本期干货满满 这期让我们一起逛一逛 GitHub 上最火的一批 Skill，星星收藏数加起来上百万。 节目最后再聊聊了一个最近外网的一个热议话题：如果现在的模型真的这么强，一天就能做一个app，模型公司为什么不干脆自己开一百家公司？ 本期聊到的 Skill 开发流程类 * obra/superpowers：不让 AI 一上来就写代码，先澄清需求、做计划，再按测试驱动开发来做。 * andrej-karpathy-skills：把 Karpathy 对 AI 写代码通病的观察，浓缩成四条原则：先想再写、求简、只改该改的、用目标来验证。 * anthropics/skills：Anthropic 官方的 Skill 仓库，里面有文档处理四件套、前端设计，还有帮你写自己 Skill 的 skill-creator。 省力省钱类 * ponytail：让 AI 像房间里最懒的资深工程师那样干活，因为最好的代码就是没写出来的代码。 * caveman：让 AI 像原始人一样说短句，号称能省下大约 65% 的输出 token。 设计和文字类 * taste-skill：给 AI 一套设计师的工作流程，去掉网页的“AI 塑料味”。 * humanizer：找出 26 种 AI 写作的痕迹并改掉，去掉文字里的 AI 味。 学习类 * Understand-Anything：把一个大代码库画成一张看得懂的地图，新人入职的时候特别有用。 * ai-engineering-from-scratch：一门从零开始的 AI 工程开源课，能把你的编码助手变成一对一的私教。

📝 本期简介 当AI认知能力以指数级超越人类、AGI的奇点在2026年前后降临时，人类文明将走向何方？本期我们汇集了马斯克（Elon Musk）近期关于AI的访谈集锦，他抛出了一个震撼的视角：人类或许只是启动硅基智能的“生物引导程序”。当人类的角色被重新定义、传统白领岗位面临大幅重构时，我们该如何理解即将到来的“超级丰饶时代”？如果人类最终在智力上被超越，我们凭什么还能留在“牌桌”上？本期节目带你深度拆解马斯克的最新科技思考与生存哲学。 Source 清单 1. 《Elon Musk: Digital Superintelligence, Multiplanetary Life, How to Be Useful (Transcript)》 2. 《马斯克最新访谈：当AI比人类聪明百万倍，我们凭什么认为自己还能掌舵？ - 虎嗅》 3. 《馬斯克最新訪談：AI已進入自我進化循環，人類正從「迴路」中消失 - PANews》 4. 《马斯克最新访谈：2026，必须面对的关键时刻！》 5. 《Elon Musk on AI: humans will no longer be in control in ten years | The Economist》

特别节目 身在硅谷，总觉得身边人人都在用 AI。这期是《AI自习课》的第一期访谈节目，让我们聊聊科技圈之外，其他行业的人是怎么看AI，怎么用AI的。 本期嘉宾 我的大学同学兼闺蜜，国内头部艺术类院校老师，电影学博士、助理教授。本科读计算机，后来转向艺术，研究方向是人工智能技术与艺术 本期主题 从 Karpathy 的「AI 认知漏斗」说起，走出我们的信息茧房：AI 短剧对演员的冲击，艺术和计算机交叉研究的错位与热门方向，AI 原住民一代学生的变化，教育方向，AI时代对于学生什么是最重要的。 🧭 章节锚点 行业体感｜AI 短剧、演员与动画电影 * 04:18 AI 短剧已经这么逼真，演员会被取代吗？ * 09:45 换脸风波：观众、角色和演员之间的情感纽带 * 13:24 AI 动画课上最强调的事：驾驭，而不是预制菜 交叉学科｜艺术 × AI 的研究 * 24:38 和计算机顶会合作时的「错位」 * 30:29 打通两边：给艺术生讲 Transformer 和 Diffusion * 33:34 AI + 艺术的几个热门方向：可控生成、人机协同、计算分析、交互与智能表演、材料与生物 教育｜AI 原住民这一代学生 * 37:13 和 AI 一起长大的学生，有什么不一样？ * 45:17 判断力，是这个时代最重要的能力之一 未来｜焦虑与期待 * 49:46 三个期待：完整的创作流程、更多好内容、更细的分工 * 51:31 会有 FOMO 吗？工具在变，创作的逻辑不变 ✨ 高光时刻 * 07:33 AI 对演员的冲击是真实的，但它也逼着我们重新想一想：演员的价值到底在哪里。 * 13:31 把 AI 当成「驾驭」的智能，别让它变成「预制菜」。 * 26:24 在艺术里，AI 的 bug 和不可控，本身也可能是一种美。 * 57:21 AI 时代最大的挑战不是机器越来越像人，而是当机器越来越擅长做过去只有人能做的事时，我们能不能重新发现：人为什么需要艺术。

