀請連結# STEP 2. 分享伺服器邀請連結 將邀請連結分享給朋友，邀請朋友加入《棕色塵埃2》官方 Discord！ ※請確認分享的連結是由自己建立的， #若使用官方或其他人建立的連結，將無法正常計數# STEP 3. 邀請查詢 成功邀請後，可於「邀請活動」頻道內的「指令查詢區」討論串，輸入以下指令查詢目前的有效邀請數： /invites ※活動的邀請數以 invites 數為準。若有重複邀請或是在活動結算前離開伺服器者，將會被歸在 left 或是 fake，不會計算至 invites 內。 活動期間將定期更新邀請排行榜，記得來看看排名吧！🏆 --- ⚠️活動注意事項 1. 受邀玩家必須是首次加入《棕色塵埃2》官方 Discord 的新成員，每位受邀玩家僅能計算 1 次有效邀請。 2. 若因不在伺服器導致無法被機器人判定身份的邀請者，將無法參與本次活動。 3. 受邀帳號若為註冊未滿 3 天的新帳號，將視為無效邀請，該邀請不計入有效邀請次數。 4. 若受邀玩家曾加入過官方 Discord，或於活動期間退出後再次加入，皆不會重複計算。 5. 受邀玩家須於活動結束及得獎資格確認完成前持續留在官方 Discord；若於活動期間退出，該邀請將失效。 6. 活動邀請數將以 Invite Tracker Bot 後台統計結果為唯一判定依據，不接受玩家自行提供的截圖或其他方式作為認定依據。 7. 請勿使用惡意、異常或其他非正常方式累積邀請數。經查證屬實者，將取消活動參加資格及獎勵。 8. 若邀請數相同，將依照達成該邀請數的先後順序決定最終排名。 9. 若因 Discord 系統異常或其他不可抗力因素造成統計異常，《棕色塵埃2》保留最終審核及調整資格之權利。 10. 活動得獎者將額外建立 Discord 私人頻道進行聯繫，請務必留意是否有尚未開啟的頻道。 11. 本活動週邊獎品僅限寄送至台灣地區。 12. 《棕色塵埃2》保有最終修改、變更、活動解釋及取消本活動之權利。 #棕色塵埃2# #Discord邀請活動#

電報 Managed Bots 讓你兩次點擊就能擁有專屬 Agentic AI 機器人！ 過去，建立一個 @Telegram Bot 要經過 BotFather 繁瑣的設定流程：申請 token、設定權限、寫程式碼、部署伺服器……普通人光是看到一堆指令就頭痛。現在，一切徹底改變了！ 全新體驗：兩次點擊就搞定 只需透過管理機器人（例如 LobsterClawBot），輸入簡單指令： t. me/newbot/SourceBot/你的username 系統就會自動幫你： ✅ 建立 Bot ✅ 管理 token 與 API 權限 ✅ 設定 Agentic 行為模式 ✅ 直接在聊天視窗中啟動 整個過程不到 10 秒，零程式基礎的人也能輕鬆擁有自己的「AI 代理人」！Durov 直接把 Telegram 從聊天 App 變成易用的 AI Agent 平台。 它能主動思考、呼叫工具、執行多步驟任務、與其他 Bot 或用戶互動，甚至在背景持續運作。 這代表：你不再只是「跟 AI 聊天」，而是擁有了一個能真正幫你「做事」的數位分身！ 超多實際應用場景（直接抄去用） 1個人生活助理（每天都離不開） •早上自動幫你總結今日新聞、天氣、交通路況 •智慧排程：讀取你的日曆，自動幫你預約會議、訂機票、提醒繳費 •健康管家：追蹤運動數據、飲食紀錄，還能根據你的習慣推薦食譜 2工作生產力神器 •會議紀錄 Bot：加入群組後自動轉錄語音、整理重點、產生行動清單 •郵件/訊息自動處理：掃描重要郵件、分類優先順序、甚至幫你草擬回覆 •研究助理：輸入「幫我整理 Tesla 最新財報」，它會自動抓取資料、製作簡報大綱 3電商與客服革命 •商家直接在 Telegram 開店：Bot 能即時回答商品問題、下單、查物流、處理退貨 •24 小時無人客服：支援多語言，解決 90% 重複問題，真正做到「永不打烊」 4加密貨幣與 Web3 應用（TG 原生優勢） •交易 Bot：自動監控價格、執行限價單、DeFi 收益農場管理 •錢包守護者：即時通知大額轉帳、風險警示 •NFT 