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昨天跟大家聊完，尤其是后面Cydiar 聊到创业的这件事。 我们这个X增长社群只搞一个上限500人。 之后专注的产品研究、内容创作， 完成一些高质量的、对人们长期有帮助的知识课程。 计划先从经济、金融、计算机 开始， 费曼学习法输出到倒自己输入。
Programmer ｜ Growth Coach｜Helping creators build their personal brand on X 公众号：PandaTalk8
RT @okooo5km: 去年 WWDC 我最期待 Apple Intelligence，但到现在仍没有让我眼前一亮的系统体验；也正因此，我把目光落在更务实的接口上——AppIntents。名字起得很好：Intents 是意图，用户的需求就是意图；AI 必须听得懂这种意图，也…
🔖 Building · Sharing ✨ Zipic · TimeGo · KeygenGo · HiPixel · Orchard · Prism
为什么这件事重要？ Nested Learning 的出现，意味着 AI 不再只是“被训练出来”，而是能自己持续成长。它能： 像人一样积累经验 学会如何学习 长期保持稳定的知识结构 这对很多方向都有重大意义： 🤖 持续学习AI：模型可以一直学习新知识而不忘旧的。 🧠 类人智能：学习方式更接近人脑神经可塑性。 ⚙️ 自我优化AI：模型不只学内容，还学“学习的方法”。
详细内容：https://t.co/uUCXdBFnCL
实验验证： Google 设计了一个模型叫 Hope。 它的特点是： 能自我修改，自动决定哪些部分需要学习。 每层都有不同的更新速度。 会根据“惊讶程度”决定要不要记住某个知识（比如遇到前所未见的数据时，会优先记住）。 实验结果：Hope 在 “长上下文理解” 和 “知识保留” 上超越所有现有模型。
Hope： 长文本记忆力更强 推理和常识判断更准确 学新任务时几乎不会忘旧任务 在长上下文“大海捞针”（NIAH）下游任务中展现出卓越的内存管理能力。
> 13,7% independent kind of unexpected. Then again… I want an American equivalent survey
We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1
谷歌发现恶意软件通过调用 AI 即时重写自身以躲避追查，同时还利用 AI 按需创建恶意模块。好消息是目前这个代号 PROMPTFLUX 的恶意软件家族正在早期测试，所以还没有实际的恶意功能。分析发现该恶意软件使用 Gemini AI 即时编写模块并混淆代码以躲避追踪，这会让安全系统检测效率大幅度下降。
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