Lache mich tot, ich habe einen Freund in der Gruppe, der bei NIO jeden Tag Überstunden macht und auch noch sein Training intensiviert. Vor einiger Zeit hatte er plötzlich mitten in der Nacht Blut im Urin, ging ins Krankenhaus und wurde direkt auf die Intensivstation gebracht, der Kreatinkinase-Wert schoss auf 1.860.000... (Bild 1) Und heute habe ich entdeckt, dass die diensthabende Krankenschwester ihn als Material für TikTok verwendet hat (Bild 2) hahahahahahaha

Der Bericht der "Wall Street Journal" über den Wettlauf um Talente in der Silicon Valley AI-Branche ist sowohl flüssig als auch prägnant, die Lesbarkeit ist extrem hoch: - Letzten Freitag versammelten sich Hunderte von Mitarbeitern des AI-Startups Windsurf im Büro, um eine Party zu feiern, da sie kurz davor standen, von OpenAI für 3 Milliarden US-Dollar übernommen zu werden. Das Marketingteam hatte sogar ein Werbevideo vorbereitet; - Dann geschah das Unerwartete: Der CEO des Unternehmens nahm heimlich eine kleine Gruppe "ausgewählter" Mitarbeiter mit zu Google, diese Personen erhielten eine siebenstellige Ablösesumme, während die verbleibenden Mitarbeiter in dem mittlerweile leeren Unternehmen zurückgelassen wurden. Viele Mitarbeiter brachen in Tränen aus, als sie von dieser Nachricht erfuhren; - Am Morgen des ersten Arbeitstags tauchte eine neue Wendung auf: Die verbleibenden Windsurf-Mitarbeiter wurden erneut in ein Büro gerufen und erfuhren von einer zweiten Mitteilung, dass sie als verbleibender Teil des Unternehmens von einem ehemaligen Wettbewerber übernommen werden würden; - Das war nur ein gewöhnliches Wochenende in Silicon Valley im Jahr 2025; - Der Krieg zwischen den reichsten Unternehmen der Erde um Talente entfaltet sich mit einer noch nie dagewesenen Effizienz, Transaktionen und Verrat. Die klugen, zuvor nicht so geschätzten Forscher haben mittlerweile einen Wert erreicht, der dem von NBA-Superstars und Hollywood-Stars entspricht; - Im Zentrum des Sturms steht natürlich Meta. Zuckerberg hat begonnen, mit einer zeitlich begrenzten Angebotsstrategie aggressiv Talente abzuwerben, und die eingeladenen Forscher müssen am selben Tag eine Entscheidung treffen, sonst verfällt das Angebot. Dies hat die traditionellen Verhandlungsstrategien der abgeworbenen Unternehmen völlig außer Kraft gesetzt; - Als Hauptkonkurrent, der um die Talente kämpft, bezeichnete Sam Altman von OpenAI dieses Verhalten als "Krieg der Missionare und Söldner" und glaubt, dass die Forscher, die für Geld zu Meta wechseln, geldgierige Söldner sind, während die, die bei OpenAI bleiben, entschlossene Missionare sind; - Zuckerberg war über diese Bemerkung sehr verärgert und schrieb einen Beitrag als Antwort, in dem er erklärte, dass der Schlüssel zur Anwerbung von Talenten bei Meta darin liege, den Forschern die enorme Rechenleistung zu bieten, die sie für Durchbrüche benötigen. In Bezug auf die verfügbare Rechenleistung pro Person kann kein Unternehmen mit Meta konkurrieren; - Es gibt jedoch viele Beweise dafür, dass Geld nicht das Wichtigste ist, darunter auch der Hauptforscher von OpenAI, Mark Chen. Während eines Gesprächs bot Zuckerberg Chen ein Gesamtpaket von 1 Milliarde US-Dollar an, Chen zögerte einen Moment und antwortete, dass er bei OpenAI sehr glücklich sei und nicht darüber nachdenke; - Mindestens 10 Mitarbeiter von OpenAI lehnten Zuckerbergs Angebot von 300 Millionen US-Dollar über 4 Jahre ab – davon 100 Millionen US-Dollar, die im ersten Jahr auf dem Konto gutgeschrieben werden sollten; - Chen sagte, es sei, als würde man einem Raubüberfall zusehen und dabei helfen, die Mitarbeiter zu beruhigen, indem er sagte, das Management habe nicht tatenlos zugesehen. Ein neuer Anreizplan für Gehälter würde bald eingeführt, "Wenn andere Unternehmen Druck auf euch ausüben, zum Beispiel mit absurden Angeboten, die einfach verfallen, wenn man nicht zustimmt, sagt ihnen, sie sollen nicht drängen. Das ist eine sehr wichtige Entscheidung, Druck auszuüben, ist respektlos"; - Das Gespräch mit Chen inspirierte Zuckerberg indirekt dazu, die Möglichkeit zu prüfen, mit Geld zu locken. Er stellte daraufhin eine Liste mit dem Thema "gewünschte Personen" zusammen, das Team beschaffte sich die Kontaktdaten dieser Personen und arrangierte Treffen bei Zuckerberg zu Hause – und nicht im Büro; - Schließlich wählte Zuckerberg den 28-jährigen Alexander Wang, den Gründer des Datenkennzeichnungsunternehmens Scale, um Meta's Super-AI-Labor zu leiten, und zahlte dafür 14 Milliarden US-Dollar als Ablösesumme. Wang kündigte in der Zentrale von Scale vor allen Mitarbeitern an, dass er das Unternehmen verlässt, um zu Meta zu wechseln, und der Raum brach in donnernden Applaus aus, es war wie "das Ende eines Disney-Films"; - Fast in diesen Tagen kündigten OpenAI und Google sofort ihre Verträge mit Scale, und Scale begann ebenfalls mit Entlassungen; - Meta konnte auch den ehemaligen CEO von GitHub und den aktuellen CEO von SSI abwerben. Diese beiden hatten zuvor gemeinsam ein Risikokapitalunternehmen betrieben. Zuckerberg war so großzügig, dass er auch 49 % der Anteile an diesem Unternehmen kaufte, um die Investoren zu entschädigen, und dann wurde das Unternehmen sauber aufgelöst; - Wenn ihr euch erinnert, ist SSI das Unternehmen, das von Ilya Sutskever, dem ehemaligen Chefwissenschaftler von OpenAI, gegründet wurde, der damals aus dem internen Machtkampf ausgeschlossen wurde. Zuckerberg lud Sutskever zu sich nach Hause zum Essen ein und schlug vor, SSI zu kaufen. Nach der Ablehnung holte er sich den CEO von SSI. Sutskever war "sehr schockiert", als er erfuhr, dass sein Kollege einfach so gegangen war; - Zurück zur Geschichte von Windsurf: Der Grund, warum die Transaktion mit OpenAI scheiterte, war der Widerstand von OpenAIs größtem Investor. Nachdem der CEO das Unternehmen verlassen hatte, um zu Google zu wechseln, erhielt der interimistische CEO eine E-Mail von Cognition (dem Entwickler von Davin), einem weiteren AI-Programmierunternehmen, mit dem einfachen Betreff: "Lass uns reden?"; - An einem Wochenende einigte sich Windsurf auf einen Übernahmeplan, und der interimistische CEO informierte die Mitarbeiter, dass alle von der Transaktion profitieren würden. Diesmal ertönte der lang erwartete Applaus im ganzen Raum.