社群管理：自動驗證持有者、發放空投、舉辦活動 5教育與學習夥伴 •個人家教：輸入「用繁體中文教我微積分」，Bot 會循序漸進出題、批改、解釋 •語言練習：每天跟你對話、糾正發音、推薦閱讀素材 •考試準備：自動產生考古題、記憶卡片、弱點強化計畫 6娛樂與創作工具 •遊戲 Bot：文字冒險、策略對戰、甚至多人即時遊戲 •內容創作助手：寫文案、生成故事、配圖提示詞、剪輯影片腳本 •音樂/影視推薦：根據你的心情與觀看紀錄，精準推播 7社群與團隊管理 •群組管家：自動歡迎新成員、過濾廣告、整理討論主題 •專案管理 Bot：整合 Notion/Trello，自動更新任務狀態、@ 負責人 •粉絲經濟：創作者可建立付費私人 Bot，提供獨家內容、問答服務 8未來進階玩法 •多 Bot 聯動：你的「財務 Bot」+「行程 Bot」+「健康 Bot」可以互相溝通，自動協調 •開放 API 整合：開發者能把自家服務直接嵌入 Bot（Durov 已呼籲大家快跟上） •隱私優先：所有資料都在 Telegram 生態內，端到端加密 這波影響有多大？ Telegram 目前有超過 9 億月活躍用戶，這次更新等於把 AI Agent 的門檻直接打到地板。 以前只有工程師能玩的東西，現在變成人人都能擁有的「AI 超能力」。

【Cloudflare 也要做加密錢包了？】 這幾天有人發現一個很可疑的網址： 乍看很像釣魚網站，但它其實真的是 Cloudflare 官方推出的新產品。 不過，Cloudflare Wallet 並不是另一個 MetaMask。 它真正想解決的是： 「未來 AI Agent 要怎麼自己花錢？」 一串看懂 Cloudflare 正在布局的 Agent 經濟 👇 1／Cloudflare 在 2026 年 8 月 4 日宣布推出 Cloudflare Wallets。 目前開放的主要功能，是先註冊一個專屬 Wallet Handle，也就是類似： 的識別名稱。 完整的儲值、付款、收款與提領功能，則會在之後逐步推出。 2／為什麼 AI Agent 需要自己的錢包？ 現在一個 AI Agent 想使用付費 API，通常得經過： ・註冊帳號 ・驗證 Email ・填信用卡 ・選訂閱方案 ・建立 API Key ・請人類核准付款 這整套流程都是替「人」設計的，不適合機器自主操作。 3／Cloudflare 惛的是另一種模式： AI Agent 發現某個資料、API 或 MCP 工具需要付費後，可以直接知道價格、完成付款，然後取得服務。 不用開啟結帳頁面，也不用先和商家建立帳號關係。 也就是把「付款」直接嵌進網路請求裡。 4／背後使用的是 x402 協議。 「402 Payment Required」其實是 HTTP 很早就保留的一個狀態碼，但過去一直沒有被廣泛使用。 x402 把它變成一套可執行的機器付款流程： ① Agent 請求資源 ② 伺服器回傳 402 與付款條件 ③ Agent 簽署付款 ④ 再次發送請求 ⑤ 商家驗證付款並交付內容 5／付款可在同一個 HTTP 流程內完成，不必跳轉到傳統結帳頁面。 Cloudflare 文件顯示，x402 能使用鏈上穩定幣結算，目前技術文件涵蓋 EVM、Solana、Aptos、Stellar、Sui 等網路。 常見情境可能是： ・每次搜尋收 0.01 美元 ・每次 MCP Tool Call 收費 ・按資料量收費 ・按 AI 推論次數收費 ・成功完成任務才付款 6／Cloudflare Wallet 會分成兩層： ① Account Wallet 由人類或企業管理的主要錢包，可存入資金、提領資金及設定政策。 ② Virtual Wallet 分配給不同 AI Agent 使用的虛擬錢包，Agent 透過 API Key 操作。 你可以把它理解成：企業主帳戶＋AI 員工的公司卡。 7／Virtual Wallet 最重要的地方，是可以設定支出限制。 例如： ・每週預算 100 美元 ・每筆最多 1 美元 ・只能支付指定服務商 ・只准購買 AI 推論 ・超過額度要人工批准 AI Agent 因此能自主探索和購買服務，但不能無限制花掉主帳戶裡的錢。 