Jason Liu 回应「AI 演示不真实」质疑：问题在用户不在智能体
Jason Liu 反驳「这些演示不真实」的说法，称质疑者是把醒着的时间都花在了 Twitter 上。他指出真正不真实的是演示用户而非智能体：演示用户清楚该问什么，而真实学习者只会高亮一句话然后输入「huh??」。
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X：Jason Liu (@jxnlco)AI 评分 sama@samaAI 评分 挂掉一天中最后一个充满高压决策的电话，一分钟后走进家门，迎接我的是小孩子们纯粹的爱——他们想笑、想玩，想把当天的每一个发现都展示给你看。这种反差是我人生中经历过最奇妙也最美好的事。
hongming731@hongming731AI 评分 hongming731@hongming731AI 评分 在线阅读本期早报 BestBlogs.dev 是 AI 驱动的私人阅读助手。这是面向所有人的每日早报内容，如果你希望它基于你的兴趣和阅读习惯整理，可以体验「我的早报」。 导语
emollick@emollickAI 评分 目前最好的证据支持一个有限的结论：AI 可能已经在影响最易受 AI 冲击的初级白领岗位的招聘边缘，但这一归因存在争议，且整体劳动力市场的扰动尚未在数据中显现。
altryne@altryneAI 评分 SemiAnalysis_@SemiAnalysis_AI 评分 altryne@altryneAI 评分 ShayanCJahan@ShayanCJahanAI 评分 dongxi_nlp@dongxi_nlpAI 评分 AravSrinivas@AravSrinivasAI 评分 frxiaobei@frxiaobeiAI 评分 claudeai@claudeaiAI 评分 ViggleAI@ViggleAIAI 评分 ViggleAI@ViggleAIAI 评分 MTSlive@MTSliveAI 评分 MTSlive@MTSliveAI 评分 emollick@emollickAI 评分 X：Jason Liu (@jxnlco)AI 评分 Jason Liu 转述音乐人观点：AI 就是你我，就是互联网文化，能否不再区分"机器艺术"与"人类艺术"
Jason Liu 转述一位音乐人朋友对 AI 的重新定义："AI 是你，AI 是我，它是互联网的文化，是我们曾经和已知的一切；按定义，AI 就是我们的样子。"他由此发问：能否不再区分"机器艺术"与"人类艺术"，而只是艺术。
swyx@swyxAI 评分 Replit@ReplitAI 评分 emollick@emollickAI 评分 是的！我认为这里太多"我们还很早"的自我恭维了。公司里许多高管聪明、有干劲，也很懂自己的业务。他们中许多人技术也很娴熟。他们绝对在理解AI。但改变一家公司是一个更长的过程。
sama@samaAI 评分 
TechCrunch · AIAI 评分TechCrunch Equity 播客：只有 2% 消费者在为 AI 买单
TechCrunch Equity 播客本期讨论白宫 AI 安全承诺与"超级智能"行政令，以及消费级 AI 的经济账：只有 2% 消费者真正买单，AI 最大的钱仍来自企业市场。节目还谈及 Oura 撤回 IPO、Anthropic 泄露的 S-1、OpenAI 回归私募融资，以及 Quartermaster 1.4 亿美元融资、Atomic 已承接 DoorDash 90% 采购等交易。
X：Peter Steinberger (@steipete)AI 评分 Peter Steinberger 称 DevDay 上最爱的幻灯片是“一人对多智能体”架构图
Peter Steinberger 表示 DevDay 上他最喜欢的幻灯片是一张“一人对多智能体”的架构图，并称赞了团队。该图被网友形容为智能体版的族谱，也有人称这正是他所设想的智能体工作流。相关回顾视频预计还需数周才能上线。
Thom_Wolf@Thom_WolfAI 评分 似乎很明显，大多数个人 AI 应该在你的设备上运行 喜欢 Sigil 和 Underdog 正在构建的东西——由 Hugging Face hub 驱动
Yuchenj_UW@Yuchenj_UWAI 评分 Ben Horowitz 昨天在 Databricks 论坛上说： "有人告诉我，他们用 Muse 这类个人 Agent 取得的最大成就是成功取消了《纽约时报》订阅。" 我也要试试。
fchollet@fcholletAI 评分 Replit@ReplitAI 评分
MIT Technology Review · AIAI 评分
以自主 AI 重新定义企业智能
MIT Technology Review 报告指出，企业 AI 的规模化瓶颈是结构性的，全球 AI 投资 2026 年将达 2.5 万亿美元、同比增长 44%，但多数企业仍未靠 AI 增长收入。报告称领先企业把流程重设计置于模型选型之前，并强调数据就绪而非数据规模，主张以主权、可组合的架构在数据原地查询与准备数据，供 AI 智能体直接行动。
runwayml@runwaymlAI 评分 
The Verge · AIAI 评分ChatGPT 模型幻觉正让顾客变得更难缠
餐厅、零售等一线服务人员反映，越来越多顾客拿 ChatGPT 的说法反驳专业建议，甚至无视过敏原警告。纽约服务员 Madison 称有客人坚持点含贝类的高汤鱼菜，理由是 ChatGPT 说没有贝类；酒侍也常被顾客用 ChatGPT 取代。Meta 新 AI 智能体 Muse 的推出可能加剧这一问题。
别被迷惑——LLM 并不会推理
前 Google DeepMind 研究员指出，LLM 靠逐个预测 token 生成答案，其思维链仍由同一套下一 token 预测产生，并非 AlphaGo 那种独立搜索机制，因此不构成真正的推理。他列举三大缺陷：模型没有显式可检查的认知状态、知识与推理在权重中纠缠不清、思维链常是事后编造。为此他离开 Google DeepMind，主张借鉴 AlphaGo 架构，让系统维护可更新的认知状态。
dongxi_nlp@dongxi_nlpAI 评分 trq212@trq212AI 评分 hongming731@hongming731AI 评分 Yuchenj_UW@Yuchenj_UWAI 评分 我真希望能直接提示词生成一个 Andrej Karpathy 视频。 可惜，如今没有任何 AI 能做到。 Andrej，我们需要你回来。你已经一年多没在 YouTube 上传视频了。
Latent SpaceAI 评分MIT 的 Alex Zhang 谈 RLM、GPU Kernel 与智能体集群研究
MIT 的 Alex Zhang 在 Latent Space 播客中介绍了其递归语言模型（RLM）研究，基于 RLM 的 harness 是首个接近解决 ARC-AGI-3 的方案，早于 OpenAI 的 Astra。
tianyi@tianyiAI 评分 frxiaobei@frxiaobeiAI 评分 a16z 分析了一个可能的变化：用户以后点餐可能不再打开外卖平台，而是直接告诉 AI 预算、送达时间和忌口，由 AI 选餐厅下单，Toast 处理订单支付，DoorDash 负责配送。