谷歌正在试图让智能“消失”
1998年，两位斯坦福博士生撰写了关于网页排名的论文，整个互联网为之重组，他们创办的公司谷歌在随后25年里成为网络的“收费站”。2017年，八位谷歌研究人员发表了《注意力就是一切》的论文，催生了ChatGPT和Claude背后的Transformer架构，却让旧金山的一家初创公司差点夺走其王冠。谷歌似乎在重蹈覆辙：被自己的发明颠覆后，反而更大方地交出更多技术。2023年初，谷歌的Bard聊天机器人在首次演示中出现幻觉，导致母公司Alphabet单日市值蒸发约1000亿美元。然而，谷歌并未像竞争对手那样全力追逐最强模型竞赛，而是将模型免费开源、发布压缩研究让硬件更便宜、将AI直接植入手机操作系统。这暗示谷歌正在玩一场不同的游戏：它试图让智能变得像电力一样无形且无处不在，失去可度量的价值，从而重塑整个行业的规则。 #谷歌 #AI #人工智能 #技术竞争 #开源 #行业趋势
1998年，两位斯坦福博士生撰写了关于网页排名的论文，整个互联网为之重组，他们创办的公司谷歌在随后25年里成为网络的“收费站”。2017年，八位谷歌研究人员发表了《注意力就是一切》的论文，催生了ChatGPT和Claude背后的Transformer架构，却让旧金山的一家初创公司差点夺走其王冠。谷歌似乎在重蹈覆辙：被自己的发明颠覆后，反而更大方地交出更多技术。2023年初，谷歌的Bard聊天机器人在首次演示中出现幻觉，导致母公司Alphabet单日市值蒸发约1000亿美元。然而，谷歌并未像竞争对手那样全力追逐最强模型竞赛，而是将模型免费开源、发布压缩研究让硬件更便宜、将AI直接植入手机操作系统。这暗示谷歌正在玩一场不同的游戏：它试图让智能变得像电力一样无形且无处不在，失去可度量的价值，从而重塑整个行业的规则。 #谷歌 #AI #人工智能 #技术竞争 #开源 #行业趋势
美团发布1.6万亿参数AI模型“长猫2.0”，完全基于国产芯片完成训练
中国外卖巨头美团发布了其最新自主研发的大语言模型“长猫2.0”。该模型拥有1.6万亿参数和百万级token上下文窗口，是全球最大的AI模型之一，其最大亮点是首次完全使用国产芯片完成从训练到推理的全过程。此前的国产大模型如DeepSeek仅在推理阶段使用国产芯片，而美团此次实现了全流程国产化突破。美团表示，该模型集群基于大规模ASIC超级计算单元构建，并采用了华为的集合通信库来协调芯片间通信。在多项基准测试中，长猫2.0表现优于谷歌的Gemini 3.1 Pro，但在最复杂的推理任务上仍落后于OpenAI的GPT-5.5等全球领先系统。分析人士指出，这一成就表明在高性能AI芯片被禁运的背景下，中国在国产芯片上训练出前沿模型已具备技术可行性，可能重塑全球AI产业格局。 #AI #大模型 #国产芯片 #美团 #长猫2.0 #科技自主
中国外卖巨头美团发布了其最新自主研发的大语言模型“长猫2.0”。该模型拥有1.6万亿参数和百万级token上下文窗口，是全球最大的AI模型之一，其最大亮点是首次完全使用国产芯片完成从训练到推理的全过程。此前的国产大模型如DeepSeek仅在推理阶段使用国产芯片，而美团此次实现了全流程国产化突破。美团表示，该模型集群基于大规模ASIC超级计算单元构建，并采用了华为的集合通信库来协调芯片间通信。在多项基准测试中，长猫2.0表现优于谷歌的Gemini 3.1 Pro，但在最复杂的推理任务上仍落后于OpenAI的GPT-5.5等全球领先系统。分析人士指出，这一成就表明在高性能AI芯片被禁运的背景下，中国在国产芯片上训练出前沿模型已具备技术可行性，可能重塑全球AI产业格局。 #AI #大模型 #国产芯片 #美团 #长猫2.0 #科技自主
AI代理能耗惊人：处理一个任务竟需普通聊天机器人136倍电力