Schaut sie mich an, hat sie vielleicht Interesse an mir?

Wenn ein Gesetz eine solche exponentielle Wachstumsrate erreichen kann (ich habe sogar gehört, dass das BIP sich verdoppeln könnte), dann gibt es die Wirtschaftswissenschaften wirklich nicht mehr. Dieses Gesetz ist auch öffentlich, und jedes Land kann sich eine Kopie mit nach Hause nehmen. MAGA beschwert sich, dass Musk Einwände hat, wählt aber nicht den privaten Dialog, sondern muss öffentlich für Aufregung sorgen, was eine niedrige emotionale Intelligenz zeigt. Ich denke, er kann sich wirklich nicht dazu bringen, zu glauben, dass diese absurden Geschichten wahr sind. Wie kann man ernsthaft Märchen erzählen?

Übrigens gibt es eine sehr subtile strukturelle Veränderung, die das Ergebnis von Metas massiven Investitionen in die Rekrutierung von KI-Forschern ist: Yann LeCun, der Chief AI Scientist von Meta, einer der drei Turing-Preisträger und Schöpfer von Convolutional Neural Networks, ist 64 Jahre alt und muss jetzt tatsächlich an den neu ernannten KI-Chef von Meta, den 28-jährigen MIT-Abbrecher Alexandr Wang, der zuvor in der Datenannotation tätig war, berichten. Inmitten der großen Welle werden Qualifikationen, Rang und Ehre völlig beiseitegeschoben. Viele Menschen auf Twitter „interessieren sich“ für die Gefühle von Yann LeCun, der jedoch gelassen und ruhig ist und denkt, dass er eigentlich an einer akademischen Position bleiben sollte, und es nicht so wichtig ist, wer der Chef ist. Es gibt auch Vorhersagen, dass Yann LeCun innerhalb eines Jahres zurücktreten wird, nicht nur aus herzzerreißenden Gründen, sondern auch, weil Yann LeCun selbst immer eine negative Haltung zur Entwicklung dieser großen Modelle hatte. Wenn er fest davon überzeugt ist, dass die Architektur, auf die Meta setzt, falsch ist, wird die Arbeit sicherlich noch unangenehmer.

Es war wirklich schön, euch alle kennenzulernen, aber in letzter Zeit gab es aus persönlichen Gründen einige Ereignisse. Dies sollte mein letzter Tag auf Twitter in diesem Halbjahr sein. Vielen Dank für eure Begleitung in dieser ganzen Zeit.

