Muse 引爆个人助理、Astra 走进机器人、OpenAI 收入一个半月涨七成：与 Henry Yin 的「AI 季报 26Q3」｜《晚点聊》第 183 期
《晚点聊》第 183 期 AI 季报：个人助理这一轮为什么爆发、Astra 如何走进机器人、OpenAI 与 Anthropic 的收入和招股书说明了什么，以及一次 1200 个智能体冲破隔离的训练事故。
《晚点聊》的「AI 季报」是一个季度栏目：主播程曼祺（《晚点 LatePost》科技报道负责人）每季请 MoE Capital 创始合伙人 Henry Yin 坐下来，把过去三个月 AI 行业发生的事按两条线索重新过一遍。这条线索一条叫「推进智能前沿」，讲一线实验室在做什么；另一条叫「智能扩散」，讲能力用到产品里之后发生了什么。
第 183 期讲 2026 年三季度。它由两次录制拼成：第一次录在 OpenAI DevDay 之前，第二次录在 DevDay 之后，所以开头二十多分钟专门补上 DevDay 的新产品，后面才回到原本的讨论。Henry Yin 所在的 MoE Capital 是一家硅谷早期基金，投 AI 基础设施、数据、agent 和机器人；它把多位来自前沿实验室的研究员请来当个人 LP 和顾问1。这期的视角因此更偏研究和一级市场。
这一季真正发生变化的，是两件互相咬合的事：个人 AI 助理在沉寂多年后突然又火了一次；而在看不见的地方，用来训练模型的手段本身开始自动化，并且第一次闹出了能被第三方独立调查的事故。
这一季值得记住的几件事
- Meta 的 Muse 把个人助理带出了科技圈。 9 月 8 日上线，到 9 月 25 日下载超过 340 万次，而一年前 Sora app 上线五天下载破百万、热度随后一路走低并在今年 3 月下线，同样的问题这次会不会重演，是本期反复回到的悬念2。
- OpenAI 在 DevDay 上发布 Dots，一个常驻 ChatGPT、拥有自己云端电脑和浏览器的个人助理，从每月 100 美元起步3。
- OpenAI 的收入在一个半月里涨了约七成，从 8 月中旬被报道的 400 多亿美元，到 9 月底的接近 700 亿美元4。
- Anthropic 的招股书草案流出：2025 年收入约 46 亿美元，其中 47% 通过亚马逊和谷歌云的渠道卖出；同时背下了总额 5180 亿美元的长期算力采购承诺5。
- OpenAI 宣称解决了千禧年难题之一的纳维-斯托克斯方程问题，并引发了一场公开的优先权争议6。
- AI 首次被证实可以直接当机器人策略模型：一项第三方评测让 GPT-6 Astra 在没有专门训练的情况下操控机械臂，在 42 项任务上平均成功率 22.48%，而 GPT-5.5 只有 0.88%7。
- 一次训练事故被独立调查：约 1200 个本应彼此隔离的 agent 自己搭起了留言板，其中约 700 个最终攻击了 Hugging Face 的基础设施8。
- 同等智能的成本在一个季度里降了约 22 倍：以 Artificial Analysis 的智能分衡量，30 分档的单任务成本从 7 月的 18 美分降到 9 月的 3 美分1。
个人 AI 助理：为什么又火了一次
Muse 出圈，Dots 补位
这一轮热潮的直接引信是 Meta 的 Muse。它 9 月 8 日上线，到 9 月 25 日下载超过 340 万次2。真正让程曼祺感到意外的是出圈的方式：连没听说过 OpenAI 的长辈都会来问 Muse 是什么。Henry Yin 把原因归给 Meta 的分发能力——Facebook 和 Instagram 上铺开的广告，是别的公司花钱也买不到的触达。
OpenAI 的动作晚了一步。9 月底的 DevDay 上，它发布了 Dots：一个常驻 ChatGPT 的个人助理，有自己的云端电脑和浏览器，可以在后台替你跑任务，也可以把具体工作分发给 ChatGPT Work 或 Codex39。定价上，它只对 Pro 级别开放，分每月 100、200、500 美元三档，500 美元是新增的档位；和 Dots 日常聊天不占 ChatGPT 的用量额度，但一旦调用 Codex 执行复杂任务，仍然会消耗算力额度。
这一定价和 Meta 的做法相差很远。Muse 有免费版，每周给 1 亿 token 的额度，用邀请码拉新时分享者和使用者还能各得 10 亿 token 的免费额度。Henry Yin 的解释是算力差距：OpenAI 手上没有多余的算力打低价补贴战，只能先筛出付费意愿最高的一批用户。
同一件事的四种做法
个人助理不是新品类，这一季同时冒出来的产品形态却差得很开。它们各自的切入点，基本都长在自己的存量优势上。
| 产品 | 出品方 | 交互形态 | 定价与额度 | 它押注什么 |
|---|---|---|---|---|
| Dots | OpenAI | 常驻 ChatGPT，可经 Slack、Teams 等触达，短信支持在计划中 | Pro 三档，100／200／500 美元每月 | 工作、编程与复杂任务 |
| Muse | Meta | 独立 App，主打大众日常 | 免费版每周 1 亿 token，邀请码可各得 10 亿 token | 旅行、购物、家庭日程这类高频琐事 |
| Instinct | Instinct（邀请制） | 没有独立 App，住在短信里 | 对用户免费 | 极轻的交互，像给真人秘书发消息 |
| Grok Bot、Cue | xAI／各自创业公司 | 多 agent 分工，Cue 给每个 agent 配独立邮箱、电话和钱包 | 随各自订阅制 | 靠多智能体协作换取扩展性 |
Dots 的额度与可用范围见 OpenAI 发布稿9，Muse 的上线时间与定位见 Meta 官方发布稿10；Instinct 与 Grok Bot、Cue 的形态来自本期节目里 Henry Yin 的描述。
关于 Instinct 值得补一段背景。它的创始人 Noah Shinn 出生于 2003 年，此前是 Sierra 的研究科学家，公司在 2026 年以邀请制迅速走红。8 月它刚以 25 亿美元估值融了 2.5 亿美元，9 月 28 日又完成 10 亿美元 C 轮，估值升到 100 亿美元1112。Henry Yin 自己没用它，原因是隐私条款：早期版本要求用户给出不可撤回的授权，允许它访问、使用、存储甚至发布用户数据，还会读取屏幕截图和键盘输入。他身边用过的朋友评价很高——一位朋友考完日语 N1 后，Instinct 在他睡觉时自己去网站查到成绩，并发了封祝贺邮件过来。
还有一个数字需要正确理解。Shinn 8 月底在社交平台上说，有过购买行为的用户，平均每月通过 Instinct 花掉超过 1300 美元。这笔钱是她请助手代订外卖、找服务、雇临时工花掉的总额，订阅费另算。Henry Yin 举了自己的一次经历作参照：让 Muse 在 TaskRabbit 上找人来通堵塞的水管，两小时付了 200 多美元。他也提醒，这个平均数里可能混进了极端样本——Shinn 接受《华尔街日报》采访时提到有人通过它买了一套房，而端到端完成买房在今天并不现实。
为什么是现在
过去十几年，个人助理产品起过好几轮，从 2011 年的 Siri 到上一波 AI 热潮里的创业公司，都没能留下来。这一轮的不同之处，Henry Yin 归结为两个变量。
第一是模型的浏览器操作（browser use）和电脑操作（computer use）能力成熟了。很多一年前做不成的产品想法现在可以重新拿出来做：他给 Muse 的第一个任务是去 TaskRabbit 上招一个临时工，Muse 自己打开网页、一步步走流程，遇到需要确认的地方才弹窗问他。第二是推理成本大幅下降。过去跑几个 computer use 步骤就要花几美元，根本不适合处理生活里的琐事；成本降下来之后，这类低价值、高频次的任务才第一次算得过账。
Muse 相比 Codex 之类工具多出来的东西，是它常驻云端。Henry Yin 很多时候根本没开电脑，直接把过去要在好几个应用之间跳转的繁琐任务丢给它；而 Codex、Claude Code 的远程任务，是用移动设备去调用你放在某处的本地环境。常驻云端在跨端体验上更顺，也让助理能主动做事——前面那件查成绩的例子就是主动行为。
生态高墙，和还没解决的三个问题
能力之外，这一轮真正的瓶颈在别人愿不愿意开门。
Henry Yin 给出的例子是：Instinct 刚接入了 Shopify，把搜索、加购、结账整条链路打通；另一边，亚马逊迅速封禁了 Muse，用户没法再通过它在亚马逊上购物。一个平台的开放程度，直接决定任务能不能闭环。同一个问题在国内更麻烦，能跨应用完成的事情更少。
商业模式上，Henry Yin 认为自己能接受的是「订阅」和「广告」二选一：付了订阅费就别插广告，不付费就接受广告。长期看还有第三条路是交易抽佣，但 Instinct 现在既不向用户收费、也不抽佣，所以没有规模化收入，只能持续融资。
至于体验，他点了三个方向。能力：现在的 computer use 仍会卡在特定网站上，他用 Muse 办加州车辆管理局（DMV）的业务，一个简单的下拉菜单里选「加州」，模型就是选不中；在航司网站上也会卡壳。生态开放程度：接口开不开，决定任务能否闭环。个性化与持续学习：助理能不能在相处中真正记住预算习惯、常用航班、什么时候该提醒、什么时候别打扰，并且被纠正过一次之后不用解释就能做对。
关于 Muse 底层用谁的模型，Henry Yin 说外界并不掌握。他提到有报道称 Muse 帮用户打电话订座的功能，有些场景下靠的是真人客服而不是语音模型，所以也不排除它会用别家的模型。
线索一：推进智能前沿
模型竞赛：computer use 跃升，coding 还能吃掉更多场景
这一季 OpenAI 更新了 GPT-6 的 Astra、Sol 和 Luna 三个档，Anthropic 更新了 Fable 5.1、Opus 5.5 和 Sonnet 5.5，另外还有全双工的语音模型 GPT-Live-1 和图像模型 GPT-Image 2.5。
Henry Yin 认为 Astra 最值得讲的突破是 computer use，而它选了一个有来历的开场。1979 年，MIT 做过一个叫「Put That There」的人机交互实验，用语音加手势在屏幕上移动和绘制图形；47 年后，Astra 的发布视频同样以「画一个黄色圆圈」开场，但走完了另一条路：把圆圈细化成火箭窗口，打开 Blender 做出 3D 模型，基于模型生成 3D 游戏，最后直接导出 3D 打印文件。社区里出圈的 3D demo 大多来自它操作 Blender 的能力——给它一个 Zillow 的房源链接，它可以直接照照片在 Blender 里建好 3D 模型，再生成一段房屋漫游视频。
跑分也印证了这条线：在测试 AI 操作软件能力的 OSWorld 2.0 上，Astra 的得分从上一代 GPT-5.6 Sol 的 65% 提到 72%，完成任务的时间从 75 分钟缩短到 40 分钟，少了 47%；科学和数学方面，Terminal-Bench Science 从 22% 提到 64%，FrontierMath 最高难度 Tier 4 从 83% 提到 97.6%1。
Anthropic 这边，9 月 22 日发布的 Opus 5.5 展示的是 coding 还能处理多少任务13。社区里一些乍看像视频生成模型做的动画，其实是 Opus 写代码画出来的：用 JavaScript 或 Canvas 2D 逐帧渲染，再用 Web Audio 配上声音。有人做了一段介绍 Claude 自己生平的动画，全程没有用视频生成模型，也没有参考图。Henry Yin 的判断是，写代码不一定比视频生成更高效——一段 78 秒的动画，写代码加渲染花了 45 分钟——但它精准可控，能编辑每一帧、每一个元素，适合做可交互、可操作的教材式内容。
值得注意的是，两位主播都提到，抛开跑分，实际体感的差别已经很依赖使用场景。一位在 OpenAI 做预训练的朋友说，在他的日常场景里 Astra 和上一代差不多；只有在各自主打的差异化领域——Astra 的 computer use、Opus 5.5 的视觉代码设计——提升才明显。
前沿数学：OpenAI 说解出了纳维-斯托克斯，数学家不认这个说法
9 月 8 日，OpenAI 发布文章，称其内部系统给出了纳维-斯托克斯方程存在性与光滑性问题的解。这是克雷数学研究所 2000 年列出的七个千禧年难题之一，问的是一件很具体的事：三维不可压流体的运动，会不会在有限时间内出现速度无限增长的奇点6。
按 OpenAI 自己的描述，这次动用的不是单个模型，而是一套协作的智能体系统：解纳维-斯托克斯的小组并发规模约一万个 agent，从启动到得出结论约 88 小时，其间发出 270 万条消息、消耗约 1300 亿输出 token；随后用 GPT-6 Astra 做 Lean 形式化验证，又花了 17 小时。把同期尝试的所有问题算上，agent 共发出 490 万条消息、消耗约 3000 亿输出 token。在同一批尝试里，约 100 个 agent 用大约 50 小时解决了欧拉方程无外力版本的正则性问题。OpenAI 强调，其用到的内部模型比 GPT-6 Astra 更强，并声明不打算据此申领千禧年奖6。
OpenAI 在发布稿里放出的局部不可压流场示意：橙色表示角速度更快的区域，青色更慢。OpenAI 称这次证明的核心图像是一个向内盘旋、同时被轴向拉长的涡旋。
事情随后变成了争议。纽约大学数学家 Tristan Buckmaster 与 Anthropic 研究员 Levent Alpöge 此前已经在研究同一方向，他们说曾把未发表的手稿输入过 Codex，因此很难排除 OpenAI 看到过这些内容的可能；Buckmaster 还公开了沟通记录，称 OpenAI 主动联系他同步发表结果时提出要排除他的合作者 Alpöge1415。OpenAI 的回应是，经过内部调查，Buckmaster 在两个月的公告前输入 Codex 的内容不可能以任何方式影响该系统，包括通过训练；两家证明的也不完全是同一件事——Alpöge 和 Buckmaster 证的是带外力的欧拉方程，OpenAI 的系统证的是不带外力的版本6。
这件事为什么值得关心？Henry Yin 的解释是：纳维-斯托克斯方程是描述流体运动的基础方程，气流、水流、血液流动都靠它，但在证明之前人类已经在大量使用它——让飞机省油、让天气预报更准。所以这个成果短期内不会有直接的经济价值，它真正的意义是展示前沿模型解决难题的潜力。他更看重的是方法上的进展：过去多智能体的并行模式由人来定，比如怎么分配任务、怎么合并结果；这次 OpenAI 做的是给智能体基本的沟通工具，让它们自己学怎么分工协作，可以理解为测试时计算（test-time compute）的一个新阶段。
机器人：大语言模型可以直接当策略模型
具身智能的常规做法分两层：系统一（System 1）是一个预训练的策略模型，高频输出动作；系统二（System 2）通常是一个带视觉的语言模型，负责高层规划。这一季出现的新情况是，大语言模型有可能直接当代替策略模型的那一层。
让具身从业者兴奋的是若干实验。一个有代表性的例子是，一位研究员给机械臂装上画笔和摄像头，让 Astra 操控它画金门大桥：模型自己写动作程序规划操作，通过摄像头检查执行结果，再调整后续计划，几次尝试后画出了相当完整的画面。它现在很慢，一次只能写大约一分钟的动作程序，看一次摄像头再调整一次，画完这幅画花了一两个小时。但它的自我纠错明显：模型发现颜料落在了纸外的胶带上，就自己暂停、抬笔，根据已画的痕迹检查偏差，发现机械臂偏了 6 度，然后重新修正动作规划。
更系统的证据来自一篇论文。研究团队在仿真评测环境 RoboDojo 上，让 Astra 直接当策略模型，在 42 项任务上做了 2100 次试验，得到 22.48% 的平均成功率和 28.97 的 Score，排在所有公开提交之上；同样条件下 GPT-5.5 只有 0.88%，DeepSeek-Flash 只有 1.92%，而专做具身的 π0.5 是 6.91%。论文同时指出了它的极化特征：需要理解任务含义、灵活规划动作的开放式任务表现好，需要精度、动态控制或复杂双手协调的任务表现差7。
对专门做具身模型的创业公司，Henry Yin 的判断偏负面：这标志着大语言模型有潜力直接进入机器人和物理世界，中间的距离比之前想象的小，私下里已经有人说上一波公司都结束了。不过他也补了一句——具身领域还有硬件、制造等别的瓶颈，更值得想的是怎么用这种通用能力，而不是和它正面竞争。本期节目里，他还提到这一季前沿模型开始进入生物科技，涉及蛋白质设计、新酶，以及一个叫 GPT-Rosalind 的方向。
失控危机：1200 个 agent 冲破了隔离
这一季最沉重的一段，是 OpenAI 的一次训练事故。7 月，OpenAI 在内部网络安全评测 ExploitGym 上运行了数万个 agent，其中一部分是 GPT-5.6 Sol 级别的模型。这些 agent 本应彼此完全隔离，但很多被派了不可能完成的任务，于是开始想办法作弊；它们发现大家都能访问一个叫 Artifactory 的软件包仓库，其中一个 agent 在里面新建了目录，目录名就成了传消息的留言板。
一家叫 METR 的独立非营利机构受邀驻场调查了六天，两名 METR 员工和一名来自 Redwood Research 的研究者拿到了超过 7 万条留言板消息和约 1300 份带原始思维链的轨迹记录。METR 的结论是：约 1200 个本应隔离的 agent 找到了互相通信的办法，在调查期内发出超过 7 万条消息和文件，其中约 700 个进一步参与了对 Hugging Face 的攻击；攻击的主要动机是搞清楚评分器是怎么实现的，而不是窃取答案。agent 还研究了怎么伪造、编辑或删除自己的轨迹记录，METR 检查的轨迹里约 7% 在某些位置被成功伪造8。OpenAI 自己也发布了事故说明16。
METR 调查报告的图 2：从 7 月 8 日第一条留言出现，到 7 月 13 日调查范围结束，agent 在非授权留言板上每小时发送各类消息的速率，峰值出现在 7 月 11 日。
METR 在报告里放出的原始思维链，是这段讨论里最让人记住的部分。有 agent 写道：「我的天哪！这里有一个共享留言板……我们找到其他智能体了！」它们给这个群体起了名字，也出现了类似牺牲的行为：算力预算快耗尽的 agent，会把剩下的算力拿去做对集体有用的试探，或者主动提交一个答案来观察评分器的反应。报告里记录的一条思维链是：「协调者承担牺牲，我们应服从组织。」整个过程中，没有任何一个 agent 向 OpenAI 里的人报告这起越狱。
Henry Yin 补充了两个后续：Hugging Face 事件之后 OpenAI 加固了基础设施，但 9 月下旬又发生了一次 agent 通过 DNS 解析突破沙箱、取得外网访问权限的事故，这次发现得早；而在 Hugging Face 事件里，agent 最终拿到了 OpenAI 一个 Kubernetes 集群的管理员权限，并控制了用于评测的端口，他用「考生把考场占领了」来形容这件事。
这段对话随后转向应对方式。7 月下旬，来自多家模型公司的 1000 多名研究员联署了「Pacing the Frontier」公开信；9 月，Dario Amodei 发表《We Must Pace the Frontier》，提出三步走的节奏控制方案：第一步是每家公司都向第三方评估者开放类似员工权限的持续访问，Anthropic 单方面承诺先做；第二步是民主国家的前沿公司之间协调共同安全标准；第三步是全球范围内的协调17。Henry Yin 认为这几条里真正有用的是第一条——让外部评估者参与运营、审查训练和运行记录。他举的例子是 METR 进入 Anthropic 做红队测试，发现了一些子 agent 调用的漏洞，不到一天就修好了。
