從模型到機器：DeepSeek 的下一著棋是實體 AI

將未發表的核心思路輸入給 ChatGPT，結果可能直接被抄走。 紐約大學數學教授 Tristan Buckmaster 最近公開警告，不要在 OpenAI 工具中撰寫原創成果。他與 Anthropic 的研究員花費了大半年時間攻克一項獎金 100 萬美元的納維-斯托克斯方程難題，此前一直使用 Codex 付費賬戶運行代碼，所有草稿均存於 OpenAI 伺服器上。教授透露，在公開自己真實姓名前，OpenAI 在該課題上毫無進展；但一旦公開姓名，短短一天內，OpenAI 的模型便恰好推進至他們的進度節點，隨後 OpenAI 直接發表了數學證明成果。儘管 OpenAI 堅稱提示詞絕不會用來反哺系統，但研究人員賬戶中的訓練開關默認始終開啟，這種巧合未免過於微妙。

Clude 正在為專門的本地模型構建一個世界。 這正是 DeAI 能夠與萬億/十億美元實驗室真正競爭的起點。🫡

前幾個月國模大躍進之後，進步速度變慢了，原因是 OpenAI 和 Anthropic 兩家增加了反蒸餾措施，讓蒸餾成本和難度比以前提高了 10 倍。 比如 OpenAI，GPT-6 不再直接展示思維鏈，迫使蒸餾方必須採用更多輪次的提問，來還原 GPT 的思考路徑。原先通過 2-5 輪次交互就能獲取的資訊，現在可能需要 10 次、30 次，導致 API 調用成本直接上升 5 倍以上。 Anthropic 新的防護措施將推理 Token 數量減少 90～99%，包括限制推理記錄在對話、模型及帳號間轉移，部署兩階段分類器識別和攔截提取請求，並對反覆嘗試的帳號限流或封禁。

結果也是一團糟。Slopus 一個半小時就完成了，好太多了。OpenAI 真的完蛋了。

Anthropic 發表了一項研究，預測小型模型可能在幾個月內，就能在不依賴資料中心的情況下自主複製。 他們真的買了 15 台每台 55 美元的山寨 Android 電視盒子，拼起來運行了一個 26B 的模型，速度僅為每秒 0.39 個 token，慢得令人髮指。 在另一組隔離實驗中，GLM-5.2 已能在簡化環境中完成跨設備傳播。雖然距離現實中的完整自主複製仍有明顯差距，但根據 Anthropic 的預測，到 2026 年底，小型模型可能已接近這一能力門檻。 全世界都在搶購 GPU，花幾千億美元建設資料中心，結果 AI 自己可能跑去寄生在你家的電視盒子上。 但仔細想想，真正可怕的地方是，這種 AI 可能徹底打破我們熟悉的算力經濟學。 今天無論是 OpenAI 還是一家 AI 創業公司，每生成一個 token 都有成本，算力貴了就得漲價，融資斷了就得停機。 但一種能夠自主傳播的惡意 AI，理論上可以將自己的邊際運行成本持續轉嫁給陌生人。 它不需要獲取用戶，不需要考慮收入，甚至不需要自己購買伺服器。只要找到一台存在漏洞的設備，就多了一點免費的計算資源。被感染的設備替它繳電費、提供頻寬、承擔硬體損耗。 而清理這些東西的成本，卻要由無數設備所有者、運營商和製造商分別承擔。 傳統的僵尸網路早已能竊取算力，但 AI 帶來了一個新的麻煩。過去駭客需要針對特定設備撰寫攻擊和部署程式，未來模型可能自行研究陌生硬體、解決環境問題，甚至將失敗經驗傳給下一代。 攻擊者的擴張成本越來越低，整個社會的防禦成本卻可能越來越高。 所以我認為，這項研究最值得警惕的，甚至還不是 AI 失控這種宏大的敘事。 如果未來真的出現這種東西，我們可能第一次要面對一批沒有商業模式、沒有任何合法用戶、也找不到明確運營主體，卻能長期存活的軟體。 它們沒有盈利的壓力，也沒有停止運行的經濟動機。 人類研究了這麼多年，想讓 AI 幫我們賺錢，最後可能先實現財務自由的是 AI 自己。 而且花的還是我們的錢。

