斯坦伯格：AI的新瓶颈是注意力
斯坦伯格说AI的新瓶颈是注意力。但他没说清楚——瓶颈不是AI的注意力机制，是人类的注意力。OpenClaw GitHub 25万星，全球第一。斯坦伯格一个人干翻几大AI公司，2月被OpenAI挖走负责个人智能体。他的核心判断是：Agent自主执行后，人类从操作者变成验收者，但验收速度跟不上Agent产出速度——人成了瓶颈。我自己跑OpenClaw深有体感。丢一个"重构这个项目并跑通测试"的任务进去，它10分钟干完，我花30分钟review它的改动。机器学习模型的产出效率远超人类审查效率，算法再优化也解决不了这个不对称。Karpathy说得更直接："我每天花16小时指挥Agent干活。"他不是在写代码，是在不断审查Agent的输出。深度学习模型的注意力可以无限扩展，但人类的注意力是固定的——一天就那么几个小时。Loop Engineering是斯坦伯格和Claude Code负责人Boris Cherny同时提出的解法：别写Prompt了，写循环让循环驱动Agent。推理优化的对象从模型吞吐量变成了人类认知带宽。本质上就是在减少需要人类"看一眼"的节点数。工信部数据显示23万OpenClaw实例暴露公网，8.78万数据泄露——不是Agent不够聪明，是人类根本盯不过来。
发布于 上海
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