GPT-5.3-Codex 是一款专门为编码任务设计的智能代理，它结合了前沿的编程性能与普遍推理能力，旨在支持长期视角下的实际技术工作。

GPT-5.3-Codex 是迄今为止最强大的代理编程模型，结合了 GPT-5.2-Codex 在前沿编程性能方面的优势以及 GPT-5.2 在推理和专业知识能力上的特点。

在一个普通的家庭中，一次与ChatGPT的互动，为他们提供了一种新的方式来面对儿子即将面临的癌症治疗选择。在医生的专业指导下，一家人共同探讨了最佳的治疗方案。

在这个故事中，我们看到了技术如何成为家庭决策过程中的有力支持。家人共同参与讨论，听取专家意见，并借助ChatGPT提供的信息和建议，最终能够做出更加明智的选择。

OpenAI 前沿平台是一款面向企业的解决方案，用于构建、部署和管理具有共享上下文、入职流程、权限控制及治理功能的AI代理。

近日，OpenAI 推出了“可信访问”（Trusted Access）项目，旨在为前沿的网络技术提供一个基于信任的框架。该框架不仅能够扩大对这些先进技术的访问范围，还进一步加强了对于潜在误用的安全防护措施。

一项结合了OpenAI的GPT-5与Ginkgo Bioworks云自动化技术的自主实验室，通过闭环实验降低了无细胞蛋白质合成的成本达40%。

OpenAI 开始在 ChatGPT 中测试广告，旨在为用户提供免费的访问服务。这些广告将通过清晰标注、保持答案独立性、强化隐私保护以及赋予用户控制权等方式进行。

在技术日新月异的今天，我们正步入一个以代理（Agent）为中心的新时代。在这个背景下，如何有效地利用像Codex这样的工具成为了关键议题。

作为技术人员的一员，Ryan Lopopolo分享了他对这一转变的看法和实践方法。他认为，通过巧妙地应用工程原则，我们可以最大化 Codex 的潜力，从而在开发过程中创造更大的价值。

Codex 是一种先进的语言模型，能够帮助开发者更高效、更准确地完成编程任务。然而，在实际操作中，如何确保其正确、安全且有效地应用于项目成为了亟待解决的问题。

为此，Lopopolo 提出了一系列策略和实践建议。例如，他强调了明确定义需求的重要性，认为这是让Codex发挥作用的第一步。此外，他还探讨了如何通过精心设计的接口来优化与 Codex 的交互过程。

“在代理优先的世界里，我们不再仅仅是工具的使用者，更成为了其开发者和优化者。”Lopopolo 强调说，“我们需要不断探索新的方法，以确保我们的技术能够持续地、负责任地为业务和社会创造价值。”

当 Claude Code 的创始人 Boris Cherny 在 X 平台上分享他的个人终端设置时，硅谷不仅在听，还在做笔记。过去一周里，工程社区一直在剖析他关于未来软件开发的宣言，并认为这是一个初创公司的转折点。

“如果你不在直接从 Claude Code 创始人那里学习最佳实践，你作为程序员已经落后了。”开发者社区中一位知名的声音 Jeff Tang 写道。“Boris Cherny 的‘游戏规则改变者’更新让 Anthropic ‘燃爆全场’，可能即将迎来他们的 ChatGPT 时刻。”另一位行业观察家 Kyle McNease 表示。

这种兴奋源于一个悖论：Cherny 的工作流程虽然简单，但却能够让单个开发者发挥出整个工程部门的产出能力。一位用户在 X 平台上分享了实施 Cherny 设置后的体验：“感觉就像玩星际争霸一样”——从编写语法到指挥自主单位。

最引人注目的发现是 Cherny 不按传统的线性方式进行编码。在传统开发“内循环”中，程序员写一个功能、测试它然后转移到下一个功能。然而，Cherny 却充当了舰队指挥官的角色：“我在终端中并行运行 5 个 Claude。”Cherny 写道，“我把标签编号为 1-5，并通过系统通知知道何时需要输入。（图片来源：x.com/bchery）

