他主动帮我付钱、还要微信，我以为今天又被搭讪了…… 直到老板一句话，我整个人僵在原地。 SEEDANCE 2.0 PROMPT: PART A. 女顾客替换为预设成年女角色人物全程使用预设角色#1的脸部、发型、身材和身份特征参考# ；角色#1为成年人。全程只穿预设服装##3# ，加丝袜 ，精致五官、带着装饰眼镜 ，脚穿深紫色高跟鞋，冷艳却带魅惑气质。 搭讪男子替换为预设成年男角色#2# hf_20260702_115248_424b92a4-ca6f-401a-baa3-709ae4b60581 ，面部、发型和身材严格参考角色#2，；# 包子店老板保留为普通中年男性配角，黑色短袖，不得与男角色#2混脸。# 【真实系前缀】 16:9横屏，1280×720，30fps，真实中国街头包子铺短视频。使用普通手机原生相机手持拍摄，由同一名站在队伍侧面的拍摄者掌镜；自然日光、树荫和店铺顶棚形成混合照明。自动曝光、自动白平衡、轻微对焦迟疑、细微呼吸抖动、转身时自然运动模糊，肤色和毛孔真实，不磨皮，不做广告级布光，不做电影调色。镜头之间只用直接硬切。 真实同期收音：街边行人声、队伍细碎交谈、衣物摩擦、塑料袋声和店铺环境声。人物声音随距离自然变化，口型严格同步。无背景音乐、无旁白、无夸张喜剧音效。 【场景与道具锁定】 临街包子铺，橙黄色门框、白色方砖墙、玻璃柜台、多层圆形不锈钢蒸笼，蒸笼里摆满白色包子。柜台上只有一袋已经装好的透明塑料袋包子。店外有成年顾客排队，背景树木和居民楼位置稳定。所有人物、蒸笼、包子和塑料袋不得瞬移或复制。 【女角色海妖风姿态】 女角色#1在排队、拒绝和自我夸赞时，身体微侧形成自然流畅的S曲线，肩部放松下沉，颈部优雅拉长，下巴轻微侧伸，胯部略向一侧推出，双腿前后错位自然交叉。只让一只手缓慢克制地轻触发丝，另一只手自然垂放；半垂眼皮，冷感侧视男角色##2，表情克制、有距离感。姿态必须像生活中的自然站姿，不能扭腰、舔唇、媚笑或舞台化摆拍；# 【严格时间分镜】 0.00—1.93秒｜店铺侧后方手持中景 镜头隔着排队人群拍向玻璃柜台。女角色#1原本站在队伍前方、靠近柜台；男角色##2从她身后快速向前跨一步，插到她与柜台之间，背部朝向镜头。他稍微抬起右手示意老板，语气自然又自信地说：# 男角色#2：“老板，这个美女的钱我来付。”# 女角色#1侧眼看他，眉梢轻抬，没有立刻说话。老板继续低头装包子。# 底部字幕：“老板这个美女的钱我来付” 1.93—4.30秒｜硬切男角色#2近景# 男角色#2位于画面左侧，女角色##1的侧脸和发丝占据右侧前景。男角色转脸看向她，先露出自然友好的浅笑，视线落在她眼睛上，略带试探地说：# 男角色#2：“美女，你长得真漂亮，可以加个微信吗？”# 说到“微信吗”时眉毛轻抬，嘴角保持期待的笑，不要油腻或夸张。 字幕依次准确显示： “美女你长得真漂亮” “可以加个微信吗” 4.30—6.50秒｜硬切女角色#1近景# 女角色#1占画面中心偏右，男角色##2的肩膀和部分侧脸位于左侧前景。她先保持半垂眼皮与克制的海妖风侧视，嘴角出现一瞬礼貌浅笑；随后目光短暂移开，轻轻摇头，平静清楚地回答：# 女角色#1：“不好意思，我有男朋友了。”# 说完重新看向男角色#2，表情不厌恶，只保持礼貌而疏离。# 字幕依次准确显示： “不好意思” “我有男朋友了” 6.50—7.87秒｜硬切男角色#2近景# 男角色#2听完没有受伤或尴尬，只短促眨眼，嘴角仍保持浅笑，轻轻点头说：# 男角色#2：“啊，行吧。”# 随后视线立即从女角色移向柜台，身体准备转身。 底部字幕：“啊行吧” 7.87—11.60秒｜硬切店铺中景 男角色#2转向柜台，右手朝老板做一个简短示意，同时自然说道：# 男角色#2：“老板，钱我刚才已经付了。”# 他说话时伸手拿起柜台上唯一一袋透明塑料袋装的包子。塑料袋被提起时自然下坠摇晃，发出清晰的塑料摩擦声。男角色提着包子从队伍前方离开，朝镜头方向经过；他的表情轻松自然，完全不回头看女角色。 女角色#1留在原位，先追着他的背影看了一眼，以为自己刚刚被搭讪，没有察觉他只是借机插队。# 底部字幕：“老板钱我刚才已经付了” 11.60—13.20秒｜硬切女角色#1正面中近景# 男角色#2从画面左侧前景走出。女角色##1面向镜头附近的同伴，重新恢复舒展的海妖风S曲线，颈部拉长，下巴微抬，轻触一缕发丝。她先无奈地呼出一口气，随后带着克制的自信浅笑说：# 女角色#1：“没办法，长得太好看。”# 字幕：“没办法长得太好看” 13.20—15.00秒｜保持同一女主中近景 不切镜头。女角色#1的自信继续上升，眼神略向上侧视，头部轻轻倾斜，以一种把烦恼说成日常事实的语气继续说道：# 女角色#1：“最大的缺点就是容易……”# 必须遵守原片语速：13.20秒左右开始“最大的缺点就是”，14.84秒开始说“容易”；15.00秒切断时仍处于“容易”的发音过程，没有停顿、没有闭嘴、没有完成整句话。 画面底部已出现完整字幕： “最大的缺点就是容易被人搭讪” 【本段结束帧】 15.00秒突然结束。女角色#1仍处于正面中近景，身体保持海妖风S曲线，头部略微向右倾斜，嘴唇正处于“容易”的发音口型；背景顾客位置、日光、景深及完整字幕全部保持不变，为第二段直接续接。# 【负面提示】 禁止改写或增加台词；禁止男女性别、声音或台词互换；禁止把“他”写成“她”；禁止男角色真心失恋或垂头丧气；禁止女角色提前知道插队真相；禁止老板提前揭穿；禁止塑料袋和包子复制、消失或变形；禁止角色换脸、换装、站位跳跃；禁止群众齐刷刷看镜头；禁止夸张媚态、机械眨眼、塑料皮肤、错误手指；禁止慢动作、推拉摇移炫技、景深虚化、配乐、旁白、额外字幕、平台UI和水印。 PART B : 【生成任务】 续写上一段视频，生成约8.18秒的完整后半段，对应参考视频《包子剧.mp4》的11.60—19.78秒。 必须补全此前没有生成的情节： 女角色#1说完“没办法，长得太好看。最大的缺点就是容易被人搭讪。”→包子店老板平静拆穿：“你想多了，他就是来插队的。”→女角色##1的海妖风自信姿态瞬间瓦解，露出瞪大眼睛、无声尴尬的表情。# 不得从“容易”中间续接，两句女主台词都必须从头、完整、清楚地说完。 【角色参考优先级】 1. 女顾客必须使用预设成年女角色#1的脸部、发型、身材和身份特征参考# ；角色#1为成年人。全程只穿预设服装##3# ，加丝袜 ，精致五官、带着装饰眼镜 ，脚穿深紫色高跟鞋，冷艳却带魅惑气质。 2. 刚刚离开的年轻男子是成年男角色#2# 。