新日铁延长收购美国钢铁截止日期至明年一季度

智通财经APP获悉，美国科技巨头谷歌(GOOGL.US)旗下Waymo本月早些时候宣布，计划于2025年初在日本东京开始测试自动驾驶出租车，这是该公司迈向国际市场扩张的第一步。但 Bloomberg专栏作家Catherine Thorbecke认为，Waymo的自动驾驶汽车测试应该在东京以外的地区进行。

Thorbecke表示，自动驾驶汽车在人口密集的城市地区运行会面临技术困难。但自动驾驶汽车可以在日本占有一席之地。随着人口老龄化和日本政府优先解决劳动力短缺问题，无人驾驶技术大有可为。Thorbecke表示，Waymo可以从为农村社区提供服务开始。Waymo的自动驾驶汽车在这些人口稀少的地区会更容易运行，同时还可以填补公共交通空白。

Waymo在东京放慢脚步是明智的。该公司表示，目前还没有在东京为客户提供服务的计划，而是与当地出租车巨头日本交通和叫车应用GO深度合作，为在东京街头测试其捷豹I-PACE自动驾驶汽车做好准备工作。最初这些汽车将由出租车司机手动操作，以绘制港区、新宿和涩谷等地区的地图。

Waymo的叫车服务目前在凤凰城、旧金山和洛杉矶的部分地区运营。即使是这些美国城市中人口最多的洛杉矶(人口不到400万)，也难以与拥有1400万居民的东京相提并论。将Waymo车辆引入日本的中小型城市将为其首次国际试验提供更具可比性的试验场。

Thorbecke对自动驾驶汽车的发展前景仍持谨慎乐观的态度，尽管这项技术有时会受到批评，而且埃隆·马斯克等行业高管对这项技术何时实现的承诺也屡屡落空。理论上，自动驾驶出租车似乎是日本的理想选择。但该行业在海内外都面临着一系列障碍，这使得Waymo进军日本几乎没有犯错的余地。

通用汽车本月早些时候宣布，由于开发成本过高，该公司将停止Cruise自动驾驶出租车业务。与此同时，其合作伙伴日本本田汽车也宣布将停止向Cruise提供资金。本田此前曾透露，计划在2026年之前在东京市中心部署一辆自动驾驶汽车，但后来又推迟了这一时间表。

在美国，涉及无人驾驶汽车的碰撞和安全事故往往会成为全国性新闻，但Waymo目前的安全数据显示，自动驾驶汽车比人类驾驶的汽车更安全，在全球范围内，边发短信边开车或酒后驾车是造成交通事故的最常见原因。但建立公众信任仍需要时间。在开发自动驾驶出租车技术已经非常困难且成本高昂的今天，一起引人注目的事故也可能对公司的雄心和声誉造成毁灭性打击。日本历来对新兴技术采取特别谨慎的做法。

尽管出租车司机短缺，但即使是像优步这样的非自动驾驶叫车公司在日本也面临着监管环境的挑战。目前，优步只能将客户与出租车司机联系起来。但优步的外卖部门Uber Eats成功地与当地企业和利益相关者密切合作，融入了日本市场并满足消费者的需求。

Thorbecke强调，Waymo也可以通过满足当地居民的需求并与政策制定者密切合作来填补这些空白。可以从农村和半农村地区开始，那里的居民需要替代日益减少的公共交通服务。这些地区可能不是Waymo所追求的大城市，但可能带来意外惊喜。

　　比特币价格在周四出现上涨，这一变动与MicroStrategy（MSTR.US）宣布的一项计划密切相关。该公司计划发行更多股票，以筹集资金购买更多的比特币。 这一消息刺激了市场情绪，推动了比特币价格的上涨。截至发稿，比特币价格回落0.17%，达到98，088美元，稍早曾触及盘中高点99，876.70美元。 包括以太币、Solana以及Dogecoin在内的更广泛的加密货币指数也从周三的跌势中恢复，上涨了0.2%。

