BUILDERS · 2026-06-07 · 「模型路由」成应用层新护城河——把每个任务派给最合适的模型，Levie、Madhu Guru 同日同指。

今天读这三行就够

「模型路由」成应用层新护城河——把每个任务派给最合适的模型，Levie、Madhu Guru 同日同指。

Agents 重塑研发：Transformer 作者用 Codex 把复现旧论文从 3 周压到 2 天（5–10×）。

但模型的泛化仍是「外星式」的——后 Transformer 的突破「可能还要数年」。

大家在聊什么

模型路由 — ×2 人 · 🔥升温

把高价值任务（编码/法律/医疗）留给前沿模型、可剥离的子任务下沉到更便宜的模型，正成为应用层最大的差异化点——谁有最好的 evals 和路由能力，谁就赢。

Aaron Levie (@levie)：Token 成本是当下企业最热议题，这反而极度利好 AI；新的差异化点是 model routing——有最好 evals、最强路由、与客户财务目标对齐的公司会赢。

Madhu Guru (@realmadhuguru)：路由「真的很难」，难处里有机会。企业三阶段：默认用最火的模型 → 盲目求最便宜但 eval 不够 → 成熟的细粒度路由（最难推理给 Claude、最简单给 Gemini Flash-Lite 或开源）。企业总比 AI-native 晚 6–9 个月。

Agents 重塑工作方式 — ×2 人 · 播客

Agents 是二十年来工作方式最大的改变——复现旧论文 3 周→2 天；但人仍须在脑中保有 ML 全局，几乎不再读代码。工具好不好用（线程管理、compaction）已成体感关键。

Łukasz Kaiser：复现旧论文从 3 周缩到 2 天（5–10×）；几乎不再读代码、不用编辑器，但必须在脑中保有 loss / batch / ML 层面的完全掌控——反而更专注。

Peter Yang (@petergyang)：「这个 agentic coding 比电子游戏还上瘾。」实操痛点：希望能按「待审批 / 进行中」过滤排序 Codex 线程——线程一多就乱。

能力的边界：泛化与「类脑」学习 — ×2 人 · 播客

当前模型的泛化是「外星式」的——能从一个难题跳到另一个，却卡在看似相邻的领域；LLM 要吃万亿 token 才学会人类几例就懂的概念。后 Transformer 架构值得押注，但可能还要数年。

Łukasz Kaiser：Transformer + reasoning + agents 已经能做令人难以置信的事，但仍缺一种「类脑」的学习方式——人能从极少数据抓住概念，LLM 却要穷尽所有选项后才学会。

Dan Shipper (@danshipper)：借柏拉图谈 techne（技艺）的局限与不可教却必需的德性，类比 LLM 的边界。金句：「LLMs are not conscious. LLMs are not not conscious. Both true.」

其他声音

Swyx：加州禁竞业对知识扩散的影响，比 GitHub + arXiv + HuggingFace 加起来还大——研究者带着受法律保护的隐性知识出走，论文与实验室发表因此「死掉」。

Garry Tan：澄清 Paxel 隐私：代码（文件内容）明确不上云；随本地模型变强会做更多本地化。

Zara Zhang：静态内容价值在下降、实时互动价值在上升；人们想连接作品背后的真人。「Raw & opinionated > polished & generic.」

Amjad Masad：坚持自己的信念，能让「反社会者」自行从你的生活里筛出去。

Nikunj Kothari：与 @taiuti 的 world models 对谈第二部分：从 text-to-3D 到 @reactorworld、为何低延迟重要。