Morrendo de rir, tenho um amigo no grupo que trabalha na NIO e ainda tem que aumentar a carga de treino. Recentemente, ele teve um episódio de sangue na urina à noite, foi ao hospital e acabou sendo internado na UTI, com a creatina quinase disparando para 1.860.000... (imagem 1) E hoje descobri que a enfermeira de plantão usou isso como material para postar no Douyin (imagem 2) hahahahahahaha

O "Wall Street Journal" escreveu um relatório sobre a batalha por talentos em IA no Vale do Silício que é fluido e conciso, com uma legibilidade muito alta: - Na sexta-feira passada, centenas de funcionários da startup de IA Windsurf se reuniram no escritório para uma festa, celebrando a iminente aquisição pela OpenAI por 3 bilhões de dólares, a equipe de marketing até preparou um vídeo promocional; - Então, ocorreu um imprevisto, o CEO da empresa discretamente levou um pequeno grupo de funcionários "escolhidos" para se transferirem para o Google, esses indivíduos receberam taxas de transferência de sete dígitos, enquanto os funcionários restantes foram abandonados na empresa que se tornara uma casca vazia, ao ouvir a notícia, muitos funcionários começaram a chorar; - Na manhã do primeiro dia de trabalho, uma nova reviravolta surgiu, os funcionários restantes da Windsurf foram novamente convocados para uma sala de reuniões, onde foram informados de um segundo aviso, eles, como a parte remanescente da empresa, seriam adquiridos por um antigo concorrente; - Este é apenas um fim de semana comum em 2025 no Vale do Silício; - A guerra entre as empresas mais ricas do planeta pela conquista de talentos está se desenrolando com uma eficiência, transações e traições sem precedentes, aqueles pesquisadores inteligentes, que nunca foram tão valorizados, agora têm um valor equivalente ao de jogadores de elite da NBA e estrelas de Hollywood; - A empresa no olho do furacão é, claro, a Meta, Zuckerberg começou a usar uma estratégia de ofertas com prazo limitado para recrutar pessoas, os pesquisadores convidados devem tomar uma decisão no mesmo dia, caso contrário, a oferta expira, o que anula completamente a estratégia de negociação tradicional das empresas que estão sendo recrutadas; - Como o principal concorrente sendo alvo de recrutamento, Sam Altman da OpenAI chamou esse comportamento de "a luta entre missionários e mercenários", acreditando que aqueles que se juntam à Meta por dinheiro são mercenários motivados pelo lucro, enquanto os que optam por ficar na OpenAI são missionários de forte convicção; - Zuckerberg ficou bastante incomodado com essas palavras, escreveu um post em resposta, dizendo que o verdadeiro atrativo da Meta para os talentos é a capacidade de fornecer os enormes recursos computacionais necessários para que os pesquisadores realizem avanços, em termos de poder computacional disponível por pessoa, nenhuma empresa se compara à Meta; - No entanto, muitos provaram que o dinheiro não é o mais importante, incluindo o principal pesquisador da OpenAI, Mark Chen, durante uma conversa, Zuckerberg ofereceu a Chen um pacote total de 1 bilhão de dólares, Chen hesitou por um momento e respondeu que estava muito feliz na OpenAI e não estava considerando a oferta; - Pelo menos 10 funcionários da OpenAI recusaram a oferta de Zuckerberg de 300 milhões de dólares/4 anos — dos quais 100 milhões de dólares seriam depositados na conta no primeiro ano — para se transferirem; - Chen disse que isso era como assistir a um roubo à mão armada e ajudou a acalmar os funcionários, dizendo que a administração não estava de braços cruzados, um novo plano de incentivos salariais seria rapidamente implementado, "Se outras empresas pressionarem vocês, como propostas absurdas que expiram se não forem aceitas, digam a elas para não pressionarem, isso é uma decisão muito importante, forçar é desrespeitoso"; - No entanto, a conversa com Chen indiretamente inspirou Zuckerberg a considerar a possibilidade de usar dinheiro para recrutar, ele então fez uma lista com o tema "pessoas desejadas", a equipe conseguiu os contatos dessas pessoas e organizou encontros na casa de Zuckerberg — e não na empresa; - Zuckerberg finalmente escolheu Alexander Wang, fundador da empresa de rotulagem de dados Scale, de 28 anos, para liderar o super laboratório de IA da Meta, gastando 14 bilhões de dólares como taxa de transferência, Wang anunciou a todos os funcionários da Scale que estava deixando a empresa para se juntar à Meta, sob aplausos estrondosos, a cena parecia "o final de um filme da Disney"; - Quase nesses mesmos dias, a OpenAI e o Google imediatamente cortaram os contratos com a Scale, que também começou a demitir; - A Meta também recrutou o ex-CEO do GitHub e o atual CEO da SSI, esses dois estavam originalmente gerenciando uma empresa de capital de risco juntos, Zuckerberg foi muito generoso e comprou 49% das ações dessa empresa para ajudar os investidores a se recuperarem, e então a dissolveu de forma limpa; - Se vocês se lembram, a SSI é a nova empresa fundada por Ilya Sutskever, o ex-cientista-chefe da OpenAI que foi expulso da disputa interna, Zuckerberg convidou Sutskever para jantar em sua casa, sugerindo comprar a SSI, após a recusa, ele recrutou o CEO da SSI, Sutskever ficou "muito chocado" ao saber que seus colegas simplesmente partiram; - Voltando à história da Windsurf, a razão pela qual o negócio com a OpenAI falhou foi devido à oposição do maior investidor da OpenAI, e após o CEO deixar a empresa para se juntar ao Google, o CEO interino recebeu um e-mail de uma empresa de programação de IA, a Cognition (desenvolvedora do Davin), com um título simples: "Vamos conversar?"; - Em um fim de semana, a Windsurf finalizou o plano de aquisição, o CEO interino informou aos funcionários que todos poderiam se beneficiar da transação, desta vez, os aplausos esperados finalmente ecoaram.

