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    <title>人工智能</title>
    <link>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence</link>
    <description>人工智能的高信号枢纽！</description>
    <lastBuildDate>Thu, 11 Jun 2026 16:09:46 GMT</lastBuildDate>
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      <title>⚡️ Anthropic 和 OpenAI 订阅比之前想象的更无利可图</title>
      <link>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u32dmh/anthropic_and_openai_subscriptions_are_more/</link>
      <description><![CDATA[ https://preview.redd.it/nyp7rp75ao6h1.png?width=1920&amp;format=png&amp;auto=webp&amp;s=fd7ccf62b7d63b8d2ec50cd784a6a95939a4bc05 一月份，研究人员已经计算出了转换为 API 费率后 Claude Code 订阅的实际成本。当时，按 API 价格计算，每月 200 美元的订阅费用约为 2,700 美元。 SemiAnaanalysis 使用长编码任务在所有提供商层重复实验，直到每周限制用尽，而当前的数字明显更高。 对于 Anthropic，这个数字几乎增加了两倍：200 美元/月的 claude-max-20x 相当于通过 API 每月 8,000 美元。 OpenAI 更糟糕：同样 200 美元的 chatgpt-pro-20x 每个月要花费高达 14,000 美元。 SemiAnaanalysis 认为所有新模型和功能都将专门针对 API 用户开放。 众所周知，Fable (Mythos) 将从 6 月 22 日开始从订阅中消失，并且只能通过额外使用才能获得。   由   提交 /u/andrewaltair   [链接] [评论]]]></description>
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      <pubDate>Thu, 11 Jun 2026 15:32:29 GMT</pubDate>
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      <title>一名工程师在警告马斯克的人工智能 Grok 的安全风险几天后被解雇</title>
      <link>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u2yy04/an_engineer_was_fired_days_after_warning_musks_ai/</link>
      <description><![CDATA[ 由   提交/u/Cyber​​news_com   [链接] [评论]]]></description>
      <guid>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u2yy04/an_engineer_was_fired_days_after_warning_musks_ai/</guid>
      <pubDate>Thu, 11 Jun 2026 13:21:52 GMT</pubDate>
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      <title>并非所有人工智能在写作中的应用都是草率的</title>
      <link>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u2yxsx/not_all_uses_of_ai_for_writing_are_slop/</link>
      <description><![CDATA[我承认其中许多是：我确实见过有人复制粘贴从聊天机器人获得的内容然后就到此为止的情况。但这不是我要说的。我说的是人工智能在写作中的应用，其中最终产品中聊天机器人生成的文本为零。 我的弱点（早在人工智能之前就存在）是记忆力。人工智能帮助我的一种方式是让它提示我，这样我就可以找到我所知道的东西。在最近的一个项目中，我必须写一篇关于几个月前所做的数据分析的论文，查看我编写的代码和我给出的有关它的演示并没有敲响任何警钟——它也可能是其他人的工作。因此，我将编码代理指向这些文件，并要求它问我一百个详细问题，然后根据这些问题编写初稿。注：我从来没有打算使用该草案，但这么说集中了目标。我对向机器人撒谎没有任何疑虑。  这些都是好问题。我花了大半天的时间才用几段话来回答所有这些问题。显然，我的记忆力很强，如果被问到“告诉我这个项目”，我会回答。我一片空白，但如果被问到，“你为什么在这里这样做？”我可以马上回答。它首先返回细节，然后根据这些细节我可以在脑海中重建大局。 当我回答完这些问题时，我已经准备好写作了。但人工智能写了一份草稿仍然很有帮助，特别是因为这是一份非常糟糕的草稿。您是否听说过这样的技巧：您可以通过说“别担心，我会做的”来让某人去做某事。然后做得不好？某些类型的人如果看到某件事做得不好，就会被触发去修复它，尽管如果什么都不存在，他们也不会这样做。我就是其中之一，让人工智能做出糟糕的选秀是对我自己玩的一种方式。 “让我向您展示它是如何完成的”是一种强大的激励因素，即使接受教育的人是机器人。  这篇论文总共花了两天时间写出来，对于这种事情来说已经算很快了。尽管我将它们放在同一个文件中并像忒修斯之船一样一点一点地替换它们，但最终论文中没有来自人工智能的任何单词。根据过去的经验，我可以说，如果没有人工智能，这将需要更长的时间，但没有充分的理由。那些额外的日子本来会被用来拖延，因为我无法专心致志。  也许这种技术对我和我糟糕的记忆力来说是特有的，但我敢打赌人工智能在写作方面还有其他合法用途——除了“为我写”之外的用途。   由   提交 /u/AddlepatedSolivagant   [链接] [评论]]]></description>