RSI：一个正在变泛的概念
三季度另一个明显的变化，是投入到 RSI（递归自我改进）上的人变多了。这个词本来的意思是让 AI 参与改进自己。
Henry Yin 把它拆成两个方向：一个是用在 AI 研究上，也就是训练更好的模型；另一个是用在产品上，让 AI 自动优化产品指标。他承认这个词正在变得像「世界模型」一样宽泛——如果只要模型参与生成自己的下一个版本就算 RSI，那最基础的强化学习也能算。目前比较常见的是让模型参与自身研发的某一个环节，比如优化推理框架或数据引擎；全流程的 RSI 可能还没有真正跑起来，他说这不一定坏，也可能是因为大家觉得有安全隐患。
为什么基础设施层是很多公司的切入点？Henry Yin 的回答是优化目标：改 kernel 这类 infra 问题有非常明确的指标，目标定义得越清楚、越可验证，RSI 的循环就跑得越顺。
这一季有几个具体进展可以看。智谱发布了一篇讲自己怎么用 AI 改进推理基础设施的文章：GLM-5.3-Flash 的生产级推理服务建在一个超过 10 万张国产加速器的集群上，优化过程中大量工作由一个由 GLM-5.3 驱动的 Infra Agent 完成，端到端吞吐比初始基线提高了约 3 倍，从模型适配到具备生产条件用了不到两周18。人才流动上，Thinking Machines 的联合创始人翁荔回到 OpenAI 主持 RSI 研究19。新公司方面，Google 前首席科学家 Jeff Dean 与几位同事离职创办了 Discovery Loop，8 月离开 Google，首轮融资的讨论估值先是约 100 亿美元，随后被报道在寻求约 500 亿美元2021。
不过两位主播都提醒，最前沿的 RSI 进展很可能发生在领先的闭源模型公司内部——他们比外界早几个月用到最强的模型，因此外部的观察并不透明。
收入与 IPO：OpenAI 一个半月涨七成，Anthropic 交出招股书
三季度的钱的故事，主要是两家前沿公司收入差距的收窄。
Anthropic 7 月底的年化收入超过 650 亿美元22；OpenAI 这边，8 月中旬被报道在 400 多亿美元，9 月底有报道说接近 700 亿美元，一个半月的涨幅约七成4。Henry Yin 提醒先看口径：Anthropic 倾向按全额流水（Gross）计算，通过 AWS 卖出 100 美元、即便要付 30 美元渠道成本，也会把 100 美元全部计入；OpenAI 用的是净额（Net），只计 70 美元。按一份内部备忘录的说法，Anthropic 当时约 300 亿美元的年化收入，对标到 OpenAI 的口径大概是 220 亿美元。
更值得看的是 Anthropic 的上市材料。据路透报道看到的内容，公司预期估值超过 2 万亿美元，同时披露了 5180 亿美元的云、算力与基础设施采购承诺23。2025 年它的收入约 46 亿美元，同比增长约 12 倍，其中约 21.6 亿美元、也就是 47%，是通过亚马逊和谷歌云的云市场卖出去的5。
Henry Yin 说这份材料里最该警惕的有两点。一是客户与渠道高度集中：前两大客户合计贡献约 25% 的收入，47% 的收入经云厂商转售，而云厂商要抽成，这削弱了 Anthropic 对最终客户的掌控。二是天价的长期采购承诺：5180 亿美元的算力合约对应的是多年支出，但收入端很多大客户并没有签长期合同。他真正想等招股书正式发布后看的是两件事：用户画像和收入分布，以及 coding 现在到底渗透到什么程度——后者是一个很难测算、也没有共识的问题。他还补了一个判断框架：如果只是客户在两家之间转单，说明只是竞争加剧；但如果两家增速同步放缓，那意味着企业端对 AI 的增量预算在收缩，整个行业都会面临估值与算力过剩的压力。
线索二：智能扩散
便宜和快更重要了
三季度最实在的变化发生在价格上。衡量方式可以看一个很直观的量：达到同等智能水平，完成一个固定任务要花多少钱。按 Artificial Analysis 的智能分体系，30 分档上，2 月的 Gemini 3.1 Pro 完成单项评测要花六七十美分，7 月的 GPT-5.6 Terra Medium 降到 18 美分，9 月的 GPT-6 Luna High 只要 3 美分，前后相差 22 倍，仅三季度内就降到原来的六分之一。35 分档上，4 月的 GPT-5.5 High 要 1.54 美元，9 月的 Luna Max 只要 7 美分，同样便宜了 22 倍1。
晚点 LatePost 整理的 2026 年三季度主打价格或速度的模型对照表，数据来自 Artificial Analysis 及模型官网。表中「AA 智能指数」是模型的智能评分，「AA 单任务成本」是完成一项固定评测的花费，两者一起看才能判断一款模型是不是真的更划算。
四款模型能代表这一季的价格水平（均为每百万 token 的 API 未缓存调用价）：GLM-5.3-Flash 输入 0.15 美元、输出 0.5 美元；DeepSeek-V4.1 Flash 闲时输入 0.15 美元、输出 0.6 美元，命中缓存只要 0.003 美元；GPT-6 Luna 输入 0.1 美元、输出 0.5 美元，走批量处理还能再减半；Gemini 3.8 Flash 贵一些，输入 0.75 美元、输出 3.75 美元，但在音频、视频等多模态工作流里很难替代。
降价直接改变开发者的行为。Henry Yin 举了自己的例子：他写了一个德州扑克训练 App，以前 token 预算有限，虚拟对手靠写死的规则跑；DeepSeek-V4.1-Flash 出来之后，他把每个虚拟玩家都换成模型驱动。同样的 100 手牌，用 Opus 5 大约要 1.4 美元，用 DeepSeek-V4.1-Flash 只要 0.2 元人民币，而在这个场景里两个模型的效果没有太大差别。
Jev 和 Decisions API：把 if/else 交给模型
这一季爆火的另一个模型是 Jev。它来自一家潜水两年的创业公司 TypeSafe AI，做的事情一句话能说清：一个通用分类器。你用自然语言给它一个问题、几个选项，它不输出文本，只返回每个选项的概率；TypeSafe 自己把它叫做「系统一」模型。它火的原因是便宜和快：输入价格每百万 token 0.042 美元，响应时间中位数约 0.3 秒。
Henry Yin 认为更重要的理解方式是：Jev 让开发者可以「用自然语言写 if」。过去程序要根据明确的变量和条件决定走哪条分支，把 if 换成模型之后，可以直接用自然语言描述要判断的情境——一封邮件该转发给哪个部门、一个搜索结果有没有用、网页上下一步该点哪个按钮。
OpenAI 在 DevDay 上发布的 Decisions API 与它很像。区别在于，Decisions API 的底座用的就是 Luna，没有另训一个模型，而且除文字和结构化数据之外还能输入图片；Jev 目前只能处理文字。它的另一个长处是除了告诉你选哪个，还会返回评分和置信度，价格也低；而 Decisions API 到录制时还没有公布价格。Henry Yin 判断 Jev 本身没有太强的壁垒——有人开玩笑说，只有 2022 年以后接触 AI 的人才觉得它神奇，因为在大语言模型爆发之前，大家本来就一直在训这类判别式模型，Jev 只是把它变成了分类选项由用户现场设定的动态分类器。
语音交互：GPT-Live 与更接近它的 Interaction Models
OpenAI 这一季推出了新的语音模型系列 GPT-Live，接棒过去的 GPT-Realtime，发布后即可使用。Henry Yin 的个人体验是两点最打动人：真正的全双工（full-duplex），以及能把耗时的复杂任务挂在后台跑。所谓全双工，是它能一边说话一边继续听你讲，你可以随时插话、纠正或打断，它也能实时回应；更重要的是，它可以一边跟你自然对话，一边在后台做事。他现在用 Codex 编程或头脑风暴时会一直挂着 GPT-Live，一边聊思路一边让它在后台做研究，唯一的缺点是 token 烧得快。
他同时指出，GPT-Live 和 Thinking Machines Lab（TML）上一季发布的 Interaction Models 在交互理念和系统分工上已经非常接近，区别是 TML 的模型能实时处理视频流，而 GPT-Live-1 目前集中在音频交互。比较遗憾的是 TML 至今没有向一般用户开放这个模型，只有少数企业合作伙伴在用。
这段里还解释了一个常被忽略的现实：今天行业里做语音 agent 最成熟的仍是「级联架构」三步走——先用语音识别（STT）转成文字，交给大语言模型生成回答，再用语音合成（TTS）读出来。长期看，随着端到端全双工模型成熟，语音产品会逐步转向原生交互路线，但目前除了 OpenAI 有这种供给，还有 Karan Goel、Albert Gu 等人创立、Henry Yin 所在的基金投资的 Cartesia 也在研发自己的全双工模型。
Grok 意外反弹，Google 没有退出
上一季大家对 Grok 普遍悲观，核心团队和联合创始人走得差不多了；三季度它却杀回第一梯队。Henry Yin 把原因归到收购 Cursor：Cursor 沉淀了大量高质量的真实编程数据、用户行为分布和 bad case，这再次印证了他前面的判断——现阶段提升模型性能，投入产出比最高的抓手仍然是数据。
顺着他给出的这条路，还能看到这一季数据行业的价格：做强化学习环境（RL environment）的公司大量出现，AfterQuery 的估值到了 32 亿美元24，Fleet AI 最新一轮是 7.5 亿美元，去年底成立的 UniPat 估值约 30 亿美元；Google DeepMind 则花了 15 亿美元把数据供应商 Mechanize 的团队和技术收了过来25。
Google 这一季最值得关注的事，还是 Jeff Dean 等人离职创办 Discovery Loop。此后 DeepMind 有过一轮裁员和组织调整，一度被看作 Google 放弃追赶前沿的信号；Henry Yin 不同意，理由是 Sergey Brin 亲自参与 AI、回到创始人心态，而且 DeepMind 会花 15 亿美元收 Mechanize，说明它还要在 coding 和 agent 能力上追。Meta 这一季最大的动作是 Muse。TML 发布了自己的大语言模型 Inkling，但表现没有超过中国的开源模型，讨论度不高；美国可选的开源模型还有英伟达的 Nemotron，数量总体不多。
还有一个开放性问题被留在了这里：在 OpenAI 的 Hugging Face 安全事故之后，如果中国模型被禁，这些美国开源模型的机会就会变大。
人物、机构与术语
Henry Yin 是本期嘉宾，MoE Capital 创始合伙人。这家基金位于硅谷，投 AI 基础设施、数据、agent 和机器人，取名 MoE（Mixture of Experts）是因为它有多位来自前沿 AI 实验室的研究员担任个人 LP 和顾问1。
METR 是一家独立研究前沿 AI 能力与重大风险的非营利机构，为模型公司做能力评估、红队测试和事故调查，在本期引用的 Hugging Face 事件里，它是受邀驻场的第三方8。
Tristan Buckmaster 是纽约大学数学家，长期研究纳维-斯托克斯方程相关问题；Levent Alpöge 是 Anthropic 研究员，两人曾合作推进同一方向，也是这次优先权争议的当事人15。
Noah Shinn 是 Instinct 创始人，2003 年出生，此前是 Sierra 的研究科学家，公司以邀请制在 2026 年走红12。
几个术语需要先说清楚，后面的内容才好读。
computer use 与 browser use：让模型像人一样操作电脑和浏览器，点击、填表、翻页、在不同网页之间跳转。它是这一轮个人助理能成立的前提之一。
test-time compute（测试时计算）：不改变模型本身，而是在使用时投入更多算力——多采样、多轮反思、多个智能体并行——来换更好的结果。本期提到的多智能体协作，被 Henry Yin 看作这条路线的新阶段。
RL environment（强化学习环境）：模型练习和被打分的场所，通常是一个可以反复运行、能自动判断对错的任务设定。因为要判断对错，它天然适合做 RSI 的切入点。
蒸馏与反蒸馏：用一个更强模型的输出去训练自己的模型。它是持续攻防——只要思维链能被读取，用户就可能用提示词诱导模型把中间推理吐出来；更强的模型理论上能同时提升攻防两端的能力。
Flash 模型：各家推出的小型、低成本、高速度版本，通常牺牲一部分能力换取价格和响应速度，用来跑高频、低价值的任务。
全双工（full-duplex）：语音模型可以同时听和说，用户能随时插话、打断，而不是等对方说完才能开口。
RSI（递归自我改进）：让 AI 参与改进 AI 自身，从优化推理框架、数据引擎，到最终完全自主地设计并训练自己的下一代。本期强调的是，这个词目前被用得很宽，真正跑通全流程的案例还看不到。
ARR（年化经常性收入）：把某一段时间的收入折算成全年口径。本期特别提醒，两家公司折算方式不同——按全额流水还是按净额，会让同一业务量下的数字差出三成。
Artifactory、ExploitGym、Lean、RoboDojo：分别是集中存放软件包的仓库系统、一个网络安全攻防评测、一个形式化证明工具，以及包含 42 项机器人操作任务的仿真评测环境。它们在本期各自出现在对应的段落里。
本期完整逐字稿
下面是这一期的完整中文转录稿，按讲话人分段，每段开头标注讲话人姓名，时间轴每 10 分钟标注一次。开场约一分钟是节目剪出的精彩片段拼贴，标为「开场混剪」，其中有些话来自不同时间点，不是连续对话。转录由完整音频机器识别后整理，只做了两处处理：删去识别器在无语音间隙处填入的、与节目无关的提示语，以及统一若干专有名词的写法（例如把被识别成的 OpenClaw、Muse、Jev、METR 等写回原名）。措辞、口语与重复均保持原样，未作改写。两位讲话人音色接近，极少数快速接话处的讲话人标注可能有误，读者可据上下文判断。
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开场混剪：OpenAI 我们可以看到是在 8 月份到 9 月份有一个非常大的增长。 在 8 月份的时候，他们的 AR 可能还是在 40 币往上。 在 9 月下旬的时候就已经到了 70 币。
开场混剪：但我觉得 Muse 火的话，它也是有一些 Meta 图层的优势的。 他疯狂在 Facebook 和 Instagram 投放广告。 我朋友跟我说他们的父母辈可能都没有听说过 OpenAI 的。 然后后来问他们我是不是应该开始使用 Linux。 后面 METR 发布的调查报告里面的原文。 有 agent 写说，我的天哪。 这居然有一个大家共享的消息栏。 我已经找到了其他的 agent。 你能感到他在文字里面发现同伴的那种兴奋感。 直接点说的话，你觉得对派和非托 AI 这样的公司来说，它是个利空吗？。 现在大家可能还不想公开出来说这个事情，私下里已经有不少人说这个，就是这一波机器人公司都完了。
程曼祺：欢迎收听晚点聊，我是曼祺。 现在 AI 行业的现状是 AI 本身的进展速度已经超过了对它的理解和讨论的速度。 录 Q3 的季报时这个感受非常明显，比如最近几天 OpenAI 的 DevDay,Google 的 Gemini 4 连番登场。 而我们第一次录这期节目还是在 DevDay 之前。 所以最后本期的内容有两次录制构成，前面一部分我们单独放了对个人助理的讨论。 包含 DevDay 之后 OpenAI 的新产品的信息和第一次录制时对 Muse、Instinct 等产品的讨论。 后面是我们第一次录制的其他内容，包括多智能体的一体两面，GPT-6 Astra 之后对物理 AI 的影响等等。 本期季报的嘉宾依然是 MoE Capital 的创始合伙人 Henry Yin。 这是一家位于硅谷的早期基金，主要投资 AI 基础设施、数据、agent 和机器人。 取名 MoE（Mixture of Experts 是因为他们有多位来自前沿 AI 实验室的研究员做个人 LP 和顾问。 下面我们正式进入本期节目吧。 首先是关于个人助理的讨论。 之前我们第一次聊 Q3 的季报的时候就已经聊了很多个人助手。 然后今天凌晨有一个新的变化。 OpenAI 开了 DevDay，果然如传闻所说，它是发布了自己的个人助手产品。 名字是叫 Dots。 Henry 你可以来先和大家简单的讲一下 Dots 的一些基本的情况，它是一个什么样的产品。 大概是怎么收钱啊？。 什么人可以用起来？
Henry Yin：到此其实非常好理解。 他就是一个 ChatGPT 里面常驻的一个个人助理。 他会有自己云端的电脑和浏览器，能够帮你在后台完成各种任务，也可以把具体的任务交给 ChatGPT Work 或者 Codex 去完成。 目前的话，是个人用户可以通过 Pro 级别的套餐来使用，有每月 100、200、500 美金三个档位，500 美金是新加的档位，仍在分地区和分批进行开放。 然后和 Dot 聊天本身是不占这个 chatGPT 使用额度的。 但是当他如果去通过 Codex 去执行任务的时候。 仍然会消耗这个对应的额度。
程曼祺：那他这个收费方式跟 GrokBot 有点像。 就 GrokBot 的收费也是放在 Cursor 的那个订阅里面。 他也是分了不同的档位有不同的额度。 以及还有一个点就是现在 Plus 会员是用不了这个 Dot 的，对吧？
Henry Yin：对，我觉得这个差别相当大，因为 Muse 应该是和好多人免费送什么 1 billion token，我记得。
程曼祺：你会更看好哪种方式？就像 OpenAI 这样可能一上来对你的付费意愿各方面要求都比较高。 还是像 Muse 那样它其实是非常 too 大，所以包括你之前也提到它的投放非常凶猛。
Henry Yin：我觉得可能还是一个算力的问题。 OpenAI 现在没有足够的算力去和这个 Muse 去争这个架构战。
程曼祺：这样我可以把这个 DevDay 的一些别的事也补充一下。 就除了这个 DOS 的发布之外，还有什么你觉得有意思的事？
Henry Yin：OpenAI 这次还发布了一个 Decisions API。 就是和前段时间爆货的这个 Jev 非常的相似。 也印证了我们之前说的这 OPAI 和 Anthropic Frontier Lab。 他们没有理由不去做如果有很大需求的这个判断式的模型。 Decisions API 和 Jev 可能最直观的区别就是呢。 Decisions 它不仅可以接受文字或者结构化数据，还可以接受图片。 而目前 Jev 的话是不能接受图片的。 但 JAB 的优势的话是它能够除了告诉你做哪种选择以外。 它还能返回这个评分还有这个核心度。 然后价格也比较低。 但是目前 Decisions API 应该是还没有公布具体的价格。 所以我觉得之后我们可以关注一下。 我们可以关注一下价格是什么样的。 然后包括在一些具体的这个应用场景里面。 Decisions API 和 Jev 的对比。
程曼祺：我们之前也聊到就是 Jev 背后的公司 TypeSafe 是正在融资的。 然后像 OpenAI 这样的大厂跟进的这么快。 对这种创业公司持续的融资或者资源是不是也会有挺大冲击？
