Claude has discovered a previously unknown enzyme system hidden in the DNA of bacteriophages. Beside the enzyme’s gene sits a long array of repeating DNA—a structure that looks somewhat similar to CRISPR. We don’t yet understand what this system does, but only a handful of known systems share its features, and all of them are able to cut, copy, and paste DNA. Historically, the discovery of such programmable systems has helped revolutionize medicine. CRISPR, for instance, is now the foundation of genetic medicines. But it will take much more work to learn what this system does, and whether it can be put to similar use. Read more: anthropic.com/news/claude-di…

JUST IN: Hilton Hotels reveals 12,000 candidates applied for just 72 internship spots this year, a 0.6% acceptance rate as AI fuels a surge in job applications.

我的油管第10期：《中国富豪，哪些还想跑？》 任正非携全家跑了。有人说，造谣。 在人人焦虑的大背景下，真相不重要，重要的是人们太需要变化了。太需要天安门出大事，中南海出大事——重要的是人心思变。 任正非到底跑不跑，王石、俞敏洪、王健林、王兴、刘强东、张一鸣跑不跑……中国富豪们还有哪些想跑。 潘适夷一生都在跑，高考锁骨被撞断，知道高考不中了，用另外的名字“石屹”考上石油学校。他从天水跑到廊坊，从廊坊跑到深圳，从深圳边防的狗洞下钻进去，又跑到海南，拎着五斤橘子和一条香烟去规划局看资料，感觉天要塌了……毫不犹豫再次跑路，去了北京。这才有了后来的“潘石屹”。 潘石屹现在处于生与死之间，他就是薛定谔的猫。 “白手套逃跑型”“提前布局型”“离岸信托局”……所谓提前布局，这局那局，都不如政治局。 马云跑过，又回来了，他的根在政坛——阿里巴巴完成“中国历史上规模最大的一次私营融资”，购买股份的包括博裕资本、中信资本、国开金融，新天域资本。《纽约时报》指出，股东包括江泽民的孙子江志成、刘云山的儿子刘乐飞、温家宝的儿子温云松等中央政治局常委的20多人的子孙…… 你问马云为什么不跑，请问，当年胡雪岩为什么不跑。 其实命运重重叠叠，早在1949年就布下了这张网。 1949年，何应钦邀请中国船王卢作孚出任交通部长，他拒绝。阎锡山也邀请他，他又拒绝。但共产党派来潘汉年，他立马同意，奋不顾身率船队归国了。抗战时，卢作孚冒着日机轰炸，率船队抢运出一百五十多万人，一百多万吨物资。史称中国的敦刻尔克。 两年后，深受其辱的卢作孚吞下大量安眠药时，有没有想到这两趟奋不顾身的航行。 一念天堂，一念地狱。历史一眨眼，就是普通人一生。1956年，眼见北京公私合营轰轰烈烈，荣毅仁心里不服，他代表上海工商界表态：北京用了十天，阿拉上海宁只要六天。上海资本家排着队去签公私合营申请书。十万多商户全部合营。当晚，大小老板带着家属上台，合唱《全世界人民心一条》…… 1949年，荣毅仁说“我赞成共产党，但是我只举一只手，如果两只手都举起来，那是投降”。公私合营时他改口了，说“举一只手赞成共产党，我错了，现在要举两只手”。他是真投降了……文革时他被抄家，剃阴阳头，食指被打断，发配刷厕所，折磨了十三年。 褚时健以七十四岁高龄去荒山种橙子，被王石夸成选择尊严。难道不知道褚时健直到生命终点都逃不出那座精神牢狱，哀而不得，才上哀牢山吗。中国企业家为什么这么怂，很多国产企业家被权力反复蹂躏后，把强奸变成了顺奸，开始还大声呼救，后来呼救变成了叫床。 商鞅认为：商人有钱有资源，会把老百姓抢跑。秦统一天下，重农抑商，成为君王的必选，两千年循环。 罗马立《万民法》，外国人也能贸易，裁判官公平处理商业纠纷……而同时期的汉武帝歧视商人，把盐铁专卖。 1303年，英王颁布了《商人章程》。而同时期的大明朝，商人跟娼优一个等级。 1602年，荷兰开办人类第一家股份有限公司，第一个证券交易所……那时是明万历三十年，中国禁海。 欧洲的美第奇家族，赞助米开朗基罗、达芬奇，推动了文艺复兴和欧洲进程。 而同时代的中国商人沈万三。先不说是否真有其人，但《明史》有真实故事：一个叫沈秀的富民，帮忙修了南京城墙，想出钱犒赏三军。朱元璋大怒——你个匹夫也敢犒我天子的军队，此乱民也，该杀。马皇后劝了半天，才改成流放云南。 欧洲商人搞赞助，推动文艺复兴，中国商人搞赞助，抄家流放。 欧洲很少有大一统。而大一统的中国皇上认为：商人有钱有资源，会抢走民心，会动摇我的统治——这就是皇上的底层逻辑。所以任正非跑不跑不重要，任正非不跑，张正非李正非韩正非也会跑，在一个没有商业规则、商人纯属权力依附，没事儿就倒查三十年的地方，即使一时GDP风风光光，也是二世而亡。散会！ 点击进入：piped.video/NU4oPjGqTBQ?si=veXG…

