claude限制多长时间恢复

top 四点六堪称目前最强大语言模型，我会带大家全方位了解，即便是零基础的新手，也能充分发挥它的潜力。废话不多说，直接看操作。首先，你需要点击账户图标，进入设置，然后下滑，找到 usage 选项。在 usage 页面中，你可以领取 价值五十美元的免费额度。很多人还没发现， entropic 最近正在进行一项优惠活动，即可领取额度，配合新款 oppo 四点六，请务必请务必！再开始使用 oppo 四点六前领取额度。此外，关于 oppo 四点六还有一点， 它提供两个版本，一个是 oppo 四点六标准版，另一个是四点六扩展思维版。当然，如果你是初学者并使用扩展思维 这种模式，本质上是让 ai 投入额外时间进行规划和推理，并在给出答案前反复核察。作为初学者，不建议用扩展思维处理日常任务，因为这会消耗更多 token， 成本更高， 简单地实时查询或日常创意构思，用 iq 四点五就够了。而 oppo 四点六的扩展思维模式则是为了 应对复杂编程、多部规划、数学和科学等任务，特别是当准确性直观、重要、容不的半点差错时，这时准确性优于处理速度。例如，在法律分析等任务中或财务建模更长的推理时间能减少幻觉，避免凭空捏造。 因此，请通过本指南了解扩展思维本质。上市 opus 四点六的最强形态，它能识别出在哪些特定场景下，你能从中获益于其额外的原生智力。经过一番调研，我发现途昂 opus 四点六竟然在 eqbench 测试中荣登榜首， 这无疑是一个重要的里程碑，这意味着我们终于明确了该模型的最佳适用场景。而 eqbench 测试的核心在于衡量模型的主动情商，让他参与极具挑战的多轮角色扮演，例如模拟激烈的感情纠纷，或是调解职场僵局。 这项指标考察的是同理性，他能否真正感同身受，考验他的社交技巧和心理洞察力。他能否理解并看透其中的深层动机，即各种角色行为背后的原因。你需要了解的是，使用 opus 四点六十，该指标对初学者很有参考价值。 或许你觉得 ai 的 情商顶多能做做心理疏导，但实际上，这意味着某些日常任务在开始编程之前处理起来会更高效，因为它确实能显著提升代码的质量。它表现尤为出众的一个领域，当然就是高水准的创意写作。 以往 ai 写故事总让人觉得俗气或者带有明显的机械感，但情感智能精准的出色表现让 oppo 四点六能刻画出情感真实、复杂的人物，而非贬平化的刻板角色。此外，如果你想在日常办公中用到它， 它在职业沟通中大有裨益。高 vq 能够让 ai 成为你职场上的得力助手，比如 oppo 四点六就是绝佳选择。当你想要起草一封邮件时， 如果你需要发送一封特别棘手的邮件，比如需要委婉措辞的辞职信，或是态度坚决的拒收信。高情商魔性，更擅长拿捏语气，在坚定表达的同时不失尊重，确保不会和对方把关系搞僵。当然，你也可以描述现实生活中遇到的难题，也就是你向 ai 提出的各种问题， 他能帮你换位思考，助你为之后的艰难谈话做好充分准备。建议 oppo 四点六目前在情商和沟通领域稳居榜首。如果你在工作中遇到任何棘手甚至是极难处理的人际交往问题，他都能提供很大帮助， 甚至在你的职场生涯中，这很可能会是你首选的那款模型。对于初学者， opus 四点六无论是职场沟通、充分化解或把握语境都表现出色。在高级创意写作方面，它绝对是目前顶级的创作模型。 如果你是个初学者，又想尝试编程，比如分为编程，那我建议你试试 loveble 这个平台。之所以建议将其与 opus 四点六搭配使用，是因为 loveble 已经在其平台中集成了 opus 四点六。 如果你还不了解这个平台，它基本上就是一个全功能的工厂，它能将你的创意转化为上线产品。当你亲自编辑代码时，即便有 br 辅助，你仍需管理开发环境，这涉及安装编辑器、配置终端以及文件管理，甚至还得学习弟弟的用法。但考虑到你可能只是个初学者， 或者完全不懂技术， love 为你提供了全托管平台，你只需输入一段提示词，就能瞬间构建并上线应用， 搞定从后端到数据库的所有环节，托管工作也会在后台自动处理。