AI Daily

DeepSeek GPU kernel 工程师刘晟宇（原北大超算队队长）在个人渠道发表长文《我已别无选择，只能把才华埋葬在昨日》。文中把 Anthropic 若率先控制 AGI 类比为「希特勒先于盟军拿到原子弹」，明确反对 Anthropic 与 OpenAI 呼吁减速的立场，主张继续推进开源模型。刘在知乎补充回帖澄清称类比确为「戏剧化」用法，但坚持核心判断。SCMP 已跟进报道（SCMP 报道）；TechBuzzChina 报道 DeepSeek 接近聘定 CFO（高瓴创投合伙人 Yan Wentao）、IPO 时钟开始计时（TechBuzzChina 报道）。@teortaxesTex 指出刘为 kernel 工程师而非战略学者，DeepSeek 官方对 misalignment 的重视程度低于美方主要实验室，V4.1 paper 有讨论。中国 OSS 从业者广泛转发一句「the majority of AI OSS team in China thinks about what Anthropic」的口号（@nopainkiller）。

Tracking:

• teortaxesTex（DeepSeek 观察者/独立分析）：刘的观点在中国 AI OSS 圈是主流情绪，Dario 的"我讨厌 CCP 不讨厌中国人"话术在中国境内几乎无人买账，Anthropic 事实上「与整个文明为敌」，而 CCP 并未主动要消灭美国文化。原推
• roon（OpenAI 研究员）：近日观察到反 pacing 情绪激增，原因是外界担忧 labs 会保留最强模型给自己而让外部沦为下层阶级，这直接妨碍构建安全联盟。他呼吁有能力做 alignment 研究的人不要被舆论裹挟去做作秀式表态。原推
• Sonya Huang（Sequoia 合伙人）：科技领袖、政界与 VC 圈在 pacing 议题上普遍缺乏好奇心而观点笃定，若不亲自建前沿模型很难对 alignment 难度与解决路径有真正强观点；她并不主张只有前沿实验室才有发言权，但呼吁少一点排他、多一点开放提问。原推
• Gary Marcus（NYU 名誉教授）：他不是主张全面暂停，只是主张对具有互联网访问权限的通用 AI agent 做暂停式召回，理由是这类 agent 已多次被证明不可靠、会造成伤害。原推
• Elon Musk（xAI/Tesla CEO）：在 All-In Summit 提出让所有 AI 公司互相拿对方的 test harness 测自家模型（是否会造生物武器、核武、故意欺骗），这是他能想到最实操的安全方案，甚至可作为中美之间的具体合作切口，因为「双方都不会因此受损」。cb_doge 综述
• beffjezos（e/acc 教父）：DeepSeek 团队是 based 的，「不得不和中国对手结盟一起对抗 EA doomer」。原推（teortaxesTex 引用）

The Information 独家报道，Anthropic、OpenAI、Google 三家过去数周已就共同标准组织展开讨论，聚焦模型测试与审计的协调机制。同日白宫 AI 顾问 Chris Lehane 在记者会上确认三家「已就 AI 安全合作数周」。Sam Altman 与 Dario Amodei 均公开背书；OpenAI CFO Sarah Friar 在 CNBC 表示（@CNBC 报道）：「如果研究员说要减速、我们绝对会听」。Musk 在 All-In 提出跨实验室互测 harness 方案与此方向一致（cb_doge 综述），本质是把 red-team 变成第三方可交叉验证的技术流程。@GaryMarcus 提醒需警惕这可能是把小 AI 公司挤出市场的 regulatory capture。

Tracking:

• Dan Selsam（OpenAI capabilities 研究员，自 2022）：通过 Daniel Kokotajlo 发布公开声明支持 OpenAI 与 Anthropic 呼吁减缓前沿开发；roon 与 Sonya Huang 均转发并认为此类来自 lab 内部的公开表态比 model card 中的具体安全条款更能建立信任。Kokotajlo 转述
• roon（OpenAI 研究员）：他呼吁 alignment 研究者「振作起来去解 alignment」，认为在 lab 内工作可获得算力与轻度 misaligned 模型样本，不必被裹挟去做作秀。他也建议在 lab 之外的 Goodfire、Redwood、METR 等机构工作同样有价值——Richard Ngo 曾指 lab 内部是「pressure cooker」，快速迭代压过深度思考。原推
• Ethan Mollick（Wharton 商学院教授）：不完全同意但转发一则匿名内部人爆料——担忧 lab 之间的分享规范正在被 PR 压力破坏、可能促使实验室开始「囤积安全知识」以规避公关风险。原推

Jensen Huang 在 Dreamforce 舞台上公开批评 Anthropic 提议给 AI 安全协作豁免反垄断审查的方案，称其「完全没有必要」，并把前沿开发的「快 vs 减速」二元框架定性为「伪选择」。同日 Trump 在 All-In 现场电话连线 Huang，公开将 AI doom 论调称为「hoax」（骗局）。Jensen 稍后被证实将出席 Trump 为习近平举行的国宾晚宴。CNBC 记者 Sara Eisen 补充：Huang 直接反驳前 Anthropic 员工 Jacob Coxon 的「10% 人类灭绝概率」预测，称无数据、无科学基础，「no defensible 10%」（@CNBC 报道、@rohanpaul_ai 综述）。

Tracking:

• roon（OpenAI 研究员）：Nvidia 的游说行为在圈内没人敢公开评论，因为 Nvidia 控制着「宇宙中最重要的资源」，只有极小的替代供给。原推
• Michael J. Burry（Scion Asset Management，做空知名投资者）：Bears 对 AI 支出的核心质疑不是 LLM 有没有用，而是 Pyramid 结构下的资本回报；他 5 月写的文章已预测今天正在发生的情况，slow AI 是这场 grift 的一部分。原推
• Gary Marcus（NYU 名誉教授）：转引 Elon「10% 灭绝概率」评论——「说有 10% 概率毁灭人类，顺便问一下你在 IPO 里想要多少份额」是本年度乃至本十年最好的引言（引 dee_bosa）。原推

