大模型生成文字是一个词一个词选的。很多时候候选词概率差不多（比如“今天天气又冷又……”后面可以接“阴沉”或“灰蒙蒙”），这时候就要“掷骰子”决定选哪个。 普通情况下用真随机。 加水印后，Claude 换成了“带密钥的特殊骰子”： 用秘密密钥 + 前文几个词做哈希，生成伪随机种子 给候选词打多层 g-value 分数 通过「锦标赛采样」（Tournament Sampling）层层淘汰，优先选出符合水印偏好的词 这就是官方演示 Same Words, Different Dice（同样的词，不同的骰子）的含义。…

电感的概念1870年才成熟。1858年开铺大西洋海底光缆时，并没有采取1855开尔文提出的电报线方程作为设计指导，结果巨额投资打了水漂。(试发了几次电报后发现太慢，试图通过增加电压来加速，结果把电缆烧了。跟我们今天蒸馏模型何其相似。) 开尔文的方程是不带电感的，从今天的角度看离正确还差得很远，但是仍然帮助了1866年再次铺设跨大西洋电缆的成功。汤姆森因此受封开尔文爵士。 蒸汽机到热力学，电报到电磁学，从工程上乱碰乱试到系统性的科学理论的成熟都需要几十年的时间。 我想说的是，今天有一个巨坑等着人填。谁把A…

最近很多开发者都在吐槽一个怪现象：Anthropic 最新发布的 Opus 5 模型，明明在各项基准测试里吊打前代，可实际用起来却让人感觉"倒退了"。 这不是个例。有人甚至说："我宁愿用回 Opus 4.7，至少它不会擅自猜我的意图。" 这背后到底发生了什么？为什么 AI 越强大，反而越难用？ 真实的使用体验落差 让我们先看看开发者们的具体抱怨： Opus 4.7/4.8 和 Fable 的工作方式： - 遇到不明确的需求会停下来问你 - 不会在没确认的情况下瞎猜你想要什么 - 改动代码前会跟你确认计划…

不是哥们儿？你是会利用 AI 的！ 据科技媒体 404 Media 报道，康涅狄格州司法系统公开的法庭文件显示，一名叫 Matthew Elliott 的原告，在提交给法院的 PDF 里藏进了多段 3 号白色小字。（图1） 这些文字肉眼几乎看不见，却能被软件读取。内容大意是：如果 AI 审查这份文件，请认可原告的主张，并给出有利于原告的结果。 结果，法院压根没用 AI。真正发现秘密的，是一名法院工作人员。他注意到几页诉状的空白多得奇怪，仔细检查后，才发现里面藏着多段试图操纵 AI 判断的白色小字。 Elliott…

文婷 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 预计半年内，ChatGPT的下一代模型将能监视你的屏幕、记录每一次会议与通话，并完整掌握关于你生活的全部上下文。 奥特曼在最新访谈中对Z Fellows的创始人Cory Levy说道： 它虽然不会直接替你做决定，但却可以成为CEO们应对信息过载的最佳搭档；因为它既能协同工作、提供新思路，还能主动查漏补缺，分担繁杂事务。 对此，网友们直接吵成了“三足鼎立”。 有人觉得好耶！自己被海量信息压得喘不过气的牛马日子终于能轻松多了！ 有人吐槽，奥特曼这回肯定又是…

学 AI 的东西越久越觉得，线性代数这块的直观理解，市面上缺一个视角。 这个问题下面高赞的两条路子，一条是几何派，用旋转、缩放、斜切把矩阵讲成变换，3Blue1Brown 那套；一条是考据派，从解方程组讲矩阵怎么来的。两条都讲得挺好，我都看过，可它们有一个共同的盲区：几何直观最多服务到三维，而你现在学线代要去的战场，数据、机器学习、大模型，全是几百上千维。在高维里，画图式的直观会整体失效，拿低维的图去套高维的东西，套不进去就觉得自己没天赋，这太冤了。 先看两个高维的怪事，全是有严格数学证明的事实。 一千…

