消息，据 1M AI News 监测，同一篇专访中，陈天桥系统阐述了他对 AI 的认知框架。他将当前大模型分为两种范式：主流的「文科大模型」以语言生成与文本一致性为中心，擅长模拟，在教育、沟通、内容生产上会像水电一样成为基础设施。MiroMind 要做的是「理科大模型」，价值在于「发现」，追踪因果红线，关心一个假设能不能被现实否决或确认，终极产物不是段落而是新知识。他给团队定的硬指标是在 300 步以上复杂推理链中维持接近 99% 的准确率，每一步可验证、可追溯。他算了一笔账：即便每步准确率 99%，到第 300 步准确率就不到 5%，因此「每 100 步保持 99% 准确率都是一次小成」。旗下 MiroThinker 1.5 以 30B 参数在 BrowseComp 基准测试中刷新纪录，登顶 FutureX 全球榜首。谈及 AI 伦理，陈天桥的判断出人意料：核心问题不是隐私，不是公平，而是「AI 接入权」。他认为 AI 能力的分层将导致人类认知断裂式分层，不同认知层次的人「甚至无法讨论同一个话题，因为各自的 AI 会构造不同的现实」。当 AI 掌握在少数巨头手中，一旦 API 接口被切断，「未来比断水断电更可怕的是断智慧」。他呼吁政府鼓励更多开源模型，保障普通人的 AI 接入选择权。
消息，OpenGradient 是一个去中心化可验证 AI 计算层，让开发者能在链上安全托管模型、运行推理...
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