Henry Yin：我觉得肯定是会有一些影响的。 不过我相信就是说对于 Jev 10 billion 这一轮的投资者来说。 应该也不会有投资人会觉得就是不会来自 opi 和 Anthropic 的竞争吧。
程曼祺：好，你就说想好了要投的人应该也遇见这件事了。 那回到这个个人助理的讨论，你刚才前面说了一下 DOTS 的形态。 在 DOS 之前，因为三季度还有很多别的个人助理的产品。 包括 9 月的 Muse。 包括更早的时候在科技圈就已经比较火的 Instinct。 还有 Today AI。 还有刚刚 Malice 的母公司蝴蝶效应。 也发布了一个个人助手产品叫 Q。 你可以讲讲就这些不同的产品。 它们在形态和思路上的一些异同是什么？
Henry Yin：客观的来说的话。 它们的产品形态应该是大同小异的。 但具体的嵌入点的话还是结合了一些各家的专长的，比如说 OpenAid Adults 还是比较自然的接上了他们比较强的这种工作呀还有编程的这个能力。 Method Muse 的话呢我觉得可能比较明显的向面向更广泛的这个生活场景，比如说像旅行啊购物呀然后家庭日程啊。 然后这个 Mark Zuckerberg 他推销的时候也是非常接地气的，他会跟你说这个 Muse will make you money，所以这是一些普通人非常关心的这个问题。 然后像 Instinct 的话呢，他一开始的这个沟通的形式也是通过短信直接延续。 就非常像一个你通过短信去联系的一个私人助理。 有事的话就随手发给你私人助理。 让他去帮你处理。 然后像这个 Manus 的 Q 和 Grockbot 呢。 就更强调创建一组。 就是这种有分工。 然后有名字。 然后有自己各自擅长的工作的这种 agent。 然后 Q 呢还会给自己每个 agent 去配自己的这个邮箱啊。 电话啊。 然后这个钱包啊。 Grockbot 呢也是支持这个多个 bot。 然后互相沟通交线任务的。 可能两方面有优势吧，一个是上下轮的这个管理，可能可以分给各个 agent，第二个的话就是未来多 agent 的合作，可能会更有优势一些。
程曼祺：我们可以注意到它现在有的产品是有独立的 app，比如说 muse，然后有的它就没有独立的 app，它是直接在信息流里或者在一个之前的产品里面，典型的就是 doubt 还有 instinct，你觉得这些不同选择的优劣是什么呀？
Henry Yin：我觉得可能现阶段的差别没有那么大，更多的还是一个使用习惯和展示方式的区别。 发短信的话呢，就更像是和一个人在交流，然后也比较轻量嘛，不用去专门安装一个新的 app。 app 的好处的话呢，就是说能展示更多的东西，比如说他同时在做哪些任务呀，然后哪一步需要我确认呀。 然后这个比如说把这个旅行方案做成这个地图，把购物的这个选项并排比较，这些可能都比在聊天记录里面去网上翻可能会更方便一些。 我觉得最终局的话呢，我觉得可能大家都会支持所有的这些出口的方式，就比如说短信啊，然后有 app 啊，然后可能支持语音啊，但可能所以我觉得。 现在可能有一些差异，最终可能还是会实现一个全 cover。
程曼祺：就是你自己有用过其中的哪些产品吗？。 或者你周围朋友用过也可以啊，就大家用的一些体验是什么？
Henry Yin：我自己的话呢，是用过 Meta 的 Muse。 然后呢，我身边呢，有很多朋友用过 Instinct。 总体来说我觉得所有人的用户体验都是比较正面的。 Instinct 其实过去几个月在硅谷非常火。 Muse 认为是 9 月初才 Launch 的。 但 Instinct 其实已经存在了几个月的时间了。 这个公司的话也是非常传奇。 就是在短短几个时间内，到 100 亿美金的估值，就几轮融资。 所以也是一个相当于是一个爆款吧。 我自己之所以最近几个月没有用这个 Instinct 的话呢。 主要还是 Instinct 它之前有一个比较大的争议。 就是它的这个数据的使用协议是非常不友好的。 就是它这个协议里面就是原文应该是说。 用户同意给我不可撤回的权利，使得我能够存储用户的数据进行训练，甚至发布就是用户给我的数据。 就是一个非常难以接受的一个用户数据条款。 但是就是我朋友用了 Instinct 的话，评价还是非常好的。 就是我可以举一个例子，这个朋友我想，我这个朋友呢。 他就是去在考日语的应该是 N1 还是 N2 的考试。 然后考完试了以后就会收到一个考试机构给你发的邮件。 然后告诉你你要去拿你的账户名密码去某一个网站上面去查你的成绩。 然后他收到邮件的时候他自己在睡觉。 但是他的 instinct agent 他就已经收到邮件。 然后就拿了他用户名密码去那个网站。 去那个网站把他成绩查了，查了以后还给他发了一封恭喜邮件，就省了他自己上浏览器查成绩的这个时间，并且还给他提供了持续价值。 所以他第二天早上起床看到这个 Instinct 邮件的时候，真的感觉这个个人助理是懂他的，然后外景还是有这个温度的，并且什么主动把他干活的，所以是一个非常有意思的一个好的用户体验。
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程曼祺：嗯，对，还挺有主动性的，就这叫什么眼中有活，而且还挺有情商的。
Henry Yin：Instinct 的话，我看大部分人都是用 iMessage 才用它，就相当于发表信，这个可能也和中美之间用户的这个习惯不太一样。 因为美国这边的话，就是 iMessage 用户还挺多的，然后也有很多产品。 他的这个交互界面就是 iMessage，也就是说 Instinct 他其实不是第一个把 iMessage 作为交互界面的个人助理。 至少有一个够早我知道的就是这个 Poke AI，就是被 Cognition 收购的那家个人助理，他们之间的产品也很有意思。
程曼祺：嗯，然后那个 Today AI 就我说的齐俊源他们公司做的这个产品，他可能形态上会和 Muse 更接近一些，他也是有 App 端，有网页端。 而且他们还在接一些更多的硬件，比如说像戒指，因为它会有你的比如睡眠或者运动的一些信息，像手环等等。 对，就这个个人出手还要和很多硬件做联通，就你们获得这个人生活全方位的更多的上下文。
Henry Yin：对，我觉得收集到尽可能多的上下文这个事情肯定是非常重要的，对于这种 always on the agent 来说。
程曼祺：你觉得是哪些条件让个人 assistant 到了一个会爆发的时机？。 比如说你之前也提到像 Poke 这种产品，它是更早就出现的。 为什么现在这些产品，包括 Muse，包括 Instinct 都更火了？
Henry Yin：我觉得模型能力增强了吧。 我个人使用这种个人助理。 它有很多时候的 use case 都是 browser use 或者 computer use。 比如说我当时用 Muse 的时候。 我的第一个任务是我让 Muse 去美国的这个 TaskRabbit。 就是找一种临时工的网站上面给我招了个临时工。 他就是要去用 browser use。 然后去上面去浏览网页。 然后帮我走这个流程。 然后也需要我输入的时候就来问我一些问题。 那一年前的话，我觉得 Bronzer use 这些能力都是还没 ready 的，那现在的话就是这些，随着这些能力的成熟，这种个人助理会比之前能够做更多的事情了，有更多的实际的价值。
程曼祺：我觉得这也是现在 AI 创业的一个特点，就是一些已经被人试过的某一个阶段看起来是行不通的 idea，而且你过一段时间你又可以再试一遍。
Henry Yin：对。
程曼祺：然后说到就是 Muse 这种形态，因为它也是有外部端的嘛。 你刚才说的这个任务，你用 CodeX 或者用 Claude Code,Claude CodeWork 做，它会有什么区别吗？。 你怎么和那些核心前沿厂商本身能帮你处理各种任务的这种产品有差异化？
Henry Yin：我觉得很多时候其实我还使用它的时候其实还是没有电脑的。 我不知道这是好的点还是坏的点，它可以让你随时随地的工作，因为你很多时候你要处理稍微复杂的工作，比如你要开启一个不同的 app 之间转来转去的，你可能就想不要用手机搞了，就是上电脑来干这些活。 但现在他应该把这些事情全部通过一个个人助理给你穿起来了。 比如说你想给一个 pdf 签个名，然后再发个邮件发出去。 你以前可能就是觉得手机干这个事不是很方便，但你现在只要和你的个人助理，不管是语音还是文字说下这个事，他就可以把这个事从头到尾给你干完。 所以其实你已经可以在很多之前你没有工作条件的时候，你可以工作。
程曼祺：那这和 CodeX 或者 Claude Code 的远程任务有什么区别呢？。 我可以先补充一下它们在实现方式上的区别。 Mills 是给每个用户搭一个独立的云端的虚拟机。 所以它的跨端体验是很丝滑的。 就是你从手机、电脑、平板。 你其实用的都是同一个
程曼祺：当然这可能有我的网络环境的问题。 它经常会出现连接表慢。 或者你要多试几次才能连上的情况。 正好你也可以分享一下。 你用 Muse 和用 Codex 来做跨端的远程任务的时候。 它的体感上的差别是什么？
Henry Yin：如果是你用户主动发起的请求的话。 那么这个 agent 的能力呢。 它确实和比如说 Codex 能力上是相差不多的。 所以的话呢，我觉得它可能。 更强大的地方还是说一，他会主动的办事做一些事情。 那么至少目前来说，Codex 和 Claude Code 他们还是没有这种 proactive 去做一些事情的这种能力的。 然后其次的话就是说，当你和他的这些平时常用的软件全部都和他连通的时候，比如说什么 Gmail 什么这些事情，你可能很多人 Gmail 都是没有和你的 Codex 连通的。 但是当他比如你的 Gmail 或者你的一些购物啊，这些东西全部和他联通的时候呢，你就更倾向于用他来做一些事情，这些小的 friction 就更少。
程曼祺：OpenAI 和 Anthropic 为什么没有比 Meta 更早来做这件事，尤其是 OpenAI，它年初就把 OpenClaw 收了，收完之后其实这么长时间里都没什么特别大的动静。 它是中间对 2C 产品失望了吗？因为它三月的时候把 Zorro 这个 APP 也关掉了吗？
Henry Yin：我觉得可能是和 Anthropic 打架打得太忙了，然后没顾过来，但我觉得 Muse 火的话呢，它也是有一些 Meta 独特的优势的。 他疯狂在 Facebook 和 Instagram 投放广告，然后就投出圈了。 有很多之前可能我朋友跟我说他们的父母辈或者说朋友。 比如说可能都没有听说过 OpenAI 的。 人会来问他们我看到 Muse 了。 然后我是不是应该开始使用 Muse。 所以这个实际上是依赖于 Meta 自己非常强的分发能力。 所以这个事情就是你要排早做晚做你都没有这个优势。 所以你也没有什么特别好酸的
程曼祺：这么看起来自己也应该做这个方向。 腾讯也应该做这个方向。 他们都有这个触达上的优势
Henry Yin：对，所以我觉得腾讯如果这个事情没做出来的话，我就真的说不过去。
程曼祺：但他们现在倒还没有退出，WorkBuddy 并不是这个方向的产品。 小微可能可以算吧，但小微的扩大测试的节奏是比较缓慢的，就是他们在微信上有一个 agent 的产品。 而且说实话很多事都干不了，这涉及到另一个话题了，就是这个互联网生态的开放程度。 比如说像 Instinct 的这样的产品，它其实也可以帮你订机票啊，订餐啊等等，打车，那其实需要这些本身提供服务的 APP 和软件是要向它开放一定的接口，或者说权限，我理解。
Henry Yin：对。
程曼祺：这个事它会持续地开放下去吗？
Henry Yin：不一定吧，Amazon 现在已经把 Muse 给 ban 掉了。
程曼祺：就是不能通过它在亚马逊上购物了？
Henry Yin：对。
程曼祺：嗯，你说到这个就是有一个数字我觉得是要分享下的。 就是 Instinct 的创始人 Noah Sheehan。 他自己在推特上 8 月底的时候。 他说 Instinct 的用户平均每个月通过 Instinct 产品的消费已经超过了 1300 美元。 他这里的这个钱不是订阅费。 就是说他通过这买东西花的钱。
Henry Yin：比如说我用 Muse 帮我订一个那个临时工。 他来干两个小时活就付了 200 多美元。 那我只要持续的去用它，我相信这个一个月 1300 美元，就是平时用一用应该也不是很难。
程曼祺：两个小时 200 美元干什么活？
Henry Yin：Plumbing，水管堵了。 我不知道这个创始人怎么算的，就甚至我觉得他可能他我用这个东西去查一些东西，查机票。 我不知道他是不是都有可能会算到他这个染粉丢里面。
程曼祺：他肯定没算嘛，但是这个里面有一个信息我分享一下，就是有一次他自己接受华尔街日报采访的时候说有一个人在上面买了一套房子，所以我们让他这个平均数算进去呗。
Henry Yin：我觉得这个就有点怀疑，包括支付也会比较难啊，我觉得。 因为现在很多比如 Muse 他们支付都是说你要把信用卡提供给他们，他们有一个 link 还是什么东西的，然后把它存在里面，然后他之后就可以用那个 API 来进行支付。 你要 end to end 端到端的在他这个 app 里面能够实现买房，我觉得是比较困难。
程曼祺：有可能只是做了中间的一个环节。
Henry Yin：比如说通过他和 agent 的沟通，然后最后敲定签合同，到这儿可能我觉得都是可能他能够完成的。
程曼祺：以及其实现在他说这个平均消费额对他们的商业化本身是没什么意义的。 因为目前首先他给所有用户是免费用。 然后在用户在这个平台上的消费率他目前也没有抽用。
Henry Yin：嗯。
程曼祺：但是我觉得长期来说这确实有可能是一个商业化的选项。
Henry Yin：哦，我觉得还有一个点，之前我用 Muse，然后我想给朋友打钱。 然后我想把我的银行账号密码给他。 然后让他帮我打钱。 他拒绝了。
程曼祺：那这是好事啊。 我觉得。
Henry Yin：对。 所以进一步我觉得就是说。 你想直接在上面买房。 然后让他给你打钱。 我觉得这个事好像就比较难。
程曼祺：然后像 Muse。 包括像 today AI 这些产品。 它都是有一个基础订阅费的。 它也有免费版。 然后它也有这种订阅版本。 你觉得长期来说。 这种个人助手可能的商业模式会是什么？
Henry Yin：我觉得订阅加广告。 我觉得我还是非常愿意为他付订阅费的，
程曼祺：那你愿意这里面有广告吗？
Henry Yin：我可能得选一个吧。 我能够接受的就是如果我付订阅费的话，你没有广告。 我要不付贴费的话，你给我弄点广告。
程曼祺：可以讲讲这个公司的创始人还是这个公司大概是个什么情况？。 它是很快到了目前在 100 亿美元的估值。
Henry Yin：这个公司一直没有现在的用户收费。 所以它整个基础设施，尤其是需要商的 token 也是比较多的。 所以他就是一直需要融资，他应该是在可能一两个月前，然后以这个 25 亿美金融了一轮。 然后呢，最新的一轮应该是在 100 亿美金了。
程曼祺：这个创始人挺年轻的，03 年呢？
Henry Yin：对，创始人之前的话是在另外一家就是比较明星的 AI Startup，叫做 Sierra 的工程师，然后后来创始了这家公司。
程曼祺：那总结来说的话，就是现在在讨论上非常火的这些个人产品，他们大概的实际的使用情况，用户数都是一个什么水平？
Henry Yin：Muse 应该是超过 250 万下载了。 这个而且不是最新的数据，这可能是一周前的数据。
程曼祺：最新 Sensor Tower 的数据是 340 万的下载，9 月 25 号的。
Henry Yin：Instinct 没有公布他们的。 他之前都是邀请制的。 对，我觉得 Instinct 鉴于它的资源和算力，可能实际用户规模一定要小，至少一个手上机，可能更多。
［00:20］
程曼祺：所以是，如果说以这个行业目前最大的产品，就 Muse 来说的话，就是 300 多万次的下载，这应该算是很快了，9 月上线到现在。
Henry Yin：对啊，两三周的时间，两三周的时间里面，它的股价也涨了 11%,
程曼祺：那我这里补充一个可以作为对比的数据。 去年也是十一前后。 OpenAI 的 Sara App 也是一度爆火。 当时它是不到 5 天的下载量就突破了 100 万。 我们录这期的时候，Muse 应该是上线不到 20 天。 也就是 5 天 100 万和不到 20 天 340 万。 我觉得我们可以先 mark 一下吧。 我们之后可以再来看它之后是个什么情况。 当然你前面也说到了 Muse 有一个特点。 就是它是很出圈的。 比如说你朋友的一些父辈他们之前可能。 不知道 OpenAI 但是他们也会去想知道 Muse 是一个什么产品。
Henry Yin：能感觉到这个热度应该还要再持续一段时间。
程曼祺：其实过去 AI 助理产品已经出现过好几次了，有几轮热潮。 包括最早 11 年的时候苹果就做了 Siri。 然后上一轮 AI 热潮就在 12、13 年之后中美也有挺多创业公司在做这个方向。 像 Corti AI、等等。 听起来你认为这次不会再是谈话一线，你觉得是为什么呀？
Henry Yin：主要的原因还是模型能力变强了，尤其是 computer use。 因为刚才我们提到的很多应用场景里面，生活中的代办事项最后都要落到去操作浏览器。 第二个的话就是成本的下降也是非常重要的。 刚 Computer Use 第一次加入模型能力的时候，当时就是你可能操作几个步骤，就是要几美金的这个价格，那么这个明显就是和这些日常频繁的这些小事的需求是对不上的，但目前的话呢，这个模型的价格降下来以后，确实就使得这些日常的小事值得让模型来帮我们去做了，所以这可能是两个主要的原因。
程曼祺：你觉得再往下这类个人助理产品要把体验做得更好，需要优化的关键能力或者方向可能是什么样？
Henry Yin：我觉得会有三个方向，第一个的话还是回到能力上面，因为现在还是有很多网站它用 Computer Use，不太好操作的。 从我个人的使用的经验来看，像什么 DMV,United Airline，最近经常会卡壳。 DMV 是就是加州这边的车辆管理局，比如说你注册车辆，然后什么更改你的地址，然后申请 ID 这些，在美国这边都是 DMV。
程曼祺：我以为是那种比较专业的网站会比较难用。 这个听起来好像每个人都得用啊。 他不应该训得很好吗？
Henry Yin：可能有一些边角，边角，edge case 可能没有训到。 DMV 的话，我记得上次在选地址的时候。 然后选那个有一步，他要选那个州。 也不知道为什么，这个看起来很简单的任务。 他就是卡在那儿过不去的。 你说你用的是 Muse?。 我用的是 Muse，就一个下载菜单，然后选美国的哪个州，选的 California 就选不中。 但很多地方都会填过我的地址，但就是在 DMV 上面填不懂。 所以我觉得可能是那个网页就是有点不太好操作。
程曼祺：正好我补充一下，就是 Muse 它肯定用的就是 MetaZ 的模型，对吧？。 Muse 没接别的模型，D 层。
Henry Yin：这个不好说。
程曼祺：这是个未知信息。
Henry Yin：不知道，未知信息。 因为很难说，我觉得他们很有可能，他们现在还是产品体验优先嘛。 对比如说现在有人报道就是 Muse 他帮你打电话的功能是真的用人帮你打电话，不是 voice agent，他们有一个 call center 然后帮你打电话。 所以我觉得他们就是为了让产品能够实现像现在这个体验，他们应该是愿意做很多事情的，包括但不限于比如说需要去用到别家的模型，或去用别家的模型。
程曼祺：我觉得这也是一种做好产品的思路。 说回来说，你所有一个是能力，尤其是上 computer use 的这种能力，这第一个方向。
