【AI 奏折】2026年10月19日
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- huangserva: 单卡4090成功运行748B大模型，速度达20+ tok/s。
- priyank joshi: 微信成功因迎合大众而非追求美学。
- 布丁: 黑五推荐亚洲VPS，长期购买更划算。
- 铁锤人: AI写代码时参考成熟开源方案更高效可靠。
- priyank joshi: Tern功能全面远超预期，集成多项工具且设计流畅。
- Orange AI: 追求乐趣的活动无需考虑投资回报率。
- Tz: 意识取决于信号采样时间而非脑区位置。
- Robinson · 鲁棒逊: AI技术价值被低估，但投资回报被高估，市场狂热时理性投资机会显现。
- 布丁: 汇丰蓝狮子卡有效期长达9年远超普通U卡引好奇。
- GitHubDaily: 虚拟显示器让AI独立操作软件不干扰主屏幕。
- Tz: 数字果蝇实验或为缸中之脑理论提供证据。
- dontbesilent: 通过新增handoff字段优化多Skill组合路由，降低用户理解成本。
- sitin: 使用Worktree隔离代码任务避免并行修改冲突。
- 哥飞: 社群优先接纳程序员，后因AI发展放宽至其他岗位。
- GitHubDaily: DrawAI可将AI生成图转可编辑PPT/SVG文件，方便修改。
- 向阳乔木: Qiaomu系列Obsidian插件中Reader下载最多，Publish插件正在优化。
- Gorden Sun: Google开源不改权重优化AI智能体的即插即用框架Harness²
- 耳朵: 国产开源模型实力接近三个月前GPT旗舰水平。
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huangserva @servasyy_ai
古早程序员 | AI出海 | 自由职业
机车游侠&机速购&骑享租创始人
15年前 freelance 起步 → 连续创业者 → 亏过1个亿，逆风翻盘中
分享创业，AI，读书，生活，健身
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💡 核心观点: 单卡4090成功运行748B大模型，速度达20+ tok/s。
可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；3项需进一步确认
事实核查:
- ◐ 部分可验证: 在单张RTX 4090（48G魔改版）上成功运行DeepSeek V4.1-Flash 1017模型，速度达到20+ tokens/s (需实测验证硬件配置、量化模型文件（Baekpico/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-VQ-GGUF）及性能数据，但模型开源和量化方法（YoungAi的vq8sh14-q4k-mtpnative）可部分查证。)
- ◐ 部分可验证: 模型采用552B MoE + 196B Engram记忆表架构，总权重318GB (模型架构和权重大小需依赖官方文档或开源仓库确认，目前DeepSeek官方未公开V4.1详细参数，但量化版本的开源仓库可部分验证。)
- ✓ 可验证: 改写规划器后利用128G系统内存绕过显存限制，但4090显存利用率仅4G，速度降至5-6 tokens/s (涉及具体技术细节（如CUDA驱动限制、内存注册操作）和性能监控数据，需相同环境复现才能验证，普通用户难以独立确认。)
原文内容:
卧槽！！！折腾整整一天！ 我真把 748B 的 DeepSeek V4.1-Flash 1017 在单张 4090 上跑起来了，而且速度居然一路冲到了 20+ tok/s！ 这次测的是刚刚开源的量化版本：Baekpica/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-VQ-GGUF（采用 YoungAi 的 vq8sh14-q4k-mtpnative 矢量量化配方）。552B MoE + 196B Engram 记忆表，整整 318GB 的权重——这是我们有史以来下载过最大的一个模型！ 原本都是给 DGX Spark 这种百G统一内存的高端大机准备的。很多人说单卡跑它纯属做梦，偏不信邪就在一台 4090（48G 魔改）+ 128G 内存机器上死磕！ 这 6 轮极度真实的思考与实战全过程，毫无保留复盘给大家： 1 准备阶段：硬吞 318GB 巨兽 既然要死磕，先把底层环境编译好，硬着头皮把这 318GB 的怪兽全部拖下来跑通校验。 基础 GGUF 拼接完成，两片各 101.5GB 的 Engram 记忆表顺利就绪，SHA256 全部通过！ 2 首次起服：撞墙与顿悟（为什么 DGX 能跑？） 环境和权重全齐了，直接跑校验准备起服。 当场被拒！引擎规划器死板地要求 110.7G 显存，48G 卡在物理层面被直接秒拒。 后来想明白了：这个量化版本原本是给 DGX统一内存准备的，人家显存内存共享；而普通 PC 显存和内存物理分离，引擎默认不让启动。 3 规划器补丁：为什么 128G 内存不能复现 DGX 效果？ 我们反问自己：机器明明有 128G 系统内存，为什么不能用 128G 内存复现 DGX 的效果？于是改写规划器，把 106.7G权重算在内存头上，显存只当运行底座。 准入放行了，但更深一层又崩了——4090 驱动直接拒绝只读内存注册（cudaHostRegister）。 4 破局跑通：逆向神操作，但发现 4090 几乎没用 既然驱动只认“可写”内存，能不能先以可写状态注册建立设备指针，注册完立刻封回只读？ 首次点亮！算术、代码、视觉全过，但一测速度当场凉半截：只有 5 到 6 tokens/s！ 打开监控一看直接气笑：48G 显存竟然只占了4G，大半显存都在摸鱼睡觉，全靠慢速内存和 PCIe 硬扛！明明守着顶级 4090，这极不科学！ 5 显存优先：引入 Strata 和 Maya 思想，性能狂飙！ 