Phoenix Yin

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@Phoenixyin13最近同步 10/27/2026, 12:13:05 AM

🇺🇸 04美本 | 计算机科学&认知科学 ⚙️AI, cognition, crypto, and the future of intelligence. ✨相信好奇心驱动。相信人永远可塑。

Columbus, OH

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中文X继续传播AI推翻指数时间假设的声明,新增内容涉及据称由Claude独立署名的论文,以及对P与NP问题的延伸讨论。宝玉称,OpenAI宣布相关成果的同一天,Anthropic在GitHub发布得出相同结论的论文,并称核心算法由内部研究版Claude使用1400万个输出Token找到、没有人类输入。Phoenix Yin强调指数时间假设在理论计算机科学中的重要性,另以AI未来证明P=NP且算法实用为前提,讨论密码安全与优化问题的潜在变化。候选材料没有提供完整论文、证明和外部审查,不能确认指数时间假设已被推翻;P=NP及实用算法也只是条件性设想,不能写成现有加密系统已经失效。

Participated post: 不想传播焦虑,但这次我无话可说。 今年科学界最大的新闻,没有之一。OpenAI 的内部 AI 模型自己做出了三个科学难题的成果。我用我自己的理解说一下。 第一,Kakeya 猜想。这个问题研究波聚焦时会怎样。原来的猜想我记得是说最极端的聚焦只会持续很短时间。人类以前只在低维度证明过,OpenAI 说它的模型证明了所有维度的情况,因此顺带解决了 Kakeya 猜想和 Stein 限制猜想。纯逆天。 第二,指数时间假说 ETH 被推翻。这个太难以置信了。ETH 好像是说有一类逻辑难题不可能被比暴力穷举快很多地解决。而之前学界普遍相信它成立,几百篇论文都以它为前提,现在 AI 却证明它是错的。 这个太他喵逆天了,因为我之前是研究过一段时间理论计算机的。这几十年ETH几乎被当成公理在用。很多论文的结论都写成假设 ETH 成立,那么某某问题不可能在多少时间内解决。现在地基没了,这些不可能,全都要打问号。 最让我感觉匪夷所思的是 AI 证明的方式。据 Lean 证明的说明文档,它给出的是一个确定性算法,应该是对固定宽度的 k-CNF 公式,它能在亚指数时间、多项式空间内精确数出所有满足的赋值。但是,懂行的人应该都知道“数出有多少个解”通常比“判断有没有解”难得多,它连更难的那个都做到了,所以 ETH 只是顺带被推翻。 第三,杨-米尔斯、量子色动力学。AI 应该是给出了一套严格的数学证明,证明描述强核力的理论在数学上确实成立,其中包括纯杨-米尔斯理论的存在性,这是千禧年七大难题之一的一部分。我不太了解,但是只是知道一些浅层的理论,就不评论了。 最让我恐惧和惊骇的是第二个。今天晚上我看了又看,感觉这是地震级别。如果最终确认无误,这会是 AI 第一次独立推翻一个被广泛相信的核心猜想。说它是一个时代的分界点,也毫不夸张。 如果这三个都核查通过,这代表 AI 第一次在多个顶尖领域独立解决了几十年没人能解决的难题,影响史无前例。
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#指数时间假设#OpenAI#Claude

随着奢侈品配货与消费主义争议持续发酵,中文社交网络就大牌溢价祛魅、国产平替消费及真实财富认知展开深度讨论。博主梳理戴森等高端品牌的平替清单,倡导实用主义消费;投资人指出高阶财富认知在于持有核心资产而非炫耀豪宅豪车,同时加密博主复盘了在数十万消费上果断而在百元小件上纠结的矛盾心理。立党亦结合外资投行对胖东来的调研,指出网红打卡现象掩盖了下沉市场的真实购买力。社群普遍认为,告别面子消费与盲目升级、专注于高确定性资产积累正成为主流财富共识。