　　流动性提供商Arbelos Markets的交易总监Sean McNulty指出，MicroStrategy宣布明年将发行更多股票以购买更多比特币，这一消息是推动比特币价格上涨的主要原因。 根据12月23日提交给美国证券交易委员会的文件，MicroStrategy Inc．正在寻求增加A类普通股和优先股的授权股数，这将为该公司提供更多的资金以积累比特币。

　　MicroStrategy本周早些时候宣布，以接近历史最高价的平均价格额外购买了价值5.61亿美元的比特币，这是该公司连续第七周进行购买。 今年迄今，比特币已上涨135%，超过了全球股票和黄金等传统投资的回报。

　　然而，一些交易员警告称，由于比特币和以太币衍生品的未平仓合约大量到期，未来一天市场可能出现波动。 周五，衍生品交易所Deribit的未平仓合约将达到创纪录的430亿美元，其中包括139.5亿美元的比特币期权和37.7亿美元的以太币期权。

　　Arbelos Markets的McNulty表示，做市商可能会解除对冲并做空比特币，这可能会导致周五的市场波动。

来源：金十数据

人间一年，AI世界已天翻地覆！2024年，AI领域可谓是“低开高走”，彻底革新了各个领域。

2024年对于人工智能而言是具有里程碑意义的一年，这项技术已经深深融入我们的日常生活。从电子商务到内容创作，AI已经彻底革新了各个领域，显然它不仅仅是一个短暂的趋势。

根据初创公司追踪机构PitchBook的报告，今年全球AI融资总额超过400亿美元，这充分证明了AI正在重塑各个行业，变革我们与技术互动的方式。从浏览网页到工作流程，AI已经成为线上线下任务的核心工具。

以下是2024年AI领域一些最重要的亮点，以及它们对公司和整个科技行业的意义。

短暂低谷后的强势反弹

今年1月，由于微软、Alphabet和AMD等主要公司财报表现不佳，AI行业市值损失了1900亿美元。去年AI驱动的股票热潮提升了市场预期，但当季度业绩未达预期时，投资者纷纷抛售。

当时看似AI行业可能会放缓，但2024年AI迅速反弹，展现出强劲的增长和重大进步。OpenAI抓住这一势头，今年连续发布多次ChatGPT更新，包括更快且免费的GPT-4o版本，轻量版GPT-4o Mini，以及GPT-o1和o3。这些举措使其估值达到1570亿美元，巩固了其在AI领域的领先地位。9月，OpenAI向ChatGPT订阅者发布了高级语音模式，再次展示了其作为领先人工智能公司的地位。

英伟达由于其用于AI训练的芯片需求旺盛，也实现了巨大的增长，市值甚至多次超越苹果。两家公司都成为AI崛起的关键玩家。

Blackwell取得巨大成功

2024年是英伟达表现最好的一年。在AI的支持下，其业务实现了突飞猛进的增长，收入出现了爆炸性增长，将其竞争对手英特尔和AMD远远抛在了后面。据了解，英伟达的收入“比英特尔和AMD的总收入高出近75%”。

今年3月，该公司推出了备受期待的Blackwell平台，有望大幅提升训练和推理性能。芯片如期交付。目前，Blackwell为一些世界上最前沿的人工智能项目提供支持，包括谷歌、Meta、AWS和OpenAI的项目。据报道，Blackwell芯片到明年10月为止都已售空，所有延期交货的订单预计将在此之后交付。

首席执行官黄仁勋还宣布计划在未来两年内推出Blackwell架构的升级版Rubin。

内容创作迎来飞跃

今年4月，Adobe推出了Firefly 3，这款生成式AI工具迅速成为创意领域的游戏规则改变者。它集成到Photoshop和InDesign等软件中，为设计师提供了前所未有的创作控制力。通过如生成图像、生成背景以及生成类似设计等功能，设计师可以更快、更高效地完成工作，且定制化程度远超以往。

Firefly 3的另一亮点是其注重内容的安全性。Adobe确保AI生成的内容可以合法用于商业用途，无需担心版权问题。这一举措为AI在专业内容创作中的应用设立了新标准，使AI成为全球创意专业人士的核心工具。