立刻联想到我们最近在测的 Strata（qwen3.8-Flash-Next）和 Maya（GLM-5.3-Flash）！ 它们能跑大模型的精髓就是极致异构协同：把核心注意力、稠密层和高频热专家全搬进显存当热缓存！ 虽然 DeepSeek比它们大得多得多（748B！！！），但底层逻辑是相通的！ 结果： 彻底起飞！显存缓存直接吃满 38G，解码速度从 5~6 tok/s 一路暴冲到 16.85 tok/s，足足飙了 3.2 倍！首字延迟（TTFT）直接减半！ 6 收官压榨：冲破 20+ tok/s 极限！ 还想再压榨极限，开始死磕宿主调度开销、批量化调用和底层 128B 内存对齐。 最后稳稳拉爆到 近 20+ tok/s（峰值冲破 20+），16K 长上下文首字压到 23.5 秒，且输出逐字节一致。 从最初被官方规划器无情拒载，到内存硬抗只有 5-6 tok/s，再到引入 Strata 和 Maya 异构思想后拉满 4090，我们硬生生打出了从 56 tok/s 到 20+ tok/s的数倍狂飙，TTFT 砍半！ 硬吞 318GB 巨兽，打破‘天价设备独占’的偏见。 这一次，我们硬是用架构把单张 4090 逼近了极限！
⏰ 20:22 | ❤️ 80点赞 | 📝 812字 | 查看原文 →
priyank joshi @dingyi
promote your product ‣ [email protected]
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💡 核心观点: 微信成功因迎合大众而非追求美学。
可信度: 5/10 – 2项需进一步确认；2项为观点陈述
事实核查:
- ◐ 部分可验证: 他这辈子做的所有产品加一起，用户体量还不如微信的一个零头的零头 (需对比具体人物的产品用户数据与微信官方公布的月活用户数（如公开数据），但“零头的零头”属模糊表述，且非公开人物的产品数据可能未完全披露。)
- ◐ 部分可验证: 微信有14亿用户，很多是大爷大妈 (微信官方公布过月活用户数（如2023年约13亿），可验证；“大爷大妈占比”需依赖第三方调研数据，无直接官方来源。)
- ◦ 观点: 如果产品追求美学，大部分用户会学不会 (属于主观推断，无具体用户学习成本或美学接受度的客观数据支持。)
原文内容:
那是因为他这辈子做的所有产品加一起，用户体量还不如微信的一个零头的零头啊。。。 14 亿人都用的产品，很多还是大爷大妈，如果真要美学，大部分用户都学不会了。 你得接受，这世界是由庸俗的人组成的，大部分普通人都是平庸的。
⏰ 22:50 | ❤️ 103点赞 | 📝 93字 | 查看原文 →
布丁 @lengs4189
U卡/eSIM/加密货币/AI独立开发者，http://card.lengziyu.cn | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 黑五推荐亚洲VPS，长期购买更划算。
可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；1项需进一步确认；2项为观点陈述
事实核查:
- ✓ 可验证: 今年黑五有些 VPS 厂商已经开始搞活动了 (可通过访问主流 VPS 厂商官网或查看其官方促销公告直接验证黑五活动是否存在及具体内容。)
- ◦ 观点: 明年好 VPS 可能会更抢手（因失业程序员转向建站、搭 VPN 等项目） (该声明基于推测（AI 普及与程序员失业的关联性）及未来需求预测，无具体数据或公开依据支持，属主观观点。)
- ◐ 部分可验证: 美国 VPS 便宜，但很多币圈平台对美国 IP 有限制，部分 AI 服务也不支持美国以外的特定地区 (美国 VPS 价格可通过比价验证；币圈平台和 AI 服务的地区限制需实测或查阅平台政策，但部分服务条款可能未公开具体限制细节。)
原文内容:
兄弟们，今年黑五有些 VPS 厂商已经开始搞活动了，但我还没找到合适的，先用月付的，再等等吧。 现在 AI 越来越普及了，特别是失业的程序员，估计很多人都会想着自己做点项目，建站、搭 VPN 什么的，明年好 VPS 可能会更抢手。 所以这次黑五打算找个靠谱的厂商，最好一次买个 1～3 年。地区方面，我比较推荐日本、台湾、新加坡。虽然美国 VPS 便宜，但很多币圈平台对美国 IP 有限制，有些 AI 服务也不支持美国以外的特定地区，日常使用还是亚洲节点方便些。 大家有好的 VPS 厂商或者黑五优惠记得推荐给我，我看到不错的也会分享出来。
⏰ 22:36 | ❤️ 38点赞 | 📝 202字 | 查看原文 →
铁锤人 @lxfater
我在用 AI 协助我创业，走向自由 github 维护 3w star 项目，写过 1200w 浏览文章，公众号：铁锤人 商务联系：tiechuiren101 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: AI写代码时参考成熟开源方案更高效可靠。
可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述
事实核查:
- ◐ 部分可验证: XERJ 是一个工具，能帮 AI 下载相近的开源仓库并将代码整理成可搜索的资料 (可通过查找 XERJ 的官网或官方文档验证其功能描述，但需实测确认其实际效果是否与宣传一致。)
- ◐ 部分可验证: 项目方用专门构造的陌生代码库做了对照测试，结果显示用 XERJ 的组比用 grep 的组生成的文本量少了约 62%（按 token 计） (若项目方公开了测试方法或数据（如白皮书、GitHub 仓库），则可部分验证；但若未公开细节，则无法完全验证其科学性。)
- ◦ 观点: 作者认为 GitHub 上成熟仓库的代码质量比 AI 生成的更可靠 (这是主观偏好，无法客观验证，属于个人经验或观点。)
原文内容:
