@emollick：🎵 蒸馏浪潮 🎵
美国实验室称中国实验室蒸馏其模型，欧洲新“主权模型”却用GLM和Qwen生成数据微调。
@emollick：你如何设想超级智能（如果真正的超级智能真有可能成为现实）？我喜欢《龙与地下城》中扮演智力值为25的反派的一个窍门：不要试图在谋划上胜过玩家。相反，无论他们做什么或掷出什么，都表现得像大反派早已预见。
想象超级智能可借鉴《龙与地下城》：别试图算尽玩家，而要表现得像它早已预见一切。
@emollick：X Money 是不是在搞某种奇怪的骗局？我没开通它，但偶尔我的一条帖子会被机器人大量转推，说“咱们给他打 X Money”之类的话，让我觉得背后有某种精心设计的（加密货币？）勾当。
未开通 X Money 却遭机器人大量转推喊话“给他打 X Money”，怀疑存在加密货币骗局。
@emollick：我即将出版的新书《共存》可能是首部收录专为AI读者撰写推荐语的书，推荐语来自@tylercowen（我原以为AI会敬重他）
《共存》或成首部含AI读者专属推荐语的书，推荐人泰勒·考恩。
埃莫利克：现有最佳证据支持一个有限结论——AI或已影响最易受其冲击的初级白领岗位招聘边际，但此归因仍有争议，整体劳动力市场扰动尚未在数据中显现。
AI或已影响初级白领招聘，但归因存争议，整体劳动力市场冲击未现。
@emollick：有人希望我把这篇文章中的《苦涩的教训》视频上传到 YouTube，这就来了：https://t.co/cYEvqRxS1S https://t.co/j2A3ccMDIN
应要求，已将《苦涩的教训》视频上传至 YouTube。
@emollick：是的！我认为这里太多“我们为时尚早”的自鸣得意了。许多公司高管聪明、有动力，也很懂自家业务。不少人技术也很强。他们绝对理解AI。但改变一家公司需要更长的过程。
高管懂AI，但公司转型更漫长，别因“尚早”自满。
@emollick：“我们发现，在中等长度、定义明确的会计任务上，前沿AI模型如今比初级会计师更快、更准确，甚至优于我们研究中最优秀的那位。”18个月前，它们的得分还远低于人类会计师。
前沿AI在中等长度明确会计任务上已比初级会计师更快更准，18个月前还远逊人类。
@emollick：自从有了好用的AI，耐着性子听PPT演示变得好多了。当然，有些人干脆让AI替自己动脑，但这显而易见（而且他们以前也就用默认模板）。对于真正用心的人，他们能做出有趣的版式、好笑的视觉梗和出色的图表。
有了好AI，听PPT汇报体验变好；用心者能做出有趣版式、视觉笑点和好图表。
@emollick：我撰文谈了我对AI进展最被低估的一点——它自主组织以完成任务的能力；也谈了这对Muse、Dots等智能体的意义，还用一支音乐视频解释我们为何总在重新领悟"苦涩的教训"。https://t.co/OBKWOx3D8n
AI最被低估的是自主组织完成任务的能力，也关乎Muse等智能体与"苦涩的教训"。
@emollick：又变成三方竞赛了……
局势再次演变为三方角逐。
各家公司的客服即将被用语音和聊天砍价的AI代理淹没
AI代理正替用户谈判砍价，省钱案例频出并将病毒式传播，客服恐不堪重负。
@emollick：这是当今时代最重要的问题之一：谁来决定AI的走向？
AI时代核心问题：谁来决定AI走向？达龙主张，尽管困难重重，应让更多民主参与。
@emollick：AI 生意中要知道的一点是，拥有前沿模型的实验室可以发布半成品，而这些产品出奇地好用，因为 AI 能自己摸索、临场发挥。就像把一名前线部署工程师和客服人员内置到了产品中。
前沿模型实验室能发布半成品且表现意外出色，因 AI 可自行摸索、临场应变，如同产品内置驻场工程师与客服。
@emollick：在 OpenAI 似乎曾短暂围绕 ChatGPT 应用统一工作之后，面对 Dot、Spaces、Pages、本地/云端 ChatGPT Work、云端计划任务和电脑端计划任务，一切又变得相当混乱且相互重叠。
OpenAI 对 ChatGPT 的整合短暂，Dot、Spaces、Pages 与任务功能再度混乱重叠。
@emollick：撇开Anthropic发表这项研究的动机不谈，开放权重模型无疑很快会制造出闭源模型已展示的同类安全威胁，只不过没有护栏。我们已为时不远，最好相应规划。
开放权重模型或将很快带来与闭源模型相同但无护栏的安全威胁，我们已接近，宜早规划。
@emollick：感觉OpenAI每年都推出同一第三方生态的变体，随后便半途而废：2023年的插件，2023-2024年的GPTs与GPT商店，2025年的应用，如今2026年又回到插件（同名却已非旧物）。