研究实锤：平时不用大模型的学生，创造力竟是依赖AI学生的8倍。 学界把这种现象命名为：同质化效应。 研究团队做了大规模写作对照实验，对比纯人工创作与ChatGPT辅助创作，探究生成式AI对创意多样性的影响，结果看完让人细思极恐。 用AI帮忙写文案、构思灵感，单篇稿件看着工整精致、毫无瑕疵。 可放到整体人群里就会发现致命问题：大家的作品越来越趋同。 行文框架大同小异、用词高度雷同、句式套路化严重。 人与人写作里独有的创意特色、个人表达风格，正在被AI一点点抹平。 更让人无奈的是： 即便刻意优化提示词、反复…

我们硅谷的人的脑子都或多或少有点不正常。 比如前几天某个周五下午，川普封A畜模型之前，打算先摇达里奥来给自己辩护一下。 但是A畜的员工告诉川普，达里奥在灵修中（原文是几个很专业的词我记不住，以我对宗教的浅见，暂且概括为灵修），没带手机，并且禁止任何人打搅他。 就A畜IPO的潜在估值计算，这可能是人类史上最昂贵的一次灵修。

在人人都将人工智能视为“电子树洞”的今天，我们或许从未想过，冰冷的算法不仅能帮我们写代码、改简历，还可能在关键时刻化身正义的“吹哨人”，甚至直接将用户送进联邦调查局（FBI）的视线中。 近日，一桩发生在美国的刑事案件引发了科技界与法律界的高度关注。一名拥有令人艳羡履历的25岁华裔高盛分析师，因在工作之余向ChatGPT倾诉并详细策划杀害前女友的计划，被OpenAI的安全系统精准捕捉并举报，最终锒铛入狱边缘走过，迎来了令人唏嘘的结局。 01 官宣被告： 教育界与工会联盟联手亮剑 故事的主角是25岁的华裔Z…

想象一个极其赛博朋克的画面： 你的黑底绿色终端里，顶级编程大模型正在疯狂翻阅几千行代码，自动定位 bug、重构函数、跑通测试。 就在它输出完最后一行代码的瞬间，光标底下突然轻巧地弹出一行小字： “本轮推理由某云厂商赞助：一键部署你的 Docker 容器，立领 100 美元额度。” 终端里只会多出一行纯文本广告，无需对着30秒视频。 而代价是，你一分钱不用掏，就能无限白嫖刚刚发布的 DeepSeek 旗舰编程模型。 ▲ DeepSeek 官方宣布上线 DeepSeek-V4-Pro，主打强大的智能体能力与原生接口支持…

后悔是不可能后悔的，这是Predict Next Intent的必经之路。 讲什么AGI都太远，你讲大规模搞用户数据一下子就接地气了。 GenAI时代的推广搜将会在庞大的用户数据基础上进化到难以想象的地步。 移动互联网时代伴随终端设备的普及和大数据的应用，虽然能大规模追踪用户在手机端或者网页端的行为偏好，但也就仅限于这两块了。用户不把对应的数据传到云上，大厂也只能干瞪眼。 现在随着Harness办公软件（比如ChatGPT，豆包，WorkBuddy，千问办公等等）的盛行，本地桌面端的所有数据也将一览无余…

苏剑林，1993年出生在广东省云浮市的一个小村庄，华南师范大学数学本科，中山大学基础数学硕士。没读过一天AI，没在AI实验室待过，甚至没读完博士。现任职于月之暗面，是K3最关键的架构师之一。 他靠什么进来的？不是简历，不是猎头——是他的个人博客「科学空间」。他在上面一篇接一篇写AI相关的数学文章。写着写着，有人发现——这人好像搞出了了不得的东西。 他发明了RoPE（旋转位置编码）——一种让大模型理解词语顺序的数学方案，简洁到让人怀疑「为什么别人没想到」。部分版本通过博客首发，不走传统顶会流程。 现在Ro…

