Perth, Western Australia
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How systems that can learn where models are systematically wrong, reason about cause and effect, and continuously calibrate predictions against reality?🧐
In @Nature this week, our new research shows how machine learning can improve weather forecasts two to six weeks out, a timeframe that's historically been very difficult to predict.
It's exciting to see the potential of this work to help us better prepare for extreme weather, manage natural resources, and make more informed decisions in agriculture.
There's a broader lesson here... the future may not just be about ever-more-capable models, but about building intelligent verification systems around them: systems that learn where models are systematically wrong, reason about cause and effect, and continuously calibrate predictions against reality.
Read more: microsoft.com/en-us/research…
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😀The first use Chinese netizens came up with for the Roadster was actually to fly over toll booths to avoid paying tolls!
(And the authorities immediately upgraded their defenses, making sure that even if the Roadster sprouted wings, there would be no escape!)
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Opus 5.5 designing LEGO 👀
I asked it to design a Microduck I can build with real LEGO pieces. It:
> designed it life-size using 1113 real LEGO parts
> verified: 3,204 connections, 0 collisions, every step buildable, centre of mass inside the feet 🤯
> made a 141-page LEGO-style booklet (237 steps)
> priced every piece in the browser and prepared the orders on BrickLink
“With advances in AI, we can now build a custom learning guide for each person. We will turn learning from one‑to‑many to one‑to‑one. ”
Fifteen years ago, @Coursera and online courses changed education. It worked better than almost anyone expected, expanding access by opening up where you can learn. But how you learn remains largely the same as it has for centuries: it is still one-size-fits-all, taught the same way to each person who shows up.
We now have an opportunity to change how learning happens. With advances in AI, we can now build a custom learning guide for each person. We will turn learning from one‑to‑many to one‑to‑one. I'm starting LearnVector to invent this next generation of learning. We are starting with a $100M investment from Coursera, and plan to collaborate closely with Coursera and Udemy.
Good learning needs much more than just a chatbot. Research shows that chatbots without guardrails harm learning. They help complete tasks and enable students to do better on homework. But cognitive offloading to a chatbot results in them being less skilled. And, you cannot always trust what a chatbot tells you.
In contrast, LearnVector will plan a path with you, adapt to how you learn, and patiently stay with you until you’ve mastered new skills.
One thing has not changed in all this time. People want learning they can trust: material that is accurate, relevant, and worth the effort you put into it. Anything less wastes the most valuable thing a learner has: time. Coursera has a trusted library of materials from authoritative sources. LearnVector plans to work with Coursera to bring this trustworthy learning to everyone. I'm grateful to Greg Hart and the entire Coursera team for supporting LearnVector.
I look forward to working with our talented team to change how we learn, and accelerate human development.
learnvector.ai
👏🏼, the latent spaces within AIs themselves will become a new medium for creativity.
Lately I’ve been asking myself: what might artificial intelligence be good for besides answering questions and writing code? My answer is the latent spaces within AIs themselves will become a new medium for creativity. kevinkelly.substack.com/p/la…
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哈兰德（Haaland）最近花了 130 万挪威克朗（大约 13.4 万美元），买下了一部极其罕见的古老手稿《Heimskringla》。
他买下来，可不是为了放进私人保险库里当藏品炫耀。
转手，他就把这部手稿捐给了家乡的图书馆。
这部手稿记录了挪威维京国王们的传奇故事，以及他们最终皈依天主教的整个转型历程。
这可以说是挪威这个国家、这个民族的文明根脉。
普通暴发户有了钱，买超跑，买游艇，拼命堆砌奢侈品。
而真正有精神内核的顶级运动员，会用自己的财富，把遗落在外的公共历史买下来，送回它最该去的地方。
当家乡的孩子们走进图书馆，亲眼看到这部历史手稿的时候，他们记住的将是那个在球场上大杀四方的“进球机器”，也是这个亲手帮他们把历史找回来、把文化留住的挪威青年。
这才是真正顶级、且有锋芒的体面。
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Argentina pull it back late to secure their spot in the last eight! 👏
#FIFAWorldCup
Big news!
