2025.09.27.04 过去4小时全球AI发生了什么？
Gary Marcus：AI领域重要人物转向批判LLMs-Gary Marcus
AI评论家Gary Marcus指出，包括Yann LeCun、Demis Hassabis和图灵奖得主Richard Sutton在内的多位AI领域重要人物，正逐渐认同他对大型语言模型（LLMs）的批评。Marcus自2019年起便提出，单纯依靠扩展LLMs并非AI发展的终极答案。Richard Sutton因其“苦涩的教训”而闻名，他的立场转变进一步强化了这一观点。Marcus认为，目前仍坚持仅靠扩展LLMs的少数人可能只是“投机者”，这预示着AI界对LLM发展路径的反思日益加深。
Sam Altman建议：孩子未来不被AI取代需培养五项通用能力-宝玉
OpenAI CEO Sam Altman预测，在不久的将来，经济体系中40%的工作任务可能被AI取代，加速了社会就业结构的转型。他建议培养孩子五项通用能力以应对未来挑战：学习如何学习、适应变化、保持韧性、理解他人需求以及人际互动能力。Altman强调，人类对新事物、人际连接和创造力的渴望是AI难以替代的核心特质，这些能力将帮助人们在AI时代找到独特的价值。
Richard Sutton的“苦涩的教训”：计算力通用方法优于人类知识-向阳乔木
Richard Sutton在2019年的文章“The Bitter Lesson（苦涩的教训）”中指出，70年来AI研究的最大教训是，利用大规模计算力的通用方法（搜索和学习）最终远比嵌入人类知识的方法更为有效。从国际象棋、围棋到语音识别和计算机视觉，历史案例表明，研究者将人类思维方式硬编码到AI中短期有效，但长期会陷入瓶颈。该文强调，应构建能自主发现和学习的AI系统，而非预设人类已知知识，以充分利用摩尔定律带来的计算力增长。
硅谷AI行业转向：从“比智商”到“比应用”，Token消耗量激增20%-向阳乔木
硅谷AI行业正经历一次大转弯，从过去比拼模型“智商”转向比拼AI智能的实际应用能力。Token消耗量成为新的核心指标，2025年Q2到Q3增长超过20%，显示出AI应用的快速普及。GPT-5的发布被视为AI工业化的重要里程碑，它整合了推理优化、前端界面和开发者生态等基础设施能力。这一转变预示着，AI竞争将更加聚焦于工程落地、系统整合和效率优化，使得AI基础设施层成为新的重要战场。
Mercor崛起：专家数据标注公司11个月实现100倍收入增长-向阳乔木
Mercor这家由三位21岁年轻人创立的公司，通过从AI招聘转型为高端专家数据标注和模型评估平台，在短短11个月内实现了从100万美元到1亿美元的年收入飞跃。Mercor招募医生、律师、软件工程师等高专业度兼职专家，以高时薪提供复杂的模型评估和标准定义服务，而非低成本基础标注。其成功秘诀在于快速决策、极致执行、高人才密度及自发性的高强度工作文化，精准抓住了AI模型能力提升后对高质量数据标注的需求。
Replit增强AI代理与自动化测试能力-Amjad Masad
Replit持续改进其AI代理和自动化构建平台。现在，用户可以直接在仪表板中实时测试定时自动化任务，并获得即时执行轨迹。这一功能显著提升了开发者调试和优化AI驱动工作流的效率，使其能够更快速地迭代和部署复杂的自动化解决方案。
“Get笔记”被推荐为一款出色的免费播客总结工具，用户只需粘贴播客链接即可自动生成摘要。该工具的亮点在于，生成的文章中包含一个紫色链接，点击后可查看原始转写文本。这一功能使得用户可以将转写内容导入其他工具（如NotebookLM）进行进一步分析和总结，极大地提升了播客内容的利用效率。
预测2026：AI视觉模型将实现全模态输入输出并集成手机-merve
AI开发者Merve Noyann预测，经过2023年的开放视觉LM（如Llava）和2024年的小型化、设备端模型发展，2025年将迎来首批全模态输入模型（Omni）和带有GUI的代理视觉LLMs。她进一步预测，2026年AI视觉模型将实现全模态的输入输出，并直接集成到手机等设备中，预示着未来AI视觉技术将更加通用和普及，深度融入日常生活。
Open Science与社区力量：跨越角色与地域的科研合作-Lilian Weng
Lilian Weng强调了开放科学和社区力量在推动科研进展中的重要性。她指出，当研究人员即便身处不同角色和地域，仍能围绕共同的兴趣点协同工作时，将能极大地加速领域发展。这种模式展现了开放协作的巨大潜力，使得分散的努力汇聚成强大的推动力，共同攻克科学难题。
Nano Banana分享高可玩性Cosplay AI提示词-宝玉
用户“宝玉”分享了一个由Nano Banana提供的**“可玩性极高”的Cosplay AI提示词**。该提示词能够模拟在Cosplay会场现场拍摄场景，生成Coser与大幅二次元海报对比的图像，并确保Coser采用与二次元对象一模一样的服饰和姿势。此外，它还能自动识别非人二次元角色，并通过服饰道具进行还原，为Cosplay主题的AI图像创作提供了丰富的可能性。
一张网络梗图幽默地指出，MCP（可能是某种特定技术或框架）或许是唯一一种开发者数量多于使用者数量的技术。这张图片传达了一种讽刺意味，暗示某些技术可能过于复杂、小众或难以推广，导致其生态系统中构建者多于实际采用者，反映了技术普及过程中可能面临的挑战。