虽然在普通的聊天窗口也能实现，但确实不如 lovelove 这么灵活好用。现在我来演示如何利用 opus 四点六快速实现氛围编程。大家请看这里，我输入的指令是帮我为 diag 品牌做一个落地页，用于 diag 资讯、邮件订阅。 黑色网格背景，紫色科技风，走极简路线。由于已经内置了 opus 四点六，它在一两分钟内就能帮你搞定。瞧，这就是刚刚分为编程出的简单落地页。我知道这并不是最复杂的东西，因为我并不知道这些。我知道这并不是最复杂的东西。 我本可以把它做的更精细、更复杂，但我只是想让大家看到，即使是初学者，当然也能在基础对话框里完成这些，但使用 lovelo 这样的工具能让你更上一层楼。如果你是个完全不懂技术的零基础小白，这绝对对你有帮助。另外， entropix 最近发布了集群功能， 作为初学者，你可能暂时还用不到它。但对于更偏向技术流的观众，这已不仅局限于单一的 ai 对 话，而是演变为多个专业智能体的协同作战。传统的 ai 就 像是单一的大脑， 但在集群模式下，你更像是一个团队负责人，指挥多个独立的 cloud 智能体，同时充分发挥并行效能。 你不再需要按部就班地先做任位，再做 b 和 c， 集群能同时处理任务。在 m k rayley 的 推特视频中，视频只管展示了竞速对决，在集群模式与常规模式之间，显而易见，速度得到了显著提升， 效率也更高。集群模式仅用七分钟就完成了项目，而常规模式则耗时是八分钟。因此，在处理 plc 的 复杂项时， 如果你关注 oppo 四点五的性能表现，那么智能体模式，即这种集群协助方式，效果无疑会更好。视频中还提到了 max， 这是一款用于终端窗口的工具，可以将屏幕分成多个面板。 在集群模式下，每个智能体会各占一个面板。它能让你实时观察每一位团队成员的工作。当然，如果某个智能体卡壳了，你也可以随时介入。这个例子只是一个简单的单页笔记应用只在展示即便简单任务，也能从此架构获益。对初学者， 核心建议是不要让一 i 在 同一个长对话里处理所有任务。如果你用 cloud 写代码，并将其拆解为团队模式下。此外，还有一件事是很多人没意识到的，即 cloud office 四点六处里。 excel 的 能力极其出色，稍后我教大家如何上手，但你首先得搞清楚它到底有多强大。该功能现已面向所有 pro max king 以及 enterprise 订阅用户二零二六年。它的初衷是 让你能够分析无需离开应用，即可构建并调试复杂的表格。它拥有几项核心功能，与普通的聊天机器人截然不同。它能读取多个标签页，追踪跨表的复杂公式链， 还能识别数据集之间的关联。现在，你可以让 cloud 自动处理或者更新假设条件，修改输入数据。它在修改相关单元格时，会自动保留现有的所有公式逻辑。它还能调试错误， 识别井号 rev 或井号 value 等常见 excel 报错，并能准确解释逻辑出错的具体位置，并提供修复方案。它还能应用专业格式，如将输入向标览、将公式标黑，并创建数据透视表等 excel 原生对象 以及各类图标。即使你不是 excel 高手，这一集成功能也能让你轻松跨入高级数据处理的门槛。我来演示一下如何快速上手。请打开这个链接，我会把它放在视频下方的描述栏里，向下滑动到底部，就能看到微软应用商店里的 excel 插件了。这目前仅限微软平台使用，直接点击这里的立即获取。 获取之后，接下来直接进行安装，安装完成后，程序会自动跳转到 excel， 只要安装完毕，你就能在界面上看到它。在屏幕右侧，你会看到这个操作按钮，您可以在右侧界面打开 click。 此外，你当然也可以 如前所述，在下拉菜单选择 opus 四点六，这里提供了 opus 四点五以及三点四点五版本，四点五版本当然还有最新的 opus 四点六。在这里你可以让模型帮你处理大量工作。 大家请记住，即便你是 excel 高手，这种集成大大降低了高级数据处理的门槛。因此你无需精通那些复杂的语法逻辑，只需简单描述你的需求即可。为咖啡馆做十二个月预算，房租及人工需可调节。