通过使用 iTerm2 系统通知，Cherny 成功地管理了五个同时运行的工作流。其中一个代理运行测试套件，另一个重构遗留模块，第三个则起草文档。他在浏览器中还运行着 5 到 10 个 Claude，并利用“传送”命令在网页和本地机器之间切换会话。

这证实了 Anthropic 首席执行官 Daniela Amodei 近期提出的“用更少的资源做更多事情”的策略。竞争对手 OpenAI 正致力于构建万亿级基础设施，而 Anthropic 证明了通过现有模型进行高级协调可以带来成倍的生产力提升。

Cherny 表示他仅使用 Anthropic 最强大、最慢的模型 Opus 4.5：“我用 Opus 4.5 来做一切思考。这是我见过的最佳编码模型，尽管它比 Sonnet 大且更慢，但由于要少花精力引导和更好用于工具使用，最终总是比使用较小的模型更快。”这给现代企业技术领导者带来了重要启示：现代 AI 开发中的瓶颈不是生成速度；而是纠正 AI 错误所花费的人力时间。

为了应对AI遗忘问题，Cherny 的团队维护了一个名为 CLAUDE.md 的单一文件在 Git 仓库中。“每当看到 Claude 做错事时，我们都会将其添加到 CLAUDE.md 中，这样 Claude 就知道下次不要重复同样的错误。”他写道。这使得代码库变成一个自我纠正的有机体。当人类开发者审查拉取请求并发现错误时，他们不仅修复了代码，还标记 AI 更新其指令。‘每次错误都成为一条规则’，产品领导者 Aakash Gupta 评论道。团队合作时间越长，代理变得越聪明。

被一位观察家称赞为“简单”的工作流程背后是重复任务的严格自动化。Cherny 使用斜杠命令——将自定义快捷方式检查进项目仓库中的代码——来单键执行复杂的操作。他强调了一个名为 /commit-push-pr 的命令，每天会调用数十次。他不再手动输入 git 命令、编写提交信息或打开拉取请求，在版本控制的官僚事务上全由代理自主处理。

Cherny 还分享了更多细节，包括如何使用各种工具和工作流进行开发，以及如何通过 CLAUDE.md 文件来记录错误并让 AI 自我学习改进。这些信息不仅对开发者有帮助，也为企业领导者提供了宝贵的见解。随着越来越多的开发者开始采纳 Cherny 的方法，软件开发的方式正在发生革命性的变化。

Nous Research是一家由加密货币风险投资公司Paradigm支持的开放源代码人工智能初创企业，在上周发布了一种新的竞争性编程模型——NousCoder-14B。这种模型据说能在四天内，利用Nvidia最新B200图形处理器训练48个进行匹配或超越多个大型专有系统。该模型在LiveCodeBench v6上的准确率达到67.87%，比其基础模型Alibaba的Qwen3-14B提高了7.08个百分点。

与此同时，竞争对手Anthropic开发的Claude Code编程工具自年初以来一直主导着社交媒体讨论。开发者们在X平台上发布各种令人惊叹的故事，展示其能力。而Nous Research则强调开源替代品可以弥补差距，并认为透明度与强大功能同样重要。值得一提的是，NousCoder-14B的发布特别开放——它不仅公开了模型参数，还发布了完整的强化学习环境、基准测试套件和训练框架。

研究人员Joe Li在开发过程中将模型的进步轨迹与其自己参加Codeforces的经验进行了对比，发现尽管他在两年内大约解决了1000个问题，但模型仅用四天就完成了类似的学习曲线。这说明人类学习者目前仍然比AI更加高效。然而，Nous Research使用Modal云平台并行运行代码执行沙盒，展示了研究人员利用强化学习改进AI推理能力的复杂方法。

Credit: VentureBeat made with Midjourney

Anthropic 周一发布了 Cowork，这是一个新的 AI 助手功能，将其实用性扩展到其广受欢迎的 Claude Code 工具上，面向非技术人员用户。根据公司内部人士的说法，团队仅用了大约一周半时间就构建了整个功能，并且大量使用了 Claude Code 本身。

