海外网友扒了1680 份 Anthropic 工程师的简历，先说我觉得最反常识的几点： 第一，招的几乎全是搞 infra 的，不是 researcher。 第二，几乎不招初级员工。中位数的工作经验是12.2年。只有13%的人有博士学位。 第三，最大的人才来源不是OpenAI和DeepMind，而是Google和Meta。 第四，如果是 junior ，一个特别"干净"的典型画像是这样的：MIT，IOI 银牌，Codeforces 2900 。 一篇非常好的文章，作者是做招聘的，把当前雇主一栏写着 Anthropic 的 LinkedIn 主页全爬了下来，共 5306 人。从里面筛出 1680 个真正做工程的，再去翻他们进 Anthropic 之前写的 7986 段过往岗位描述。 可以一观Anthropic的人才构成。 1、Anthropic几乎是一夜之间把团队搭起来 现在还在 Anthropic 的工程师里，2021 年之前就进来的，只有 15 个人。 真正的大扩张是在2025-2026年。2025 年一年，工程组织差不多扩了3倍，招了686个。2026 年看起来也会接近这个节奏：截至 6 月，已经招了455个。 现在团队里一半人入职还不到一年，过去 12 个月进来的占53%，在职时间中位数10个月。 也就是说，这是一个在大概 18 个月里，被非常快地搭起来的巨型团队。 2、他们几乎只招资深工程师 这条我觉得最反常识。 进Anthropic之前，这些人的中位工作经验是12.2年。中间 50% 的人，经验8.8到16.5 年。 1680个人里，工作经验不到3年的只有 50 个；44%的人有 13 年以上。应届这块基本等于没有。 所以一个典型的 Anthropic 新人是这样的：已经工作 12 年，但进公司才 10 个月。 3、他们其实更看重 infra，不是我们以为的“搞研究” 40% 的人背景里出现了 infrastructure。 backend、distributed systems、databases、security 这几个方向，各自都在 20% 左右。 而reinforcement learning，只有3.3%人。 也就是说，典型的 Anthropic 工程师，过去十年更像是在 hyperscaler 或 infra-heavy startup 里搭大规模生产系统的人。 4、最大的人才来源不是 AI lab，是 Google 大家总觉得 Anthropic 很多人来自 OpenAI 和 DeepMind。 但实际上，它最大的人才管道是 Google，而且领先很多。 除了 Google，它明显还偏爱那些以工程严谨著称的地方：Stripe、Databricks、Snowflake、Palantir、Airbnb。

この投稿で1番大事なのは: You can offload a task, or even a job, but you can never offload your learning. 作業や仕事は外注できても学びは外注できない。 私がアップルに期待している未来のAIのあり方、パーソナルコンピュータならぬパーソナルAI、使う人共に成長する、人から仕事を奪ったり置き換えたりしないAIも、だからこそ可能性と希望がある。 nobi.com/jp/entry-1267.html

