AI for Science 爆发前夜:曹原谈验证瓶颈、概念抽象与 AGI 的最后一公里

Jeff Dean 带三位谷歌元老出走创立 Discovery Loop 当周,前 DeepMind 科学家、Unreasonable Labs 联合创始人曹原在硅谷101拆解 AI for Science 为何在此时爆发:代码与数学能力到位后科研成为下一个智能爆发点,但真正的瓶颈从建模移到了物理世界的验证环节;LLM 无法凭训练数据产生真正新的科学概念,概念抽象可能是 AGI 的"最后一公里"甚至不可计算;他主张 AI and Science 而非 AI for Science——科学难题是驱动 AI 本身进化的催化剂,并给出"AI 拿诺贝尔奖至少还需二三十年"的长期判断。

August 15, 2026 · 2 min

AI为什么没能颠覆足球?从SciSports的陨落���世界杯的技术暗战

硅谷101深入FIFA赛事总部,探讨了AI为何在足球领域迟迟未能产生颠覆性影响。从利物浦与DeepMind的Tactical AI合作缺乏数据支撑的改善,到曾经的明星初创公司SciSports被低价收购的完整复盘,再到2026世界杯背后超1.5亿数据点的技术体系——这篇总结梳理了AI在足球竞技层面失效的四大根因,以及Football Tech赛道的商业困境与整合趋势。

July 24, 2026 · 1 min