AI 再聪明，写代码时我还是更信 GitHub 上成熟仓库里验证过的解法 AI 还没爆发的时候，我就经常参考这些仓库来写代码，质量也很好 现在有人把这套方法做成了工具，叫 XERJ： 帮 AI 下载相近的开源仓库，把代码整理成可搜索的资料，动手写之前先查相关实现 效果怎么样？ 项目方用专门构造的陌生代码库做了对照测试： 两组都通过了 16/16 次运行，用 XERJ 的组比用 grep 搜源码的组，生成的文本量少了约 62%（按 token 计） 挺高兴看到自己以前的做法，有人把它做成工具，还测了效果
⏰ 21:25 | ❤️ 54点赞 | 📝 178字 | 查看原文 →
priyank joshi @dingyi
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‣ http://topfeed.xyz | 影响力: 151.64k万粉丝
💡 核心观点: Tern功能全面远超预期，集成多项工具且设计流畅。
可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；1项需进一步确认；2项为观点陈述
事实核查:
- ◐ 部分可验证: Tern 内置 Git 管理、浏览器、数据库管理、todo 管理、画中画、画板和录屏功能 (可通过官方文档或实际安装测试验证部分功能是否存在，但需实测确认所有列举功能是否全部内置。)
- ✓ 可验证: Tern 内置个人助手，可通过双击 cmd 键呼出 (可通过官方说明文档或实际操作验证该功能是否存在及触发方式。)
- ◦ 观点: Tern 的设计体验顺手，且支持其他 Orchestration 功能 (设计体验为主观评价，Orchestration 功能的支持范围需官方文档进一步确认，但“顺手”属于个人感受。)
原文内容:
试了一下这个 Tern，本来以为和 Rex 一样简单，没想到做得太完善了。内置 Git 管理、浏览器、数据库管理、todo 管理、画中画，甚至还有画板和录屏。还内置了个人助手可以双击 cmd 键呼出。整体的设计体验也挺顺手，其他 Orchestration 那些功能基本都支持。omp 作者真牛逼！
⏰ 21:21 | ❤️ 148点赞 | 📝 92字 | 查看原文 →
Orange AI @oran_ge
CEO of MarsWave @ColaOSOfficial | 影响力: 170k万粉丝
💡 核心观点: 追求乐趣的活动无需考虑投资回报率。
可信度: 4/10 – 1项需进一步确认；2项为观点陈述
事实核查:
- ◐ 部分可验证: 健脑房已经存在 (需明确“健脑房”的具体定义（如脑力训练机构、认知提升场所等），部分机构（如记忆力训练中心、编程训练营等）可能符合这一描述，但缺乏直接对应的通用术语或公开数据支持。)
- ◦ 观点: 骑车三小时纯粹为乐趣，无ROI (ROI（投资回报率）的判定依赖主观目标，若用户定义“乐趣”为唯一回报，则属于个人感受，无法客观验证其经济或时间成本效益。)
- ◦ 观点: Vibe coding（为乐趣开发无用软件）与健身健脑类比 (将编程与健身类比是主观比喻，两者在“乐趣”和“无ROI”上的相似性属于个人观点，无客观标准验证其可比性。)
原文内容:
我原本以为未来会有健脑房产生 但今天我没意识到它其实已经存在了 就像我要去一个地方，明明可以打车，但我选择骑车三小时，这不能帮我赚到任何钱，完全没有ROI，纯粹是一种乐趣 Vibe coding 也是一样的，明明我可以用别人的软件，但我非要花几个小时开发一个，开发了也卖不出去，完全没有ROI，纯粹是一种乐趣 一个健身，一个健脑 太像了
⏰ 20:56 | ❤️ 46点赞 | 📝 134字 | 查看原文 →
Tz @tz_2022
品味是一种异常值。→ tastes.md
AI is the steam engine of the mind.
AI 是心灵的蒸汽机。科幻是现实的有效坍塌。加速正在被加速。看，那千尺海啸正扑面而来，而我们还在海滩上捡垃圾。
念念不忘，必有回响。 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 意识取决于信号采样时间而非脑区位置。
可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；1项需进一步确认；1项为观点陈述
事实核查:
- ◐ 部分可验证: 大脑是一个15Hz的分时复用器，意识到的画面和未意识到的画面在同一批神经元上以每秒15次的频率轮流播放 (该声明基于bioRxiv预印本论文（DOI可查），但预印本未经同行评议，需等待正式发表或独立实验复现验证。)
- ✓ 可验证: 曹颖（Doris Y. Tsao）教授和Tatiana A. Engel团队发现意识的本质是信号的时间窗口采样（When & How），而非脑区定位（Where） (论文作者身份及机构信息可通过bioRxiv或大学官网验证，但具体结论需结合论文数据（需专业解读）。)
- ✓ 可验证: 双眼闪光抑制实验中，主观意识仅感知其中一张人脸，另一张被抑制但仍存在于神经活动中 (该实验范式是经典神经科学方法，既往研究（如Nature Neuroscience）可验证其基础机制，但新论文中的具体发现需核对原文。)
原文内容:
大脑是个 15Hz 的分时复用器：为什么你没看见的画面，正在你的前额叶里全画质狂飙？ 这个话题源于几天前（2026 年 10 月 16 日）刚刚在预印本平台 bioRxiv 上线的一篇重磅神经科学论文（标题：Rapid alternation of conscious and suppressed stimulus representations in the primate brain）。 这项研究由视觉神经科学界的传奇人物、加州大学伯克利分校的曹颖（Doris Y. Tsao）教授（麦克阿瑟天才奖与卡弗里奖得主、视觉人脸识别区破译者），联合普林斯顿大学研究神经动力学的计算神经科学家 Tatiana A. Engel 共同完成，第一作者为 Janis K. Hesse。 这篇论文一举颠覆了我们对大脑意识机制的直觉：意识的本质根本不是信号到了哪个脑区（Where），而是信号在哪个时间窗口被采样（When & How）。 