イーロン・マスク氏も「興味深い」と言及していたMicrosoftのCEOサティア・ナデラ氏の発言を補足を入れつつ和訳しました。昨今ループエンジニアリングなどの言葉も叫ばれていますが、過去に製造業で一世を風靡した「カイゼン」、似た発想をビッグデータの時代に持ち込みデジタルの領域で高速化したGAFAの「データドリブン経営」。ループを構成し改善を複利的に重ねたときのインパクトを、もうみんな知っているはずです。 このループをAgentに持ち込む時、我々は何を作り何を残すべきなのか。人間の価値、これからの企業の新しい知的財産に迫る本質的な議論です。ぜひご一読を。 --- 以下、和訳 --- 私はこのところ、AIが牽引する経済における企業の未来について、よく考えています。 今回の移行(AIが牽引する経済への移行)は、これまでのどんなプラットフォームの転換とも違います。これまで私たちは、人間の能力を高めるためにデジタルシステムを使ってきました。しかし今回初めて、人とデジタルシステムのあいだに、本物の「認知のループ」(人とAIが学びをやり取りし合い、互いに高め合う循環)を生み出せるようになったのです。これは頭の枠組みを揺さぶる出来事です。なぜなら、企業の中で「働く」とはどういうことかという、その捉え方そのものが変わってしまうからです。 ここで問われているのは、特定のデジタルツールやシステムをどう使うかではありません。AIモデルが人間や組織の専門性を絶えず吸収し、それをありふれたもの(コモディティ)へと変えていく世界で、組織がどうやって学び続け、知的財産を築き、差別化し、繁栄していけるのか——それこそが本当の論点なのです。 これからは、どの企業も「人的資本」と「トークン資本」の両方を築いていかなければなりません。人的資本とは、社員が持つ知識、判断力、人間関係、創意工夫、そしてパターンを見抜く力のこと。一方トークン資本とは、その企業が自ら築き、所有するAIの能力のことです。 重要なのは、トークン資本が増えても人的資本の価値が下がるわけではない、ということです。むしろ高まっていくのです。私は、トークン資本の成長を駆動するのは人間の主体性(エージェンシー)だと考えています。人間こそが野心的な目標を掲げ、異なる領域のあいだに点と点をつなぎ、関係を築き、本当に重要なパターンを見抜きます。人間の方向づけがなければ、計算資源(コンピュート)はただ堂々巡りをするだけです。 つまり、真のチャンスは「最良のモデルを選ぶこと」にあるのではありません。そうではなく、モデルの上に学習のループを築き、人的資本とトークン資本が複利的に積み上がっていく仕組みをつくることにあります。タスクは——いえ、仕事そのものでさえ——他者に任せることができますが、自分の「学び」を手放すことは決してできません。企業の未来は、その学びを人とAIをまたいで複利的に積み上げていけるかどうかにかかっています。 これを実現するには、新しいアーキテクチャ(システムの基盤となる設計思想)の発想が必要です。あらゆる企業が、自社の知的財産を手元に保ったまま、時間とともに改善していくエージェント型システムを構築できる——そんな発想です。汎用的な「ジェネラリスト」モデルを入れ替えても、自社の学習システムに組み込まれた「ベテラン社員」のような専門性を失わずにいられること。これこそが、これからの時代における「自社のコントロールと主権」を測る、決定的な試金石になります。 企業は、自社の業務フロー、専門知識、そして積み重ねてきた判断力を、使うたびに賢くなっていくAIシステムへと変えていく必要があります。プライベートな評価(社外に出さない、自社専用の評価のしくみ)は、外部のベンチマークではなく、自社にとって本当に重要な成果に対してモデルが実際に改善しているかどうかを捉えるべきです。プライベートな強化学習環境は、組織の内側で生まれた本物の作業履歴(トレース)をもとに、モデルを鍛え上げていくものでなければなりません。そしてナレッジベース(社内の知識を蓄えたデータベース)は、組織の記憶を問い合わせ可能なものにし、トークンの使い方をより効率的にしてくれます。 このループこそが、企業の新しい知的財産になります。私はこれを「山を登り続けるマシン」(一歩ずつ改善を重ね、より高みを目指し続ける仕組み)のようなものだと捉えています。そして、たいていの資産とは違い、これは複利で積み上がっていきます。改善された業務フローのひとつひとつが、より良い学習シグナル(モデルを賢くするための手がかり)を生み、それがその企業ならではの暗黙知の蓄積を加速させます。これを早く築いた企業は、個々のモデルの新しい性能がどう変わろうとも、簡単には真似できない優位性を手にすることになるでしょう。 私たちが最も避けたいのは、あらゆる業界のあらゆる企業が、目に映るものを片端から飲み込んでいくごく少数のモデルに、自分たちの価値を明け渡してしまう世界です。もしすべての価値がほんの一握りのモデルに集中してしまえば、社会と政治のあり方が、それを許さないでしょう。産業をまるごと空洞化させてしまうようなAIの未来に、社会が許しを与えることはありません。 グローバリゼーションの第一段階で起きたことを思い出してください。アウトソーシングによって、産業として成り立っていた経済圏がまるごと空洞化しました。GDPの数字は表面上は問題なく見えても、人々が職や拠り所を失った現実は確かにあり、その影響は今なお続いています。同じ力学をAIの時代に持ち込むのはやめましょう。ごく少数のAIシステムが経済的なリターンをすべて吸い上げ、その一方で多くの産業が、自分たちの知識を足元から根こそぎコモディティ化されてしまう——そんな未来は避けなければなりません。 私の考えでは、私たちが優先すべきは「フロンティアモデル」(単体の最先端AIモデル)を一つ作ることではなく、「フロンティアのエコシステム」(価値が広く行き渡る、最先端の生態系)を築くことです。そうすれば、価値はあらゆる企業、あらゆる業界、あらゆる国へと広く行き渡ります。どの組織も、自らの組織知を体現する学習ループを所有でき、人的資本とトークン資本を複利で育てていける——そんなエコシステムです。 これは私自身が大切にしてきた価値観です。プラットフォームというものは、その内側で囲い込む価値よりも、その上に生み出される価値の方が大きくあるべきで、どの企業も絶え間なく革新を続け、自分自身の価値を築いていけるべきだ——という考え方です。 それが実現したとき、企業は自社のためにも、自社を取り巻く経済全体のためにも、価値を生み出すようになります。社員は自らの専門性が増幅されるのを実感し、自分の判断が「再現可能で、スケールできる仕組み」の一部となっていくのを目にするでしょう。そしてその恩恵は、その企業と、それを取り巻くコミュニティへと広がっていきます。 それこそが、企業が自社のためにも、より広い経済のためにも価値を生み出していく道筋です。そして、それこそ私たちが力を合わせて築くべき、安定した均衡なのだと思います。