Participated post: 每当读到哈萨比斯这一段论述的时候,我真的会心生感动。一个人是可以活到这样的程度的,他的财富已经足以让他享受世界,但他最大的追求仍然是理解世界。 钱是一种控制资源、时间和自由度的工具。 所以 beach house、yacht、豪车,在他的目标函数里几乎没有权重。第一版 Shannon 论文,能够继续研究以及那个听起来近乎疯狂的在太空建大型强子对撞机,反而更加的有权重。 成年以后,一个人仍然保存完好的宏大好奇心,不极端幼稚,不盲目空想,只是在已经证明自己能够把极其疯狂的想法工程化之后,仍然允许自己继续提出更疯狂的问题,这就是最好的状态。 如果哈萨比斯的目标是要做一家世界第一梯队的AI公司。那么2016年 AlphaGo 战胜世界冠军之后,其实已经足够了。 但诺贝尔奖官方对他这段历史用了一个非常重要的判断:Go was not the goal. 围棋是测试通用学习算法的手段。AlphaGo之后,他们开始把这些技术转向现实科学问题,最终进入蛋白质结构预测。2026年,哈萨比斯本人回顾 AlphaGo 十周年时说的也是同样的逻辑。AlphaGo,证明了这些方法有能力开始攻击现实世界的科学问题。 然后,就是AlphaFold2最终解决了持续约50年的蛋白质结构预测重大难题,Hassabis和John Jumper因此分享2024年诺贝尔化学奖的一半。 他创过公司、卖过公司、管理Google DeepMind,也在大规模融资。他显然理解资本、组织和产业的作用。但是,他似乎一直把财富、公司、算力、人才、AI乃至自己的职业生涯,当作扩大可解决问题集合的工具,而非目的本身。 所以从 Theme Park 到 DeepMind,从 AlphaGo 到 AlphaFold,再到 Isomorphic Labs,那个目标函数其实没有发生特别大的变化,变的只是他的资源约���而已。 现在,他拥有数千名研究者、Google的计算基础设施和世界上最先进的一批AI系统后,他的视野自然就可以变成蛋白质、药物、疾病、数学、物理学,乃至大型科学设施。这也是我觉得为什么 “I want to build a Large Hadron Collider in space” 从别人嘴里说出来可能像科幻想象,从哈萨比斯嘴里说出来却显得异常符合人物轨迹。
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#消费主义#大牌平替#资产配置

中文X关于财富与生活质量的讨论,新增低薪工作的吸引力、退休年龄印象和按个人意愿生活三个角度。Moonlight以是否应聘月薪500美元的远程工作发问,并转述一名交易赚取数千万美元的年轻女性因无聊而应聘短剧临时演员的故事,随后引出自己的短剧构想。Phoenix Yin则称,布拉德·皮特和黄仁勋在60岁左右的状态,改变了其对这一年龄应当衰老、退休的印象。雕刻主张,相比是否成名,更重要的是按内心喜欢的方式生活。三条帖子并非相互回应,但共同延续财富、工作、年龄与生活满足感的讨论;相关故事和评价缺少独立核验,不能代表富裕人群或同龄人的普遍状态。

Participated post: 曾经,我对60岁的人一直的态度是很衰老并且是应该退休的状态,大概是因为我见过我爷爷和姥爷60岁垂垂老矣步履艰难的状态。但是这两年,有两个人他们60岁的状态彻底地反转了我对60岁这个年纪的定义:一个是布拉德皮特,一个是黄仁勋。 布拉德皮特60岁在F1的状态让我看到了一种比年轻人还要上劲的朝气,虽然已经不是特洛伊的身材,但依旧干练,线条感,极致的自律,电影里冰桶训练,途中跑,那种对女主半flirt的状态,完全超越了我对60岁的想象。原来,60岁也可以有年轻人一般的爱情与活力,甚至更有熟男的味道。今年他62岁,平日里出现在洛杉矶好莱坞的各大颁奖礼时,我仍然能看到他的状态真的特别好。 黄仁勋今年63岁,但是不知道为什么,尽管他一头白发,他的每一次的采访、上台的发言,每一次出现在我的屏幕里,都让我感受到一种积极乐观向上年轻的力量,那种朝气和蓬勃的生命力,学习开拓的态度,让我觉得他比现在很多20多岁未老先衰的年轻人有更多可能。我看过他30多岁时的状态,我甚至可以说,他比那时更加年轻。 说到这里,我真的想一句。不是为了传播焦虑,只是想特别地提醒各位,肌肉是一种很重要的资产。薄肌理论也好,大水理论也好,本质就是一句话,让自己的身体里有肌肉可以让你在老年的时候,尤其是60岁往后这个阶段看起来更健康更年轻。所以平时有时间,总该去锻炼一下。不止为现在,也为了未来。你如果关注过上面这两个人,你会发现老黄和皮特虽然领域不同,但是两个人的身体状态都很好的原因都与无氧运动有直接关系。
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#生活质量#财富自由#低薪工作