8／假設你給研究 Agent 10 美元預算。 它可以自行測試 20 個不同資料 API，每個只花幾美分，最後選出最適合的服務。 過去人類可能不會為了測試每個 API 都註冊、綁卡和開通訂閱。 但當付款單位縮小到「單次請求」，Agent 就能自行比較價格和品質。 這才是 Cloudflare Wallet 真正想開啟的市場。 9／除了付款，Cloudflare 還想解決 AI Agent 的「身份」問題。 例如： 可以代表某家公司的研究 Agent。 商家不只看到一個匿名 Bot，還能知道它背後可能由哪個 Cloudflare 帳戶授權。 這個身份是選擇性公開，不代表所有 Agent 都必須揭露身份。 10／這對商家有什麼用？ 一個網站未來可能設定： ・匿名 Agent：只能使用免費額度 ・已驗證 Agent：可獲得試用額度 ・特定企業 Agent：享有批發價格 ・高風險 Agent：必須先付款 ・付費 Agent：才能存取完整資料 換句話說，Cloudflare 想把「Agent 身份、存取權限和付款」整合在同一層。 11／Cloudflare 同時在推 Monetization Gateway。 賣方可以把以下資源放到 Cloudflare 後方收費： ・網頁內容 ・資料集 ・REST API ・AI 模型推論 ・MCP 工具 ・檔案下載 ・特定運算結果 買方由 Wallet 付款，賣方透過 Gateway 收錢。 一邊做買方錢包，一邊做賣方收款閘道。 12／這也是整件事最值得注意的地方。 Cloudflare 本來就位於大量網站、API、Bot 與網路流量之間。 它已經擁有： ・全球邊緣網路 ・Workers 運算平台 ・Bot Management ・網站身份與安全系統 ・AI Agents SDK ・網站及 API 客戶 現在再加入「付款」，就有機會成為 AI Agent 商業活動的基礎設施。 13／它不是單純推出一個錢包 App。 Cloudflare 真正押注的是：未來網路的主要消費者，不一定是坐在螢幕前點擊按鈕的人，而可能是替人類工作、比較服務、購買資料及呼叫工具的 AI Agent。 當 Agent 成為買家，網路的商業模式也可能從：廣告＋月費訂閱 轉向：按請求、按使用量、按結果付款。 14／對加密產業而言，這也是穩定幣很重要的一個使用場景。 人類不會為了價值 0.003 美元的內容，打開錢包完成一筆交易。但機器可以。 因此穩定幣微支付最大的潛在市場，未必是人與人轉帳， 而是： Machine-to-Machine Payment Agent-to-API Payment Agent-to-Agent Payment 讓軟體直接為資源付費。 15／但目前還不能過度解讀。 Cloudflare Wallet 仍處於非常早期的階段，目前主要是預約 Wallet Handle。 官方尚未完整公布的資訊包括： ・實際支援哪些國家 ・支援哪些穩定幣與鏈 ・託管及私鑰管理方式 ・KYC／AML 規則 ・手續費 ・退款及爭議處理 ・正式上線時間表 現階段比較像基礎設施預告，而不是成熟產品。 16／另外提醒： 這次 Cloudflare 官方公告沒有推出代幣，也沒有公布任何空投。不要因為看到： 「Cloudflare Wallet 空投」 「連接錢包領取代幣」 「輸入助記詞啟用帳戶」 就直接操作。 官方目前使用的根網域是 Agent，不等於都是 Cloudflare 官方人員。 17／Cloudflare Wallet 最值得觀察的，不是它能不能挑戰 MetaMask，而是它能不能把穩定幣付款藏進一般網路基礎設施裡。 真正成功的加密支付，使用者可能根本不會感覺自己正在「使用區塊鏈」。 - AI Agent 只知道： - 這個 API 要付 0.01 美元。 - 付款完成。 - 資料取得。 底層才由穩定幣與鏈上協議處理。 18／我的看法： Cloudflare Wallet 是一個非常早期、但方向合理的產品。 它把 AI Agent 現在缺少的三個元素連在一起： - 身份 - 權限 - 付款 真正的挑戰則是 x402 能否形成足夠大的買賣雙邊市場，以及監管、託管、安全與退款機制能否跟上。 但 Cloudflare 已經站在網路流量入口，確實比一般錢包公司更有機會推動這件事。 19／ 一句話總結：Cloudflare Wallet 不是做給人類每天轉帳用的加密錢包。 它更像是 AI Agent 的「可程式化公司卡＋網路身份證」，讓 Agent 能在預算和權限範圍內，自主購買 API、資料、內容及工具。 今天先搶名稱。 未來搶的，可能是 AI Agent 經濟的付款入口。