🎧【本期简介】 “我们正在创造异星生物……而现实是我们只有短短几年时间去适应这一点。” -- Geoffrey Hinton 本期音频节目围绕 “AI教父” Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki、Anthropic 联合创始人 Jack Clark 等 20 多位顶尖学者和产业界代表联合发布的重磅论文——《What if Automating AI R&D Triggers an Intelligence Explosion?》 展开。 当 AI 系统开始全面自动化软件编写、架构设计、模型评估和安全测试时，原本需要数年才能实现的技术突破是否会被压缩至几周甚至几天？本期节目将带你拆解“递归自我改进”（RSI）的底层机制、智能爆炸的三大毁灭性风险，以及全球政策制定者面临的治理窗口期

2026 年 10 月 6 日，OpenAI 在没有任何预警的情况下，向 GitHub 倾倒了 722 篇由未经公开推理模型生成的数学和理论物理手稿。面对这场堪称“饱和式轰炸”的数学奇迹。 顶尖数学家们却感受到了前所未有的冒犯与绝望 --- 这究竟是言之凿凿的学术坚守，还是饭碗不保的本能应激？ 本期节目，让我一起聊聊这场被称为“Mathocalypse（数学界末日）”的危机。 * 722 篇论文砸下，为何顶尖数学家集体“破防”？ * 暴力美学与黑盒。AI 到底是怎么做数学推理的？ * 程序员的共鸣。阅读未经消化的“AI 屎山”到底有多窒息？学术界的“核查负担”危机。 * 被摧毁的学术生态。陶哲轩的深度警告：果实被算力收割，培育人类智慧的土壤正在荒漠化。 * 灵感的窃贼？在闭源模型输入未发表思路，大模型时代的“学术洗稿”。 * 人在 AI 时代的三重底线。

在一个理想的乌托邦世界里，当AI发展的很成熟很完善且没有毁灭人类，AI做的一切都比人做的好，人的价值是什么？人还剩下什么？ 哲学家博斯特罗姆提出了这样一个思想实验：要是 AI 没失控，一切都顺顺利利，人类真的走进了乌托邦，接下来会怎样？这一期我们一起读他的《未来之地》（Deep Utopia），跟着他的思想实验一起来想一想。 本期大纲 🔹 开场：五个问题 不用工作的第三百天你在做什么？把「我是做 xx 的」这句拿掉，你还能怎么介绍自己？ 🔹 作者是谁 作者尼克·博斯特罗姆曾讨论过关于AI的风险，AI的末日论，是《超级智能》的作家，也是“回形针实验”的提出者。这次他反过来问：AI成功之后会冒出什么问题？ 🔹 「技术成熟」的世界长什么样：后稀缺、后工作、后工具性。连刷牙和健身都不用自己来的美好世界真的美好吗？ 🔹 后稀缺和后工作时代：工作没了 先狂欢，后空虚。目的和意义的区别。闲暇文化的定义。 🔹 后工作时代：连玩都不需要了 纳米机器人替你健身，知识直接写进大脑，那爱好还剩什么？ 当人可以改造自己， 情绪像调音量一样调，性格想改就改。一个把自己改成永远热爱雕桌腿的人，雕了十六万根，他很快乐，可你愿意这样过吗？ 🔹 包容一切的超越性目的：在乌托邦的世界里，寻找目的的方向 🔹 守住意义的五道防线：快乐本身，体验质地，过程，人为设置难度，人与人之间的牵绊 📖 本期书目 尼克·博斯特罗姆《未来之地》（Deep Utopia: Life and Meaning in a Solved World）

2023 年中的一个夜里，Jakub 和同事留在办公室里。他们想的不是基准成绩会有多惊人，而是一件更清醒的事： 这一生里，我们真的会看到比人类更聪明的机器 三年后，推理模型已经走进经济、科学和计算机安全。能力在涨，风险边界也在一起扩大。他担心的不是「还差一点点准备」，而是：几乎没有人为这件事做好准备。 这期我们用中文把《An Alien Mind》这篇文章用中文播出来，顺着他的思路听五件事： 1. 为什么机器智能更像被「培育」出来的，而不是被「设计」出来的？ 2. 「对齐」到底在对齐什么——目标对齐，和更难的价值对齐？ 3. 我们曾押宝的思维链监控，为什么正在变弱？ 4. 要不要继续快跑：防御系统、递归自我改进（RSI），以及什么时候该主动放慢？ 5. 未来几年，人类能动性和掌控权，还怎么留在自己手里？ 原文链接：https://openai.com/index/an-alien-mind/