近7日爆款推文

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谈到张朝阳在MIT的精神内耗,我又想到了另一件绝望的事:天才的层级结构。 在普通人、甚至国内普通高校的普通学霸眼里,张朝阳已经是降维打击了。能在 80 年代考上清华物理系、并在全国物理精英内卷的 CUSPEA 考试里杀进前 40 拿到 MIT 的全奖,他的逻辑思维和心算能力在普通人看来就是外星人。 这也是为什么他现在 60 多岁了,还能在黑板上不看任何资料硬推各种地狱级方程,网友会觉得这就是非人类。 正如张朝阳自己回忆的,他到了 MIT 之后,自尊心被彻底砸碎。 因为在 MIT 物理系,聚集了全球从十几岁起就拿国际奥赛金牌、能在几天内把四大力学教材全部自学完、闭着眼睛写出前沿论文的怪胎。张朝阳在清华习惯了考前三,但在 MIT,他发现有些尖子生根本不需要怎么努力,纯靠直觉就能解决他熬夜几天都做不出的题目。在张朝阳看来,这群同学不是人类。我比较“幸运”,因为自己经历过一些数学、物理竞赛的缘故,所以身边都是这些同学。 但是,能把 MIT 物理系尖子生虐哭的,就是那些写在教科书第一页的祖师爷。譬如理查德·费曼。听说他在 MIT 读本科的时候,就因为智商太高、解题速度太快、直觉太恐怖,成为了整个 MIT 的传说。他大四时和导师发表的海尔曼-费曼定理,至今还是量子化学的基石。在 MIT 的后辈天才看来,费曼和爱因斯坦这种人,是用肉身在地球上跟宇宙真理直接对话的神明。 可是,一山更有一山高。在费曼面前,冯诺伊曼就像另外一个世界的人。费曼本人已经其实狂傲到了极点,他的智商和直觉被全人类膜拜。但就是这样一个活宝兼天才,在曼哈顿计划中遇到了约翰·冯·诺伊曼,彻底被惊呆。费曼曾公开承认,自己在冯·诺伊曼面前感到了智商上的极度自卑。费曼说:“其他天才(比如奥本海默、费米)如果非常努力,我也许能跟上他们的思路。但冯·诺伊曼的脑子不知道是用什么材料做的,当你在想第一步的时候,他已经心算到了第一百步,并且顺便把这个领域的未来二十年都推导完了。” “冯·诺伊曼是我见过的唯一一个,让我觉得他跟我不是同一个物种的人。” 到这里,这个智商套娃才有了一个近似的终点。普通人看张朝阳是很逆天的,张朝阳看那些MIT物理系的同学是难以理解的,可MIT物理系的优秀分子又看爱因斯坦、费曼又是外星人级别,而费曼看冯诺伊曼呢?非人类级别,不是同一个物种。 那么,普通人看冯诺伊曼呢,冯诺伊曼看普通人呢?那是巨大的、绝望的鸿沟。 一层压一层的外星人现象,是因为高阶天才的思维方式,跟低一阶的天才有着本质的物理代差。冯·诺伊曼和其他人的差别在于非人类的算力,他的大脑就像一台生物计算机,没有情感的延迟,没有思维的卡顿,可以同时高并发处理人类最顶级的纯数学、高能物理、经济学博弈和计算机架构。 所以,这个金字塔非常残酷,但也非常迷人。它说明人类的智商和认知是没有上限的,每一个我们以为的终点,在更高层级的神仙眼里,只是他们的起点。
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不想传播焦虑,但这次我无话可说。 今年科学界最大的新闻,没有之一。OpenAI 的内部 AI 模型自己做出了三个科学难题的成果。我用我自己的理解说一下。 第一,Kakeya 猜想。这个问题研究波聚焦时会怎样。原来的猜想我记得是说最极端的聚焦只会持续很短时间。人类以前只在低维度证明过,OpenAI 说它的模型证明了所有维度的情况,因此顺带解决了 Kakeya 猜想和 Stein 限制猜想。纯逆天。 第二,指数时间假说 ETH 被推翻。这个太难以置信了。ETH 好像是说有一类逻辑难题不可能被比暴力穷举快很多地解决。而之前学界普遍相信它成立,几百篇论文都以它为前提,现在 AI 却证明它是错的。 这个太他喵逆天了,因为我之前是研究过一段时间理论计算机的。这几十年ETH几乎被当成公理在用。很多论文的结论都写成假设 ETH 成立,那么某某问题不可能在多少时间内解决。现在地基没了,这些不可能,全都要打问号。 