Nach dem viele Medien beim letzten Mal große Modelle für die Mathematikprüfungen der Hochschulaufnahmeprüfung verwendet haben, sind nun die Ergebnisse der Bewertung der echten Prüfungsfragen für dieses Jahr ebenfalls veröffentlicht worden. Diesmal wurde die Bewertung vom ByteSeed-Team durchgeführt. Es ist offensichtlich, dass sie von den Mathematikleistungen des Modells Doubao beim letzten Mal überrascht und erfreut waren und nun gespannt sind, wie es sich bei den Prüfungen in allen Fächern schlagen wird. Wie gewohnt nehmen diesmal fünf große Modelle teil, die auf dem Markt zu den besten gehören: Gemini 2.5Pro, DeepSeek R1, Claude 4, OpenAI o3 und Seed1.6-Thinking. Die Hochschulaufnahmeprüfung ist tatsächlich ein sehr typisches Test-Szenario, das sowohl die Fähigkeit der großen Modelle zur Generalisierung testet als auch eine hohe Praktikabilität aufweist. Es ist nicht schwer vorzustellen, dass ähnliche Anwendungsszenarien in der Lehre und Forschung einen größeren Wert entfalten könnten. Diesmal wurde die „Shandong-Version“ der Prüfungen in allen Fächern durchgeführt, unterteilt in Geistes- und Naturwissenschaften. Um Fairness zu gewährleisten, wurde die Bewertungsmethode vollständig an die Bewertungsmethoden der Hochschulaufnahmeprüfung angepasst. Offene Fragen wurden von zwei erfahrenen Lehrern mit Erfahrung in der Bewertung von Prüfungen bewertet, und die großen Modelle erhielten keine Hinweise oder Eingabewörter; alle Eingaben waren Originalfragen der Hochschulaufnahmeprüfung. Kurz gesagt, die Bedingungen sind fast identisch mit denen eines echten Prüflings. Fangen wir mit dem Fazit an: Die Gesamtleistung der großen Modelle hat mittlerweile ein ziemlich hohes Niveau erreicht. Doubao und Gemini, die in den Geistes- und Naturwissenschaften die besten Ergebnisse erzielten, erreichten 683 Punkte in den Geisteswissenschaften und 655 Punkte in den Naturwissenschaften – diese Punktzahlen könnten sogar für die Aufnahme an den besten Universitäten in China ausreichen. Hier sind einige Schlüsselinformationen aus den Bewertungsergebnissen: - Wie zu erwarten war, war das Fach, in dem die großen Modelle am besten abschnitten, Englisch, wobei die Ergebnisse der verschiedenen Modelle sehr nah beieinander lagen und kaum Unterschiede erkennbar waren; - Die allgemein niedrigsten Punktzahlen wurden in Chemie und Biologie erzielt, was mit den Prüfungsfragen selbst zusammenhängt. In diesen beiden Fächern gab es viele Diagrammfragen, und da diese Prüfungen nicht offiziell veröffentlicht wurden, waren einige Diagramme recht unscharf, was zu Punktverlusten bei den großen Modellen führte; - Doubao erzielte in den Fächern Chinesisch, Englisch, Physik, Geographie, Geschichte und Politik die höchsten Punktzahlen, wobei die Vorteile in den Geisteswissenschaften, insbesondere in Geographie, Geschichte und Politik, deutlich waren. Es hat sich gezeigt, dass die Leistung der großen Modelle in verschiedenen Sprachkontexten stark variieren kann; - Im Gegensatz zu Doubao zeigte Gemini in den Naturwissenschaften eine starke Leistung. Selbst bei unklaren Diagrammen erzielte es in Chemie und Biologie die höchsten Punktzahlen, was die Unterschiede in den Ansätzen der beiden Modelle interessant macht; - Im Vergleich zu den Ergebnissen der letzten Mathematikprüfung ist diesmal DeepSeek das führende