本段开头只允许他的肩膀或背影从左侧前景短暂离开，之后不得重新进入画面。 3. 包子店老板是普通中年男性配角，短发、黑色短袖，站在玻璃柜台后面。老板不得使用男角色#2的脸，不得年轻化或美型化。# 【续写起点】 使用上一段成片的最后一帧作为本段第一帧。 男角色#2刚刚拿走柜台上唯一一袋透明塑料袋装的包子，正从画面左侧前景离开；女角色##1仍然留在包子铺前的队伍里，视线追随他的背影。她误以为男角色##2刚才是真心向自己搭讪，并没有意识到他只是借替她付款的理由插队。# 所有人物位置、服装、发型、环境光线、玻璃柜台、蒸笼、包子、背景顾客及街道方向必须与上一段最后一帧连续。不要重新演男角色搭讪、拒绝或拿包子的过程。 【真实系影像前缀】 16:9横屏，1280×720，30fps，真实中国街头包子铺短视频。普通手机原生相机手持拍摄，由同一名站在队伍侧面的拍摄者掌镜。自然日光与树荫混合照明，自动曝光、自动白平衡、轻微曝光呼吸、轻微手持抖动和真实动作模糊。 人物皮肤保留真实纹理、毛孔、细小表情纹和自然肤色，不磨皮、不锐化过度、不使用广告式人物补光。构图略带普通路人拍摄的不完美感，但人物表情与老板的反转台词必须清晰可读。 镜头之间使用直接硬切，不使用转场、慢动作、推拉炫技或电影式环绕运镜。 【场景与道具锁定】 临街包子铺保持原视频结构： 橙黄色门框； 白色方砖墙； 玻璃食品柜台； 圆形不锈钢蒸笼； 蒸笼里摆满白色包子； 老板站在柜台后； 成年顾客在店外自然排队； 背景可见绿色树木与普通居民楼。 透明塑料袋装的包子已经被男角色#2拿走，柜台上不得再次生成第二袋包子。所有蒸笼、包子、人物和背景顾客不得复制、变形或瞬移。# 【女角色#1海妖风姿态】# 反转发生之前，女角色#1保持自然、克制的海妖风姿势：# 身体微侧形成流畅S曲线，肩部放松下沉，颈部优雅拉长，下巴微微抬起，胯部轻微向一侧推出，双腿前后错位并自然交叉。只用一只手缓慢轻触耳侧的一缕发丝，另一只手自然垂落。半垂眼皮，冷感侧视男角色离开的方向，表情克制、自信、带一点危险的距离感。 这种姿态必须融入真实排队动作，不能像摄影棚摆拍；不扭腰、不舔唇、不频繁眨眼、不夸张媚笑。只表现成年女性的姿态和眼神，不添加鱼尾、鱼鳞、海水、魔法粒子或任何奇幻元素。 【严格时间分镜】 0.00—1.60秒｜硬切女角色#1正面中近景# 男角色#2的肩膀或米色衣服边缘从画面左侧前景彻底走出，此后不再出现。# 女角色#1站在画面中央，先顺着男角色离开的方向看一眼，随后把目光收回到镜头附近的同伴身上。她自然呼出一口气，身体舒展成克制的海妖风S曲线，颈部拉长，下巴微抬，一只手缓慢整理耳侧的一缕发丝。# 她先露出一种“这种事情经常发生”的无奈神情，随后嘴角出现克制的自信浅笑，以自然口语完整说道： 女角色#1：“没办法，长得太好看。”# 表演细节：说“没办法”时轻轻呼气、眉梢微抬；说到“太好看”时眼神略微向上侧视，嘴角自信地上扬，但不直视摄影机炫耀。 底部字幕准确显示： “没办法长得太好看” 1.60—4.28秒｜保持同一女主中近景，不切镜头 女角色#1的错误自信继续上升。她保持海妖风S曲线，手指从发丝上缓慢离开，头部轻轻向右倾斜，半垂眼皮，带着克制而略显得意的浅笑继续完整说道：# 女角色#1：“最大的缺点就是容易被人搭讪。”# 台词必须从“最大的”开始，到“搭讪”完整结束，不截断任何字，不省略“容易被人”，不得改写成其他句子。 表演递进： 说“最大的缺点”时，她的眉梢略微抬起； 说“就是容易”时，下巴轻轻抬高； 说“被人搭讪”时，头部缓慢向另一侧倾斜，眼神自然侧视，嘴角形成自我满意但不过分夸张的浅笑。 她完全没有意识到刚才发生的是插队，不能提前看向老板、提前震惊或露出怀疑。 底部字幕准确显示： “最大的缺点就是容易被人搭讪” 4.28—4.50秒｜无对白停顿 女角色#1说完后保持约0#.22秒的自信浅笑和海妖风姿态，像是在等待旁人认同。现场只保留街道声、队伍细碎交谈声和店铺环境声。 不要加入罐头笑声、喜剧音乐或反转音效。 4.50—6.17秒｜硬切老板反打中景 从女角色#1背后拍向包子店柜台。女角色的后脑、肩部以及服装##3的部分轮廓位于画面右侧前景；老板位于画面中央，站在玻璃柜台后面。不锈钢蒸笼与白色包子清晰可见。# 老板原本正在低头整理包子，听见女角色的自夸后才抬起眼睛。他没有笑，也没有故意嘲讽，只用平静、直接、略带无奈的口吻说道： 老板：“你想多了，他就是来插队的。” 表演细节： 说“你想多了”时，老板短暂看女角色一眼； 说“他就是来插队的”时，手上的工作仍然继续； 台词结束后自然低下视线，不等待掌声，也不做喜剧表情。 “他”必须指已经离开的男角色#2。声音中的“他”和字幕中的“他”都不能生成成“她”。# 字幕依次准确显示： “你想多了” “他就是来插队的” 6.17—8.18秒｜硬切女角色#1正面反应特写# 切回女角色#1正面近景，镜头距离比自夸镜头稍近，但焦距、光线和方向保持连续。# 她的表情按照以下顺序自然变化： 先保持约0.10秒刚才的自信浅笑； 听懂老板的话后，半垂的眼皮迅速抬起； 瞳孔转向老板所在方向； 眉毛先上扬； 嘴角的浅笑突然僵住并慢慢消失； 嘴唇微微张开； 下颌停止动作； 短促眨眼一次； 屏住呼吸，不说任何台词。 与此同时，她原本完整的海妖风姿态自然瓦解：颈部不再刻意拉长，轻触发丝的手停顿一下后缓慢落下，身体由流畅S曲线变成略显僵硬的直立姿态。 最后约0.70秒停留在她瞪大眼睛、嘴唇微张、无声尴尬的表情上。不要尖叫、捂嘴、后退或摔倒。背景顾客只允许有轻微的自然视线变化，不能集体大笑或齐刷刷看她。 最后一帧保持女角色尴尬僵住的面部特写，自然结束。 【声音要求】 全部使用真实现场同期声： 街道行人与远处车辆声； 排队顾客低声交谈； 衣物与发丝的轻微摩擦声； 包子铺内部器具碰触声； 老板隔着柜台传来的自然空间混响。 女角色#1声音年轻、自然、自信但不过度表演；老板声音来自柜台后方，距离比女角色稍远。所有口型与台词严格同步。# 无背景音乐、无旁白、无罐头笑声、无反转音效、无干净棚录配音。 【连续性要求】 女角色#1的面部、发型、服装##3、肤色和身材全程保持一致；# 男角色#2离开后不得重新出现；# 老板与男角色#2不得混脸；# 透明包子袋已被拿走，不得回到柜台； 正反打保持空间方向一致； 女角色始终在柜台外，老板始终在柜台内； 女角色必须先完整自夸，老板才能揭露真相； 女角色必须听完老板整句台词后才出现震惊反应； 字幕必须严格对应当前说话者，不得提前显示老板的反转答案。 【真实系负面提示】 禁止遗漏女角色的两句完整台词； 禁止从“容易”中间开始； 禁止截断“最大的缺点就是容易被人搭讪”； 禁止把“他就是来插队的”写成“她就是来插队的”； 禁止重复搭讪、拒绝、付款或拿包子的情节； 禁止男角色#2重新进入画面；# 禁止女角色提前知道插队真相； 禁止女角色提前震惊、提前看老板或突然失去笑容； 禁止老板大笑、嘲讽、挤眉弄眼； 禁止夸张尖叫、捂嘴、后退、摔倒或卡通式变形； 禁止角色换脸、换装、复制、站位互换； 禁止错误手指、多余手臂、手掌穿过头发； 禁止群众同步表演或集体大笑； 禁止塑料皮肤、强磨皮、广告布光、过度虚化； 禁止稳定器般丝滑移动、慢动作、环绕运镜和特效变焦； 禁止奇幻海妖元素； 禁止背景音乐、AI旁白、额外台词、额外字幕、平台UI和水印。