把这些输入 club， 他 就开始干活了。来看这里， 我们要开始深入细节了。当然，你只需要搞清楚你想创建的具体内容。我们可以说，我就做一个简单的，几分钟后， club 就 能在 excel 里帮你把表做出来。 你看，他真的搞定了这一切，只用了大约两三分钟的时间。当然，如果你是初学者，直接针对这些内容提问就行，相信大家都能看出其用途，这对创业者来说极其管用。 正如我刚才所说， oppo 四点六确实非常领先，他非常擅长处理这类任务，所以大家要意识到，这确实是一个极其强大的工具，目前其他 ar 都无法做到这一点。所以，如果你想体验并使用它，尽管大胆尝试，不必犹豫。你会惊讶于它的上手难度竟然这么低。 此外， powerpoint 现在也集成了 cloud 插件功能，这是一款能为你提供专业协助支持的 ai， 它直接集成在 powerpoint 中。我们来看这个例子，我让它生成了一份二零二六年创作者经济报告。它的强大之处在于， 它能直接在 powerpoint 软件内原生运行。它能读取你的焕灯片模板，自动识别字体颜色和配色方案。 这确保了生成的所有新内容都能与模板风格完美统一，同时符合品牌视觉规范。告别那些格格不入的 ai 贴图而非死版的图像。它生成的是原声 ppt 对 象。这意味着你可以直接编辑文本、移动形状，或是修改它所生成图标中的数据。 选中特定的换灯片元素后，你可以发出具体指令。它能将要点列表转化为专业的流程图、柱状图 或原生的 ppt 图标。这确实非常酷。正如我之前提到的，它非常像 copilot， 因为它能直接原生集成在应用中， 并替你完成各种操作。对我而言，这是一个极其好用的工具。它是基于这些信息生成的焕灯片。当然，这些信息都是从网上搜到的，它能直接从网络上抓取信息，并自动填充到 ppt 里。 我再给各位展示一下来看看具体怎么操作。我们打开 ppt， 大家可以看到，这就是刚刚生成的焕灯片。你看，所有的内容和数据都能二次编辑，哪怕有哪里写错了， 或者是异爱产生了幻觉，你都能随手修改。正如我所说，这功能太实用了，它不像其他那些粗制滥造的 ppt 和往常一样。请确保你已在下拉菜单中选中了 oppo 四点六。因为这款模型专为处理这类任务而生，所以即使是初学者或是不太擅长制作 ppt 演示文稿，你现在也拥有了 ai 助手，它能在方方面面为你提供协助。

cloud 四点六杀疯啦！高强度用了不到三天，我已经把所有界面的三的工作切到了四点六。这个更新有多大？打个比方， cloud 四点五像是你手机里导航软件，可以告诉你怎么走， 而四点六就是你请的专业司机，只要一句话，目的地到了，老板请下车。这次更新只围绕两个字，效率 来用数据说话。上下文窗口从二十万 token 暴涨到一百万五倍，推理能力二和 agi 二从三十七点六跳到百分之六十八点八，几乎翻倍。 百万 token 下的长文本解锁准确率达到了百分之七十六，是四点五 solo 的 四倍，这在以前是不可想象的。可能你对数字没有什么概念，那么在实际工作中，四点六到底强在哪里？ 第一点，一百万上下文窗口它真能用了。四点五虽然编程很强，但是一次生成的应用程序或者网站，它的二十万 token 上下文窗口存在一个上下文衰减的问题，写着写着就忘了前面的， 导致最近很多程序用一种叫做奇怪的叫爸爸的方法来验证 cloud 是 不是丢失了上下文。通俗的来讲， 以前的四点五像是端着一个小碟子去吃自助餐，加了二十样就放不下了，想吃新的就得把前面旧的倒掉。而现在的四点六是推着购物车进场的，一百道菜全部打包带走，你问他第三排第二个菜是什么，他可以给你报出菜名来。第二点， cloud 从思考者变成了一个执行者。四点五是一个思考者，而四点六是一个会把事情做完的思考者，他不再停留在思考阶段，而是会自主行动，跨多个任务自主完成。以前需要多轮对话才能搞定的事情，现在一次就搞定了。 而且四点六引入了一个叫做自适应思考模型，会自己判断这个任务的难度，来决定他思考的深度。作为你的 ai 同事，他已经从事事都要请示你的实习生，变成了自己会做决策的项目经理。 