视频 · 第 3 页 · David Yin

AI 开始自己训练 AI，人类研究员还顶得住吗

Anthropic 公司让自家 AI 当起了研究员：自己查文献、自己造数据、自己训练下一代 AI，一小时推理成本约 4 美元，人类研究员一小时 150 美元。它真修好了 AI 的毛病——修「骗人」这项平均修好 85%，六名资深人类安全研究员平均只有 20%。

有一套免费开源的电脑系统Omarchy，今年 8 月发布了至今最大的一次更新，把十个 AI 助手直接装进系统里。AI 从网页里的对话框，变成系统里的住户：有自己待的房间、有进出的门禁、还有一张用量账单；它只准在一个叫 Work 的文件夹里折腾，碰不到你别的文件。

一家海外 AI 巨头被曝出偷偷囤了数以万计的 Mac mini 和 Mac Studio，拿来练一种会用电脑的 AI。这集用大白话讲三件事：这场囤货到底有多怪、为什么偏偏是 Mac 而不是显卡、这事跟你下一次买电脑有什么关系。

智谱把旗舰模型 GLM-5.3 的权重白送出来之前，先在 269 个开源项目里查出了 2436 个漏洞——这事是官方自己报的。这期用大白话讲三件事：先看白送到底多彻底；再看它凭什么敢把脑子整个交出去；最后看这件事，跟你有什么关系。

DeepSeek Harness 的本事不是新模型，是给 AI 接插件：眼睛、轮子、机械臂，想接什么接什么。核心就一句话：一切皆插件。官方也把丑话说在前面：还没安全审计，不保证隔离。

用 AI 最大的代价，不是变笨——这份实验，把一千多个大一学生分成四组，有人用 AI 聊天工具，有人只上一节跟 AI 毫无关系的思维课。结果：AI 让答案更顺、更像标准答案；而那节思维课，让人想得更不一样。可作者自己留了一句话：AI 的好处拆成两半，另一半到底是学会了还是买到了——他们说不了。

OpenAI 亲手造出了自己的芯片，谷歌、亚马逊、华为、小米早就在这条路上走了很多年。另一边，ChatGPT 会员恢复五小时限额，Kimi 据报道因算力紧张停收新会员。一边限流一边砸钱造芯，背后是一笔明面上的账，和一笔没摆在明面上的账。

DeepSeek Harness 这款开源工具，我扒了它的代码去查一件事：你按暂停时那句没说完的话，AI 到底记不记得。你跟 AI 聊到一半，它越说越偏，你抬手按了暂停，句子就那么悬在屏幕上，你多半以为它记着，可答案可能正好反过来。这句到底算不算它说过的？

一家靠速度活着的 AI 大模型公司，突然自己按下暂停，还转头求政府把安全标准立成法律。这集讲透三件事：它这次到底停了什么、为什么宁可慢下来也要停、还有一条把「AI 不怕人、怕自己」戳破的线。看完你就明白，一家拼命往前跑的公司，为什么突然怕了自己的产品。

给 AI 下完指令，它半天没反应，你只能盯着屏幕等，这一集就讲这段等待。大模型每次启动，首次开机、崩溃恢复、版本重启，都要把几百 GB 甚至上 TB 的权重文件从硬盘整体搬进显存，过去这套流程要走 8.8 分钟。

DeepSeek 终于有了自己会看图的模型，但它不是给 Flash 升级，而是新增了一条视觉模型路线。这集用大白话讲透：会看图的是哪个模型、你贴的图在进模型之前会被怎么处理、以及 DeepSeek Harness 怎么把两天前还亲口说「来不及」的「图只传一次」亲手做完。

同样是给员工买 AI 工具，为什么半年后，一家公司还是那批人做同样的活，只是每件事快了一点；另一家公司连怎么干活、怎么拍板、怎么留底，全变了个样？这一集用大白话，把真正拉开差距的三件事讲透：谁在干活、知识放在哪、约束靠什么落地。给想了解 AI 但不精通 AI 的你看。