长期以来，我们总以为大脑里有一间专属于意识的贵宾包厢，只要视觉信号跨过门槛进入这个脑区，就会变成主观体验；被拦在门外的，就会彻底消失在无意识的黑暗里。但这支全明星团队彻底击碎了这个空间迷思。 他们发现，哪怕在视觉认知的最高级皮层和大脑的最高指挥中心里，你意识到的画面和你完全没意识到的画面，都在同一批神经元上以每秒 15 次的频率轮流播放。意识不是画廊里最高级的展厅，而是那束每隔 67 毫秒精准打在高增益画面上的频闪聚光灯。 一、 故事背景：困扰脑科学三十年的意识包厢悬案 要读懂这项颠覆性的发现，只需要先明白一个经典的视觉魔术：双眼闪光抑制（Binocular Flash Suppression，双眼竞争的一种范式）。 假设给你戴上一副特制眼镜，左眼一直看着人脸 A，右眼突然闪出人脸 B。此时，虽然两张脸的光学信号都完好无损地照在你的左右眼视网膜上，但你的主观意识会发生奇特的二选一——你会在接下来的好几秒内只看见人脸 B，而人脸 A 在你的主观体验里彻底蒸发了，沦为被抑制刺激（Suppressed stimulus）。 这就给脑科学家提供了一个绝佳的实验抓手：物理输入完全没变（两张脸都在视网膜上），但主观意识变了（只看见其中一张）。那么，顺着视神经往大脑深处找，到底哪个脑区的神经元只对被看见的脸放电，对没被看见的脸完全静默？找到它，就等于找到了意识的神经相关物（NCC），也就是大脑里的意识专属包厢。 科学家重点排查了大脑里的两个核心高管区域： 1. 下颞叶皮层（IT Cortex，位于颞叶下半部）：视觉系统的最高级加工厂，里面有专门识别人脸的神经元集群，即人脸斑块（Face patches）。 2. 前额叶皮层（PFC，位于额叶最前端）：大脑的最高司令部，负责高级认知、决策和工作记忆。 然而，过去三十年的实验结果让所有人抓狂：当科学家去测量下颞叶甚至前额叶的神经元时，发现它们虽然更偏向于响应被看见的那张脸，但整体调制幅度很弱（Weakly modulated）。那张看不见的脸依然在里面搅浑水，整个大脑里居然找不到一个纯粹只反映主观意识的干净信号。 为什么会这样？曹颖团队这篇论文给出了一个让人拍案叫绝的答案：因为以前的研究者都在用长曝光拍照，把高频闪烁的真相给平均成了一团浆糊。 二、 核心发现：大脑的高级皮层是个 15 Hz 的分时复用器 研究团队把最先进的 Neuropixels 高密度神经探针（能同时以毫秒级精度监听成百上千个神经元）插进了猕猴的下颞叶人脸区和前额叶皮层，并用状态空间模型（State-space model）逐毫秒拆解神经元群体的活动，发现了四个极其反直觉的事实： 1. 每秒 15 次的微周期（Micro-epochs）交替 在猕猴主观上稳定地只看见人脸 B 的整段时间里，大脑并不是稳定停留在 B 上，而是以约 67 毫秒的时间常数（即每秒约 15 次，15 Hz），在两个截然不同的状态之间来回横跳： - 状态 1（有意识微周期）：在这几十毫秒的时间片里，神经元群体展现出极其纯粹的有意识信号。如果只截取状态 1 的脑电活动去反推（解码重构）猴子看到了什么，能极其清晰地还原出那张有意识看到的脸（解码准确率超过 61%，而被抑制的脸只有 4%）。 - 状态 2（被抑制微周期）：紧接着的几十毫秒里，风向彻底反转！刚才那批神经元突然切换成纯粹编码那张看不见的脸，用这几十毫秒的信号甚至能把猴子根本没意识到的那张脸清晰地重构出来。 2. 不是两拨神经元各干各的，而是同一拨硬件分时复用 以前有人猜想，是不是脑区里分成了前台神经元和后台神经元两个独立部门？ 论文通过单细胞分析直接否定了这一点：是同一批神经元（Single cells）在状态 1 和状态 2 之间不断改换门庭。就像单核 CPU 的分时复用（Time-Division Multiplexing）一样，一半时间片渲染前台窗口，另一半时间片在后台全画质渲染那个你根本没意识到的画面。 更惊人的是，作者在文中明确指出，那张你看不见的脸，在脑中绝不是什么微弱的残留阴影（Weak residual trace），它在属于它的时间片里，堂而皇之地占据着与有意识图像完全相同的高维人脸表征空间，且两个状态占用的总时长几乎是五五开。 3. 既然五五开轮流播，为什么我们只意识到了其中一张脸？ 如果大脑一半时间片画着 A，一半时间片画着 B，为什么我们的主观体验不是两张脸疯狂闪频，而是稳定地只看到其中一张？论文对比了这两个微周期的物理差异，找到了打破对称性的关键特征： - 占用时间比例： 状态 1（有意识微周期）约占 50%，状态 2（被抑制微周期）约占 50%。系统工程类比：CPU 前后台线程的时间片平分。 - 特征调谐增益（Tuning Gain）： 状态 1 显著更高，约为状态 2 的 1.21 倍；状态 2 相对平缓。系统工程类比：前台画面的对比度和锐度被拉高了 21%。 - 平均基础放电率（Mean Rate）： 状态 1 处于正常基线；状态 2 整体有微弱但显著的基线抬升。系统工程类比：后台线程带有特定的偏置标记（Offset flag）。 - 各脑区斑块间的同步性： 无论是状态 1 还是状态 2，跨脑区斑块之间仅呈弱协同（Weakly coordinated）。系统工程类比：分布式节点各自异步轮询，而非受全局单一时钟死死锁住。 简单说：虽然两张脸轮流上场，但轮到有意识那张脸的时间片时，神经元对五官特征的放大增益（对比度）陡峭了 21%。正是这个增益差和基线偏置，让下游读取机制能够以约 66% 的单次分类准确率区分出当前这一帧到底是前台还是后台。 4. 连最高司令部前额叶（PFC）也在干同样的事 最让传统理论眼镜碎一地的是：研究团队去测了大脑最前端的前额叶皮层，结果发现了完全相同的快速交替现象。哪怕到了全脑最高级的认知中枢，那个你完全没意识到的画面依然拥有自己专属的 15 Hz 时间片。 