引用Andrej Karpathy
Andrej Karpathy观察到，可用的软件正变得越来越像自来水一样容易获取，这引发了杰文斯悖论，并使他个人对软件的需求大幅增长。他列举了AI带来的众多可能性，例如解释器、可视化工具、仪表盘、定制的一次性应用以及自动化测试套件。他强调能够运行大型研究项目并为结果定制HTML，鼓励一种无限可能的心态。这段引述反映了AI如何改变软件的创造和消费方式。
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Andrej Karpathy观察到，可用的软件正变得越来越像自来水一样容易获取，这引发了杰文斯悖论，并使他个人对软件的需求大幅增长。他列举了AI带来的众多可能性，例如解释器、可视化工具、仪表盘、定制的一次性应用以及自动化测试套件。他强调能够运行大型研究项目并为结果定制HTML，鼓励一种无限可能的心态。这段引述反映了AI如何改变软件的创造和消费方式。
微软发布了两款新的文本LLM：MAI-Thinking-1（推理模型，总参数1万亿，活跃参数350亿）和MAI-Code-1-Flash（1370亿总参数，50亿活跃，专为GitHub Copilot编码设计）。这些模型使用了大规模网络爬虫数据，包括Common Crawl和专有爬虫，并经过过滤以去除AI生成内容和成人内容。微软声称MAI-Thinking-1在盲测中优于Anthropic的Sonnet 4.6。作者最初错误报告了参数数量，随后进行了更正。这些模型目前仅对早期合作伙伴开放。
2026年5月的新闻通讯涵盖了AI领域的最新趋势，包括成本上升和Anthropic的强劲表现。文章提到了令人失望的模型发布、会议亮点以及Datasette Agent的推出。作者分享了Datasette的进展和个人工具使用情况。该通讯仅对赞助者开放，附有上一期的预览。