感谢@Strength04_X 的提示词。稍微改编了一下试试真实系提示词效果。 seedance 2 prompt; 15秒｜16:9｜4K｜24fps】 真人实拍短视频风格。女性全程严格使用角色@3 穿着 68b6f8a8-d18c-468e-889f-d14a6d4762a1 和黑色兔耳，不换装、不变色、不丢失配件。服装和兔耳牢固固定，强风只产生真实抖动、贴体和头发后飘，不走光。整体俏皮60%＋克制自信40%，动作轻快干净，使用隐藏式安全系留。 【飞机】 飞机1严格参考@1 HQ48hg0bQAA74og 的Cirrus SR22：单引擎四座低翼飞机，白色机身配银黑装饰，注册号始终为N522SR，三叶螺旋桨高速旋转，固定起落架带整流罩，飞行员透过挡风玻璃可见；自然日光、真实反射、无戏剧化效果。飞机1是摄像者所在的伴飞飞机，@1前左四分之一外观用于锁定机型、涂装和飞行姿态；当前手机位于其机舱内，因此整架飞机1不完整入镜，只允许少量窗框、玻璃反射或机翼边缘进入画面。 画面主体为白色Piper PA-28 Warrior II：红灰条纹涂装、稳定的黑色注册号、固定三轮起落架、三叶螺旋桨形成半透明旋转盘。白漆干净但略有磨损，可见蒙皮接缝、铆钉和发动机罩轻微油渍；挡风玻璃具有阳光眩光和真实反射。右侧舱门从开场起完全打开，被强劲气流向后推压并持续剧烈振动。飞机约在700米高度快速平稳飞行，机舱最初只有角色@3，其他座位空置。 【地点】 环境完全按照@2 HQ48lkMb0AERNhg 实际画面生成，不指定城市名称：左侧是辽阔蓝绿色水域，弧形沙滩和岸线伸向远方；沿岸有道路、车辆、绿色公园、树林及小型水面；右侧为密集住宅楼和高层街区；远方是集中耸立的城市天际线。明亮清澈的自然日光、蓝天、真实薄雾、水面反射和空中透视，不增加@2中没有的地标。 【拍摄信息——最高优先级】 超写实业余iPhone 16 Pro视频，由飞机1机舱内的成年男性隔着右侧舷窗手持拍摄。摄像机始终位于Piper右侧约40—60米，平均距离约50米，保持右侧轮廓及轻微前右侧四分之三观察角度，让敞开舱门、机翼上表面、女性全身和面部同时可见。 全片单一连续不间断镜头：无剪辑、无转场、无隐藏切镜、无换侧、无环绕、无角度变化、无无人机视角、无突然靠近。摄像机不越过机头或机尾，只能手持平移、小幅上下校正和缓慢不均匀的数字变焦。构图始终不完美，主体绝不被稳定锁死在中心。 保持真实长距离iPhone外观：轻微过度锐化、激进计算HDR、广角边缘失真、深景深、阴影数字噪点、轻微自动曝光呼吸、镜头眩光、舷窗反射与玻璃重影。数字变焦后画面稍微变软，出现算法涂抹、边缘振铃、拖影及压缩伪影。快速飞行和引擎振动产生明显但可信的滚动快门果冻效应；摄像机与主体之间存在热浪扭曲和大气雾霾。 【运动与视差】 两架飞机全程快速向前飞行。Piper绝不静止或悬停，而是在画面中持续漂移并向前拉开；距离在40—60米之间变化。主体在轻微湍流中上下颠簸数米并小幅左右滚摆。摄像操作员会短暂跟丢主体，再稍显迟缓地平移恢复跟踪，飞机自然滑回中心附近，不能瞬间吸回正中。 稀薄雾霾和小型云雾碎片快速穿过两机之间。下方岸线、道路、车辆和近处屋顶移动最快并产生方向性运动模糊；中距离楼群移动较慢；远方天际线和地平线几乎不动。背景不得像平面图片整体滑动。螺旋桨始终高速旋转，机身、机翼、起落架和敞开舱门保持自然振动。 【音乐与舞蹈】 动作按照4/4拍、126BPM的Future House节奏编排，但最终声音不添加干净舞曲。以小幅屈膝弹跳和左右重心转换贯穿舞蹈，以前臂波浪为主要手臂语法；敬礼、猫爪、面部框景、小爱心和最终pose落在重拍。双脚始终接触机翼，不大跳、不连续旋转、不做复杂交叉步。 0.0–2.5秒： 手机广角。Piper在@2湖岸城市上空快速前进，主体较小并持续漂移，舱门剧烈振动；摄像者略显吃力地手持校正。角色在机舱内转向摄像机，由专注变为自然微笑，2.5秒准备拍锁定目光。 2.5–4.5秒： 开始持续、不均匀数字变焦，画质变软、噪点和滚动快门加重。她右手抓住门框，依次把双脚踩上机翼根部，屈膝、迎风前倾并缓慢站稳。动作完整显示抓握、落脚、承重和重心转移；先看脚下，4.5秒重拍抬头直视镜头。 4.5–6.5秒： 以小幅屈膝弹跳完成左—右重心转换。右手做一次俏皮敬礼，再向外翻成开放手掌；左臂展开配重。她轻挑眉后灿烂微笑，手掌打开时直视镜头并落在重拍。 6.5–8.5秒： 顺着手掌打开的惯性，双前臂从胸前向外完成连续波浪，随后在肩侧做两次猫爪点拍。视线先跟随右手，第二次猫爪时重新直视摄像机，配合轻微歪头和闭唇笑。摄像者因惊喜产生一次明显手抖，主体短暂滑向边缘，再被平移找回。 8.5–10.5秒： 保持右侧重心，胸廓、腰部和髋部依次完成一次克制的侧向身体波浪。双手形成短暂面部框景，右手沿脸侧落到肩部，左臂向外维持平衡。她略压下巴、自信微笑，在重拍稳定直视镜头。 10.5–12.5秒： 顺势小幅右转，不超过90度；转身时视线离开，随后肩后回眸重新捕捉镜头。她转回正面，双手形成小爱心，再短促挥手。12.2秒收成定点pose：双脚分开、膝盖微屈、身体迎风前倾、左手靠近门框、右手停在肩侧，灿烂微笑直视镜头。 12.5–13.8秒： 她立即蹲低，右手抓门框、左手按住机翼，依靠手掌、膝盖和脚掌连续爬回机舱；依次收回双腿并关门。舱门振动一次后锁定，她透过右窗快速微笑挥手。 13.8–15.0秒： Piper向右加速转弯，右翼降低、机身倾斜并迅速拉远。飞机越来越小，飞向@2远处天际线。摄像者急忙平移却逐渐跟不上，主体滑向画面边缘。结尾保留手持抖动、窗户反射、热浪扭曲、数字变焦伪影和真实空间视差，不定格、不淡出。 【声音与排除】 响亮发动机和螺旋桨轰鸣、强风冲刷手机麦克风、机舱振动、偶发削波；男性摄像者在猫爪、小爱心和最终pose时发出被风噪部分淹没的惊喜笑声与喊叫。 禁止删减拍摄距离、手持追踪、iPhone缺陷、窗户反射、滚动快门、热浪、雾霾和视差；禁止飞机融合、注册号跳变、舱门换侧、螺旋桨停转、飞机悬停；禁止换脸、换装、走光、分身、额外肢体、身体穿过机翼、脚底悬空、动作瞬移；禁止电影调色、人工辉光、坠机、字幕、水印、UI和logo。