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      <pubDate>Thu, 11 Jun 2026 13:21:38 GMT</pubDate>
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      <title>您认为未来几年 Anthropic 和 OpenAI 之间谁能脱颖而出？</title>
      <link>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u2y7po/what_do_you_think_actually_decides_who_comes_out/</link>
      <description><![CDATA[现在不要问谁“更好”，因为这会翻转每个版本。更好奇人们认为决定因素最终是长期的。是原始模型质量，还是它趋于一致，谁能确定分销和企业锁定，谁就是赢家？  OpenAI 拥有消费者心智份额，ChatGPT 作为动词，Anthropic 似乎在编码和企业/API 方面悄然获胜。 “获胜”是否意味着其中一个占主导地位，或者它们只是像 AWS 和 Azure 那样分成不同的方向，没有人真正获胜，它们只是都变得巨大？ 好奇人们的着陆点，尤其是那些在实际工作中大量使用这两种技术而不只是关注头条新闻的人。    由   提交 /u/Conscious_Ad_821   [链接] [评论]]]></description>
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      <pubDate>Thu, 11 Jun 2026 12:52:12 GMT</pubDate>
    </item>
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      <title>《神鬼寓言》已被有意对人工智能研究活动进行了大幅削弱</title>
      <link>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u2xuhl/fable_has_been_intentionally_meganerfed_for_ai/</link>
      <description><![CDATA[参见型号卡 pdf 第 13 页：https://www-cdn.anthropic.com/d00db56fa754a1b115b6dd7cb2e3c342ee809620.pdf “在鉴于最新模型加速自身发展的能力，我们实施了新的干预措施，限制了 Claude 针对前沿 LLM 开发请求的有效性（例如，构建预训练管道、分布式训练基础设施或 ML 加速器设计）。使用 Claude 开发竞争模型已经违反了我们的服务条款，但通过我们的保障措施强制执行此限制可以避免加速最愿意违反这些条款的行为者。” 因此，他们公开表示该模型对于某些人工智能研究主题故意不太有用。特别是在过去的几周里，我看到我的研究领域的人们抱怨说，每当对话涉及模型训练、基础设施、扩展、分布式系统或前沿研究时，模型就会突然感觉很愚蠢。现在有积极的免责声明反对这一点。我们是否应该将强大的人工智能仅委托给公司？感觉像是比赛中的人为僵硬   由   提交 /u/Main-Figure-8764   [链接] [评论]]]></description>
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      <pubDate>Thu, 11 Jun 2026 12:36:13 GMT</pubDate>
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      <title>目前市场上充斥着没人想要的软件</title>
      <link>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u2v6bn/the_market_is_currently_being_flooded_with/</link>
      <description><![CDATA[现在对语言模型有一种奇怪的双重观点。你要么听说他们将改变一切，要么什么都不改变。 移动应用程序发布的最新数据表明双方都错了。该工具不是一个整体。一方面，应用程序提交量猛增，因为代理商使运输代码变得微不足道。另一方面，实际的用户吸引力几乎很小。该图表是我在本文中讨论的内容的文字数据证明。我们错误地认为编写代码是为了解决问题。  当你让代理进行宏观思考只是为了推出一款应用程序时，你最终会得到一个必须阅读才能理解的系统，而不是一个你已经理解的系统。它们可能从外面看起来相同，但本质上它们是完全不同的野兽。 模型所做的所有这些微观选择，如抽象、命名法、结构，都是你继承的债务。如果这是你会打的电话，那很好。但如果没有，当您尝试根据用户反馈进行调整或发布快速更新时，代码库将开始强烈抵制您。 代码在那里，但理解却没有，一旦代码行写完，您就无法轻松地将理解放回去。 这就是为什么这数千个新应用程序陷入停滞。人们使用代理来避免项目思考过程中的摩擦。现在，他们拥有了一个外来的代码库，当现实来袭时，他们无法适应。 软件开发不仅仅是打字，而是处理这些模糊的市场问题并使它们成为可以测试的东西的学科。代理对该管道的尾端很好。但弄清楚项目实际上需要什么？这仍然完全取决于您。 如果您自己不做这些繁重的工作，您最终只会添加到堆积如山的应用程序中，而没有人打开。   由   提交/u/sibraan_  [链接] [评论]]]></description>