Copilot的进化

5月，微软在年度Build大会上推出了一系列AI更新。从Copilot进化为虚拟助手，到Edge浏览器中的实时视频翻译，微软全力以赴将AI融入日常工具，为各行业的工作流程带来变革。

Copilot的进化尤为引人注目。它从一个简单的助手发展为一个全面的虚拟助手，能够处理IT支持、员工入职培训等任务。与此同时，Edge中的实时视频翻译功能也取得了突破，使全球内容更加易于获取并具有包容性。

微软还推出了“Copilot Agents”，这是可定制的AI助手，旨在自动化重复性任务、管理项目并提供智能支持。这些更新清楚地表明，微软不仅专注于软件开发，还在重新定义企业如何与技术互动。

世界上最大的开放AI模型

今年7月，Meta发布了Llama 3.1 405B，“世界上最大的开源AI模型”。该模型拥有4050亿参数，能够处理复杂的数学问题、多语言翻译等任务，大大增强了Meta AI的能力，使其成为OpenAI的ChatGPT等顶尖模型的有力竞争者。

Meta还在10月将Llama 3.1推广到22个国家，包括阿根廷、尼日利亚和菲律宾，并新增了法语、西班牙语和印地语等七种语言，让其更加普及。

此外，Meta推出了一些振奋人心的功能，例如“Imagine Me”，让用户可以生成自己在不同场景中的图像，为AI互动增添了创意元素。到2024年底，Meta AI已成长为一个多语言、可访问的工具，塑造了AI的未来。

马斯克斥资百亿美元打造全球最大AI训练集群

马斯克旗下的xAI今年推出了Grok 2.0，这是X中内置的最新模型。但围绕马斯克人工智能项目的更大新闻是其未来发展方向。 2024年，马斯克着手在美国田纳西州孟菲斯郊外建造“世界上最大的超级计算机”，该计算机于7月22日凌晨4:20上线。该超级集群由100,000个英伟达H100 GPU驱动，负责训练新版本的xAI Grok生成式人工智能模型，马斯克称该模型将成为“世界上最强大的人工智能”。

马斯克估计仅在2024年就花费了约100亿美元的资本和推理成本，据报道，他还将努力在新的一年将超级计算机的GPU数量增加一倍。

大量人工智能法规推出

欧盟《人工智能法案》最终于8月通过成为法律，结束了长期的争论和猜测，预示着人工智能安全和问责时代的到来。

旨在减轻围绕该技术的隐私、安全和歧视问题的法规已经到位，NIST、UNESCO、ISO和UN等组织正在推动以人工智能为重点的标准制定工作。仅在美国，2024年就有45个州出台了近700项人工智能立法。与去年的191项法律相比，这是一个显着的增长。此外，拜登政府还通过了一项概述人工智能安全发展的行政命令。

个人化的AI购物助手

今年10月，亚马逊推出了AI购物指南。这一新工具将产品的品牌信息、规格和客户评价等关键细节整合成易于阅读的格式，使在线购物更加高效。消费者无需再反复浏览评论和产品页面，指南会在产品页面上呈现最重要的信息。

这一工具率先在美国推出，有望彻底改变我们的在线购物方式，简化决策过程，为消费者节省时间。借助AI驱动的创新，亚马逊持续优化其电商体验，为用户带来更便捷的购物过程。

更智能的操作系统发布

苹果也在10月发布了iOS 18.1，正式进军AI领域。经过多月的期待，苹果的AI套件“Apple Intelligence”终于登陆兼容设备，如iPhone 16、iPhone 15 Pro以及最新的iPad和Mac。

这一套件为苹果设备带来了多项强大的AI功能，包括更智能的写作功能、电子邮件和消息摘要、以及Notes和电话的转录功能。照片管理也得到了显著提升，例如通过自然语言搜索和移除图像中的物体来实现更高级的图像编辑。Siri也进行了重大升级，提供了更具对话性的语调和更好的上下文理解能力。