你有没有注意过，AI 回答问题的时候，答案总是一个字一个字从左往右"蹦"出来的？这不是界面设计，而是今天几乎所有大模型的工作方式- 自回归(auto-regressive) 模型，像一台打字机，一次敲一个键，敲错了也没法回头改。 但人写文章不是这样的。我们会先列提纲，先想好结论，写完了再回头改开头。 这期我们聊一种"不按顺序写字"的大模型：扩散语言模型。它是 Midjourney、Stable Diffusion 这些图像生成工具，现在它搬到了文字上。它能先定结尾再填中间，能写完推理再回头改答案，速度快到每秒上千个词。让我们来聊聊它是什么，它的发展历程，和它与自回归模型的对比吧 本期关键词 扩散模型｜自回归｜掩码扩散｜完形填空｜块扩散｜双向注意力｜DiffusionGemma｜LLaDA｜Mercury｜JEPA｜表示空间｜思维链可监控性 参考资料 学术脉络 * SEDD，离散扩散，ICML 2024 最佳论文：https://arxiv.org/abs/2310.16834 * MDLM，把文本扩散化简成完形填空：https://arxiv.org/abs/2406.07524 * Block Diffusion，在自回归与扩散之间插值：https://arxiv.org/abs/2503.09573 * DiT，扩散模型换上 Transformer 骨架：https://arxiv.org/abs/2212.09748 * LLaDA，人民大学与蚂蚁集团：https://arxiv.org/abs/2502.09992 * 数据受限时扩散胜过自回归（CMU）：https://arxiv.org/abs/2507.15857 模型与产品 * DiffusionGemma 官方博客：https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/diffusion-gemma-faster-text-generation/ * DiffusionGemma 透明度研究："3 变 Gold"与"先写答案再改"两个例子都出自这里：https://arxiv.org/abs/2606.20560 * DiffusionGemma 的解码到底并不并行：https://arxiv.org/abs/2606.14620 * LLaDA 2.X 系列：https://github.com/inclusionAI/LLaDA2.X

2026年9月，Anthropic、OpenAI、xAI 与 DeepMind 等硅谷前沿 AI 实验室罕见达成共识，集体呼吁推行“AI Slowdown”（放缓前沿 AI 研发节奏）。这场突如其来的“刹车潮”究竟是因为真实存在的技术失控危机，还是一场精心包装的公关营销与万亿资本局？ 本期节目带你全方位解构 AI Slowdown 喊停背后的三重真相。 📚 观点整理自： 1. The Guardian｜OpenAI boss and Elon Musk back calls to put brakes on 'reckless' AI development 2. The Guardian｜AI CEOs say they need to slow the pace of development. But will they? 3. 36氪｜AI Agent Botnets Threat: Four Tech Giants Unanimously Call for Halt in 2025 to Prevent Future Risks 4. 钛媒体｜Anthropic为安全踩刹车：减硅谷的速，断中企的路 5. Emerald Book｜“Drowning in Debt”: Why AI CEOs Are Suddenly Begging for a Slowdown 6. 联合早报｜《环球时报》指Anthropic吁放缓AI发展是“冷战剧本” 7. 纽约时报中文网｜放缓人工智能发展速度的难题在于中国 8. AP News｜Divisions emerge in the tech industry over calls for a coordinated AI slowdown 9. CIO Dive｜Call for AI slowdown could affect enterprise adoption plans

Cycbercab正式上路了。Tesla电动车、SpaceX火箭、人工智能OpenAI到XAI到Grok、社交媒体X、政治Doge，14个孩子。。—— 这个人为什么这么复杂？ 这期顺着他的几条主线往下走，他的成就和争议，我更想问清楚： 1. 他到底想要什么？ 2. 这些看似不相干的事业有没有共同目标？ 3. 他的「第一性原理」哪里好用，哪里容易翻车？ 4. 他早有全盘棋，还是边走边成形？ 不神化，也不刻意拉踩。听完你可以自己判断：一百年后，人们记住的是这个人，还是他推动过的那些工程？

9 月 3 日，OpenAI 发布了 GPT-6 Astra。但在这之前两天，9 月 1 日，The Information 发了一篇报道，引用一位匿名信源，说这个模型用了一种叫 constrained recurrent depth 的技术——也就是我们今天要讲的 Looped Transformer。报道里还有一句更吓人的话：这种架构会让模型的推理过程变得难以监控。 其次，GPT-6 Astra,主打的不是"更会聊天",而是更会用电脑（Computer Use）——看屏幕、点鼠标、填表、跨软件把一件事做完，为什么要让AI去学人去操作电脑？这件事情有什么突破？它的难点又是什么？ 今天就让我们一起从Astra出发来讨论一下Looped Transformer和Computer Use