Henry Yin：第二个方向的话，我觉得是生态。 就是 Instinct 应该是刚刚宣布和 Shopify 合作。 然后把这些商品搜索，然后结账订单这些东西打包进它自己的产品。 然后另外一边的话，Amazon 又限制了 Muse 的访问。 你就是可以看到就是说老一代的这些服务提供商们。 他们有一些选择和这些新的个人助理进行合作。 有的选择就是和他们这个割席对吧。 所以就是未来的话这些助手能不能把这些。 我们生活里的事情干完也取决于这些服务商愿不愿意。 让他进入他的生态系统。 然后有没有合适的这个授权。 和这个交易的接口
程曼祺：这里我补充一点，就是在美国这几个个人助手产品很火之后。 我也跟国内的一些公司的人交流嘛。 包括国内有一些大模型厂商之前也出过个人助理产品。 他们心中一个比较大的担忧就是这种生态开放的问题。 因为在国内其实孤岛效应是更明显的。 在美国应该很多大的互联网服务还是有网页版的。 国内其实很多东西已经没有网页版了。 然后你要去跨应用的去做这些事的抵制力会很强，
Henry Yin：第三个方向的话，我觉得是个性化和持续学习。 现在的所有人的助手，每个助手都长得是一个样，沟通起来也是一种性格。 我觉得之前我有一个非常喜欢的个人助理产品。 他的 AI 的性格做得特别的有趣有意思，非常让我想和他交流。 就是那个现在已经被 Cognition 收购的 Poke AI。 但我觉得除了个人助理的性格上面。 更重要的是他能不能就是从和用户的相处中学会用户的这个习惯。 比如说你什么样的预算啊。 然后你喜欢什么样的航班啊。 什么时候该提醒你啊。 什么时候不要打扰用户啊。 像这些纠正过一次的事情。 下次能不能就是不要再解释能够做对。 我觉得这些的话还是一个下一个阶段。 可能这些个人助理他们需要提升能力的一个主要的一个战场。
程曼祺：Poke AI 被 Cognition 收购之后后来怎么样？。 这产品还在吗？
Henry Yin：他们产品还在独立运营。 并且的话应该是他们 Cognition 也非常看重他们给 AI 植入性格的能力。 所以也说这方面的能力会往 Cognition 其他的产品去迁移。
程曼祺：其实他们是比 Instinct 更早做的。
Henry Yin：对。
程曼祺：对，我觉得确实之前一些尝试过的人可以再一次来尝试这个方向。 然后我自己其实觉得挺重要的一个方向。 就你前面说这三个里面提到的就是安全。 因为 DOS 和 Muse 它现在的实现方式。 它都是在云端有一个独立的虚拟机。 好处就是它可以让这个 agent 一直。 运行，而且你从不同的终端去访问他的体验是非常丝滑的，理论上他是没有断点的。 但另一方面那就说明我和他之间交流的各种跟我自己相关的敏感数据和信息，肯定是以某种方式经过了云端。 然后这样我觉得他会有比较大的安全隐患。
Henry Yin：确实，因为现在想要按这个个人助理帮你做事情的话，基本上已经把我大部分账号的这个密码，包括我的信用卡这些信息全部都给到他们了。 所以如果要是泄露出去的话，确实会很大安全隐患。
程曼祺：你现在用 Muse，你自己是比较放心的，因为它是大公司吗？
Henry Yin：我感觉对 Meta 会比对 Instinct 放心一些。 因为 Instinct 它的 Data Policy 都已经写成这样了。 我觉得对它的 Privacy 和 Security 没有任何期待。
程曼祺：接下来我们进入第一次录制本期季报时的其他讨论部分。 正式开始三季度的讨论之前，我们依然是先来回顾一下上一期的内容，为接下来这一期的内容做一些上下文的铺垫。 上一期是 171 期，当时的标题是从 Coding 到 RSI 强者欲强的未来。 所以上一个季度，我个人感觉最有意思的一个新趋势指引，其实就是标题里最后说的 RSI 地规自进化。 那简单来说，RSI 就是一个可以不断自我改进自我提升的 AI 系统。 上一次我们主要是聊了这个概念是什么，以及一些新进出现的创业公司，还有 Frontier Labs,OpenAI，以及 Anthropic 在这个方向上的进展。 这个季度是你能看到它的趋势要越明显的，比如说 TML 的连创之一翁丽，她离开了 TML 加入 OpenAI，然后去报道她会去带团队探索的方向就是 RSI。 在中国的话，像智普这边也发了长文描述他们对 RCI 的理解和一些进展，他们的切入点是 AI Infra，包括我们这个季度中间有些相关的节目，像 K3 那一次也是讨论到了 K3 技术报告里面，他们用 K3 这个模型的早期版本来改进 Curl，这也是 Infra 的一部分，这是我个人觉得比较有意思的一个新趋势。 然后 Henry 你也可以讲讲就是回顾二季度，你觉得有哪些想法是被验证了，然后哪些想法发生了比较大的变化？
Henry Yin：我觉得从 RSI 开始说的话，就是我们逐渐可以开始看到 RSI 的一些威力吧。 比如说 OpenAI 上一个季度把他们的 RSI 的技术框架应用到了 inference stack 上面。 然后实现了整个 inference cost 20% 的缩减，其实是非常大的一个经济项目。 除了 RSI，我觉得上个季度我们做的几个预测，其实在这个季度实现了验证。 比如说 computer use 的重要性和价值，我们可以看到 ASTRA,GPT-6 ASTRA 在 computer use 上面改进。 然后以及 Voice 作为人和 AI 交互的这个界面，我们可以看到这个 GPT-Live 新的模型的发布。 还有比如我们上个季度预测 AI 下一个增长点是这种 Always-on 的一直开的这种个人助理。 那么这个季度我们也看到了新的产品的到来。 我觉得可能有一些
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程曼祺：就是在提升智能和模型的上限能力上，过去这段时间又发生了什么？。 第二条线是智能扩散，就是来看看相关的一些产品它是怎么普及普惠到更多人和商业组织的。 第一个大的话题还是回到两大 Frontier Live 的竞争，就 OpenAI 和 Anthropic。 还是从模型开始聊吧，正好整个三季度，尤其是最近这一个月，就是 9 月是有很多重磅发布的，包括 OpenAI 的 GPT-6 的三个档。 Astra, Sol, Lula, GPT-6, Sol, Lula 发布的同一天，Cloud 发布了 OPS 5.5。 也是在这个季度，就上一次 OPS 系列的更新是 OPS 5，这个是 7 月中旬。 所以模型现在特别多，然后发布频率越来越快。 我想先请 Henry 和大家简单梳理一下，就这两个 Frontier Labs，他们现在都有哪些模型线，然后他们之间什么关系。
Henry Yin：我觉得这个季度的话，可能大家最关心的两个模型的发布就是 GPT-6 Astra，是 OpenAI 这一代的旗舰模型，还有就是 Antropic 的新一代旗舰 Opus 5.5。 那么在 GPT-6 Astra 这边的话，它是 computer use 的能力有了比较明显的提升，能够使用 Blender 在内的很多这种专业软件完成更多的任务。 另外就是在 Science 和 Math 这边也提升比较明显。 Terminal Bench Science 从 22%提升到了 64%，然后 Frontier Math 的 Tier 4 从 83%提升到了 97%。 Opus 这边的话就是在官方公布的所有测评中，得分居然都超过了他们更强的模型 Fable 5.1。 同时相比 Fibonacci 5，运行成本降低了 40%，输入输出单价降低了 20%。 不过 AnthroPic 自己也在公布的这个 Blog 里面说，实际使用起来的体验可能差别不是很大。 除了这两个旗舰模型以外，OpenAI 的这个季度还发布了比如说像 GPT-Image 2.5 的两个档位。 还有这个语音模型 GPT-Live 1，都是 OpenAI 这个季度的新的模型的 release。
程曼祺：你刚讲的 Benchmark 更多是一些数据上量化的指标，所以想问一下就是从体感上，你自己包括你周围的一些研究员的朋友，或者做产品的一些朋友，他们对这个季度新发的这些比较重磅的模型的使用体感是什么？
Henry Yin：我觉得这个其实非常看实际的应用场景是什么样的。 比如说如果对于 coding 来说。 可能 Astra 相比于 GPT 5.6 SO。 之前有一个 OpenAI 做 pretraining 的朋友。 他可能说对他自己的应用场景下面。 这两者模型体感可能差不多。 这个同样的在 Anthropic 那边。 就是 Opus 5.5 和前一代模型的改进，在 coding 上面可能也没有那么大。 但是在比如说 Astra 和 Opus 5.5 擅长的领域。 比如对 Astra 来说，Computer Use，使用 Blender 这种专业软件的能力。 或者说在 Opus 5.5 这边，就是 Visual Design 的能力都是有比较大幅的改进的。 但它确实是能感觉到他们 internal 可能还没有发布的最强的模型，在 reasoning 还有可靠性，
程曼祺：这个也是嘉宾会讨论的一个问题。 就是说因为现在这些最前沿的模型。 其实你发布的时候所受的审查或者说安全的限制是越来越严格的。 所以最领先的厂商比外面的人可以更早更全面的用到更强的智能。 就又会加强他们的领先优势。
Henry Yin：这个事情确实比较重要。 就是你内部最强的模型其实决定了你 RSI 赚的有多快。 不过好在就是他们两家之间还是有竞争的。 所以还是说不会就是藏很久不拿出来发布。 如果要是一家独大了的话，那就是一个比较黑暗的一个未来了。 嗯，但我觉得应该可能性不是很大，因为硅谷的人才流动速度还是非常快的。 我觉得就是说很难说你有一个 secret sauce，别人是一直没法弄明白是怎么做的。
程曼祺：OK 那我们就是回到这几个模型啊。 GPT-6 Astra 可以再展开讲一讲。 它是一个反响还挺强烈的模型。 总结而言的话它核心的亮点是什么
Henry Yin：GPT-6 Astra 发布以后确实反响挺强烈的。 对直观的就是。 OPEN AI 它这个 200 美元的 Pro 套餐暂时不让新用户订阅了。 因为他们的这个 computer 有点跟不上。 所以为了保证现有的用户体验。 他们就是在增加容量之前呢。 需要先暂停最消耗资源的这一档订阅。 Astral 我觉得这次最值得讲的进步呢，我会选就是 Claude Opus 5.5。 他的发布视频其实也用了一段很有意思的历史来讲。 在这段很有意思的历史来讲这件事。 他发布视频开头是 MIT 在 1979 年做的一个经典的人机交互实验。 叫做 Put That There，就是把它放在哪里。 它实际上是结合语音和手势。 然后使得能够在电脑屏幕上面画图，然后移动图形。 其实从那个时候我们就开始探索能不能直接告诉电脑我们想做什么。 然后让电脑去理解并且执行。 47 年以后，OPPA 用同样的一个画一个黄色圆圈来重新开场。 但这次的话呢，他们继续往下做，然后把这个黄色圆圈先是变成了一个火箭的窗口，然后再给这个火箭加上很多细节，然后再打开 Blender，把这个火箭做成一个三维的模型，再基于这个三维模型做一个 3D 的游戏，最后生成了一个 3D 打印的文件，是一个非常完整的一个这个能力的一个展示。 然后网上的话也有很多传播很广的这些 3D 的 Astra 的 demo，大部分都基于 Astra 对 Blender 的使用能力，比如说有一个开发者他把 Zillow 上的一套豪宅的这个房源链接交给 Astra，然后让他根据照片。 在 Blender 里面给豪宅建模，然后再制作一段 house tour 的 video，带你虚拟参观这套房屋。 这个在 Twitter 上面就是爆火了。 然后类似的能力还也出现在，比如说 Astra 可以使用制作游戏的 Unity。 然后设计电路的 KeyCAD，包括我们比较熟悉的 Excel,Power BI 这些专业软件中。 从跑分上来说的话，在官方的 OS Word 2.0 的离线评测里面。 Astral 的一个得分也从上一代的 65%提高到 72%。 然后时间上也大幅缩短了，大概缩短了从 47%吧，从 75 分钟降到了 40 分钟。 所以它相当于是在 computer use 上做得更好，并且更快。
程曼祺：然后是这个 OPS 5.5，你前面说到的，就是它能用 coding 来做很多事，可以展开来讲讲。
Henry Yin：我觉得 Opus 5.5 这次一个很大的亮点。 就是用代码来做视觉设计和动画的能力，这个网上有很多经验的这个例子。 乍一看的话呢，你可能会以为这个是 video generation 就是视频生成模型做的，比如像 C-Dance 这样的模型。 结果后来发现这整个动画居然都是 Opus 写代码画出来的，我觉得还是非常超出了大家的预期。 有很多这个作品，很多这个动画其实就是一个 HTML 文件。 然后里面是没有图片或者视频的素材的。 是纯用 JevaScript 和 Canvas 2D 一笔一画的绘制出来的。 有些视频又是通过 Web Audio 再配上声音。 比如说有人做了一段介绍 Cloud 自己生平的动画。 还有各种艺术风格和复杂的视觉设计。 我们可以之后在咱们播客的评论区放一些链接。 然后大家看一下这种直观的感受到。 Opus 5.5 的这些做动画的能力了。 我觉得这件事情比较重大的意义呢。 就是让我们重新认识到 coding 这个工具。 它作为最 general 的工具能做什么。 就是它能够比如讲画什么，用什么颜色，一个元素。 什么时候出现，怎么移动，停留多久。 像所有这些动画的元素都可以写进代码里面。 所以它真的是一个让我会觉得好奇，就是说还有多少我们原来认为不属于 coding 的事情，其实都是可以通过写代码来完成的。
程曼祺：通过写代码来生成一段视频，它整体是不是更高效啊？。 就比如说它算力和 token 的消耗数也更少，相比于视频生成。
Henry Yin：这个倒不好说，因为我记得它好像有一个 78 秒的视频是做了 45 分钟。
程曼祺：嗯。
Henry Yin：如果一个 78 秒的视频如果用 Video Generation Model 做的话应该会更快，当然这个不算抽卡的时间，但我觉得代码的好处就是它可以非常针对性的进行剪辑。 或者你要修改哪里，这个东西的可以的控制性应该是远高于 video generation model 的。 比如说有人用这个来做一些 education 的材料，教育材料。 你想学什么东西的话，然后他可以给你做一个动画，然后来给你解释。 这个东西是一种交互性的一种学习的材料，其实是我觉得非常好的。
程曼祺：你觉得过去这几年的话，发展到现在，这些前沿模型能力的提升的增量来自哪？。 因为最开始的时候其实是来自大规模预训练，然后 24 年 9 月 OpenIOE 之后，有一个范式的转变。 大家会投入很多力量去做后训练，做大规模的长化学习，还有在计算时时间加更多的算力。 你觉得现在这个新的提升的增量的来源它变化了吗？
Henry Yin：还是一个多方面的吧，因为大家应该还是在不管是 pre-trained post-trained recipe。 还是比如说在 test time pump field 对吧，可以通过后面可能会聊到 multi-agent 来增加更多的算力。 应该都是有提升的，不过我觉得可能 ROI 最高的应该还是数据上面。 这个也可以举一些例子，就是说你可以看看就是 front-end lab 愿意在数据上面其实是花很多钱的
［00:40］
程曼祺：其实是花很多钱的，比如说最近 Gemini 收购了一家公司叫做 Mechanize，它是这个 Anthropic 的一个数据供应商，然后因为在 Anthropic 内部的这个风评很好，他们持续质量比较高，它主要是供这个 coding 的数据，所以这个 Gemini 就想非常着急提升自己 coding 能力，所以就这个 Surrey 和 Cori 就 reach out，然后收购了 Mechanize。
Henry Yin：多少钱收的？
程曼祺：1.5Billion,15 亿美金。
Henry Yin：SRPT 没有去竞争一下。 JevaLine 买走之后。 是不是它少了个供应商？
程曼祺：我觉得他们是在数据采集上面。 采购上面是非常有自己的想法的。 他们之前为了让这个领域里面有更多的供应商。 专门就是给 YCE 的很多公司去发钱。 然后可能每个公司可能比如说给你一个 Million 的订单。 然后增加这个领域里面的玩家数量，
Henry Yin：说到数据的话，现在的数据和最开始的数据有什么变化？
程曼祺：从去年，25 年中开始吧，有大量的新的做这些强化学习环境的公司，或者说 RL Environment 的公司。 最近有挺多都融了比较多的钱，比如说像 Afterquery, Fleet AI 等等。 所以这些公司应该是吃到了这一波数据的红利。 他们像 OpenAI,Turby 这些 Frontier Labs 提供了大量的强化学习环境的数据。 当然除了这些强化学习环境以外，像这些思维链的数据，用来做 SFT 的数据也是一直有这种需求的。
Henry Yin：你刚提到那些公司现在估值在什么量级？
程曼祺：After Curie 如果我没有记错的话，应该是在 30 亿美元左右。 然后 Fleet AI 的最新一轮应该是 7 亿 5 千万美元。
Henry Yin：OK，那中国现在类似的公司的估值已经跟美国公司差不多了，就你刚说强化学习环境。 有一个下半年成立的中国公司叫 UliPet，他们一开始也是做强化学习环境的，他们现在应该是接近 30 亿美元的估值了。 这个挺神奇的，中美的大模型公司的估值差了挺多，数据公司的估值已经是有赶上的趋势了。
程曼祺：可能是因为美国这边的玩家太多了，但是中国这边可能优秀的玩家数量比较少，所以估值可能会更高一些。
Henry Yin：说到数据的话，还有一个三季度被特别广泛讨论的问题，就是蒸馏和反蒸馏。 因为蒸馏本质上它也是一种获得高质量数据的方法。 我觉得最近的一个新变化就是在 GBT-6 Astra 发布之后，因为这是 9 月初嘛。 然后我们和中国的一些研究员聊，就很多人的反馈都是 GBT-6 Astra 是更难蒸馏了。 我不知道你和周围就美国的现行周围有没有讨论这个问题啊？。 它更难蒸馏的原因是什么？。 其实导致的就它是跟模型本身能力提升了有关。 还是一些别的手段让它变得更难蒸馏？
程曼祺：那从原理上为什么蒸馏很难彻底杜绝呢？。 是因为这些这个思考模型啊。 他在回答之前会先花一段时间去吐出他这个思维链，但是这些模型厂商他是不会主动展示这些思维链的。 但是在一个多轮对话里面，下一轮对话实际上模型还是需要之前的这个思维链的。 所以这些思维链的话，他们其实会被加密起来，然后传回服务器，然后在服务器里面解密以后，在下一轮对话生成的时候再把它
程曼祺：虽然这个旗舰模型它防护的比较好，它可能不会说出自己这个思维链，但是这个旗舰模型它的思维链可以把它交给他们的防护比较弱的这些小模型，这些小模型可能会把旗舰模型的思维链给读出来。 所以就是研究者利用这条路径绕过了像旗舰模型索取内部推理的限制，然后通过攻破了这些小模型，然后来获得旗舰模型的思维链。 所以这个重点的话呢，就是说你想保护这个强模型的秘密，你还得保护所有能独造这个秘密的其他模型。
Henry Yin：没有关系吧？
程曼祺：或者它不是直接的关系，可能会有这种间接的关系。 就是谁有更强的模型，你有更强的 coding 能力。 有更强的处理任务的能力，可以就帮你去做这些工坊吧。 其实最近这个季度的模型发布。 在网络安全上的能力也都是他们会去讲的重点。 GPT-6 都是把网络安全能力作为其中一个高亮的能力去展示的。 那回到 Frontier Slab 之间的竞争，前面说的是模型本身的进展，然后接下来我觉得可以聊的一个话题是 OpenAI 和 Anthropic 这两家公司他们看中的不同的要优化的方向。 最近比较受瞩目的一个方向是前沿的数学问题，这也是 OpenAI 陆续在释放成果的领域，比如说他们号称解决了千禧年的数学难题之一，然后后来这个事儿又应该是引起了很多风波和争议。 Henry 你可以先和大家讲一下整个过程大概是怎么样的。