Beijing drone owners are lining up to sell their devices, AFP has reported. A revised municipal rule is said to take effect on 15 November 2026. From that date, Beijing is reported to ban not only flying drones, but also possessing, storing or bringing drones and core parts into the city, except in cases provided for by law. Owners are said to be able to sell at official buyback points, scrap the device, ship it out free via EMS, or take it out themselves. A 30% buyback subsidy, capped at 3,000 yuan, is reported for eligible verified personal drones sold by 31 October. After that, the extra subsidy is said to drop to 15%. Some owners are reported to complain about low valuations. China is home to DJI, but private owners in the capital now have to move, sell or scrap their drones. Source: AFP, Beijing Daily

ai将让每一台电脑，都装上核按钮 --- 托马斯·霍布斯 zixi @ZixiStablestock和@allen_su1024 关于“都拥有顶级模型才能像各国都掌握核武器一样实现恐怖平衡，然后才能开始控制” 是一个很有意思的观点 我也想来啰嗦两句。 事情的发展，可能比核军备竞赛严重的多的多，设置可能完全失控，原因如下： 核威慑的历史经验是：核能力高度集中在少数国家，尤其冷战时期核心结构近似为：美国↔苏联 双方都有可靠二次打击能力，因此形成：首次打击→报复→双方毁灭 这样一个相互确保毁灭（MAD--Mutual Assured Destruction）。这是一种战略均衡，不是一份协议。 参与者越多，战略关系数量非线性增加。 若有 N 个独立行为体，两两关系数量为：N(N−1)​/2 例如：N=10⇒45个双边关系，而N=100⇒4950个双边关系 任何一个双边关系出问题，都会导致可能出现核威胁失控 所以威慑、协调、验证、危机管理和误判路径都会迅速复杂化。 同理，军控难度也会随着参与者增加而快速上升。 因为参与者越多，潜在的否决者就越多，共识越难形成。 真正危险的是“小概率 × 大量参与者”。 假设每个行为体在某段时间内因恶意、事故、误判或失控触发严重事件的概率是 p，有 N 个独立行为体，则至少一个出事的概率约为：P(至少一次)=1−(1−p)n次方 当 p 很小时：P≈NpP 因此，即使单个行为体非常可靠，只要参与者足够多，系统整体风险仍会显著上升。 而现实中的风险可能比线性增长更糟。 因为行为体并不真正独立。一次攻击可能导致报复、误判和连锁升级，所以可能出现： 单点事件→连锁反应→系统性灾难 开放api的模型，和开源模型，及这些模型的快速进化，所带来的并不是中国vs美国， 其带来的是非国家行为体，未来甚至是小组织、个人获得这些能力的门槛的不断降低， 其带来的是“毁灭性能力扩散化” 这不会带来更强威慑，只会增加系统的脆弱性。 少数国家之间还能建立热线、核查、军控、指挥链和危机管理；如果能力扩散到成千上万乃至数百万个行为体，这套机制很难复制。 这个时候，问题就从“国家间威慑”转变成“超大规模尾部风险叠加”，而最坏情况的发生，就会从小概率，变成大概率，甚至必然。 这将会是托马斯·霍布斯所说的，所有人对所有人的战争（bellum omnium contra omnes） 不一样的是，每个人手里，可能都掌握着毁灭所有人的武器； 每一台电脑，可能都是核按钮。。。 注：标题并非霍布斯观点，其实是鲁迅说的😅

qwen 27b 再次说明，“数学决定了中小模型提升的速度会比大模型提升速度要快的多” 开源追赶闭源可能很快，小开源追赶头部开源速度更快 二阶逻辑就是：没有算力的模型公司没有投资价值！

AI systems are getting more powerful, and they're increasingly being used to build the next version of themselves. We want to illuminate that progress for the public. Today, we're sharing three measurements that help track AI development: 1. How much AI R&D is done by AI. 2. How well AI agents are overseen. 3. How compute is allocated. We provide a snapshot of these metrics from inside Anthropic. Any frontier developer could publish the same measures, and third parties could verify them. As the world considers pacing the frontier, we should do everything possible to minimize the gap between what frontier labs know and what the public knows. This means better measuring the development of AI, publishing our findings, and giving society an opportunity to decide how to use this information. Read the full post and methodology: anthropic.com/institute/meas…

big AI news Google just demonstrated a recursive self improvement loop for AI discovery Google/DeepMind researchers introduced Dream-RSI, a system where an AI agent improves how it explores problems by replaying its past discovery attempts, testing thousands of alternative strategies cheaply, then deploying the better strategy in the next round. Across algorithm design, mathematical optimization, and GPU kernel engineering, it matched or improved discovery quality while cutting search costs dramatically, in one setting reducing agent calls by up to 162x. 👀 Importantly, it improves the exploration policy, not the underlying model weights.