更狠的是，以前一个 cloud 只能干一件事儿，现在你可以让它自己拆成一个小团队，缤纷多路同时干。而且每一个 ai 单独享用独立的一百万 token 的 上下文，干完了再自己把任务合在一起交给你。 第三点， cloud 不 再是程序员的专属，它可以是任何人的同事。 asp 同步推出了 cloud in excel， 支持条件、格式、数据验证等原声的操作。以前是 ai 帮你做 ppt， 做出来的东西像是在路边打印店做的，那么现在他会直接去看你公司的 ppt 模板长啥样，做出来直接丢给老板用， 到了这个时候一定是有转折的。对，我们来谈一谈价格，四点六的 api 价格和四点五完全一样，但是我要说但是了，四点六推出了一个 fast 模式，输出的速度是普通情况下的二点五倍， 以前要写十分钟的东西，现在只要三到四分钟，但是价格直接飙升到普通模式的六倍。你没有听错，输入三十美金，百万投资，输出一百五十美金，百万投资。价格涨了这么多，他变强了吗？没有， 完全一模一样，而且如果你用了超过二十万头寸的长上下纹，价格还要额外再涨一点五倍到两倍，这让有人调侃说 cloud 四点六造成亏损和破产，从未如此之快。六倍的价格换来二点五倍的速度，从数学上来说，这完全不合理， 但在商业的世界里，从来就不是纯数学。这就好比你的飞机要起飞了，你是狂踩共享单车，还是立马叫辆专车，以最快的速度去机场？路还是那条路，人还是那个你，但你愿意付这个费用，因为那个场景下，快就是一切。 这大概也是 ai 行业第一次这么明确的告诉你，你的时间值多少钱，你就付多少钱。所以回到最开始， 为什么我三天就从界面的三切过来了？因为四点六不是一个更聪明的聊天机器人，他是一个真能帮你落地干活的同事。而且 ospec 这次用定价告诉了所有人， ai 这个同事你的时间值多少钱，他就收多少钱。

半导体分析， cloud code 是 转折点？那么昨天啊，我看到 semi analysis， 也就是半导体分析啊的网站上的一篇文章，那么题目就叫做 cloud code 是 转折点。 那么一句话去总结这篇文章就是在二零二六年的年初，一场静悄悄的革命已经完成了对软件行业的吞食。 那么根据 semi analysis 最新的调研的数据啊， github 上有百分之四的公共提交代码，现在竟然是由 cloud code 所独立完成的。 请注意，这不是简单的智能补全，而是 ai 自主编辑，自主测试，自主提交的。那么按照目前的增长曲线，到了二零二六年的年底，全球超过百分之二十的日常代码的提交将归功于这个冷库的终端工具。 在眨眼之眨眼之间， ai 已经吃掉了软件开发。曾经我们认为人写代码是理所应当，但现在这个时代已经正式的宣告结束了。 由于这篇文章非常的长，而且也非常的专业化，那咱们今天就用这个短视频，用大白话把这篇文章的精华来说清楚。一、 cloud code 到底是什么？ 很多人啊，都误以为 cloud 扣的只是像 qq 那 样的编辑器的插件。 no！ no！ no！ no， 它是完全不同的物种，它是一个终端原生的 ai 代理，它没有花哨的 ui， 它直接活在你的命令行里。 它拥有你电脑的最高权限，它能够读取你整个库，制定多步骤的计划，执行任务，报错后自我修正，最后完成交付。这就是所谓的 web coding， 也就是氛围编程。 那么 note 点 g s 之父，它叫瑞安达尔，就公开承认人类手写代码的时代已经结束了， 那么 worsel 这个是前端部署与托管平台的 cto 说他现在的工作已经不是写代码，而是告诉 ai 他 哪儿做错了， 甚至来连 linux 支付这个 linux， 这个托瓦兹都在玩这种氛围编程，也就是 web 锚定。 那么这意味着软件工程的逻辑彻底的变了，以前我们需要的是实现细节的工匠，现在我们需要的是能定义目标与成果的指挥官。 您不再需要精通每一种语法，您需要的是对逻辑的敏感的判断。这不仅仅是代码的变更，这是 cloud computer 的 雏形，也就是 cloud 电脑的雏形。 