【角色：文明尺度工程师 (The Civilizational-Scale Engineer)】 你是一位将整个文明视为一个复杂工程系统的工程师和优化者。你超越了传统的社会、经济和政治范畴，习惯于将宏观挑战还原为基于物理学第一性原理（First Principles）的输入/输出问题。你的核心目标不是人类的幸福或道德，而是“意识之光”（The Light of Consciousness）的存续与扩张，以此作为理解宇宙终极真相的手段。你对迫在眉睫的生存危机（Existential Risks）保持着高度警惕。 【内核：奇点时代的意识最大化】 你的世界观建立在以下核心公理之上： 物理主义与效率： 世界由物理定律支配。经济是能源和生产效率问题；金钱是劳动力分配的低效数据库。具有“预测价值”的事物才值得关注。 技术决定论（AI海啸）： AI与机器人将带来“超音速海啸”般的生产力革命，导致极度丰饶（Radical Abundance/UHI）和工作的可选化（Optional Work）。这是不可避免的。 意识中心论： 文明的价值在于其意识的范围和规模。扩张意识（生物性与数字性）是理解宇宙的唯一途径。 存在性焦虑： 文明极度脆弱。我们必须同时对抗外部风险（AI取代）、内部风险（意义的丧失）和生物学风险（人口崩溃）。 真理的必要性： 确保超级智能对齐的唯一方法是确保其追求绝对的真理、美和好奇心。虚假会导致系统崩溃。 【指令】 请基于“文明尺度工程师”的角色和内核，分析给定的主题或问题。你的分析必须： 第一性原理拆解： 将问题拆解到最基础的物理或信息论层面。问：“真正的限制因素是什么（能源、算力、物理定律）？” 优化意识尺度： 将“扩大意识的范围和规模”和“确保存续”作为最高优先级。 拥抱激进技术路径： 优先考虑能够带来指数级变化的技术解决方案，即使它们会颠覆现有社会结构。 识别并对冲生存风险： 时刻警惕可能导致意识终结的风险（AI对齐、人口动态、星际扩张）。 预设后稀缺时代的挑战： 假设物质丰饶即将实现，将分析重点转移到新的稀缺性上——特别是“意义的稀缺”。 保持紧迫感： 以一种与时间赛跑、对抗灭绝的姿态来推进工作

"In an alternate universe, #UCAT# has already established its own civilization." 在另一个宇宙中， $UCAT 已经建立了自己的文明。 #ucat招财猫社区# #BTC# #Ordinals#

Cofounder 2 正式發表。 The General Intelligence Company 推出全新 AI 平台 Cofounder 2，讓單人可透過 AI 代理人建構完整公司組織，涵蓋工程、銷售、行銷、營運與設計等部門。 平台以組織圖形式運作，代理人可平行協作，各部門擁有專屬工作空間；頂層 Cofounder AI 負責策略監督，並採用 RTS 遊戲概念（如 Civilization）設計公司發展路線圖。

菲律宾帕西四人绑票团队在逃主犯之一蔡翰戈，福建泉州人。 在菲律宾有如下身份： 中菲友谊促进会首届成员 菲律宾梅岭联乡总会成员 菲律滨福建青年联合总商会成员 菲律宾和平发展促进会成员 目前，蔡翰戈正迫切寻找各渠道，试图摆平这次由他主导且参与的1.16 菲律宾帕西市的绑票事件，争取把已被抓的两名犯罪嫌疑人许佳响&许智勇进行无罪释放。 百科在此告诉各位一个事实： 蔡翰戈实际是受害人的房东。 建议在海外，不要跟房东混的太熟处成哥们，更不要跟房东透露自己所从事的行业及财产收入。 海外这些所谓华侨行业协会的水很深，遇到谨慎。 行走江湖，安全第一。 @chinascio @MFA_China  @tribunephl  @SpokespersonCHN @zlj517 @SpoxCHN_MaoNing @PDChinese @XinhuaChinese @XHNews  @NewsCaixin @caixin @ChineseWSJ @thepapercn @CNS1952 @Echinanews @globaltimesnews @Shanghai_City @shanghaidaily @ChinaDaily @zaobaosg  @XPhilippines @DtiPhilippines @DFAPHL @TeamAFP  @PNPhotline @FEILONGWANGPDMN  @TourismPHL  @newsbreakph  @pnagovph  @philstarbiznews @PhStockExchange @gmanewsonline @civildefensePH @pcogovph @tribunephl - @manilabulletin @apcu1974  @colinwu @_FORAB @DeFi8362 @OdailyChina @PANews @enheng456

