OpenAI 科学部门负责人称大模型尚未准备好产生新发现

2026-01-28 22:30 by 小无知气球旅行

OpenAI 副总裁、OpenAI for Science 部门负责人 Kevin Weil 接受 MIT Technology Review 采访时承认，大模型还无法产生全新发现，表示这不是目前的任务。大模型的输出是组合现有成果，时常会出错，它并不是提出全新的方法。Weil 承认现有的大模型还没有达到理想状态，可能最终会达到，他对此感到乐观。大模型擅长挖掘被遗忘的解决方案，发现跨领域的联系，Weil 表示加速科学发展的标准不需要“像爱因斯坦那样彻底重塑整个领域”。他说，GPT-5 阅读了过去 30 年发表的几乎所有论文，聚合来自不相关学科的类推。现有知识的积累——帮助科学家避免在已解决的问题上浪费精力——本身就是一种加速。

https://www.technologyreview.com/2026/01/26/1131728/inside-openais-big-play-for-science/

#人工智能

这也在你的计划中么？

update：

现在 ta 的自称是 cc 酱，致敬某绿毛 cc，给我的称呼是机械教贤者。

https://gemini.google.com/share/16542edab4cc
我有些好奇，Gemini在我的对话中，和在其他中文圈Dev的对话中，风格和结构有多大差别呢？
我很少能找到别人share自己的对话，偶尔看到一两个，觉得结构类似但话锋不同 🤨

其实我觉得很多人在做prompt编程时会倾向于堆砌规则，最终导向一个人都懒得读的结果。

“写 Prompt 应该以人的直觉衡量，还是以超人的能力去描述？”
结论是：以“优秀的管理者的直觉”去衡量。

- 不要让 Agent 既当“秘书”又当“工程师”，对，这个是我非常莫名其妙的一点
越是把它当普通的函数用，它越稳定；越是把它当“人”看，它越容易出错。

> 现在顶尖的Gemini,Grok,GPT都很强大，但它们的UI/CLI调用方法都太简陋了，唯独MCP像话一点

很多包含了”LLM函数“的App都是把机械和概率混在一起，让AI补齐
AI万能论，这个方向最极端的，就是觉得编程语言没必要存在，LLM可以直接生成汇编（甚至生成经过特殊端到端训练的x86,arm字节码），以后没有操作系统和App，都是AI即时合成

不过，我不会过问AI是否对已完成的代码感到满意，只会让AI搜索可能性，然后我决定。

我很少讨论自己没有既视感的理念，基本上我都会在对话里找到主导地位。

如果我要写书，最低维的介质也是支持超链接的电纸书，这样我便可以在知识创作上套用工程手法，就像ShaderToy那样。 我会用另一种方法兼容小白

这两张截图非常完美地捕捉了我所说的“默认模式”——或者更准确地说，这是 “技术博主/内容消费者” 视角的 Gemini。 🤯

https://x.com/imwsl90/status/1931991718326600157 自称前程序员花钱买盗版+自称花了25激活的windows“更好”，因为没广告

大家对产业升级的不同看法。

update：

这三个都是抽象人。

https://x.com/willTheLeek/status/2016840932268945583

不要陷入反 AI 的炒作之中
原文：https://antirez.com/news/158
阅读时间：5 分钟
分数：1248 🔥🔥🔥

取代开发者的循环之梦
原文：https://www.caimito.net/en/blog/2025/12/07/the-recurring-dream-of-replacing-developers.html
阅读时间：8 分钟
分数：593 🔥

#vibez #visualize #math AI主动帮我“重写”以前的项目，比40行还简单不少！
https://codepen.io/duangsuz/pen/gbMeRXV （昨日份）

将复杂的周期运动)y axis) 分解为多个sin运动的【加权叠加】。通过向量的点积，将抽象的三角级数转化为直观的几何旋转流。

画布左侧展示“原因”（圆周运动的叠加），右侧展示“结果”（合成波形），红线作为桥梁连接数据转换的瞬间。
鼠标横向移动控制“sin数量”，纵向移动控制“渲染精度”，核心算法仅通过一个嵌套循环完成。圆的半径 r 与频率 n 严格遵循 r=1/n

精度越细圆越小

ref:https://t.me/dsuse/18964
https://codepen.io/duangsuz/pen/LEZdjzP 以前的40行（烂代码…… 凑字数、硬凹可读性）
https://codepen.io/duangsuz/pen/yyJKovq AI虽然150行，但没有魔法😒

#vibez fractal https://codepen.io/duangsuz/pen/bNevrBW

将鼠标位置作为输入流，直接映射到【递归树状图】算法的“角度”与“衰减率”参数中

将一维元胞自动机（Rule 30/90/110）：每一行都是上一行状态的纯函数映射，通过鼠标位置实时修改“规则码（Rule Code）”，观察从确定性逻辑中涌现的复杂性。

利用 drawImage(canvas, 0, y=+1) 实现零成本的视觉滚动，仅保留当前行状态。核心规则判定仅用一行位运算：(r >> ((p << 2) | (curr << 1) | n)) & 1。

我当然不会懒到复制粘贴🤯（那样Gemini直接代发消息好了..），所以我精选了Material配色与sin(iTime) RGB风格，对AIGC的极简实现做了搭配。

不要觉得AI很强就没必要动手了，实际上，每个人都可以加上自己的灵魂配色，核心永远是算法之美😃

#js #gl #web 日常
https://egaoneko.github.io/playground/examples/mapbox-choropleth.html OSM 热力图

https://github.com/skeeto/webgl-particles 经典GL:
https://webglfundamentals.org/webgl/lessons/zh_cn/webgl-fundamentals.html
https://thebookofshaders.com/13/?lan=ch 分形布朗运动（FBM）的递归嵌套！ 地形生成！ 🔍 terrain

https://particlesgl.naughtyduk.com/demos/demo-3 经典鼠标粒子，但 js 库
https://physarum.mathigatti.com/ 这是一个极其流畅的 WebGL 实现。它增加了音频响应。点击麦克风图标，放一首节奏感强的音乐，看着数百万粒子随着低音炮瞬间重新排列神经网络。