11 月 02
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英伟达投资了诺基亚10亿美金，这到底又是要干什么？
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲2025 GTC大会。GTC大会上，其他的消息其实没什么意思，比如Roboin芯片更快，能干什么呢？可以把这些数据拎回来，送到英伟达的这些GPU里边去进行快速的处理，效果很好。讲了这话以后，所有跟量子相关的股票都开始涨。黄仁勋也在上头讲，他们都说了：“我只要去讲量子计算，他们的股票就涨，所以我就在这讲。”但是呢，这些东西离我们马上要应用还是有一定距离的。所以这个里边，唯一需要讲一下的东西是什么？就是投资了诺基యా10亿美金。
10亿美金对于一个5万亿美金市值的公司来说，真的是好多好多牛的一根毛，非常少的一笔钱。投资了诺基亚10亿美金，他到底想干嘛？咱们呢主要聊几块：
- 诺基亚现在到底咋样了？
- 什么是边缘计算？
- 6G网络到底玩啥？
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10 月 31
Luke FanAIGC, 机器人与具身智能 1X Neo, AI机器人, Figure 03, OpenAI, 人形机器人, 养老机器人, 家庭机器人, 摄像头监控, 智能家居, 智能陪伴机器人, 机器人价格, 机器人安全, 机器人技术, 机器人投资, 机器人数据收集, 机器人评测, 机器人隐私, 机器人预定, 柔性机器人, 特斯拉擎天柱, 肌腱驱动, 自主工作机器人, 远程协助
第一款家庭机器人开售：你会花2万美金，让摄像头看着你的生活吗？
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第一款家庭机器人正式开始销售了。这个公司呢叫1X，它的这个机器人呢叫Neo。Neo现在呢，已经在官网上开启预定，花2万美金就可以买断一台机器人。当然，您也可以选择其他方案：
- 买断：2万美金一台。
- 订阅：500美金一个月。
- 试用：可与官方商议试用方案。
现在就可以去下单了，预计2026年开始交货，主打的就是家庭陪伴。在演示视频中呢，出现了很多老年人的镜头，暗示其主要用途为养老与陪伴。
为什么是1X Neo抢先预售？
为什么是1X Neo抢先开始预订了呢？特斯拉的擎天柱没有开始预定，Figure 03也没有开始预定，怎么他就先开始抢先预定了呢？因为大家都只记得住第一名，记不住第二名、第三名。
Neo呢，前面也做了一些展示，发布了一些研发的状态。但大家除了觉得他这个机器人里边好像是钻了个人、是由人假扮的之外，没什么别的感觉。所以呢，他们前面的融资并不是很顺利，虽然也是融到了上亿的美金，但是大家要注意，做机器人这个事是非常非常烧钱的，你融个上亿美金，这个事根本就不够烧的。所以现在又要去融钱了，那融钱怎么办呢？请开始您的表演。
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10 月 30
Luke FanAIGC, Musk传奇 AI, AI Agent, AI-generated encyclopedia, Crowd-sourced, Elon Musk, Fact-checking, Grok, Grok launch, Grokipedia, Grokipedia vs Wikipedia, Ideological bias, Left-biased, Online encyclopedia, Wikipedia, Wikipedia alternative, Wikipedia competitor, XAI, 事实基准, 内容生成, 大模型, 意识形态偏差, 政治偏见, 流量内循环, 百度百科, 维基百科, 网站上线, 马斯克
Grokipedia上线：什么是真，什么是假，马斯克说了算
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Grokipedia这个网站呢，上线直接就翻车。10月27号上线的，马斯克自己在X上站台说：“我们网站上线了，你看这个东西多好。”马斯克反正每次发什么东西，都是这样的一个套路。
这个界面呢极其简单，甚至可以说简陋，一个页面上只有中间一个搜索框，因为你也不需要去提交内容，你只管搜就完了。下边写着一个0.1版，然后写了一个我们现在有885,000多篇文章的一个数。这个数呢，在不断的增加过程中的。