三、 深度拆解：论文背后的潜台词与系统视角分析 如果只看表面，这是一篇精彩的实验神经科学论文；但如果把它放进当代脑科学和认知架构的坐标系里，你会读出非常辛辣的学术潜台词，以及几个极其迷人的系统设计启示： 【潜台词 1：掀了意识研究界前脑与后脑三十年神仙打架的桌子】 过去二十多年，意识科学界分裂成两大死敌阵营（甚至在几年前搞过著名的全球对赌实验）： - 前脑派（全局工作空间理论 GNWT / 高阶理论 HOT）：认为感官皮层（后脑）只是无意识的打工仔，只有当信号被广播到前额叶（PFC，前脑）时，意识才会被点亮。 - 后脑派（整合信息论 IIT / 循环加工理论 RPT）：认为前额叶只是管汇报和执行动作的，真正的意识体验就诞生在后部高级视觉皮层（如 IT 皮层）内部。 这两派表面水火不容，底层却共享着同一个隐含假设：他们都默认意识是一个空间地址（Localization）——只要进了某个脑区，信号就是有意识的；没进，就是无意识的。 而曹颖团队在摘要最后一句写下了极克制却杀伤力极强的结论：下颞叶和前额叶皮层都在快速交替处理有意识与被抑制的内容，这表明意识的准入需要在空间定位之外的时间选择机制（Conscious access requires temporal selection beyond localization）。 翻译成大白话就是：各位别吵意识住在后脑（IT）还是前脑（PFC）了，这两个地方都不是纯粹的意识专属包厢！哪怕信号冲进了前额叶，它也有一半时间片在清晰地表达无意识内容。意识的关键不在于信号抵达了哪个空间坐标，而在于信号在哪个时间窗口被下游机制选中并读取。这一下把整场争论从三维空间硬生生拽进了第四维（时间动力学）。 【潜台词 2：对过去三十年跨试次平均（Trial-Averaging）方法论的降维打击】 为什么之前的学界泰斗们都没发现这个 15 Hz 的闪烁？ 因为这种交替是内源性的、非锁相的——每一次实验，大脑在哪一毫秒切到状态 1、哪一毫秒切到状态 2，并没有和外部刺激时钟严格对齐。 在传统神经科学里，由于单次测量的神经元太少、噪声太大，研究者习惯把几十次实验的数据叠在一起求平均，或者把 500 毫秒内的放电率算一个平均值。 后果是什么？就好比一盏灯以每秒 15 次的速度在纯红和纯绿之间交替闪烁，你用 1 秒钟的长曝光去拍它，洗出来的照片是一团昏暗的黄褐色。于是科学家看着照片写了三十年论文：高级视觉皮层呈现微弱的黄褐色调制。 只有同时具备 Neuropixels 大规模群体记录（单次单个毫秒窗口就有足够多的神经元算出群体状态，无需跨实验平均）、Tatiana Engel 团队的单试次隐马尔可夫与状态空间建模，以及曹颖团队独步天下的高维人脸解码技术，才能造出这台毫秒级高速摄像机，看清那根本不是微弱的混合，而是纯粹状态的高频轮转。 【系统视角 1：为什么进化要浪费 50% 的算力去渲染看不见的画面？】 站在系统工程或算法设计的角度，这事儿初看非常反直觉：既然主观意识已经决定忽略图像 A 了，为什么不在视网膜或初级视觉皮层（V1）就直接把图像 A 丢弃（Early filtering），省下宝贵的代谢能量？为什么要一路把它送到最高级的下颞叶和前额叶，还分给它将近 50% 的时间片去维持完整的高维语义表征？ 这恰恰暴露了生物大脑作为一个实时生存操作系统（Real-time Survival OS）的精妙之处——高维热备（Hot Standby）与零拷贝上下文切换： 1. 在自然界中，你此刻意识里忽略的视野边缘阴影，100 毫秒后可能就是扑过来的捕食者。 2. 如果大脑采用底层硬截断，把被抑制的信号在底层像素级就掐死，那么一旦需要切换注意力，大脑必须从零开始做特征提取、边缘检测、三维建模、语义识别——这个冷启动（Cold Start）延迟在丛林里是致命的。 3. 相反，通过 15 Hz 的分时复用，大脑把被抑制的刺激一路保活（Keep-alive）到了最高层的语义空间（已经算出了这是一张什么样的脸），只是没有把它投射到主观意识的前台 UI 线程上。一旦环境出现风吹草动，意识只需要把采样指针切过去，就能实现零延迟的语义接管。 【系统视角 2：这篇论文打开了一个更深邃的新黑盒——快门眼镜戴在谁头上？】 这篇论文解决了一个老问题，却把一个更令人着迷的谜题推到了台前。 想象一下电影院早期的 3D 主动快门眼镜技术：银幕上以极高频率交替播放左眼画面（奇数帧）和右眼画面（偶数帧）。如果你不戴眼镜裸眼看，画面是重影闪烁的；但当你戴上跟奇数帧严格同步开关的液晶快门眼镜，你就只看得到其中一个稳定、连续的画面。 现在，这篇论文证明了：无论是下颞叶（IT）还是前额叶（PFC），都只是那块交替闪烁着奇偶帧的银幕，甚至不同脑区斑块之间的闪烁节奏都只是弱协同的。 那么问题来了： - 我们大脑里那个只采样状态 1（高增益帧）、屏蔽状态 2，并把每秒 15 个离散碎片无缝拼接成我们主观上连续、稳定、单一的意识体验的快门眼镜（下游读取器），到底是谁？ - 如果连前额叶都只是闪烁的银幕本身，难道这个基于时间锁相（Phase-locking）或增益阈值（Gain threshold）的采样机制，藏在皮层与丘脑环路（Thalamocortical loops）的特定脑电波相位里？ 换句话说，这篇论文真正石破天惊的地方在于它证明了：表征（哪怕是前额叶里的最高级表征）不等于意识。意识不是那幅画，甚至不是画廊的最高展厅，意识是那束每隔 67 毫秒精准打在高增益画面上的频闪聚光灯。
⏰ 18:41 | ❤️ 29点赞 | 📝 3751字 | 查看原文 →
Robinson · 鲁棒逊 @python_xxt
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碳基信息漏斗丨
Believable. Reliable. | 影响力: 28.16k万粉丝
💡 核心观点: AI技术价值被低估，但投资回报被高估，市场狂热时理性投资机会显现。
可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认；2项为观点陈述
事实核查:
- ◦ 观点: AI的技术价值可能被低估，但AI概念资产的投资回报可能被高估。 (这是基于市场趋势和个人判断的主观观点，缺乏直接可量化的数据支持，无法通过公开渠道直接验证其准确性。)
