当越来越多的企业把人工智能当作"算力堆叠器"和"效率加速器"，真正的困境却在悄然放大：组织运转 更快，却更混乱；决策频率更高，却更偏离现实。模型在进化，算法在刷新基准，但企业自身的结构、 流程与认知方式，仍停留在"蛮力扩张"的工业时代逻辑中。 下一波人工智能浪潮，不再取决于谁拥有更大的模型、更多的数据，而取决于谁更少出错、更快修正。 能否持续感知偏差、识别意外、并以最低能耗缩小预测与现实之间的差距，将成为企业竞争力的分水 岭。 提出这种观点的，并不是边缘人物，而是人工智能领域的重量级人物——比如 OpenAI 联合创始人伊利 亚·苏茨克维尔、图灵奖得主扬·勒昆，以及被称为"人工智能教母"的李飞飞。 他们的态度并不激进，却异常清醒： ·伊利亚·苏茨克维尔认为，AI已经经历了研究时代和规模化时代，而现在，正在回到一个"用超级计算机 做研究"的新阶段。 ·扬·勒昆直言，现有的学习方式，距离人类和动物真正的学习机制还差得很远。 ·李飞飞则提醒，大模型本身过于封闭，缺乏对真实世界的扎根理解。 这意味着一个根本性转变：人工智能不再只是工具，而是一面放大镜——它会放大你企业内部已有的秩 序，也会毫不留情地放大混乱。真正的挑 ...

刚刚，「Dreamer」大神Danijar Hafner，宣布离开他曾工作近十年的谷歌。 离职前Danijar担任Google DeepMind旧金山分部的资深研究科学家（Staff Research Scientist）。 他的研究目标是「构建能够理解世界并与世界互动的通用智能体」。 作为谷歌世界模型大牛，Danijar曾主导/联合主导了Dreamer系列（Dreamer、DreamerV3、Dreamer4 等）的开发。 Danijar Hafner 他在推文中写道：「今天是我在DeepMind的最后一天」。 回顾了在Google和DeepMind将近10年的工作经历，Danijar认为「一个重要的篇章走到了终点」。 Danijar在谷歌的早期经历，多是以研究员的身份参与谷歌研究院、DeepMind、Brain Team等团队的工作。 从他的教育经历中，也能清晰看出他的职业发展轨迹。 | Researcher 研究员 | Google (google.com) | | 2023 - Present | | --- | --- | --- | --- | | 谷歌 (google.com) | | | 20 ...