今天，美國參議院外交委員會審議通過了「參院4009號」法案——《法輪功及強制摘取器官受害者保護法》，授權美國政府制裁涉及在中國強制摘取器官的外國人士。
法案是跨黨派的，由德州共和黨參議員Ted Cruz和俄勒岡州民主黨參議員傑夫·默克利共同提案。
這是美國國會首次就中共強摘器官推動強大的制裁性的法案。
如果國會兩院最終通過(我認為是大概率事件），那中國目前幾百家醫院從事活摘器官牟取暴利的醫生、護士和他們的領導和這個罪惡「產業鏈」上的任何人，都面臨在美財產被凍結，無法來美國、現有簽證被撤銷，失去所有移民福利的後果。
這件事情最重大的歷史節點：
2006年3月，化名"皮特"的日本记者和中國人"安妮"出面指證辽宁沈阳苏家屯的中西医血栓医院，關押大量法輪功學員，並對他們做活體摘取器官手術。
2006年7月，加拿大前亚太司司长乔高与人权律师麦塔斯經獨立調查後得出結論："指控属实"，指「过去存在、且今天仍在持续地大规模强行摘取不情愿的法轮功学员的器官，2000 至2005六年间有41,500例器官来源无法解释」。
2014年，調查记者伊森·葛特曼(Ethan Gutmann)出版《大屠杀》(The Slaughter)一書，指控在2000–2008 年间至少有约 6.5 万名法轮功学员被强摘器官。
2019年6月17日，尼斯爵士(Sir Geoffrey Nice)領導的英國倫敦的China Tribunal法庭，裁决「中国共产党"排除合理怀疑地"对维吾尔穆斯林和法轮功群体犯下了危害人类罪，从活体受害者身上摘取心脏和其他器官，构成本世纪最严重的大规模暴行之一」
2022年10月，江西少年胡鑫宇失蹤案引發巨大公眾關注，懷疑指向胡鑫宇的死亡和活摘器官有關。
2024年5月8日，中南大学湘雅医学院硕士研究生罗帅宇，因收集湘雅二医院非法获取人体器官等严重犯罪，并可能有向纪委举报的动向， 在湘雅二院附近涉嫌于「被坠楼」死亡，引發國際關注。
2025年9月2日北京大閱兵期間，英國記者抓到習近平和普京對話的熱麥聲音：「人体器官可以不断移植、人会越活越年轻...有人预测,本世纪人类可能活到 150 岁」，引發國際社會對中國可能普遍存在的「活摘器官」現象的關注。
從2008年開始，包括以色列、台灣、西班牙、意大利、加拿大、比利时在內的多國政府，因為中國存在的大規模活摘器官指控而通過了限制器官旅游的立法。
今天，美國參議院終於不再袖手旁邊，在這個人類重大問題上挺身而出，祭出制裁，這是美國國會的正義之舉，也是對於包括法輪功學員在內的中國人民最及時的幫助！
Yes, hope for the best but prepare for the worst.
我的最新英文文章，发表在日本《产经新闻》旗下的英文媒体 Japan Forward @JAPAN_Forward_上，文章中引述了杜文 @duwen2023 关于解放军早在2025年底就完成了攻打台湾的准备和考核的爆料，外加一些什么因素可能触发习近平以外部战争来缓解内部压力的分析。
我知道很多朋友认 为，习近平根本不敢打台湾，目前解放军也根本不具备打台湾的能力。
但是，有句话说得好，抱最好的期望，做最坏的打算。我觉得提醒国际社会做好准备是应该的，所以写了这篇文章。
japan-forward.com/xi-jinping…
Complex engineering lives or dies by ruthless feedback loops.