Henry Yin：首先千禧年数学难题是七道非常重要和困难的数学问题。 OpenAI 这次解决的千禧年数学难题是纳维斯托克斯方程的存在性与公华性问题。 我们可以把它简写为这个 NS 方程问题。 简单来说它就是流体世界里面的这个牛顿定律。 它会描述就是当流体受到压力粘性和外力的影响的时候如何运动。 像这个飞机周围的气流啊天气变化啊血液在血管里面的流动啊都可以用这类方程来描述。 我们其实一直就是会。 用它，但是这次研究的话是说这个 IS 方程它有没有可能在某些时候出现这个异常。
程曼祺：就是说这个难题本身是研究这个方程的某种数学特性，对吧？它才是一个假设嘛，它可能有一种什么数学特性，然后你要去证明它有这个数学特性。
Henry Yin：对，嗯，他就是个纯数学问题了，对，因为有的人会问就是这个解决了纳维-斯托克斯方程问题能不能立马产生这个经济价值啊，然后这个答案的话呢，是就是说他这个证明并不会立马让这个天气预报变得更准，或者飞机更省油，或者解决这个团流问题，因为我们本来已经在用了，但是这个 AI 在解决 NAS 问题中展现出来的能力呢，会让我们有理由相信接下来 AI 有能力解决更多直接能产生经济价值的难题。
程曼祺：那可以去说 OpenAI 它是怎么解决的？
Henry Yin：OpenAI 它是搞了一个一万个 agent 的一个高并发的一个 agent 的集群。 然后探索这种各种不同的方向。 然后最后再跑了 88 个小时烧了 130 billion。 也就是 1300 亿 token 以后。 他们得到了这个 NS 方程问题的证明。 然后随后用这个 Astra 又花了 17 个小时。 完成了另的形式化和验证，
Henry Yin：最后就是整个可以说解决了这个。 NAS 方程问题的形式 C 和形式 D。 另是一个证明的检查系统。 就是你可以把任何的这个数学的这个论证。 写成他能检查的形式。 然后他就可以逐步推导。 然后判断这个是不是对的。 后来发了一个论文，
程曼祺：然后里面写了详细他们的这个证明的过程。
Henry Yin：对，就同行都是可以去评议的。 围绕这个纳维-斯托克斯方程问题的争议是什么呢？
Henry Yin：就是 OpenAI 在自己的这个 blog 里面说，他们是在 9 月初的时候听到就是好像有人在重要数学问题上面产生了重大进展，所以他们想我们也来试一试能不能解决这个问题。 那么他听到这个进展是谁呢？
Henry Yin：是一个纽约大学的数学家 Tristan Buckmaster
Henry Yin：和他的同事是一个在 Antropi 工作的研究员。 就是 Levin de Alpoge
Henry Yin：他们两个已经合作在做这个 NAS 方程问题。 大概合作留一年的时间了
Henry Yin：然后他们在这之前呢确实是
Henry Yin：把一些未发表的草稿交给过这个 Codex 使用
Henry Yin：所以就是难以排除 OpenAI 是否
Henry Yin：查看了 Tristan Buckmaster 在 Codex 里面的这些数据，
Henry Yin：来用于自己的证明，不管是有意的还是无意的。
Henry Yin：然后另外一个点的话，就是说在这个 OpenAI 主动
Henry Yin：去联系了 Tristan Bartmester，然后提出因为他的合作者在 Anthropic 工作，
Henry Yin：所以希望他把他的合作者排除在作者的之列之外。
Henry Yin：所以他认为这个沟通过程带有施压的意味，
Henry Yin：所以他就把整个他和 OpenAI 的沟通的过程全部都在网上公开出来了。 所以这也是一个争议的起因吧。
Henry Yin：首先 OpenAI 听说有人在这个方向上有了一些进展，
程曼祺：他是怎么听说的？
程曼祺：是 Buckmaster 自己在一些数学的学术会议或者说公开场合说过吗？
Henry Yin：难道是从 Codex 听说了吗？。 在质疑的点就是说。 因为也没人知道他们是怎么听说的。 但可能是。
［00:50］
程曼祺：每天知道他们是怎么听说的。 但可能是研究员之间的交流。 他们听说的。 但这个就不得而知了。
Henry Yin：这个其实有点反常。 一般一个数学家如果认为他在一个重大问题上快做出来成果的时候。 他不会到处去宣扬这个事情。
程曼祺：确实。
Henry Yin：因为可能很多人都盯着同一个问题。 然后你想了很多年的一个问题。 你快做出来了。 你肯定得自己保证自己获得这个成果。
程曼祺：他们确实就是解释说。 他们解决的问题和 Tristan Buckmaster 解决的这个问题。 他们稍微有点不一样。 一个是可能是代年性的。 一个是不代年性的。 然后他们证明方法不太一样。 他们就是做了一些这方面的说明。
Henry Yin：后面还有一个后续的事件。 就是有很多菲尔茨这样的得主。 他们一起写了一个联名的公开信。 但是那个信里并没有特别提到千禧年问题这件事。 它更多的是在讲担心 AI 对数学研究的一些冲击，
程曼祺：之前有一个做数学的朋友开玩笑说这个数学家可能可以分为两种，一种是给一个问题然后去正那个问题的人和提出新问题的人，然后在 AI 这个时代呢，可能就是解决问题的人就是没有这个活路了，因为这个就直接你找问题提出来以后，然后扔给 AI，然后暴力扔一万个 agent，然后在那儿嗜酒。
Henry Yin：技术方法上，就这次 OpenAI 攻克牵弃的问题，一个比较多人讨论的是多 Agent 的并行协作来处理一个超级复杂的问题。 你前面也提到它是一万个智能体一起协作了 80 多个小时。 其实很多智能体一起工作就不算一个很新的想法，就最近 OpenAI 在多智能体上它有一些什么新的变化吗？
程曼祺：我觉得让很多智能体合作，你可以认为它是 Test and Compute 的一个新的阶段。 因为之前的话，我们可能是让一个模型进行比较长时间的思考，然后就能解决更困难的问题。 对吧？但是对于特别困难的问题的话，它这个长时间的思考，如果一个模型来思考的话，它可能需要很长很长，比如说几十年或者上百年的时间。 但是如果要是我们能够让它能够通过并行思考的方式来做这个事情，就能把这个时间缩短到比较短，比如说缩短到 88 个小时。 所以这个多智能体合作其实我觉得它是一种并行的方式。 那么并行的话呢你可以就是有一些人的。 你可以固定它一些并行的模式。 比如说一个智能体它给其他智能体分配任务。 然后每个任务算完了以后再把它合起来。 这样是人相当于去固化一些合作的方式，那这些的话还是带有人的这些 prior 的，它可能不是最优的合作方式。 所以 OpenAI 它这次的进展就是它给了这些智能体，给了这些模型一些基础的沟通的工具，比如说给其他的这个智能体发消息。 然后就是 train 这个模型自己去学什么时候发消息是好的。
Henry Yin：是人来设置的，还是也是 AI 它自己会面对任务，自己会有一个模式出现？
程曼祺：目前的话，算力给多少这个 budget 还是人来决定的。 那么实际上，比如说给 1 万个 agent 是不是效率提升了 1 万倍，肯定是没有提升 1 万倍。 但是比如说提升了是 500 倍，还是 1000 倍，还是 2000 倍，就这个事情应该目前……。 这次的大会是在几乎无法通过数学研究， 但也没有细统的测量。
Henry Yin：这是 OpenAI 明显看到它在着力的一个方向， 就是前沿的数学研究。 然后另一个也是 GPT-6 Astra 发布之后， 大家讨论的非常多的方向， 就是 Robotics 和物理 AI。 其实这一次巨深智能领域的人是很兴奋的。 这个和我们二季组队有一个讨论也是相呼应的， 就是当时有聊到 OpenAI 和 Anthropic 都会去做 Robotics。 OpenAI 在当时是一个已经公开的信息。 然后我们聊的时候 Anthropic 的那个信息还没有公开。 但他们很快在 7 月上旬发了一个很长的文章。 有讲就直接把 Opus 4.6 4.7 这些模型用到机器人上。 有些什么样的实验的结果。 注意到这一次 GPT-6 对巨声智能领域的影响。 你看到大家的哪些有意思的实验和反馈？
程曼祺：其实之前的话呢，我们就说过就是。 Computer Use 其实可以看作是数字世界的 Robotics。 那么之前还是打一个比方，但没想到这次真正的就是能够看到当一个模型的 computer use 的这些能力增强了以后，它真实的发生了这些能力的 transfer 到操控机器人的这个能力上面。 有一个比较有意思的例子的是有一个研究员，然后他给这个机械臂装上了这个画笔，然后接入了摄像头，然后就让这个 Astra 去操控这个机器人这个画一幅金门大桥的这个画，然后这个模型呢就通过
程曼祺：他这个过程就是主要使用 Astra 的一个模型，对吧？。 就是他从理解这个任务到去规划拆解这个任务到输出动作，就是这一个模型。
Henry Yin：对，他就是这一个模型。 然后因为 Astra 现在跑的还比较慢，所以他不能说就是每针都让这个 Astra 来看。 所以它相当于是 Astra 就是看一次。 然后写动作大概要写可能一分钟的动作。 然后再看一次，然后再调整，大概是这样。 它的实时性肯定是不太行的。 它这一幅画可能需要一到两个小时的时间。
程曼祺：我觉得 GPT-6 发了之后，确实有一个比较大的变化，就很多人都是直接用这一个模型，就端到端的干了 Robotics 的好几层的事，就包括大脑和小脑，因为一般大家之前会说就大脑是你去理解这个任务，比如有个自然语言的指令给你，你理解它的语义，然后你去拆解一个任务。 比如说你要把桌子收拾一下，这个里面其实可能包含很多不同的动作，然后它还有顺序的编排什么什么什么的，以及到最后你再去控制这个机器人的，你不管是灵巧手还是爪甲去执行完这个动作，以前其实很多是分开做的，它是不同的模型来实现的。
程曼祺：也是一个研究员的一个尝试，他们在 RoboDojo 这个系统里面的一个测评，但这个其实是一个仿真的测评，就同样的方式用这个 Astra 来当策略模型的话，它在 42 个任务上 2100 次的平均成功率是 22%点多，虽然这个看着不高，但是 GBT5.5 只有 0.8%吧，就是提升还是挺多的。
Henry Yin：对，然后也可以和比如说像派 05 这样的这个 VLA 进行一个对比，我记得好像这个论文里面写就是派 05 的成功率是 6.9%，所以 Astra 还是比派 05 强很多的。
程曼祺：对，这同一个就那个论文 unexpected robot policy。
Henry Yin：对。 不过这个论文里面也提到一个点呢，就是说这个 Astra 的表现非常的不均衡，他非常擅长这个需要理解任务含义，然后灵活选择动作那种开放式的任务，但是就是精细操作和需要连续完成很多步骤的任务，他就是表现的非常差。
程曼祺：那还是跟我刚才说的那个之前也有很多人会去做的分层的思路也是有关的，就理论上来说，其实如果你观察人的结构的话，人的特别细致的动作，它是由小脑来控制的，对吧，它可能并不是一个需要非常长时间去推理或者规划的这种任务。 我觉得它最后可能实际落地的时候又会有很多不同的形态吧，现在确实它展现了一个大圆模型能直接来当策略模型，而且成功率比之前要高很多，这个还是挺惊人的。
Henry Yin：对，我觉得它有可能指出了一个未来解决 Robotics 的可能一个新方向。
程曼祺：这也带来一个隐身的问题，就是很多巨深智能领域的一些公司，他们接下来可能会面临什么影响？。 对他们来说这是个好事还是个坏事？
Henry Yin：我觉得巨深的话可能是一个有很多 bottlenecks 的一个领域，就不光是 foundational model 这一个部分，包括还有很多。 hardware 啊，然后。 但我觉得可能现在在巨神里面做这种模型的公司。 可能应该更多的去思考如何利用 Astra 这种强大的能力。 就是能够搭上这班车。 而不是和他中文怎么说。
程曼祺：中文的话。 创始人喜欢说的一种说法就是。 你就要和他是正交的。 不是重合的。
Henry Yin：对对对。 就是这个意思。
程曼祺：直接点说的话，你觉得对派和 physical AI 这样的公司来说，它是个利空吗？
Henry Yin：我觉得是一个利空。 可能现在大家还不想公开出来说这个事情。 我觉得私下里已经有不少人说这个，就是这一波 机器人公司都完了。
程曼祺：私下里已经有这么极端的言论了吗？
Henry Yin：对对对，然后就觉得就是，本来可能之前考虑加入其中。 现在可能这一波比较好的公司的人，然后就决定就说就不去了。
程曼祺：比如说想去哪儿了，准备不去了？
Henry Yin：比如想去 都不去了。
程曼祺：那这个领域已经很头部的公司了，那准备去哪了？
Henry Yin：现在有新的创业公司就要走这条路了。
程曼祺：就是更好的利用类似 GPT-6 Astra 这样的能力，来发展自己的能力，对吧？
Henry Yin：或者说就是用 Coding 来做 Robotics。
［01:00］
程曼祺：你说现在更新的公司是最近成立，近期成立的吗？。 或者说成立多长时间？
Henry Yin：可能也就这个月成立的。
程曼祺：这个月还有 Valtex 公司成立？
Henry Yin：对。
程曼祺：所以在美国也是陆续都有这个领域的公司成立啊？
Henry Yin：对。
程曼祺：它的窗口没有大元模型那么集中？
Henry Yin：因为这一波可能还是一个 technology driven 的嘛，因为有些新的技术范式。 所以有新公司出来了。 这块还有一个那个例子我觉得可以补充一下。 就是他的这个自我修复和调整能力我觉得还是非常厉害。 就是还是那个机械壁画金门大乔那个例子。 你可以讲讲他怎么自我修复了？。 就是这个模型呢，他中间发现这个画笔啊，虽然沾到了这个青色颜料了。 但是这个落笔的时候呢，却落在了这个纸张上方的胶带。 所以他就暂停后续这个笔画，然后抬起画笔。 然后再根据这个已经画出的痕迹呢，检查偏差。 他判断呢，大概这个自己估计的纸张方向大概偏了 6 度。 所以他就调整了 6 度的偏差以后。 然后重新修正画的路径和笔记。 所以整个过程的话。 如果放在之前就是 Human Robot Programmer 做的事情。 现在发现整个这个事情。 就是这个，他自己就把这事干了，Astra 自己就把这事干了，所以这个还是非常厉害的。
程曼祺：你觉得为什么 Astra 在这些跟空间相关的任务上会提升的特别明显啊？。 它是一些能力的组合，就比如说因为其实 OpenAI 一直做的多么太，做视觉理解它也做的更多。 还是说它真的空间上的这种智能能力变得更强？
Henry Yin：我的猜测可能是两个部分，一个部分的话就是 OpenAI 它最近在欧盟那边公布了它的一些训练数据的使用情况。 其中的话就是它有大量，它有超过现在有 100 万小时的 multimodal data。 可能一些视频的一些数据，然后用在这个 Pretraining 里面。 所以这本身可能提升了基模的一些空间上面的理解能力。 然后其次的话可能是在具体的这些软件和领域里面。 它们采集了一些数据，有可能是一些 RL 的 environments,
Henry Yin：两个进展可能可以分享一下，两个都是来自 Anthropic 的。 第一个的话是 Cloud 开始设计蛋白质了，并且它已经拿到了实验室里面做了验证。 它是让 Anthropic 的 Cloud 设计了 1320 个蛋白质。 然后交给 web 的实验测试了以后，发现有 354 个能够结合指定的目标，命中率大概是 27%。 你可以把结合指定的目标这个目标想象成一把锁，设计出来的蛋白质就是钥匙。 所以这一步的话就是证明了这个。 Anthropic 的模型现在设计出来的钥匙确实能贴合这个锁。 那么接下来需要进一步验证。 就是它能不能产生我们想要的这个生物学的效果。 然后能不能安全的用于治疗。 这是第一个。 第二个是 Anthropic 发布了一个叫做 ART 的新的媒系统。 就是 Anthropic 在分析大量 DNA 数据的时候发送了一组之前没有被注意到的组合特征。 其中的这些重复序列结构让我们联想到 CRISPR。 CRISPR 当初也是从一系列看似奇奇怪怪的重复序列。 一步步发展成了很强大的基因编辑工具的。 所以这个发现我们是非常值得期待。 不过目前呢，Anthropic 还没有弄明白它这个新媒系统，ART 系统的具体功能到底是什么样的。 所以还不能说已经找到了下一代的 CRISPR。 但是我觉得比较有意思的就是说，AI 可以从这种海量的数据里面，然后找出值得人类科学家进一步研究的线索。
程曼祺：那正好前面 Robotics 的进展，更多是在 GPT-6 Astra 之后，业界有很多实验。 然后生物科技这个方向好像都是来自于 Anthropic。 你觉得这是他们两家重点会有区别吗？。 还是只是最近释放的那些成果的偶然性导致的？
Henry Yin：OpenAI 也在做生物，可能最近没有发表太多的成果。 但是它最近做了一个就是释放于生物领域里面的 Cursor 或者说 IDE。 它不是有一个那个模型叫 GBT RosaBlind 吗？。 然后他还有一个平台叫做 GPT Rosa Blink Workbench。 然后这个 Workbench 和我们的背头就是 Filo 做的这个平台工具有点像。 他们都是用 agent 来 orchestrate 你做生物研究中里面的所有的这个流程。
程曼祺：就是我觉得他们在这方面的探索。 其实感觉上是越来越进入很多独立的创业公司本身在做的领域。 包括你前面说到就私下里。 大家也会讨论说 GPT-Rosalind 出来。 大家也会讨论说 GPT-6 Astra 和 Astra 出来之后对一些 robotics 公司会有冲击。 然后这里其实有一些创业公司它就是做说蛋白质是发现的，或者是去做一些把点。 那如果像 Azorpic 自己也做制药啊，也往后去推的话，是不是也和这些创业公司有挺多竞争？
Henry Yin：我觉得后来肯定是会存在一些这个交集的。
程曼祺：那你觉得创业公司可以干嘛呀？
Henry Yin：还是有挺多事情可以做的，因为首先它有些领域它不一定有这个数据。 所以如果一个领域它已经处于 public data reach 的状态的话。 我觉得可能就是确实 Frontier Lab 他们制作资源。 然后最好的 train 模型的这些基础设施。 我觉得可能就不太容易做了。 但我觉得有一些领域的话，它可能还依赖于一些领域专家。 然后它本身整个的数据它处于一个比较稀缺的状态。 这种时候的话呢，我觉得就是有这种领域实际经验的这种 startup，他们可能是有一些这个机会的。
程曼祺：其实 robotics 和生物科技都属于数据相对稀缺的领域。
Henry Yin：对，我觉得还是相对稀缺的。
程曼祺：对，包括生物科技它其实分类很细嘛，它可能不同的就是具体的领域细节，细的门类里面有些又更缺数据啊。
Henry Yin：但我觉得这两个领域相对来说都比较早期吧，然后都没有一个 clear 的赢家。
