I have been thinking a lot lately about “diachronic AI” and “vintage LLMs” — language models designed to index a particular slice of historical sources rather than to hoover up all data available. I’ll have more to say about this in a future post, but one thing that came to mind while writing this one is the point made by AI safety researcher Owain Evans about how such models could be trained:
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同时，我更觉得是在为未来而创作，因为孩子们的未来正是从今天的故事里延展出去的。我的两个孩子从小也听外婆给他们讲述九色鹿的故事。我们有没有想过，为何小时候总喜欢听童话，喜欢与动物做朋友，喜欢在自然中奔跑戏耍呢？我是在湖南农村与外婆一起长大的，记得那时我常常看到受伤的小狗会在地上躺两个小时，长辈们说，那是狗狗在“扯地气”。原来地气就是一种元气和能量，它可以让受伤的小狗很快恢复健康。在我看来，关于大自然和动物的童话传说，正是大地和生命赋予我们的一份智慧启迪，让我们也能躺在大地上“扯地气”，把良善与恶丑分辨清楚，把关爱之心一代接一代地传递下去。这是我们对大自然的爱，对生命的爱，对人类的爱，只有这样我们才能让生命真正变得无限，才能和平地走向未来。，更多细节参见91视频
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变化五：竞争格局从“三足鼎立”到“多元博弈”传统存储行业长期由三星、SK 海力士、美光三家主导 DRAM，三星、铠侠、西部数据、美光、SK 海力士主导 NAND，形成稳定的 “三足鼎立 + 五强割据” 格局，定价权、技术路线、产能节奏高度集中。但 2025—2026 年，随着 AI 需求爆发、先进封装独立成链、本土厂商技术突破，行业正式进入多极竞争的全新博弈阶段。