最近，Tyler Cowen，乔治梅森大学教授、硅谷最受欢迎的经济学家之一，在一次访谈中说：如果让 GPT-5 和我一起参加经济学考试，我会输。这句话暴露的，不是技术细节，而是 AI 和人类能力差距的真实处境：从“辅助工具”到“直接对手”的跨越。Cowen没有制造恐慌。他不关心“AI对齐”或“模型意识”这些热门话题。他关心更现实的问题：当 GPT-5 能考赢经济学教授，你的文凭还值钱吗？当 AI 能创作、写作、讲故事，你的创作还算人类专属吗？当大多数认知工作可被替代，什么才是真正的护城河？Cowen 的答案是：未来不会被替代的，不是有学历的人，而是“懂人”的人。这篇文章，我们跟随 Cowen 的视角，回答三个现实问题：人和 AI 差距有多大？会改变什么？我们怎么赢？
LongCat-Video是美团LongCat团队开源的13.6亿参数视频生成模型，采用MIT开源协议，支持文生视频、图生视频和视频续写三大任务。模型通过"粗到细"生成策略和块稀疏注意力机制，能在数分钟内生成720P高清长视频，保持色彩一致性且无质量衰减。技术亮点包括多奖励强化学习优化，性能接近商业级SOTA模型，在内部测试中多项指标超越同类开源模型。模型已在Hugging Face和GitHub开源，提供文本/图像输入、视频续写等一键式部署方案。
在美国发现大家聊得最多的不是大模型谁家最强，也不是哪家大模型炒股挣了多少钱，或者xxx融了多少钱，而是：GEO（生成式引擎优化）和GTM（Go to Market），都是流量，说明美国现在不缺AI产品点子，缺的是流量、曝光、声量、被看见的机会，以及，当然，增长。
关于AI的又一个泡沫论。原作者以GPT-5的投入产出比来论证人工智能是泡沫，并认为金融圈和科技圈正在打造新的“风口”来出逃。文章来自编译。
OpenAI CEO萨姆·奥特曼(Sam Altman)称，他不喜欢埃隆·马斯克(Elon Musk)旗下脑机接口公司Neuralink那种侵入式手术方式，他的下一个脑机公司创业项目可能会使用声波读取大脑。
