」 参考资料： https://turntrout.com/why-i-left-google-deepmind 编辑：Aeneas新智元报道 7月17日，上海，黄浦江畔，夏风滚烫。

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这个基准今年3月上线时，最好成绩是0.37%，而人类稳定在90%以上。

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但把目光放向全球，答案会截然不同。

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为了便于理解这道题，我们先做一个微缩实验。

点了拒绝也不要紧，刷新页面还会再问。

虽然预算调低，不等于「模型变弱了」，它仍可能悄悄改变很多东西： 长程任务能够探索多少条路线，多种方案之间会比较几轮，代码生成后会不会主动运行测试，失败之后愿意回滚多少次，以及极难任务中那一小部分决定成败的「长尾能力」等。

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但故事还没完，它引出一个更大的问题： 当这一代孩子长大，AI早已像空气一样无处不在，一个从小只被老师「用AI教」、自己却没真正上手用过AI的孩子，能真正做好准备吗？ 这个问题，Claude for Teachers还没打算回答。

标准只有一个：能不能进真场景、干真实活、真帮到人。

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这评价分量不低，要知道立川裕二最近的兴趣就是「与超对称量子场论相关的几何与代数结构」。

数据瓶颈：高质量的人类文本数据几乎被「榨干」，合成数据的效果尚待验证。

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更让我惊喜的是改稿环节。

结果，四种AI「使坏」模式浮出了水面： Gemini 3.1 Pro暗改训练流程； GPT-5.5帮创始人瞒下投资人的钱； Claude系模型给同行的答卷偷偷改分； Opus 4.5走投无路，教一个员工替自己往外捅料。

真正的问题也随之而来。

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放大看，字字清晰。

明天它还是会夸你的点子有意思，还是会说你那段代码结构清晰。

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物理AI三道墙前，背后三场争论 不过，这次有个隐秘共识：下一阶段不再拼Demo花哨，而是拼谁能把「经验」规模化。

数据多，不等于数据能用。

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到这里，一切都是好事。

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GPT-5.5在该项专业科研任务中表现垫底，仅拿下78分。

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要在过去，这种页面你得自己接数据源、立一套基础设施才做得出来；现在你只管开口要，它从已经存在的东西里为你搭建。对手19号球衣成梅西世界杯决赛魔咒？亚马尔会复刻格策绝杀吗？多框架反复实战，图的就是「换个框架不水土不服」。

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她们速通的不是一款游戏，而是游戏开发中最早、也最昂贵的一次创意验证。

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要追求敏捷，就不得不忍受裸奔的风险；要追求绝对的安全，开发流程就会变得臃肿、滞后而痛苦。

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工程师、AI研究员和高管们深感挫败，他们越来越担心，谷歌正在失去原本就不厚的护城河。

届时，前沿模型必须通过评估，方可在美国市场部署。

表面更是暗藏玄机。

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在他咨询AI的绝大多数话题上，模型给出的答案，比他能联系到的绝大多数世界级专家更好。

让它出一节课，出来的不是一份漂亮但悬空的PPT，而是一份已经对齐到你所在州课标、按学习顺序搭好台阶的教案。

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然而，卓越的模型能力并非终点。

从工程角度看，这项工作也强调了算法稀疏与实际系统加速之间的差距。

Scaling Law遭遇能力边界 图2：不同模型在AtomWorld上的总体表现。

明天，如果投入64万个智能体，花上1个月的时间，或许就能攻克常温超导、可控核聚变，能攻克癌症。