强烈推荐大家看看DeepMind CEO Demis的最新判断。 真的，Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 每一期访谈我觉得值得都花时间看看。这哥们讲东西很实在，而且通俗易懂。 早上边跑步边听完了他和 YC CEO Garry Tan 的最新一期播客。 刚刚把笔记写完，也给大家分享下。 多说一句，好多人问我这种笔记是不是 AI 写的。我说下自己的流程。 我会先完整听完播客，然后用语音输入法把感触尽量充分地讲出来，再让 AI 帮着整理初稿，最后自己逐字修改优化。 如果全部交给 AI 做总结，那等于把思考和理解的能力让渡给了 AI，对自己理解这件事其实没有任何价值。 OK，咱们进正题。 1 Demis 的态度非常明确，现在的大模型范式（大规模预训练 + RLHF + CoT）一定会是 AGI 最终架构的一部分，他不认为这会是条死路。 但要实现 AGI，还有几个关键问题要解决。这几个问题包括：持续学习、长程推理和记忆系统。 先从最容易看到的现象讲起，Context Window。 现在大模型处理长信息，最常用的招就是把 Context Window 一直撑大。一开始 8k，后来 32k，再后来 100 万 Token。听起来很厉害，但本质上是暴力堆砌。 Context Window 其实就相当于人脑里的 Working Memory，工作记忆。人的工作记忆能同时装多少东西？心理学里有个经典数字，7 个左右。背电话号码能记住 7 位上下，再多就溢出了。 大模型呢？已经做到 100 万 Token。 按理说，模型的工作记忆比人大几十万倍，应该比人聪明几十万倍才对。但显然不是。 问题也恰恰就出现在这。把所有东西都塞进 Context Window 里，里面包含了不重要的东西、错的东西、过时的东西。看起来信息很多，其实是一团乱麻。 那人为什么 7 个数字的工作记忆就够用？ 因为人脑背后还有另一套机制在工作。我们记得几年前的事，记得童年的事，记得几小时前发生的事。这些都不塞在工作记忆里，而是另一套系统。 具体来说这套系统是海马体，大脑里负责把新知识整合进已有知识库的那个部分。 研究发现，人睡觉的时候，特别是 REM 睡眠阶段，大脑会重放白天重要的片段，让大脑从中学习。新东西在睡觉的过程里，温柔地融进了旧的知识体系。 这个把新东西融进旧知识库的过程，就是持续学习。 模型现在没有这套机制。每一次对话结束，刚学到的东西就会忘记。下次重新打开，还是上次那个模型，没长进。 2 再聊聊长程推理的问题。英文表达是 Long-term Reasoning。我翻译为了长程。 长程推理这个词太抽象了。Demis 讲了一个特别具体的故事，听完会立刻明白他说的是什么。 他说自己喜欢跟 Gemini 下国际象棋。下棋的过程里能看到模型的 thinking trace，也就是它在那里到底想了什么。 然后他发现一件怪事。 模型考虑一步棋的时候，思考链里清清楚楚写着，这步是个昏招。但接下来，它没找到更好的走法，于是又走回这步昏招。 明明知道是错的，还是把错的那一步走出去了。 这个细节比任何 benchmark 数据都说明问题。因为它暴露的是模型缺少对自己思考过程的某种内省能力。 正常人下棋，意识到一步是昏招之后，脑子里会有一个反应，停一下，再想想。停一下、再想想这个能力，模型现在没有。它能在每一步局部判断对错，但没法基于整盘棋的局势去调整整体策略。 这就是长程推理还没搞定的样子。模型可以一步一步往前走，每一步看起来都合理，但走到后面整盘棋的方向其实是错的。它没有那种退回到当前思考的上一层、重新审视一下的能力。 说到底，模型缺的是一种内省。 3 学习、长程推理、记忆，这是 Demis 在播客里点出来的三个 AGI 鸿沟。 除此之外，他还反复提到了创造力。 2016 年 AlphaGo 跟李世石下棋，第二局走出了著名的 Move 37。那一步棋走出来的瞬间，全世界的围棋高手都看呆了。 所有人类几千年下围棋积累的经验都告诉它不该下那里，但 AlphaGo 下了。下完之后大家发现，是一步神来之笔。 很多人觉得，这就是 AI 的创造力来了。 但 Demis 说，对他自己来说，Move 37 只是起点。他真正想看到的是另一件事。AI 能不能发明围棋这件事本身。 这两件事的区别非常关键。 Move 37 是在围棋这个现成的规则里，找到了一步人类没想到的招。但围棋的规则、棋盘的形状、黑白子的对弈方式，是人类发明出来的。AI 在已有的框架里非常厉害，但能不能自己造一个框架，是另外一回事。 Demis 给了一个具体的设想。 如果给 AI 一个高层次的描述。造一个游戏，五分钟能学会规则，要好几辈子才能精通，棋局有审美，一下午能下完一局。AI 能不能根据这个描述，自己倒推出围棋？ 目前做不到。 为了把这件事讲得更清楚，Demis 还提了一个测试，他自己叫爱因斯坦测试。 用 1901 年人类已有的全部知识训练一个模型，看它能不能在 1905 年那个时间点，自己推出狭义相对论。 爱因斯坦在 1905 年那一年里，连写了几篇改变物理学的论文，后来叫爱因斯坦奇迹年。那些工作不是从已有的物理学论文里通过拼接得到的，是基于已有材料做了一次全新的概念跳跃。 爱因斯坦测试想问的就是这件事。AI 能不能做这种跳跃。 目前的大模型主要在做两件事，pattern matching 和 extrapolation。一个是从大量数据里找规律，一个是把规律往外延伸一点。但发现新东西需要的是类比推理的能力。从一个领域里抽出深层结构，搬到另一个全新的领域去用。 这个能力，模型现在还没有。也可能是有，但用法不对所以激发不出来。 4 除此之外，Demis 还分享了一个让我特别出乎意料的判断，他说未来 6 到 12 个月，真正的价值不在更大的模型，在更小的模型。 这一部分内容我反复听了好几次，确实突破我的已有认知。 不知道大家的想法，反正我自己，这一年来并没有怎么关注小模型的进展。毕竟行业的焦点就是把模型做大嘛。 