傅盛
@FuSheng_0306
猎豹移动董事长兼CEO，猎户星空董事长@orionstar2016 ｜ 生日3月6日，打造了早期的360安全卫士｜TikTok最早期的投资人｜是上市公司CEO，也是陪女儿打游戏的老爸玩家｜ 是连续创业者，也是从220斤爆改到150斤的运动达人
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AI教父辛顿：“中国领导层很多都是工程师出身，他们对AI了解更深入，而西方领导层很多是律师背景，对AI几乎一窍不通“。这个角度真的很独特啊，快把咱们说成三体里的面壁人了😂 [ 网页链接 ↗ ]
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【真正的精神杀手，不是恐惧，而是不断切换任务】 马斯克在访谈中提到维持高效决策的底层逻辑： 1. 睡眠底线:保持正常所需的睡眠时间。如果延长清醒时间，认知功能反而会降低。 2. 信息分拣：把有限的精力分给重要的信息，过滤琐碎的无关信息。 3. [ 网页链接 ↗ ]
CES 2026黄仁勋的演讲上，最抢戏的莫过于这两个机器人小家伙了。但是老黄真正想展示的是将他们训练出来的Omniverse，让机器人在虚拟空间中就能完成这些灵活动作的训练。换种说法就是让合成数据训练机器人、自动驾驶等物理AI应用成为可能。 [ 网页链接 ↗ ]
【马斯克宣称：2026年就是奇点之年！】 马斯克发出预警：数字超级智能可能在今年就发生！并且他认为未来人类集体的智力总和，在未来可能不到数字智能的 1%。 面对一个经济增量爆发数万倍的奇点，你打算做旁观者，还是参与者？ [ 网页链接 ↗ ]
这次波士顿动力公司在CES展会中亮相的新版Atlas三指机器人，官方给它的定位很明确——企业级量产版。 有四大亮点： 1.自由度进化：它不再仅仅是翻跟头，而是拥有 56个自由度，360°连续旋转关节。 2.续航能力：电池续航时间为4小时，支持自主更换电池，可实现不间断连续运行。 3.全天候作业能力: [ 网页链接 ↗ ]
【黄仁勋：物理AI的ChatGPT时刻已经到来】两个关键词：世界模型&合成数据。收集真实世界的训练数据既慢又贵，而且永远不够用。于是老黄这次带来的是一个符合真实世界物理规律的世界模型——Cosmos，它能完成物理AI相关的技能，比如生成、推理和运动轨迹预测。让包括自动驾驶汽车、AI驱动的机器人等物理AI [ 网页链接 ↗ ]
黄仁勋宣布首次为奔驰 CLA 引入英伟达 AI 端到端驾驶辅助软件 DRIVE，新车预计年底前上市。视频看着非常梦幻，几乎和FSD的驾驶体验有一拼了，随后我又看了下the [ 网页链接 ↗ ]
【黄仁勋演示Agent概念视频】前沿模型API调用+本地模型处理私密信息+能识别意图的模型选择器+小型机器人多模态交互（Reachy mini）= 私人智能助手。可以看看原视频，感受下未来和Agent一起工作和生活的一天是什么样吧。 [ 网页链接 ↗ ]
【Sam Altman：真正的风险不是失败，而是遗憾】 回看2016年Sam Altman的访谈，当时OpenAI刚刚起步，大模型概念也尚未成形，一切都还在摸索的阶段，但当时他对风险的定义，就足以解释为什么有的人能开创时代，而大多数人只是看客。 他认为，大众对风险的判断存在根本性偏差。 [ 网页链接 ↗ ]
最近翻出马斯克2015年的一段访谈，很有感触。 很多人以为他当年做特斯拉和Space X是志在必得，其实并不是。他在访谈中说：“当时判断成功概率只有10%。” 10%的成功率在大多人眼中都是不可能的事件。 [ 网页链接 ↗ ]
Gabriel高中辍学入职OpenAI：教育逻辑彻底改写，“自上而下”学习效率更高。传统教育的 “先打基础再实践” 正在失效，大学的知识垄断已经被打破，不用熬几年啃理论，从实际问题切入，靠 AI 补短板，就能快速掌握核心技能。 [ 网页链接 ↗ ]
评论区经常有人问“我是xx专业的大学生，AI发展这么迅速，学校课堂上教的东西又脱离时代，该怎么破局”。这个问题黄仁勋给的建议很实用，他说如果我是个学生，我最需要学的就是如何向AI发问。未来的核心竞争力，不在于你掌握了多少死知识，而在于你能否通过精准的发问，驱动AI去完成你专业领域内的任务。 [ 网页链接 ↗ ]
马斯克给创业者的建议：先跑通，再优化。哪怕是个粗糙的Demo，也比100页精美的PPT更有说服力。我在工作中也深有体会，方案看着完美说明不了什么，好产品都是在实施中反复纠错、快速迭代出来的。 [ 网页链接 ↗ ]
【Palantir创始人：为什么聪明的创业者都在“逃避”竞争？】 很多人的商业直觉是哪里热闹去哪里，哪里市场大去哪里。但彼得·蒂尔却提出了反直觉的观点：如果你所在的领域卷得不可开交，那你已经输了。 他提出衡量一家公司价值的公式是公司价值 = 创造的价值 (X) × 获利的比例 (Y)。 [ 网页链接 ↗ ]
【黄仁勋：觉得AI用久了人会变“笨”，很可能是你不会用AI】利用AI不是让AI替你思考，因为如何让AI帮你解决问题本身就需要深度思考来支撑。真正会用AI的人，是把 AI 当作“手”，把思考留给“脑”的人。 [ 网页链接 ↗ ]