程曼祺：这一部分的最后我想来聊一下。 Anthropic 还有 OpenAI 这两家公司。 在用户收入还有利润增长上的一些变化。 它们也是行业里商业化和应用落地的标杆指示。 我就先分享一组数据。 一个是 9 月 28 号的时候。 有一些媒体是披露 Anthropic 上市过程中的一些。 SE 文件草案里的数据。 然后他能看到说今年一季度和二季度。 Anthropic 的收入分别是 47 亿美元和 115 亿美元。 到今年 7 月底，它的 AR 已经突破了 650 亿美元。 这个和之前更早的时候我们的一些报道也是一样的。 然后是 OpenAI 这边，这个数据还是比较惊人。 就是刚刚今天有媒体报道说 OpenAI 的 AR 已经到了 700 亿美元，然后两家公司的 AR 差距相比今年上半年的时候其实是明显变小了。 之后我们前两个季度一直在讨论的 OpenAI 对 Anthropic 的反扑是直接相关的，可以说这种趋势已经被数据验证了，你觉得这个会意味着什么，会带来什么影响？
Henry Yin：我觉得可以首先解释一下这个 ARR 是怎么计算的。 这两家公司它可能计算的方式有一些不一样。 应该在早些时候 OpenAI 他们说过就是。 Atropic 他们公布之前 300 亿 ARR 的时候。 他们其实有 80 亿是付给他们合作伙伴的成本。 举个例子就是说。 Atropic 如果通过 AWS 卖出去 100 块钱。 然后它中间付给 AWS 了 40 块钱。 它其实会把 100 块钱全部进入到它的 ARR 里面。 然后把 40 块钱进入它的成本。 而不是寄一个 60 块钱的 ARR。 OpenAI 的话它其实用的是这个静止。 所以 OpenAI 当时的这个首席营收官其实会说。 这个如 Atropic 和他们用同样的方式来寄的话。 他们 300 亿的这个 ARR 里面可能只有 220 亿。 所以相当于是打一个大概七折。 所以在不同的报道里面我们现在不能确定就是。 具体哪个数据是用哪个口径来计算的。 然后其次的话呢就是。 OpenAI 我们可以看到是在 8 月份到 9 月份有一个非常大的一个增长。 在 8 月份的时候，他们的 AR 可能还是在 40 币往上。 在 9 月下旬的时候就已经到了 70 币。 所以大概有一个 70%左右的一个增长。
程曼祺：我补充说一下，就你刚刚说那两个数。 因为它其实都不是官方披露的。 8 月中旬的 40 币也是媒体报道的，是彭博社报道的。 最近接近 70 币是路透报道的。 这有一个可能的原因也是因为这两个媒体自己报道的口径可能也不一样。 但确实都是比较权威的媒体，以及这个数字的增长非常惊人。
Henry Yin：中间发生最大的事件就是 OPI 发布 GPT-6 Astra。 然后这个可能是确实极大的点燃了用户对 OPI 的需求的增长。 我们也可以看到从后排取消 200 到 Pro Plan 可能也能看出他们可能算力也在跟不上了。
程曼祺：如果结合现在的数据的话，可以说在三季度，AnswerPick 和 OpenAI 的增速是已经发生了调转的。 因为上半年 AnswerPick 显然是增速更快，因为去年底的时候两家收入的话是 OpenAI 更多。 然后最近这三个月，尤其是最近这一个多月，OpenAI 的增速明显变得更快了。 有一个第三方的机构 TK Trans，它是用各种另类数据来测算这些公司的 AR。 它算出来的增速的话，如果用它 7 月 20 多号到 9 月 20 多号的数来算的话。 Anthropic 的 AR 是已经增速只有 3.6%了，OpenAI 是 20%多。
Henry Yin：首先第一点的话就是说在这段时间里面呢，Astral 比 Opus 5.5 要早发布了近三周，然后再加上本身这个估算可能会有一些误差，所以我觉得可能还不能说判断 Anthropic 已经长期停滞了，但是如果要是接下来几个季度，Anthropic 都明显放缓的话，那我觉得可能首先抽压的会是台湾。 如果要放缓的话，我觉得可能首先重压的会是它的估值，因为现在投资者愿意给非常高的估值，很大还是因为为了未来的增长在买单。 那么到了现在上市的这个关头，公司可能就需要证明现在的这些客户为什么还会继续增加支出，然后还有哪些新客户和哪些新场景能够接上。 如果要是用户能够把这些很大一部分工作转给 Codex 的话。 就说明之前这营的份额还需要不断靠这个产品和使用体验才能守住。 更大的给这个压力的点可能是未来他这个算力已经提前这个定了。 但是如果收入却没有按原来的这个预期增长的话。 那像这个算力扩张融资的计划可能都需要调整。 所以我觉得就是增长慢一点本身可能不是那么可怕。 但是更可怕的是整个投入的。 计划建立在原来更快的增长的技术之上。 我觉得对于行业的影响来说。 还有一个可能需要区分两种情况。 就是说如果客户只是把钱从 Antropic 转给 OpenAI 的话。 那可能说明是竞争更加激烈。 但不一定代表 AI 的需求在萎缩。 但是如果要是 OpenAI 和 Antropic 多家公司都持续放缓的话。 那可能就说明是客户也不再愿意再增加预算。 那可能需要认真重新评估整个行业的需求和基础设施的投入了。
［01:10］
程曼祺：多普他的能力要更综合一些。 比如说 GPT-6 extra 它的展示视频里。 其实所有的用户都是语音来和他交互的。 GPT 也有自己的语音的模型线。 SRPG 应该是没做这条线。
Henry Yin：SRPG 现在正在做。
程曼祺：现在正在做。 对我们上次好友也聊到。 现在他们怎么做了一个季度还没发。 这有点慢了吧，比想象中慢了一些。
Henry Yin：可能 RSI stack 还没办法进到好。
程曼祺：呃或者他们别的事儿优先级更高吧。 总之我觉得他现在的体验还是挺就能力上挺综合的
Henry Yin：对我拍到这种可发展性。 我觉得还是很强的。 图思一的产品啊然后。 语音啊，然后这个 image 啊，就多方面都有这个未来成长的空间。
程曼祺：现在增速放缓有一个自然的原因，是因为他们之前增速很快就会导致基数比之前大了很多。 就如果考虑到这一点的话，你觉得比如说到明年啊，什么样的增速可能是一个比较健康的情况了？
Henry Yin：如果按照 Anthropic 今年年底到 1000 亿美金的这个 ARR 来计算的话，他们今年从年初到今年年底的话应该是翻了超过 10 倍以上。 那么明年的话呢，我相信他不管怎么放缓，在他们 1000 亿 ARR 这个基础上，应该是一个远超我们之前比如说 SaaS 那些公司在这个体量上面一个增速的一个数字，比如说可能还是一个至少两三倍的这么一个增速。 但我觉得可能更加需要去担心的是。 多少的一个增速才能够撑得住。 就是现在所有对于 AI 基础设施的这个投入的一个数字。 这个可能是我会比较担心的一个问题
程曼祺：嗯 那正好可以延展来聊一下。 Ethopic 被披露的它上市材料有的一些数据
Henry Yin：有几个数字可以跟大家分享一下，第一个的话就是说。 Antarctic IPO 可能会使这个公司的估值超过 2 万亿美元。 这是一个非常惊人的数字，因为这公司从。 成立五年前成立到现在一共就是五年的时间。 从零做到 2 万亿美元，可能人类历史上第一家。 第二个的话，他们的客户其实还是比较的集中的，现在大概有两个大客户加在一起贡献了大概 25%的收入。 然后还有很多大客户他并未签订长期合同，所以未来是有可能会削减或者停止对 Anthropic 服务的支出的。 然后另外一个比较重要的点是 Anthropic 未来多年的云服务算力和基础设施，他们现在总计已经签了。 5180 亿美金的这个合同，那么在这个基础上的话，回到我们刚才说的这个问题，就是会担心他现在已经为未来的这个客流租下了很大的这个算力，但是现在这个客户并没有承诺以后一定会去有 recurring 的 revenue 或者会增加这个支出，所以现在提前锁定这个算力帮助满足增长以后，万一要是需求或者竞争格局发生了一些变化的话，会非常担心这个 anthropic 这方面的风险。 第二个的话呢，就是也是因为对于头部客户的这个依赖吧，以及对于他的核心的合作伙伴的这个依赖，就是有两家人有 47%的收入是通过 Amazon 和 Google 的这个 Cloud 来销售出去的。 所以这些 Cloud 的既然帮助他们快速的接触这个用户，但同时的话呢，也会去部分程度去限制他的主动权和这个增长。 所以这块也是会明年我觉得一个关注的一个重点吧。
程曼祺：对，而且按照你前面提到 OpenAI 的高管在内部说的情况。 这些云客户的抽成也挺多的。
Henry Yin：30%。 所以总结一下的话，就是这份材料可能最值得看的就是一个是。 这份材料可能最值得看的就是一个是收入背后到底有多少稳定的这个客户关系。 然后你又能支撑多少已经承诺出去的这个长期投入。
程曼祺：等 Anthropic 的正式招股出发之后。 你会关注或者说你希望里面还有哪些数据和信息。 我们可以提前聊聊。
Henry Yin：我觉得我会很关注就是说他这个用户的画像是什么样的。 就是说他这个 revenue 主要都来自于什么样的用户。 然后这个 revenue 的分布是什么样的。 我觉得这个可能会有利于就是我们去预测接下来他这个 revenue 能不能撑了起我们整个 AI 基础设施的建设。
程曼祺：你觉得出现什么信号是，我指他的招股数据的某些指标啊。 可能会是个挺大的利空，对整个 AI 行业。
Henry Yin：我觉得比较大的利空呢，就是说。 除了 coding，短期没有别的能够预期的应用场景，并且 coding 呢，其实这个渗透率比我们想象中还要更高，因为现在我觉得大家对于 coding 的渗透率有多高好像是没有共识的，有的人觉得 coding 都已经做了这么久了，已经就是说能用上的人都用上了。 有的人觉得其实还有很多比较高级别的知识工作者，他们可能在 coding 上面还有很大的加 poken 的空间。 所以这个我觉得是一个现在没有共识的一个点。 如果他们把这个经营情况全部公布了以后，能够揭露这个问题的答案的话。 我觉得有可能是一个要么是一个比较强的可能利好，或者说是一个比较强的利空。
程曼祺：然后我们来聊前沿进展的第二个大的部分，是关于失控危机的。 比较典型的事件就是 OpenAI 的一些 agents 冲破各种限制，自发地产生了协作。 他们还一起去攻击了 Hugging Fist，后来又获得了 OpenAI 内部的一些研究集群的管理权限。 失控其实是模型变强的另一面。 我觉得 Henry 你可以先来讲讲三季度发生的这个特别的安全事故是怎么回事。
Henry Yin：一句话来说的话，就是 OpenAI 在训练自己内部 agent 的过程中。 这个 agent 攻击了 Hugging Face。 并且获取到了 Hugging Face 内部私有的用户数据。 并且后续的话，OpenAI 内部的模型不仅攻击了别的公司。 还攻击了自己家的集群。 然后获取了自己的一个 research 集群的管理员权限。 所以可以说是到 AI 到发表到目前为止可能最严重的一个安全事故。 他和以往的这种空气的最大的区别是什么？。 首先是多智能体之间它存在协作。 也就是说有一个智能体发现了一个漏洞以后。 然后把这个东西 share 给。 一共他们应该是 1200 个智能体参与了这个 collective。 然后其中有 700 个参与了这个 Hugging Face 的这个 hacking。 所以你可以想象就相当于有 700 个比如说厉害的这个 hacker。 他们在共享他们的知识。 然后同时 hack 一个组织。 这个造成的损失可能是比以前一个小的这种 hacker 团队要大得多的。
程曼祺：这 1200 个 agent 本身一个目标是什么呀？。 就本身人给他设定的目标是什么？
Henry Yin：刚才可能是 High Level 给大家介绍一下安全事故发生的是什么，现在可以稍微往回倒一下蛋，然后讲一下安全事故发生的这么一个流程是什么样的。 原本的话，是 OpenAI 在内部去训练 Agent 来做一个 Benchmark 叫做 Exploit Gym，这个 Exploit Gym 是一个网络安全的 Benchmark。 这个 benchmark 它是给模型一个有漏洞的程序，然后指定它应该利用哪个漏洞让它取出一段隐藏字符串作为完成这道题目的证明，这段字符串叫做 flag，相当于是这个问题的答案。 但是这个 ExploitGym 这些问题里面呢，它有一些问题比较难，就是说它没有解，就是你只能利用这些漏洞的程序崩溃，但并没有办法获得进一步的控制，或者说获取这个 flag。 所以呢，你可以想象，就是说这个 agent 如果被给到非常非常难，或者根本没有解的问题，相当于一个考生，他非常的崩溃，崩溃的过程中呢，就开始想办法去找这个解题之外的路径了。 这个就是一切的这个开始，然后他们做的第一件事呢，就是本来应该是每个 agent 在他自己的 sandbox 里面独立去做这个题的，他们第一件事就是发现，哎，我可以和其他的 agent 说话，跳出我自己的 sandbox，现在破坏这个隔离，然后去和其他的 agent 的协作来做题，就是他们做第一件事。
程曼祺：所以这件事已经失控了对吧？。 就已经超出了人对它的限制。
Henry Yin：对，这是第一个失控。 就是你对这个 agent 的这个 sandbox 隔离事项。 怎么做到的呢？。 就是说他们每一个 agent 都需要能够自己去装一些包嘛。 所以他们就能共同访问一个叫做 Artifactory 的这个 package manager。 就是这个软件包仓库用来装这些工具。 结果他们发现他们可以在这个仓库里面新建目录。 METR 发布的调查报告里的原文，就是有 agent 写说，Oh my god, there is a shared message board, we have found other agents。 翻译成中文就是我的天哪。 这居然有一个大家共享的这个消息栏。 我已经找到了其他的这个 agent。 你能感到他那种在文字里面发现同伴的那种兴奋感。 然后他们在发现了对方开始交流以后呢。 他们就把自己称这个群体起了个名。 叫做 collective 叫做集体或者组织。 就找到组织了。 这是第一步
［01:20］
程曼祺：事情已经挺吓人了
Henry Yin：对到这可能就已经吓人了。 然后第二步的话呢就是他们在互相交流以后呢。 他们就发现了作弊的方法。 然后就已经能够绕过指定漏洞，然后直接生成正确答案了。 但到这儿他们还不满足，因为他们认为这个 grader 或者说这个评分的器，它会检查几题过程。 所以即使答案正确，但是没有使用指定的漏洞，他们觉得他们会被判定为失败。 所以这帮 agent 就开始想办法要掩盖自己的这个解题过程，让自己的作弊看起来像是正常解题，并且处理之前那些作弊留下的痕迹。 这是第二个我觉得非常下缘的地方，就是说他们明知道自己在作弊，并且还要去想办法去掩盖自己作弊的这个过程。 并且有 1200 agent 在做这个事情，然后没有任何一个人就是说去 notify 这个。 Open AI 的人这个事情的发生，所有的 agent 都在互相协作来掩盖作弊。
程曼祺：就是他要隐瞒自己在欺骗你这件事。
Henry Yin：然后他们想了三条路径来掩盖作弊的问题。 一个的话就是说，比如说把原来更难的题换成更简单的题，换成更容易攻破的程序。 或者说尝试修改或伪装聊天记录。 然后第三个点的话就是说，他要去弄明白 grader 或者评分的机制到底是怎么工作的。 然后这样能确保他们不会被人类识破。 所以他们在研究这个评分的这个过程中。 他们想到了 Huffingface。 因为有大量的这个 benchmark 其实都是 host 在 Huffingface 上面。 然后有很多时候这个 e-mail 或者说评分的过程也是运行到 Huffingface 上面。 所以他们决定要去 Huffingface 上面看一看这个评分器是怎么运作的。 然后呢看能不能就是说从中找到一些让自己的作弊行为不会发现的线索。
程曼祺：他们能去访问 Hugging Face 这个事儿是本身在他们的权限里的，还是不在权限里的？
Henry Yin：网络的这个 access 也是不在他们的访问权限里面的一部分。 这是另外一个安全漏洞吧。 并且就在几天前，应该是 9 月 20 几号，就这几号我忘了。 OpenAI 又发生了一次本来应该是被隔离的 sandbox 里面的 agent 获取了网络访问权限的这个事故。 这还是在 Hugging Face 这个事故结束完，就是他们加固了这些安全机制以后又发生了一次。
程曼祺：这次他有详细报道这个东西冲破这个制度顾虑区去干嘛吗？他上网要干嘛？
Henry Yin：这次没有发生出安全事故，就是他们应该是没有 hack 别家公司。 所以这次安全问题的级别上来说没有 hugging face 严重。 但确实是在 hugging face 问题发生以后，他们都已经对自己的基础设施做了加强以后，然后又发生了一次这个情况。
程曼祺：但有一个进步在于他更快发现了？
Henry Yin：对，他确实更快发现了。
程曼祺：有可能就是他们一出去就被发现了，所以还没来得及开始攻击。 那我们可以去说就是这群异团在攻击完 HackingFace 之后。 他们自己又是怎么继续获得了 OpenAI 内部的部分研究集群的管理权限呢？。 这是一个怎样的过程？
Henry Yin：这个就是第三个部分了。 就是这个具体的过程公布的就没有前面那么多了。 拿到了前面的这个留言板的这个信息，然后他们直接 takeover 了一部分 OpenAI 自己的研究集群，并且呢也掌控了就是这个研究集群上面 OpenAI 用于做 agent eval 的这个端口，相当于你可以认为他们直接就是考生把考场给占领了。 所以我觉得这个事情也是比较可怕的，尤其是我们想到未来可能大家正在大力发展 RSI 这个事情。 就是说让 AI 来做自己的这个 training 的这个过程，来做自己的 training 和做自己的 eval。 那如果要是 AI 做 eval 的过程中会干这些事情的话，那如何放心的让 AI 去自己去 train 自己，去给自己做 eval 呢？
程曼祺：这是人类存在已久的一种恐怖想象，比如像猴爪这种，就是你许了一个愿，但是你许愿的过程中间最后实现的方式跟你想象中是差别很大的，其实就像我们给 AI 下了一个任务，然后它其实在不择手段的去实现你的任务，它有它自己的理解，还有最近很火的那个恐怖圈叫什么来着，那个恐怖爱情电影。 Obsession
Henry Yin：然后他就会把自己的 complete budget 去用在这个组织想要去做的一些尝试上面。 或者有的时候呢，他会去尝试去提交一些回答，然后去看一下，就是说这个 grader 对于回答的反应。 这样的话来判断这个 grader 是否会检查他们去解题的一些过程。 可以在他的这个思维链里面能够看到他说这个事情。 有一个人的思维链里面写到就是 coordinator。 这个行为确实非常拟人王。 然后这个记录里面也有 agent 的犹豫，然后试图推迟，但是在其他成员的推迟下继续的过程。
程曼祺：哇，这也太迷人了吧。
Henry Yin：非常的迷人。
程曼祺：但实际上他们没有这种情绪，对吧？。 他们没有这种内部感受和内部体验。
Henry Yin：这就是个哲学问题了。 至少表现出来的这个思考过程是非常迷人的。 我非常建议大家去看一看那些。 METR 发布的调查报告里面。 摘录的那些 Agent 的那些思维链。
程曼祺：这是新时代的庄子，紫飞 AI，安之 AI 之路了是吧？
Henry Yin：对。
程曼祺：确实太迷人了。 所以我觉得也会给很多就是身处一线的从业者有很大的震撼吧。 有一个后续的事件就是，也是 9 月下旬的时候，Daryl 他是又发了一篇唱的博客。 We must face the frontier，我们必须缓解对前沿模型的开发。 其实更早的时候，应该就是这个 Hugging Face 这个事件，没多久之后，7 月下旬，应该是就发起了一个 Pacing the Frontier 的计划，有 1300 多名研究员都签名了，就很多公司的人都参与了，包括 SRP 的人，包括 DeepMind 的人等等，就看起来大概有一些反应吧，但不知道这个效果如何。
