我最近在刷 TikTok 和 YouTube 的时候，发现一件挺有意思的事。
刚刚，𝕏 平台（原 Twitter 平台）公布了全新的开源消息：已将全新的推荐算法开源，该算法由与 xAI 的 Grok 模型相同的 Transformer 架构驱动。
“全局交互” 几乎等同于 self-attention：每个 token 都能和所有 token 对话，效果强，但代价也直观 —— 复杂度随 token 数平方增长，分辨率一高就吃不消。现有方法大多从 “相似度匹配” 出发（attention），或从 “扩散 / 传导” 出发（热方程类方法）。但热方程本质上是一个强低通滤波器：随着传播时间增加，高频细节（边缘、纹理）会迅速消失，导致特征过平滑。
谁能想到，有朝一日，人在游戏里会被 AI 耍得团团转。
当 DeepSeek 和 OpenAI 的核心突破者越来越年轻，传统的简历筛选正在失效。一位前阿里达摩院的研究员，试图用 Agent 编织一张能捕捉「下一个 Ilya」的网。
作为一个科技媒体人，基本永远在路上。刚刚过去的 2025 年飞了快 10 万公里，平均每周都要出差一次，让我练就了一个「铁屁股」。
2023 年，当 GPT-4 在美国执业医师资格考试（USMLE）中取得了惊人的高分时，不只是 OpenAI，硅谷都为此喝彩，AI 在医疗上的前景仿佛一片光明。
元旦期间，DeepSeek 发布的 mHC 震撼了整个 AI 社区。
马斯克的 xAI 非常神秘。
Claude Cowork 火了，基于本地的 AI Agent 产品突然成为大家关注的重点。