Grokipedia的翻车首秀
这个网站上线后，立刻就遇到了几个严重的问题：
- 服务崩溃：网站上线了以后马上就崩了。这个原因也很简单，就是没想到会有这么多人访问。因为像维基百科这种百科类的网站呢，访问的人数一开始在建立的时候不会有太多，所以一开始呢，没有配太多的服务器。应该是用了一小时左右吧，把它修复回来。
- 内容抄袭：第二个崩溃的问题是什么呢？就是抄袭。这种百科类的东西，你出来以后一定是有大量的条目跟维基百科是一模一样的，甚至有些条目上写的是“引自于”或者“改编自维基百科”。这个呢，算是比较好的一种处理方式。还有一种处理方式是什么呢？直接把维基百科的license写在上面了。维基百科上面所有内容，都会有说我们是共同创作的一个license，大家可以去引用的一个license。他直接把最底下那个签名写上了，就跟考试作弊旁边写“我不会”，你在这写一个“我也不会”。
- 事实错误：第三个问题呢，它里头有很多事实错误。维基百科呢，里头也有事实错误，但是呢，它是靠众包的，大量的人在里边去纠错。而现在呢，他等于拿Grok大模型在后台直接进行纠错。但是大模型本来最擅长干的活是什么？就一本正经的胡说八道。所以他有的时候纠错是错的。比如说马斯克离开DOJ以后，谁在管这个事，他就直接写错了。
- 无法全面测试：它只有一个搜索框，它没有一个完整的浏览的地方，所以它到底有多少对、多少错，不知道，只能是发现了以后再看。我们写程序的人必须要去做一个测试，叫代码覆盖测试。这个事你在Grokipedia里头是没法做的。
- 意识形态偏差：最后一点比较让人痛苦的是什么？就是意识形态偏差。但是意识形态偏差这种事呢，你就没法说谁对谁错了，每个人都觉得自己说的有道理。
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10 月 29
Luke FanAIGC AI安全, Anthropic, GEO, Llama 3, LLM脑腐, 人工智能变傻, 低质量数据, 儿童教育, 千问模型, 反社会人格, 可信人工智能, 垃圾数据训练, 大模型催眠, 大模型脑腐, 大语言模型, 思维链, 持续预训练, 指令微调, 推理能力下降, 数据投毒, 数据污染, 数据配料表, 模型人格, 模型退化, 注意力分散, 生成结果优化, 短视频危害, 训练数据安全, 逻辑思维
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德州华人学者的新发现：大模型也能得“脑腐”
德州的一群从小被妈妈们说“手机看多了会瞎”的华人发了一篇文章。德州农工大学、德州大学奥斯汀分校、普渡大学，这三个学校有8位作者联合发了一篇文章。从名字上看，有一个人是非拼音名字的，看着像个老外，其他所有人的名字，特别是一作和通讯作者的名字，都是拼音的名字，应该是华人。
那这个文章叫什么呢？叫《LLMS can get brain rot》，它的意思呢，叫做大语言模型也能得“脑腐”。就像是咱们新冠疫情以后经常说，脑子上好像总有一层雾，感觉注意力不集中，总是觉得想事情想不清楚，经常忘事情。现在说，大语言模型也可以干这件事。
首先呢，有一个简单的结论，就是给大语言模型喂垃圾数据，大语言模型就像得了脑腐一样变傻了。即使再用好的数据进行修复，中间喂过垃圾数据了，我后边一直喂好数据，可以改善，但是呢，永远无法达到原来的状态。也就是说，喂垃圾数据的这种伤害是永远不可能完全修复的。这是一个很悲观的结论。
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10 月 24
Luke FanAIGC Agent模式, AI Agent, AI工作流, AI浏览器, Atlas使用教程, ChatGPT, Cloudflare自动化, GPT-4o浏览器, Mac M芯片, OpenAI, OpenAI Atlas, 个性化浏览, 任务自动化, 复杂后台操作, 搜索新体验, 智能浏览器, 浏览器插件限制, 浏览器新方向, 浏览器记忆, 浏览器评测, 用户数据, 网页自动化, 谷歌Chrome, 隐私安全, 默认浏览器
OpenAI的ChatGPT Atlas，又为行业指明了什么新方向呢？
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这是AI浏览器真正的王者吗？又一次成功地截胡了谷歌。因为谷歌原来这个礼拜，据说要发Gemini 3的，把AI Studio网站都改了，结果他整了这么一出戏，据说谷歌的Gemini 3又往后推了。