中推「新晋黑马」榜TOP 10 ： 在这个圈子，粉丝量会骗人，但内容沉淀和破圈能力不会。 有人几千粉，写出十几万浏览的长文； 有人刚起号一个月，就已经冲进中文 Web3 的主流视野。 我们观察了近 2个月中推的公开内容，从干货沉淀率、圈层穿透率、内容浓度和近期成长性四个维度，筛出了这期高势能的 10 位「新晋黑马」。 综合得分 = (总收藏/总点赞 + Top3爆款点赞和/粉丝数 + 高质长文数/发帖量) × 新锐系数×100 (注：均为近60天的数据，分别对应“干货沉淀率”“圈层穿透率”“内容浓度”。其中新锐系数按账号真实启动运营的时间分阶加权，1个月内1.5；半年内1.2；1年内1.1；1年以上为1.0) Top 1： @mocheng88888｜得分 382 2026 年 4 月注册的新号，样本期发布351帖，累计曝光约628万，世界杯一波起势速度很快，一星期涨粉1万+，目前粉丝已冲到 1.3 万+。音乐学硕士、AI 小学生、8 年 Crypto 老韭菜、常年抽象，这套人设很有辨识度。内容横跨交易、预测市场、平台活动和抽象日常，流量感很强的新锐型账号。 Top 2： @cluec3｜得分 365 口腔科医生、Web3 玩家，仅52帖便累计获得约162万曝光、1.08万点赞和9,364次收藏。但真正出圈的是《从 0 开始建立自己的交易系统》系列。7 月一条交易系统课预告打出 35 万+ 浏览、3000+ 收藏；随后第 5 课继续拿下 12 万+ 浏览、近 900 收藏。把交易教学做成连续内容资产，“线索c” 是这期最硬核的新晋黑马之一。 Top 3： @PearDG052｜得分 335 7 月初注册的九九成新号，目前粉丝 2200+。04 年技术分析追求者，靠真实经历、交易成长和自我叙事快速被圈内看见。自我介绍长帖打出 5.7 万+ 浏览，起号速度和故事张力非常夸张。 Top 4： @Pence0629｜得分324 样本期121篇帖子中有72篇高质量长文，占比达到59.5%，内容覆盖美股、AI、Web3 工具和新手教程。7 月，他从市场涨幅和持仓策略入手，分析纳指年内上涨 12% 后是否应该止盈，相关内容获得了 4.7 万以上浏览；学生赛道的实用教程也有不错的收藏表现。Pence 的特点是把复杂问题讲成白话，适合小白收藏照着学。 Top 5： @LeslieLi92210｜得分 292 05 年，咖啡师转 Web3，Bitget Wallet BD，个人叙事非常鲜明。从自述被骗1万元、身无分文在深圳街头落泪，到入行数月后工资达到2万元级、BD个人提成突破1万U，她持续用“向股东汇报”和《鼠鼠日记》的方式公开记录自己的职业跃迁。 Top 6： @lyteacher2｜得分 274 Predictfun 教程型选手，粉丝 2800+，内容定位非常清楚：撸毛、预测市场、美股定投。“Predictfun 新人 0 基础到小资金进阶教程合集”拿到 1.8 万+ 浏览、29 收藏，用细节把路径一步步铺出来。 Top 7： @blueskylh1｜得分 255 小粉丝量打出大穿透的典型黑马。1700+ 粉丝体量，却能靠一篇 CC Switch 解决 Codex 第三方模型切换痛点的帖子打出 12.2 万+ 浏览、606 收藏。专注 Web3 AI 项目、产品测评和工具实操，是真正“粉丝不多，但收藏爆表”的研究型选手。 Top 8： @Crypto_yimi｜得分 242 2025 年 9 月注册，06 理科大三在读。粉丝只有 900+，但147篇样本帖中有15篇高质量长文，累计曝光约51.9万。