他在谷歌深耕14年，亲手种下GPT的种子，却只能看OpenAI收割 · 乔木博客
向阳乔木
谷歌 AI 老将 Andrew Dai 在谷歌深耕 14 年，深度参与了 Transformer 及多模态大模型研发，但因大厂组织官僚体系错失先机。文章探讨了模型架构与数据质量对 AI 竞争的关键作用，以及 Andrew Dai 离职后创立 Aloran AI，试图通过“语言逻辑+视觉推理”的中间路线探索视觉 AGI 的前沿方向。
浪潮下的冲浪者：前Anthropic研究员姚顺宇的AI激进洞察
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本访谈深度剖析了前Anthropic、现Google DeepMind研究科学家姚顺宇的核心观点。他批判了AI行业的过度‘造神’与‘英雄主义’，强调当前AI研发已进入集体协作时代，且并不需要过高的智商，更看重靠谱与负责。此外，他详细解读了黑盒、Scaling Law、强化学习范式及从物理学视角对AI发展的深刻认知，并分享了其职业选择与技术探索路径。
本周顶级 AI 论文精选（2026-05-04） · 乔木博客
向阳乔木
本周精选的 AI 论文聚焦智能体系统的多方面进展，包括：可观测的智能体工具链工程（AHE），高效能的稀疏激活 MoE 模型（AgenticQwen），智能体世界模型分类体系，通过潜空间递归提升多智能体通信效率（RecursiveMAS），类劳动力市场的智能体组织（OneManCompany），结构化技能表示语言（SSL），将多智能体辩论蒸馏为单一模型以提高效率（Latent Agents），用于解决智能体上下文遗忘的视觉记忆（OCR-Memory），推理感知的动态检索（ReaLM-Retrieve），以及决策与技能的协同演化框架。这些研究共同推动了 AI 智能体的能力、效率和可管理性。
AI正加速起飞：OpenAI总裁Greg Brockman的深度访谈
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本次访谈聚焦OpenAI总裁Greg Brockman对人工智能（AI）的洞察。他认为AGI已完成70%-80%，并强调OpenAI的统一GPT架构战略，将图像、语音等多模态能力整合。Sora项目暂缓，转向一款颠覆性超级应用，以应对算力限制和知识工作AI的爆发。新模型Spud预示着AI能力的飞跃，自动化AI研究员将加速AI自我进化。Brockman也谈及AI安全、就业影响、数据中心投资逻辑，并建议个人深入理解AI、培养主体操控感，明确自身目标，拥抱AI驱动的未来。
卡帕西：AI革命已至，精神错乱与未来工作模式的重塑
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前OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西深入剖析AI革命：从AI编程范式革新、Token焦虑，到家庭自动化、自动研究、模型物种分化，以及AI对就业、教育和开源生态的影响。他认为AI正从研发走向落地，重塑数字与物理世界，并预示着Agent将成为未来核心驱动力。
竞争如何扼杀AI突破：呼唤探索式研究的复兴
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演讲者 Llion Jones 认为，当前AI领域的巨大成功伴随着空前的竞争压力，这反而导致研究方向的狭窄化，扼杀了创新与突破。他对比了 Transformer 诞生时的有机自由环境与当下研究者面临的“被抢先”恐惧及追求“低垂果实”的诱惑。Jones 强调“探索-利用”权衡，呼吁拥抱原创性、高自主性的探索式研究，并以自然为灵感。他指出，这种环境比金钱更能吸引顶尖人才，并倡导将竞争转向合作，共同加速AI的进步。
Gemini 3的成功之道：200人像素级创新与AI的未来
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本期节目深入探讨了Google Gemini 3模型的成功秘诀，预训练负责人塞巴斯蒂安·布尔若揭示了其并非源于单一技术突破，而是两百多人的团队通过无数像素级微小改进汇聚而成的结果。访谈还触及了行业从数据无限到数据有限的范式转变，强调了架构创新、数据质量及‘研究品味’的重要性。布尔若分享了Chinchilla、Retro等项目经验，并阐述了原生多模态、长上下文、评估体系及持续学习等前沿方向。对话还回顾了他的个人成长经历，并展望了AI领域全栈研究员的未来。
算力不是唯一瓶颈：PPO之父约翰·舒尔曼深度解读AI崛起之路与未来趋势
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OpenAI创始元老约翰·舒尔曼在访谈中指出，算力并非AI发展的唯一瓶颈，技术方法和巧思同样重要。他回顾了OpenAI的早期探索、失败与成功项目，并分享了对强化学习趋势、AGI时间线预测的见解。同时，他介绍了新公司Thinking Machines推出的底层微调API产品Tinker，旨在降低AI创业门槛。舒尔曼强调了工程技能的重要性以及AI辅助研究的潜力，并认为AI的进步更多依赖于方法论的创新而非单纯的算力堆砌。