Gary Marcus 在推特上爆了一個大料：Anthropic 的 Claude 看起來很先進，但其實底層的決策核心根本就是一個超大的 IF-THEN 條件判斷，有 486 個分支點和 12 層的巢狀結構。簡單來說，這就是 John McCarthy 和 Marvin Minsky 這些 AI 教父在 1970 年代就在用的古典符號 AI（symbolic AI）。Marcus 既驚訝又有點無言——他在指出，儘管大家都在吹捧深度學習有多厲害，Anthropic 其實是回到了古典 AI 的基本功才讓 Claude 真正能夠可靠地運作。這意味著什麼？也許 AI 的未來不是只靠堆更多資料去訓練神經網路，而是要把舊時代的符號邏輯和新技術混合在一起。這種技術細節會讓你開始懷疑，這些黑盒子 AI 裡面還藏著什麼秘密。
OpenAI 將舉辦一場直播活動。在直播期間將揭露具體的公告、產品發布或示範內容。
上一次 OpenAI 突然搞直播，他們直接丟出 GPT-4 Turbo，然後一夜之間改掉所有定價
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OpenAI 把這個定位成直接對標現有圖像生成工具的競爭者，代表他們有信心能挑戰市場領導者
整個2025年，每當有人抱怨大型AI（LLM）的問題，標準回答就是「再等3到6個月，下一代版本會輕鬆搞定」。這套說詞到處都是——每個限制都說是暫時的，每個缺少的功能都說快要來了，每個自主代理（autonomous agent）的展示都被吹成即將成真的未來。 現在已經是2026年4月了，該檢驗一下這些承諾有沒有兌現。Reddit的ClaudeAI版上這週出現了一篇長討論串，討論Opus 4.7版本，結果一堆使用者都說這根本是退步。說真的，去年那套「再等等」的論調看起來有點尷尬。
有人真的在 AMD 新推出的 Strix Halo 晶片上測試了 Mistral Medium 3.5，結果呢？慢到不行。一個 48k 語言符號加上 4k 思考語言符號的提示詞，光是回答一個關於程式碼架構的問題就花了 2 小時。沒看錯，真的是兩小時。如果你想在 Strix Halo 上本地運行這個模型，最好在睡前就開始跑。雖然用了一堆優化技巧（Q5_K_XL 量化、GPU 加速、快取重用），但還是快不起來。本地 AI 的夢想看起來還要再等等，不過至少能動就是了。