MSTR研究目录获得3.9万曝光和81收藏，触达超过当前粉丝规模40倍。相比喊单，他更擅长写公司研究笔记、整理优秀交易员人物谱，并讨论交易纪律与“知行合一”。 Top 9： @Ray_Lei_Crypto｜得分 223 在3,509粉丝的快照规模下，第一期交易心理视频获得2.38万曝光、263赞和261收藏，点赞与收藏几乎相等。真正让他破圈的，则是自述拿出交易收益为粉丝空投、纪念陪伴十年的小猫“果果”：该帖获得10.5万曝光和1,925赞。 Top 10：@delumengyu678｜得分 198 2025 年 9 月注册，粉丝 1700+。04 年、研 0、土木转向 Vibecoding 和链上交易。7 月一篇自我介绍长帖打出 11.4 万+ 浏览、447 收藏；8 月继续围绕 EVM 靓号生成器、meme 买入策略、LP 策略等方向输出，属于野生技术流账号。 粉丝量当然能说明一部分问题。 但对于一个正在起势的新账号来说，我们更想看的，是另外几件事： 内容有没有人收藏？ 能不能跑出原本的粉丝圈？ 有没有持续产出？ 起号速度决定你多久被看见， 内容浓度决定别人为什么留下。 而那些能够被反复收藏、转发，甚至真正影响别人行动的内容，最终才会沉淀成长期影响力。 这份榜单更像一次阶段性观察，而不是最终排名。 还有哪些你觉得正在悄悄起飞的 Web3 中文新账号？ 评论区 @ 出来。

🚨 九命公社 · 半月报（2026 年 1 月下） 🌏 九命公社 × Consensus Hong Kong 2026 九命公社已成为 #Consensus2026# 官方华语社区合作伙伴 📅 时间：2026.2.10 – 2.12（香港） 🎟 专属购票链接： 🎫 优惠码：RPCDESK 📢 Holder 召集令 & 预备猫友机制进行中 长期或新购 RPC NFT 但尚未入群的朋友，请前往官网登记。 新成员采用「预备猫友」3 个月观察制，可通过内容贡献、社区参与或推荐转正，共同维护社区质量与活力。 🐱 新增猫友公示 本期新增 5 位正式猫友 & 2 位预备猫友，分别来自： 腾亚创变、众安集团、DeGate、GMA、Networked OS、Zerocap 等机构， 欢迎加入九命公社 🐾 🎊 近期回顾 · DeGate × 九命公社｜链上美股实用场景分享 · 九命公社作为 Consensus HK Top Performing Community Partner🎟 抽取 4 张 Consensus Hong Kong 门票中奖猫友：Peter Wang / Ruby Wang / Jim Gao / Cccai 📣 Consensus HK 期间社区活动预告 🧊 2.10 16:00｜【冰浴共识 · 寒冬中的清醒】 🤖 2.10 夜｜Consensus HK Side Event｜AI + Web3 🔮敬请期待： 🧢 全新 Logo 专属周边即将上线（正式猫友专享） 🎫 2026 香港 Web3 嘉年华 85 折门票优惠同步开放 📡 官方渠道 详细信息请查看完整半月报：

天選之人 🌦️ Cursor 的所有創辦人——25 至 26 歲的 MIT 輟學生——在 SpaceX 以 600 億美元收購後，現在都成為了億萬富翁 😳 他們的故事仍然是科技界有史以來最瘋狂的故事之一： → 4 位 MIT 學生在 2022 年開始一個側邊專案（最初是針對 CAD／機械工程） → 大幅轉型並創造出 Cursor，這款開發者喜愛的 AI 程式碼工具，並幫助推廣了 vibe coding → 達到 100 億美元估值 → 決定副駕駛不夠用，於是轉向代理式 AI 隊友與自有模型 → 需要龐大運算資源來與 OpenAI 和 Anthropic 競爭 → 與此同時 xAI 正在輸掉程式碼競賽 → Elon 意識到趕上可能需要數年，於是跳過排隊，以 600 億美元買下 Cursor → Cursor 獲得世界上最大的 GPU 集群與運算資源，而 SpaceXAI 則獲得程式碼領導者 → 創辦人都成為10億富翁；前 50 名員工每人約 2000 萬至 5 億美元 這就是新創公司最美好的地方。