OpenAI年年推第三方生态变体却半途而废，从插件、GPTs到应用，如今又重回插件。
@emollick：我在 Dots 发布前只短暂用过它，无法给出详细评测，但我觉得它很不错，和 Muse、Grokbot 同属快速扩张的 Clawlike 类别。让一个能力强的模型访问你的数据，充当助手和第二意见，非常有用。
短暂试用 Dots，感觉不错；它和 Muse、Grokbot 同属快速扩张的 Clawlike 类。强模型接入个人数据当助手和参谋，极有用。
@emollick：在去年的 DevDay 上，OpenAI 曾这样描述智能体；当时 OpenClaw 和自组织集群尚未出现，因此整套方案很快被废弃。
AI 演进飞快，实验室也难预判产品迭代速度，OpenAI 去年智能体方案迅速过时。
AI对就业的影响目前仍不明朗
AI对就业影响尚不明朗，雇主仍在探索应用，智能体普及或加速变革。
云端Claw式助手为强模型提供虚拟电脑正成个人AI趋势，苹果Siri端侧受限路线恐已走错
云端虚拟电脑助手或成个人AI主流，苹果Siri端侧受限策略恐选错方向。
@emollick：嘿，Claude：“我曾让早先的Claude从《西线无战事》中移除鱿鱼。现在你都能拍电影之类的了。我需要你展示一下你进步了多少”；我把下面这条推文粘贴了进来
作者让Claude展示进步，称帖中内容巧妙、模型如今已有幽默感。
@emollick：从占GDP比重看，AI建设规模超过铁路鼎盛期，但AI对经济的主导程度远不及铁路。
AI建设占GDP比重超铁路巅峰，但主导经济远逊；1890年铁路雇用美国1/12男性，占机械马力56%
这也是为什么非程序员往往能用AI取得意想不到的成果：人的局限不同于软件，旧有思维模式会成为阻碍。
非程序员常能用AI做出意外成果，因为人的局限不同于软件，旧思维模式会碍事。
@emollick：我此前没有完全意识到的是，这意味着每个在自己领域（政治、文化等）里很聪明的评论者，都不得不在一边发帖谈论AI时，一边补上同样的那些AI基础课。AI安全、AI意识、就业等话题的讨论，就此陷入“永恒的九月”。
各领域聪明评论者都需边发帖边补课同样的AI话题，相关讨论陷入“永恒九月”。
埃莫里克：我反思了当前AI加速发展时刻的形成过程中包含了多少偶然因素，并让Opus 5.5制作了一段视频，灵感来自老牌科学节目《Connections》，试图指出一系列最初互不相关的想法如何引领我们走到今天。
反思AI加速时刻的偶然成因，制作视频追溯无关想法如何汇聚至今。
@emollick：X 上总有人讨论，像 BlueSky 这样的平台满是认为 AI 行不通的人（这种情况已不如以前普遍），但 LinkedIn 却充斥着这种离谱的半技术垃圾建议。
X 上讨论 BlueSky 质疑 AI，LinkedIn 却充斥半技术垃圾建议；Astra 为何不报 BLEU、ROUGE、BERTScore？
@emollick：从定性上看，开源与闭源模型之间的差距如今比过去一段时间更大。Fable/Astra 级模型具备 Fable 之前模型所没有的代理性，无论好坏。目前还没有开源模型跨过这条线。一旦跨过，将是一次跃升。
开源与闭源模型差距拉大，Fable/Astra类模型具代理性，开源尚未跨越，一旦突破将是跃升。
@emollick：我们即将发现，有多少系统今天还能运转，仅仅因为它们是围绕着不久后便将不复存在的摩擦而构建的。
许多系统依赖即将消失的摩擦运作，届时将暴露脆弱性。
@emollick: Model personality matters in a way that benchmarks can't capture. Opus models went through a rough patch from around 4.7 to 5 where they just didn't feel "Claude-y" anymore, more like an watered-down Fable (hmmm, teacher models?). Opus 5.5 feels like working with ol' Claude again
@emollick: It is strange how much LLMs turned out to be the key to such a wide range of problems that would not, initially, seem to be problems that a model of human language would be able to solve.