OpenAI圣诞12天大礼包

最后，OpenAI以12月的“圣诞12天”活动为2024年画上了完美的句号。该公司推出了一系列激动人心的新功能，包括ChatGPT Pro的发布，这是一项提供无限访问GPT-4和增强语音能力的高级订阅服务。此外，OpenAI还发布了Canvas，一款同时处理文本和代码的编辑工具，以及令人瞩目的Sora模型，这是一款文本到视频生成的工具，使OpenAI成为AI生成视频领域的重要玩家。

新的推理系列模型——o3和o3-mini更是成为这次发布的收官之作，其在软件工程、编写代码、掌握人类博士级别科学知识能力等方面强于o1。

总结

回顾2024年，尽管人工智能领域开年时经历了一些挫折，但全年展现了令人瞩目的增长，无论是内容创作、AI工具还是跨行业的应用。

展望2025，毫无疑问，AI将继续发展，推动技术边界的拓展，同时深刻影响我们的生活、工作方式以及与世界的互动。未来已来，AI正引领这一潮流。

　　特斯拉公司高管朱晓彤周三表示，该公司的“独特”优势在于以更快的速度发展制造能力。

　　朱晓彤在X平台上发帖称：“许多人低估了特斯拉的独特优势：开发为快速发展的AI时代而优化的制造能力。”

　　他补充说：“一旦汽车行业过渡到完全自动驾驶，真正的竞争将集中在汽车的生产效率上。我们将做好准备。”

　　朱晓彤还引用了李小龙的一段话：“速度不仅仅是快速移动的能力，而且是快速适应的能力。它是身心同步，消除不必要的动作，注重精准。速度的本质不在于匆忙，而在于效率。”

　　朱晓彤是在回应电动汽车分析师索耶·梅瑞特的一条关于特斯拉上海储能超级工厂即将竣工，并计划于明年一季度投入运营的帖子。梅瑞特写道：“这座工厂从破土动工到竣工仅用了7个月，比特斯拉在加州的Megapack工厂建设速度快了50%。”

来源：华尔街见闻

AGI降临，世界疯狂！数学家只剩700天统治地位？程序员即将迎来黄金时代？Exa CEO发帖写道：在短期内（1年），我们将得到“尖峰模型”，在数学、编程和一般推理方面基本达到AGI水平，但写出来的小说很普通。

Exa公司CEO Will Bryk，在目睹o3模型的进展后，分享了他对AGI未来的一些想法，以下是他社媒上的帖子整理：

AGI真的来了

这周我和几个朋友聊了聊o3模型，他们的反应基本都是“我的天，这真的发生了吗？”

是的，它真的发生了。接下来的几年将会非常疯狂，这将是历史性的，甚至是星际级的事件

荒谬的是，目前还没有关于AGI的深度讨论。AI实验室不能谈论它，新闻几乎没有报道，政府也不理解它。我们竟然在一个社交媒体meme应用的新闻推送里讨论人类的未来，这感觉就像一部荒诞的情景喜剧，但现实就是如此

以下是我对正在发生的事情的一些想法——我对X平台思想深渊的贡献

注意，这些想法都很不成熟，只是一些有趣的推测。我没有足够的时间去深入思考/研究所有这些问题，而且我肯定会在很多方面出错。但我确实希望这些想法对一些正在努力理解现状的人来说是有趣的

请享用

o3的出现不应令人震惊

OpenAI两个月前就展示了测试时扩展图，计算机的历史告诉我们，无论趋势线多么令人难以置信，我们都应该相信它。真正令人震惊的是，它在两个月内就实现了。我们只用了这么短的时间就从大学水平的AI发展到博士水平的AI。对人类来说，变化是令人兴奋的，但快速的变化是令人震惊的。

接下来会发生什么显而易见

o3级别的模型非常擅长优化任何你可以定义奖励函数的东西。数学和编程很容易设计奖励函数，小说创作则比较困难。这意味着在短期内（1年），我们将得到“尖峰模型”

