他为500强造出冠军「AI裁员机器」!然后,把自己裁掉了
他为500强造出冠军「AI裁员机器」!然后,把自己裁掉了Donald King曾在全球顶级会计师事务所普华永道(PwC)为众多500强客户打造AI智能体。作为公司AI黑客松大赛的冠军,King获得的不是奖励和提拔,而是公司裁员的电话。
Donald King曾在全球顶级会计师事务所普华永道(PwC)为众多500强客户打造AI智能体。作为公司AI黑客松大赛的冠军,King获得的不是奖励和提拔,而是公司裁员的电话。
我们拥有全世界最好的实时数据来源,这些都是极为重要的资产,而其他人只有数字资料。
2025年11月,印度国会议员、前外交部国务部长沙希·塔鲁尔(Shashi Tharoor)在《印度教徒报》发表了一篇颇具影响力的专栏文章。文章中,他以“十字路口”为喻,描绘了印度IT产业的集体焦虑。
他是站在诺奖得主身侧的MIT天之骄子,用一篇完美契合时代痛点的AI论文愚弄了国会与顶级期刊,却最终败给了跨学科的常识。这不仅是一场关于数据造假的惊天丑闻,更是一次对学术圈盲目追逐风口、迷信权威与跨界盲区的残酷祛魅。当才华被野心吞噬,他编织的谎言虽然构建了一个严丝合缝的「完美世界」,却在现实的审视下瞬间化为泡影。
如果你想恶意攻击一个大语言模型(LLM),比如 Gemini 或者 Deepseek,你会怎么做?
科幻作家刘慈欣在小说《超新星纪元》中描述了一个令人难忘的场景——几个十几岁的孩子被带到一个小山环绕的地方,他们的面前是一条单轨铁路,上面停着十一列载货火车,每列车有二十节车皮。这些车首尾相接成一个巨大的弧形,根本看不到尽头。这些车中,其中一列装的是味精,另外十列装的是盐。
当AI能「看」见实验室的细节,能「听」见研究员的每一次反应,能「感知」实验进展的每一点变化——它的推理将不再局限于硅基世界。那时,AI将通过人类的双手,直接参与并改变物理现实。它或许将成为实验室中最勤奋、最可靠的「智能伙伴」。
相信这几天,大家把Nano Banana Pro已经玩疯了。
在过去五年,AI领域一直被一条“铁律”所支配,Scaling Law(扩展定律)。它如同计算领域的摩尔定律一般,简单、粗暴、却魔力无穷:投入更多的数据、更多的参数、更多的算力,模型的性能就会线性且可预测地增长。无数的团队,无论是开源巨头还是商业实验室,都将希望孤注一掷地押在了这条唯一的救命稻草上。
扩散式语言模型(Diffusion Language Model, DLM)虽近期受关注,但社区长期受限于(1)缺乏易用开发框架与(2)高昂训练成本,导致多数 DLM 难以在合理预算下复现,初学者也难以真正理解其训练与生成机制。