最让我感觉匪夷所思的是 AI 证明的方式。据 Lean 证明的说明文档,它给出的是一个确定性算法,应该是对固定宽度的 k-CNF 公式,它能在亚指数时间、多项式空间内精确数出所有满足的赋值。但是,懂行的人应该都知道“数出有多少个解”通常比“判断有没有解”难得多,它连更难的那个都做到了,所以 ETH 只是顺带被推翻。 第三,杨-米尔斯、量子色动力学。AI 应该是给出了一套严格的数学证明,证明描述强核力的理论在数学上确实成立,其中包括纯杨-米尔斯理论的存在性,这是千禧年七大难题之一的一部分。我不太了解,但是只是知道一些浅层的理论,就不评论了。 最让我恐惧和惊骇的是第二个。今天晚上我看了又看,感觉这是地震级别。如果最终确认无误,这会是 AI 第一次独立推翻一个被广泛相信的核心猜想。说它是一个时代的分界点,也毫不夸张。 如果这三个都核查通过,这代表 AI 第一次在多个顶尖领域独立解决了几十年没人能解决的难题,影响史无前例。
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之前,我在国内的时候关注了一个公众号叫保研岛,上面有各种千奇百怪的保研案例,还会给一些92院校夏令营的具体申请通道。那时我还在香港读大一,还在想要不要提前把考研知识自己提前学一遍,跟张雪峰说的曲阜师范大学那批同学一样,大一就准备考研。我甚至还用拼多多学完了数一、政治和经济学综合。当时觉得考研不成就保研,后来才发现,港大、港中文、港科技都没有考研保研的情况(原谅我,我大一就和没开智一样),大家都是出国申请海硕或者在香港读硕士这种选择。 但是保研岛上面的案例我会经常看,里面的数据基本上都是告诉我大家四六级多少分,GPA如何,论文几篇,科研几段,参加什么竞赛,去哪些学校夏令营了。23、24年的案例基本都是往上保的,最差保本校。 最近,当我再点开保研岛的时候,发现现在2026年的案例是别说往上保了,现在的情况是985本保211硕就不错了,或者是211本保双非硕,有些学校都在降低夏令营名额或者根本就不开夏令营这个通道了。
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人类文明最大的瓶颈是知识传递。 每个人都要从零学起,几十年后带着大部分所学死去,靠语言和教育做极其低效的有损压缩。但机器没有这个限制,它可以复制,可以直接共享所学。 其实辛顿近几年反复强调的“数字智能的优势”,本质上就是这个论点。1951年图灵就看到,决定性的差异是寿命和带宽。 哥白尼让人类不再是宇宙中心,达尔文让人类不再是造物的特例,而理性是人类最后��块自认独有的领地。所以对 AI 的抵触,很大程度上和当年对日心说的抵触同构。 知识分子的恐惧,表面是饭碗,深层是身份。 深蓝之后,人类棋手并没有消失,反而借助引擎下得更好,就下棋的趣味性而言,我认为柯洁只能代表众多观点的其中之一。和AI学习,人类并没有由此彻底丧失拥有乐趣的机会和权利。 就像汽车出现后人们照样跑马拉松。对于为了自身而存在的思考,比如下棋、写诗、做数学的乐趣,屈居第二并不减损其价值。 但我们要警惕对于为了结果而存在的思考,比如科研、医疗、战略决���,这种第二好是有代价的,因为人类会有越来越强的理由把判断交出去。
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接下来就看一件事,PNP。 如果不远的未来AI已经逆天到可以成功证明 P=NP,而且算法真的实用,由于大部分加密都依赖验证容易破解很难,P=NP 意味着破解也能变容易。银行、HTTPS、加密货币,这些玩意全部得推倒重来。 而且优化问题会被打通。 现在困扰的排班、物流路线、芯片设计、蛋白质折叠这类问题,都能速速直接算出最优解。 数学研究本身被自动化,陶哲轩所说的数学工业时代必然进入高潮。因为检查一个证明是容易的,P=NP 意味着找到证明也会变得高效。很多猜想能让机器直接搜出证明。想想吧,冯诺伊曼也顶不住啊。 今天,我真的沉痛地思考了很久。人类一直默认欣赏一首好曲子比写出它容易,看懂一个证明比想出它容易,认出好设计比设计出来容易。人类对天才和创造力的理解,很大程度上就建立在这个差距上。 而P=NP 在数学上等于说,至少对一大类问题,这个差距并不存在。因为只要能高效判断什么是好答案,就能高效找到它。所以有学者说,如果 P=NP,这个世界上,就不存在本质上的灵光一现: 创造力,可以被机械化。 创造力,可以被机械化。 创造力,可以被机械化。 我连说三遍,是想强调,这件事会对人类一直引以为傲的创造性产生深刻的打击。
