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AI 建造者日报 — 2026年11月14日

DATE: 2026-11-14 READ: 2 MIN CAT: POSTS

AI 建造者日报 — 2026年11月14日

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Google 副总裁（Google Labs、Gemini App）Josh Woodward：Gemini 4 Hydrogen 正式发布，他的说法是「面向所有人的前沿智能」，快、聪明、是一次大跳，已经进入 Gemini App。同一天他还宣布 Gemini 走到你眼前：「Gemini，现在从你的视角出发」，今天开始预售、12 月 10 日发货，可以在部分 Warby Parker、Gentle Monster 和 Google 门店体验。

Box CEO Aaron Levie：他在早期访问里拿 Gemini 4 Hydrogen 跑了 Box 的 AI Complex Work Eval，称这是快模型的一次真实跃迁：准确率比 Gemini 3.8 Flash 高 5 个百分点，而更重要的是完成任务的时间不到一半，典型任务还少用约 12% 的 token。这个 eval 覆盖金融、咨询、生命科学等行业里企业文档的真实工作；Hydrogen 很快会在 Box AI Studio 上线，客户可以直接用它搭自定义 agent。

OpenAI 的 Codex 与 ChatGPT 团队成员 Thibault Sottiaux：他公布了团队正在开发的网络安全工具，分自动打补丁和自动红队两条线，并放出了录像。另一条里他说 dots 有一批不错的更新，banked reset 已经启用、会陆续进到每个人的账户。他还问社区 codex 还能怎么改进，但补了一句：尽量别说模型。

Replit CEO Amjad Masad：Replit Agent 现在可以直接替你的生意买东西，包括买广告来获客。另一条里他讽刺牵头调查黄仁勋所谓外国关系的议员，正是当年穿着外国军装出现在国会山的那位，「他确实是外国关系专家」。

Vercel CEO Guillermo Rauch：他问 agent 时代框架和组件库会变成什么，答案是钻得更深：删掉那部分、优化、加速、自动化。他把 UI SDK 比作 agent 的 x86 指令集，agent 成了新的设计工程师，可以按需生成任何 UI；而高层、僵硬、绑死单一框架的抽象是这台无限创作机器的氪石。他的说法是，UI SDK 把可访问性、性能、一致性打成包，省 token、省错误、省力气，同时对能生成什么样的 UI 零限制。

Anthropic 研究团队的 Alex Albert：他的观察是，现在从 Claude 那里拿到好结果，一大半工作只是找出它缺的那块上下文、想办法把缺口补上。Claude Meetings 是把剩下那几片带进来的一种方式，内部用起来很有价值。

Anthropic 官方账号 Claude：Claude Meetings 上线，先从 Google Meet 开始，其他视频会议平台随后支持。Claude 作为一个可见的参与者进会，你可以直接开口问它或者在聊天里问，也可以让它起一份文档，团队能看着它写、随时纠正。会后的笔记、行动项、转录和它在会里做的东西，都会留在会议的页面上。

Every CEO Dan Shipper：他给黄仁勋事件写了一段讽刺独白。大家都在追问这是不是蜜罐、是一开始就是还是最后才变成，但他认为这些都只是表面。真正的背叛是美国同时提了两个要求：「你嫁给了国家安全，不能把最强芯片卖给中国」和「你是美国资本主义的伟大英雄，尽量多卖」；系统想要两件互相矛盾的事，然后惊讶有人在这种处境里被抓。所以他说，黄仁勋或许背叛了婚姻，但没有背叛系统，他反而是唯一一个对系统保持忠诚的人，这才是真正的蜜罐。

SPC 普通合伙人、Bevel 联合创始人 Aditya Agarwal（前 Dropbox CTO）：他只说了一句：没有黄仁勋，我们不会走到今天；看到正在发生的事，是真切的痛。

FirstMark Capital 的 VC、MAD Podcast 主理人 Matt Turck：他盘点了黄仁勋离开会让 AI 生态失去什么：它的中央银行、最活跃的投资者，以及一个敢下重手的收购方。他还专门恭喜 Hugging Face，说这可能是大型并购史上最好的时机。他的判断是，这种激进的出手只有创始人做得出来。

Peter Yang：他贴了 Nvidia 员工对这件事反应的截图，说自己分不清真假，但如果员工真的强烈表达这种态度，不是什么坏主意。另一条里他承认这个人对很多人是灵感来源、也受 Nvidia 员工尊重，这让他的坠落更令人难过。