非常にいい意味で中国人は人口が多過ぎる どの分野でも必ず中国人が活躍している 人口比率と学習に熱心な層の存在に、経済発展と就業機会均等を加味すると、これが公平な世界の実像なのかもしれない

我的偶像郭璨 27 岁，SpaceX 任务控制室核心工程师，火箭发动机参数实时监测她说了算，异常时直接下中止指令 最离谱的是，她 20 多岁写的代码还在优化发射控制逻辑，把流程自动化提了一大截 结果一查工资，年薪现金才 13 万美元，硅谷白菜价 但人家持股 8–15 万股，按 135 刀 IPO 价算，身价直接干到 1500 万刀 之前纪录片里那个“花臂 吊带”出圈的，就是她 难怪网友喊她星舰女王，这履历放硅谷随便哪家都是抢着要，她偏选 SpaceX 硬卷 偶像，实力真是藏不住的

Donald Trump acaba de firmar un acuerdo de paz con Irán donde se cumplen todas las pretensiones iraníes: -Se liberan los activos congelados de Irán. -Se levanta el bloqueo naval de Estados Unidos. -Israel se retira y abandona completamente el Líbano. -Estados Unidos compensa económicamente a Teherán por los daños. -Estados Unidos baja la cabeza y acepta que no va a poder remover el gobierno de los Ayatollahs. Todo para que el régimen iraní reabra el estrecho de Ormuz que estaba abierto antes de que empiece la guerra. Trump perdió decenas de hombres, aviones, vehículos, radares, drones y millones de dólares. Esta es una de las peores catástrofes militares en décadas para Estados Unidos. No hay otra palabra que se me ocurra que no sea HUMILLACIÓN.

黄仁勋跟红杉聊了一场很深的对话，把AI产业的底层逻辑讲得特别清楚 他提了一个概念：过去60年的计算机行业本质上就干了一件事——检索。写代码、拍照片、录音乐，存成文件，用的时候再调出来。数据中心说到底就是一个大硬盘 现在不一样了。AI不是从硬盘里找旧数据，是实时生成新内容。这是完全不同的计算范式，他管这叫"AI工厂" 然后他画了一个"五层蛋糕"来解释AI产业的结构： 最底层：能源。AI工厂需要巨量电力 第二层：芯片和计算。英伟达在这里 第三层：基础设施。土地、电力接入、建筑、融资 第四层：模型。OpenAI、Anthropic 在这里 最顶层：应用。创业公司和终端用户在这里 每一层都是万亿级别的市场 关于AI取代工作，他反驳得很干脆：AI消灭的是任务，不是职业。放射科医生没有因为AI看片子更准就失业，反而需求增长了。软件工程师也是，代码越容易写，能解决的问题越多，需要的工程师反而更多 你们觉得这个"五层蛋糕"的框架，哪一层机会最大？

普及フェーズの現実的対応としてもビジネスとしても正論なのに、直感的違和感を感じる不可知論→専門家に任せろと > The 5 mistakes that sink LLM projects > 1. Obsessing over architecture. > Transformers are standardized. Published. Copied. > The architecture is the least important part