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      <pubDate>Thu, 11 Jun 2026 10:24:37 GMT</pubDate>
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      <title>英特尔在俄勒冈州芯片制造工厂禁止使用除臭剂、化妆品和发胶</title>
      <link>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u2ur6j/intel_bans_deodorant_makeup_and_hairspray_at_its/</link>
      <description><![CDATA[ https://preview.redd.it/6dlozyv1nm6h1.png?width=2560&amp;format=png&amp;auto=webp&amp;s=aa83ac2b582dc1327cbd416f971fd7ed23b8e3de 英特尔位于俄勒冈州的人工智能芯片制造工厂执行极其严格的污染规则。 《商业内幕》记者奥利维亚·内梅克 (Olivia Nemec) 报道称，在巡演之前，她被禁止使用化妆品、发胶、蓝牙设备，甚至除臭剂，以防止污染原子级芯片制造。 英特尔副总裁克里斯·奥特 (Chris Auth) 解释说，毁坏作为微芯片基础的单个硅晶圆可能会造成高达 50 万美元的损失。一根人的头发有 1,000,000 个原子宽，这意味着即使是喷雾中的纳米大小的气溶胶颗粒也可能会在生产过程中破坏芯片。 为了最大限度地减少污染，空气过滤器在短短 60 秒内更换了工厂的所有空气。洁净室内的大多数操作都是由机械臂和传送带执行的，而人类工人必须穿着专门的白色套装，以防止皮肤细胞脱落。 来源：https://futurism.com/artificial-intelligence/deodorant-forbidden-intel-ai-chip-facility   由   提交 /u/andrewaltair   [链接] [评论]]]></description>
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      <pubDate>Thu, 11 Jun 2026 10:01:14 GMT</pubDate>
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      <title>大学教师警告说，大学生正在迅速丧失阅读长文本的能力</title>
      <link>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u2uqji/college_students_are_rapidly_losing_the_ability/</link>
      <description><![CDATA[ https://preview.redd.it/nbg84nlwmm6h1.png?width=1242&amp;format=png&amp;auto=webp&amp;s=7bbcaae08038579f0dc4b286fab9c42a0accf1d1 大学写作导师泰勒·贾格特 (Tyler Jagt) 报告说，他的学生没有一个能够完成指定的 20 页文章，而十年前他很容易阅读这项任务。学生们承认，他们不断忘记论文的主题，突显了一代人的读写能力崩溃。 2024 年 NAEP 评估显示，12 年级的阅读成绩处于 1992 年以来的最低水平。近三分之一的 12 年级学生得分低于基本水平，这意味着他们无法从文本中明确提出的概念中得出一般性结论。 凯西基金会的一份报告发现，70% 的四年级学生，即 200 万人孩子，阅读能力不强。教师们指责 ChatGPT 等生成式 AI 工具，学生用这些工具进行摘要，而不是阅读和分析文本。 麻省理工学院的一项研究表明，在写作任务期间依赖 ChatGPT 的用户中有 83% 无法引用自己论文中的任何一行。此外，2017 年的一项研究发现，附近有智能手机就会降低可用的认知能力。 来源：https://futurism.com/future-society/college-students-losing-ability-read   由   提交 /u/andrewaltair   [链接] [评论]]]></description>
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      <pubDate>Thu, 11 Jun 2026 10:00:26 GMT</pubDate>
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      <title>等等，拖慢 AI 速度的只是电力，而不是 GPU？？</title>
