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今日 12 条
9月3日周四
  1. X：Greg Brockman (@gdb)1

    Wan 3.0 登顶 Artificial Analysis 视频编辑榜单，文生视频带音频位列第二

    Artificial Analysis 评测显示，阿里巴巴 Wan 3.0 在视频编辑带音频榜单首次登顶第一，文生视频带音频位列第二，图生视频带音频排名第五。该模型为一体化视频生成与编辑模型，支持最长 30 秒 1080p 原生音频输出，可接受文本、图片、视频、音频、文档和网页作为创作参考，并支持指令式编辑画面、剧情、对话和声音。

  2. X：Greg Brockman (@gdb)0

    阿里云架构师谈 Qwen3.8-Max 为团队带来的变化

    阿里云解决方案架构师 Joey Huang 在视频中介绍 Qwen3.8-Max 为其团队带来的变化：团队不再人工分派工单，早晨醒来可看到自动生成的摘要，说明哪些已上线、哪些在评审、哪些需要本人处理。他表示因此能把时间重新投入产品、客户和架构，并附上了 Qwen Cloud 与 Model Studio 的试用及 API 入口链接。

  3. X：Greg Brockman (@gdb)0

    François Chollet 断言所有 AI 终将收敛于符号学习

    François Chollet 发文称，所有 AI 不可避免会收敛于符号学习，即通过找到解释数据的最短符号程序来建模数据，因为这是效率最优的 AI 形式，但抵达这一目标可以有多条演化路径。他引用 @RTomMcCoy 团队历时 8 年的新论文作为佐证：LLM 虽与符号系统看似不同，却在语言、代码、数学等符号领域表现出色，研究发现 LLM 的表征具有隐式符号结构。

  4. X：Greg Brockman (@gdb)0

    Ethan Mollick 体验 Codex voice：好用时有魔力但细节毛刺多

    Ethan Mollick 体验 Codex voice（他也不确定是否应称 ChatGPT Work in Codex voice），认为其好用时体验出色，但存在不少粗糙边角：似乎经常切换正在处理的线程、多任务只在部分时候有效、对其余 Codex 功能的访问不一致。

  6. X：Greg Brockman (@gdb)0

    阿里云解决方案架构师谈 Qwen3.8-Max 为团队带来的改变

    阿里云发布对内部解决方案架构师 Joey Huang 的访谈视频，他介绍团队使用 Qwen3.8-Max 后不再逐一分派工单，可留下积压任务，次日早上自动收到已完成、待评审和需人工查看内容的汇总。他表示因此能把时间投入产品、客户和架构。文中附有 Qwen Cloud 和 Model Studio 的试用及 API 入口链接。

  14. 歸藏的AI工具箱80

    开源用于将旅行照片转为设计海报的 Skill Yingzao · 营造

    歸藏的AI工具箱开源了名为 Yingzao · 营造（营造）的 Skill，能够将旅行照片转化为具备杂志排版和文化信息的海报。该 Skill 内置 Design Token 系统，包含多个经验证的风格配方，能够自动检索文化背景并遵循事实分级原则，同时支持多图融合。

    推荐理由：开源了基于 GPT-image 2.0 的海报生成 Skill，通过严格的程序约束与视觉配方解决多风格设计的一致性问题。

  19. X：Greg Brockman (@gdb)0

    SemiAnalysis 批评 Nemotron3 Ultra 表现不佳，称中国模型更优

    SemiAnalysis 发文称 NVIDIA Research 产出过 LatentMoE（用于 Kimi K3）和 GatedDeltaNets（用于 Qwen）等优秀研究，但在端到端前沿训练上，NVIDIA 的官僚文化导致 Nemotron3 Ultra 表现尴尬。Nemotron3 Ultra 总参数 550B（55B 激活），被包括 Qwen3.8 27B（参数量约少 20 倍）在内的中国模型全面超越。