它们在数学、编程和一般推理方面基本达到AGI水平，但写出来的小说很普通。虽然更好的推理能力会让这些模型在各方面都感觉更聪明，但它们仍然会在没有经过强化学习的方面以愚蠢的方式失败——也就是说，在它们的训练数据中没有涵盖的方面。从长远来看（1-3年），我们将继续添加新的领域来对它们进行强化学习（情感数据、感官数据等），直到弥补这些盲点，然后对除了Gary Marcus之外的所有人来说，这些模型都将是AGI

Agent（智能体）真的会在2025年到来

o3之类的模型不可能无法浏览/使用应用程序并采取行动。这些东西很容易设计奖励模型。这也是一个巨大的市场——自动化计算机工作——因此对于需要证明其巨额支出的实验室来说，这是一个巨大的激励。我猜到2025年12月，你将能够告诉你的计算机执行任何涉及浏览网页/应用程序和移动数据的工作流程

在所有知识工作者中，最受“冲击”的肯定是数学家

数学家在符号空间中工作，他们的工作很少与物理世界接触，因此不受其限制。大型语言模型是符号空间的王者。数学其实并不难，只是灵长类动物不擅长而已。正则表达式也是如此

一个很大的问题是，制作研究级别的合成数据有多难。我猜不会太难。博士水平的数学和研究员水平的数学对我们来说看起来有质的不同，但在AI看来可能只是程度上的差异，只需要再增加几个数量级的强化学习。我给数学家700天的时间。（这听起来很疯狂，但o6不击败数学家听起来也同样疯狂，所以我对这个预测的信心超过50/50，就像我对这篇文章中的所有其他预测一样）。那是700天后，人类将不再是已知宇宙中数学领域的佼佼者

那我们软件工程师呢？

短期内，这将是天堂。每个软件工程师都升职成了技术主管，干得好。对于那些完全采用LLM的人来说，到2025年底，编码将更像是协调一堆由小Agent执行的小任务。任何具有非常清晰规范的PR都应该可以由o4系统完成，而且错误率足够小，可以接受。这里的一个问题可能是上下文窗口太小，无法包含代码库，但像Sam这样的领导者很清楚这一点

AI会很快取代所有软件工程师吗？不会。软件工程不仅仅是根据超级清晰的提示制作PR。与数学家不同，软件工程师不断地与物理世界，也就是其他人互动。工程师必须与客户合作以了解他们的需求，并与团队成员合作以了解他们的需求。当工程师设计架构或编写代码时，他们是在大量的组织环境下进行的。o4无法做到这一点。但o4将帮助那些拥有上下文信息的工程师将速度提高10倍

如果软件工程师的速度提高了10倍，那么我们是否需要更少的软件工程师？嗯，如果你考虑一家特定的公司，那么是的，他们可能需要更少的软件工程师，因为他们可以用更精简的团队实现相同的产出。然而，全世界对软件工程师的需求可能会增加，因为世界肯定需要更多10倍的优质软件。所以我认为我们将看到来自更精简公司的应用程序的黄金时代。为每个人和每个企业提供个性化的微型应用程序

从长远来看（超过2年被认为是长期，哈哈）

软件工程将完全不同，很难说会变成什么样。当o6系统存在并完全集成到我们的应用程序中时，它怎么可能不变呢？像前端工程师这样的角色可能在3年内就不存在了。这很奇怪吗？不尽然——30年前也没有前端工程师这个角色

我们应该退一步，认识到软件每一代都会发生翻天覆地的变化。软件一直以来都是将需求转换成纯逻辑。这种转换过程的抽象级别从二进制代码上升到了Python。现在的区别在于它正在上升到英语

