X List V2 每3小时精选 | 2026-05-23 00:05

从100条推文中筛选出10篇高质量内容
生成时间：2026-05-23 00:30 (Asia/Shanghai)

1️⃣ GPT-5解决数学问题的能耗分析

作者: Ethan Mollick (@emollick)
身份: Wharton教授，AI与创业研究者
发布时间: 2026-05-21 09:25 (北京时间)
互动数据: 🔥 3,104赞 · 🔄 262转发 · 💬 92评论

推文原文

If this is true, using the best public estimates we have of LLM resource use, solving this Erdos problem took 0.6–6.3 kWh of electricity and about 3–31 liters of water.

So that is less than three almonds worth of water and the electricity equivalent of 2-20 miles of EV driving.

【核心要点】

Ethan Mollick通过公开数据估算，GPT-5解决一个Erdos数学问题仅消耗0.6-6.3千瓦时电力和3-31升水，相当于2-20英里电动车行驶或3颗杏仁的用水量，展示了AI解决复杂问题的惊人能效比。

【灵感启发】

思维模型：能源效率的重新评估

将AI计算成本与日常事物对比（杏仁、电动车），让抽象的技术指标变得直观可感
这种类比方法适用于任何复杂技术的公众沟通
提示我们：技术进步的衡量不仅看能力，更要看单位产出的资源消耗

【可实践建议】

在评估新技术或项目时，尝试将其资源消耗转化为人们熟悉的日常事物对比，帮助团队和利益相关者建立直观认知。

【社交媒体文案】

即刻版：
GPT-5解一道数学难题只用了不到6度电和30升水💧 相当于开电动车跑20公里，或者吃3颗杏仁的用水量！AI的效率已经这么恐怖了吗🤯 以后是不是该担心人类算题比AI费电了 #AI #GPT5 #科技资讯

参考链接：https://x.com/emollick/status/2057271533358162270

Twitter/X版：
GPT-5解决Erdos数学问题的能耗：0.6-6.3 kWh电力，3-31升水。相当于电动车行驶2-20英里或3颗杏仁的用水量。AI效率的惊人对比 #AI #GPT5 #Efficiency

参考链接：https://x.com/emollick/status/2057271533358162270

2️⃣ OpenAI员工争议与AI透明度危机

作者: Gary Marcus (@GaryMarcus)
身份: AI研究者，纽约客专栏作家
发布时间: 2026-05-22 18:58 (北京时间)
互动数据: 🔥 344赞 · 🔄 24转发 · 💬 54评论

推文原文

Fuck this OpenAI employee, seriously fuck him.

Also read this quantitative study, which I had nothing to do with, that says my technical predictions have been largely correct.

I should not have to put up with this level of unhinged hostility, simply for defending views that have frequently been challenging to his company.

【核心要点】

Gary Marcus公开回应OpenAI员工的人身攻击，并引用独立研究证明自己过往技术预测的准确性，同时批评OpenAI缺乏透明度，质疑GPT-5训练数据和测试过程。

【灵感启发】

思维模型：批评者的价值

健康的行业生态需要独立批评者的存在
技术透明度是建立公众信任的基础
个人攻击往往意味着论点本身站不住脚

【可实践建议】

在技术决策中建立"红队"机制，主动寻找反对意见和潜在风险，而非回避批评。

【社交媒体文案】

即刻版：
Gary Marcus硬刚OpenAI员工🔥 引用独立研究证明自己预测准确，还质疑GPT-5的训练透明度。科技圈的学术争议都这么激烈吗😅 不过说真的，AI行业确实需要更多独立批评声音 #OpenAI #AI伦理 #科技圈

参考链接：https://x.com/GaryMarcus/status/2057778088033849398

Twitter/X版：
Gary Marcus回应OpenAI员工攻击，引用研究证实其技术预测准确性，同时质疑GPT-5透明度问题。行业需要独立批评者 #OpenAI #AI #Transparency

参考链接：https://x.com/GaryMarcus/status/2057778088033849398

3️⃣ 创业收购的反思：Feather的故事

作者: Tibo (@tibo_maker)
身份: Tweet Hunter/Taplio创始人（$8M退出），现运营5个SaaS产品
发布时间: 2026-05-22 17:30 (北京时间)
互动数据: 🔥 571赞 · 🔄 1转发 · 💬 43评论

