17:28
姚顺宇否认创业：目前仍是DeepMind员工
钛媒体App 11月3日，“我没有创办公司，目前仍是谷歌DeepMind的员工。”11月2日晚间，针对网传其正在筹备一家RSI（递归自我改进）公司的消息，华人AI科学家姚顺宇做出了否认。姚顺宇表示，“我完全不知道这个假消息是从哪里来的。” (澎湃)
AI新闻
11月
3日
18 条新闻
17:28
MIT：GPT-6 Astra能直接修改Qwen权重，数学能力暴涨6倍
训练范式要被颠覆了？MIT最新实验证实，大模型可直接读取并编辑小模型权重。仅改动0.8B模型0.016%的权重，无需梯度下降，数学能力直接飙升6倍。更炸裂的是，从零手写游戏网络权重，效果碾压PPO训练5亿步20倍。这套「权重空间编程」打法意味着：未来调优模型可能不再需要重训，开发者必须立刻更新认知，否则将被淘汰。
🔗 [参考链接]：https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/
17:16
AI圈炸了，MIT 让 GPT-6 Astra直接改写神经网络权重，Qwen数学成绩暴涨6倍
不训练、不算梯度，AI直接“手搓”神经网络！MIT团队提出“权重空间编程”，让大模型直接读取并修改网络权重。实验中仅改动0.016%的参数，就将Qwen3.5数学成绩从7.9%飙升至48.1%，甚至能零数据生成超越PPO训练的游戏网络。这标志着AI正从“写代码”进化到“写模型本身”，颠覆传统训练范式。掌握这种底层交互能力，将是未来算法工程师防替代的核心壁垒。
🔗 [项目地址]：https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/
14:59
36氪首发丨上海交大副教授做光计算芯片，成立半年获云启、原子等连投5轮，已送流片
摩尔定律逼近极限，AI算力的终局在光里！智子光垣完成数亿元种子轮融资，推出可重构全光计算芯片。通过干涉与衍射融合架构，将光电转换趋近于零，直接绕开电子芯片功耗与散热瓶颈。当行业还在卷制程，真正的算力跃迁已转向光子赛道。其服务器加速卡与端侧芯片均已流片，目标直指训推一体的通用光子GPGPU。不掌握底层算力新范式，迟早被效率革命淘汰。
14:43
硅谷富豪开始撒钱
AI时代的财富分配权正在被重新定义！Anthropic将5%股权注入公益基金，马斯克计划向全美儿童赠送SpaceX股票。硅谷富豪正用“有效利他主义”包装资本扩张，把慈善变成企业治理结构的一部分。当少数人掌握模型、算力与资本，普通人若只等施舍注定出局。看透这套新规则，才是防止被时代抛弃的认知底牌。
13:33
摩根士丹利CEO：未来十年AI资本支出或达15万亿美元
钛媒体App 11月3日，据报道，摩根士丹利首席执行官Ted Pick表示，未来十年人工智能(AI)领域的资本支出可能达到10万亿至15万亿美元，进一步巩固这项技术作为互联网诞生以来最重大经济变革力量的地位。谈到数据中心和算力投资的规模时，Pick估计，未来7至12年，大型科技超大规模云服务商每年的投入可能达到8,000亿至1万亿美元。尽管华尔街一直质疑巨额云计算支出近期能否实现盈利，Pick认为，目前这些投入仍处于早期阶段。
“我们现在大概处于一场九局比赛的第二局。”Pick说，“10万亿至15万亿美元，这个区间确实很大，但如果考虑到建设这些基础设施、推动产品向前发展，这个数字并非不合理”。Pick还结合股票估值来衡量上述预计支出规模。他指出，尽管最终10万亿至15万亿美元的投入相当可观，但相比标普500指数约70万亿美元的总市值，仍需放在这一背景下看。他还表示，目前已经有2万亿至3万亿美元的资金作出投入承诺或已经落地。（广角观察）
13:24
AI泡沫忧虑再起，人类作为AI审核把关角色不稳
AI基建狂飙正在反噬巨头！Alphabet与Amazon财报暴露致命真相：云营收暴涨却深陷现金流黑洞，算力扩张的利润天花板远低于预期。更震撼的是，OpenAI与Anthropic同日宣布推翻计算复杂性基石“指数时间假说”，并开源了形式化证明代码。当资本对烧钱基建失去信心，AI正加速从工程调优跃迁至基础科学突破。掌握科研级AI能力，才是未来不被淘汰的核心壁垒。
🔗 [论文地址]：The Exponential Time Hypothesis is False
13:20
Anthropic，到底值不值1.5万亿美元？
1.5万亿美元估值是神话还是泡沫？Anthropic提交IPO文件，揭开AI巨头残酷的财务真相：85%高毛利背后是半年97亿美元研发吞噬。报表轻资产不等于资本需求轻，真正的护城河不在模型领先，而在客户替换成本与单位经济性能否跑赢算力折旧。别只看融资狂欢，搞懂剩余收益模型，才能看清你的公司是否正被AI重构定价权。
13:16
小米斩获乌镇峰会双料大奖：小米集团获“杰出贡献奖”，小米具身基座模型获“领先科技奖”
