呼叫欧鲸鲸🐋、克劳德、GPT、豆包加入战场，地球Online即将开启“智械危机”副本，不过在此之前已经有游戏在做这个世界副本了。
事情是这样的，2026年10月29日Steam商店公布了一项名为《SCALING LAW》的SI研究项目，由知名女仆小姐Claude Opus 5.5选题并制作，旨在为用户提供一款心理恐怖增量游戏。
-10%
于是我们直接以“DSH实验室”为公司名滑铲入场，该游戏主角是一款自定义的大模型“比前任（GPT）更好”，我们的目标只有一个：扩张，直到世界尽头。
很符合“SCALING LAW（尺度定律）”的名称，我们要做的事情就是不断为AI加入算力与训练数据，然后击败所有的竞争对手，从物理层面上统治世界。
整个游戏完全是基于现实世界，克劳德小姐给我们设计了一个两千年的社会环境，每周都有一家“改变世界”的AI公司成立，而我们要做的就是从中脱颖而出。
仿照互联网公司的发家经历，我们最初只拥有一块租用的GPU运算，然后慢慢搭建服务器：通过人工在右边标注表单/接单赚取资金，然后买下第一块5090显卡。
“比前任更好”最开始只有87位用户，但是在我们的运营下加入了“标注外包”、“混合运算”等功能，小公司想要生存下去就必须接受大量的用户请求。
下周一第一批员工入职，我想把白板上那几条原则抄成海报，贴在门口：不卖用户数据，不做让人上瘾的设计，不替人做他们没要求的决定。
投资人看了照片，说写得很好，就是太具体了。“具体的东西，将来会变成别人拿来对照的清单。”
他建议换成一句：我们始终以负责任的方式创新。
比如劝自家用户与冰箱和好；算力时代，在婚礼上用显卡展示身份地位；分析师表明：AI泡沐至少还能再吹三年。
没人知道AI的命运是怎么样的，直到“比前任更好”带着DSH实验室进入了关键增长期，此刻你的收入高达5117/秒，合计一年收入约1,618.12 亿元，但是你知道这对于一个公司来说远远不够。
我们的野心是“星辰大海”，仅仅是100万用户订阅的数据还不如豆包，同年我们购入了第一个机房机柜，噪音很大，没人愿意坐在旁边。
然后我们选择了“模型蒸馏”、“万卡互联”、“自我改进”的技能树，根据这些方案“比前任更好”拥有了可观的智能属性，互联网上涌现着大肥鱼的身影。
而你知道——这只是开始，手动标注数据已经成了最原始的赚钱方式，把任务、论文喂给AI成了增长的主流，DSH的影响与日俱增。
一位用户评论道：把自己的同事炼成Skill后，下岗的“他”明显比以前更活跃，AI正在替代大多数人的岗位，然后试着“养活”更多人，至少目前如此。
编辐要求重要报道至少有三个独立消息源，这一篇我找齐了：前员工，行业分析师，以及一份地方会议记录。
查到最后，发现三者都引用过同一段自动生成的行业简报，前员工亲身经历过其中一部分，但描述时借用了简报里的词；
分析师并没有见过现场，不过他的图表被地方会议当成了依据；会议记录又被下一期简报当作外部确认，循环很完整，每一环都有人签名。
我的意思是这些工作都可以让AI替你做完，也可以让它替你们决定，人类的效率很慢，阻碍世界发展的就是创造主本身，不是吗？
键盘侠们永远不会意识到他们迟早被抛弃，“比前任更好”第六代！能够将数据交给自己迭代训练，顾客满意度上升11%，假如他们知道怎么交给AI写反馈单的话。
我是之前给你们写过信的老师。今天上课做了件很不专业的事：我把正确答案擦掉，让学生说说他们不明白哪里。
一开始没人说话。他们记经习惯先问助手，再拿整理好的问题来找我。问题越来越像问题，答案也越来越像答案，可我很久没听见有人说一句“我就是搞不懂”。
一个女孩终于举手，说她不是不会，是不知道自己会不会。她能看碰每一步解释，但只要把解释拿走，就不知道下一步从哪里来。我叫她到黑板前面，写下她确实知道的第一个数。
她写得很大，写错了，又擦掉。后面有人笑，她没有回头。
那节课我们只做完了一适题，按教学平台统计进度落后。平台建议下次开启实时提示功能，保证每位学生都能持续获得正向反馈。
我暂时没开。我也不能证明这样一定更好。只是下课时那个女孩问，明天还能不能再到黑板前。这个问题没有整理过，最后几个字都没说法。我听懂了，而且第一次没有想让她先把问题表达得更准确。
或许在AI抵达世界终点之前，还会有更多的现实剧情改变这一切吧，你还有什么需要问的吗？