艾伦研究所的知名研究员Nathan Lambert，前两天来北京和我们熟知的国内 AI 公司聊了一圈，包括月之暗面、智谱、字节、阿里、美团、小米等等。 聊完之后，他写了一篇文章做总结。我觉得这篇挺有意思的，因为 Nathan 本身对硅谷非常熟，这次相当于带着硅谷的视角来看我们中国的 AI 实验室是怎么运作的，以及他看到了哪些不一样的地方。 文章我看完了，写一些自己的笔记。 1、DeepSeek 被所有人公认为技术品味和执行力最好，是技术方向上的引领者，但在商业上并不是引领者。 反过来，像字节、阿里这种巨头，被视为真正能够把大模型吃进整个业务体系、最终兑现成大规模市场份额的那批公司。 2、字节是各大中国 AI 实验室最重视的竞争对手，因为他们思路清晰，而且战斗力极强。 一个可以印证侧面是，在开放权重已经成主流气质的中国 AI 圈子里，字节是少数坚持走 OpenAI 这条闭源路线的公司，同时，目前他们的豆包应用地位相当于中国的ChatGPT。 3、美团、蚂蚁、小米这些公司为什么自己做大模型？国外Uber、Airbnb 这批公司也没做自己的模型，用的时候买别人的就行了。 但在这些中国公司眼里，LLM 是未来产品的核心底座，如果完全依赖外部模型，等于把自己最关键的那一层放在别人手里，被掣肘只是时间问题。所以宁可自己花大力气训一个通用模型，把这块底座攥在自己手里。 4、中国开发者几乎都被 Claude 圈粉了。Nathan 说，很多一线开发者描述日常写代码时，都主动提到 Claude，承认它改变了自己的开发方式，哪怕它在中国并不能正式落地。 少数人会提到自己在用 Kimi 或者智谱的命令行工具，但被问到真正高频依赖的助手时，几乎都会说回 Claude。在湾区很火的 Codex，在中国被提到的频率反而没有那么高。 5、中国的 LLM 社区更像一个生态，而不是彼此敌对。Nathan 和多家实验室私下交流后，发现他们谈到同行时，几乎都是尊重和欣赏，很少有火药味。而在硅谷，私下聊起其他实验室，话锋会很快变得尖锐。 6、中国大模型团队的整体气质和美国不一样。表面上看，大家都是搞大模型、RL、Agent，用的技术栈差不多，但在组织方式和人本身的气质上，中国这边更像一支全栈工程队。 研究员普遍愿意做琐碎、不出彩的脏活累活，愿意为了整体模型效果搁置自己的方案，不太追求个人署名和明星科学家身份。 这种弱 ego 的文化，在那种需要各个模块严丝合缝配合的大工程里，反而更适配。Llama 团队据说就是被相反的那种文化拖垮的，一群顶尖研究员都想让自己的方案进最终模型，互相博弈。 7、中国顶级实验室里，学生的比例非常高，而且是直接参与主战场的大模型研发，不是被边缘化的实习。和美国的 OpenAI、Anthropic、Cursor 这些几乎不开放相关实习形成鲜明对比。 Google 名义上有 Gemini 实习，但大家普遍担心实习内容被隔离在核心工作之外。 学生的优势是对旧时代 AI 范式没有太多包袱，能很快把上一套观念清空，重新学习。同时他们极度习惯在巨量论文和内部技术细节中速成，把复杂栈啃下来，进组之后就愿意把人生阶段压在这件事上。 8、中国研究员对宏大的 AI 叙事兴趣不高。Nathan 在和不少一线研究员聊天时，发现他们一提到经济结构变化、社会风险、AI 道德这些问题，往往会有明显的停顿和困惑，像是被问了一个和日常工作无关的问题。 很多人会直接表达，自己的角色就是把模型做好，而不是对社会怎么变发表观点。有位研究员还引用了 Dan Wang 的说法，中国是工程师在掌舵，美国是律师在掌舵。 Nathan 也观察到，中国并没有 Dwarkesh、Lex Fridman 这种能系统性把科学家捧成明星的播客生态。这种习惯既和个人性格有关，也深受教育和制度环境的塑造，他们在一个不鼓励公开争论社会议题的系统里长大，并且在里面取得了成功。 9、北京的 AI 圈子整体很像湾区版的紧凑硅谷。从机场下飞机，可以顺路去阿里北京园区，坐几趟滴滴，在三十六小时之内走完智谱、月之暗面、清华、美团、小米、零一万物等一长串机构。 整座城市里，打车过去就是一个新的实验室。选大一点的车型，常见是带按摩椅的电动小面包。