Me muero de risa, tengo un amigo en el grupo que trabaja horas extras todos los días en NIO y además aumenta su carga de ejercicio. Hace un tiempo, de repente, tuvo sangre en la orina a medianoche, fue al hospital y después de ser atendido en urgencias, lo enviaron directamente a la UCI, ¡su creatina quinasa subió a 1,86 millones...! (Imagen 1) Y hoy descubrí que la enfermera de turno lo usó como material para publicar en Douyin (Imagen 2) jajajajajajajajaja.

El informe del "Wall Street Journal" sobre la guerra por el talento en Silicon Valley relacionada con la IA es fluido y conciso, con una legibilidad excepcional: - El viernes pasado, cientos de empleados de la startup de IA Windsurf se reunieron en la oficina para preparar una fiesta, celebrando su inminente adquisición por OpenAI por 3 mil millones de dólares; el equipo de marketing incluso había preparado un video promocional; - Luego ocurrió un imprevisto: el CEO de la empresa llevó discretamente a un pequeño grupo de empleados "elegidos" a unirse a Google, quienes recibieron un pago de transferencia de siete cifras, mientras que el resto de los empleados quedó abandonado en la empresa vacía, y al enterarse de la noticia, muchos comenzaron a llorar; - En la mañana del primer día laboral, surgió un nuevo giro: los empleados restantes de Windsurf fueron convocados a una oficina y se enteraron de un segundo aviso, que como parte restante de la empresa, serían adquiridos por un antiguo competidor; - Este es solo un fin de semana ordinario en Silicon Valley en 2025; - La guerra entre las empresas más ricas del planeta por el talento se está desarrollando con una eficiencia, transacciones y traiciones sin precedentes; esos investigadores inteligentes, que nunca habían sido tan valorados, ahora tienen un valor comparable al de las estrellas de la NBA y de Hollywood; - Una de las empresas en el centro de la tormenta es Meta; Zuckerberg, para formar un "equipo soñado" de IA, ha comenzado a reclutar de manera frenética con una estrategia de ofertas limitadas en el tiempo, los investigadores invitados deben tomar una decisión el mismo día, de lo contrario, la oferta se vuelve inválida, lo que ha hecho que las estrategias de negociación tradicionales de las empresas de reclutamiento sean completamente ineficaces; - Como principal competidor en el reclutamiento, Sam Altman de OpenAI ha calificado este comportamiento como "la lucha entre misioneros y mercenarios", argumentando que aquellos investigadores que se unieron a Meta por dinero son mercenarios motivados por el dinero, mientras que los que decidieron quedarse en OpenAI son misioneros de voluntad firme; - Zuckerberg se molestó por estos comentarios y escribió un post en respuesta, diciendo que la verdadera clave para atraer talento a Meta es la capacidad de proporcionar los enormes recursos computacionales necesarios para que los investigadores logren avances; en términos de capacidad computacional disponible por persona, ninguna empresa puede igualar a Meta; - Sin embargo, hay muchos que han demostrado que el dinero no es lo más importante, incluyendo al investigador principal de OpenAI, Mark Chen, quien durante una reunión, recibió una oferta total de 1 mil millones de dólares de Zuckerberg; Chen dudó un momento y respondió que estaba muy feliz en OpenAI y que no lo consideraría por ahora; - Al menos 10 empleados de OpenAI también rechazaron la oferta de 300 millones de dólares/4 años que Zuckerberg les ofreció, de los cuales 100 millones de dólares se depositarían en la cuenta en el primer año; - Chen dijo que era como ver un robo a mano armada y ayudar a calmar a los empleados, afirmando que la dirección no se estaba quedando de brazos cruzados, y que pronto se implementaría un nuevo plan de incentivos salariales; "Si otras empresas les presionan, como con esas absurdas ofertas que se vuelven inválidas si no se aceptan, díganles que no presionen, es una decisión muy importante, presionar es una falta de respeto hacia ustedes"; - Sin embargo, la reunión de Chen indirectamente inspiró a Zuckerberg a considerar la posibilidad de usar dinero para atraer talento; luego, hizo una lista titulada "Personas deseadas", su equipo obtuvo los datos de contacto de estas personas y organizó reuniones en la casa de Zuckerberg, en lugar de en la empresa; - Finalmente, Zuckerberg eligió a Alexander Wang, fundador de la empresa de etiquetado de datos Scale, de 28 años, para liderar el super laboratorio de IA de Meta, por lo que pagó 14 mil millones de dólares como tarifa de transferencia; Wang anunció a todos los empleados en la sede de Scale que dejaría la empresa para unirse a Meta, y en medio de aplausos ensordecedores, la escena era como "el final de una película de Disney"; - Casi en esos días, OpenAI y Google inmediatamente cortaron sus contratos con Scale, y Scale también comenzó a despedir empleados; - Meta también reclutó al ex CEO de GitHub y al actual CEO de SSI; estos dos originalmente estaban dirigiendo juntos una empresa de capital de riesgo, y Zuckerberg, muy generoso, compró el 49% de las acciones de esta empresa para liberar a los inversores, y luego la disolvió limpiamente; - Si recuerdan, SSI es la nueva empresa fundada por Ilya Sutskever, el ex científico jefe de OpenAI que fue expulsado de la lucha interna; Zuckerberg invitó a Sutskever a cenar en su casa y propuso comprar SSI, pero tras ser rechazado, reclutó al CEO de SSI; Sutskever se mostró "muy sorprendido" al enterarse de que sus colegas se habían ido así; - Volviendo a la historia de Windsurf, la razón por la que el trato con OpenAI fracasó fue porque el mayor inversor de OpenAI se opuso, y después de que el CEO abandonara la empresa para unirse a Google, el CEO interino recibió un correo electrónico de Cognition (el desarrollador de Davin), una empresa de programación de IA, con un asunto que consistía en una sola palabra: "¿Hablamos?"; - En un fin de semana, Windsurf finalizó el acuerdo de adquisición, y el CEO interino informó a los empleados que todos podrían beneficiarse de la transacción; esta vez, el aplauso tan esperado finalmente resonó.