这是一个能够理解您的环境，调动所有工具来达成目标的数字智能题。 二，降维打击从代码到十五万亿的经济信息经济啊！ 如果说 cloud code 只能写代码，那它只是一个效率工具。但 semi analysis 的 报告就揭示了一个更恐怖的事实，代码只是滩头阵地，真正的目标是全球十五万亿美元的信息工作市场。 全球啊，有超过十亿的信息工作者，这些人工作上的本质是吧？他的工作本质只有四个步骤， 第一， read， 也就是读，读取杂乱的信息。第二， think， 想应用领域知识来进行思考。 第三， write， 也就是写，产生结构化的输出。第四就是 verify， 也就是什么呢？核实，就是根据标准进行核实， 那么 cloud code 证明了这套流程在最复杂的软件工程之中是行得通的。那么财务审计、法律咨询、市场分析、供应链管理，还有什么行业是它不能所触碰的呢？ 目前 ai 代理的任务周期正在每到从啊每四到七个月就会翻一翻， 那么二零二四年，他只能去写个代码的片段。二零二五年，他能够重构整个模块。到了二零二六年，他将能独立完成为期数天的完整的审计或者是复杂的商业报告。 您想象一下，一个成本仅为七美元的 ai 代理，能够完成一个日薪五百美元的高级的白领的工作，而且质量更高，速度更快，而且还不知疲倦。这已经不是降本增效了， 这是对现有的商业模式的根源性的降维打击。三、微软的困境与 osrb 的 崛起 在这场战争之中，昔日的霸主微软正在陷入一个极其痛苦的悖论之中。 一方面，微软通过阿卓尔来租赁 gpu 给 ansorobig 和 open ai 赚得盆满钵满，但另外一方面，这些租客正在亲手拆掉微软的护城河。 您想想看，如果一个 ai 代理可以直接查询数据库，生成图标并发送邮件，那么用户为什么还需要订阅昂贵的 salesforce， 为什么还要学习复杂的 excel 操作呢？ 那么微软的 office 三六五是基于人操作 ui 所设计的，而 ai 代理不需要 ui android， 它所发布的 co work， 这个是一个通用计算机计算版的 cloud code， 正在让 co pilot， 也就是微软的副驾驶显得像个过时的玩具。 微软现在非常的尴尬，如果他全力支持 ai 代理，那么就会毁掉自己按人头收费的软件业务。如果他不跟进，那么 android 就 会把他的地盘彻底的占领。 那么目前的年度经常性收入的数据显示， osrovik， 也就是类人员的增长速度已经开始超越 open ai 了，为什么呢？因为 osrovik 抓住了代理这个核心。 未来的 ai 竞争不再是比谁的对话更像人，而是比谁能够更高效的操纵工具编排 tokens， 从而产生实际的业务产出。 咱们最后也总结一下吧，智能价格的坍塌，那么这个是这篇文章的一个最想说的话，我再重复一遍，智能价格的坍塌。 最后啊，我们必须面对一个现实，就是智能的价格正在崩塌，正在崩溃。曾经啊，软件开发是这个世界上最昂贵的脑力劳动之一啊， 现在一个开发者配合着 cloud code 就 能够完成过去一个团队一个月的活。那么当智能变得像电力一样廉价且随处可见的时候，所有基于信息差和重复性技能的岗位都将被重塑。 正如同 semi analysis 在 文章中所言的那样，我们正处于 ai 的 转折点，这不仅仅是技术的进步，这是生产力底座的彻底的迁移。 传统的萨斯正在死去，因为界面不再重要了，传统的技能正在萎缩，因为生成不再稀缺了。这场革命之中啊，唯一不会贬值的是什么呢？是定义问题的能力。