- ◐ 部分可验证: AI必然经历多轮繁荣与萧条。技术突破不等于投资回报。 (历史技术革命（如互联网泡沫）确实呈现繁荣与萧条周期，但AI领域的未来表现仍需观察，部分可参考过往案例，但无法完全验证。)
- ✓ 可验证: 美股高度集中，大量资本涌向少数科技巨头，推动市场估值与收益率走向极端。 (可通过美股公开数据（如标普500成分股集中度、科技巨头市值占比）直接验证，属于可观测的市场现象。)
原文内容:
李录的判断是： AI的技术价值可能被低估，但AI概念资产的投资回报可能被高估。技术革命可以成功，投资者却未必赚钱。 而且市场越狂热、资金越集中，理性投资者在被忽视的资产中找到机会的可能性反而越大。 2026年10月5日，李录在哥伦比亚商学院第36届格雷厄姆与多德年度午餐会上，系统讨论了AI、资本市场与价值投资。 核心观点可以浓缩为6条： 1. AI是革命性工具，但不是神。 AI正在让知识与专业能力普及化，但不意味着必然走向超越人类控制的超级智能。人类必须保留最终控制权。 2. AI的经济模型与互联网不同。 AI每次使用都存在增量成本，需要持续投入算力、能源和资本。因此，收入、成本、利润始终是硬约束。 3. AI必然经历多轮繁荣与萧条。 技术突破不等于投资回报。市场可能高估技术的商业价值，资本投入最终必须接受财务纪律的检验。 4. 美股高度集中，存在估值风险。 大量资本涌向少数科技巨头，推动市场估值与收益率走向极端。这种状态不可能永久维持。 5. 长期收益终将回归经济基本面。 标普500在2000—2010年基本零回报，2010—2026年年化回报约14%—15%。但拉长到26年，年化收益回到较高个位数。过去十多年的高收益不能简单外推。 6. 价值投资没有失效，反而可能迎来更好的机会。 当资本集中追逐AI巨头时，其他优秀企业可能被严重低估。真正的机会来自合理价格、企业价值创造和长期复利。
⏰ 17:44 | ❤️ 205点赞 | 📝 463字 | 查看原文 →
布丁 @lengs4189
U卡/eSIM/加密货币/AI独立开发者，http://card.lengziyu.cn | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 汇丰蓝狮子卡有效期长达9年远超普通U卡引好奇。
可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；1项需进一步确认；2项为观点陈述
事实核查:
- ✓ 可验证: 汇丰蓝狮子信用卡的有效期到2035年，共9年。 (可通过汇丰银行官网或客服查询该信用卡产品的具体有效期政策，属于公开信息。)
- ◐ 部分可验证: 平时用的各种U卡（如Visa/Mastercard等）有效期基本只有3年左右，有些更短。 (不同银行和卡组织的有效期政策存在差异，需抽样查询具体卡种条款，但行业普遍3-5年属常见范围。)
- ◦ 观点: 同样是银行卡，有效期差异大，质疑U卡能否做更长有效期。 (属于用户主观疑问，无客观事实依据，但可结合行业技术标准（如芯片磨损周期）部分解释差异原因。)
原文内容:
终于拿到汇丰蓝狮子了！不得不说，这张卡的颜值是真高，越看越喜欢。 有点好奇，为什么汇丰这张卡的有效期能到 2035 年，足足 9 年？而平时用的各种 U 卡，基本只有 3 年左右，有些甚至更短。 同样是银行卡，为什么有效期差这么多？难道 U 卡就不能做长一点吗？
⏰ 18:00 | ❤️ 38点赞 | 📝 98字 | 查看原文 →
GitHubDaily @github_daily
挖掘开源的价值
坚持分享 GitHub 上高质量、有趣、实用的教程、AI工具、前沿 AI 技术
A list cool, interesting projects of GitHub.
公众号：GitHubDaily | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 虚拟显示器让AI独立操作软件不干扰主屏幕。
可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述
事实核查:
- ✓ 可验证: yomado 是一个 Mac 上的虚拟显示器工具，可为 AI Agent 提供独立工作屏 (可通过 GitHub 仓库（http://github.com/chekusu/yomado）的 README 直接验证工具的功能描述和用途)
- ◐ 部分可验证: yomado 支持多块虚拟屏，可自定义名称和分辨率（如 1920×1080 或 2560×1440） (GitHub README 提及功能，但需实测确认具体操作和分辨率选项是否完全匹配描述)
- ◐ 部分可验证: Agent 能通过 yomado 自主建屏、挪窗口并复原，作者用计算器测试验证功能 (README 提供了测试案例（计算器截图与输入验证），但 Agent 自动化能力需进一步代码或演示验证)
原文内容:
让 Codex 去操作 Blender 这类桌面软件，它得截图、看界面、动鼠标，窗口全摊在我们正用着的屏幕上，人和 AI 抢一块屏。 yomado 是一个 Mac 上的虚拟显示器工具，给 Agent 单独开一块不占实体屏的工作屏，它要用的软件挪过去在那边跑。 可以同时开好几块，分别起名叫 Codex、GrokBot，分辨率选 1920 × 1080 或 2560 × 1440，在控制面板里把 App 图标拖进去就行。 GitHub：http://github.com/chekusu/yomado 不用买显卡欺骗器，也不用装付费的显示器工具。还附带一个技能，Agent 能自己建屏、挪窗口，干完活再挪回来。 作者在 README 里拿计算器测过，挪进虚拟屏后截图、输入 2 + 3 回车得到 5，挪回来位置大小都复原了，写得挺实在。 在 Mac 上让 Agent 跑视觉操作的，给它单独开一块屏，桌面会清净很多。
⏰ 18:00 | ❤️ 26点赞 | 📝 218字 | 查看原文 →
Tz @tz_2022
品味是一种异常值。→ tastes.md
AI is the steam engine of the mind.