具身智能的Scaling Law被系统性验证！小米最新基座模型Xiaomi-Robotics-1基于10万小时真实数据预训练，登顶RoboCasa365等权威榜单。该模型已跑通“工厂8小时自主作业+家庭50+长程任务”双场景闭环，证明同一技术底座可同时支撑工业与家庭落地。当同行还在卷参数时，掌握真实场景数据飞轮的玩家已率先跨越替代红线。
13:15
Anthropic还在疯狂抢算力：8954亿美元承诺，连旧煤电厂都不放过
AI公司的尽头是基建狂魔？Anthropic最新招股书揭示残酷真相：营收暴涨12倍却因算力吞噬利润，单季短期采购砸下50亿美元。为摆脱云厂商扼喉，它正疯狂签下近9000亿美元长期合同，甚至找前矿企抢电力、自建数据中心。当头部玩家开始用“重资产”筑起算力护城河，普通从业者的效率红利窗口正在急剧收窄。认知差决定生存权，看懂底层算力博弈才能不被淘汰。
13:11
机器人生意，造不如租
认知差预警：人形机器人没进工厂，却先在商演和租赁市场杀疯了！日租金从3万暴跌至2000元，”二开”公司和RaaS平台正疯狂收割过渡期红利。别只盯着造本体，掌握场景适配与二次开发能力，才是当下防淘汰、抢红利的核心生存法则。
11:16
模拟计算进入矩阵时代！北大联手硅谷IBM，写下新定义
GPU迭代百次的事，它一步做完！北大联手IBM在Nature子刊重新定义「现代模拟计算」。基于阻变存储器的AMC电路，单次操作小于100纳秒即可输出矩阵方程精确解，精度追平FP32浮点运算。当硅谷初创凭此估值超45亿美元、号称将AI能耗降至千分之一时，算力竞争的底层规则已被改写。掌握这套物理计算新范式，是避免在下一代芯片革命中出局的认知底牌。
10:59
Anthropic，三季度重回经营亏损
AI巨头的盈利神话正在破灭！Anthropic最新招股书揭示残酷真相：仅一个季度盈利后再度转亏，近9000亿美元算力账单压顶。每投入1美元算力仅换回1.72美元收入，效率首次下滑。模型降价叠加算力暴涨，利润空间被双向绞杀。这不仅是Anthropic的危机，更是整个AI行业的生存预警——当算力成本跑赢营收增长，所有从业者的饭碗都在重新洗牌。
09:57
MIT：GPT-6 Astra能直接修改Qwen权重，数学能力暴涨6倍
告别梯度下降！MIT证实GPT-6 Astra能直接读取并修改小模型权重，仅改动0.016%便让Qwen3.5数学能力暴涨6倍。这套「权重空间编程」甚至能零训练写出超越PPO基线20倍的游戏网络。当大模型开始直接编辑神经网络底层逻辑，传统训练范式正面临颠覆。开发者必看的效率跃迁新思路。
🔗 [参考链接]：https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/
09:33
MIT让GPT-6 Astra直接修改Qwen权重，数学成绩飙升
AI开始直接修改AI！MIT团队证实，大模型无需梯度下降，仅凭读取权重就能诊断并修复神经网络。实验中仅修改0.016%参数，就将Qwen3.5数学成绩从7.9%飙升至48.1%，甚至能零训练数据手写超越PPO的游戏网络。这种“权重空间编程”能力意味着递归自我改进（RSI）时代逼近，算法工程师的护城河正被底层瓦解。
09:20
国产算力四小龙：营收翻倍之后，真正的门槛浮出水面
国产GPU四小龙全员上市，但真正的淘汰赛刚开始！摩尔线程、沐曦营收狂飙超300%，燧原却仍深陷亏损。认知差在于：硬件参数已追平英伟达H20，但CUDA生态才是无法逾越的护城河。更残酷的是，全国智算中心利用率不足30%，行业正从“抢卡”转向“拼回本”。算力从业者必须看清：推理场景和非GPU加速器才是接下来的生存主战场，看不懂这张财报分化图，你的技术栈和职业选择都将踏空。
09:08
苹果触屏版MacBook Pro将笔记本售价推向新高
苹果触屏MacBook Pro杀到，顶配14549美元刷新认知！M5 Max芯片搭载18核CPU与40核GPU，直指AI本地算力刚需。存储升级至16TB需加价7000美元，内存拉满128GB再掏2000美元。在AI吞噬硬件的时代，这不仅是生产力工具的跃迁，更是专业创作者防淘汰的入场券。10月30日开启预购，你的钱包准备好了吗？
08:35
Y Combinator的Garry Tan重度使用AI智能体，每年Token花费高达20万美元
YC CEO每年狂砸20万美元用AI Agent，甚至喂入20年心理治疗记录！别再把Agent当传统软件用，过度追求安全可控会扼杀其类人潜力。他已在GitHub开源个人使用的23个Claude Code技能集gstack，这是顶尖创业者驯化AI的实操模板。不掌握Agent工作流，你将被降维打击。
🔗 [GitHub项目]：https://github.com/garrytan/gstack