@BenjaminDEKR: 然而，包括Grok在内的所有大语言模型，似乎都无法写出像人类一样的X/Twitter帖子，也无法持续保持幽默。它们都非常……
摘要
作者观察到，包括Grok在内的任何大语言模型都无法写出像人类一样的Twitter帖子或持续保持有趣，并指出AI生成的帖子往往过于刻意且令人尴尬。Beff（e/acc）引用认为，Grok应该最擅长利用参与度反馈来制造爆款内容，但这一信号并未被反向传播。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/06/01 05:29
然而，到目前为止，包括 Grok 在内的所有 LLM 似乎都写不出像真人一样的 X / Twitter 帖文，也无法持续保持有趣。
它们全都用力过猛，令人尴尬。你几乎总是一眼就能分辨出这里的帖文是人手写的还是 AI 生成的。
Beff (e/acc) (@beffjezos)： 说真的，Grok 本应是最擅长创作爆款帖子的 AI。
人类通过基于受众/互动反馈的强化学习才能写出好帖。
埃隆拥有目前为止最优质的相关数据样本。
许多人用 Grok 写帖子，但他们并没有把互动信号反向传播回来。 @xai
相似文章
I made a custom llama.cpp build optimized for 7900xtx (one or two). for qwen 3.8 next and 27B. includes optimizations for PciE x4 and tensor parallel. read inside! (no AI slop)
I found a lot of room on the table for these cards so I decided to make a specialized build to squeeze all I could. first The results: qwen 3.8 next Q3_K_XL: 920tk/s pp8192 (2 cards, ram offload), 24/27 tk/s on prose, 40+ tk/s on code with MTP but without MoE expert cache (which IS included if yuo want, read below) qwen 3.8 27B Q8_0: 1600 tk/s pp8192, 60/65 tk/s prose, 100+ tk/s code, tensor parallel. this is measured with ONE CARD BEHIND the chipset on X4. with cards on a good PciE x8 on cpu I
我们有一年时间来全面解决安全问题
文章讨论了GLM 5.3-flash的发布，这是一款开放权重的AI模型，经济实惠且功能强大，引发了对其可能被滥用于黑客活动的担忧。文章呼吁使用前沿的LLMs，对整个科技行业的安全漏洞采取紧急行动。
AGI 已实现
这篇文章幽默地声称 AGI 已经实现，暗示负面信息刷屏是意识的标志。
当前LLM架构真的能实现AGI吗？
一位软件工程师质疑当前LLM架构能否实现AGI，指出诸如自回归生成和缺乏实时学习等限制。
LLM 0.35
这篇文章可能涵盖了 LLM 0.35 版本的发布，这是对大型语言模型的更新。