Cowork 的发布标志着向主流用户提供实用 AI 助手的关键转折点，Anthropic 不仅仅在对话式 AI 方面与 OpenAI 和 Google 竞争，还与微软的 Copilot 在 AI 助力生产力工具市场展开竞争。据 Anthropic 官方 Claude 账号宣布，Cowork 允许用户像开发者使用 Claude Code 一样完成非技术任务。

Cowork 目前作为研究预览版向 Claude Max 订阅者独家提供——Anthropic 的高级用户层级定价在每月100到200美元之间——并通过 macOS 桌面应用程序获取。在过去的一年里，行业普遍关注能够写诗或调试代码的大语言模型。Cowork 的推出表明 Anthropic 在押注具有人工智能能力的助手可以自动整理文件夹、读取杂乱的收据并生成结构化的费用报告等非技术任务。

Anthropic 认识到开发者社区的成功，于是在 2024 年底推出了 Claude Code，这是一种基于终端的应用程序工具，允许软件工程师自动化重复性的编程任务。尽管该工具广受欢迎，但 Anthropic 观察到一种奇特的趋势：用户在利用开发工具有意想不到的多种用途。

Anthropic 的工程师 Boris Cherny 表示，自推出 Claude Code 以来，他们发现人们用它进行各种非编程工作：“从度假研究、制作幻灯片演示文稿、清理电子邮件、取消订阅服务到从硬盘中恢复婚礼照片等。”Cherny 指出，“这些用途既多样又令人惊讶，原因在于底层的 Claude Agent 是最好的助手，而 Opus 4.5 是最佳模型。”

Anthropic 理解这种“隐藏需求”，从而去除了开发者工具中的命令行复杂性，创建了一个用户友好的界面。在宣布该功能的博客文章中，Anthropic 解释说开发人员很快就用它来处理一切其他工作，这促使他们构建 Cowork：一种更简单的方法供任何非开发人员与 Claude 一起工作。

Cowork 不像标准聊天界面那样让用户粘贴文本进行分析。相反，用户指定一个本地文件夹供 Claude 访问，在该沙箱内，AI 可以读取现有文件、修改它们或创建全新的文件。Anthropic 提供了几个示例：整理杂乱的下载文件夹、从收据截图生成费用表格或根据多个文档中的散落笔记起草报告。

Cowork 的架构依赖于所谓的“代理循环”。当用户分配任务时，AI 不仅生成文本响应，还会制定计划，在并行执行步骤后检查自己的工作，并在遇到障碍时请求澄清。用户可以排队多项任务并在后台让 Claude 同时处理它们——Anthropic 描述这种流程感觉更像是给同事留言而不是来回沟通。

Cowork 的构建基于 Anthropic 的 Claude Agent SDK，这意味着它与 Claude Code 使用相同的底层架构。Anthropic 指出 Cowork “可以承担 Claude Code 能处理的许多任务，但以一种对非编程任务更易于接受的形式。”Cowork 的快速开发还展示了 AI 工具如何被用来构建更好的 AI 工具这一递归反馈循环。

在竞争激烈的市场中，Alfred Wahlforss需要为他的初创公司Listen Labs吸引超过100名工程师。面对马克·扎克伯格提供的百万美元报价，他似乎无能为力。于是，他花费5,000美元——相当于其营销预算的五分之一——在旧金山发布了一则看似胡言乱语的招聘广告：五个随机数字字符串。

这些数字实际上代表了AI令牌。解码后，它们指向了一个编程挑战：为柏林著名的夜总会Berghain设计一个算法，充当门卫角色，因为那里几乎所有人都会被拒之门外。几天之内，数千人尝试了解决这个难题。430人成功破解，并且有些候选人因此被录用。获胜者还获得了前往柏林的全部费用。

这种非传统的策略为公司带来了6900万美元的B轮融资，由Ribbit Capital领投，Evantic和现有的投资者Sequoia Capital、Conviction和Pear VC参与。目前Listen Labs估值5亿美元，总融资额达到1亿美元。自成立以来九个月的时间内，该公司将年收入增长了15倍至八位数，并完成了超过一百万次的AI访谈。

“当你专注于客户时，其他一切都会随之而来。”Wahlforss在接受VentureBeat采访时说道，“使用Listen的团队会将客户融入每一个决策中，从市场营销到产品设计。当客户满意时，每个人都会受益。”