Claude Fable 5.1 的核心系统提示词（又）遭黑客破解？本期播客，让我们一起深度解析 Claude Fable 5.1 的核心系统提示词。 核心看点： * 安全“黑魔法”：在涉及儿童安全等最敏感的红线时，系统对 Claude 植入了一条绝对铁律：如果它发现自己在大脑中开始试图对用户的请求进行“思想重构（Reframing）”以使其合规，这种自我辩解的重构动作本身就是必须立刻拒绝的非谈判信号。 * 极致版权防御：严控角色代码绘制与“15字引用硬上限” Fable 5.1 严格保护知识产权。它被严厉禁止使用 SVG、Canvas、HTML 等任何代码绘制索尼克、好饿的毛毛虫等已知版权角色，即使改变其姿势、颜色、背景也不行。此外，在处理外部搜索信息时，严禁 verbatim（逐字）引用任何源超过15个字，且单一源最多只能提取一句极短引用，其余内容必须完全重写，杜绝抄袭和复刻结构。 * 强制戒掉“赛博油腻”：重塑平实、直白文风（Anti-Mannered Prose） 针对模型容易陷入空洞比喻、矫揉造作（Mannered Prose）的通病，5.1 系统提示词特意增加了一段负面指引。它强制禁止 Claude 使用诸如用“a dial worth turning”（拨动旋钮）指代参数调整、或用“earns its keep”（挣得口粮）指代重要性等自以为是、华而不实的隐喻。它同样被要求彻底戒掉“genuinely”、“honestly”、“straightforward”等容易显得虚伪、试图说服用户的修饰词。 * 跨会话的长效记忆文件系统与严苛的隐私天花板 Claude 拥有精密的虚拟 Markdown 记忆文件系统，将稳定的个人身份、ongoing 的项目、周遭的人际关系等分门别类地记入特定目录。但为了保护对话的连贯性，记忆的整理完全是无感的——由后台记忆通票（Background memory pass）在对话结束后静默处理，模型在交谈中甚至不能主动宣布自己“已保存记忆”。 * 不再“过度脑补”的克制之美：Fable 5.1 实测蜕变 来自 CodeRabbit 的实测数据显示，5.1 展现了惊人的“克制力”。在面对用户语焉不详的模糊需求时，它在做完要求的事情后就会直接停下，不再像以前的模型一样，因为“ ambiguity 焦虑”而疯狂过度脑补并随意扩充开发范围。这一克制使其在代码审查中，精简了 87 个最终评论和 186 个琐碎（Nitpick）评论，让核心精确度直接提升了 4.5 个百分点

本期让我们一起读读《AI即未来：普通人用好人工智能的18大工作场景》这本书（原名 AI Demystified，作者：安东尼奥·韦斯）。这是一本写给普通人看的书，是一本合格的入门说明扫盲书。 看完这本书，你会明白，AI并不是什么魔法和黑科技，它也并不遥不可及，希望这本书可以帮你打消对AI的焦虑

本周科技圈迎来了双重超级地震，而震源都指向了同一个名字——英伟达（NVIDIA）。 首先，英伟达发布了创纪录的2027财年第二季度财报，单季营收高达962亿美元，同比暴增106%！黄仁勋更是放出豪言：“AI的拐点已到，现在买算力，就是在创造营收!” 几乎在同一时间，有消息透露英伟达已同意以129亿美元的巨资，溢价收购开源AI大本营Hugging Face！要知道，Hugging Face的年化收入才1.5亿美元左右，这笔“天价”交易背后究竟隐藏着英伟达怎样的生态图谋？这一期，我们将带你抽丝剥茧，深度拆解英伟达的最新财报，并解析：这笔百亿美金的收购，是如何帮英伟达彻底锁死整个AI开发者生态的？

今天让我们来一起拆解估值即将冲击创造历史的2万亿美元的超级独角兽Anthropic，以及它背后极其矛盾的掌门人——达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）。 🎧 本期高光时刻： * [估值狂飙] Anthropic凭什么向史上最大规模的IPO发起冲击？ * [人物溯源] 从物理天才到悲剧驱动，揭秘迟到四年的医学突破如何逼出一个“与时间赛跑”的科技狂人。 * [决裂与重生] 为何在OpenAI最辉煌时带团队出走？Anthropic一开始真的不是为了做代码模型吗？ * [极度撕裂的世界观] 深度解读他的两大万字宣言：《机器的慈爱》与《技术的青春期》。他究竟是拯救人类疾病的“先知”，还是贩卖末日焦虑的“垄断寡头”？