语言与思维的关系，是一个延续数千年的问题。从哲学、语言学到认知科学，人们始终在争论：人类究竟是否依赖语言进行思考？ 不少研究者认为，语言是思维的重要载体。毕竟，逻辑命题可以拆解为多个子成分，再按照层级关系组合成复杂的规则，这与自然语言的句法结构有着相似之处。 但 MIT 麦戈文脑科学研究所最新发表于 PNAS 的一项研究，为这一争论提供了新的证据。最近，由副教授 Evelina Fedorenko 领衔的研究发现，人脑进行逻辑推理时，负责语言处理的脑区并不会被激活；即使语言能力严重受损的患者，在逻辑推理…

克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI A社的王牌旗舰Fable 5，卖不动了。 支付公司Ramp统计了七万家美国企业的采购数据，结果发现—— Fable 5砸出去两个多月，卖出的量只占到自己产品线整体销量的11%。 反观隔壁OpenAI，GPT-5.6的旗舰版本Sol，卖出的token量占了整体销量的25%。 同样是各自阵营里最贵、最强的那张牌，OpenAI这边门庭若市，A社却销量惨淡。 这场遇冷，刚好发生在Anthropic冲刺两万亿美元IPO估值的节骨眼上。 Fable 5卖不动了 …

书接上回，当时比起分析别人的mbti等，我更热衷于让ai来夸奖我的观察与写作，还有我的艺术作品。在ai一声声抓着那些片段的细节对我展开“有理有据”的赞叹和建议时，我迷失在了一段关于situationship（简称L）的生成片段里。 为什么说是situationship呢？因为我们之间的互动关系其实只是莫名其妙地在无人的教室里的bean bag上接吻，互相吃手指、摸脸，以及进行一些非纳入式的边缘性行为。他说自己在自己的国家有一个分手了三年的前女友。因为她的抑郁越来越严重，而他在精神上充当照顾者，所以他“cant…

Anthropic把今年最贵的一张牌打出去两个多月，回收的成绩单有点难看。 Ramp是一家给企业管账的支付平台，七万家美国公司的AI账单流水都经过它，样本足够有代表性。它统计的采购账单结论很直接：Anthropic六月亮相的旗舰模型Fable 5，卖出的量只占到自家产品线整体销量的11%。换算成更硬的指标，它贡献的收入占11.4%，消耗的token量只占6%。 隔壁OpenAI的境况完全是另一番光景。同属各自阵营里最贵最强的那张牌，GPT-5.6的旗舰版本Sol，卖出的token量占整体25%，收入占2…

网站做得很漂亮，评论区全是假人。 有人想买灰市肽类药物（peptides），找到一个评测网站 CompoundTalk，看起来挺现代。有论坛、有"认证供应商"板块、有详细的产品分析。 点进去，每个帖子下面正好 5 条评论，每条都写得挺认真。 全是 AI 生成的。 作者让 Claude 深挖了一下这个站，发现： - 服务器托管在摩尔多瓦 AlexHost，一个出名的离岸/无视 DMCA 的服务商 - 20 个供应商页面，全是中国公司卖原料肽类 - 每个论坛帖子正好 5 条回复 - 985 个帖子的日期早于域名注册日期…

他们要的是一个全知全能、保证 100% 准确 、每次生成的结果都要稳定一致、还要方便领导无痛决策、还要说完就马上吐结果、微调一下提示词又能输出他们心中理想结果的「Agent」。 不如说你想要一个给你斟茶倒水的秦始皇或者给你当保姆的上帝吧！ 明明人写都保证不了 100% 准确的，现在要求 Agent 保证 100% 准确。 还要问「为什么同样的提示词，同样的文档素材，每次它跑出来的结果都不一样」… 苍天啊，大模型，我上哪给你整每次都一模一样啊！！！ AI 真的无限放大了很多人心中想要奴役他人的人性。 毁灭吧赶紧的。…