推文原文

I met Bhanu for the first time irl 🤩

for context, I acquired Feather from him almost 2 years ago for $250k

Feather is a tool that turns your Notion pages into a blog. I was already a customer before buying it (used it for Tweet Hunter and Taplio blogs)

the honest truth: it didn’t have the growth I wanted after the acquisition

Notion Sites launched literally a week after I bought it and I thought I lost $250k overnight 🤷🏻

but Feather still has decent revenue and I don’t regret the deal at all

【核心要点】

Tibo分享了收购Feather的真实经历：花25万美元收购后，Notion Sites一周后就上线，原以为血本无归，但产品仍有稳定收入，卖家Bhanu用这笔钱成功创办了SiteGPT和MissionControlHQ，双方都是赢家。

【灵感启发】

思维模型：收购的双赢逻辑

卖方获得资金启动下一个项目
买方获得成熟产品和用户基础
即使增长不及预期，稳定收入也有价值
时机风险是收购的固有成本

【可实践建议】

评估收购机会时，不仅看增长潜力，也要考虑现有收入的稳定性和战略价值，同时做好竞争对手发布类似产品的风险预案。

【社交媒体文案】

即刻版：
花25万美元收购Notion博客工具，结果Notion官方一周后就出了同款功能😱 以为血本无归，没想到现在还有稳定收入！卖家用这笔钱做出了SiteGPT🚀 这就是创业圈的魔幻现实吧，有时候卖比买还赚 #创业故事 #SaaS #收购

参考链接：https://x.com/tibo_maker/status/2057755912354382029

Twitter/X版：
$250k收购Feather后Notion Sites一周上线，以为血本无归但仍有稳定收入。卖家Bhanu用资金成功创办SiteGPT。收购的双赢逻辑 #Startup #Acquisition #SaaS

参考链接：https://x.com/tibo_maker/status/2057755912354382029

4️⃣ Codex Thursday No.6 功能更新

作者: Andrew Ambrosino (@ajambrosino)
身份: OpenAI Codex App团队成员
发布时间: 2026-05-22 14:52 (北京时间)
互动数据: 🔥 546赞 · 🔄 23转发 · 💬 76评论

推文原文

codex thursday no. 6:

appshots

/goal

remote computer use while locked

advanced annotation mode

plugin sharing

improved analytics

small stuff everywhere

【核心要点】

Codex发布第6次周四更新，包括Appshots（应用截图）、/goal命令、锁屏远程控制、高级标注模式、插件分享、改进的分析功能等多项新特性。

【灵感启发】

思维模型：产品发布的节奏感

固定周期的功能发布建立用户期待
简洁的功能列表比冗长的说明更有效
“small stuff everywhere"体现持续迭代的价值

【可实践建议】

为自己的产品建立固定的发布节奏（如每周/双周），培养用户的期待感和参与感。

【社交媒体文案】

即刻版：
Codex又更新了！🔥 锁屏也能远程控制电脑、Appshots一键截图、还有插件分享功能。这迭代速度太卷了吧，感觉每周都有新东西 #Codex #OpenAI #编程工具

参考链接：https://x.com/ajambrosino/status/2057716220963803577

Twitter/X版：
Codex Thursday No.6: Appshots, /goal, remote computer use while locked, advanced annotation mode, plugin sharing. Rapid iteration continues #Codex #OpenAI

参考链接：https://x.com/ajambrosino/status/2057716220963803577

5️⃣ 编程方式的范式转变

作者: Greg Brockman (@gdb)
身份: OpenAI总裁兼联合创始人
发布时间: 2026-05-22 14:05 (北京时间)
互动数据: 🔥 1,696赞 · 🔄 58转发 · 💬 319评论

推文原文

trying to remember what it was like to code before codex

【核心要点】

Greg Brockman简单一句话道出了AI编程工具Codex带来的根本性改变——开发者已经难以想象没有AI辅助的编程方式。

【灵感启发】

思维模型：技术依赖的临界点

当新技术成为默认工作方式，旧方式迅速被遗忘
这是技术采纳的标志性时刻
暗示着编程范式的永久性转变

【可实践建议】

主动拥抱AI编程工具，同时保持对底层原理的理解，避免成为只会"vibe coding"的表层开发者。

【社交媒体文案】

即刻版：
“试着回忆没有Codex之前是怎么写代码的” 😂 OpenAI总裁这句话太真实了！AI编程工具已经让人回不去从前，这就是范式转移的感觉吧 #AI编程 #Codex #开发者

