上周，斯坦福大学 AI 俱乐部邀请了Jason Wei作为嘉宾，进行了一场精彩的演讲。Jason Wei 目前在 Meta Superintelligence labs 担任研究科学家，在此之前，他在 OpenAI 参与了o1 模型和 Deep Research 产品的创建，推动了思维链和指令微调等关键技术的发展。在这次演讲中，Jason 提出了他认为在 2025 年理解和驾驭 AI 发展的三个核心思想，分别是，第一、智能正在成为一种商品。第二、验证者法则。第三、智能的锯齿状前沿。今天，我们就来回顾一下这场演讲的内容，看看该如何理解这三个AI的核心思想。 聊天讨论群，微信群二维码，可加个人微信gxjdian入群

麻省理工学院NANDA项目，发布了一份《2025年商业AI现状报告》。报告给出了一个足够震撼的结论，那就是尽管企业在生成式AI上砸了300-400亿美元，但是95%的组织没拿到任何回报，只有5%的AI试点，能够真正创造数百万美元的价值。今天咱们就来解读一下这份报告，希望能搞清楚三个核心问题，分别是生成式AI鸿沟到底长什么样？为什么绝大多数企业都陷在“高采用、低转型”的泥潭里？以及那些跨过鸿沟的企业，到底做对了什么？ 「AI报告」https://pan.quark.cn/s/a36d6c479d56 聊天讨论群，微信群二维码，可加个人微信gxjdian入群

上周末，一篇来自 META 超级智能实验室MSL、FAIR、俄亥俄州立大学的研究，提出了一个名为早期经验的中间路线。它的核心想法很简单，让Agent在训练时，既从人类专家数据里学，也从自己的试错里学。具体来说，Agent在环境中提出替代行动，收集这些行动带来的未来状态（Future States），然后把这些未来状态直接变成监督信号。不用等外部奖励，也不用完全依赖专家，Agent自己的行动后果，就是最好的老师。 聊天讨论群，微信群二维码，可加个人微信gxjdian入群

虽然OpenAI还没上市，却把马斯克的SpaceX甩在身后，成了全球估值最高的未上市初创企业；它一边烧钱百亿美元，一边却能撬动超过1万亿美元的算力合作协议，让英伟达撒钱、AMD送股，甚至整个硅谷的科技巨头都围着它转。为什么一家年收入刚过百亿的公司，需要相当于20座核反应堆的算力？英伟达、AMD这些芯片巨头，又是怎么通过撒钱、送股的方式跟它绑定？硅谷这套全新的金融炼金术，到底是在缔造科技帝国，还是在吹一个巨大的泡沫呢？今天我们就来拆解一下OpenAI背后的算力神话。 聊天讨论群，微信群二维码，可加个人微信gxjdian入群