造火箭的 SpaceX，直接花 600 亿美金吞掉了写代码的 Cursor。
一份 SEC 8-K 文件写得冷冰冰：
SpaceX 签署了合并协议，Cursor 按 600 亿美元估值，全部换成 SpaceX 的 A 类普通股。
预计 2026 年第三季度交割。
消息一出，满大街都在聊八卦。
有人说马斯克又买买买了，有人说风投赚翻了，有人问程序员以后还敢不敢用。
这些都太表层了。
真正值得琢磨的是：
一个写代码的编辑器，能让航天巨头用最核心的股票去生吞。
答案不在火箭上，在“开发者入口”的垂直整合里。
Cursor 最值钱的地方，在于它卡住了软件生产的最后一米。
你想想，程序员每天在里面干什么？
打开真实代码库。
让 AI 读上下文。
生成补丁，跑测试，改报错，最后提交代码。
每一次你按下接受、拒绝或者回滚，都在给 AI 喂最真实的、活生生的工业级操作日志。
谁拿到了这个入口，谁就拿到了人类程序员思考、试错、妥协、解决问题的全套路径。
其实线索早就露出来了。
TechCrunch 之前就爆料过，SpaceX 要把 Cursor 的能力，直接接到他们的 Colossus 超级算力集群上，去炼下一代的工业级 AI。
过去，搞 AI 的人都在卷三层：
底层拼算力，中层卷模型，上层做应用。
现在，AI 编程把这三层给死死拧在了一起。
你光有算力，没有开发者真实的工作流数据，你的模型就是个空脑壳。
你光有编辑器，底下没有模型和电厂支持，迟早被 OpenAI 或者 Google 的原生工具夹死。
Cursor 虽然火，但它的核心大模型其实是别人的，这本身就是个巨大的命门。
SpaceX 这一出手，直接把闭环画圆了：
前端用 Cursor 锁死程序员的日常入口。
中间用 Grok 和自研模型吸纳真实的修改反馈。
后端用 Colossus 巨型算力把这些反馈重新炼成神力。
最后再喂回给 Cursor。
为什么偏偏是火箭公司买下了它？
因为 SpaceX 比谁都懂一件事：
复杂工程，就是靠极致的反馈循环活着。
火箭炸了，回收数据，改设计，再发射。
软件也一样。
代码写错了，跑测试，读报错，改补丁，再部署。
AI 编程的本质，其实就是把这个工程反馈循环的耗时，无限压缩到趋近于零。
这笔交易是个分水岭。
过去，我们以为自己在使用工具。
现在，工具开始反过来吸收我们整个人类职业的操作流。
以后写代码，表面上看你还在键盘前敲敲打打。
实际上，你那一根根手指，已经被并进了由火箭、卫星、AI 模型和核电厂组成的超级工业系统里。
巨头们根本不在乎帮你省几个小时的工时。
他们看中的是：
谁控制了写代码的入口，谁就控制了未来所有数字世界的生产线。
I also have needs to fine-tuned the RSF model to recognize the specific landscape.
Today we introduce a new vectorized dataset for mapping fine-scale ecological features, such as hedgerows, that often go undetected by standard satellites. This precision provides a new roadmap for addressing climate & biodiversity challenges without compromising food security. More: goo.gle/4eMWqG0
ALT Workflow of the landscape features extraction methodology.
My 5-year-old son will like it crazily
Prepare for takeoff. ✈️ Flight simulator is now available globally on web to all users. goo.gle/4fBYnWO
We've recently added many our most powerful professional desktop features to web. Elevation profiles, new import types, but there's always been one other feature you've been asking us to add to the web version of Google Earth, just for fun...
Where will you fly? Share your best maneuvers, views, and flyovers with us!
Williamzhope retweeted
teapaw.org/BurtonZong49875/status…
張雪峰41歲的時候，應驗了自己那句希望有一天「張雪峰死了」能上熱搜。
這一天終於來了，張雪峰心臟驟停，錯過黃金搶救時間走了。
因為他曾揚言捐1000萬打台灣，有人討厭他；
因為他用最現實最冷酷的語言幫助無數家長和學生選擇專業，有人感恩他；
因為他對自己公司員工的照顧和優待，有人緬懷他。
他曾經告訴學生，學習是你一生中最簡單的事，等將來你工作後，發現你不得不誇講你上司的醜孩子很漂亮，女生不得不陪酒來獲得訂單的時候，你就知道有多難了。
到底該如何評價他？
我看完很多個他的視頻後，不想過於苛責他，他只是一個在最骯髒最殘酷的環境中拼命生存，並幫助普通人通過正確的選擇少走彎路拼命生存的人，他用很無禮、很令人反感的語言講出了這個國家就業的黑暗，他並不是真正的粉紅。
我甚至懷疑，他只是為了在糞坑中不被粉蛆幹倒而噁心自己噁心他人，違心的說出來打台灣的言論。
每個人都有自己的生存哲學，他只不過是個極度現實扭曲自己適應現實的人，他只是一個拼命生存的人。他有值得尊敬的一面。
如果說他今天的扭曲是誰造成的，那個萬惡之源，邪惡的共產黨才是該被咒罵的。