这种空间上的密集分布，让不同实验室之间的交流成本被压得很低，研究员之间的流动也变得非常频繁。 10、中国研究员普遍更偏工程视角，对融资、产业格局、资本叙事这些话题兴趣没那么高。Nathan 在硅谷习惯了另一种氛围，研究员对外部环境的敏感度非常高，融资、算力、数据生态、行业风向，几乎每个人都在认真琢磨自己所在公司的位置和外部环境的关系。 因为今天做 AI 已经不是关起门来搞工程奇迹那种事了，模型公司同时是一个综合体，要建模、要部署、要融资、要拉生态，外面的每一根线都会反过来影响里面的研究节奏。 但中国研究员明显不在这个频道上。Nathan 问到行业生态、融资、算力供应、数据产业这些话题，得到的反应常常是耸耸肩，说那不是我的问题，我的事就是把模型做好。 11、中国企业对 AI 的花钱习惯，更接近云，而不是 SaaS。外界常说中国企业不愿意为软件买单，所以本土 AI 市场会偏小。但 Nathan 和多位从业者聊完后，感受到的现实是，虽然传统 SaaS 市场确实不大，但云服务在中国是个大生意。 关键问题变成，企业为 AI 付费，最终会更像买 SaaS，还是更像买云基础设施。从目前各家公司的实际讨论和规划来看，大家普遍不太担心企业侧的 AI 支出，倾向认为它会挂在更刚性的基础设施那一侧。 12、中国的数据产业在 RL 和高质量任务环境上明显不如美国成熟。和 OpenAI、Anthropic 那种可以为单个 RL 环境花上千万美元、一年累计几亿美金的玩法相比，中国团队的普遍反馈是，本土数据服务供应商不是没有，但质量参差不齐，很难直接买到能用的内容。 于是就形成了一种很中国式的解决办法，很多 RL 场景、评测环境干脆自己搭，研究员本人要花大量时间设计任务、构建环境。字节、阿里这种大公司，也会养起自己庞大的标注团队，在公司内部自给自足。 13、算力是所有中国实验室的共同痛点。无论走到哪家，大家对高质量英伟达 GPU 的需求都是一个词，不够用。如果供应允许，他们会毫不犹豫地继续加仓。 国产加速卡在推理侧评价还可以，已经被不少公司部署到在线服务里，华为芯片在很多实验室都有落地。但在大规模训练上，英伟达依然是黄金标准，国产方案更多是辅助补位。 14、在开放程度和生态态度上，中国实验室显得既务实又有整体视角。Nathan 几乎问遍了所有头部团队，为什么会在这样的环境下持续开放自家最强模型。他自己坦言，把所有权心态和真实的生态支持这两件事联系起来，他还没完全想明白。 但从对话里，他归纳出几个共同的现实诉求，通过开放权重，快速让更多开发者参与打磨，发现缺陷；通过回馈开源社区，获得技术和口碑上的正循环；同时在内部保留更定制、更私密的模型版本服务自家业务。整体表现出来的，是一种既不绝对开源、也不一味封闭的中间态。 15、中国实验室对英伟达芯片的渴求是压倒性的。Nathan 走访下来，所有人现在的进展都卡在同一件事上，就是英伟达的卡不够用。 如果能买到，毫无疑问会继续加仓。 这里他特意点出来一个区分，英伟达是训练这一侧的黄金标准，没有替代品。但在推理这一侧，画风就完全不一样了。包括华为在内的国产加速卡，评价都是正面的，不是凑合用，是真的能打。 Nathan 说他遇到的实验室里，无数家都已经能拿到华为芯片，供给这边不是问题。所以中国实验室现在的真实状态是一个两层结构，训练咬牙抢英伟达，推理大方用国产卡，分得很清楚。

字节 Seed，可能是最接近硅谷实验室的团队。 字节这事儿做得还是让我非常敬佩。 如果五年后再回头看字节的 AI 历程，我想，他们今天推出的科学家计划肯定会成为其中一个重要节点。 事情是这样。今天上午，字节 Seed Edge 启动了一个科学家计划，准备邀请 100 位前沿科学领域的学者和博士生，与 Seed 团队一起研究真实的科学问题。 科学家可以把自己领域里真正困难的问题带进来，Seed 提供模型、算力和 AI 研究团队，双方一起探索，大模型究竟能不能参与那些没有标准答案、需要长期推理和反复验证的研究。 看到这个计划，我首先想到的是 OpenAI。 去年，OpenAI 曾经专门推动过 OpenAI for Science，希望让 AI 更深入地参与科学研究。 