github:CRU—harness，让你的模型突破上下文限制，实测在bench上取得了7-12倍的上下文突破，最极端test达到了16M上下文输入下正常工作
最近有很多人在养鲸鱼，所以这个项目是不是也可以叫
“鲸鲸的生命只有一百万上下文，我想给她完整的一生”
肖锋 William Von Shaw
| 07 | SJTU and SHNU | ENTP | —上海交通大学国家电投智慧能源创新学院 —上海师范大学资源化学国家重点实验室 —上海师范大学—新加坡国立大学—普林斯顿大学国际联合实验室 —人工智能顶刊《Pattern Recognition》审稿人 —深势科技 算法研发intern（全公司年龄最小的人） —原壤智能 行业专家（兼任） —字节跳动 Trae specialist —参与红厅论坛，系年龄最小的与会人员 —上交创协会员 Key word:国际治理 外交外贸 人工智能 化学 材料
- 🦄 目前在深势科技做核心算法研发，工作方向是文献多模态与科学数据库的构建
- 🧙 多模态研究
- 🧙 AI4Science 研究
- 🧙 国际人工智能顶刊审稿人
AI会不会毁灭世界？
最近经常看到有一些AI毁灭世界的报道，表达了对于GPT6系列的一些担心。
我想说:
[商业宣传的成分更大]
今年第一次看到6Astra发布后Tibo表示因为不可控的模型安全风险，要放缓AI的迭代，就不禁想起来去年GPT5系列发布的时候，当时Tibo也是这么说的，等到隔壁A➗拿出更新的模型后反手又发布了更新的模型
今年也一样，隔壁opus5.5一出马上就跟上了GPT6sol和luna，还有GPT6.1
至于模型能力的确和去年比有了更好的提升，但是目前纯粹的模型推理能力，还是很难完成基本的高中数学排列组合。
换句话说，AI的纯推理能力和人类相比还差得很远很远，介入物理世界的能力更是几乎为0。
在我看来，AI只会是一个工具，传统架构的极限是肉眼可见的，而且黑箱研发情况下其实大家也说不出到底为什么AI有了智能，就像是生物的大脑，神经元的数量直接决定了生物的智能水平，但是人也不是自然界中大脑神经元最多的。
人工智能在工程科学上来说是一个取巧的方法，目前最大的阻碍还是多模态，物理能力，上下文，推理理解能力几个方向，AI从赛博空间走到物理世界，还非常遥远。
