《宝玉误给scammer带货：扒皮所谓的AI研究员的诈骗手段》
在 @dotey 这篇翻译自 @elenakvcs 的原文高达 159万阅读的文章里，评论里出现一个很有道理的质疑声：这个叫elena的研究员每天读论文，测模型，写报告，却从来没写过代码？能研究出来啥？
看到这里，AI圈的同学们可能还没反应过来，币圈的同学-们倒是会心一笑了：这不就币圈那群独立研究员常见的人设么？按币圈的节奏，是不是真有这个人都不一定。
而我简单的扒了一下皮，发现结果比想象的更恶劣：这个研究员根本就是个典型的币圈scammer号伪装的AI研究员。…

听《开源面对面》上小宇宙。 让每天身处开源但却不了解开源的 IT 从业人员都能够了解开源、认知开源，进而贡献开源。通过开源重新审视自己、改变自己！

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最近看到不少人讨论新模型的对话能力似乎变差了，套话和黑话越来越多，在 RL 的加持下越来越会拍马屁了。

并非模型更差了，我认为，自然语言的交付形式是有上限的。

当模型能力提升而交付形态不变时，语言会不断膨胀，信息密度下降，阅读和理解成本反而上升。

自然语言缺乏收敛性，模型为了覆盖不确定性，只能用更多修辞和冗余结构来填充。

一种常见解法是让大模型在业务中扮演粘合剂，只做推理，输出结构化结果，再由业务看板或系统界面完成呈现。这在垂直场景里非常有效，但泛化能力有限，更像是一种工程优化，而不是通用的人机协作方式。…