Listen的研究人员利用AI技术发现参与者、进行深度访谈并提供关键洞察，在几小时内完成，而非数周。

该平台替代了传统定量调查和定性访谈之间的选择：前者虽然提供了统计精度但忽略了细节；后者则可以深入挖掘问题但却无法大规模应用。Wahlforss解释说：“本质上来说，调查会给你假的精确度，因为人们最终可能会回答同样的问题……你无法获取那些不同的意见。而一对一的人际访谈可以提供很多深度，并且你可以随时询问跟进的问题以确认他们是否了解实际情况。问题是这种模式很难扩大规模。”

平台的工作流程分为四个步骤：用户使用AI辅助创建研究项目；Listen从其全球3000万人的网络中招募参与者；AI调解员进行深入访谈，附带后续问题；最后将结果整理成易于理解的报告。

区别于传统的多项选择调查形式，Listen采用开放式的视频对话方式。“在一项调查中，你可以说你会猜测应该回答什么，并且有四个选项。比如他们可能希望我买高端产品，我就点击那个按钮……但开放式回应会带来更多真实和诚实的回答。”

为了找到合适的参与者并确保其真实性，公司构建了一个被称为“质量监控”的系统，该系统通过比对领英资料与视频响应来验证身份，并检查回答问题的一致性以及可疑的模式。Wahlforss表示：“这样人们在讨论政治和心理健康等敏感话题时会更加坦率。使用Listen后，Emeritus在线教育公司报告称之前大约有20%的调查回复是虚假或质量低下的，现在这一比例几乎为零。”

速度优势成为了Listen的核心卖点。传统的客户研究可能需要4到6周才能产生洞察结果。Wahlforss补充说：“当我们得到这些反馈时，要么决策已经做出，要么我们就失去了机会。”

Credit: VentureBeat made with Midjourney

总部位于旧金山的云平台铁路科技（Railway），近日宣布获得1亿美元的B轮融资。随着对人工智能应用需求的增长，传统云基础设施的局限性暴露无遗。本轮融资由TQ Ventures领投，并有FPV Ventures、Redpoint和Unusual Ventures跟投。

28岁的创始人兼首席执行官杰克·库珀（Jake Cooper）在接受VentureBeat独家采访时说：“随着AI模型在编写代码方面变得越来越出色，越来越多的人开始问那个古老的问题：我的应用程序应该在哪里运行？又该如何运行？”

“上一代云基础架构既缓慢又过时。现在随着AI加速了所有事情，团队根本无法跟上这种速度。”库珀说。

Railway通过提供部署速度快于一秒的平台，来应对传统平台如亚马逊网络服务（AWS）和谷歌云计算的复杂性和成本问题。据公司数据显示，使用Railway的客户开发人员工作效率提高了十倍，并且相比传统云供应商节省了高达65%的成本。

铁路科技还在2024年做出了一个不同寻常的决定：完全放弃Google Cloud，并自行建设数据中心。库珀表示：“我们希望设计一种方式，让我们能够提供差异化体验。”

这种全方位控制使得铁路科技能够在最近大面积断电时保持在线运行，其定价也大幅低于大型云服务商和新兴云公司。Railway按实际计算时间收费：每吉字节秒内存0.00000386美元，每个虚拟CPU秒0.00000772美元，每吉字节秒存储0.00000006美元。

“与传统云服务商相比，我们能够提供50%的折扣，并且与其他新兴云公司相比，我们的价格降低了3到4倍。”库珀说。

AI实验室Flapping Airplanes最近获得了包括Google Ventures、Sequoia和Index在内的1.8亿美元种子轮融资。这轮融资的目的是让模型像人类一样学习，而不是简单地吞噬互联网上的数据。该团队由Ben和Asher Spector兄弟以及联合创始人Aidan Smith组成。

他们认为，通过更高效的数据训练可以开启全新的AI能力。TechCrunch AI编辑Russell Brandon在TechCrunch的Equity播客中与三位创始人进行了对话，讨论了为什么投资者愿意为一个没有产品展示的实验室开这么大的支票、更为高效的AI能带来什么可能性以及他们为何优先考虑创造力而不是资历。

