9月26日，知名播客BG2和英伟达的CEO黄仁勋进行了一场独家对话。这次访谈的标题叫做“NVIDIA：OpenAI、计算的未来和美国梦”，时长超过100分钟，堪称黄仁勋近期信息密度最高、干货最足的一次分享。在这场对话中，黄仁勋系统性地解释了华尔街与硅谷之间存在的巨大认知分歧，并且详细拆解了英伟达看似坚不可摧的商业护城河，以及他对全球人工智能竞赛、大国博弈和未来社会形态的完整思考，今天我们就来回顾一下这场访谈的内容。 聊天讨论群，微信群二维码，可加个人微信gxjdian入群

就在最近，知名技术播客德瓦尔凯什播客（Dwarkesh Podcast），上线了与强化学习之父理查德·萨顿（Richard Sutton）的一期视频，标题非常犀利，直言大语言模型是死路一条。之前还有人说我标题党，我想让你们看看，这才是真正的标题党，好吧。不扯乱七八糟的，这次访谈的内容，从大语言模型的根本缺陷，聊到智能的本质，再延伸到宇宙演化的大视角，最后落到“创造AGI是人类文明关键使命”的结论，密度极高。今天咱们就一点点拆解，看看这位AI领域的“泰山北斗”，到底为什么否定大语言模型，以及他眼中真正的智能究竟是什么样的。 聊天讨论群，微信群二维码，可加个人微信gxjdian入群

不知道你有没有过这样的经历，打客服电话的时候，按了十几次“1”选人工服务，却始终卡在“请确认您的需求”的循环里；或者导航软件让你“在前方50米掉头”，但是掉头后又重复同一个指令，最后你只能关掉软件靠自己找路。这些看似“低级”的故障，其实不是AI“笨”，而是它和我们人类在本质上存在一道鸿沟。今天我们要聊的，就是神经科学家阿尼尔·塞斯（Anil Seth）对这个问题的深度解读，他在文章中告诉我们，AI的无限循环，根源在于它没有“扎根”在时间和熵里，而这恰恰是人类意识的核心。 https://bigthink.com/neuropsych/anil-seth-consciousness-time-perception/ 聊天讨论群，微信群二维码，可加个人微信gxjdian入群

我们前几天已经做了Anthropic和OpenAI的报告，今天再放出第三弹，谷歌DeepMind委托Epoch AI完成的119页量化研究《AI in 2030》。这份报告勾勒出了2030年AI发展的一条“保守基线”，那就是单次训练量将达到10的29次方浮点运算、算力规模是现在的1000倍左右、硬件投入接近2000亿美元、全球用电占比超过2%，最前沿训练的峰值功率将直逼GW级。今天提炼报告中的10个核心要点，为大家逐一拆解一下，让大家能清楚2030年的AI到底会发展到什么程度，又会给我们的生活和行业带来哪些变化。 https://epoch.ai/blog/what-will-ai-look-like-in-2030 epoch.ai 聊天讨论群，微信群二维码，可加个人微信gxjdian入群

在OpenAI最新公布的内部报告里，覆盖7亿用户、每天25亿条消息的统计显示，ChatGPT的核心使用场景，竟然不在工作，而在生活里。过去一年，非工作用途的消息占比从53%直接飙升到73%，像实用指导、信息查询、写作这三类需求，加起来接近八成，反而那些被行业炒得火热的编程、陪伴场景，占比却低得惊人，比如编程仅4.2%，陪伴才1.9%。今天咱们就从这组数据出发，一点点拆解ChatGPT的用户生态，它的用户规模到底有多庞大？大家到底用它来做什么？什么样的人在使用它？这些数据又能告诉我们，AI赛道的未来在哪里？ https://openai.com/index/how-people-are-using-chatgpt/ https://www.nber.org/system/files/working_papers/w34255/w34255.pdf 聊天讨论群，微信群二维码，可加个人微信gxjdian入群