      <link>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u2ubkj/wait_so_the_thing_slowing_down_ai_is_just/</link>
      <description><![CDATA[看到这篇文章流传开来，它实际上让我思考我们都对整个芯片短缺问题如此着迷，以至于没有人真正停下来问计算是否不再是瓶颈，显然它不是。数据中心的建设速度如此之快，以至于电网实际上无法跟上它们就像公司现在如果有钱就可以出去购买GPU，但你不能只是去购买电网，这显然是一切都陷入困境的地方有点疯狂，在围绕人工智能的所有炒作之后，它只是基础设施的阻碍你们认为这实际上是比我们想象的更重要的事情   由   提交 /u/Neil_at_HackerEarth   [链接] [评论]]]></description>
      <guid>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u2ubkj/wait_so_the_thing_slowing_down_ai_is_just/</guid>
      <pubDate>Thu, 11 Jun 2026 09:36:20 GMT</pubDate>
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      <title>人为呼吁“AI”暂停——扰乱中国市场</title>
      <link>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u2tkcm/anthropic_call_for_ai_pause_to_disrupt_the/</link>
      <description><![CDATA[我现在就说，人类如何呼吁暂停人工智能开发，以便实验室能够以安全的名义聚集在一起，这只是封面故事。 最终，像 Deepseek、Minimax、Kimi、Qwen 这样的中国模型将很快赶上 Fable/Mythos 5 级基准。 在我看来，这种为了安全而暂停的做法只是意味着目标是让你相信中国正在窃取你的所有数据，他们对国家安全构成风险，因此他们可以禁止这些模型。 与这些中国模型最终会以 5-10% 的价格赶上来产生 Mythos 级性能的事实无关，这是不可避免的，并将扰乱 OpenAI、Anthropic 和 Google。明显地？这是为了您的安全。   由   提交/u/ikyz   [链接] [评论]]]></description>
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      <pubDate>Thu, 11 Jun 2026 08:51:47 GMT</pubDate>
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      <title>为什么《神鬼寓言5》接受提示的门槛这么低，一直用代币，最后却拒绝回答</title>
      <link>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u2olp7/why_does_fable_5_have_such_low_threshold_of/</link>
      <description><![CDATA[ 由   提交/u/ranaji55  [链接] [评论]]]></description>
      <guid>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u2olp7/why_does_fable_5_have_such_low_threshold_of/</guid>
      <pubDate>Thu, 11 Jun 2026 04:12:27 GMT</pubDate>
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      <title>Google DeepMind 刚刚放弃了“DiffusionGemma”——通过图像式扩散模型生成文本</title>
      <link>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u298ix/google_deepmind_just_dropped_diffusiongemma_text/</link>
      <description><![CDATA[Google DeepMind 刚刚推出了一个实验性开放权重模型，该模型完全颠覆了标准 LLM 架构。 它被称为 DiffusionGemma（在 Apache 2.0 下发布），它不像市场上几乎所有自回归模型那样按顺序生成文本，而是使用文本扩散头。 工作原理   它抛出一个 256 个令牌的“画布”随机占位符噪声投射到屏幕上。 它使用统一状态扩散一次性对整个文本块进行迭代细化和降噪。 因为每个标记都可以同时处理其他标记（双向上下文），所以高度置信的标记自然会在多次传递中将相邻标记捕捉到焦点。  它甚至具有通过重新噪声进行纠错的功能，这意味着如果它的置信度在生成中期下降，它会引入噪声来实时自我纠正自己的错误。  速度太疯狂了  因为它一次处理整个块，所以它将本地推理瓶颈从内存带宽转移到原始数据上计算。 单个 NVIDIA H100 上每秒超过 1,000 个令牌。 RTX 5090 上每秒本地处理 700 多个令牌。 硬件占用：它是基于 Gemma 4 架构构建的 26B 专家混合 (MoE)，但在推理过程中仅激活 3.8B 参数。   量化后，它可以轻松地装入 18GB VRAM 内存中，从而非常适合本地 PC 工作流程。   由   提交/u/beasthunterr69  [链接] [评论]]]></description>