¿Ella me mira, es que le intereso?

Si un proyecto de ley puede lograr un crecimiento exponencial como este (ya he visto que algunos dicen que el PIB se duplicará), entonces la economía realmente no existiría. Este proyecto de ley es público, así que todos los países pueden copiarlo y llevarse una copia a casa. La queja de MAGA sobre que Musk tiene opiniones en contra, pero no elige comunicarse en privado y tiene que hacer un escándalo público, es de baja inteligencia emocional. Creo que realmente no puede convencer a sí mismo de fingir que cree en estas tonterías. ¿Cómo puede hablar en serio de cuentos de hadas?

Por cierto, el resultado de que Meta esté invirtiendo locamente en la contratación de investigadores de IA tiene un cambio estructural muy sutil, que es: Yann LeCun, el principal científico de IA de Meta, uno de los tres grandes de Turing, creador de las redes neuronales convolucionales, un veterano de 64 años, ahora, de hecho, tiene que reportar al nuevo jefe de IA de Meta, el estudiante de MIT de 28 años, Alexandr Wang, que anteriormente se dedicaba a la anotación de datos. En medio de la gran ola, la experiencia, el estatus y los honores han sido completamente dejados de lado. Muchos en Twitter "se preocupan" por los sentimientos de Yann LeCun, pero él parece estar en paz consigo mismo, sintiendo que en realidad debería estar en un puesto académico, y quién es su jefe no es tan importante. También hay predicciones de que Yann LeCun renunciará en un año, y además de razones maliciosas, también está relacionado con el hecho de que Yann LeCun ha mantenido una actitud negativa hacia la dirección del desarrollo de estos grandes modelos; si él está convencido de que la apuesta de Meta es incorrecta, entonces trabajar será sin duda más difícil.

Estoy muy feliz de conocer a todos, pero recientemente, debido a razones personales, han ocurrido algunas cosas. Este debería ser mi último día en Twitter durante la primera mitad del año. Gracias a todos por su compañía durante tanto tiempo.

