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世界模型（World Model），正在成为AI领域新的技术高地。从OpenAI的Sora，到图灵奖得主Yann LeCun力推的JEPA体系，再到李飞飞创办的World Labs，全球最顶尖的一批研究者都在试图回答同一个问题：AI究竟如何像人一样理解世界，而不仅仅是生成语言和图像。
很多人说，在 AI 时代，品味是人类最后的护城河。但 Boris Cherny 不这么认为。
三大 AI 实验室不约而同招经济学家。DeepMind 新设的「AGI 经济学」部门给出了第一批判断，比「AI 会取代你」要深得多，也扎心得多。
通才，是被低估的优势
Hunter Bown 没想到，自己会在差点因职业转型陷入困境后，被一个开源项目重新推回牌桌。
连续创业的 York 开启了又一段新征程。过去十几年里，他几乎一直在做软硬一体系统：从计算机视觉、嵌入式，到后来的机器人。他的上一个创业项目——智能购物车 Caper AI，在 2021 年被 Instacart 以 3.5 亿美元收购。
过去十年，大模型世界里很多最关键的技术路线背后，都能看到Andrew Dai的身影。从早期预训练与监督微调，到后来主流的MoE（Mixture of Experts）架构；从Google Brain最初只有几十人的研究时代，到后来支撑Gemini的大规模数据体系，这位在 Google 工作超过14年的研究科学家，几乎站在了大模型时代每一次关键转折的现场。
即将结束博士生涯的童晟邦，正站在另一个起点上。
“这是我见过最激烈的竞争之一，甚至可能是资本主义历史上最激烈的竞争。”这是谷歌 DeepMind CEO Demis Hassabis 在访谈中对这场 AI 竞赛的评论。著名科技作家 Sebastian Mallaby 甚至直接将 AI 类比为现代的曼哈顿计划。
让 AI 来管理代码的话，每次读 500 行反而比读 1000 行更费 Token，而且人工编排流程真不如让大模型自己定，「很多的事儿，还是很反直觉的」