Ela está me olhando, será que ela tem interesse em mim?

Se um projeto de lei puder realizar esse tipo de crescimento exponencial (já vi até pessoas dizendo que o PIB dobraria), então a economia realmente não existe. Esse projeto de lei é público, e todos os países poderiam simplesmente pegar uma cópia e levar para casa. A reclamação do MAGA sobre o Musk ter opiniões contrárias, mas não escolher se comunicar em particular, e sim fazer um escândalo público, é de baixa inteligência emocional. Eu vejo que ele realmente não consegue se convencer a fingir que acredita nessas bobagens. Como é que alguém pode falar sério sobre histórias de fadas?

A propósito, o resultado do investimento massivo da Meta em recrutar pesquisadores de IA trouxe uma mudança estrutural sutil: Yann LeCun, o principal cientista de IA da Meta, um dos três grandes do Prêmio Turing e criador das redes neurais convolucionais, agora com 64 anos, na verdade, deve se reportar a Alexandr Wang, o novo chefe de IA da Meta, um ex-aluno do MIT de 28 anos que trabalhava com rotulagem de dados. Em meio a essa onda, a experiência, a hierarquia e as honrarias foram deixadas de lado. Muitas pessoas no Twitter "se preocupam" com os sentimentos de Yann LeCun, mas ele parece estar em paz, acreditando que deveria estar em uma posição acadêmica, e que quem é o chefe não é tão importante. Há também previsões de que Yann LeCun pode se demitir em um ano, não apenas por razões pessoais, mas também porque ele sempre teve uma atitude negativa em relação à direção do desenvolvimento desses grandes modelos. Se ele acredita que a aposta da Meta na arquitetura está errada, então trabalhar se tornará ainda mais difícil.

Fico muito feliz em conhecer todos, mas recentemente, devido a motivos pessoais, aconteceram algumas coisas. Este deve ser o meu último dia no Twitter até o meio do ano. Obrigado a todos pela companhia durante todo esse tempo.