OpenClaw 作者、现于 OpenAI 的 Peter Steinberger：他的团队写了一篇 OpenAI 内部怎么跑常驻 agent 的文章。他还提醒，本周有新的 agent 要发布，营销方愿意出很多钱让人在 X 上说好话，留神那些诚实的评测。另外他在问社区会不会给 dots 开 yolo 模式，哪怕它可能做出你不想要的事。

Zara Zhang：她把黄仁勋的丑闻做成了一段纯文本互动解释，只用了两个 prompt，读起来很上头；而且你可以随时打断它、发自己的文字提问。她说这是吸收信息的一种很有吸引力的方式。

smol.ai、AI Engineer 的 Swyx：AI Engineer 的 code 场次正在进行，他记录 Lance 开场用费马大定理起手，还配了一句：aie code 现在就是 aie math。

🎧 播客

No Priors：Powering AI-Driven Drug Discovery with President of Isomorphic Labs Max Jaderberg

一句话总结：制药业最贵的失败发生在临床，因为问题要到给药病人才看得见；把药物发现搬进计算机、让模型做到实验级准确率，才是掰弯十五年、十五亿美元这条曲线的杠杆。

Max Jaderberg 是 Isomorphic Labs 的总裁、创始团队成员。他在 DeepMind 待了很多年，做过语言模型、深度强化学习，也做过 AlphaGo 和 AlphaStar 这类把「不可能」当日常的项目。AlphaFold 出现时，他看到了第一个证明：深度学习模型可以在生物学里做有意义的泛化。2021 年，Isomorphic 因此成立，目标写得很直白，解决所有疾病。

他先解释这个行业为什么停滞。过去几十年，每年获批的新药数量基本是平的，可单药成本从几亿美元涨到 15 亿美元，周期从八九年拉长到十五年；同期论文数量涨了十几二十倍，可用的分子模态也从小分子扩到抗体、多肽、蛋白。他的答案是这个行业从头到尾都太经验主义：先假设疾病怎么运作、假设什么分子可行，然后合成、在真实世界测试、再迭代。生物系统是超高维的混乱系统，分子设计又是组合爆炸，靠试错能触达的复杂度有上限，低垂的果实摘完之后，越往上越难。

更关键的是失败的位置。药物真正死掉是在临床，因为毒性、脱靶、或者打中了靶点却带来自伤，这些问题只有把药给真人时才暴露。所以 Isomorphic 的北极星是把药物发现和疾病生物学的理解搬进计算机。他们内部所有排行榜上都画了一条叫实验级准确率的虚线，目标是在计算机上完成足够多的设计和迭代，进真实世界只为验证，不再为了学习。AlphaFold 取代数月至数年的晶体学就是一个现成的例子。

数据上他不迷信公开库。药企和公共数据集大多是多年被动采集的副产品，偏差很大，想泛化就得自己生成数据，他们因此看到了很好的数据缩放规律。他也直接质疑动物模型：大鼠对人间临床毒性的预测力大约只有 30%。「如果我手下的 AI 科学家拿一个 30% 准确的模型来找我，我会说：能不能再好一点？」他更看好把体外端点、类器官和器官芯片，与 AI 预测模型合起来直接建模人间毒性，哪怕临床数据本身有限。团队配比他认同 1 个领域专家搭 5 个核心 AI 人。商业模式是把药物设计引擎牢牢握在手里，不授权、不卖 token，只用来做药：一条完全自有的管线，一条与药企合作去啃那些他们做了十几二十年没进展的硬问题。内部聚焦肿瘤、免疫和炎症，但模型本身对疾病、靶点类别和分子模态都不设限。

关于联合用药，他的解释很物理：不是不想给鸡尾酒，而是分子本身不够精准，有肝毒性、有药物相互作用风险，组合空间被安全性卡住了；如果能把分子工程做得更干净，就有可能同时调控一整条通路上的多个靶点。谈到安全，他说病人安全是底线，但风险容忍度要看适应症，晚期癌症和慢性低度炎症完全是两回事。至于时间表，他不给硬日期，只给一个判断：如果五年后对疾病生物学的预测性理解没有大幅跃迁，他会非常失望。

（今日 feed 中无官方博客更新。）

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