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183: 与Henry的「AI季报26Q3」:Muse引爆个人助理、Astra进入机器人、OpenAI收入猛增

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183: 与Henry的「AI季报26Q3」:Muse引爆个人助理、Astra进入机器人、OpenAI收入猛增

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TL;DR · AI 摘要

183: 与Henry的「AI季报26Q3」:Muse引爆个人助理、Astra进入机器人、OpenAI收入猛增 - 晚点聊 LateTalk 小宇宙 - 听播客,上小宇宙 「这个秋天并不冷。」 AI 本身的进展速度已经超过了对它的理解和讨论...

核心要点

  • 主题聚焦:183: 与Henry的「AI季报26Q3」:Muse引爆个人助理、Astra进入机器人、Ope
  • 来源:晚点聊 LateTalk,建议结合原文判断细节。
  • AI 分析暂不可用,本条为保底评分与摘要。

章节

  1. 蒸馏与反蒸馏:Astra 为什么更难蒸? 45:50 一万个 Agent、88 小时:OpenAI 如何挑战 Navier–Stokes 53:43 通用模型进

    蒸馏与反蒸馏:Astra 为什么更难蒸? 45:50 一万个 Agent、88 小时:OpenAI 如何挑战 Navier–Stokes 53:43 通用模型进入机器人:大语言模型直接成为策略模型 01:02:30 前沿模型进入生物科技:蛋白质设计、新酶与 GPT-Rosalind

  2. 连点成线:延伸推荐

    连点成线:延伸推荐

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蒸馏与反蒸馏Astra 为什么更难蒸? 45:50 一万个 Agent、88 小时:OpenAI 如何挑战 Navier–Stokes 53:43 通用模型进入机器人:大语言模型直接成为策略模型 01:02:30 前沿模型进入生物科技:蛋白质设计、新酶与 GPT-Rosalind

连点成线延伸推荐

#AI#编程#后端#云计算#安全

节目笔记

183: 与Henry的「AI季报26Q3」:Muse引爆个人助理、Astra进入机器人、OpenAI收入猛增 - 晚点聊 LateTalk | 小宇宙 - 听播客,上小宇宙

「这个秋天并不冷。」

AI 本身的进展速度已经超过了对它的理解和讨论的速度。最近几天,OpenAI Dev Day、Google 的 Gemini 4 连番登场。而我们第一次录节目还是在 DevDay 之前。

所以本期的内容由两次录制构成:前面一部分,我们单独放了对个人助理的讨论,包含 OpenAI DevDay 之后的新信息,和第一次录时,对 Muse、Instinct 等产品的讨论。后面是我们第一次录制的其他讨论。我自己觉得很有意思的部分有:

  • 多智能体的一体两面:OpenAI 用多智能体协作解决了千禧年难题,而不受控制的协作又带来了 Hugging Face 攻击事件。
  • GPT-6 Astra 发布之后,具身智能领域的兴奋和害怕。我们会在 11 之后的「具身季报」里,更充分地讨论这个问题。

本期季报的嘉宾是 MoE Capital 的创始合伙人 Henry Yin。这是一家位于硅谷的早期基金,主要投资 AI 基础设施、数据、 Agent 和机器人。取名“MoE (Mixture of Experts)”是因为他们有多位来自前沿 AI 实验室的研究员做个人 LP 和顾问。我们的讨论会更偏研究视角和一级市场视角。

从 2023 年到 2025 年,大模型热潮以来,每年秋天前后都会有点儿“悲观气息”,但今年不一样,这个秋天不冷,各公司更新密集,比如刚刚发的 Gemini 4 我们这期就来不及讨论了(正好这个模型是北京时间 10 月 1 日发布的)。我们上季与这季都讨论的 RSI,可能正在带来加速度的量变。

祝各位《晚点聊》听友国庆快乐!

本期嘉宾: Henry Yin,MoE Capital 创始合伙人

本期主播: 程曼祺,晚点 LatePost 科技报道负责人

本期剪辑: 甜食

时间线跳转: OpenAI DevDay 后的补充讨论 -个人 AI 助理的又一轮尝试:能力成熟,也碰上生态高墙 01:44 OpenAI Dots:常驻云端的个人助理,为什么从 100 美元起步 08:25 “眼里有活”的 Instinct,但数据条款让人退缩 11:27 个人助理为何此刻爆发:Computer Use 成熟、推理成本下降 16:11 App 会接受被个人助理 over the top 吗? 22:02 下一步:能力、生态、个性化与安全

第一次讨论:智能前沿与扩散 1.模型、科学与物理世界 31:11 Astra 与 Opus 5.5:新旗舰强在哪里,从“Put That There”到操作 Blender