ここ20年くらい、医療費を抑える為にひたすら薬価を安くする方向で調整してきました。 結果何が起きたかと言うと、資金力で開発競争に敗れ、日本発の新薬が出なくなり、医薬品の輸入超過が発生。 つまり、多額の金を払って海外から医薬品を買わざるを得ないという本末転倒な状態になっているのです。

イーロン・マスクがやっている事業（炭素クレジット、EV/自動運転、ロケット、低軌道人工衛星通信、ニューラリンク）は、米政府からの巨額補助金や発注が投入されており、顧客は国防総省、NASA等で、DSのフロントマンとして起用されていると推測される。しかし、「自力で成功した人物」とも入念にPRされていて、それを信じる大衆が多い。SpaceXに関して言うと、設立時にマスクにロケット工学の知識・経験がなかった。CIAのベンチャーキャピタルIn-Q-Telの社長COO、NASA長官となる米政府DS技術官僚マイケル・D・グリフィンがマスクにSpaceXの設立を指導し、2005年にはNASA長官として実績なしのSpaceXに大型発注をし、SpaceXの倒産の危機を救済。いやー、すごい幸運が続くもんですね😇

"Hay que admirar la actuación de EEUU en Irán y Venezuela, me gustaría creer que han utilizado la tecnología de Inteligencia Artificial de Palantir en estos ataques para que sean tan precisos y controlados". Alex Karp, fundador de Palantir y psicópata genocida a tiempo completo, quién vende su IA a "Israel" para sus drones con los que matan niños palestinos, se vanagloria de que EEUU bombardeara a Irán y Venezuela... deseando que él fuese el coautor. Estos tecnofascistas son un peligro para la humanidad, están al servicio del genocidio y del imperialismo, no tienen códigos ni moral, matan niños mientras dan charlas de integración y tolerancia.

刚看完 Anthropic 两兄妹的采访，信息量很大 Dario Amodei 说了一句很值得琢磨的话：他不想做造原子弹的奥本海默，他想做那个最早看见链式反应、然后到处说"必须要有制衡"的人 翻译一下就是：他越觉得AI危险，越要自己来造。因为方向盘握在一个重视刹车的人手里，他才放心 几个关键信息： Sam Altman 家被扔燃烧瓶的事，把 Anthropic 也吓到了。Daniela 说读到那个新闻"really scary"。Dario 觉得这是AI影响力指数级增长带来的副作用，关注和反弹都在同步放大 被问到AI会不会像社交媒体一样被各国封禁，Daniela 回答得很直接：absolutely possible Anthropic 的自我定位挺有意思的——他们觉得自己是"第二个"，是幸运的。因为社交媒体的前车之鉴就在那里，他们有机会第一次就把事情做对 Dario 最怕的是什么？是AI真的出大问题。他说如果真的搞砸了，被禁就是迟早的事 这两个人现在的状态就是：一边怕AI太强出事，一边怕AI被禁，同时还要跟 OpenAI 抢。这个压力确实不小

硅谷PayPal帮主彼得·蒂尔认为，AI正终结过去200年，以数学能力为核心的精英体系。工程、量化等“数学型人才”的逻辑优势，正在被AI迅速替代，其职业护城河也正在消失。未来真正的竞争力，在于叙事、社交语境理解，以及把AI嵌入社会系统的语言型人才，这才是人类独特优势。 工业革命让肌肉贬值，AI革命正在让“纯计算的大脑”贬值。未来的胜出者，是那些能用语言驾驭算法、用叙事锚定价值的社会系统操盘手。 作为程序员： 别只埋头代码，而是要多练自然语言描述问题；学产品思维和用户研究，理解非技术需求；开发时优先考虑伦理、社会影响；选领域深耕；把代码变成“能讲故事”的系统。未来你的优势是“代码 叙事”。所以，年轻人别慌着放弃STEM，也别觉得学文科就躺赢了。真正该练的，是用AI思考更深的问、讲出更动人的故事、构建更复杂的社会系统。蒂尔指出了方向，但真正的游戏，才刚刚开始。 说白了，需要文理兼修，才能走得更远。

杉原千畝がビザを発給したのは「ナチスの迫害」が原因ではなく、ソ連の全体主義の恐怖が原因だった、という菅野賢治の研究がもとになった記事だが、彼はその後、なぜ「ナチスの迫害」が原因とみなされるようになったのか、という問題にも取り組んでいる。実はこれにはイスラエルが一枚噛んでいる。