那小模型的价值到底在哪？ 最直接的是成本。同样一个任务，小模型的推理价格可能只是前沿模型的十分之一甚至更少。 但 Demis 说，比成本更重要的其实是速度。 这里有一个前提得先说清楚。Demis 不是在说速度可以替代智能。 他的原话是，当小模型的能力已经达到前沿模型的 90% 到 95%，也就是已经相当不错的时候，剩下那 5% 到 10% 的能力差距，比不上速度带来的好处。 比如现在工程师用 AI 写代码，已经形成了一种新的工作节奏。一个想法冒出来，几秒之内就能看到结果，不行就改，再不行再改。 这个一改再改的循环跑得越快，做出来的东西就越好。如果每次调用都要等十秒，整个工作流就被打断了。 更关键的是，快到一定程度，工程师在这种节奏里能进入心流。一个想法、一次尝试、一个反馈、再来一个想法，思维不被打断。 这件事写过代码的人都懂，进入心流和频繁掉出心流，产出的差距是数量级的。 Agent 也是同样的逻辑。一个 Agent 跑完一个任务可能要调几十次模型，每次慢一秒，整个任务就慢一分钟。慢到一定程度，Agent 就从一个能用的东西变成鸡肋。 小模型不是大模型的廉价替代品。有些事只有小模型能做。 比如手机、眼镜、家用机器人，需要的就是一个能在本地跑起来的模型。本地跑除了反应快，还有一个特别重要的好处，隐私。 家里机器人看到的视频、听到的对话，全部在设备本地处理，根本不上云。这件事对很多用户来说不是加分项，是底线。 成本、速度、边缘部署，这是小模型的价值。 5 讲完小模型的价值，接下来一个更关键的问题是，能力被压到这么小的参数里，会不会有上限？ Demis 的判断是，目前没看到信息密度有任何理论上限。小模型的智能天花板还远没看到。 支撑这个判断的，是 DeepMind 在蒸馏这件事上的积累。蒸馏简单说就是先训练一个超大的模型，然后用这个超大模型去教一个小模型。教完之后，小模型用极少的参数，能复现原来 95% 以上的能力。 为什么 DeepMind 这么重视蒸馏？因为要把 AI 能力放进谷歌的头部产品中，前提是低延迟、低成本。前沿模型再强，每次推理花几秒钟、花几毛钱...这条路，恐怕很难走得通。 一个前沿模型发布之后，6 到 12 个月内，他们就能把这个模型的能力蒸馏到边缘设备能跑的小模型上去。这个时间表比很多人想的要快。 在很多场景中，小模型和大模型会相互配合。 举个例子，一个端到端的智能助手，绝大部分日常任务在本地的小模型上跑。智能眼镜看到的画面、家里机器人听到的对话、手机里的私人助理，模型直接在设备里读懂，不需要往云端传一遍。 只有遇到特别复杂、本地搞不定的问题，才向云端的前沿模型发起请求。 也就是说小模型在边缘做主力，前沿模型在云端做后援。 不过，这个构想对小模型的要求也比较高，它不能只会处理文字，还得能理解物理世界。 这就是为什么 Gemini 从一开始就坚持多模态，不光处理文字，也处理图像、视频、声音。 一开始这么做比只做文本要难得多，但眼镜也好，机器人也好，需要的是一个能看懂周围世界的模型，不是一个只会聊天的模型。 讲到这里，小模型这条路的轮廓就完全清楚了。它独立成立，不是前沿模型的廉价替代品，而是另一条同样重要的路。 嗯，很有启发。

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hood的节奏何时到来？hood财报后比较低迷，也有不少朋友问，只能说市场节奏还没到它。而且还要对抗市场部分人的偏见，很多人还是把它当作加密概念，但其加密营收占比只有15%左右（之前加密营收占最高能占比五六成）。看其一季度财报亮点依然不少，业务多元化势头很好： 1）预测市场合约收入暴增 320%，成为最大增量来源； 2）净利息收入增长 24% 至 3.59 亿美元；3）Gold 订阅服务收入增长 32% 至 5000 万美元。 一季度Robinhood 还拿下了特朗普账户的唯一初始受托人资格，并为此额外投入约 1 亿美元建设成本（也是一季度财报后跌的一个主要原因）。 还推出了一个pre-ipo的基金，反响也很不错。 但hood业务上还是有些问题： 1、资产品类拓展和国际化问题 1）IB在4月开通韩、日、台、澳等热门新兴市场股市的权限，用户在ib上直接可以买这些股市的正股。这其实会带动交易量进一步活跃。这一块hood做的还是不够 2）还有国际化，亚太地区、美国在美国以外地区、欧洲很多国家都不能开hood的股票账户。可能是起步晚，尚未建立针对高监管复杂地区的国际账户体系，但这块确实得加快了。 上面两点是个人认为hood动作比较慢也是很关键的部分。第一点拓展资产品类、第二点拓展增量人群。如果未来能打开，能带来很大的边际增量，空间可期。 当然现状还是没有 2、产品线本身问题 然后他的主要产品期权交易流程上也有问题，不支持市价单，限价单在极端行情喜下，取消也是小问题。 然后也没有利率产品，不支持国债、市政债券、货币基金的交易，这不利于资金沉淀。其他平台用户能直接买 T-bills 做梯子策略、买个债组合拿稳定票息、或用 MMF 赚 4-5% 低风险收益，Robinhood 只能靠 ETF 曲线救国，或者付月费赚 3.35% 现金息。 这个可能跟早期定位相关，但长期要进阶成综合性金融平台，这些都是必修课。 长期怎么看hood 1、抛开财务数据，来看一季度的业务数据 • 资金账户数：2740 万，同比 +1.7M（+6%） • 平台总资产 AUC：$3070 亿，同比 +39% • 退休账户 AUC：$274 亿，同比 +90% • 净存款：$180 亿，年化增长率 >20%，单季度第三高 • Gold 订阅数：430 万，同比 +36%；新客户附加率 40%，老客户基础附加率 16% • 股票名义交易量：$6380 亿，同比 +54% • 其他交易收入（含事件合约）：$1.47 亿，同比 +320%，来自 88 亿份事件合约 这些数据能看出另一个版本：用户还在持续增加，钱在持续转入、产品矩阵在持续吃掉客户钱包份额。Crypto 收入掉了，但客户没有走，账户还在，钱还在加。 HOOD 已经从一家"以 PFOF 和 crypto 为命脉的零售经纪"，悄悄进化成了一家"利息 + 订阅 + 期权 + 长尾产品"的多源现金流公司 事实上hood跟coin路线已经越来越不一样了。 但加密还是HOOD 报表里最弹性、最显眼、最容易被叙事化的部分。 2、之前在这里 1）资金账户数（funded accounts，本质上的 MAU） 2）AUC（托管资产） Q1 2026 平台总 AUC 为 $3070 亿，同比 +39%。