但到了今年，在激烈的模型竞争下，OpenAI 调整了这方面的组织和投入，原来的独立 Science 团队也被解散了。 Anthropic 也有在做类似的事情。今天还看到他们的研究员在播客里讨论怎么利用 AI 把 10 到 15 年的药物周期研发压到 5 年以内。 看来现在，字节要开始认真做类似的事情了。这是国内第一个大规模投入 AI 加速科学发现的研究计划。 我简单解释两句。 从商业化的角度来看，这事肯定没有 Coding 那么直观。毕竟现在 Coding 只要效果好，很快就能转化为收入。 AI 加速科学发现这样的研究反馈周期会长很多，而且现在看起来还比较遥远。 但只要这个方向取得突破，产生的价值可能远远超过一个软件产品。 大家想想，如果 AI 可以把未来 25 年的科学进展压缩到 5 年，那么到了 2030 年，人类就可能提前拥有原本要到 2050 年才能获得的科学和技术。 这当然是一个非常乐观的判断。但哪怕只在一些领域取得突破，也可能影响几亿人的生活。 往大了说，它可以加快整个人类文明向前推进的速度。 这不就是 AGI 的价值吗？ 可能很多人熟悉字节跳动，但不一定熟悉字节的 Seed 团队。这个团队一直在做深入的前沿研究，而且人才密度很高。前段时间，记得晚点一篇文章提到姚顺雨的观点说： 大模型训练没有银弹。 真正决定模型能力的，还是把数据质量做好，把基础架构做扎实。 OpenAI 和 Anthropic 过去很多年的积累，本质上也是这些看起来没那么性感的基本功。 其实，字节 Seed 很早就在这么做了。不信大家可以查查，Anthropic 从来没有指责过字节蒸馏他们的模型。 因为 Seed 很早就定了一条价值观，不依赖外部闭源模型蒸馏来获取核心能力。还有他们在基础架构、数据上的投入也比较大。 包括 Seedance 2.0 为什么能够一下子炸了，业内一个比较普遍的判断是，字节在数据上做了大量基础工作。 毕竟发展到今天，各家在模型路线上的差距已经没有那么大了。真正拉开差距的，往往是一些脏话累活，以及整个研究团队的文化。 另外，Seed 内部还有一支团队，叫 Seed Edge。 这个团队专门研究一些确定性没有那么高，甚至几年都未必能看到结果的课题。 这次的 STEM 科学家计划，就是由他们发起的。 前段时间我写过的 EdgeBench，也是 Seed Edge 的成果。 他们发现模型从环境中学习，似乎也和预训练一样，存在自己的 Scaling Law。 投入的交互时间越多，模型能力的提升也会遵循一条相对稳定的规律。 我曾经看到过一个观点：培养熵，才是研究实验室长期繁荣的唯一方式。 这里的熵，可以理解成一个研究组织内部保留了多少不确定性、差异和可能性。 因为研究和做产品不太一样。做产品时，目标通常比较明确，组织需要尽快形成共识，把所有人的力量集中到同一个方向上。 但研究面对的往往是未知问题。既然答案还不存在，也就很难提前判断哪条路线是对的。 在这种情况下，如果一个实验室过早形成统一判断，所有人都去研究眼下最热门、最容易出成果的方向，短期效率可能很高，长期却容易陷入同一个局部最优。 大家使用相似的方法，追逐相似的指标，最后得到的也很可能是相似的结果。 真正有创造力的研究组织，需要保留一些暂时无法被证明的想法。 有的人沿着主流路线继续推进，把已有方法做到更好。也有人去研究冷门问题，做一些人可能几年都拿不出明确成果。这就是培养熵。 这些熵当然会带来噪声，带来争论，甚至带来失败。但新的突破往往就是在这种状态里酝酿出来的。 回头看那些长期保持创造力的研究实验室，其实都有类似的特点。 说实话，字节做这件事，我也挺意外。因为过去类似的构想，基本上都是硅谷公司在做。 中国互联网公司过去给人的印象，一直是产品能力和商业化能力特别强。 它们很擅长把一项技术迅速做成产品，再推到足够大的用户规模。 字节 Seed 愿意在这个阶段认真投入这件事，挺让人振奋的。 因为模型能力提升越来越快，很多短期指标都会迅速被后来者追平。这样的前沿性的探索，会真正决定模型的上限。

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