前几天，Google DeepMind的CEO德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis），参加了All-In Podcast的播客专访，在这期节目中，他不仅直言我们离AGI就还差1到2个根本性的突破，5年内就能实现，甚至还透露，DeepMind正在打造“机器人的Android”平台，要彻底改变机器人行业的格局。今天就来给大家分享一下这期专访的内容，看看在这位大佬的眼中，又藏着AI行业未来发展的哪些方向。 聊天讨论群，微信群二维码，可加个人微信gxjdian入群

9月9日的 AI 基础设施峰会上，英伟达宣布推出一款名为 Rubin CPX的新 GPU，号称专门为超过 100 万 token 的长上下文推理而设计。第二天，Semianalysis就发布了一篇专题报告，由迪伦·帕特尔（Dylan Patel）等7位行业分析师联合撰写，数据详实到甚至包含了机架的物料清单(BOM)和功率预算。今天我们就结合这篇报告，详细拆解一下Rubin CPX的技术价值和行业影响，看看为什么它被称为“AI推理基础设施的又一次巨大飞跃”。 https://semianalysis.com/2025/09/10/another-giant-leap-the-rubin-cpx-specialized-accelerator-rack/ 聊天讨论群，微信群二维码，可加个人微信gxjdian入群

最近，斯坦福大学2025年春季的CS231N课程，开始了首次授课，主讲人是全球AI领域的顶尖学者、计算机视觉的奠基人之一，李飞飞（Fei-Fei Li）。这堂课程不仅串联了5.4亿年的视觉进化史，更是回答了深度学习革命中的一个核心逻辑，为什么说“看懂世界”，是AI真正走向智能的第一步？在这堂课上，李飞飞从寒武纪的三叶虫讲起，聊到达芬奇的暗箱实验，再到2012年的AlexNet，最后到生成式AI如何让机器“学会创造”，整个过程既有科学史的温度，也有技术细节的深度，相信会让你对AI视觉领域有一个全新的认知。 聊天讨论群，微信群二维码，可加个人微信gxjdian入群

9月11日当天，Thinking Machines Lab正式推出了他们的研究博客，名字叫Connectionism，翻译过来就是联结主义。而博客的第一篇文章，就直接瞄准了大模型推理中最让人头疼的“非确定性”问题，标题是《击败大语言模型推理中的非确定性》。这篇文章不仅点破了很多人对大模型非确定性的误解，还给出了可落地的解决方案，甚至附上了完整的实验数据，今天我们就从现象到原理，再到解决方案，对这篇论文进行一个解读。 https://thinkingmachines.ai/blog/defeating-nondeterminism-in-llm-inference/ 聊天讨论群，微信群二维码，可加个人微信gxjdian入群

Claude Code是最好的AI编程工具么？可能有人并不同意。最近，Codex负责人亚历山大·恩比里科斯（Alexander Embiricos）在与a16z的一场深度访谈中，详细拆解了Codex的诞生过程和设计逻辑，从一开始，只是想让推理模型能够“像初级工程师一样改代码”，到在本地和云端的部署，反复迭代才最终形成了现在的Agent形态。今天我们就来通过这个访谈，聊聊Codex到底特殊在哪，以及它对整个软件工程行业的影响。 聊天讨论群，微信群二维码，可加个人微信gxjdian入群

来自OpenAI和佐治亚理工联合发表的论文《为什么语言模型会有幻觉（Why Language Models Hallucinate）》。这篇论文的价值在于，它没有把幻觉归咎于“模型不够大”、“训练数据不够多”这类表面的原因，而是用严谨的统计理论和实证案例证明，幻觉本质上是两个核心问题的产物，分别是预训练阶段的“统计误差传导”，以及后训练阶段的“评估机制激励错位”。换句话说，幻觉不是技术上的“意外”，而是现有训练和评估逻辑下的“必然结果”。今天我们就从这两个核心问题入手，一步步搞懂幻觉的来龙去脉，以及到底该怎么解决它。 cdn.openai.com 聊天讨论群，微信群二维码，可加个人微信gxjdian入群

AI巨头天价赔偿！因使用盗版书训练模型，Anthropic将向作家支付15亿美元。这起创纪录的版权案，焦点不在于“训练”，而在于“来源”，或将重塑AI与创作的未来。 聊天讨论群，微信群二维码，可加个人微信gxjdian入群