退休账户单独 AUC 为 $274 亿，同比 +90%。 退休账户这个数字必须单独看。401(k) rollover、IRA、Roth IRA——这是美国家庭资产负债表里最黏性的那一档资产，平均换券商难度极高，平均持仓周期 5 年以上。HOOD 三年前几乎没有这块业务，现在以 90% 同比增速吃掉这个市场，意味着它正在从"年轻人买股票"升级为"中产用户管理终身资产"。 3）Gold 订阅渗透率 430 万 Gold 订阅，同比 +36%。客户基础附加率 16%，新客户附加率 40%。 Gold 是订阅制（年费 $50 起）、是高黏性、是直接现金流，且新客户附加率从过去的个位数提升到 40%。 Robinhood Gold订阅正在逐渐构筑新的护城河啊（免佣交易已经不是优势了），Gold = 3.5%闲置资金收益率+3%的 IRA 供款匹配+优惠保证金利率+Gold信用卡 可以提供终身价值。 Robinhood 的最初客户是只有几百美元第一次尝试股票的千禧一代。现在Golde 目标客户现在是拥有超过 10 万美元储蓄余额、IRA，并希望将整个财务生活集中管理于一处的人。以及当富裕客户将资产传承给他们的千禧一代子女时，这些子女通常已经是 Robinhood 用户 当然长期看财富管理这块、hood对比嘉信和盈透还有差距、之前看过一个数据： 也就是根据美国人的年龄层与财富量级的分布来看，HOOD目前用户平均年龄不到30岁，平均平台资产1万美元。而IBKR和嘉信理财在15万美元。嘉信的用户平均年龄45岁且65%收入来自财富管理。差距还是很明显的。 但机会在于只要HOOD抓住当下这批用户，随着他们财富的自然跳跃式增长，在这批用户人均35岁的时候，平台人均资产起码翻倍甚至更高，更不要说HOOD互联网打法对于年轻人的获取 这些问题只能靠时间和团队的战略视野和执行力来迭代进化了。所幸vlad tenev这个人狼性十足，典型的坏小孩风格，一旦看准了动作很快。 但也的承认过去这一个月hood的仓位拿了个寂寞，坐了一轮过山车，只能说得更耐心一些。😅

之前做LLM推理芯片架构探索的时候，我把四大AI推理ASIC公司的架构都翻过一遍。Groq、SambaNova、Tenstorrent、Cerebras。前三家的思路虽然各有侧重，但底层逻辑都在同一个框架里：片上大SRAM + dataflow架构 + 确定性调度，核心差异在NoC拓扑、内存层级、编译器抽象这些维度上展开。 Cerebras是里面让我真正被震惊到的一家，而它却这四家里马上第一个拿到IPO结果的。 这家公司的选择比其他三家都激进一个量级：不做芯片，直接做整片wafer。 单颗WSE-3，21.5cm × 21.5cm的整片晶圆，90万个PE通过scribe-line stitching在物理上连成一片连续的silicon。这个工艺是Cerebras和TSMC联合定制的，把原本用于晶圆切割的窄条改造成跨reticle的金属导线，让所有reticle在物理上拼接成一整块芯片。（配图二展示了单颗WSE-3内部结构：左半边是整片晶圆的reticle网格和scribe-line拼接，右半边放大了单个PE的微架构。） 单个PE的结构极简：8-wide FP16 SIMD计算核，48KB本地SRAM直连，没有cache层级，所有数据访问都是确定性的单周期。加上一个5端口路由器（N/S/E/W + loopback），相邻PE之间的通信延迟也是单周期。关键在于，跨reticle边界的mesh在物理参数上和reticle内部完全一致，编译器和runtime完全不需要感知reticle边界的存在。 从LLM推理的视角看，这个均匀性的价值非常大。 LLM推理的瓶颈在decode阶段。每生成一个token，模型权重要被完整读取一次，计算量却很小，典型的memory-bound场景。GPU集群在这个环节的核心问题是数据搬运：HBM带宽有限，多卡之间还要经过NVLink → NVSwitch → InfiniBand → Ethernet四层互联，每一层带宽和延迟都差几个量级，编程模型必须显式处理每一层的拓扑边界。 Cerebras的做法完全绕开了这个问题。单片wafer内部fabric带宽27 PB/s，权重从外部的MemoryX存储集群通过SwarmX流入wafer后，在PE之间按数据流模式传播执行，同一套placement和routing算法跑遍整片wafer。（配图一展示了这个系统级架构：MemoryX参数存储集群到SwarmX互联fabric，再到底层最多2048台CS-3节点，权重广播和梯度规约的数据流方向一目了然。） 90万个PE各自带48KB SRAM，合计约42GB片上存储，每个PE对自己本地SRAM的访问是单周期确定性的，PE间通信每跳single-cycle，延迟和曼哈顿距离成正比。对于推理场景，前提是weight streaming的编译器能把权重有效地分配到对应的PE上，这42GB分布式片上SRAM的聚合带宽远超GPU的HBM方案，没有cache层级带来的访问不确定性，没有跨芯片搬运的开销。 回到我自己的体感。做推理芯片架构的时候，NoC拓扑和内存层级的权衡花了大量精力，因为芯片边界是硬约束，跨芯片通信的成本和片内通信之间永远存在断层。Cerebras的做法等于从片内通信的角度消除了这个断层，代价是整条制造和封装链都要重新定义。 这也解释了Cerebras的工程取舍。所有架构创新集中在wafer内部，scale-out方向直接复用100GbE + RoCE的以太网生态。wafer内27 PB/s对比跨CS-3的SwarmX在Tbps量级，几个数量级的差距全部交给商品化网络承担。推理场景下单wafer内部的带宽和延迟优势可以直接转化成token生成速度。 OpenAI选择和Cerebras合作做推理，从架构层面看逻辑是通的。大规模在线推理需要低延迟、高吞吐、确定性时延，这三点恰好是wafer-scale架构在片上通信均匀性方面的结构性优势。 但这套架构也有几个结构性的问题值得正视。 良率和成本是绕不开的。整片wafer做单颗芯片，任何一个reticle的缺陷都影响整体。Cerebras靠冗余PE和路由绕行来应对，但冗余比例和良率数据从未公开过。一片wafer的制造成本本身就远高于切割后卖单颗die的模式，叠加23kW、15U的单系统功耗和体积，部署密度和TCO在大规模推理集群的经济性上面临考验。 最关键的是KV cache的容量瓶颈。42GB片上SRAM看起来很大，但长上下文推理场景下KV cache随序列长度线性增长。以Llama 70B为参考，FP16下128K上下文的KV cache就要吃掉约40GB，即使做KV cache量化，长序列场景下的容量压力仍然显著。片上放不下的部分必须依赖MemoryX做外部存储，数据要经过SwarmX回传，这条路径的带宽在Tbps量级，和wafer内部27 PB/s的差距意味着长序列场景下decode速度会被外部带宽卡住。这可能是Cerebras在推理场景面临的最核心的架构约束。