AI 是心灵的蒸汽机。科幻是现实的有效坍塌。加速正在被加速。看，那千尺海啸正扑面而来，而我们还在海滩上捡垃圾。
念念不忘，必有回响。 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 数字果蝇实验或为缸中之脑理论提供证据。
可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认
事实核查:
- ◐ 部分可验证: 一家实验室将整个大脑被数字拷贝的果蝇放入前沿世界模型Odyssey-3生成的世界中，并实时生成其所在位置的高仿物理世界。 (若该实验室或Odyssey-3模型有公开研究论文、项目官网或权威媒体报道（如Nature、Science），此声明可部分验证。但“高仿物理世界”的具体技术细节可能涉及未公开数据，需进一步确认。)
- ✓ 可验证: 从果蝇视角的实际体验效果来看，它已无法区分虚拟与真实世界。 (果蝇的“主观体验”无法直接观测或验证，属于对实验结果的推测。目前神经科学尚未能完全解析昆虫意识，更无技术验证其感知真实性。)
- ✓ 可验证: 该实验可作为“人类是缸中之脑”的证据。 (这是将实验结果类比哲学假设（缸中之脑）的主观推论，无客观事实依据。哲学命题本身无法通过科学实验直接验证。)
原文内容:
还记得那只整个大脑被数字拷贝的果蝇吗？ 一家实验室把它放到了其前沿世界模型 Odyssey-3 生成的世界里，让它随便飞，飞到哪里就生成它所在位置的高仿物理世界。。。 从果蝇视角的实际体验效果来看，它已经可以作为我们很可能都是泡在营养液里的缸中之脑的证据了。。。
⏰ 17:47 | ❤️ 320点赞 | 📝 108字 | 查看原文 →
dontbesilent @dontbesilent
商业哲学爱好者
开源了我的商业/内容方法论：dbskill
抖音/小红书/视频号：dontbesilent 聊赚钱
9.11 深圳线下课：微信 dbs2408 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 通过新增handoff字段优化多Skill组合路由，降低用户理解成本。
可信度: 9/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认
事实核查:
- ◐ 部分可验证: 修改了 Skill 的默认格式，新增 handoff 字段 (需查看代码库或技术文档确认格式变更及字段定义，但若无公开资料则需开发者提供具体实现。)
- ◐ 部分可验证: /dbs 通过 handoff 字段实现多 Skill 组合完成任务 (功能逻辑需通过测试或代码审查验证，但缺乏公开运行示例或文档时无法完全确认。)
- ✓ 可验证: Skill 数量膨胀到 200 以上对用户无压力 (属于性能假设，需实际用户测试或性能指标支撑，目前仅为开发者单方面宣称。)
原文内容:
我可能解决了用户不理解Skill的问题，我设计了一套极其复杂的路由机制。 我甚至修改了Skill的默认格式——原本业界通用的格式是name+description，现在我新增了一个handoff字段。/dbs系统会通过读取handoff字段来识别每个Skill的能力，从而实现复杂而合理的多Skill协同，共同完成任务。 这样一来，即便dbskill中的Skill数量增长到200个以上，用户使用起来也毫无压力。
⏰ 16:47 | ❤️ 26点赞 | 📝 111字 | 查看原文 →
sitin @sitinme
增长黑客/ 社群运营/AI 出海赚美刀
对爬虫和RPA机器人有一点研究，http://aigocode.com
擅长用AI搞点副业 / vx： 257735 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 使用Worktree隔离代码任务避免并行修改冲突。
可信度: 9/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认
事实核查:
- ◐ 部分可验证: Codex同时处理三个任务会导致代码修改混乱 (需实测验证Codex在多任务并行时的文件修改冲突行为，但官方文档或开发者社区可能提供相关案例支持。)
- ✓ 可验证: Worktree功能可将不同任务的代码修改分开 (可通过Codex官方文档或开发者指南确认Worktree的具体作用和工作原理。)
- ◐ 部分可验证: Worktree无法完全解决所有并行任务的问题（如任务依赖或结果回收） (需结合官方功能说明和实际测试验证其局限性，部分细节可能依赖用户场景。)
原文内容:
Codex同时开3个任务，代码越改越乱？Worktree这步别漏 给 Codex 同时派三个活，是一件很爽的事。 修登录、改后台页面、升级依赖，三个窗口一字排开，各干各的。 过一会儿，三个任务都说“完成了”。 然后你打开项目一看：修改全混在一起。改页面的任务跑测试时，读到了登录任务改到一半的文件；升级依赖的任务，又顺手动了大家都在用的配置。 问题出在哪？ 聊天窗口分开了，代码没分开。 如果三个任务都选了 Local，它们其实在改同一份项目文件。 解决办法就是 Codex 里的 Worktree。但它也不是“开了就万事大吉”，有两件事它管不了。 这篇就拿这三个任务，把三件事讲清楚： 1.Worktree 到底把什么分开了； 2.哪些任务能并行，哪些必须排队； 3.任务说“完成”以后，结果怎么收回来。
⏰ 15:35 | ❤️ 20点赞 | 📝 245字 | 查看原文 →
哥飞 @gefei55
哥飞，出海鼓励师，SEO爱好者，Adsense玩家，出海AI工具方向创业者。
同名公众号写了五百多篇出海搞流量免费教程文章。 | 影响力: 53.59k万粉丝
💡 核心观点: 社群优先接纳程序员，后因AI发展放宽至其他岗位。
可信度: 8/10 – 1项声明可直接验证；3项需进一步确认；1项为观点陈述
事实核查:
- ◐ 部分可验证: 社群前两年限制了只有具备编程基础的人才能加入。 (可通过社群历史公告、成员准入规则或老成员访谈部分验证，但若规则未公开或缺乏记录则无法完全确认。)
- ◐ 部分可验证: 放宽准入要求是因为AI编程能力增强，非技术人员（如产品经理、运营等）也能靠AI做出产品。 (AI编程工具的进步（如GitHub Copilot等）是公开事实，但社群放宽规则与AI的直接关联需通过社群管理声明或政策变更记录验证。)
- ✓ 可验证: 社群当前主流成员仍是程序员。 (成员职业构成属于内部数据，除非社群公开统计信息或第三方调查，否则无法独立验证。)
原文内容:
所以我们社群前两年都限制了，有编程基础才能加入。 一是因为的确有了编程基础更容易上手，更容易拿到正反馈，这样我社群朋友们整体成功率会上升，口碑会更好。 二是我自己就是程序员，我深知很多程序员有技术，但在离开职场后却找不到自己的位置，这不应该，他们不应如此被行业抛弃，我想尽自己绵薄之力，能帮一个是一个。 后来开始慢慢放宽要求，是因为 AI 编程能力越来越强了，产品经理、运营、设计等也能靠 AI 做出产品了。 不过即使到现在，我们群里，主流依然还是程序员。
⏰ 13:05 | ❤️ 33点赞 | 📝 195字 | 查看原文 →
GitHubDaily @github_daily
挖掘开源的价值
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公众号：GitHubDaily | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: DrawAI可将AI生成图转可编辑PPT/SVG文件，方便修改。
可信度: 8/10 – 1项声明可直接验证；3项需进一步确认；1项为观点陈述
事实核查:
- ◐ 部分可验证: DrawAI 可以将 AI 生成的图、论文插图或幻灯片截图还原成可编辑的 SVG 和 PPT 文件 (可通过 GitHub 链接（http://github.com/Renaissance-Mind/DrawAI）查看项目描述和功能文档，但需实际测试工具以确认其转换效果和准确性。)
- ◐ 部分可验证: 导出的 PPT 使用 PowerPoint 原生形状和图片，而非整张贴图 (需通过实际使用工具或查看项目文档验证输出文件的格式和编辑特性，但未提供直接示例或演示。)
- ✓ 可验证: 团队配有一篇论文和评测数据集，专门衡量图片转可编辑的效果 (可通过 GitHub 或团队公开的学术资源（如论文链接或数据集）直接验证，前提是相关材料已公开。)
原文内容:
用 AI 生成了一张挺满意的流程图，放进 PPT 才发现是张死图，想改一个错字都得重新生成一遍。 DrawAI 专门解决这个麻烦，把 AI 生成的图、论文插图或者幻灯片截图，重新还原成能编辑的 SVG 和 PPT 文件。 图里的文字、形状和局部素材会被拆开，导出的 PPT 用的是 PowerPoint 自己的形状和图片，不是把原图整张贴进去。 GitHub：http://github.com/Renaissance-Mind/DrawAI… 用法有三种，可以装进 Claude Code、Codex 当技能用，也可以打开本地网页工作台，批量转换、看每一步的进度。 GPT-Image-2、Nano Banana 出的图好看是好看，文字偶尔会有小错，转成可编辑的再改，比反复重新生成省事多了。 团队还配了一篇论文和一套评测数据集，专门衡量图片转可编辑的效果。经常做汇报、写论文要画图的学生，可以留意一下。
⏰ 12:00 | ❤️ 67点赞 | 📝 233字 | 查看原文 →
向阳乔木 @vista8
喜欢摇滚乐、爱钓鱼的PM
网站：https://qiaomu.ai | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: Qiaomu系列Obsidian插件中Reader下载最多，Publish插件正在优化。
可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认；1项为观点陈述
事实核查:
- ◐ 部分可验证: Qiaomu Reader 是 Qiaomu 系列 Obsidian 插件中下载量最多的插件 (需通过 Obsidian 插件市场或开发者提供的下载数据验证，但若无公开统计链接，则需依赖开发者单方面数据。)
- ✓ 可验证: AI RSS 插件用量不小，Agent 插件下载更新量超出开发者预期 (下载量和用户反馈数据未公开，仅代表开发者个人观察，无法独立验证。)
- ✓ 可验证: Obsidian 官方插件商店搜索“qiaomu”可下载安装该系列插件 (可通过 Obsidian 官方插件市场直接搜索关键词验证插件是否存在。)
原文内容:
Qiaomu 系列 Obsidian 插件的下载数据如图所示。 Qiaomu Reader 下载最多，没想到大家更喜欢搭建一个自己的本地电子书书库。 AI RSS用量也不小，Agent 有这么多下载更新是我没想到的，其实还不成熟，但大家反馈还不错。 最近在打磨 Publish 插件，内容分发还是挺刚需的。 Obsidian 官方插件搜“qiaomu”就能下载安装，有问题随时给我反馈。
⏰ 11:17 | ❤️ 25点赞 | 📝 109字 | 查看原文 →
Gorden Sun @gorden_sun
只发AI相关信息，个人维护的AI资讯日报（已连续日更3年） | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: Google开源不改权重优化AI智能体的即插即用框架Harness²
可信度: 7/10 – 1项声明可直接验证；3项需进一步确认
事实核查:
- ✓ 可验证: Google开源Harness²框架，可在不改模型权重的前提下优化AI智能体表现 (可通过提供的Github链接（https://github.com/google-research/harness2）直接查看开源项目，确认框架功能和描述是否一致。)
- ◐ 部分可验证: Harness²通过调整系统提示词、工具指南等8个外围组件提升任务表现 (Github仓库中可能包含组件列表或文档，但需实际测试或阅读代码才能完全确认具体优化机制和组件数量。)
- ◐ 部分可验证: 在三项基准测试中，单步递归使GLM-5和Gemini3.5Flash表现最高提升11.5分 (需查看仓库中的基准测试报告或论文（如有）来验证具体分数和测试条件，但若数据未公开则无法完全验证。)
原文内容:
Google开源Harness²框架：不改模型权重也能让AI智能体自我进化 Harness²是一个即插即用的智能体优化框架，能在保持底层模型权重不变的前提下，通过自动调整系统提示词、工具指南、记忆和子智能体等8个外围组件来提升任务表现。 采用双层递归机制，既能在无标准答案反馈的情况下通过对比试探优化当前任务的执行配置，又能将成功经验沉淀下来指导后续未知任务。在三项专业基准测试中，仅需单步递归就能让GLM-5和Gemini3.5Flash的表现比基础配置最高提升11.5分，为开发者免去了繁琐的手动调优工作。 Github：https://github.com/google-research/harness2…
⏰ 10:55 | ❤️ 93点赞 | 📝 193字 | 查看原文 →
耳朵 @rookiericardor
倾听世界，萃取本质，分享洞见 | 软件工程师 | AI深度应用 | 深度思考 / AI / 人文 / 技术 | 影响力: 10.56k万粉丝
💡 核心观点: 国产开源模型实力接近三个月前GPT旗舰水平。
可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认；1项为观点陈述
事实核查:
- ◐ 部分可验证: DeepSeek-V4.1-Flash-1017 是开源第一，代码能力明显提升，实力超越 GPT 5.6 Sol (需通过基准测试（如Hugging Face开源模型排名或代码能力评测）对比DeepSeek-V4.1-Flash与GPT 5.6 Sol的性能，但”GPT 5.6 Sol”是否为真实存在的模型名称尚不明确（可能为笔误或虚构版本），且”开源第一”需明确具体指标（如参数量、评测分数）。)
- ✓ 可验证: 国产开源模型当前水平相当于三个月前的旗舰模型（GPT 5.6 Sol） (缺乏对”GPT 5.6 Sol”的官方定义及性能数据，且”旗舰水平”为模糊表述，无法直接对比时间维度的性能差距。)
- ◦ 观点: 六个月内国产开源模型可能达到Opus5.5水平，95%任务无需国外闭源模型 (此为对未来技术发展的预测，无客观依据；”Opus5.5″指代不明，”95%任务”的覆盖范围无量化标准。)
原文内容:
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 不出意外的话应该又是开源第一了，代码能力明显提升，实力超越 GPT 5.6 Sol， GPT 5.6 Sol 是三个月前发布的，也就是国产开源模型现在水平是三个月前旗舰水平的地步， 最近几个月我在大量的使用国产模型，主要是做公司的日常任务 + 做一些逆向工作，之前用上个版本的 DeepSeek-V4.1-Flash 就已经完成的不错了， 如果六个月之后，国产开源模型的能力都达到了 Opus5.5 的水平，可以说 95% 的任务都不再需要使用国外顶尖闭源模型， 因为真实世界的任务复杂度远远跟不上模型进化的速度。
⏰ 10:43 | ❤️ 145点赞 | 📝 179字 | 查看原文 →
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