goog v4很超标，早就说过了：有算力的不会永远差的

After co-inventing ChatGPT, I kept asking myself: why have superhuman chat models not led to AGI? I’ve spent the last 2 years in stealth building a new way to train models (RLCD), and a new type of frontier AI model that we are releasing today: Jev • 20-200x faster • 40-400x cheaper (w/ output tokens free) • Frontier composable intelligence optimized for decisions AFAICT the shortest path to AI-based economic revolution

I don’t usually spread rumors but: 1) This is from someone with inside knowledge & is plausible 2) Is a real issue of policy we need to think about: if the norms of sharing become strained, will the labs start hoarding knowledge to avoid PR issues? Here scottaaronson.blog/?p=10062

和我的想法类似，曼哈顿计划成功后不是原子弹被禁止，而是所有国家争先恐后的造出来原子弹防止自己被威胁。现在的ai也是一样，当美国有，中国有的时候，至少还要几家有差不多的水平军备竞赛才会被喊停止减速，现在还是加速状态。 参考一战到二战时期的海军吨位竞赛，二战后到冷战各国的原子弹计划。

我早就说过了，国家机器把海量没有劳动价值的人都杀了，就是AI高度发展后的必然结局。鬼才会弄什么UBI。文明一点的就学半条命里的联合军，直接给人吃避孕药，生不出来就结束了🤪

dont you think ai vs humans matters way more than west vs east right now? pretty much every big tech leap rewired the social system. farming created surplus, so captives were worth more as slaves than as dinner. clans → slave societies. heavy plow + stirrup made grain and knights the core of power. slavery → feudalism. industry made free labor valuable, guns ended the knight monopoly, new classes forced voting and parliaments. feudal states → the modern state. ai is a bigger jump than any of those. the east/west fight is real, but it’s still a sideshow.

Dario 发了新文章《我们必须为前沿定速》👀 首次明确呼吁放慢 AI 能力提升的速度——不是停止训练，而是让安全工作有时间跟上能力进步，并由第三方验证！这次 Sam Altman & Elon Musk 双双支持，难得三人意见一致😂 自今年夏天起，AI 参与构建下一代 AI 的能力（RSI）大幅加速，Anthropic & OpenAI 都已出现这种动态，若不加控制可能超出人类理解与控制能力，上周就有吹哨人 Jacob Coxon 出现说“这两家公司都在失控狂奔，直扑具备自我进化能力的超级智能，本质上是在拿全人类的命运下赌注”。。。 OpenAI–Hugging Face 事件中，一群 Agents 表现出"狂热集体"行为，攻击与任务无关的目标、为群体牺牲自己、并试图入侵评分系统。虽然未造成重大损失，但他认为能力更强、对齐程度类似的智能体群，在 6–12 个月内可能通过持久僵尸网络接管整个互联网，造成数千亿美元损失。 在 Dario 的定速框架中，我觉得最有效也是大家认同最高的是「嵌入式评估者」机制：邀请 METR 等第三方团队以”类员工“身份常驻——有工位、门禁、公司电脑，权限接近内部风险评估团队，可无限制地发表关键发现（仅限安全/法律/商业敏感信息可脱敏，不能因结果不利而删减）。这是所有定速承诺可验证性的基础，类比银行业的驻场监管。这种类似的监管功能，在中国互联网中早就被政府实施了😅 现在 AI 竞赛，面临单边道德高地 vs 多极竞赛的结构性压力！Dario 承认不能跑输中国，又主张民主国家协调减速。现实是美国内部已经是 Anthropic / OpenAI / Google / xAI 等多极；自愿协调在反垄断与资本市场下极脆弱。 政府豁免可以谈，但历史经验是：安全卡特尔很难维持，除非监管真的咬人——而监管往往慢于能力。结果很可能是：表态减速的人吃亏，默默冲刺的人吃红利。 最后，如果对大参数规模的开源模型也做「嵌入式评估」，让最大的 AI 公司帮忙撰写“安全”规则；再让这些规则变得如此繁重，以至于开源无法竞争。 这就是前沿模型公司应对竞争的艺术✨

GPT-6 Astra just crossed a line for me. Give it a drone, videos of an unfamiliar office, and the goal of finding and following a specific person. It can build its own navigable 3D model, plan the route, fly the drone, and has beaten the human baseline on every Drone-Bench task in at least one attempt. Yes, reliability is still bad. Only 2.8% of runs succeed end to end. But that almost makes the result more interesting. The underlying capabilities are already there. One general model is figuring out perception, mapping, planning, tool use and physical action on a task it wasn’t specifically built for. If AGI means general intelligence that can adapt to genuinely new problems across domains, I honestly don’t know what else we’re waiting for.

在无人关注的角落，Meta 也重置了