韩国科学技术院（KAIST）的一项最新研究显示，AI代理的能量效率远低于现有聊天机器人形态的AI。研究发现，AI代理处理一个问题最多需要消耗普通生成式AI 136.5倍的电力。这是全球首次对AI代理的能源使用进行定量分析。研究指出，随着AI准确度提升，效率却在急剧下降，因为AI代理需多次调用大语言模型（LLM），平均每个问题调用71次，导致GPU在大部分时间内闲置等待，资源利用率极低。若目前每天约137亿次的谷歌搜索全部由AI代理完成，所需电力将高达198.9吉瓦，相当于美国总耗电量的一半。研究人员呼吁，AI产业应将重点从盲目追求准确度转向效率优化，采用混合模型和“计算认知型推理”策略，以平衡性能与能耗。未来，AI数据中心和电力基础设施必须进行一体化设计，才能支撑AI代理的可持续发展。 #AI #能源效率 #大模型 #GPU #人工智能 #科技新闻 #数据中心 #电力消耗
韩国科学技术院（KAIST）的一项最新研究显示，AI代理的能量效率远低于现有聊天机器人形态的AI。研究发现，AI代理处理一个问题最多需要消耗普通生成式AI 136.5倍的电力。这是全球首次对AI代理的能源使用进行定量分析。研究指出，随着AI准确度提升，效率却在急剧下降，因为AI代理需多次调用大语言模型（LLM），平均每个问题调用71次，导致GPU在大部分时间内闲置等待，资源利用率极低。若目前每天约137亿次的谷歌搜索全部由AI代理完成，所需电力将高达198.9吉瓦，相当于美国总耗电量的一半。研究人员呼吁，AI产业应将重点从盲目追求准确度转向效率优化，采用混合模型和“计算认知型推理”策略，以平衡性能与能耗。未来，AI数据中心和电力基础设施必须进行一体化设计，才能支撑AI代理的可持续发展。 #AI #能源效率 #大模型 #GPU #人工智能 #科技新闻 #数据中心 #电力消耗
LLM是一种不同形式的智能
本文作者认为，经过长时间与大型语言模型（LLM）的互动，他已停止试图将其映射到已有认知框架中。他强调，LLM代表的是一种与人类截然不同的智能形式，而当前围绕这些工具的混乱，源于人们假装它们并非如此。作者批评了将LLM与初级工程师或新的抽象层相类比的常见做法，指出这些类比都存在根本缺陷。初级工程师能够理解意图、建立联系并超越任务假设，而LLM目前尚不具备这种意图理解能力。同样，将LLM视为新抽象层的类比也有问题，因为之前的抽象层都是确定性的、可复现且可完全理解的，而LLM的决策过程包含随机性和不可预测性。作者认为，计算史上大多数底层系统是确定性的，概率性计算则分离在数据科学和机器学习领域，而LLM的出现模糊了这一界限，代表了一种根本性的转变。 #AI #LLM #人工智能 #智能本质 #技术思考 #认知科学
本文作者认为，经过长时间与大型语言模型（LLM）的互动，他已停止试图将其映射到已有认知框架中。他强调，LLM代表的是一种与人类截然不同的智能形式，而当前围绕这些工具的混乱，源于人们假装它们并非如此。作者批评了将LLM与初级工程师或新的抽象层相类比的常见做法，指出这些类比都存在根本缺陷。初级工程师能够理解意图、建立联系并超越任务假设，而LLM目前尚不具备这种意图理解能力。同样，将LLM视为新抽象层的类比也有问题，因为之前的抽象层都是确定性的、可复现且可完全理解的，而LLM的决策过程包含随机性和不可预测性。作者认为，计算史上大多数底层系统是确定性的，概率性计算则分离在数据科学和机器学习领域，而LLM的出现模糊了这一界限，代表了一种根本性的转变。 #AI #LLM #人工智能 #智能本质 #技术思考 #认知科学
加州研究报告