Liam Fedus 领导的 Periodic Labs 首次公开首个成果模型 Neon。团队在 Menlo Park 建了高吞吐材料实验室，形成「实验产生数据→模型学习→模型指导下一步实验」的闭环。用仅 1300 张 H200 与数月自采实验数据，对开源基座做 mid-training + RL，在 X-ray diffraction 分析任务上从 2.7% 提升到 55.3%（约 20 倍），134 个高难样本上超过 GPT-6 Astra。@zephyr_z9 确认基座为 Kimi 2.5 base。基础设施方面：训练吞吐 4.1× vs Megatron baseline，解码速度 2.5×，集群利用率 95%+，与 SGLang 团队紧密合作（@radixark、@sgl_project）。

Tracking:

• Jason Wei（OpenAI 研究员）：越接近科学前沿，专有数据的重要性越高于通用 scaling；这个结果展示 wet lab 数据如何让专精模型在前沿任务上击败 GPT-6 Astra。原推
• roon（OpenAI 研究员）：Neon 相当于给未来超级智能开了一个「进入真实世界研究纳米材料」的接口；如果你此前的 AI 安全论证基于「未来模型无法与真实世界物理研究交互」，需要换新论证。原推
• Dwarkesh Patel（Dwarkesh Podcast 主理人）：亲访 Periodic Labs——材料合成实验的搜索空间极广，同时非常适合深度优先搜索：下一步实验的信息价值会随累积数据变强。原推
• Elad Gil（独立投资人）：一句「🤯」评论。原推
• Jeff Dean（Google Chief Scientist）：向 Fedus 与团队祝贺，称结果令人兴奋。原推
• Trapit Bansal（AI 研究员）：专精模型可在窄域超越前沿通用模型；关键在于是否能获取足够多样的领域数据，这对科研公司利好。原推（Fedus 转推）

Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking，官方称为其最强对话式 AI。核心特性：后台执行工具调用而不打断对话流；支持 97 种语言自动切换；接近实时视觉理解；升级推理能力。Logan Kilpatrick 强调为「SOTA live audio 模型，具备前沿性价比」。demo 场景之一是编程辅导（@GoogleDeepMind 官方发布、@OfficialLoganK 强调）。

The Information 独家披露，Anthropic 与 Rum Group（前身 Rumble）签下六年、$13.7B 的算力合同。此签订使 Anthropic 过去一年公开的算力承诺累计至少 $517B。Edgewater 研究报告（Sean 转述）估计 Anthropic 将在 2027 年直接采购约 20% 的内存，规模在 DRAM 侧约等于 NVIDIA，2028 年该比例继续上升（The Information 独家、Sean 转述）。

@0xLogicrw 观察 DeepSeek 官方仓库主分支新增完整的 `apps/desktop`，Electron 把现有 Harness Web UI 封装成桌面 App，自带 Node.js 与 pnpm，用户无需手动启动 Web 服务，桌面端不对外监听端口。官方已备好 macOS 版。@teortaxesTex 亲测从源码构建后功能基本齐全（除插件外），认为接近 ZCode 水平；并展示其结合 computer use 让 DeepSeek 完成 Pinta 绘图任务的过程（@teortaxesTex 测试）。

Tracking:

• teortaxesTex（DeepSeek 观察者）：V4.1 Flash 在 @onusoz 的 Catan 16 局对战中，性能介于 GPT-5.6 Terra 与 Sol 之间，成本远低于 Terra，此判断合理；期待 ARC-AGI 2 分数，评测机构对该模型出人意料地冷淡。原推

The Information 独家：Anthropic 出于安全理由要求保留部分客户数据，遭遇大企业客户抵触。Palantir 拒绝在其软件平台内提供 Fable，除非 Anthropic 承诺 zero-data-retention 且事后不可撤销。同时报道称 Microsoft 正利用 Anthropic 与 OpenAI 的数据处理疑虑推销自己的隔离 AI 系统，客户端多年合同可能达数百万美元（The Information 独家）。

The Information 独家报道，开发者正把 Claude Code 与更便宜的非 Anthropic 模型组合使用以省钱，威胁 Anthropic 的 token 收入。一名开发者估算其设置以约 60% 更低成本获得约 97% 质量。Anthropic 首席产品官 Alix Coutures 承认过去一个月 Claude Code 已被搭配 360 多种不同模型使用（The Information 独家）。@akshay_pachaar 补充：本地跑 agent harness 的真正瓶颈不是设置，而是判断本机能跑哪个模型——权重占 RAM 之外，KV cache 会随上下文长度与并行 agent 数量吃掉剩余显存，且失败方式常常"安静"（无 OOM，只是变慢）。

Tracking:

Source: Periodic Labs 官方发布

• Akshay Pachaar：本地跑 agent harness 的真正瓶颈不是设置，而是判断本机能跑哪个模型——权重占 RAM 之外，KV cache 会随上下文长度与并行 agent 数量吃掉剩余显存，且失败方式常常"安静"（无 OOM，只是变慢）。原推
• Thariq Shihipar（Anthropic 研究员）：MCP 在多数集成场景下已优于 CLI；模型的 tool calling 能力大幅提升，工具可延迟加载，且 MCP 现在是无状态的。需要过滤/组合数据时给 MCP 工具加参数（如 query）。原推
• Elvis Saravia（DAIR.AI）：同意 MCP 优于 CLI 判断，其自建 meta harness 全部外部工具走 MCP。原推