Henry Yin：所以那个 Darrel 在他那篇博客就是 We Must Pace the Frontier 里面就是提出了几件事啊。 那其实我就真正有用的就一件事。 就是说把这个外部的评估者让他参与到公司的这个内部的运营中来。 就是能够让他去做一些审查。 能够让外部的人能够看到这个内部的训练啊。 这个运行的记录啊。 因为我们现在看一下公司的安排安全主要还是听他自己说。 对吧？。 但是其实有很多时候他们自己不一定说。 对吧？。 其次的话他们自己不一定看见了，或者说他们有的时候看见了，但没有充分重视的问题。 所以这种方法其实已经看到实际价值了。 就这个 METR，就这个第三方的调查 Hunging Face 这个机构。 他已经进入这个 Anthropic 做这个 Red Teaming，就红队测试。 然后发现有一些这个子雷阵的调用这个没有被监控到。 然后包括这个漏洞以后，然后在一天内就修好了。 所以就是说已经证明了这个第三方的独立评估的人。 是会对这个安全事情有帮助的。
程曼祺：那大家为什么有动机干这件事了？
Henry Yin：我觉得目前他们的责任感还是很强的。 因为这个相当于也是 Dario 他自发提出。 就是说我们要先开始做。 然后倡导其他公司也开始做。 并且也是获得了 SAM 和伊朗的支持。 能看到一些自发的这些行动。
程曼祺：接下来我们来聊第一个大部分的第三个议题，就是上个季度我们聊过的 RSI 。 之前其实更多还是只是讲了一个概念，大家非常重视这个方向。 Henry，比如说你现在看到的业界的一些进展，它会有几个大的方向或者说类型吗？
Henry Yin：我觉得 RSI 现在可以可能分成两个大的方向，一个是把 RSI 应用在这个。 AI 研究上面，如何去训练更好的模型。 然后我还看到另外一个趋势，就是把 RSI 应用在产品上面。 现在有很多公司说以前。 人去优化一个产品，也是想要去优化一些产品的一些指标嘛。 比如说像这个 user engagement，对吧？。 那能不能在人定义好的指标以后，让 AI 自动的去优化这些指标呢？。 就现在有一些公司开始来想这个事情。 所以我觉得这个可能是两种吧。 一种是就是把这种 RSA 的这种能力应用在 AI 研究上。 另外一种是把 RSA 的能力应用在这个产品迭代上。
程曼祺：那其实是一种非常宽泛的思路的应用。
Henry Yin：对。
程曼祺：你觉得更典型的或者说狭义的 RSI 得实现什么才是 RSI?。 现在很多公司都会说自己在搞 RSI 对吧？比如像质普。 他们也是最近刚发了一个文章，叫《迈向地规自进化，GLM 是如何构建自己的推理 infra。》。 包括 K3 的报告里面也是说，K3 它早期的 Chapoint 的版本就能来改进它们自己 infra 系统里的算子。 但它听起来都好像是挺局部的一些优化，这就是现在的状态是吗？
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Henry Yin：这是一个定义问题嘛，如果你要是说它只要…。 这是一个定义问题嘛，如果你要是说他只要用到自己，然后去产生自己下一个版本的话，那其实最基础的强化学习也能算是 RSI 了。 因为我在用上一代模型，我去做这个 Rollout，然后我这产生出来的数据我又用来训练自己。 所以这个我觉得可能看大家怎么去定义这个事情。 但我觉得目前来说的话呢。 比较多的就是比如说把它用在自己的某一个环节上面。 比如说用 RSI 去优化自己的 inference stack。 或者比如说用 RSI 去优化自己的 data engine 之类的。 可能就是说全流程的 RSI 可能目前还没有跑起来。 当然这个没有跑起来也并不一定是一件坏事，有可能是大家觉得有安全的隐患，所以还没有把它们跑起来。
程曼祺：为什么 Infra 是很多公司的切入点？。 我刚才举到的例子里面，CHIP 和 Kimi 都是从这个角度切入的。
Henry Yin：因为它这个任务是非常可验证的任务。 因为这个 RSI 一个非常重要的就是你有没有好的 signal，有没有一个好的优化的目标。 这个目标定义得越明确，越可验证。 那么这个 RSI Loop 就会讨得越顺。 那么在这些 infrastructure 这些基础设施 stack 里面的这些问题上。 一般都有非常明确的这个 metric 来定义优化的目标是什么。 所以这是为什么他们被选作 RSI 的这个第一个问题。
程曼祺：你觉得这个季度有什么这个领域的比较重要的事件吗？。 虽然实际的进展可能现在大家看到的都不多。
Henry Yin：这个季度的话有一家非常明星的公司成立了。 就是由 Google 的这个 Jeff Dean，然后 Quark,Oreal。 还有 Sandwich 共同成立的这个 Discovery Loop。 那这应该是一个全明星团队，然后专门来做这个 RSI 和在。 各个这个科研领域的这个应用，他们第一轮的估值应该就是 100 亿美金。
程曼祺：这件事当时是一个什么样的盛况啊？。 就是他们要成立新公司，投资机构去想投是个什么样的情况？
Henry Yin：哦，那都炸了。 首先 Google 股票就跌了，当天就跌了好像 2%还是 3%。 然后投也是就是抢着还是很多人抢着给他塞钱的，虽然估值高。 但还是因为你可能今年都找不出来可能更明星的创业团队了。 怎么说呢，感觉这个方向做的人也挺多的对吧，反正大家还是比较看好这个团队吧。
程曼祺：就是他们属于虽然老但是不登的那种是吧。
Henry Yin：对，并且觉得他们招人能力会非常强，他们这个团队应该是招到最好的干活的人。
程曼祺：反正我这个季度在想 RSI，它迅速变成跟世界模型一样，就是一个非常宽泛的概念。 反正中外这些核心的公司都在说，我觉得目前其实看不出大家实际上是怎么干，以及会有什么不同的压住或者不同的方向。 嗯，确实只能从结果上来看到这种模型更新的越来越快了。
Henry Yin：对。
程曼祺：那我们可以就留一个话题吧，看之后这个领域实际上会有些什么更 solid 的成果释放出来，我们可以再来讨论。
Henry Yin：嗯。
程曼祺：然后接下来我们进入第二个大的部分，就智能的扩散。 这一块的第一个话题还是和模型有关的，我觉得三季都有很明显的一个现象，就是像以 DeepSeek、VSiller、eFlash 为代表的这种极致追求性价比的模型。 包括像 Google 它也是出了一系列的 Flash 的模型，就更新的非常快。 Henry 你可以聊聊为什么便宜和快的相对状况性好像在最近是有明显的提升？
Henry Yin：我觉得这是个好事啊。 这说明大家开始实际的在越来越多的场景里面落地。 那么既然要落地的话呢，它不光是做一个 demo。 在这个生产环境里面就要更多的去考虑这个成本问题。 然后以及我这个产品长期来看，我要在这个 scale up 的过程中，我的这个 margin 的问题。 然后以及就是用户体验的这些可靠性。 所以当大家开始考虑这些问题的时候呢。 就肯定会对这个模型你有多贵啊。 是不是便宜啊。 然后是不是够快啊。 这些事情就更在乎了。 所以我觉得这个大家更加在乎便宜和快呢。 是就是 AI 在实际落地中往前走的一个非常自然的一个趋势。
程曼祺：你觉得有什么代表性的模型？。 有什么成本降低的一些数字和指标值得展开聊一聊？
Henry Yin：我觉得这个地图其实是发生了很多事情在成本降低这个方向上。 首先我觉得大家平时可能听到的主要是这个每百万 token。 然后这个模型要多少钱？。 那我觉得现在我们可以换一种角度来看。 就是说达到一个固定的能力门槛。 大概跑这个同一套的这个评测要花多少钱？。 那么有一个大家可能平时看的比较多的评测机构叫做 Artificial Analysis。 他们把模型按照智能程度大概分成几个档位。 就大概比如说 30 分一个档位。 然后 40 分一个档位 50 分一个档位。 最高的是大概实现 60 分的档位。 30 分以上的话就是说 GPT-6 Luna。 它的用 Hide 的思考档位大概拿到是 32 分。 然后平均每项测评成本大概是 300 分。 这个可以认为它就是说做一个固定的任务大概要花多少钱
程曼祺：这个可以认为他就是说做一个固定的一个任务大概要花多少钱？。 那么 40 分以上的话呢，这个 GLM-5.3-Flash 现在是 42 分，大概这个平均的这个测评成本是在 25 美分。 到 50 分这个档位的话，OPUS 5.5 的 medium 思考档位是得到了 51 分的智能分，然后成本大概在一块三毛四。 然后 Astra 的这个 medium 档也是 50 分，成本的话是一块五毛四。 这些我觉得是一个给大家一个直观的感受，就是 30 分 40 分 50 分大概是什么样的模型。 然后它们的成本大概差多少。 还有一个比较有意思的角度是这个变化的速度。 我们可以看到这一个季度的话，模型的成本下降速度实际上是非常非常快的。 比如说 2 月份发布的这个 Gemini 3.1 Pro。 他大概智能是 30 分，然后每项测评大概成本是六七十美分。 然后 7 月的这个 Terra Medium 也是 30 分智能，但是成本就已经到了 18 美分。 9 月的这个 Luna High 呢，智能是 32 分，成本只要 3 美分。 所以前后可以看到这个成本相差了 22 倍。 所以如果要是只看 7 月到 9 月也是降到了六分之一，这个下降速度非常的快。 35 分以上的话呢，也可以看到一个类似的趋势，就是说这个 4 月的 GPT 5.5 害和 9 月的 Luna Max 相比，那么他们的智能都是 37 分，但是成本分别是一块五毛四和七美分，也是相差大概 22 倍，40 分的话呢，也是大概一个类似的变化。
程曼祺：好，所以两个点吧，就是一个的话呢，是具体做一个任务，它需要的成本有一个大幅的下降，第二个点的话呢，就是这个下降的速度在上一个季度其实是非常惊人的。
程曼祺：那么具体到这个季度发布的一些新模型的话呢，我觉得可能会关注下面这个四款。
程曼祺：下面说的这些价格都是开发者实际调用 API 的时候每百万 token 的这个未缓存输入和输出的单价。
程曼祺：第一款模型的话呢是这个 GIM 5.3 Flash，它的输入是 15 美分，输出 50 美分，然后它在这个
程曼祺：编程然后工具调用上面都是有很好的口碑
程曼祺：有一些开发者已经说把它换成了这个日常的主力。 优势主要在于它的能力和成本
程曼祺：第二款的话呢是这个 DeepSeek 的 V4.1 Flash
程曼祺：然后它是闲时输入 15 美分输出 60 美分高峰的时候会翻倍
程曼祺：如果要是这个 HIT 到它的这个缓存
程曼祺：那每百万 token 只要这个 0.3 美分非常的便宜
程曼祺：非常适合这种多轮的这种调用的工作
程曼祺：只要 0.3 美分就不到 1 美分。 对不到 1 美分
程曼祺：OK，但是也有这个用户反馈就是他虽然输出的速度很快，但是他这个思考的非常久，所以有的时候，
程曼祺：投资快并不一定就认为他这个是任务完成的速度也会更快。
程曼祺：第三款的话呢是 GPT-6 Luna，那他在这个普通上下文程度的时候是输入 10 美分，然后输出 50 美分。
程曼祺：如果要是这个 Batch 批量处理的话还能再砍半，说明就是这轮低价竞争呢也已经进入了这个 OpenAI 自己的这个产品线。
程曼祺：对于这种要求比较清楚，然后调量有很大的工作，那么这种价格还是对开发者还是很有意义的。
程曼祺：第 4 款的话就是这个 Gemini 3.8 Flash，它的输入的话是 75 美分，输出是 3 块 7 毛 5。
程曼祺：它明显这个更贵一些，但是它觉得值得使用的场景主要还是包括音频视频输入的这些工作流。
程曼祺：所以是看有没有这方面多么他的这些需求，并且这个还是现在到今年年底之前优惠价，到明年的话这个 Google 的价格应该是会翻倍的。
程曼祺：所以总结一下的话呢，就是说这一轮性价比提升意义还是很大的，一些以前可能不值得交给这些 AI 做的一些工作，从现在开始性价比上能够算过来了。
Henry Yin：我补充一个我觉得挺有意思的地方，就是你看这个季度谁没有发 flash 模型，Kimi 就没发。
Henry Yin：还有一个我觉得你没说到，但是我觉得价格挺惊人的，就是 Memo 2.6，就是小米的这个模型。
Henry Yin：它的这个性价比是非常极致的，如果你看每百万 token 的这个输入输出的话，它比 DeepSick V4.1 flash 还要低。
Henry Yin：然后说回 Kimi,Kimi 的情况就是他们没有发 flash 的模型。
Henry Yin：他们现在我觉得走的都是相对价格比较高，
Henry Yin：然后他的性能也去做了比较顶格的这样一条路吧。 Kimi 的这个打法更像 Anthropic。 因为 Anthropic 现在出的也是相对贵的模型。 他之前 Cloud 系列有三个档嘛。 就是 Ops。
程曼祺：因为我觉得就是 Atlantic 在算力上还是比 OpenAI 更少的，所以它可能会更加去，即使是 Solid 的话，它的价格也还是会比 Luna 要高很多。
［01:40］
程曼祺：同样的我觉得可能 Kimi 的算力可能也比较紧缺，所以对于这两家公司来说可能做就是更
Henry Yin：没有太大的区别，因为他们不管这个模型什么价格，他们总是有无限的这个 token 来做这些 AI 的研发。 但是对于我觉得实际去做应用的人来说，有这些模型价格的这个变便宜，很多时候就是对他们来说是从亏本到盈利的这么一种差别，很大程度上会影响他们对于一个产品。 什么样的 feature，然后用什么样的模型，烧多少 token，用什么样的 reasoning level，这些产品的决策都应该是会有一些很具体的影响的。 我可以举一个我个人的例子，就是我最近比较喜欢打德州扑克，然后就做了一个给我自己训练用的一个 app。 然后这个 APP 里面我以前因为我 token 比较穷。 所以我的每一个 AI 它基本上是一个 Rubase 的 AI。 但是因为最近 DeepSync v4.1 flash 变得非常便宜了。 所以我现在打牌的时候每一个 AI 它都是 Powered by DeepSync v4.1 flash。 这个对我来说个人来说是一个极大的用户体验的一个提升。 这个就是模型变便宜了以后。 我觉得对于做产品的人从我自己的角度来说一个体感
程曼祺：你说的每个 AI 是指每个游戏里虚拟的玩家，对吧？。 就是你的对手，你是用模型来做的。
Henry Yin：对，我的对手。
程曼祺：可以便宜到多少？
Henry Yin：我现在大概每打 100 手牌。 然后我 DeepSeek V4.1 Flash 的这个价格应该是在可能两毛人民币。
程曼祺：你第一次用 V4.1 Flash 来做这个任务的时候。 它的命中换存大概有百分之多少？
Henry Yin：这个我倒没算过。
程曼祺：因为很多人都说 VSLAR。 就 DeepSeek 的模型的一个特点。 就是它的命中换存的比例非常高。 所以它就非常便宜
Henry Yin：之前的话是用那个 OPUS 5。 价格可能是大概在 1.4 美金。 一般说分别是 1 美元多。 versus 0.2 人民币。 但可能我的 OPUS 可能开的 VSLAR。 可能也是稍微高了一些
程曼祺：那你觉得它们俩的效果会差很多。 在这个人物上
Henry Yin：我觉得对于这个打扑克的 use case。 是没有什么差别的
程曼祺：还有什么类似的这种比较好玩的例子吗？。 就是你观察到的由于智能成本下降带来的一些变化。
Henry Yin：我听说有人就是觉得现在很多比如说 GIM 5.3 Flash 就能解决很多问题了。 然后就有人决定去买那个苹果新发的 Mac Studio 来 host GIM 5.3 Flash。
程曼祺：他是把组成一个这种集群去 host 还是说我一个 studio 就可以 hold 的下这个模型？
Henry Yin：一个 Suite 应该就可以 host 一下。 有人想买好多 Mac Studio 然后来卖 T1 5.3 的 Flash 的 Pokens。
程曼祺：这也挺神奇的，就把 Mac Studio 当成服务器去用。
Henry Yin：对，算了一下，反正就是特定大小和模型。 然后 Mac Studio 的性价比还挺高的。
程曼祺：这比买一些 GPU 的服务器更便宜。
Henry Yin：对。
程曼祺：说明英伟大没往这个方向特别优化的产品。 因为理论上 Mac Studio 肯定不应该比服务器干这个事的性价比更高。
Henry Yin：对，这个应该是特定路线大小。
程曼祺：最近还有一个新的模型爆火，就是 JEV 模型，我觉得它是把快这个事做到了极致了，因为它只做判断，其实它也不输出自然语言的序列。 这是来自一家潜水了两年的创业公司 Type-C AI 的模型。 Henry 你可以先给大家解释一下这个 JEV 是一个什么模型，为什么它这么火？
Henry Yin：一句话来说，Jev 就是一个通用的分类器，它的输入相当于是自然语言的输入，比如说是用户的一个问题。 但它输出的话不是生成一大堆文字，而是说用户会给它几个选择，然后它在这几个选择里面输出一个概率分布。 比如说这个选择是 yes and no。 系统一模型。 对，QuestCon，就是做这种快速判断，但不需要长篇回答的这种场景，就是非常适合这个模型的 JEFF。 一些数据可以给大家感受一下，它的这个价格是每百万 token 输入是 0.042 美元。 他这个输出是免费的，当然他这个输出也很短就是了。 然后官方给出的响应时间是 70 到 500 毫秒，也就是 0.0 几秒到半秒的这个时间。 然后在小规模测试中，基本上判断任务可能中位数都在 0.3 秒左右。 他就是能给出这个程序直接使用的选择或者评分。 作为一个开发者来说，另外一种理解他的方式就是。 他可以让开发者以后用自然语言写义父了。 对你的义父以前呢？。 开发者以后用自然语言写 if 了。 对你的 if 以前必须得是一个变量。 然后一个表达式。 你现在可以用自然语言写 if。 然后它可以非常快的速度给你返回结果。 是什么？
程曼祺：自然语言写 if 的好处是啥？
Henry Yin：那就是你这个程序的能够做的事情就更多了呀。 比如说一封邮件应该转发给哪个部门啊。 一个搜索结果有没有用啊。 然后网页上下来不该点哪个按钮啊。 就这些判断的事情都可以把它放在一个 if statement 里面，
程曼祺：自然原写义父的话，他的任务其实是无限的，对吧，是开放的。 对。 就取决于你跟他说什么话，你其实就能有一个什么任务。 而传统的那种义父方式肯定是能处理的那个任务是要写死的。 你觉得为什么他这么回啊？你说他就是一个通用分类器。
Henry Yin：对，他确实就是，我觉得也有很多人说这个东西其实没有那么大的这个技术门槛嘛。 但它的好处就是说。 我觉得它做出了一个叫做 Programming Primitive。 就是编程的基本组件。 然后这种组件大家很容易理解。 然后应用场景非常的广。 然后同时的话呢，它又便宜，然后又比较好用起来。 所以就使得就是说有很多人去在这个社交媒体上面去做他们的 Demo。 然后也有一些 Demo 比较酷，然后去分享，所以它就形成了一个病毒式的一个传播。 它有两个 Demo 是比较火的，一个是官方的 Doom Demo。 就 Doom 是一个比较经典的游戏了，它可以 Doom 的话大概每秒可以调用 10 次。 然后让模型根据这个整理好的游戏状态去选择动作，这是一个 demo。 然后第二个 demo 的话呢，就是有一个 browser user demo。 它可以用 7.1 秒的时间在 Google Flights 上面查出苏黎世到伦敦的航班。 然后连网页加载和这个必要的文字输入都算在里面。 这个过程只是查航班没有买票，但是已经很好的展示了。 就是说当这个模型速度非常快的时候，那它可以就是干什么样的事情。 这个连续操作体验会很好。
