Ted在对话里有个观点很有意思：生物世界本身就有自己的"语言系统"。DNA和RNA用A、T、C、G四个字母编码，每三个碱基（密码子）对应一个氨基酸；蛋白质则由20种氨基酸组成，每种用一个字母表示。这些就是生命的"编程语言"。

而这些语言背后的逻辑，人类至今读不懂。但如果AI能像学会看图、听声音一样，把基因语言和蛋白质语言也变成"原生模态"去理解，那AI是不是就可以读懂生命底层代码了？

如果有朝一日，AI同时理解人类自然语言，和这些生物语言，然后把对自然语言的推理能力，和对蛋白质语言、基因语言的理解能力，融合在一起，AI就会成为“上帝”？《黑镜》下一季可以拍这个了

今天我们研究了一下这个AI前沿方向——Multi-Agent模拟预测。

如今硅谷，正在流行一句话：模拟（Simulation）就是人工智能的下一个前沿。

在真实世界犯一次错，代价可能是几百万美元；在数字世界犯一千次错，可能只是一顿饭钱。

用上亿个有人格、有记忆、会互相影响的AI Agent，在虚拟世界里反复推演未来，帮助政府和企业在做重大决策之前，先把世界"跑成千上万次”，再看最高概率的结果，将走向哪里。

这个赛道已经跑出了估值10亿美元的Aaru，和李飞飞、Karpathy个人投资的Simile，客户包括麦当劳、安永、CVS Health等等。当然现在的质疑也存在：虚拟人真能替代真人吗？

Andrej Karpathy在评价Simile时说：预训练大语言模型的本质形态，就是一个在互联网上高度多样化人群的文本上，训练出来的"模拟引擎"——为什么只模拟一个"人"，而不尝试模拟一个群体？

鲁特琴+现代爵士，瞬间穿越到60、70年代的伊朗，绝美的女性摘掉头巾的年代

今日份的风，秒速五厘米

自从跑通了用苹果Gift Card支付Claude，就很理解苹果税一样能延伸到这些AI Apps上，苹果税率为第一年订阅费的30%，之后每年15%，25年苹果在AI应用上的税收就有10亿美元。苹果的AI Capex极少，iPhone在AI上的进展也很缓慢，越来越像一个严酷的税吏。当然充钱了之后，也更理解Andrej Karpathy说的“AI精神病”，token用不完真的会焦虑，再给我抓取一遍 substack！

朋友寄了枝马醉木来，插在瓶里就很好看，春天果然什么都不用多做

在炒股和搞 AI😂😂 //@随易: 我看了下，报名的全部都是女生。不意外，但男生都在干嘛啊😂😂😂

Skills经济体又一次更新，能力模块即插即用的时代，感觉要在Agent上更快实现了，以后就是我的数字分身比我还牛，给碳基用的脑机接口要加油啊😂

随着AI越来越强，什么能力在变廉价，什么能力在变贵？至少，未来最贵的东西，肯定不是信息本身，而是注意力分配错误。马克·安德森的这个信息输入架构，确实是不错的选择：1/4 阅读 X，1/4 收听最优秀从业者的播客访谈，1/4 与领先的 AI 模型对话，1/4 阅读经典书籍

云端配置Openclaw毫无意义（不给权限），还不如直接ChatGPT 5.4…本地部署给权限吧，似乎翻车案例越来越多了？