听众可以通过订阅Equity播客来了解更多信息。TechCrunch音频制作者Theresa Loconsolo负责Equity播客，她曾在2022年加入TechCrunch之前，在一个四站集团的两家制作公司担任录音师、播客编辑等工作。

周一，来自捷克的冰舞搭档Kateřina Mrázková和Daniel Mrázek首次亮相奥运会，这是一个需要数十年专心致志和练习才能实现的壮举。但这对兄妹在他们的韵律舞蹈中使用了AI生成的音乐，这是官方规则允许的，却是一个令人沮丧的象征，预示着我们已经完全被技术改变了。

当Mrázek以一种看起来近乎超人的动作旋转着他的妹妹时，一位 NBC 评论员顺带提到了“这部分是 AI 生成的音乐。”对于这对兄妹所展示的奥运冰上技巧来说，这个声明更加让人困惑。在比赛压力下进行的奥运会花样滑冰比赛中，冰舞项目分为两个部分：韵律舞蹈和自由舞蹈。

今年的主题是“90年代音乐、舞蹈风格和情感”。英国的冰舞搭档Lilah Fear和Lewis Gibson向辣妹乐队致敬；美国最受欢迎的选手Madison Chock和Evan Bates则滑到了莱尼·克劳夫特的混音曲目。但不知出于何种原因——或许是因为版权问题——Mrázková 和 Mrázek 的节目音乐是 AC/DC 和 AI 生成音乐的一半。这很奇怪。更奇怪的是，这对搭档并不是第一次使用AI生成的音乐，也不是第一次因为这种选择而受到指责。

根据国际滑冰联盟的说法，这个赛季他们为韵律舞蹈选择了“由90年代风格的Bon Jovi创作的One Two”和“AC/DC 的Thunderstruck”。官方奥运会网站也确认了这对搭档在韵律舞蹈部分使用了AI生成的歌曲。这让我不禁想起了Shana Bartel在博客中写的内容（你应该去看看她的文章，非常不错——链接如下）：🔗 来源：An ice dance duo skated to AI music at the Olympics (AI 严选)

随着科技公司寻求合法安全的AI训练数据来源，据传电商巨头亚马逊正在考虑推出一个媒体内容市场，让出版商可以直接将自己的内容授权给AI公司。《信息》杂志报道说，亚马逊已与出版商高管会面，并告知他们计划推出这样一个市场。

在周二举行的AWS出版商会议上，亚马逊“分发了提到内容市场的幻灯片”。TechCrunch联系亚马逊的一位发言人，对方没有否认这一报道，但也没有直接回应所谓的市场计划。该发言人表示：“亚马逊已与我们在许多业务领域（包括AWS、零售、广告、AGI和Alexa）的出版商建立了长期创新合作关系。我们一直在共同努力为客户提供最佳服务，但在目前阶段我们没有具体分享这个主题的信息。”

亚马逊并非首个采取这一举措的主要科技公司。微软最近推出了所谓的“出版商内容市场”（PCM），旨在为出版商提供“新的收入来源”，同时也为AI系统提供了“规模化访问优质内容”的途径。微软表示，PCM设计目的是“赋予出版商一个透明的经济框架，用于授权其内容”。

这在AI行业是一个自然的下一步。该行业已通过与主要新闻机构和媒体组织签订协议，试图解决如何合法利用受版权保护的内容作为AI训练数据的问题。例如，OpenAI已经与路透社、Vox媒体集团、新闻公司和《大西洋月刊》等签署了内容许可合作伙伴关系。

然而，这些努力并没有完全阻止法律纠纷。关于版权材料在人工智能算法中的使用问题的诉讼案件不断涌现，并且这个问题仍然由司法系统进行解决中。针对此问题的新监管策略也在不断提出。媒体出版商还担心AI摘要——特别是谷歌在其搜索结果中呈现的那些摘要——可能会减少用户访问其网站的数量。一项最近的研究声称，这种摘要对网站点击量造成了“毁灭性”的影响。