贝莱德私募信贷基金限制赎回，黑石私募信贷基金赎回申请创纪录，真实情况是怎么样的？周五全球最大资产管理公司贝莱德宣布限制旗下规模260亿美元的HPS企业贷款基金（HLEND）的投资者赎回，此前黑石（Blackstone）私募信贷基金遭遇创纪录的7.9%（基金份额）赎回申请，再次引发的市场对私募信贷的担忧。查了一些资料，发现跟很多人恐慌的略不一样，聊聊个人看法： 1、先说贝莱德HLEND的情况 HLEND（HPS Corporate Lending Fund）是贝莱德旗下规模约260亿美元的非交易型商业开发公司（non-traded BDC），主要投资中上市场企业的优先担保贷款（私募信贷/直接借贷）。它是贝莱德2024年收购HPS后管理的旗舰零售私募信贷产品，面向高净值/合格投资者，每月接受新申购（按NAV净值）、每月分红，但流动性通过季度回购要约提供。 此次赎回正好处于26年第一季度（Q1）回购要约窗口（通常在3月底前后生效）的申请： 1）基金投资人总申请赎回9.3%的流通股份，价值约12亿美元；这是基金自成立以来首次突破上限（上一期25年Q4仅约4.1%，赎回已全额满足）。 2）基金董事会决定仅批准5%回购（约6.2亿美元）未满足部分不自动结转，投资者需下季度重新申请（持股不满1年可能额外扣2%提前回购费）。 3）HLENd基金同期收到约8.4亿美元新申购，流动性充裕（现金/可用资金超44亿美元），继续按计划投资。 这里需要注意的是，HLEND最初基金招股书里明确规定了，基金赎回是每季度执行，每次标准赎回上限就是5%（流通股份总数的5%），这也是在SEC备案过的。 所以贝莱德的HLEND限制赎回，并不是说不让投资人赎回，而是限制了投资人赎回申请里超出了招股书规定的单次赎回上限的部分。而一季度HLEND还有8.4亿美金的新申购资金流入。 贝莱德在声明中将此举定性为基金流动性管理的"基础性"安排，称若不加限制，将出现投资者资本与私募信贷贷款久期之间的"结构性错配"。其实可以理解，因为几乎所有的公开上市的投资基金（特别是投资私募股权、信贷等产品），每一次投资人赎回都是有上限的，不可能说完全无限制让投资人一次性全部赎回，那就是明显的期限部队等了。因为基金投资的标的、退出也是需要时间周期的。 2、再来看黑石的情况 黑石（Blackstone）的旗舰私募信贷基金BCRED（Blackstone Private Credit Fund，规模约820亿美元）近期面临的赎回压力与HLEND非常类似。 1）投资者在26年一季度申请赎回7.9%的份额，金额约38亿美元。这也超过了BCRED基金标准的季度回购上限5%的基金条款（与HLEND相同的设计）。 2）黑石的应对 BCRED基金董事会将回购上限上调至7%（这是允许的最大调整范围，而不需修改基金要约条款，修改条款需要股东会通过并到SEC备案） 黑石公司自有资金和员工自掏腰包来把剩余多出的0.9%的赎回申请（约4亿美金）给买下来了。 简单说黑石旗下的BCRED基金本季度投资人申请赎回7.9%的份额，7%由基金正常赎回，0.9%被黑石公司和内部员工一起回购掉了。 3）与此同时，BCRED基金一季度新申购资金20亿美金。基金年末可用流动性80亿美元，其实流动性是宽裕的。年化收益9.8%。 3、两者异同点 1）贝莱德和黑石旗下这两只基金都属于semi-liquid非交易型BDC，每月申购+分红，每季度回购，每次赎回标准上限5% 2）处理差异 贝莱德的HLEND严格按照基金条款，把一季度赎回限制在5%，未满足部分不结转，下季度重申； 而黑石的BCRED更积极，把单次赎回上限上调到7% + 同时自掏4亿美元补足，实现对投资人赎回申请的全额满足。以维护声誉，也强调了管理人与投资人的利益一致性。 4、能看出什么？ 1）并没有流动性的问题，贝莱德和黑石的做法虽然有差异、但都在基金条款范围之内并没有说逾期或者破坏基金条款协议等； 两者都未出现“挤兑”或被迫甩卖资产，但都凸显了零售私募信贷的痛点——非流动性贷款 vs. 有限季度流动性，在情绪差时容易放大赎回 黑石和贝莱德都视之为短期情绪波动，而非基本面崩盘（借款人违约率仍低，回报吸引人）。 2）不是基金的问题、而是投资人恐慌了 两支基金赎回申请都首次大幅突破上限。明显是部分投资人出现了恐慌情绪或担忧，导致本季度两支基金赎回申请都超过基金最初设计的季度标准上限5%。 当然这也是经济不确定性增大、对某些借款人（如软件、科技相关行业）的担忧等因素都促使投资人纷纷赎回基金份额。 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」

The Information发了一篇万字长文，深扒了Anthropic创始人达里奥·阿莫代伊是怎么以强烈的个人意志——甚至可以说是被神格化了——凌驾于所有AI大厂以上的，爆料密度很高，过于抽象的也不少。 