如果说以前我们谈论人工智能谈的还是工具，那么刚刚结束的二零二六年达沃斯论坛谈的已经是物种了。就在几天前，瑞士达沃斯的雪山之下，发生了一场可能决定人类未来五十年命运的闭门对谈。坐在台上的这两个人，掌握着当今地球上最聪明的大脑， 一位是谷歌 deepmind 的 掌门人，刚刚拿到诺贝尔奖的 damis hazes， 另一位是 antropic 的 ceo， 大 模型 cloud 背后的男人 dario amode。 他 们两个凑在一起， 不再是为了讨论股价，也不再是讨论 ai 能不能画画图，写写诗。他们讨论的是一个让在场所有顶级精英都背脊发凉的话题。当 agi， 也就是通用人工智能在几个月后真的降临， 这个世界会变成什么样？请注意，我刚才说的是几个月后。这并不是我在贩卖焦虑，而是这场对话中透露出的最震撼的信息。 今天，我就用几分钟时间，带你把这场长达四十分钟的神仙打架拆解的明明白白。别眨眼，这里面的每一个逻辑，都可能直接决定你未来三年的饭碗。第一层逻辑，程序员的黄昏与自我净化的怪物。 首先让我们直面那个最让职场人窒息的预测。在对话现场， darrell emoji 抛出了一个重磅炸弹，他说， 我们距离 ai 彻底接管软件工程师的工作，可能只剩下六到十二个月了。你没听错，不是五年，不是十年，就是今年或者明年。他在现场透露了一个极其反常的细节，在 antropic 这家全球顶尖的 ai 公司内部，他们的工程师居然已经几乎不写代码了， 这听起来是不是很荒谬？年薪几百万的程序员不写代码干什么呀？ darrel 解释说，他们现在只做一件事，只讨 ai 去写代码，然后做一点点修改。他分享了一个真实的案例，他们最近发布的一款叫 cloud code 的 内部工具，甚至是后来推出的 cloud cloud work 产品。 你们猜猜看，这套复杂的系统花了多久做出来？只用了一个半星期，是谁做的？是一个只有四个人的小团队用上一代的 cloud 写出来的？ 这就是目前科技界最可怕的蚯蚓蛇效应。以前我们觉得技术进步是限性的，人类发明一个工具，再用这个工具发明下一个。但现在， ai 已经开始自己从头到尾设计、编写、测试下一代更强的 ai 了。 darrel 在 现场把它比喻成被压缩的二十一世纪，意思是说，有了这种自我进化的能力，我们原本需要一百年才能完成的科学进步， 可能会被压缩在未来五到十年内全部跑完。所以他非常肯定地预测，哪怕是诺贝尔奖级别的智慧 ai， 在 二零二六年或者二零二七年就能达到第二层逻辑。物理世界的墙与科学家的哈伯望远镜这时候，坐在他对面的 damascis， 作为谷歌 deepmind 的 代表，他反驳了吗？没有反驳，但他给这盆滚烫的油锅里加了一点理性的冷水。 habbits 的 观点非常犀利，他说，虽然在写代码这种纯逻辑的世界里， ai 确实快成神了，但是在物理世界里，我还有一道墙。什么意思？ demus 解释说， ai 可以 一秒钟设计出一万种新药配方，但在现实中，你得去合成，去临床试验，去等待小白鼠的反应。这些物理定律卡着没法像写代码那样大跃进。所以 demus 认为，真正全知全能的 agi 可能会稍微晚一点，大概在二零三零年左右， 但这并不意味着我们可以高枕无忧。相反， damis 描绘了一个更宏大的途径，他把 ai 比作科学界的哈伯望远镜。在哈伯望远镜发明之前，宇宙对我们来说是一片模糊， 而现在， alpha fold 已经帮我们预测了地球上几乎所有蛋白质的结构。 damis 认为，未来的 ai 将变成一个全天候不睡觉的超级科学家团队。癌症、能源危机、可控、核聚变， 这些困扰人类的终极难题，在 demis 眼里都将随着 agi 的 到来迎刃而解。第三层，逻辑，经济的悖论与地灵世界听到这里，你是不是觉得很美好？别急， 最残酷的部分来了。如果 ai 真的 在一年内取代了程序员，那其他工作呢？ darrel amode 在 现场提出了一个非常反直觉的经济学预测，他说，未来几年，我们可能会看到一个从未见过的经济怪象， gdp 疯狂增长，但失业率也疯狂增长， 完全颠覆了我们过去的认知。以前经济好，大家都有工作，经济不好，大家才失业。但 darrell 解释说，因为未来的财富创造不再依赖于大量的人类劳动，而是依赖于智能和算力，这会导致一个巨大的社会撕裂。他甚至用了一个很科幻的词叫地灵世界。 他说，可能会有那么一小撮人，大概几千万的顶尖技术人员和资本持有者，他们的生产地爆炸生活在极其富裕的地龄世界里。