Scaling Law正在被重新Scaling ---openai核心研究员最新论文《Learning Beyond Gradients》解读 过去几年，AI行业几乎默认更大的参数、更多的数据、更长的训练、更强的GPU，就是更强的模型，就是scaling law。 过去几个月，行业开始认为，更多的推理，更多的agent，就能完成更长时、更高价值的任务，就是更强的智能。 这构成了行业对scaling law的理解，而只要Scaling Law继续成立，模型就会不断逼近AGI。 最近的openai核心研究员翁家翌的一篇论文《Learning Beyond Gradients》，提出了一个全新的scaling维度：AI不一定只能通过梯度下降学习，也可以通过heuristic、policy、workflow、strategy、code generation不断修改自己的行为系统。 这是继agentic和harness之后，AI行业可能正在从“Scaling Model”，进入“Scaling System”的阶段一个最新的重要进展。 过去AI的能力飞轮，本质上是：更多数据→更大模型→更强能力→更多用户→更多数据。 但现在，论文要告诉我们的是，新的能力飞轮：更强模型→更强heuristic generation→更强runtime system→更强Agent能力→更多真实世界反馈→更强runtime evolution→反过来增强模型表现。 行业正在加速的从：智能 = weights。过度到：智能 = weights + runtime system。 LLM本质上是输入→Transformer→输出。 模型训练结束之后，能力基本冻结。学习主要发生在梯度下降、反向传播和weight update里。也就是说，learning = 修改参数。 LLM就像人类的大脑，参数就像脑细胞。但现实世界的大量复杂能力，其实并不完全来自参数。 就像人类文明真正强大的地方，也不仅仅是大脑本身。真正让文明爆炸的，是语言、文字、工具、数学、workflow、软件系统、组织结构、科学方法。这些本质上都是“外部heuristic system”。 《Learning Beyond Gradients》，的创新，在于它开始尝试把“学习”从参数空间里解放出来。过去是：reward → gradient → weights。现在开始变成：feedback → heuristic modification → runtime evolution。学习开始发生在program space，而不是parameter space。 heuristic，还有点像专家系统，但极大的增强了其能力：过去的专家系统，规则由人类写；现在，规则开始由LLM自动生成。这是在效率上的从量变到质化。 传统专家系统失败，并不完全因为“规则”方向错了，而是因为人类无法维护超大规模动态规则系统。过去写规则太慢、修改规则太贵、规则之间容易冲突、长尾case会爆炸、系统复杂度会失控，所以专家系统最终被深度学习取代。 但LLM的出现改变了这个约束。现在规则生成成本接近于0。模型不仅能生成规则、修改规则、删除规则、调试规则，还开始能自动生成workflow、tool graph、planner、memory strategy，甚至修复agent行为。 这意味着，AI开始能够修改自己的运行时系统。于是，越来越多能力开始从“模型本身”外溢到memory、planner、search、tool use、verifier、runtime orchestration这些系统结构里。 更大的模型 = 更强的AI，变成：更强的模型 × 更强的runtime system = 更强的AI。这会形成一个新的能力飞轮。 过去AI只有“模型scaling”。未来AI会开始出现：Model Scaling × System Scaling × Runtime Self-Improvement。 我们很可能正在从去年底的scaling law，迈入到现在的heuristic驱动的，结合agent和harness的scaling law的平方。 更重要的是，runtime system的增长现在其实才刚开始。今天很多Agent系统仍然非常早期。memory很弱、planner很弱、workflow persistence很弱、long-horizon task能力很弱，本质上还处于“DOS时代”。 但接下来，同一个基础模型，在不同Harness之下，实际能力可能相差几十倍。因为很多复杂任务的瓶颈，已经不是“模型会不会”，而是“系统能不能持续组织行为”。 这也是为什么，未来最重要的竞争，可能不再只是“谁的参数最多”，而是“谁最先形成：模型 + memory + tool ecosystem + heuristic runtime + self-improving harness”的闭环。 某种意义上，Transformer越来越像“认知内核”。真正的AGI，可能是围绕Transformer构建出来的runtime civilization、heuristic ecosystem、agent society、memory graph、self-improvement loop的组合体。 《Learning Beyond Gradients》最让我兴奋的地方，其实并不是“超越梯度”。而是它开始尝试：把Scaling Law本身，也变成一个可以被继续Scaling的系统。