Modell in Mathematik, wobei der Abstand zu den anderen großen Modellen ebenfalls gering ist; - GPT o3 hat wieder für Aufsehen gesorgt. Letztes Mal war es das einzige Modell, das in den objektiven Mathematikfragen Punkte verlor, und diesmal hat es in der Chinesisch-Aufsatzfrage das Thema verfehlt, was dazu führte, dass o3 die einzige Punktzahl unter 100 in den Hauptfächern Chinesisch, Mathematik und Englisch hatte... - Nachdem die Probleme mit den Diagrammfragen in Chemie und Biologie festgestellt wurden, fand das Testteam eine hochauflösende Version der Prüfungen und führte diese beiden Fächer erneut durch, wobei sie eine Kombination aus Text und Bild verwendeten. Das Ergebnis zeigte, dass Doubao durch diese Methode die Gesamtpunktzahl in beiden Fächern um etwa 30 Punkte steigern konnte, was bedeutet, dass die multimodale Schlussfolgerung mit synchronisierten Texten und Bildern das Potenzial des Modells erheblich steigern kann und es wert ist, weiter untersucht zu werden; - Derzeit scheint es, dass die visuellen Lösungen der großen Modelle schnell Fortschritte machen, aber die Token-Nutzung für visuelle Aufgaben ist viel höher als bei normalen Aufgaben, sodass das Hauptproblem, das sie derzeit lösen müssen, darin besteht, die Kosten zu senken; - Neben den echten Prüfungsfragen der Hochschulaufnahmeprüfung führte das Testteam auch eine weitere Bewertung der JEE Advanced-Prüfung des Indian Institute of Technology durch, bei der alle Fragen als Bild eingegeben wurden. Die Gesamtpunktzahlen wurden weiterhin von Gemini und Doubao angeführt, und die Ergebnisse beider Modelle könnten sogar in die TOP 10 Indiens gelangen. Natürlich ist es nicht der Fall, dass all diese Tests die einzige Maßnahme für die Fähigkeiten großer Modelle sind. Zum Beispiel lagen die Punktzahlen der führenden Modelle zu Beginn dieses Jahres, als der bekannte HLE-Benchmark in der KI-Branche erschien, allgemein unter 10%. Aber das Entwicklungsteam von HLE hat auch gesagt, dass dieser Wert bis Ende des Jahres auf 50% steigen könnte, basierend auf historischen Trends. Was ich meine, ist, dass egal wie sehr die Menschen versuchen, KI dazu zu bringen, Prüfungen zu bestehen, es nur eine Frage der Zeit ist, bis sie die Prüfungen bestehen. Das bedeutet jedoch nicht, dass die Ergebnisse der Prüfungen bedeutungslos sind. Wichtig ist der kontinuierliche Lernprozess und die Erkundung, inwieweit KI tatsächlich für die Menschheit nützlich sein kann. Ich freue mich bereits auf die Hochschulaufnahmeprüfung im nächsten Jahr und darauf, was die KI uns zeigen wird.

Die kleine Schrift von Byte vor 3 Monaten hat tatsächlich eine Fortsetzung bekommen...

Der Hedgefonds Coatue hat seinen jährlichen Investitionsmarktbericht veröffentlicht, der insgesamt 102 Seiten umfasst. Die Informationen sind sehr umfangreich, hier sind die wichtigsten Punkte für euch: Makro betrachtet, der Zyklus der technologischen Innovationen wird schneller, neue Chancen, die früher alle 10-20 Jahre auftraten, kommen jetzt alle 3-5 Jahre, und ihr Einfluss wird von Generation zu Generation größer; (1/n)

Die flexible orange Katze im kleinen Theater, ein Pixel-Arbeiter der Träume, ASMR von Veo 3, wo alles geschnitten werden kann, und die drei großen Videomodelle haben jeweils erfolgreiche Kurzvideo-Vorlagen auf der Kreativseite hervorgebracht.