我来总结一些重点内容： - 因为担心自己工作被抢、数据中心推高电价等种种原因，美国人对于AI的厌恶再创新高，而作为最强AI公司领导者的阿莫代伊，却坚持继续推动他所相信的「AI威胁论」，哪怕这会损害Anthropic的融资前景； - 董事会里有人建议Anthropic多宣传AI在攻克癌症方面的帮助，这是很常见的公关做法，但阿莫代伊拒绝了这一提议，认为不应该掩饰AI给人类造成的生存威胁，然后他转头就安排发布了一则意义不明的品牌广告，以墓碑、乞丐和奴工为开场元素，极其黑暗悲观，毫不意外的被骂翻了； - 因为Anthropic正在运作上市，投资者都在设法给阿莫代伊施加压力，希望他停止宣扬AI有害论，比较委婉的会恳求他「别再吓唬所有人了」，更直接的则会抱怨阿莫代伊正在破坏自己公司以及整个行业的利益，但他们都承认，再多的蛐蛐都对阿莫代伊毫无影响，他根本不听； - 有投资者在备忘录里写了Anthropic这家公司的特有风险，那就是它的老板似乎并不在意赚钱这件事情，而阿莫代伊之所以这么强势，只是因为Anthropic处于上升期，看在股权升值的份上，投资者多半可以忍受船长的离经叛道，问题在于，如果驶入逆风局，阿莫代伊是否还能维持资本关系的和睦； - 阿莫代伊本质上并不是一个反商业的CEO，只是相比经营公司，他更希望成为一个布道的领袖，屡次用AI失控恐吓大家，也是为了强化只有他才是那个有权力决定什么时候该踩刹车的人，如同AI行业的教皇那样； - 所以阿莫代伊基本上不要介入日常管理，主要都是他妹妹、身为Anthropic总裁的丹妮拉完成，而他本人更倾向于通过长篇信件和Slack通知来和员工交流，这种作风过滤下来的结果就是，他拥有了一批忠诚度极高的员工，他们的离职率在顶级AI公司里出奇的低，而且普遍把Anthropic视为类似「末日地堡」的组织，是人类文明最后的希望； - 具体天命所归的自我认知，阿莫代伊对美国政府的态度也非常二极管，所以他会不惜和五角大楼翻脸也要排除用AI监控本土的可能，同时也积极配合商务部推进限制开源模型的政策，只要是为了更崇高的使命，他能把自己的一切行为合理化； - 其中就包括接受阿联酋、卡塔尔等阿拉伯国家主权财团的投资，阿莫代伊很厌恶中东地带的意识形态，却因需要对方的财力，而不得不和员工解释这么做是利大于弊的，他甚至暗示出钱的王公贵族是坏人，在全员信里痛心疾首的表示打破了「绝不让坏人从我们的成功里获益」这条原则； - 阿莫代伊最早出现在媒体镜头里，是在2017年，他代表OpenAI向华盛顿的智库展示早期的AI模型，那是一个会打Dota 2的程序，拥有学习能力，当时阿莫代伊就在发言里强调这个程序的进步速度太快，人类必将「无法监督、无法批准、甚至无法理解」； - 适逢阿莫代伊刚从百度跳槽到OpenAI，负责安全部门，没过多久，他就开始在OpenAI内部推动公布研究成果之前的审查制度，以防知识被不当利用，这挑战了OpenAI早期鼓励研究员们自由发表论文的风气； - 写备忘录的习惯就是从那时开始的，阿莫代伊会把自己的想法写在一台从不联网的电脑上，然后打印成纸质文件发给同事，偶尔有去中国出差的工作要安排给他时，他会严词拒绝，因为觉得去了就会被绑架📷📷📷； - 「只有我才能决定什么信息可以公开」的理念让阿莫代伊和OpenAI的部分员工关系紧张，大家本来习惯在Slack里共享代码库，但从开发GPT-3开始，阿莫代伊就把很多核心代码库和Slack频道设为私密状态，由他的团队来发放「门禁卡」，他还差点搅黄了微软雪中送炭的10亿美金投资，当时OpenAI账上都没钱了，阿莫代伊还在阻拦GPT-3的对外演示，觉得会让微软获得AGI； - 不可避免的，阿莫代伊经常和OpenAI的创始人山姆·奥特曼吵架，他职位低当然吵不过，于是总是在事后把自己关在办公室里，连续刷YouTube视频来恢复情绪，他的妹妹丹妮拉当时也在OpenAI，频繁帮忙缓和哥哥与高管之间的关系，这对兄妹在2020年一起离职创办了Anthropic，并带走了一批同样反感奥特曼的研究员； - 有些带着对奥特曼的恨意跟过来的同事，后来发现和阿莫代伊的恨比起来，自己的那点怨气根本不算什么，他们私下觉得阿莫代伊对奥特曼这个人恨得有点魔怔了，是真的相信如果OpenAI掌握了最强大的AI人类文明就会迎来世界末日； - 如今，Anthropic的管理层会把阿莫代伊当作一种「灯塔」——他的注意力在公司里四处扫视，目光所及之处，就会受到高度关注——阿莫代伊的灯光最近照射在公司里的一个经济学团队，他们负责推导和量化AI会对美国经济造成多大的影响，而阿莫代伊非常享受这种动动手指就能决定或是拯救千万人失业的宏大叙事； - Anthropic的主要人才都相信e/acc（有效加速主义），他们自发的建立起了一种高强度的工作文化，将这波大模型浪潮视为千载难逢的历史性机遇，但阿莫代伊本人却不是e/acc这派的，他时常会做些减速的事情，比如让员工暂时抛开工作，和他一起畅聊社会、政治和战争； - 除了毫无必要的得罪国防部，阿莫代伊还因坚持在Claude旗舰模型里加入安全过滤器而被财务部门提醒这会增加成本、削弱利润，但他依然坚决不改，不过在竞争对手的追赶下，阿莫代伊也开始有了变通，比如愿意和马斯克在算力上开展合作，放置两人的历史恩怨； - 事情有点讽刺，阿莫代伊天天嚷着AI就要全知全能了，却连公司需要多少算力储备都没算对，近一年来Anthropic的业务增长远远超过计划，于是他被迫「挨宰」，以高于市场价的费用从马斯克那里租用数据中心，马斯克虽然以前和阿莫代伊闹过不愉快，但他主要还是在和左派Woker们作斗争，在了解到阿莫代伊不属于这一派后，加上两人都很讨厌奥特曼，他也就不计前嫌了，还夸阿莫代伊是一个「很有原则的人」。 * 再补充一个更抽象的信息，阿莫代伊前几天有个私下发言又被捅出来了，他说自己担心随着公司的规模扩大，会吸引一些纯粹为了赚钱而加入进来的员工，本意虽然是他更希望来的人和他一样抱有AGI的使命，但这番表达的不妥仍然引起了铺天盖地的嘲讽，觉得他是自个儿财富自由之后「何不食肉糜」，竟然觉得人类不需要赚钱养家糊口。 而阿莫代伊的反应也很干脆，不反驳，不辩解，默默在官网招聘栏新增了一条岗位信息，以30万年薪招聘一个内部侦探，要求自带反间谍和情报技能，主要职责包括对在职员工进行调查⋯⋯ 好吧，这就很阿莫代伊。

这是真实的新闻。地点不是普通 LA County 管辖 Bezos 的这处豪宅是 Beverly Hills 的 Jack Warner Estate，所以围墙/绿篱高度主要看 Beverly Hills Municipal Code，不是 LA County 直接罚。 Beverly Hills 确实有限制绿篱/围墙高度 比佛利山市法规对 front yard / side yard / rear yard 的 fence、wall、hedge 有不同高度限制。比如 Trousdale 区域前院前 20% 通常限制 3 feet，后面可到 6 feet，但超过 3 feet 的部分要“open to public view”。 “每月罚 $1,000”有媒体报道，但不一定能确认是官方公开罚单 Hollywood Reporter 报道过 Bezos 的 Beverly Hills 绿篱争议，并提到当地有超过高度后每月 $1,000 罚款的说法。 但很多社媒说法把它简化成“他违法，每月交钱就行”，这个说法未必完整，可能还涉及历史遗留、原有绿篱、许可、非合规状态等问题。l