  20. X：Greg Brockman (@gdb)0

    Sam Altman 在 G20 称 AI 如同电力，国家拒绝 AI 类似拒绝电气化

    Rohan Paul 转述 Sam Altman 在 G20 与美国商务部长 Howard Lutnick 同台的发言。Altman 称过去创业需 3 个月的工作现在约 17 分钟即可完成，并认为国家拒绝 AI 类似于拒绝电力，每个人、企业和整个社会机器都需要 AI 来提升公民生活质量；他还表示今天成长的孩子可能永远不会比 AI 更聪明。

  21. X：Greg Brockman (@gdb)0

    Sam Altman 与美国商务部长 Howard Lutnick 同台接受 G20 访谈

    Sam Altman 与美国商务部长 Howard Lutnick 在 G20 同台接受访谈。Altman 称 3 个月的创业工作如今约 17 分钟即可完成，拒绝 AI 就像当年国家拒绝电力；他称每个人、每家企业和社会机器都需要 AI 来提供公民应有的生活质量，并提到如今成长的孩子可能永远不会比 AI 更聪明。完整视频来自 DRM News 的 YouTube 频道。

  26. Hugging Face Blog64

    使用 GRPO 微调 350M 模型以提升结构化输出能力

    使用 GRPO 微调 LFM2.5-350M 模型，在 IFStruct 基准测试中将结构化输出通过率从 22.6% 提升至 29.7%。微调基于 TRL 库实现，采用约 500 个样本和 100 步训练，可运行于免费层 GPU，主要性能提升集中在 JSON 格式和裸列表结构上。

    推荐理由：提供了一套低成本微调小型模型提升结构化输出合规性的完整方法，适合部署资源受限的场景参考复用。

  33. X：Greg Brockman (@gdb)0

    Ethan Mollick 引述法律备忘录案例，指出廉价低推理模型在法律基准上表现不佳

    Ethan Mollick 引述 Prinz 对 AI 系统的法律基准测试结果，称最新模型表现很好，但更便宜、低推理能力的模型表现不佳，并追问如何让厂商有动力提供好的模型。其引用的律师案例显示，一份由法律部门大量借助 AI 完成的备忘录格式精美，却在监管审批判断上得出完全错误的结论，还遗漏了两条导致交易被法律禁止的原因。

  34. X：Greg Brockman (@gdb)0

    东锡 NLP 谈 AI 从 token 编号起步学语言与人类组合理解的差异

    作者提出人类先学单个词再通过组合与经历理解复杂意义，例如从流、星、雨理解流星雨。AI 则先在庞大语料中建立 token 与编号的对应关系，再通过神经网络学习编号间的联系来逼近语言意义。作者认为 AI 语言的这种苍白感从起点就已注定。

  37. X：Greg Brockman (@gdb)0

    Ethan Mollick 对比 10 个月间两种 ChatGPT 智能体工作方式的构想

    Ethan Mollick 发文指出两张图之间存在 10 个月的时间差，展示了两种关于 ChatGPT 智能体如何工作的构想。其中一张图显示了一个客服智能体流程图，包含越狱防护栏、分类智能体、if/else 分支，以及退货、挽留、信息咨询等下游智能体和幻觉防护栏。

  38. X：Greg Brockman (@gdb)0

    SemiAnalysis 分析 Co-Packaged 光学趋势下光纤主动对准与被动对准的取舍

    SemiAnalysis 发文分析，随着行业转向 Co-Packaged 和 Near-Packaged Optics，光纤连接被迫直接落在 PIC 上。光纤耦合需微米级精度，边缘耦合器要求纤芯与波导偏差约半微米以内，否则耦合损耗在高带宽吞吐下不可承受；主动对准采用亚微米级串行定位加胶合，难以支撑高光纤数量且不可拆卸，而被动对准依靠机械结构将光纤保持在公差内，可实现可重复甚至可重新插拔的连接。

  40. X：Greg Brockman (@gdb)1

    Mostik 称潜空间桥接让 4B 模型接近 753B 模型表现

    Mostik 称其潜空间桥接协议让前沿模型与 4B 边缘模型直接传递 hidden states，无需文本、双方均不微调；753B 模型读题、4B 模型作答时达到前沿模型约 80% 的准确率、速度快 20 倍，且比分数匹配的中型模型少用 2.5 倍算力。