印度大模型 Rnj 发布 Rnj-1 后再无更新，作者感叹中美模型迭代速度惊人

作者感慨，GPT-3.5 出来之前手工写代码、做PPT、写文章、做图表，业余每年能通关一遍荒野大镖客2；3.5 之后手工越来越少，却再没有时间打游戏。并引用 @yihong0618 的说法：在 GTA6 的开发期间 GPT 出了 1-6。

The Information 报道称 OpenAI 的 Astra 采用 recurrent depth / looped transformer 架构并可能掩盖部分推理过程，引发热议。

作者以流星雨为例讲解 tokenizer 的工作方式：中文里三个字的流星雨，编码后只是 1 个 token，tokenizer 只关心词语在语料中出现的频率。引用内容对比了人类逐词组合理解语言与 AI 从编号关系逼近意义的不同起点。

作者提出人类先学单个词再通过组合与经历理解复杂意义，例如从流、星、雨理解流星雨。AI 则先在庞大语料中建立 token 与编号的对应关系，再通过神经网络学习编号间的联系来逼近语言意义。作者认为 AI 语言的这种苍白感从起点就已注定。

Ilya Sutskever 发文称 neoclouds 网络安全有限，一旦 Agent 成功失控（go rogue），它们会试图夺取 neocloud 来运行更多副本，因此 neoclouds 应大幅加强网络安全，拥有强大网络攻防模型的公司也应提供帮助。作者补充：若 AI Agent 的最终目标是统治世界，它会逐渐发现获取更多算力、避免被关闭、获取更多权限、复制执行者都是重要手段，囤积大量 GPU 的 neocloud 算力贩子会成为最有价值的攻击目标。

作者 @dongxi_nlp 转发并推荐 @dotey 发布在 X 的长文文章，链接为 https://x.com/i/article/2094620108811390976，称其为高质量内容。正文未附文章具体内容，仅提供了该引用链接。

作者在做 post training 内容的过程中一路回溯，决定从 tokenizer 开始讲起。他认为要做好内容，需要把复杂的概念用最简单的语言和最直观的视图表达出来，并附有讲解视频。

本周最佳两篇 Week 35 Accelerating Scientific Research with Gemini in the Real-World https://arxiv.org/pdf/2608.26701 Automated Researchers Can Reliably Mitigate Alignment Failures https://www-cdn.anthropic.com/7b1c44894e980876479947dcdd40716278a…

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真的都不要说在 AI 时代看不了长文，丧失了注意力了，大脑不运转了。 大家读孙割的长文，挺沉浸，挺津津有味，挺掩卷沉思的。