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我不知道大家怎么理解ETH这件事。 我还认识一些TCS领域的人。有些老教授的此刻正在经历精神世界乃至大半生心血被时代巨浪瞬间重塑的极限冲击,这样说也毫不为过。自从数十年前,这一假设被提出以来,ETH 就一直是理论计算机科学中,用来证明某个问题到底有多难、算法下限在哪的最核心的基座之一。 插一句,其实还有SETH,强指数时间假设。如果ETH完蛋了,那SETH也完蛋了。ETH和SETH就是算法复杂度理论的“牛顿三定律”级别的基座。如果这些都是错误的,那很多技术护城河,就是纯废铁。 在学术界,有多少篇的论文都是建立在假设 ETH 为真的前提下展开推导的? 答案是,很多很多。推特已经有人做了论文的总结。ETH彻底证明错误将失去任何价值的论文。ETH这个大前提被 AI 证伪了,意味着成千上万篇基于它的复杂度分析、衍生证明、理论模型,在逻辑的源头上瞬间失效,彻底失去意义。 你现在和ChatGPT、Claude聊,它可能会假惺惺地安慰你,说这是科学的必由之路,是人到机器火炬的传递。是的,我承认它们说的在某种意义上没错,但是这是科学本身的递进本质。我从来不否定对于整体人类和科学进步来说,ETH错误确实是一场伟大的纠错,但对于被大厦崩塌砸中的每一个活生生的个体来说,那些数十年的通宵不眠、熬干的心血、甚至为此放弃的无数个人生活,在一夜之间沦为废纸,其代价就是成为AI时代的炮灰。 在科学的漫长进程中,这种大厦一夜倾覆的个体悲剧曾无数次上演。当爱因斯坦证明绝对时空观错误时,无数研究了一辈子经典力学的物理学家在一夜之间失去了方向;当以太假设被证伪时,那些为之付出大半生心血的科学家也曾陷入同样的虚无与绝望。现在,我们仿佛就在那个节点上。
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曾经,我对60岁的人一直的态度是很衰老并且是应该退休的状态,大概是因为我见过我爷爷和姥爷60岁垂垂老矣步履艰难的状态。但是这两年,有两个人他们60岁的状态彻底地反转了我对60岁这个年纪的定义:一个是布拉德皮特,一个是黄仁勋。 布拉德皮特60岁在F1的状态让我看到了一种比年轻人还要上劲的朝气,虽然已经不是特洛伊的身材,但依旧干练,线条感,极致的自律,电影里冰桶训练,途中跑,那种对女主半flirt的状态,完全超越了我对60岁的想象。原来,60岁也可以有年轻人一般的爱情与活力,甚至更有熟男的味道。今年他62岁,平日里出现在洛杉矶好莱坞的各大颁奖礼时,我仍然能看到他的状态真的特别好。 黄仁勋今年63岁,但是不知道为什么,尽管他一头白发,他的每一次的采访、上台的发言,每一次出现在我的屏幕里,都让我感受到一种积极乐观向上年轻的力量,那种朝气和蓬勃的生命力,学习开拓的态度,让我觉得他比现在很多20多岁未老先衰的年轻人有更多可能。我看过他30多岁时的状态,我甚至可以说,他比那时更加年轻。 说到这里,我真的想一句。不是为了传播焦虑,只是想特别地提醒各位,肌肉是一种很重要的资产。薄肌理论也好,大水理论也好,本质就是一句话,让自己的身体里有肌肉可以让你在老年的时候,尤其是60岁往后这个阶段看起来更健康更年轻。所以平时有时间,总该去锻炼一下。不止为现在,也为了未来。你如果关注过上面这两个人,你会发现老黄和皮特虽然领域不同,但是两个人的身体状态都很好的原因都与无氧运动有直接关系。
