Founder, Goosnav LLC. Robotics engineer, comic artist, lamp salesman.
McMurdo Station, Antarctica
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站在今天看，俄罗斯这波操作，属于手握着一把天胡的牌打得稀烂。
如果不出兵乌克兰，今天全球AI的牌桌上，除了中美，大概率真得坐着一个俄罗斯。
搞AI、跑大模型，底层逻辑就是“吃电、散热、堆机器”。这两年全世界的数据中心老板都在为电费和机房降温发愁。俄罗斯属于老天爷喂到饭：西伯利亚开窗就是纯天然顶级空调；境内水电、核电、天然气很便宜，当年挖矿的都选西伯利亚。
另外俄罗斯人的数学和算法也强，各大国际编程竞赛，Kaggle机器学习竞赛常被俄国人屠榜。全世界除了中美，俄罗斯也搞出了自己完整的互联网生态：搜东西有Yandex，社交有VK，还有Telegram。现在在美股被炒上天的算力黑马Nebius，核心班底就是原先Yandex那帮俄罗斯人。
如果疫情后俄罗斯出地皮、出冷气、出便宜电，再拉着中国这种基建狂魔帮忙拉高压电网、建厂房、铺光纤，欧美资本开服务器工厂。俄国人完全可以成为欧亚大陆最大的“超级算力工厂”，中美神仙打架，它在中间两头收过路费。
结果呢？普京一拍大腿：不行，我得去抢那几块地。
普京的脑子，彻底停留在了19世纪沙皇俄国那种“开疆拓土”的旧梦里。什么有没有出海口啊，有没有所谓的军事缓冲带啊，就算抢方法也多的是，这可这是21世纪啊！现在的世界霸权争夺，抢的是半导体供应链，抢的是先进算法，抢的是高精尖人才。你去顿巴斯抢了几片烂泥地、几座废弃钢铁厂，代价却是把整个国家的未来都押了上去。
枪声一响，一切全崩了。稍微有点本事的程序员、算法工程师，连夜跑路。Yandex核心技术团队，宁可巨亏，惨烈的断尾求生、割裂母国，也要跑到欧洲重组成Nebius。普京把最懂未来的人，全逼成了难民和海外创业者。
在人工智能技术爆发的黎明前夜，全世界都在疯狂狂飙算力、抢占新工业革命的门票；而俄罗斯的老大，却带着几十万人，在泥潭里打着一百年前的一战式堑壕战。
再说一遍，普京不行，国内崇拜普京的那帮人也不行
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J’ai entendu dire que la France était finie, qu’il était trop tard pour la sauver.
Mais la France est toujours aussi belle, enviable même. Sa grandeur n’a pas disparu, elle ne demande qu’à renaître.
Nous avons surmonté en un an un problème cent fois plus grave, sans avoir les moyens dont dispose la France.
La France pourrait y arriver en une semaine.
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interpretability might be the most important scientific problem in the world right now, as I don't think we can solve alignment if we don't know what we're building. I think I have good news about it. I co-authored early work in mechanistic interpretability at OpenAI and came away pessimistic, because neural networks appeared to fold into arbitrary tangled knots. years later, I started openai's first large-scale automated interpretability project, finding about 2% of neurons legible with the primitive tools we had
with modern agentic tools and a much closer look, the picture looks totally different. the vast majority in models up to trillions of parameters are legible, and their circuits beautiful. many famous examples of tangled neurons turned out to be misunderstood. The roadblocks I expected mostly aren't there. I now think ambitious interpretability will be solved by the time we need it most, and possibly quite soon, as automated scientists keep improving. it may be a bitter lesson for interpretability: the simple thing, at absurd scale, works
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