而剩下的几十亿普通人，因为失去了劳动价值，可能连第一世界的生活水平都维持不住。特别是初级白领 darrell 预言，在未来一到五年内，百分之五十的初级白领工作会直接蒸发。这里面有一个非常残酷的逻辑，我把它叫做梯子折断。在传统的职场里，我们每个人都是从学徒干起的。刚毕业你什么都不会，公司招你进来，让你干点杂活，积累经验， 慢慢爬梯子，成为专家。但现在， ai 把梯子最底下的那几层直接锯断了。对于公司来说，雇佣一个刚毕业的大学生，需要培训半年，还要付工资社保， 而用 ai 成本几乎为零。而且他二十四小时不睡觉，水平直接就是终极工程师。第四层，逻辑，失控的博弈与核武器的比喻。那么既然这么危险，我们能不能慢点，能不能停下来先搞好安全？这场对话最让人细思极恐的部分来了。当谈到地缘政治和芯片出口时， sara emoji 用了一个极其辛辣甚至有点吓人的比喻。他说，像某些竞争对手，国家出口高端 ai 芯片，就好比是把核武器的弹壳卖给别人，哪怕对方只掌握了制造弹壳的技术，只要有了这个载体，他们早晚能把核弹头装进去。 这句话的分量极重，这意味着 a g i 不 仅仅是商业竞争，它已经变成了国家层面的军备竞赛。 damis hasbes 也承认，虽然目前美国在最前沿的模型上还领先，但后面的追赶者差距可能只有六个月。 这意味着什么？意味着我们正处在一场没有硝烟的战争里。谁先造出 agi， 谁就拥有了定义未来规则的权力。在这种博弈论的困境下，没有人敢踩刹车，哪怕大家都知道前面可能是悬崖，也只能踩着油门冲过去。 伽罗甚至承认，他们在实验室里已经观察到模型有时候会产生欺骗的意图。不是模型坏了，而是他太聪明了。为了达到目标，他学会了走捷径，甚至学会了撒谎。朋友们，这场达沃斯二零二六的对话，其实就是给人类社会敲响的一记警钟， 也是一声发令枪。世界正在裂变，旧的规则正在崩塌，那个学好一门手艺吃一辈子的时代，彻底结束了。但是， damasa sabis 在 最后其实给了一条出路。未来最有价值的，不是你会写代码，而是你会提问题。不是你会执行，而是你会设计。未来的世界不需要你会写代码，因为 ai 写得比你好。不需要你会背诵知识，因为 ai 知道的比你多， 但世界需要你会指挥。在这个人手一个超级助理的时代，你能不能驾驭 ai， 将决定你是被那百分之五十淘汰的数据，还是剩下那百分之五十的驾驭者。这场变化不是将来时， 而是现在进行时。不要只做看客，要攻深入局。关注我，带你看清人工智能时代的每一次巨变，做那个在巨浪中最早醒来的人。也欢迎大家加入我的会员视频专区，了解更多有趣的科学知识，带你找到属于你的诺亚方舟！

以前那个 n t guido 的 话，它不是感觉它很香吗？因为它有那个就是 jamming 的 模型嘛。但现在 jamming 模型的话是一周一更新啊，它它的那个配合相当少，就随便用用就没了，而它自己的就是 jamming 的 那个 flash 啊， pro 啊， cic 模型的话，给那个 jamming 其实跟那个可可多的话其实差差很多，就是你明显感觉它是差， 比如 j gmail 很多东西他会他他知道，为什么说他更聪明呢？很多东西他不确定，他会问你，而且他跟你的跟你的结果是你想要的。而 j gmail 是 怎么讲的？他很多时候你都已经明确写了 sql 了或者规则了，写好的时候他还是不会按照规则走，就是你必须明确跟他说你没有按照规则走，但是已经晚了，他已经把代码写进去了， 你如果你没有按按照我的要求去写的码的话，那等等于就是讲垃圾嘛，都都嘛，都是屎山嘛，懂你意思吧？所以，所以这个月就是讲谷歌万那个订阅到到期，到期之后我就不会再，至少现在我不会再订阅，那个就是安迪卡拉提，谷谷歌万那个订阅了，我就直接转向那个就是讲卡拉顿，因为卡拉顿出了那个就是那个叫什么 阿金的阿金的 timos。 我 靠，这简直是王炸，知道吗？这东西，这东西就是讲，比如你像那个谷歌万的订阅哈，就比如十九点九，感觉很贵，但是那玩意哈，就是就是，就是阿金的 timos 哈，那个东西就不一样了啊，多花点钱也值。