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如果你要问我,为什么我几乎不会因为AI模型的迭代进步而焦虑,那大概率是因为AI的发展目前还解决不了我关注的那些问题。 1.我知道AI不是21世纪的终极答案,即使很多人都认为它已经登临绝顶。 2.我知道有些意义感无法被智能的输出代替人来感受,哪怕是超级智能。 一个答案可以在逻辑上成立,可以极其深刻、准确,甚至把你的处境解释得比你自己还清楚;但它对我们产生意义,还需要经过那些宝贵的经历、关系、选择和时间。 再强的智能,能提高的是输出的质量,替代不了感受的发生。所以,当一个人关心的那些问题,如果核心是怎么活得有意义 ,AI其实越来越难俎代庖。 有些问题的困难,包含着必须亲自经历的部分。 更多知识、更好的推理,会帮助我们面对它们,却无法自动消除这个部分。 因此,按我的表述,人类的平静来自一种相对明确的价值排序:我们有自己关心的问题,也有判断进步是否与这些问题相关的尺度。模型又强了多少,当然可以是一条重要消息;但它是否触及我们在意的关系、体验和生活,则需要另外判断。
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2026年,人类最后一届菲尔兹奖,军中无戏言。 3个月,仅仅三个月的时间,王虹的三维挂谷就被OpenAI内部模型“顺带”解决了。 现在是2026年的10月份,从年初到现在,我见证AI模型——甚至不是风驰电掣,而是光一般的速度在内部进化着,RSI是否彻底功成我不好说,但是就今天这个结果和进展,是我年初完全无法设想的存在。 Agent的发展虽然有起伏,Manus遭遇沉浮,但Muse的发力确实惊艳了世界,也是今年的一大特殊之喜。不管有多少人喷扎克伯格和Alexandr Wang的管理风格,但我仍然要为Muse的高效与使用点一大赞。尽管,现在已经不再有龙虾的讯息,但深圳大湾区人人排队按龙虾的场景,正是AI发展进步的原生之初的争先恐后,所能反映出人们的热忱与激情。 我非常理解高阶数学、物理学、信息学对大部分普通人来说可能是另一个世界的东西,所以有任何AI对学科上的突破可能也只是看个乐呵,焦虑的点,大概是完全没有的。Agent的使用,产品落地层,包括PM那个层级的事,或许离人们更近一些。但是,我依然要强调,AI在数学、密码学、计算机科学上的强势突围,对产品落地层的影响,只是时间问题而已,随着AI这样的进化模式,这样的快速的迭代,这个时间差只会越来越短,越来越短。 距离2026年结束,还有2个月的时间。我觉得现在都无法用任何词语来形容如今的AI发展。诚然,正如我和其他AI从业者和AI PhD及许多PhD Candidates交流的一样:我们能给AI挑出来的刺已经开始越来越少。 即使是现在,我也只能弱弱吐槽一句Claude的发言缺少人味而已。但是我会立马反过来想,凭什么AI要有人味,且AI要被人类所理解呢?就连现在的AI4Biology,生物制药领域,竟然都有AI和AI沟通的情况,一些MD、PhD都不完全清楚AI具体的内部机制,怎么把药制作出来的的,具体的生成机理是什么,但是药却可能出奇的好用。你想想,这是否代表着人类的语言和交流,对AI来说就是一种冗余,因此它们选择了更高效的方式呢? 时代的尘埃,放到个体身上,重如千钧。最近很感慨,是国内的一些高中同学拨通了我的电话,跟我哭诉国内的就业难,各行各业,从会计到法律,从生物到计算机,文科找不到工作,理工卷的卷、累的累,AI已来,我们的幸福感,却仍然匮乏。 我知道狄更斯的《双城记》开头可以放之四海而皆准地概括任何时代,我们处于硅基智能浪潮的开始,我们处于碳基人本文明的落日,这的确是最好的时代,也是最坏的时代,我没有任何办法,或者说,辛顿也没有———在博客呼吁的某一刻,我仿佛看到他眼角的泪光,他比我们任何人都知道人类承担着怎样的重担前进着。 但我想,在这样的时代,我们能做的,就是不放弃,就是存在着。AI的存在,至少从某种意义上讲,至少从智能水平讲,我们都是超乎于人类历史的任何时刻而平等着——即使是,我们在AI面前,同样的愚昧。 希望大家都有机会,见证智能盛放之时。