Anthropic 去年因盜版書支付了 15 億美元和解金，如今卻忙著教整個 AI 行業什麼是「偷知識」。 剛看到 Anthropic 又公布了最新一輪反蒸餾技術的進展，聲稱過去幾個月顯著降低了針對 Claude 的蒸餾攻擊效果。 此前它已公開點名 DeepSeek、月之暗面、阿里、智譜等中國 AI 公司，指控這些公司透過大規模調用 Claude 來訓練自己的模型。 現在 Anthropic 不僅要識別和封鎖可疑流量，還從模型層面限制推理過程的提取。甚至此前為防蒸餾，曾偷偷降低部分請求的回答品質，遭批評後才調整。 當年訓練大型模型時，互聯網上的文章、書籍、代碼都成了訓練材料。AI 公司認為機器從人類知識中學習，具有技術與法律上的正當性。 結果今天輪到其他模型從自己的回答中學習，突然就變成了需要嚴防死守的安全威脅。 Anthropic 完全可以保護自己的商業利益。讓我反感的是，它習慣將商業競爭包裝成 AI 安全問題，試圖讓外界接受由頭部公司制定的規則。 而且我認為 Anthropic 如此高調地反蒸餾，恰恰暴露了一個事實：頂級模型公司的商業護城河，可能比它們願意承認的更脆弱。 如果領先的智能可以被低成本複製，那麼天價訓練投入和閉源模型的定價權，就難以長期維持。 一個靠吸收全人類知識成長起來的行業，如今最強大的幾家公司，卻開始想辦法阻止知識繼續擴散。 這是我認為所有人都應警惕的事情。

我因為期待 AI 能治癒癱瘓而傷了背部

最近 ChatGPT 的速度很慢，而且我的 pro200 刀的賬戶還降智了，經常出現等待限流。昨天下午實在受不了，充值了一個新的 plus，然後讓它去畫鵜鶘，似乎是正常很多。 但是到了晚上工作的時候，又提醒流量不足。按之前的经验，不知道是不是要出新模型了。最近 ChatGPT 被 Claude 的 opus5.5 吊打。好多自媒體博主，用 opus5.5 直出各種視頻。不得不說，Claude 的審美和編程能力的確是很強。但 Claude 的賬戶是各種魔幻封號，我之前一個 25 年 4 月份的老號，用了快 3 個月的 pro，後面突然就封了。 我說說防封或者是解封的策略： Claude 防封號：網絡上很多防封策略，我自己回想為什麼之前好好的，後面突然被封。被封之前，我連續觸發了 claude 的 5h 用量限額。其他的什麼 ip 隔離，甚至物理防封，我其實都沒有做。所以，我覺得大概率就是那個 5h 用量觸頂的問題。因此，如果大家有使用 claude ，建議每次使用要留有餘量。 賬號封控後，再想解封概率就很低了。我這個 pro 號也申訴了，目前沒有反應。 ChatGPT防降智：ChatGPT 不存在封禁的問題，感覺就是降智和限流。我還特意聯繫了官方，也說我的 pro 那個號沒有被標記和降智，但那個 pro 賬號明顯畫鵜鶘就不對。 群裡有朋友的辦法，是冷卻幾天不去使用，後面就恢復了。是不是也類似 Claude，別薅得太狠，我那個 ChatGPT 200 刀的號是 win、mac 用，然後飛書授權登，而且是授權了 3 個主體。 所以 ChatGPT 如果遇到我這種看上去降智限流的情況，估計大概率是被丟到了一個池子裡面，關小黑屋了，冷卻應該是有用的。 如果你像我一樣，依賴 Claude 和 ChatGPT 幹活的話，多做一些儲備吧。比如多養一些 Google 號。然後梯次開 ChatGPT 和 Claude 的免費號，免費號養 2-3 個月，每次養 2-3 個，形成 3 個梯次的賬號。 最後，我強烈建議大家國內外的模型要同步去用，國外模型勝在能力，但國內模型強在生態。都值得多多熟悉。