转向英语让非技术人员也能进行编程。但最好的构建者将永远是那些能够在不同抽象级别之间切换的人

简而言之，因为软件工程实际上就是通过代码理解和解决组织的需求，所以软件工程完全自动化的日子就是所有组织都自动化的日子

我们讨论了一些知识工作者，但体力劳动者呢？

AI也会影响到你，但速度会比较慢，因为它必须处理重力和摩擦。但是o类模型对机器人的帮助不会太大，因为一个需要一个小时才能完成的模型对工厂生产线上的机器人没有帮助。基础模型变得更智能确实有帮助，o类模型将有助于训练这些模型，但我认为这并不能解决机器人技术进步的最大瓶颈。我猜最大的瓶颈是硬件改进和用于感知+行动的快速/可靠模型。这两方面都需要更长的时间来改进（即几年）。只有当机器人开始制造机器人，AI开始进行AI研究时，机器人技术才会出现疯狂的快速进步。这可能来自o类模型，但我认为还需要几年时间

我一直以年为单位来讨论，但也许我们真的应该以计算量为单位来讨论

时间决定了人类的产出，但计算量决定了AI的产出，而AI的产出在研究机构中将越来越重要。这就是为什么各家都在竞相建造超级集群——Meta的2GW集群，xAI新增的10万块H100等等

所有实验室都将很快效仿OpenAI的测试时计算模型，有些实验室最初可以通过更多的计算来弥补算法上的不足。他们会像GPT-4那样迎头赶上。要制造这些模型，需要结合一些常识和每个实验室的秘方。目前尚不清楚OpenAI在o类模型中使用了多少秘方，但他们的改进速度表明这是一种算法上的进步（更容易复制），而不是某种独特的数据组合（更难复制）

在测试时计算的时代，我不清楚拥有更多的计算量还是更好的模型更重要。一方面，你可以通过投入更多的测试时计算来弥补一个较差的模型。另一方面，一个稍微好一点的模型可能会节省指数级的计算量

如果xAI仅仅因为他们更擅长构建大型集群而赶上了OpenAI，那会很有趣

无论如何，模型的护城河不会持续超过一年，因为实验室像交换棒球卡一样交换研究人员，而且，也许更重要的是，实验室之间的研究人员会在周末聚会，甚至睡在一起。另外，我认为研究人员太理想化了，如果事情失控，他们不会不分享信息

我们现在的处境真是疯狂。AI竞赛就像核竞赛，但美国人和苏联人会在周末在洛斯阿拉莫斯一起聚会，并在推特上互相嘲讽“我赌你到2025年不会拥有最大的核武器，哈哈:)”

在政府介入和/或发生非常糟糕的事情之前，AI竞赛将继续保持嬉皮士和轻松愉快的氛围。

o类模型以几种有趣的方式改变了计算规模扩大的动态

o类模型激励了大规模的建设，因为它们在每个数量级的计算量增加后都有明显的收益。计算提供商不可能要求更好的缩放定律。我猜想，当Sam想要一个数万亿美元的计算集群时，他看到的正是这个定律

但这对Nvidia来说可能不是什么好事。o类模型使推理比训练更重要。我认为超级优化的推理芯片比训练芯片更容易制造，所以Nvidia在那里没有那么多的护城河

非常大胆的推测：如果o类模型能够利用全世界的聚合计算来训练最好的模型，那会怎么样？如果开源能够战胜闭源，是因为我们将我们的Macbook Pro组合成一个推理超级集群，那该多酷啊

除了计算之外，现在另一个新的指数级增长因素是代码本身

如果一个实验室对最智能的模型拥有独特/特权的访问权，因此他们的软件工程师的生产力比其他实验室高2倍，那么他们就能更快地接近下一个生产力翻倍的目标。除非代码速度达到极限，并且有大量的实验需要运行，那么实验室的瓶颈又回到了计算上。（我不知道，动态很难。看看实验室如何模拟他们在计算和人员上的支出比例会非常酷。）

尽管所有这些计算建设和知识工作自动化听起来很疯狂，但只有当科学家开始感受到AGI时，事情才会真正变得疯狂

我指的是你们这些物理学家、化学家、生物学家

它将从任何以理论命名的东西开始。理论物理学首当其冲。如果数学真的被解决了（即使写下这句话听起来也很荒谬，但这并不意味着它不可能发生），那么理论物理学也不会太远。它也存在于LLM将超越人类的符号领域