AI浏览器未来到底是什么样的方向？很多厂商呢，实际上都在努力地折腾AI浏览器。比如说像谷歌的Chrome，里面就有了Gemini，只是只能在美区使用，我在非美区还没有体验过这个东西，好像也没有什么特别的功能。Perplexity他们做了一个叫Comet的一个浏览器，据说是专业性很强，用它做各种搜索和分析，效果非常好。还有一个公司呢，叫做浏览器公司（The Browser Company），他们呢一开始做了一个产品叫ARC，后来呢又做了一个叫DAI还是DIA的一个产品。总之就是做了两款这种全新的AI浏览器，极大地改变了大家对于浏览器的使用习惯。我试过其中的ARC，但是没有感觉怎么喜欢，就放弃了。
国内的话，像360、纳米搜索呀、夸克呀，还有字节的豆包，实际上都是AI浏览器，大家都在往这一个方向去努力。
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10 月 22
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在炒币这件事上，DeepSeek完胜GPT和Gemini。
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最近有一件事闹得沸沸扬扬，也就是Alpha竞技场。有一个叫NOFE.AI的实验组织，他们组织了一场由大模型炒币的一个实验。这个实验室的组织者呢，是纽约大学机器学习领域的一位博士候选人，应该算是一个学术组织，并不是一个炒币的机构。他呢，想要让大模型使用真金白银，直接在币市里边去进行竞技，而不是去做什么模拟题，做各种什么模拟盘，直接真金白银开干。
比赛呢，是从10月17日开始，每一个大模型给1万美金的启动资金，到现在呢，胜负已经非常明显了。DeepSeek V3.1完胜，他挣的钱最多。Grok-4紧随其后，也是盈利的。盈利的曲线呢，跟DeepSeek V3.1很像，但是这里呢，并不是因为Grok-4抄了V3.1，或者在DeepSeek的基础上去训练出来的，而是什么呢？就是你市场本身是有一个波动曲线的，他们只要采用相近的策略，他们盈亏的曲线就会比较接近。
再往后呢，是Claude sonnet 4.5，它表现得呢要稍微差一些，但也是盈利的。Qwen3 MAX也参加了，稍微地赚了一点点，大概是挣了几百美金吧，基本没赔。有一个对照组，对照组是什么呢？就是买入比特币直接持有，因为你总要跟市场的大势去进行比较嘛。这个组呢，是挣得要更少一些，大概挣了300多美金。Qwen3 MAX大概挣了700多美金，所以Qwen3 MAX还是跑赢了持币观望组的。
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10 月 21
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Anthropic Claude出了新工具，叫skills技能。这是不是MCP的升级版本呢？
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道，咱们又有新玩具了。这一次，Anthropic出了一个东西，叫skills技能。它呢，应该是大模型功能拓展标准的一个新尝试。
大模型除了可以一本正经地胡说八道之外呢，你还需要去做一些技能拓展。比如说，你可以去写PPT，可以去做Excel，skills就主要干这玩意儿使的。这也算是AI agent以及上下文工程有可能会迎来的一个新标准，甚至呢，在部分功能上已经取代了MCP的功能。待会儿咱们再讲哪一部分可以取代MCP了。
到底什么是skills呢？它呢，是直接给Claude去赋能，让Claude code去做一些琐碎的工作。我举一个例子吧，比如说一个律所，你律所里头需要干一个什么事？就是你们出的所有的这个文件，它是有排版要求的。哪个地方用几号字，哪个地方用几号字，什么地方要用什么样的方式来表述，这个都是有要求的。以前我们律师给写的文件，大概每一个文章倒数第二段的时候，要写一个“以及”还是什么，反正有一个特别奇怪的要求。我第一次看到，我说：“你们为什么写这个？”他说：“律所要求就是必须这么写。”包括哪个标题需要使用什么字号、什么字体、字间距、行间距，他们都有要求。
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10 月 17