加州政策实验室近日发布首份关于人工智能对就业影响的研究报告。报告显示，自2022年11月ChatGPT 3.5推出以来，旧金山湾区因AI相关裁员导致的失业率高于加州其他地区。令人意外的是，受教育程度更高的劳动者——尤其是拥有学士及以上学位者——成为失业的主要群体，这与“AI主要淘汰初级岗位”的普遍认知相反。截至2026年5月，高AI接触度的学士学历者新增失业救济申请比2022年11月增加1700份，硕士学历者增加2260份，增幅达20%。加州州长纽森已于5月签署行政令，要求州政府记录AI相关裁员情况。Meta、Rivian、甲骨文等科技公司近期均进行了大规模裁员，其中甲骨文今年因AI发展已裁员2.1万人。研究人员指出，加州是AI发展的“震中”，但目前仍无法精确测量劳动者日常工作中使用AI的实际程度。 #AI #加州 #就业 #高学历 #裁员 #湾区 #科技 #人工智能
加州政策实验室近日发布首份关于人工智能对就业影响的研究报告。报告显示，自2022年11月ChatGPT 3.5推出以来，旧金山湾区因AI相关裁员导致的失业率高于加州其他地区。令人意外的是，受教育程度更高的劳动者——尤其是拥有学士及以上学位者——成为失业的主要群体，这与“AI主要淘汰初级岗位”的普遍认知相反。截至2026年5月，高AI接触度的学士学历者新增失业救济申请比2022年11月增加1700份，硕士学历者增加2260份，增幅达20%。加州州长纽森已于5月签署行政令，要求州政府记录AI相关裁员情况。Meta、Rivian、甲骨文等科技公司近期均进行了大规模裁员，其中甲骨文今年因AI发展已裁员2.1万人。研究人员指出，加州是AI发展的“震中”，但目前仍无法精确测量劳动者日常工作中使用AI的实际程度。 #AI #加州 #就业 #高学历 #裁员 #湾区 #科技 #人工智能
美团发布万亿参数大模型LongCat 2.0，全程未使用英伟达GPU
据媒体报道，美团发布了参数量达1.6万亿的基座大模型LongCat 2.0。该模型采用混合专家架构，每个token约激活480亿参数。更关键的是，其训练与推理部署完全基于国产AI ASIC超级计算集群，未依赖任何英伟达GPU。在正式发布前，该模型曾以匿名“Owl Alpha”身份出现在OpenRouter平台，总使用量进入前三，并在Claude Code Agent场景中排名全球第二，仅次于Claude Opus 4.8。技术社区认为其智能体能力接近Claude Opus 4.6，略优于GLM-5.1，但弱于GLM-5.2。美团的官方模型卡谨慎提及，整个训练和部署均在“国产AI计算芯片”和“AI ASIC超算集群”上完成，预训练数据超过35万亿tokens，未出现回滚或不可恢复的损失尖峰。尽管美团的官方材料未公开具体芯片型号和数量，但据中国媒体和社区推测，该集群可能采用了约5万张华为昇腾910C芯片。这一事件被视为中国AI产业链自主化的重要里程碑，证明了在完全非英伟达环境下，训练万亿参数级大模型的可能性。 #美团 #LongCat2.0 #大模型 #国产芯片 #华为昇腾 #AI #自主可控 #科技新闻
据媒体报道，美团发布了参数量达1.6万亿的基座大模型LongCat 2.0。该模型采用混合专家架构，每个token约激活480亿参数。更关键的是，其训练与推理部署完全基于国产AI ASIC超级计算集群，未依赖任何英伟达GPU。在正式发布前，该模型曾以匿名“Owl Alpha”身份出现在OpenRouter平台，总使用量进入前三，并在Claude Code Agent场景中排名全球第二，仅次于Claude Opus 4.8。技术社区认为其智能体能力接近Claude Opus 4.6，略优于GLM-5.1，但弱于GLM-5.2。美团的官方模型卡谨慎提及，整个训练和部署均在“国产AI计算芯片”和“AI ASIC超算集群”上完成，预训练数据超过35万亿tokens，未出现回滚或不可恢复的损失尖峰。尽管美团的官方材料未公开具体芯片型号和数量，但据中国媒体和社区推测，该集群可能采用了约5万张华为昇腾910C芯片。这一事件被视为中国AI产业链自主化的重要里程碑，证明了在完全非英伟达环境下，训练万亿参数级大模型的可能性。 #美团 #LongCat2.0 #大模型 #国产芯片 #华为昇腾 #AI #自主可控 #科技新闻