当我们有一百万个AI冯·诺依曼在路易斯安那州的田野里（Meta即将到来的数据中心）日夜工作时，会发生什么？他们会以多快的速度阅读过去一个世纪以来数千人撰写的所有物理学论文，并立即吐出更多正确的标记？

显然，故事的这一部分很难预测。理论物理学、化学、生物学——如果这些对经过强化学习训练的LLM来说只是小儿科，那会怎样？在这一点上，我们还有什么合理的论据认为它不会是小儿科呢？是的，我们还没有看到这些模型真正的创新，但它们大多处于高中/大学水平，而这些年龄段的人不会发明新的物理学。我们现在处于博士水平，所以我们可能会开始看到一些创造性。

一旦AI开始产出新的科学理论，进步的瓶颈将是物理世界的测试和实验

那里的瓶颈是劳动力和材料。到那时，如果还没有能够制造更多机器人的机器人，那将会令人惊讶。所以劳动力问题解决了。然后材料可以由机器人开采。这里的时间线会很慢，因为建造/运输实物需要很长时间，但需要几年而不是几十年。

我上面所说的一切都假设AI+机器人研究/开发没有引入新的瓶颈，并且允许模型随意学习

这几乎肯定不会发生。AI进步的最大瓶颈将是人类。我的意思是监管、恐怖主义和社会崩溃

政府不会袖手旁观，让地球被几家旧金山公司运营的自动化机器人开采（监管）。如果政府太无能而无法阻止它们，那么愤怒的失业者可能会诉诸暴力（恐怖主义）。除非人们被AI增强的媒体弄得脑残，以至于我们无法作为一个社会正常运转（社会崩溃）

如果发生战争，我认为这不会是一个瓶颈，而是一个加速器。

事情会变得很严肃。2025年可能是AI成为旧金山科技推特meme的最后一年，在那之后，穿西装的普通人会介入，所以让我们在还能享受roon和sama的时候好好享受吧

这会杀死所有人吗？

我更害怕人类滥用AI，而不是AI失控

我们有5000年的证据表明人类使用最新技术互相残杀。二战后的和平是一个反常现象，一旦美国失策或对手认为必须先发制人以阻止AI加速发展，这种和平就可能瓦解。当武器变得更致命、更自主时，风险就更高了。

另一个重大风险是AI造成社会混乱。AI生成的媒体可能会造成大规模的混乱、大规模的歇斯底里、大规模的脑残

另一个风险是AI失控。这意味着它会导致我们没有预料到的灭绝级别的事情。特别是随着强化学习的回归，AI现在正在发现自己的优化方法，而不是试图匹配人类数据（匹配人类更安全）。但到目前为止，这些模型的底层大脑仍然是LLM，而LLM已经显示出只是理解人类。就像你在提示中加入“确保不要做任何可能杀死我们的事情”一样，现在你必须承担举证责任，证明它仍然可能杀死我们

我绝对是兴奋多于恐惧

我一直想要的那种科幻世界正在到来。它比预期的来得快一点——因此也带来了恐惧——但在所有可能的路径中，我不确定最佳路径会有多大改善。这是一个相当不错的时间线

我希望在十年内出现的事情：

• 一些非常酷的物理学发现

• 最初由机器人建造的火星和月球基地

• 关于一切的完美导师/建议（即将到来，需要良好的检索、记忆和更多个性）

• 零副作用的生物增强药物

• 乘坐超级优化的无人机飞行

• 通过聚变、地热和大量太阳能实现全面的超级清洁能源

• 意想不到的事情：AI天文学家在望远镜数据中发现了外星信号？AI化学家轻松设计出室温超导体？AI物理学家统一了一些理论？AI数学家解决了黎曼猜想？

这些听起来不再像科幻小说，它们感觉像是近在咫尺的科学现实

那么这一切将走向何方？

最终，我们将获得超级智能，这意味着我们将获得物理定律允许的任何东西。我想要永生，并看到其他的恒星系统。我还希望将我们的肉体升级到更好的东西。但到目前为止，我最兴奋的是了解宇宙的起源。10年前，我开始在日记中写下我多么想知道这个答案，以及AI将如何帮助我们找到答案，而现在它真的可能发生了，这太疯狂了