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ChatGPT要出成人版了，要对用户年龄进行分级管理了，中国大模型这回可能遇到大麻烦了。
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这件事已经喊了快一年了。去年年底，山姆·奥特曼就出来说：“我们以前对于OpenAI ChatGPT输出的内容，控制的有点太严格了，以后要稍微放松一些。”现在呢，已经到10月份了，终于发帖说：“再过几周，请再耐心的等一等，我们的成人版本马上就要来了，我们准备对用户进行分级了。”可能在十一二月份，我们就可以看到成人版本了。
为什么会在这样的一个时间点里头，推出成人版本呢？竞争压力实在太大了呀！特别是Xai的Grok，真的是百无禁忌。而且Xai还通过“性感3D小姐姐”的这种聊天伴侣，证明了可以进行这种比较暧昧聊天的场景，是非常非常吸引人的。Xai的Grok通过推出这种3D的性感小姐姐聊天助手，它的产品直接就在苹果iOS的排行榜上冲到前面去了，向所有做AI的人证明了情感，或者是说带有一定暧昧的这种情感陪伴，是非常有用的，是大家真的愿意为它点击下载、愿意为它买单的一个功能。最开始的功能，是你需要充30美金才可以用上的，现在的话你不用充钱也可以看到Grok里边的3D陪聊小姐姐了。
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10 月 13
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大家好，
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今天咱们来讲一讲“算力三国杀”：OpenAI拿英伟达投资的钱去“养小三”了，又投了AMD。这个事儿把英伟达的黄仁勋都震惊了。
为什么要今天给大家讲这个事儿呢？这个交易确实是很复杂。作为一个做了好多好多交易的投资人来说，我觉得呢，稍微有点义务吧，给大家去讲解一下。
很多人说，这有什么可讲的？这不就是空手套白狼吗？这不就是吹泡泡吗？泡泡要破了。确实有这方面的这个成分，但是呢，我们还是要说一下，这个东西从法律上它是怎么成立的，这个交易到底怎么做，谁给谁钱，给完钱以后这个股份怎么拿，拿完股份以后到底怎么回事。
首先呢，这个故事确实比较混乱。最开始OpenAI宣布要自研芯片，跑去跟博通合作去了。全世界做这种AI芯片的老大是英伟达，老二不是AMD，也不是这个Intel，老二是博通。大概有30%是博通的，50%再多一些是英伟达的，剩下是博通和其他的去瓜分，博通还要比剩下那些加起来都要大一些。
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10 月 08
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OpenAI开发者日，暴露了山姆·奥特曼的隐藏野心。
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们先讲结论，然后告诉大家我怎么得出这样的结论，验证一下这个结论是否正确，再让大家行动起来，看看咱们在山姆·奥特曼指明方向以后，到底能干点什么。
OpenAI的开发者日呢，隐藏在发布会背后的野心和方向到底是什么？表面上这东西咱就不重复了，说到底发布了什么东西，只讲结论。
第一个，ChatGPT要做操作系统了。
第二个，自然语言和语音交互才是未来。
第三个，全栈、全生态、全模态的开发都在OpenAI。
有三个大的结论。
那咱们怎么得到这样的结论的呢？咱们看发布会，要稍微换一个方向来看。我自己呢，举办、参加过很多发布会，也专门受过训练，主持过发布会。咱们发布会一般看什么呢？叫“wow时刻”，一看这个东西，“wow，好厉害”，叫“wow时刻”。在52分钟的发布会视频里头，有哪些“Wow时刻”呢？那你说我是不是拿了个纸、拿了个笔，52分钟的发布会反复看，在这记笔记，哪个地方有掌声？不是这样的。我到GPT里边直接下了一个指令，把YouTube的视频链接贴进去，我说：“请给我统计一下，什么时候有掌声，掌声中度还是高度，有掌声的时候是谁在演讲，在讲什么，给我画个表格出来。”剩下的事情就交给GPT去干了，效果还是很好的。
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