Después de que muchos medios utilizaran modelos grandes para resolver problemas de matemáticas del examen de ingreso a la universidad en la última ocasión, este año también se han publicado los resultados de la evaluación de las preguntas reales de todas las materias del examen de ingreso a la universidad, aunque esta vez la evaluación fue realizada por el equipo Seed de ByteDance. Es evidente que estaban muy sorprendidos y emocionados por el rendimiento de Doubao en matemáticas en el examen anterior, y están ansiosos por ver cómo se desempeñará en las preguntas de todas las materias. Como de costumbre, los cinco grandes modelos que participaron esta vez son los mejores en las puntuaciones del mercado: Gemini 2.5Pro, DeepSeek R1, Claude 4, OpenAI o3 y Seed1.6-Thinking. El examen de ingreso a la universidad es en realidad un escenario de prueba muy típico, que no solo puede evaluar la capacidad de generalización de los modelos grandes, sino que también tiene una alta utilidad práctica. No es difícil imaginar que escenarios de uso similares podrían tener un mayor valor en la enseñanza, la investigación, etc. Esta vez se realizó el examen de todas las materias de la "versión de Shandong" del examen de ingreso a la universidad, con clasificaciones en ciencias y letras. Para garantizar la equidad, no solo se alineó completamente el método de evaluación con el método de corrección del examen de ingreso a la universidad, sino que las preguntas abiertas fueron evaluadas por dos profesores de secundaria con experiencia en la corrección de exámenes de ingreso a la universidad. Además, los modelos grandes no utilizaron ninguna ingeniería de palabras clave; todas las entradas fueron preguntas originales del examen. En pocas palabras, esto es casi indistinguible del entorno en el que un estudiante real hace el examen. Primero, hablemos de la conclusión: la capacidad general de los modelos grandes actualmente puede alcanzar una puntuación bastante alta, con Doubao y Gemini ocupando el primer lugar en ciencias y letras, obteniendo 683 y 655 puntos respectivamente en las materias de letras y ciencias, lo que incluso podría desafiar a Qingbei. Aquí hay algunos datos clave de los resultados de la evaluación: - Como era de esperar, la materia en la que los modelos grandes se desempeñaron mejor fue inglés, con puntuaciones muy cercanas entre varias evaluaciones, lo que dificulta marcar una diferencia significativa; - Las materias con puntuaciones generalmente más bajas fueron química y biología, aunque esto está relacionado con las preguntas del examen, ya que estas dos materias incluyen muchas preguntas de interpretación de gráficos. Dado que este conjunto de preguntas no fue publicado oficialmente, algunas imágenes eran bastante borrosas, lo que resultó en la pérdida de puntos para los modelos grandes; - Doubao obtuvo la puntuación más alta en seis materias: lengua, inglés, física, geografía, historia y política, destacándose especialmente en geografía, historia y política en la categoría de letras. Esto demuestra que el rendimiento de los modelos grandes puede variar drásticamente en diferentes contextos lingüísticos; - A diferencia de Doubao, Gemini mostró un rendimiento muy fuerte en ciencias, logrando las puntuaciones más altas en química y biología, incluso en condiciones de imágenes poco claras. La diferencia en las rutas entre Doubao y Gemini es digna de observación; - A diferencia de los resultados de la evaluación de matemáticas del examen anterior, esta vez el primer lugar en matemáticas fue para DeepSeek, aunque la diferencia con otros modelos grandes fue pequeña; - GPT o3 comenzó a hacer de las suyas nuevamente. La última vez fue el único modelo grande que perdió puntos en las preguntas objetivas de matemáticas, y esta vez su ensayo de lengua se desvió del tema, lo que resultó en que su puntuación en lengua fue la única que no superó los cien puntos entre las 15 puntuaciones de las materias principales de todos los modelos grandes... - Después de descubrir los problemas de interpretación de gráficos en química y biología, el equipo de evaluación encontró una versión de examen de mayor definición y rehizo estas dos materias utilizando un enfoque de texto e imagen. Como resultado, Doubao pudo aumentar su puntuación total en estas dos materias en aproximadamente 30 puntos, lo que significa que el razonamiento multimodal sincronizado con texto e imagen puede estimular en gran medida el potencial del modelo, lo cual es muy digno de estudio; - Hasta ahora, parece que los modelos grandes han avanzado rápidamente en soluciones visuales, pero el consumo de TOKENS visuales es mucho más alto que en tareas normales, por lo que el principal problema que deben resolver ahora es cómo reducir costos; - Además de las preguntas reales de todas las materias del examen de ingreso a la universidad, el equipo de evaluación también realizó una evaluación del examen JEE Advanced del Instituto Indio de Tecnología, utilizando imágenes como entrada. La puntuación total sigue siendo liderada por Gemini y Doubao, y las puntuaciones de ambos modelos ya podrían entrar en el TOP 10 de India. Por supuesto, no se trata solo de hacer tantas pruebas para medir la capacidad de los modelos grandes, ya que, por ejemplo, cuando apareció el conocido estándar HLE a principios de este año, las puntuaciones de los principales modelos estaban generalmente por debajo del 10%. Sin embargo, el equipo de desarrollo de HLE también mencionó que, según las tendencias históricas, este número podría alcanzar el 50% para finales de este año. Lo que quiero decir es que, sin importar cuánto se esfuerce la humanidad para que la IA resuelva problemas, eventualmente será solo cuestión de tiempo que logren superar los desafíos. Pero eso no significa que los resultados de los exámenes carezcan de significado; lo importante es el proceso de aprendizaje continuo y también es un paso necesario para explorar hasta qué punto la IA puede ser utilizada por la humanidad. Ya estoy esperando el examen de ingreso a la universidad del próximo año, para ver qué espectáculo nos ofrecerá la IA.

El pequeño ensayo de Byte de hace 3 meses ha tenido un desarrollo...

La empresa de fondos de cobertura Coatue ha publicado su informe anual sobre el mercado de inversiones, un total de 102 páginas de PPT, con mucha información. Aquí les dejo los puntos clave: Desde una perspectiva macro, el ciclo de innovación tecnológica se está acelerando, las nuevas oportunidades que antes ocurrían cada 10-20 años ahora se están convirtiendo en oportunidades cada 3-5 años, y su impacto es cada vez mayor; (1/n)

El pequeño teatro del gato naranja flexible, el trabajador pixelado de los sueños, ASMR de todo lo que se puede cortar de Veo 3, los tres grandes modelos de video han generado plantillas de videos cortos exitosos en el lado de la creación.