灵感电波

锯齿智能

宇宙里没什么东西是不可计算的｜灵感电波 #109

DSH

09 Jan 2026 — 6 min read

Photo by Google DeepMind / Unsplash

智能的未来｜The future of intelligence

Demis Hassabis｜Google DeepMind: The Podcast｜2025-12-17

这是《Google DeepMind：播客》一季重磅收官之作，主持人汉娜·弗莱把镜头拉到“头条之外”：当 AI 的重心从“更会聊天”转向“更会行动”的智能体（agentic AI），当多模态模型走进机器人、无人驾驶与药物发现，我们究竟正被带向哪里？

在这期对话里，DeepMind 联合创始人兼 CEO 德米斯·哈萨比斯给出的不是产品清单，而是一条完整宏大的逻辑链：通往 AGI 既要规模扩展也要科学创新；当下系统最危险的短板不是“不聪明”，而是“锯齿状智能”——某些地方像博士，某些地方却连常识都不稳；下一波真正改变普通人生活的，会是更可靠、更懂得“该拒答”的助手，以及能在模拟世界里学习、规划并执行任务的智能体。

更重要的是，他把影响从技术拉到了每个人的现实：AI 可能不再以“最大化沉迷”为目标，而是反过来帮你守住注意力与脑空间；而当生产力被推到新的边界，我们需要提前面对工作形态、分配机制、甚至“人生目的从何而来”的问题。读完你会意识到：AI 的下一步不是更漂亮的回答，而是更深地介入我们的选择、时间与社会结构——这正是你现在就该看懂的未来。

到目前为止，还没人发现宇宙里有什么东西是不可计算的。

与智能体一起写代码：不必“技术出身”｜How I code with agents, without being 'technical'

Ben Tossell｜@bentossell｜2025-12-31

如果你一直以为“写代码”是少数技术人的专利，这篇文章会给你一种很具体、很真实的松动感：门槛正在消失，新的能力不再是“会不会写”，而是“会不会和智能体一起把东西做出来”。作者用大量亲身交付的例子（从个人网站、各种 CLI、小工具到自动化视频 demo 系统）证明：普通人也能用终端里的 AI 智能体，把一个念头快速变成可用的软件；遇到 bug 就当作学习入口，不断迭代自己的“说明书”（agents.md），越做越顺。你会读到一种特别令人兴奋的信号——未来每个人都能开发服务于自己独特需求的“生成式应用”，而这场变化，已经开始了。

我在四个月里花了 30 亿 token。

世界上最重要的机器：离谱到极致的工程｜The Ridiculous Engineering Of The World's Most Important Machine

Veritasium｜Youtube｜2025-12-31

如果你想亲眼看看“现代文明的底座”是怎么被造出来的，这期 Veritasium 讲 ASML 极紫外光刻（EUV lithography）的纪录片会让你彻底改观：为了在 13.5 纳米的尺度上刻出电路，人类居然用激光把熔融锡滴每秒轰 5 万次，在真空里造出一束“几乎像X射线”的光，再用近乎科幻的镜面与运动控制，把一片晶圆变成算力的源头。它不只是炫技，更是在回答一个问题：我们每天用的AI、手机、电脑，究竟靠什么“继续变强”。

制造最先进计算机芯片的疯狂机器。

多巴胺专家警告：短视频正在“烧坏”你的大脑——这是一场多巴胺灾难！｜Dopamine Expert: Short Form Videos Are Frying Your Brain! This Is A Dopamine Disaster!

The Diary Of A CEO｜Youtube｜2026-01-05

如果你总觉得自己“明明不想刷，却停不下来”，这期对谈会给你一个更清晰、更不自责的解释框架：问题不只是意志力，而是我们的大脑被训练得更擅长追逐“高多巴胺的即时奖励”，在压力、孤独、疲惫时尤其容易复发。斯坦福成瘾专家 Anna Lembke 用极直观的“快乐—痛苦天平”讲透：为什么越追求爽越容易麻木（快感缺失），为什么 AI、短视频、色情与社媒会把“人际连接”做成一口一口的糖，以及你真正能做的改变是什么——从“4 周戒断/重置”、到设置物理与心理的“自我绑定”护栏、再到“先做难事”的晨间策略。听完你会更像是在拿回主动权，而不是又背上一条新年计划。

对，我们会把自己娱乐到死。

2025 - Ray Dalio

Ray Dalio｜@RayDalio｜2026-01-05

桥水基金（Bridgewater Associates）创始人雷·达利欧在 2026 年 1 月初发布这篇《2025》年度复盘，专门用全球宏观的“机器视角”拆解过去一年市场真正发生了什么：不是“美股 AI 最强”这么简单，而是货币价值的变化与资产在不同计价尺子下的真实回报，才是更大的故事。他用一组极具冲击力的对比（美元、欧元、日元、人民币、黄金）提醒你：账面涨幅可能只是“尺子变短了”；理解购买力、汇率与政策对资产的连锁影响，才是普通人最该补上的金融常识。读完你会更清楚该如何看待“通胀/可负担性”、为什么要分散、以及为什么当估值与风险溢价被挤到极限时，未来更需要的是风险意识而非追热点。

这篇文章给普通读者的最大价值，是建立一个“真实回报”框架：先看货币（你的计价单位有没有在变弱），再看资产（涨幅是否只是弱币幻觉），最后看风险（利率/利差/流动性溢价是否已被榨干）。它让你明白三件事：一是同样的股市涨幅，在不同货币视角下可能天差地别；二是黄金在这里更像“货币信用的对照物”，用来衡量购买力而不是制造神话；三是当政策推动再通胀、估值被推高时，未来回报往往更低、波动更大——此时“多元化、少押注、重风险”比“追热点”更接近长期胜率。