我们现在生活在一个这一切听起来都似是而非的世界里

每一次新的AI发展都会让更多的人意识到这一点，o3就是最新的例子

现在，未来唯一不壮观的原因是我们人类搞砸了。比如我们的公众舆论、我们的下游政策、我们的社会稳定、我们的国际合作——这些是可能阻止这个壮观未来出现的障碍

人们认为AI实验室的人正在控制我们的未来

我不同意。他们的工作已经确定了。他们只是在执行模型架构，这些架构迟早会在某个实验室中出现。

但我们的公众舆论、我们的下游政策、我们的社会稳定、我们的国际合作——这些都是完全不确定的。这意味着我们集体是未来的守护者。

我们每个人都有责任帮助我们的世界度过未来的狂野时代，这样我们才能拥有美好的未来，而不是可怕的未来。

有很多方法可以提供帮助

帮助构建以某种方式使社会更稳定或使人们更聪明的产品（例如：帮助人们规范社交媒体的应用程序）。帮助人们了解正在发生的事情（更多高质量的社交媒体评论、一个真正好的搜索引擎等）。帮助清理我们的街道，这样邀请我们所有人进入乌托邦的城市看起来就不像反乌托邦（参与地方政治）。

几乎所有与我交谈过的人都害怕在AI世界中失去意义，你可能也一样

我想对你说，这不是完全相反吗？你生活在历史上最重要的时刻，你有能力影响它。帮助拯救世界难道还不够有意义吗？你想回到一个只有你的事业在进步，而世界却没有进步的时代吗？

也许人们需要做出的转变是从通过个人成功获得意义到通过集体成功获得意义。我们目前的许多工作很快就会被自动化。我们将不得不适应。如果你从一项特定技能中获得意义，那么是的，这项技能在5年内可能不再需要，你就走运了。但如果你能从尽你所能帮助世界中获得意义，那么这永远不会消失。

对于所有因为o3而得到建议的新毕业生，我的建议是：

学习如何成为1）一个高能动性的问题解决者和2）一个优秀的团队合作者。你在学习过程中学到的具体技能并不重要，因为世界变化太快了。但积极解决问题和与团队良好合作将在很长一段时间内都很重要。

你还可能需要在一个不稳定的世界里接受不稳定的生活。事情会变得很奇怪。你可能不会在郊区有两个孩子和一条狗。你可能在星际方舟上有两个半机械人孩子和一条AI狗。

我们生活在AGI的前夜，在这个圣诞前夜，我请求你帮助AGI过渡顺利进行，这样我就可以在公元3024年的圣诞前夜，在一个距离四光年的行星上，围绕着奥特曼·森陶利星向你问好

文章来源：AI寒武纪，原文标题：《Exa CEO：我们处于AGI疯狂前夜，码农迎来“天堂”时代，最受冲击的是数学家》

丰田汽车(TM.US)在东京交易所上市的股票连续第二天上涨，有望创下8月以来最大两日涨幅。此前有报道援引一名未具名高管的消息称，丰田计划将其净资产收益率(ROE)提高一倍，至20%。受该消息提振，丰田日股周三收涨4.57%。截至发稿，该股周四再涨6.46%。

一位丰田发言人表示，该公司对净资产收益率“没有明确的目标或最后期限”。摩根士丹利MUFG证券公司分析师Shinji Kakiuchi在一份报告中表示，如果该报道是准确的，“该公司需要提高价值链的收益，以进一步提高利润率”。该分析师补充称：“作为提高资本效率举措的一部分，我们还将关注丰田是否会通过出售其持有的股权来获取资金，以进一步提高股东回报。”

丰田日股股价今年已上涨逾20%，跑赢大盘东证指数，原因是日元走软提振了丰田以本币计算的收入。尽管如此，这家全球最大汽车制造商最新公布的数据显示，由于需求低迷、加上两家工厂停产，该公司11月全球销量停滞不前。