應該有一本關於多元主義的手冊——一本如何做的指南和一套修辭策略，以促進富有成效的多元化話語。例如，沒有人應該爭辯說「這實際上不是關於X，而是關於Y」（例如「這實際上不是關於自由，而是關於安全」）——這是每個話題辯論者的一個常見說法。他們應該能夠認識到，這*總是*關於X和Y，任何給定立場的倡導者往往會選擇適合該立場的框架，而平衡不同的框架和價值觀大致上就是政治的整個問題。 我發現了一些原則聲明（來自更好的論證項目、客廳對話、勇敢的天使、BridgeUSA、新多元主義者、哈佛多元主義項目等），這些都很好，但與我所尋找的相比，顯得有些過於高層次。

我終於開始閱讀這個了，現在我受到它的啟發。我想我會經常回來看這個 @random_walker

關於「如何修復互聯網」的新內容 - @random_walker 加入 EFF 的 Cindy Cohn 和 @JGKelley 討論成為 AI 「技術樂觀主義者」的意義（而不是風險投資者那種）。

我今天（星期三）和明天将在對公眾開放的活動中進行幾場在線演講： - 在即將開始的公共人工智能峰會上，關於人工智能作為常規技術的高層次概述： - 明天在神經符號人工智能暑期學校的演講，討論人工智能對科學的影響： 註冊參加。

我非常感激人工智慧公司正在進行這種類型的整合工作，以促進採用。請注意，如果人工智慧不是一種正常的技術，也就是說，如果人工智慧公司期望在幾年內構建通用人工智慧或超智能，並認為這將消除這種擴散摩擦，那將是多麼荒謬。（這一趨勢在一年前就很明顯，當時@sayashk和我寫了文章《人工智慧公司正在從創造神明轉向構建產品。很好。》）

一個有趣的錯誤或影子禁令，不確定是哪種：當我轉發時，它會出現在我的個人檔案上，但計數器沒有增加（在這種情況下為0）。而且我的引用推文也無法正常工作（只顯示鏈接而不是展開引用的推文），鏈接預覽也無法顯示。這種情況已經持續了幾個月。

GPT-OSS 在需要原始工具調用的基準測試中表現不佳。例如，CORE-Bench 要求代理運行 bash 命令以重現科學論文。 DeepSeek V3 得分 18%。 GPT-OSS 得分 11%。

有些人問我為什麼選擇開始一個通訊而不是使用其他渠道，比如專欄。我學到的一個關鍵點是，我做了一個風格化的圖表來解釋這一點。如果你建立自己的受眾，你的影響力會隨著你寫的每一篇文章而隨著時間增長。但這需要很長時間——在大多數情況下是幾年——在那之前，受眾的規模不會大到讓你覺得一切都是值得的。只有當你知道自己是為了長遠目標而努力時，才開始一個通訊。（我和@sayashk一起開始了AI Snake Oil通訊，當時我們開始一起寫書，所以我們知道我們會在很多年裡寫關於AI的內容。） 控制自己的頻道還有許多其他優勢，包括不必經歷投遞專欄的隨機性或擔心字數限制。從長遠來看，這可能是更好的選擇。但這是一段孤獨的旅程，並沒有成功的保證。

設定你的日曆 🗓️ 我們很高興在8月21日舉辦@repro_challenge 2025。主題演講者包括@random_walker、@soumithchintala、@jefrankle和@BlancheMinerva 更多詳情：

我已經說過一百次，但我會繼續說：AI的採用和行為改變是緩慢的——而且將會保持緩慢——無論能力提升得多快。截圖中的數據值得深思：在「思考」模型發布近一年後，只有極少數用戶在使用它們（直到GPT-5的自動切換器悄然提高了這個數字）。 這正是我們應該預期的。主流敘述是AI以空前的速度被採用，但這是基於有多少人嘗試過它，忽略了他們如何使用它、每天使用多長時間以及他們從中獲得了多少收益。即使是拯救生命的創新也需要很長時間才能滲透到人群中。這是人類行為的特性，而不是所涉及的技術，因此我們不應該期望AI會有所不同。（有關更多信息，請參見《AI作為正常技術》。） 有些人會爭辯說，GPT-5的自動切換器證明開發者可以快速地將AI強加於人們。絕對不是。模型切換器是OpenAI自己造成的問題，因此OpenAI能夠解決它。在底層切換到思考模型並不需要用戶學習新技能或行為或改變他們的工作流程。值得注意的是，OpenAI未能以類似方式整合Deep Research或Agent Mode，這些確實需要用戶適應——尤其是後者，用戶必須學會監督模型，準確地傳達任務要求，對安全性做出複雜且潛在風險的決策，並找到所有這些足夠有用以至於想要打開他們的錢包。