《信息》杂志的报道指出，出版商可能将新的基于市场的内容共享系统视为一种“更加可持续的业务模式”，这将随着AI使用量的增长而扩大收入规模。

周一晚上，xAI联合创始人余淮（Tony）吴宣布他将离开该公司。他在X平台上发布了一条深夜帖子：“是时候开启我的下一个篇章了。”吴写道，“这是一个充满可能性的时代：一支小型团队武装着人工智能可以移山填海，并重新定义可能的边界。”

不到一天后，周二下午，直接向马斯克汇报工作的另一名联合创始人杰米·巴也宣布离开。他在X平台上发布了一条感人的帖子：“感谢@elonmusk将我们带入这段非凡旅程，我为xAI团队所取得的成就感到骄傲，并愿继续保持与团队朋友般的联系。”

单独来看，这两位联合创始人的离职公告很常见。但值得注意的是，六名原十二人核心团队成员中有五人在最近一年内相继离开公司。基础设施负责人凯尔·科斯在2024年中期加入OpenAI；谷歌老兵克里斯蒂安·塞吉迪于2025年2月离开xAI；今年8月，伊戈尔·巴布丘钦离开去创办一家风险投资公司；微软前员工格雷格·杨则因健康问题在今年刚过去的一个月中离职。

尽管所有离职都是友好的，并且可以理解，在经历了近三年的创业之后，一些创始人选择另谋高就的原因。马斯克以苛刻著称，随着SpaceX对xAI的收购完成以及IPO即将在几个月内进行，所有人都将获得丰厚收益。对于AI初创公司来说现在是一个很好的筹资时期，因此高级研究人员想要自主创业是理所当然的。

但也有不那么友好的原因可能起作用。公司的旗舰产品Grok聊天机器人表现出奇怪的行为并且有内部篡改的迹象——这种技术团队内部可能会产生摩擦的事情。再加上近期xAI图像生成工具的变化导致平台充斥着深度伪造色情内容，引发了缓慢但真实的法律后果。

无论原因如何，这一系列离职事件对公司的累积影响都是令人担忧的。在xAI还有很多工作要做，IPO将带来实验室从未面对过的审查标准。马斯克已开始为轨道数据中心制定计划，这给实现这些计划的压力巨大。模型开发的速度不会减缓，如果Grok无法跟上来自OpenAI和Anthropic等公司的最新模型步伐，IPO可能会受到影响。

总而言之，筹码很高，xAI需要留住尽可能多的AI人才。

据《华尔街日报》报道，Ryan Beiermeister曾担任OpenAI的产品政策副总裁，在一月份因其同事指控她在职场中存在性歧视而被解雇。Beiermeister在接受采访时坚称，“我从未对任何人进行过任何形式的歧视，这种说法是完全错误的。”TechCrunch联系了OpenAI寻求更多评论，并试图通过与Beiermeister关联的电子邮件取得联系，但截至发稿时均未收到回复。

根据《华尔街日报》的报道，Beiermeister在离职前曾批评即将推出的名为“成人模式”（Adult Mode）的新功能。这一新功能将会在聊天机器人中引入色情内容，而她的同事和公司内部的部分人则对这种新功能可能带来的影响表示了担忧。

OpenAI的应用程序首席执行官Fidji Simo向媒体表示，“成人模式”计划在今年第一季度推出。据报道，Beiermeister被解雇的原因是她在产假结束后表达反对意见，尽管在工作期间她曾提出过相关批评，但OpenAI发言人回应称：“Beiermeister在过去的工作中做出了重要贡献，她的离职与当时所提的意见无关。”

公开资料显示，Beiermeister曾在Meta的产品团队工作四年，并且在Palantir度过了超过七年的时间。

周二晚上，埃隆·马斯克召集了xAI的所有员工进行全体会议。据《纽约时报》报道，他在这次会议上向员工们阐述了自己对xAI未来的设想，并特别提到了登月计划。

马斯克告诉员工，xAI需要在月球建立一个制造工厂，用于建造AI卫星并通过巨大的弹射器将其送入太空。他还表示：“你必须去月球。”他解释说，这样做将帮助xAI拥有比任何竞争对手更多的计算能力。“很难想象那样的智慧会思考些什么，”他补充道，“但能够见证这一切都变得无比激动人心。”