Após a última vez em que muitos meios de comunicação utilizaram grandes modelos para resolver questões de matemática do exame nacional, os resultados da avaliação das questões do exame nacional deste ano também foram divulgados. Desta vez, a avaliação foi realizada pela equipe Seed da ByteDance, e é evidente que eles ficaram surpresos e encantados com o desempenho do modelo Doubao nas questões de matemática do exame anterior, e estão ansiosos para ver como ele se sairá nas questões de todas as disciplinas. Como de costume, os cinco grandes modelos que participaram desta vez são todos competidores que estão entre os melhores em termos de pontuação no mercado: Gemini 2.5Pro, DeepSeek R1, Claude 4, OpenAI o3 e Seed1.6-Thinking. O exame nacional é, na verdade, um cenário de teste muito típico, que não só pode avaliar a capacidade de generalização dos grandes modelos, mas também possui uma alta utilidade prática. Não é difícil imaginar que cenários de uso semelhantes podem ter um valor ainda maior em áreas como ensino e pesquisa. Desta vez, foi feita a prova do "exame nacional de Shandong", dividida em disciplinas de ciências humanas e exatas. Para garantir a equidade, não só o método de avaliação foi totalmente alinhado com o método de correção do exame nacional, mas também as questões abertas foram avaliadas por dois professores de ensino médio com experiência em correção de exames. Além disso, os grandes modelos não utilizaram nenhuma engenharia de prompt, e todas as entradas foram questões originais do exame nacional. Em resumo, o ambiente em que os modelos atuaram é praticamente indistinguível do de um verdadeiro candidato. Vamos começar com a conclusão: a capacidade geral dos grandes modelos já é suficiente para obter uma pontuação bastante alta, com Doubao e Gemini ocupando o primeiro lugar nas disciplinas de ciências humanas e exatas, respectivamente, com pontuações de 683 e 655 — essas pontuações podem até desafiar as universidades de elite como Qinghua e Beida. Aqui estão algumas informações-chave dos resultados da avaliação: - Como era de se esperar, a disciplina em que os grandes modelos se saíram melhor foi inglês, com as pontuações de várias avaliações muito próximas, tornando difícil a distinção entre elas; - As disciplinas com pontuação mais baixa foram química e biologia, mas isso está relacionado às questões em si, pois essas duas disciplinas envolvem muitas questões de interpretação de gráficos. Como este conjunto de questões não foi oficialmente publicado, algumas imagens estavam um pouco desfocadas, resultando em perda de pontos para os grandes modelos; - Doubao obteve a maior pontuação em seis disciplinas: língua chinesa, inglês, física, geografia, história e política, com vantagens claras nas disciplinas de ciências humanas, como geografia, história e política. Isso prova que o desempenho dos grandes modelos pode variar drasticamente em diferentes contextos linguísticos; - Em contraste com Doubao, o desempenho de Gemini nas ciências exatas foi muito forte, mesmo com gráficos pouco claros, química e biologia ainda obtiveram as maiores pontuações. A diferença de abordagem entre eles é digna de observação; - Em relação aos resultados da avaliação anterior de matemática, houve uma ligeira mudança, com DeepSeek ocupando o primeiro lugar nesta disciplina, embora a diferença em relação aos outros grandes modelos seja pequena; - O GPT o3 começou a se destacar novamente. Na última vez, foi o único grande modelo que perdeu pontos em questões objetivas de matemática, e desta vez, sua redação em língua chinesa ficou completamente fora do tema, resultando em o3 sendo o único grande modelo a não ultrapassar 100 pontos nas principais disciplinas de língua, matemática e inglês... - Após identificar os problemas de interpretação de gráficos em química e biologia, a equipe de teste encontrou uma versão de prova de maior definição e reavaliou essas duas disciplinas de forma intercalada com texto e imagem. O resultado mostrou que Doubao conseguiu aumentar sua pontuação total em cerca de 30 pontos, o que significa que a inferência multimodal com texto e imagem pode liberar ainda mais o potencial do modelo, o que merece uma investigação mais aprofundada; - Até agora, parece que os modelos estão progredindo rapidamente em soluções visuais, mas o consumo de TOKENS visuais é muito maior do que em tarefas normais, portanto, o principal problema que eles precisam resolver agora é como reduzir custos; - Além do exame nacional, a equipe de teste também realizou uma avaliação do exame JEE Advanced do Instituto Indiano de Tecnologia, utilizando apenas entradas de imagem. As pontuações totais ainda foram lideradas por Gemini e Doubao, e as pontuações de ambos os modelos já podem colocá-los entre os 10 melhores da Índia. Claro, todo esse esforço em realizar tantos testes não significa que isso seja o único padrão para medir a capacidade dos grandes modelos. Por exemplo, no início deste ano, quando o conhecido benchmark HLE surgiu na indústria de IA, as pontuações dos principais modelos estavam geralmente abaixo de 10%, mas a equipe de desenvolvimento do HLE também afirmou que, de acordo com padrões históricos, esse número pode chegar a 50% até o final do ano. O que quero dizer é que, não importa o quanto os humanos se esforcem para fazer a IA resolver questões, passar nas questões é apenas uma questão de tempo. Mas isso não significa que as pontuações não tenham significado; o importante é o processo contínuo de aprimoramento do aprendizado, que também é um passo necessário para explorar até que ponto a IA pode ser utilizada pela humanidade. Já estou ansioso para ver o que a IA nos mostrará no próximo exame nacional.

A redação de bytes de 3 meses atrás teve uma continuação...

A empresa de hedge funds Coatue lançou o seu relatório anual sobre o mercado de investimentos, um PPT de 102 páginas, repleto de informações. Aqui estão os pontos principais para vocês: De uma perspectiva macro, o ciclo de inovação tecnológica está a acelerar, e novas oportunidades que antes surgiam a cada 10-20 anos estão agora a aparecer a cada 3-5 anos, e o impacto também é cada vez maior.

O pequeno teatro do gato laranja flexível, trabalhadores de pixel dos sonhos, ASMR de tudo cortável do Veo 3, os três grandes modelos de vídeo geraram cada um um template de sucesso para vídeos curtos.