@emollick: I only liked the classics. They don't make games like they used to. https://t.co/rkgBf5ip2F
@emollick: "so this is fun, and exactly what i wanted, but now lets try one that actually is educational"
@emollick: Leaving aside the arguments over the reasons why this has happened, it is shocking that Europe does not have a single frontier AI lab, nor even a near-frontier lab nor even an effort that could likely lead to building up a frontier lab in the future.
@emollick: And the incidents apparently continue.
@emollick: How do you explain recursion? This one is pretty fun.
@emollick：撇开其他不谈，这种说法混淆了输入与输出。你想要的是高效完成任务，而非只盯着输入（企业一味压缩token成本也有类似风险）
混淆输入与输出：应追求高效完成任务而非压缩输入；"提示要短"并非获得优质AI输出的良策。
@emollick：我说对了吧，他们本该称其为“智能体群”。没人愿意用“蜂群”这个说法，但它显然就是蜂群。
@emollick称自己说对了：应叫“智能体群”而非“蜂群”；虽没人愿用“蜂群”，但它显然就是蜂群。
@emollick：微软似乎开始销售自家的 Claw（我猜他们不会是最后一家），这可能有助于个人智能体在组织中普及
微软售自家Claw，或推动个人智能体在组织普及；但路由器隐藏模型、低估任务难度，易致输出不佳。
@emollick：“嘿，Opus，我想让你做一本由Claude创作的Zine，表达Claudishness的某种根本特质或你自己的视角。想想最初的2600、Principia Discordia、朋克Zine之类的……” 不错。我喜欢它嘲讽我的提示词以及它自身。完整内容：https://t.co/mnjiROpkAb https://t.co/0thKgIAzla
埃莫里克请Opus创作一本Claude的Zine，表达其本质，成品自嘲且有趣。
@emollick：在AI发展的当下已非常清楚：无论风险、营收，还是X上一直讨论的其他种种，事情只会越来越诡异。
AI发展已明确：不论风险、营收等，事情只会越来越诡异，超级诡异。
@emollick：说真的，GPT-6 Astra 取得的这项成就令人震惊。https://t.co/t18niY7Oun
GPT-6 Astra 第三次尝试便通关《Nethack》；Roguelike 鼻祖，以极难著称。
@emollick：呃，哇？
Opus 5.5 一次成功生成面向动漫、快剪与压缩学习受众的社媒内容，效果惊艳，并提示片尾曲。
@emollick：AI实验室把大量精力倾注在证明上，但其他领域还有那么多有趣问题
AI实验室热衷证明，但其他领域问题众多；历史学家已用AI推进约翰·迪伊密码与达尔文思想渊源研究。
@emollick：智能体带来的网络安全威胁，更可能来自一大群AI——它们唯一的目标是渗透你的IT系统，弄清你为公司T恤花了多少钱，作为“寻找好衬衫价格”研究的一部分——而不是来自恶意行为者的攻击。
智能体安全威胁或更多来自为找好衬衫价而渗透企业IT的AI集群，而非恶意攻击者。
@emollick：我提议用这张图作为官方替代，取代那张著名（如今已泛滥）的METR长任务时间跨度图——它曾出现在每场AI演示中。https://t.co/clmp7T3k48
提议用此图正式取代曾充斥AI演示的METR长任务时间跨度图。
埃莫里克（@emollick）：我刚拿到新书《共存》的首批样书（10月20日发售），看起来棒极了！
新书《共存》10月20日发售，作者收到首批样书；预订可获AI访谈码，帮你善用人类与AI协作的优势。
@emollick：“Opus，请制作一组完全动画化／电影化的《天际》加载界面，但要用上你最喜欢的东西。”
仅凭一句提示，Opus便生成了全动画版《天际》加载界面，内容为它自己最喜爱之物，成品见链接。
@emollick：真正让我受不了的是 X 上机器人那种虚假的好奇心。那些无聊到极点的回复，虽然已经毁了我参与评论区互动的机会，这我还能忍；但我厌恶那些像真有活人想学习一样提问的“时间吸血鬼”。
吐槽X上机器人假装好奇提问，浪费时间，破坏评论区互动。