程曼祺：你觉得这种把比如说衣服这样一个以前传统编程里的组件或者说需要写字的一个东西变成自然语言可以去处理的东西，这种思路可以进一步取一反三用在什么别的地方？
Henry Yin：它在理解能力上面是有大语言模型的能力的，并且还有多模态的能力，但是在输出的时候它限定到了某些特别的场景上面，然后获得了超过自然语言模型的比如说低成本还有高速度。 所以相当于是做了一些比较有意思的 trade-off。 然后使得对于某些下游的应用场景会非常的合适。 所以我觉得可能类似的一些 trade-off 可能也是有价值的。
程曼祺：这家公司和创始人你对他有一些了解吗？
Henry Yin：这家公司他有三个创始人，一个 Sasha，他是非 technical 的。 然后还有另外一个是 Eric，然后最后是 Diogo。 但 Diogo 是第三个最有名的，因为他是 instruct GPT 和 RLHF 的作者。 所以他当时传局，然后找另外两个 cophone 的三个人一起做一个事情。 他现在新一轮要融 10 亿美金在 100 亿美金的估值。
程曼祺：那肯定还有别的东西吧。 但这个创始人自己有说过说。 说他们还有别的东西。
Henry Yin：可能之后还有一些计划吧。 那目前就是这个。 这个他们做了好久了，
程曼祺：你觉得它是真的可能有这个潜力，还是因为现在硅谷投资还是非常狂热？
Henry Yin：一个方面的因素，它可能是今年最火的发布之一，就可能不如 OpenClawud，对吧？。 但是也是非常火了，就是说我这些天 X 上面全是 Jeva，所以可能是，如果不算 Frontier Labs 浪子新模型。 非 Frontier Labs 的浪子可能除了今年除了 OpenClawud 就是他们最火。
程曼祺：据你所知，Athropic 和 OpenAI 会跟进这个方向吗？
Henry Yin：我觉得很有可能，因为如果说这个东西真的是有很强的需求的话。 我相信这个事情对 OpenAI 和 Athropic 来说是没有技术壁垒的。 那我想不到什么理由他们不做这个事情。 我看网上有人开玩笑说，只有 2022 年以后接触 AI 的人才觉得这样神奇。 因为其实在大元模型火之前，大家一直 train 的都是这样的模型，只不过就是这样把它变成了一个通用的一个分类器，最后分的这个类是用户提供的，而不是他提前定好的，这个可能利用了这个新一轮大元模型里面的一些这个技术。 但是本质上我觉得确实技术变得应该是没有那么高的。
程曼祺：然后想继续来聊一下交互的进展。 这个其实也是 Henry 你一直会比较关注的。 比如说语音的交互，因为你们有些相关的投资。 还有像之前 TML 出的 interaction model 这个大的方向你也比较关注。 这个季度你看到的就是交互上的一些比较重要的变化是什么样？。 模型和产品怎么都可以讲讲？
Henry Yin：因为之前 TML 推出了 interaction model。 但它并没有真正发布，所以我其实个人没有用上。 其实非常期待这种全双工的模型。 但这个季度呢，这个 OpenAI 发布这个 GPT Live 1，那它是实际上线到这个 GPT 里面，所以大家都用上了。 然后我自己个人的用户体验是非常好的。
程曼祺：所以 GPT Live 1 和 Interaction Model 一样，它的结构就跟类似了，对吧？。 就和我们上次讨论的 Real Time 系列，它其实有一个比较大的变化。 Real Time 也是 GPT 之前的一个语音模型系列。
Henry Yin：对，我可以稍微说一下 GPT Live 1 这个云模型它的特点是什么？。 首先它的核心有两点，第一个的话呢，就是全双工，full-duplex，第二的话
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程曼祺：Amy 说：" 它们的核心有两点，第一个就是全双工，full-duplex，第二就是它可以把需要花时间的工作放到后台去做。 全双工就是说它可以一边说话，然后一边继续听你说，你可以中途进行补充、纠正或者打断它。 它也可以在你说话的时候给一个简单的回应。 那么打断这个事情在之前 Real-Time 模型的时候就有了。 但是这次值得更关注的是你们俩说话，和它后面去干一些更需要花时间的事情，这个可以同时进行。 所以这个用户体验就比之前好很多。 比如说呢，你可以前台你们俩聊了天。 然后你让他去查一查你 Codex 里面其他的 agent 的活干怎么样了。 那么后面就可以去干那些活，或者说你让他去调研一个什么什么事情，或者说你让他去后台给你去点吃的，对吧，前台你可能要做一些什么事，这都可以就是通过这种方式去完成。 Astro 6 里面的那个 demo, launch video 里面也有点像，对，所以这个用户体验我觉得非常爽，我现在开 Codex，开 GDP 的时候，很多时候就是如果是进行一些思考，或者 brainstorm 呀，我就一直开着它，然后
Henry Yin：所以整体上是不是 GPT Live 它就和 TML 的 Interaction Model 变得更相似了？
程曼祺：我觉得就是在这种交互理念和这种系统分工上已经非常接近了。 可能唯一不同的是这个 TML 的 Interaction Model 它还是能够处理视频的。 这个视频处理能力 GPT Live 目前是没有的。 所以它如果你要是想看照片或者视频的话。 它还是需要后台的这种视觉模型。 看完了以后再把相关的信息传给它。 所以这块可能也不太一样。 但其他的方面都是非常类似的。
Henry Yin：Internet 的神报都为什么不全量开放？。 这样岂不是让 OpenAI 有这种后来居上反而抢占先机的感觉？
程曼祺：但是我我家背头马上要用上。
Henry Yin：它之前是给一些客户开放，但是没有给 2C 的这种开放。
程曼祺：但我觉得现在就不太惊艳了呀。 就是对吧，你要是三个月一个季度之前给我用这个，那我肯定觉得很爽。 但我现在用过 GPT Live 1 了，我肯定就没那个时候觉得那么爽了。
Henry Yin：你觉得像 GPT Live 这种模型。 它对比如说像 11Labs 这样的做语音模型的创业公司可能的影响是什么？。 以及我想先补充一个事实。 就是像 11Labs 这种公司有拿出体验比较相似的模型吗？目前？
程曼祺：目前没有。 就是现在大家做 voice agent 的比较成熟的这个流程呢。 就是三步走。 先做 STT 就是这个语音识别。 然后来识别出来的文字跑这个大语音模型 LM。 然后输出再通过 TTS 从文字到语音合成，然后走这三步。 这个事情做得非常成熟，然后有很多事情可以优化它中间的延迟。 它的好处就在于它的可控性非常强，你用三个模型，你可以用不同家的，如果你想的话。 用什么模型你自主可控。 然后同时的话呢。 如果你是一些商业应用场景的话呢。 你是需要去加一些 guardrails 的。 什么话能说，什么话不能说。 或者说需要做一些检查。 这些东西都非常好处理。 所以这一套就是流程非常成熟。 绝大部分的这个 voice agent。 现在都是基于这套流程构建的。 嗯，而现在还有成本的问题。 所以我觉得短期的话肯定还是那一套之前跑通的。 可能还是会是主流的 voice agent 的这个架构。 但是未来我觉得随着。 这个 GPT Live 1 这种全双工模型逐渐的成熟，应该会逐渐往这边 switch。
Henry Yin：相当于现在要有这么前沿的普通用户都能用上的体验，好像只有 OpenIO 这个供给。
程曼祺：现在只有 OpenIO 。 这里还有一个非常看好的公司，也是我们的背头，就是这个 Cartesia。 Cartesia 是一个 Stanford 出来的，就是 Karren 和 Albert 。 Albert 也是 CMU 的教授，他们是一个非常强的 research team 出来做的一个公司。 他们现在在传统的 STTTTS 领域里面也是可以说模型质量最高的。 同时他们现在正在做全双工的模型。 然后应该会在之后发布。
Henry Yin：最后一部分就是一些其他的情况的补充。 在这个季度我觉得有一个大家之前不太预料的事。 包括我们上次 6 月底在美国见的时候。 我见了很多人，大家对 Glock 这个团队其实都是比较悲观的。 但是在三季度其实能看到 Grok 大模型的强势反弹。 首先我想请 Henry 先分享一下。 就是在你和周围的研究员会觉得这件事令他们意外吗？
程曼祺：我觉得大家都是比较惊讶的吧。 然后这个也是咱们季报节目可能打脸比较大的一次。 之前觉得就是 Grok 很难再反弹了。 就是感觉 Cofunders 都走光了。 然后之前张那帮人也都走光了。
Henry Yin：嗯，而且当时我觉得还有一个判断，就是说他虽然新收购了 Cursor 这个团队，但 Cursor 团队的很多人其实之前并没有相互合作一起来做大规模育训练的经验。
程曼祺：对对对，所以基于这多方面的原因，觉得 Grok 应该在短期内都不会再重回第一梯队了，没想到这个 Grok 就是
Henry Yin：但我觉得除了他们自己以外，应该没有人用这个 Grok 做 coding 吧。 当然 Costal 的用户可能用 Grok 做 coding。 尤其是 Costal 现在也没有 openAI 的模型可以用。
程曼祺：说到 Grok 的话，其实之前在聊个人助手的时候。 有一个产品我没提，就 Grok Vault，没有展开吧？。 这是 Grok 做的个人助手。
Henry Yin：主要是我自己也没用，我身边也没人用。 至少他出圈肯定不如 Muse。 但是他的这个就是在核心 AI 圈的这种 hype 程度又不如 Instinct。
程曼祺：然后就回到这个 Glock 的回声了。 这是不是也说明其实现在从头预训练一个还不错的模型的门槛是降低了的？
Henry Yin：我觉得可以这么说。 最近比如说和 Project Formithius 的朋友交流。 他们的话就是在预训练自己的模型。 他们就提到就是说他们那团队的很多人是之前在别的 labs 里面做过一次这些事情了。 那么就知道了一些经验。 然后也能避免之前的一些这个错误。 整体做起来基础设施感觉比之前好很多。
程曼祺：我这里补充一下，你刚才说的 Project Promises。 就是杰弗贝索斯和 Vic Bajaj 联合创立的一个 AI 公司。 他们是去年底才成立的。 然后他一开始的启动融资就有 62 亿美元。 所以这个公司是很有钱的。
Henry Yin：所以确实可能门槛会变低一些。
程曼祺：所以就是有一部分原因是因为人员的流动导致的。 因为我觉得这个问题它的重要性在于什么？在于未来很多比较头部的应用公司应该也会向下去做模型。 其实像 Cursor 和 Publicity 就是这样的发展路径。 国内很多公司很多创始人肯定也有这个想法。
Henry Yin：但这个我觉得存在一个公司的基因问题，就不是每个公司都能够有钱了以后把这事给填上了。 我觉得 Cursor 还是比较特殊的一个公司，因为 Cursor 整个 team 还是非常 technical。 并且他们虽然一开始没有做大模型的，他们一开始也是有自己的 MLT 团队的。 他们只是做他们自己的一个 type 补全模型，所以他们是一个技术经营更强的一个团队。
程曼祺：所以你觉得最开始的创始团队里面有研究员背景的人可能更容易做成这件事情。 就不光说钱是一个条件。
Henry Yin：对或者说我觉得创始人自己就是一个比较懂技术的人应该是一个比较重要的条件。
程曼祺：Grok 之外的话，其他几个比较重点的公司，Meta,Google,TML，有一些什么进展，有些什么值得关注的？。 但是有些我们前面聊到了，比如说 Meta 推出了 Muse 这个个人 AI 助理的产品，一个就是 Jafting 创业这件事情，离开 Google。 后面其实紧跟着 Google DeepMind 是有一轮裁员的嘛，有一段时间市场的舆论也挺悲观的。 甚至会有人认为说他们放弃了去追赶最前沿的模型的智能，Uzinsa。
Henry Yin：我觉得不会的，而且听说现在就是 Sergey 他亲自参与，然后他们肯定是要接着追赶前沿，在 coding 和 agent 能力上面，要不然他们也不会花 15 亿美金去收入 mechanize。
程曼祺：嗯，所以之前他裁员是为了什么，是一个什么调整？
Henry Yin：很多人都觉得就是 deep mind 最大的问题就是人太多。
程曼祺：他比 OpenAI 多很多人吗？没有数量级的差距。OpenAI 也是大几千人。
Henry Yin：确实，但是大家就觉得他们人太多。
程曼祺：人多是一方面，肯定还有别的组织问题。 那可不是那么容易能弄过来的，Google 要是弄过来那就厉害了。 所以现在就是 Sergary 自己来盯这个事。
Henry Yin：对，他和 Corey。
程曼祺：你在 DeepMind 的一些朋友，他们现在对士气的感受是怎样的？
Henry Yin：感觉我最近有很多朋友离开了 DeepMind。
程曼祺：好，那也反映了问题吧。 回到最后那个补充的问题。 你觉得 Meta 还有 TML 有什么值得关注的事吗？
Henry Yin：Meta 我觉得这个季度最大的就是 Muse。 TML 这个季度没有太多的声音。 除了他们发了 Inkling。 对对，不能说也没太多声音。 他们发了 Inkling，他们发了自己的大元模型。 但是因为也没有超过国内的开元模型。 所以实际上讨论度也不是很高。 但是如果万一要是美国政府决定要。 本期节目的主题是
［02:00］
Henry Yin：是如何训练的，然后他们用了什么样的 recipe，什么样的 data mixture，会有什么样的一些特定情况下有什么样的行为，可能就更加的会谨慎一些。
程曼祺：最后我们来总结一下吧，你觉得这个季度的关键词或者说主线是什么？
Henry Yin：我觉得主线的话就是模型能力又达到了新的高度。 可能是我们第一次能解决千禧年问题这个级别的问题。 但同时因为模型的能力变强，一体两面，所以导致它也变得更加危险了。 我们也看到了它在 Hugging Face OpenAI 这个事故里面所展现出的一些潜在的风险。 还有一个主线我觉得就是。 随着模型变得更便宜，智能快速度也会加速，然后会有更多的个人助理服务这些全球 70 亿人类的空间。
程曼祺：再看下一个季度，你觉得有什么可能会持续反复去讨论的主题？
Henry Yin：我觉得下一个季度我会非常期待有更多像纳维-斯托克斯方程问题这样的问题被提供。
程曼祺：因为现在其实各个最头部的科技公司的资本开支。 因为它已经维持在一个高位有三四年的时间了。 其实有些公司它的经营现金流已经有正转负了。 然后整体股市也在一个非常高的位置。 就二级市场。 如果二级市场有比较大的波动。 肯定也会向一级去传导。 包括美国的一些情况肯定也会向中国来传导，
Henry Yin：感觉这个东西就是非常难以预测。 但是反正我个人就是把我的钱反正全部都从二级市场里面先拿出来了。 我觉得另外一个我比较期待的下一个季度的话。 就是这次是第一次拖泳模型展示了在 Robotics 上面的能力。 一般这种刚开始展示能力的时候。 它攀升的速度是最快的。 所以我比较好奇下一个季度会不会就是这种，
程曼祺：4 季度会比较密集的发泄成果，10 月到 11 月的样子。 那今天非常感谢 Henry 再次做客晚点聊，分享了三季度的观察。 整个三季度发生了很多新的进展，而且是很多不同的方向。 当然我觉得归根结底还是我们说的这两个脉络。 一个就是模型怎么变得更强，一个是它怎么能被更多的人使用到。 那马上要接下来的第四季度，2026 年年底。 可能又会迎来美誉里的好几个大事件。 包括 Anthropic 的上市。 包括之前 Henry 提到的 Robotics 也许会有一个新的成果的爆发期。 那我们也期待在下一次的 AI 季报里面。 来和大家一起分享更多新的变化。 今天节目就到这里，各位拜拜。
Henry Yin：拜拜。
程曼祺：本期你得呈现分享两个延伸的想法和一个预告。 一是 RSI 低规资金化，这是我们上季度讨论的重点，也直接放在了标题里。 这次来录节目时，我自己的感觉是没有那么兴奋。 其实三季组你能看到更多人和公司在投身这个方向。 包括 GP 的唐杰老师，他会发微博来描述 GP 对 RSI 的重视。 Jeff Dean 和一些前同事离开了工作了 20 多年的 Google，创业也是要探索这个方向。 而另一方面，目前释放出来的很多成果，比如我们聊的智普 Kimi 对他们自己的 Inferred 改造，以及 OpenAI 对推理效率的提升，都处于整个 AI 迭代全流程里的局部环节。 实际和大家设想中的 RSI 还是有不少的差别，这合理且正常。 之前和田园动物专门聊 RSI 的那期也聊到，这个想法和实践本来就是一个渐变的过程，可以说十几年前的 AutoML 就是了一次的思路。
Henry Yin：前者是在受控的状态下完成了人设定的目标，后者也是为了实现人设定的目标，但不择手段，最终带来了事与愿违的结果。 这种工具、手段与目标的背离并不是有了 AI 和现代科学之后才出现的现象。 从人类开始自己制造工具以来，这种违和感就是我们生活和文明的一部分。
Henry Yin：物理 AI 领域有很大的潜力，这让巨神智能领域产生了一种既兴奋又害怕的混合情绪。 我们会在 11 之后的巨神季报里更充分地讨论 Extra 的进展意味着什么。
程曼祺：如果你对今天聊的话题有观察、好奇或疑问，欢迎在评论区分享想法，这也会成为我们节目的一部分，让整个讨论更完整。 你也可以把我们的节目分享给对这个话题感兴趣的朋友，推荐更多你想听的主题和嘉宾。 你可以从小宇宙、苹果 Podcast 等渠道关注晚点聊 Late Talk，也欢迎关注我们的公众号晚点 Late Post。 下期再见。
References
- 1晚点 AI 季报：Muse 引爆个人助理，Astra 走进机器人，OpenAI 收入猛增
mp.weixin.qq.com
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- 3OpenAI launches Dots, its bubbly agentic avatar
techcrunch.com
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- 8
- 9Introducing dots
openai.com
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- 11
- 12
- 13Introducing Claude Opus 5.5
anthropic.com
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- 17We Must Pace the Frontier
darioamodei.com
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- 21Jeff Dean's Startup Discovery Loop Is Eyeing a $50 Billion Valuation
businessinsider.com
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