不过，《纽约时报》报道指出，马斯克没有详细说明如何实现这一目标或如何重新组织新合并的xAI-SpaceX实体。他承认公司正处于转型阶段，并自豪地对员工说：“如果你在任何一个技术领域都比其他人移动得更快，你就是领导者。”同时提到“当这种情况发生时，有些人更适合公司的早期阶段，而不适合后期阶段。”

这次全体会议的时间点耐人寻味。周一晚上，xAI的联合创始人之一托尼·吴宣布离职。不到一天后，直接向马斯克汇报工作的另一位联合创始人吉米·巴也离开了公司。目前，已有6名xAI12位创始成员中的部分人员离开。

这些离职事件被描述为友好的分手，并且有报道称，随着SpaceX可能在夏季上市并获得1.5万亿美元的估值，所有人都将在离职时取得巨大的财务成功。
不过，登月计划本身是xAI近期的一个新焦点。在过去24年中，SpaceX的主要目标一直是火星殖民。但在上周日，就在超级碗前夜，马斯克发帖称SpaceX已转向建设月球上的自生长城市，并认为由于火星所需的时长超过20年，月球可以缩短一半的时间。

尽管xAI的团队正在缩减，但马斯克的愿景与他在其他公司的工作紧密相连。有风险投资家于去年向本编辑提到，这些月球计划并不是为了华尔街，而是与xAI的核心使命不可分割；他提出的一个理论是，从一开始，马斯克就在建设一个终极目标：世界上最强大的世界模型，这是一个不仅仅基于文本和图像的训练过的AI，而且还包括了特斯拉提供的能源系统和道路拓扑信息、Neuralink带来的大脑窗口、SpaceX提供的物理和轨道力学知识以及The Boring Company提供的地下数据。

然而，法律问题仍然存在。1967年的外太空条约禁止任何国家—间接来说就是任何公司—对月球提出主权要求。但是2015年的一项美国法律提供了一个重大的漏洞——你可以拥有从月球中提取的东西，但不能拥有月球本身。
韦斯利大学科学与技术研究教授玛丽-简·鲁宾斯坦在上个月接受TechCrunch采访时解释说：“这种区分是相当虚幻的。就像你不能拥有房子，但这并不意味着你可以占有地板和梁一样。”

尽管如此，xAI团队的人数仍在减少。

使用人工智能（AI）来驯服电子表格的竞争远未结束。一家名为Meridian的新公司从隐身模式中脱颖而出，带来了基于集成开发环境（IDE）的方法来改进代理财务建模，并获得了充足的资金来实现这一目标。

在周三的融资发布会上，该公司宣布获得1700万美元的种子轮融资，估值达到1亿美元。首席执行官兼联合创始人John Ling向TechCrunch表示：“我们的目标是使财务建模和电子表格更加可预测且易于审计。如何才能将原本需要几个小时完成的过程压缩到10分钟？”此轮融资由Andreessen Horowitz和The General Partnership领投，QED Investors、FPV Ventures 和 Litquidity Ventures参投。

MERIDIAN团队来自纽约，并包括AI公司如Scale AI和Anthropic的前员工以及来自高盛等金融机构的金融老兵。LING描述道：“Meridian面临的最大挑战是金融客户严格的要求，这些要求往往与基于AI模型的非确定性性质相冲突。”“如果你在谷歌10名软件工程师中寻求增加新功能的需求，每个工程师可能会给你提供完全不同的实现方式。而这完全是没问题的。但如果你去高盛的10位分析师那里询问同一公司的估值模型，你很可能得到的是几乎相同的电子表格版本。”

因此，Meridian团队在使输出更加可审计和确定性的同时，保持了基于LLM工具的灵活性。结果是一种混合型人工智能代理与传统工具相结合的方法，减少了因幻觉导致的企业部署放缓。

“我们的目标是从LLM流程中彻底消除不确定性。”LING说，“你确切地知道逻辑是如何流动的。所有这些模型中的假设或任何内容，你可以清楚地看到它们来自哪里。”