      <guid>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u298ix/google_deepmind_just_dropped_diffusiongemma_text/</guid>
      <pubDate>Wed, 10 Jun 2026 17:40:58 GMT</pubDate>
    </item>
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      <title>软件工程中模型的回报正在递减</title>
      <link>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u20tap/models_are_hitting_diminishing_returns_within/</link>
      <description><![CDATA[荣誉：我是一家超大规模公司的杰出工程师，并且在该领域工作。 我们最近看到了克劳德的《神鬼寓言 5》的发布，我一直在尝试它。到目前为止，我无法判断您是否进行了盲测，我使用的是哪种模型。如果你将 Opus 4.6、4.7、4.8 和 Fable 放入我的 Claude Code 设置中，根据我所做的工作和工作方式，我将无法区分哪个是哪个。 推理非常简单，因为我从来不“一次性”一个项目。由于我需要从内到外了解每个组件，因此我会分成小块进行工作 - 而且我并不孤单。此外，模型已经有一段时间可以访问互联网上的广泛信息，例如 API 文档、最佳实践等 - 这为模型输出添加了某种风格的“智能”。 因此，当您查看行业中的软件工程师如何工作时，我们在单一抽象中工作，测试这些抽象并继续前进。今天，我几乎可以使用本地 Gemma 4 模型来做到这一点。对于系统架构要求也是如此，了解每个组件非常重要。 Fable 仍然对此抱有幻觉。 示例：Fable 的 AWS ALB/ECS 耗尽行为完全错误，并且自信如此。我能够抓住它的唯一原因是我已经熟悉这两个部分如何协同工作。 所以无论如何，简而言之，我们在这里达到了渐近极限。我不再从每个模型发布中获得更多价值，而且我的工作方式也没有改变。在与热衷 AI 的同事交谈后，我的观点也与他们自己的经验相一致。 有趣的是，到明年这个时候，我相信会有本地模型可以在 128GB MacBook Pro 上运行，这将提供 Claude 为我今天的软件工程工作增加的 90% 的价值。我已经可以通过当前的开源模型套件看到这一点。    由   提交 /u/element-94   [链接] [评论]]]></description>
      <guid>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1u20tap/models_are_hitting_diminishing_returns_within/</guid>
      <pubDate>Wed, 10 Jun 2026 12:29:25 GMT</pubDate>
    </item>
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      <title>每月“有没有一个工具可以......”帖子</title>
      <link>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1tttdce/monthly_is_there_a_tool_for_post/</link>
      <description><![CDATA[如果您有一个想要使用人工智能的用例，但不知道使用哪个工具，您可以在此处请求社区提供帮助，在这篇文章之外，这些问题将被删除。 对于每个回答的人：没有自我推销，没有参考或跟踪链接。   由   提交 /u/AutoModerator   [链接] [评论]]]></description>
      <guid>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1tttdce/monthly_is_there_a_tool_for_post/</guid>
      <pubDate>Mon, 01 Jun 2026 14:09:04 GMT</pubDate>
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      <title>我们听到了您的声音 - r/ArtificialInteligence 变得更加敏锐</title>
      <link>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1rp89re/we_heard_you_rartificialinteligence_is_getting/</link>
      <description><![CDATA[]]></description>
      <guid>https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1rp89re/we_heard_you_rartificialinteligence_is_getting/</guid>
      <pubDate>Mon, 09 Mar 2026 18:25:09 GMT</pubDate>
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