马东锡NLP感叹一丝恐惧

OpenAI 的一切产品决定都是从 Slack 上交流和协调的。 这世界这么多 AI 巨头，当年收购 Slack 的却是 Saleforce

美国在忙着做 Frontier Models 中国在忙着做 Open Models，并努力成为 Frontier 欧洲在忙着做 Sovereign Models，谓之"主权" AI

作者认为在 Agent 时代，PR Review 已成为办公室政治工具。作者提出，人工 PR review 中恶意容易被识破和反击，但利用 AI review 的过程中可以做到恶意满满；被攻击者的 token 和正向情绪会在与恶意 review 的纠缠中被一点点耗尽。该推文引用了 @dotey 关于不逐个 Review PR、靠 AI 验证与规矩保证质量的播客总结作为上下文。

2025年全球 AI 专用数据中心用电量约 155 TWh，若换算成食物热量，相当于约 5330 亿只烤鸡腿或 3000 亿份 200 克菲力牛排。作为对照，数学家拉马努金曾极度贫困，靠米饭加一点盐和柠檬汁的严格印度素食，供养一颗仅 20 W 的大脑。

针对资产稳定在 A4-A5 层级、想配置 DGX Spark 的提问，回答者不建议过早接触 Nvidia 这一层级。

如果这个月只能读一篇文章，就是这篇！ 如果自动化 AI 研发触发了智能爆炸，会怎样？ @geoffreyhinton： 由递归自我改进引发智能爆炸的想法已经存在很久，但直到最近它似乎都不迫在眉睫。如今许多顶尖研究者认为它可能很快就会发生。你可以在这里读到我们关于此的论文： https://casp.ac/reports/intelligence-explosion

听 @karpathy 的话，把 ASD-STE100 写进 system prompt

作者回忆新人时期请教资深工程师代码逻辑被一句“哦，忘了”回绝，感叹如今 LLM 能用文字、图表、视频等多种方式耐心回答问题。其引用的 Karpathy 帖子介绍了用 ASD-STE100 规范写作、生成图表、HTML 网页和 3b1b 风格讲解视频等理解 LLM 输出的技巧。

Tavus 发布 Griffin，称其为首个通过视频图灵测试的模型，48% 与其实时对话的人认为它是真人，此前系统通过率低于 3%，并在 NVIDIA 的全双工 AI 视频基准上排名第一。作者东锡 NLP 玩笑式畅想用 Agent 干活、让 Griffin 开会甚至面试来承接大量远程职位，又反问真发展到那一步还需要什么远程工程师和咨询公司。

arXiv 更新了面向所有投稿者的 rate limiting 政策，称此举是为公平分配审核时间、支持其员工、志愿者、读者与作者社区。马东锡 NLP 评论称，Vibe research 时代有想法就大概率能变成成果，但判定成果的标准已落后于时代，新标准尚无答案。