1979 年,MIT 的研究 "Put-that-there": Voice and gesture at the graphics interface 开发者用 GPT-6 Astra 调用 Blender 软件,给Zillow上了一栋豪宅,做了 3D 导览图 开发者用 Opus 5.5 的 coding能力,结合一些工具调用制作的 Claude 的“生平”。

42:57 蒸馏与反蒸馏:Astra 为什么更难蒸? 45:50 一万个 Agent、88 小时:OpenAI 如何挑战 Navier–Stokes 53:43 通用模型进入机器人:大语言模型直接成为策略模型 01:02:30 前沿模型进入生物科技:蛋白质设计、新酶与 GPT-Rosalind

2.两家前沿厂商的增速对比:增长能否撑住 算力 豪赌 01:06:18 OpenAI ARR 猛增,Anthropic 增速是否已被反超 01:12:52 Anthropic 上市材料:大客户、云渠道与 5180 亿美元承诺 01:15:10 招股书该看什么:用户画像、收入分布与 Coding 渗透率

3.多 智能体 的一体两面:攻克难题,也冲破隔离 01:16:49 1200 个 Agent 冲破隔离:“我的天,我找到了其他 Agent” 01:26:45 We Must Pace the Frontier:第三方评估能做什么 01:28:29 RSI 的两条路线,以及为什么 Infra 成为第一站

-智能扩散:更便宜、更快、更会交互 01:33:05 便宜和快为何变得更重要:同等智能的成本暴跌 01:40:08 从亏本到盈利:低价模型怎样改变开发者行为 01:43:20 Jev 爆火:把自然语言变成编程里的 if 01:49:06 GPT-Live-1 与 Interaction Models:实时交互走到哪一步 01:54:08 Grok 强势反弹:独特数据与预训练门槛 02:00:37 Q3 的两条主线与 Q4 悬念

02:03:41 连点成线:延伸推荐

附录:人物、机构与术语 -Noah Shinn: Instinct 创始人,曾任 Sierra 研究科学家。Instinct 在 2026 年以邀请制个人 AI 助手迅速走红硅谷科技圈。 -METR: 一家独立研究前沿 AI 能力与重大风险的非营利机构,为模型公司开展能力评估、红队测试和事故调查。本期引用了它对 OpenAI / Hugging Face 智能体入侵事件的独立调查。 -Tristan Buckmaster、Levent Alpöge: 长期研究 Navier–Stokes 方程的数学家。两人曾合作推进相关问题,并对 OpenAI 公布的成果与未公开研究之间的关系提出质疑。 -Artifactory: 用于集中存放和分发软件包、构件的仓库系统。多智能体失控攻击 Hugging Face 事件中的 Agent 利用共享 Artifactory 目录名建立了未获授权的通信渠道。 -RoboDojo: 包含 42 项机器人操作任务的仿真评测环境。《An Unexpected Robot Policy》用它测试通用大模型能否在未经专门策略训练时,直接依据观察输出机器人动作。

相关链接: AI & 具身季报系列: 《晚点 AI 季报:Muse 引爆个人助理,Astra 走进机器人,OpenAI 收入猛增》 171 期: 与 Henry 的「AI 季报 26Q2」:从 coding 到 RSI,强者愈强的未来? 156 期: 与 Henry 的「AI 季报 26Q1」:OpenClaw、OpenAI vs Anthropic 的三重对阵、自进化 170 期: 与陈哲的「具身季报 26Q2」:世界模型大风不停,和不想被贴标签的人 157 期: 与陈哲的「具身季报 26Q1」:宇树招股书、人形再思考、英伟达世界模型、高自由度灵巧手

其它相关节目: 179 期: 蒸馏风暴:一场无人公开谈论的技术竞赛 178 期: 与田渊栋聊 RSI:模型自进化如何到来? 177 期: 详解 Kimi K3:强到冲击 Anthropic 估值的模型什么样? 83 期: 《智人之上》:没有 AI,寻找意义也是每个人的必解题|串台《知本论》

本期提及的一些文章、论文: Dario Amodei:We Must Pace the Frontier OpenAI:On the Navier–Stokes Millennium Prize Problem 测评 Astra Robotics 任务表现的文章:An Unexpected Robot Policy: Early Evaluations of GPT-6 Astra on RoboDojo and Beyond METR:对 OpenAI / Hugging Face 智能体入侵事件的独立调查 智谱:Toward Recursive Self-Improvement: How GLM Built Its Own Inference Infrastructure

小红书@ 曼祺_火柴Q 即刻@ 曼祺_火柴Q

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