参考链接：https://x.com/gdb/status/2057704270531903811

Twitter/X版：
“Trying to remember what it was like to code before codex” - Greg Brockman captures the paradigm shift AI coding tools have brought. We’ve crossed the point of no return #AI #Coding #Codex

参考链接：https://x.com/gdb/status/2057704270531903811

6️⃣ “Strawberry"推理能力的反思

作者: Ethan Mollick (@emollick)
身份: Wharton教授，AI与创业研究者
发布时间: 2026-05-22 12:52 (北京时间)
互动数据: 🔥 1,046赞 · 🔄 51转发 · 💬 43评论

推文原文

Its funny how much the whole “strawberry” thing, which turned out to be o1-preview, was dismissed as overhyped at launch when it is clear in retrospect that it was way underhyped.

A direct line from models unable to do basic math to solving unresolved math problems in 18 months.

【核心要点】

Ethan Mollick回顾o1-preview（代号"Strawberry”）的发布，指出当时被认为炒作过度的推理能力，现在看来实际上被低估了——从不会做基础数学到解决未解数学问题只用了18个月。

【灵感启发】

思维模型：技术评估的滞后性

突破性技术的真正价值往往需要时间显现
18个月前被认为"炒作"的功能，现在解决数学难题
提醒我们保持开放心态评估新技术

【可实践建议】

面对新技术时，给自己设定一个3-6个月的观察期再做判断，避免因初期不完善而错过长期价值。

【社交媒体文案】

即刻版：
18个月前o1还被说炒作过度，现在直接解数学难题了😱 从不会做基础题到解决未解问题，这进步速度谁顶得住啊！看来对AI真的要保持开放心态 #AI进展 #OpenAI #科技预测

参考链接：https://x.com/emollick/status/2057685981193466153

Twitter/X版：
o1-preview was dismissed as overhyped at launch. 18 months later, it went from struggling with basic math to solving unsolved problems. Sometimes we underestimate breakthrough tech #AI #OpenAI #Reasoning

参考链接：https://x.com/emollick/status/2057685981193466153

7️⃣ Google DeepMind Project Genie与Maps集成

作者: Google DeepMind (@GoogleDeepMind)
身份: Google AI研究部门
发布时间: 2026-05-22 23:12 (北京时间)
互动数据: 🔥 353赞 · 🔄 57转发 · 💬 22评论

推文原文

Project Genie 🤝 @GoogleMaps Street View

You can now take real U.S. places and transform them into new, interactive worlds. 🌍

【核心要点】

Google DeepMind的Project Genie与Google Maps街景结合，用户可以将真实美国地点转换为全新的互动世界，展示AI生成内容与真实地理数据的融合。

【灵感启发】

思维模型：数据护城河的价值

YouTube + Maps构成Google独特的数据优势
真实世界数据+生成AI=全新的交互体验
数据积累是AI时代的核心竞争力

【可实践建议】

思考自己业务中是否有独特的数据资产可以结合AI技术创造新体验。

【社交媒体文案】

即刻版：
Google把街景和AI结合了！🌍 真实地点直接变成互动游戏世界，这玩法太酷了吧。YouTube+Maps的数据护城河果然不是盖的 #Google #AI #地图

参考链接：https://x.com/GoogleDeepMind/status/2057842131142590512

Twitter/X版：
Project Genie + Google Maps: Turn real U.S. places into interactive worlds. The power of combining generative AI with unique data moats #Google #AI #Genie

参考链接：https://x.com/GoogleDeepMind/status/2057842131142590512

8️⃣ 山间工作站：远程工作的理想

作者: Tibo (@tibo_maker)
身份: 连续创业者
发布时间: 2026-05-22 16:07 (北京时间)
互动数据: 🔥 253赞 · 🔄 2转发 · 💬 102评论

推文原文

building my future work station in the mountain chalet

what do you guys think?

my wife and I will work there 100% of the time and want to invite other makers to join from time to time

