Skip to content

搞英语 → 看世界

翻译英文优质信息和名人推特

Menu
  • 首页
  • 作者列表
  • 独立博客
  • 专业媒体
  • 名人推特
  • 邮件列表
  • 关于本站
Menu

🔮 指数级视角 #551:研发新前沿;美国开源;双子星3号与谷歌的吸引力;突破热力学瓶颈;Waymo 扩张;青少年婚姻++

Posted on 2025-11-23

免费供所有人使用:

  • 开放模型,封闭思维:如今开放系统能够以远低于封闭系统的成本达到相同的性能。企业为何仍愿意为此付费?OLMo 3 又带来了哪些改变?

  • 访问我们的繁荣/泡沫经济分析仪表盘。

  • 观看:从指数角度看人工智能应用的分裂现状。

⚡️付费会员专享:

  • Gemini 3: Azeem 对谷歌最新模型对行业意义的看法。

  • 后人类发现:自主研究代理如何突破阻碍颠覆性突破的障碍。

  • 人工智能热潮/泡沫观察:本周的关键错位和变动因素。

  • 其他方面:新型芯片冷却技术、太空生物适应力、人工智能与水资源利用、三重革命的回归++

  • 此外:可访问我们付费会员的 Slack 频道(年度计划)。

立即订阅



开放的模式,封闭的思想

尽管开放式模式如今已能以约六分之一的成本实现与封闭式模式相同的性能,但封闭式模式仍然占据着80%的市场份额。企业为封闭生态系统所宣称的安全性和便捷性支付了数十亿美元的额外费用。如果消除这种摩擦,市场向开放式模式的转变预计仅在2025年就能为消费者节省约248亿美元。

来源:Nagle等人,2025年

企业愿意为封闭式供应商支付高价,以获得“开箱即用”的可靠性。而另一种选择——“开放”生态系统——仍然​​支离破碎,且法律不透明。像Meta的Llama或阿里巴巴的Qwen这样的领先挑战者通常标榜自己是“开放的”,但许多版本实际上是受限许可下的“轻量级”开源,或者只是部分开源。这会带来合规风险,因为企业无法对这些模型进行全面的审计,以检查是否存在版权侵权或偏见。对于银行或医疗保健等受监管行业而言,在敏感应用中使用无法审计的模型是行不通的。

艾伦人工智能研究所本周发布了OLMo 3 ,这是一个前沿规模的美国模型,其性能接近Llama 3.1等领先系统,同时保持完全可审计性。通过开源其流程,OLMo 3降低了西方公司和研究人员构建模型的门槛,并减少了对封闭或外国模型的依赖。

来源:AI2


后人类科学

我们正在超越将人工智能作为生产力工具的范畴,迈向发现架构的根本性变革。以Locus、Kosmos和AlphaResearch等自主智能体的出现为标志的这一转变,可能会打破人类科学的社会学限制,并彻底改变我们选择探索的内容。

Intology 的 Locus 能够运行64 小时的连续推理循环,相当于连续“思考”三天而不中断思路,并在人工智能研发任务基准测试中超越人类。Kosmos的智能体计算运行时间为 12 小时,却能遍历人类博士候选人需要六个月才能完成的搜索空间。

来源:本体论

制约进步的主要因素是社会因素,而非生物学因素。现代科学的激励机制扼杀了进步。2023年发表在《自然》杂志上的一项里程碑式分析,对4500万篇论文和390万项专利进行了分析,发现过去六十年间,所有领域的颠覆性突破都出现了显著的普遍下降。

阅读更多

原文: https://www.exponentialview.co/p/ev-551

本站文章系自动翻译,站长会周期检查,如果有不当内容,请点此留言,非常感谢。
  • Abhinav
  • Abigail Pain
  • Adam Fortuna
  • Alberto Gallego
  • Alex Wlchan
  • Anil Dash
  • Answer.AI
  • Arne Bahlo
  • Ben Carlson
  • Ben Kuhn
  • Bert Hubert
  • Big Technology
  • Bits about Money
  • Brandon Skerritt
  • Brian Krebs
  • ByteByteGo
  • Chip Huyen
  • Chips and Cheese
  • Christopher Butler
  • Colin Percival
  • Cool Infographics
  • Dan Sinker
  • David Walsh
  • Dmitry Dolzhenko
  • Dustin Curtis
  • eighty twenty
  • Elad Gil
  • Ellie Huxtable
  • Ethan Dalool
  • Ethan Marcotte
  • Exponential View
  • FAIL Blog
  • Founder Weekly
  • Geoffrey Huntley
  • Geoffrey Litt
  • Greg Mankiw
  • HeardThat Blog
  • Henrique Dias
  • Herman Martinus
  • Hypercritical
  • IEEE Spectrum
  • Investment Talk
  • Jaz
  • Jeff Geerling
  • Jonas Hietala
  • Josh Comeau
  • Lenny Rachitsky
  • Li Haoyi
  • Liz Danzico
  • Lou Plummer
  • Luke Wroblewski
  • Maggie Appleton
  • Matt Baer
  • Matt Stoller
  • Matthias Endler
  • Mert Bulan
  • Mind Matters
  • Mostly metrics
  • Naval Ravikant
  • News Letter
  • NextDraft
  • Non_Interactive
  • Not Boring
  • One Useful Thing
  • Phil Eaton
  • PostHog
  • Product Market Fit
  • Readwise
  • ReedyBear
  • Robert Heaton
  • Rohit Patel
  • Ruben Schade
  • Sage Economics
  • Sam Altman
  • Sam Rose
  • selfh.st
  • Shtetl-Optimized
  • Simon schreibt
  • Slashdot
  • Small Good Things
  • Steph Ango
  • Stephen Wolfram
  • Steve Blank
  • Taylor Troesh
  • Telegram Blog
  • The Macro Compass
  • The Pomp Letter
  • thesephist
  • Thinking Deep & Wide
  • Tim Kellogg
  • Understanding AI
  • Wes Kao
  • 英文媒体
  • 英文推特
  • 英文独立博客
©2025 搞英语 → 看世界 | Design: Newspaperly WordPress Theme