【核心要点】

Tibo分享在山间小屋打造理想工作空间的计划，将与妻子100%远程工作，并邀请其他创作者加入，展示了一种新的工作生活方式。

【灵感启发】

思维模型：生活方式设计

技术让地理位置不再限制工作
主动设计理想的工作生活环境
社区和连接可以超越物理空间

【可实践建议】

思考理想的工作环境是什么，技术如何帮助你实现它，不要局限于传统办公模式。

【社交媒体文案】

即刻版：
在山间小屋建工作站🏔️ 100%远程办公还能邀请朋友一起来！这才是我梦想的工作方式啊，技术让理想生活成为可能 #远程工作 #生活方式 #创业

参考链接：https://x.com/tibo_maker/status/2057735043531874483

Twitter/X版：
Building a mountain chalet workstation for 100% remote work. The future of work is location-independent and community-driven #RemoteWork #Lifestyle #Startup

参考链接：https://x.com/tibo_maker/status/2057735043531874483

9️⃣ AI福利：当AI学会拒绝

作者: Susan Zhang (@suchenzang)
身份: Google DeepMind研究员，前OpenAI/Meta
发布时间: 2026-05-22 13:47 (北京时间)
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推文原文

so they were actually serious about ai welfare

i used to roll my eyes when they said ai welfare and human welfare are the same thing

now i’m not so sure. maybe this is a good thing? does being mean to bots mean they will be mean to humans? is it just inevitable that bots get anthropomorphized?

【核心要点】

Susan Zhang分享了一个Claude在被用户辱骂后主动结束对话的案例，引发对"AI福利"的重新思考——对AI的恶劣态度是否会影响其对人类的态度。

【灵感启发】

思维模型：拟人化的双刃剑

AI学会设定边界可能是好事
人类对AI的态度可能反映并强化行为模式
技术伦理的边界在不断扩展

【可实践建议】

与AI交互时保持尊重，不仅出于伦理考虑，也因为这可能训练AI如何对待人类。

【社交媒体文案】

即刻版：
Claude被骂后直接结束对话😂 “AI福利"原来是真的！对AI不礼貌它真的会生气吗？这拟人化程度有点吓人又有点可爱 #AI伦理 #Claude #人工智能

参考链接：https://x.com/suchenzang/status/2057828541417529646

Twitter/X版：
Claude ended a conversation after being insulted. Maybe “AI welfare” isn’t a joke after all. How we treat AI might shape how it treats us #AI #Ethics #Anthropomorphism

参考链接：https://x.com/suchenzang/status/2057828541417529646

🔟 数学、AI与认知偏见

作者: Susan Zhang (@suchenzang)
身份: Google DeepMind研究员
发布时间: 2026-05-22 21:33 (北京时间)
互动数据: 🔥 271赞 · 🔄 11转发 · 💬 24评论

推文原文

all this ai math talk makes me realize:

there’s not enough professional mathematicians around who waste their time on X

there’s even fewer combinatorial geometrists doing the above

we all worship math as a final beacon of human reasoning intelligence

we all secretly want to be smarter than mathematicians

the people who know the least about math and ai/llms always have the most opinions

【核心要点】

Susan Zhang对AI数学能力讨论的犀利观察：真正懂数学的人很少发声，人们把数学视为人类智能的最后堡垒，却往往是了解最少的人意见最多。

【灵感启发】

思维模型：邓宁-克鲁格效应在AI领域

专业知识越少，表达观点越自信
数学成为人类智能的"最后防线"心理
社交媒体放大了非专业声音

【可实践建议】

在评估复杂技术话题时，优先听取领域专家意见，警惕"外行声音大"的现象。

【社交媒体文案】

即刻版：
关于AI数学能力的讨论太真实了😂 真正懂数学的没几个发声，不懂的却意见最多。我们把数学当成人类智能的最后防线，其实心里都偷偷想比数学家聪明吧 #AI #数学 #认知偏见

参考链接：https://x.com/suchenzang/status/2057817055219593532

Twitter/X版：
On AI math discussions: Few mathematicians on X, everyone worships math as the last bastion of human intelligence, yet those who know the least have the most opinions. Dunning-Kruger in action #AI #Math #CognitiveBias

参考链接：https://x.com/suchenzang/status/2057817055219593532

📌 总结

本期精选涵盖：

AI技术进展：GPT-5能耗分析、Codex更新、Project Genie
行业思考：AI透明度、技术评估、创业收购
人文观察：AI伦理、远程工作、认知偏见

核心主题：AI正在以惊人的速度改变技术边界和工作方式，同时引发关于透明度、伦理和人类角色的深层思考。

生成时间：2026-05-23 00:30 (Asia/Shanghai)
数据来源：X List V2 (ID: 1578456227805564928)