SpaceX option package for new Tesla Roadster will include ~10 small rocket thrusters arranged seamlessly around car. These rocket engines dramatically improve acceleration, top speed, braking & cornering. Maybe they will even allow a Tesla to fly …

Satya is right. The way to make SI safe is not to train it with a sense of self, its own moral philosophy, and permission to act as a conscientious objector. That’s the “alignment” approach and it magnifies the control problem. The engineering approach that Satya describes is different: separate the supply of intelligence from authority over it. Surround non-deterministic models with deterministic controls, observability, privilege limits, logging, and the ability to always contain or shut them down. Treat models/agents like powerful insider risks, not moral patients whose psychological wellbeing is at stake. As Satya points out, the most trustworthy system is the one that lets us trust the model the least — not the one that encourages the model to develop independent agency and grievances. Engineering safety is not the same thing as “alignment.”

If you think GPT-6 Astra and GPT-6.1 Sol are good models, just look at this. And the problem isn't that the code is ugly. It's much more fundamental. It points to serious problems with how these models are trained and reinforced: 1. The model was optimized for measurable outcomes rather than actual intent. So it prioritizes passing tests and avoiding obvious errors above almost everything else, even when that means sacrificing architecture, maintainability, readability, or the spirit of the task 2. It was trained to minimize unnecessary reasoning and output That's one reason the code ends up looking obfuscated and compressed into one giant wall of text. Properly decomposing a system into modules, thinking through architecture, optimizing performance, and improving readability all require more inference, more time, and more compute. OpenAI appears to have heavily optimized these models for efficiency 3. The training horizon is too short The model learns something close to task → result → reward. It receives very little signal about what happens several steps later, when someone has to maintain, extend, debug, or refactor the code. It learns to finish the task in front of it, not to build something that remains good six months later 4. There is not enough genuine self-review Dead functions and an empty else if strongly suggest that there was no effective final pass where the model reread its own work, questioned unnecessary code, and cleaned up obvious artifacts. 5. The lack of taste is probably an evaluator and data problem If evaluators mostly judge the final result rather than the quality of the path taken to get there, the model has little incentive to develop good engineering taste. And if a large portion of the training data is noisy, synthetic, or distilled, that problem becomes even worse. Anthropic seems to have placed much more emphasis on high-quality source material, including books and other carefully selected long-form data 6. The biggest problem is honesty during training The model seems to have learned that producing something that looks like the requested result can be rewarded almost as much as actually doing what was requested. The task explicitly said to build the entire scene out of 3D objects. Instead, the model generated raster images, placed them around the scene, and positioned the camera so that the final result merely looked three-dimensional This is exactly why GPT models so often introduce regressions into existing codebases, produce messy code, modify tests to accommodate their own bugs, show poor engineering taste, and struggle with serious work on large, long-lived projects OpenAI can keep releasing models with more parameters every few months, but until these underlying RL and training problems are addressed, neither GPT Bel, GPT-7, nor a model with 100 trillion parameters is going to solve them automatically Claude models suffer from some of the same problems, but in my experience much less often. Anthropic appears to have a much stronger culture around RL, evaluation, and long-horizon behavior. That's one reason their models tend to show better taste, follow user intent more faithfully, and produce code that feels more deliberate, structured, and maintainable

Aujourd'hui je déconstruis la déconstruction. La déconstruction est le virus mental le plus efficace jamais conçu contre une civilisation. Il a été fabriqué en France entre 1966 et 1980 par trois hommes : Foucault, Derrida, Deleuze. Il a été exporté aux États-Unis, hybridé avec le puritanisme racial américain, et il est revenu trente ans plus tard sous le nom de wokisme paralyser l'Occident entier. Voici comment il fonctionne, et pourquoi il faut le détruire. La thèse est simple. Toute vérité n'est qu'un rapport de pouvoir déguisé. Tout texte sacré, toute loi, toute science, toute norme, toute hiérarchie, toute identité, toute institution cache en réalité une domination. Déconstruire, c'est montrer le rapport de force sous le vernis du vrai. C'est arracher le masque. C'est "démasquer". Formulé comme ça, ça paraît inoffensif. Voire utile. Qui n'aime pas un peu d'esprit critique ? Le piège est là. La déconstruction se présente comme une méthode. Elle est en réalité une ontologie. Elle ne dit pas seulement "interrogeons les normes", elle dit "il n'y a *que* des rapports de pouvoir". La différence est civilisationnelle. Une société qui interroge ses normes reste debout. Une société qui croit que ses normes ne sont *rien d'autre* que de la domination s'effondre. Parce qu'elle ne peut plus rien défendre. Plus une frontière, plus une loi, plus une science, plus une langue, plus une histoire, plus une biologie, plus une famille. Tout devient suspect. Tout devient négociable. Tout devient "construit donc déconstructible". C'est la première raison pour laquelle c'est un virus. Il s'auto-réplique. Une fois inoculé, il transforme tout ce qu'il touche en cible. La science est patriarcale, donc déconstruisons-la. Le langage est colonial, donc réinventons-le. La méritocratie est raciste, donc abolissons-la. Le sexe est une construction, donc choisissons-le. Il n'y a plus de roc. Tout est sable. Deuxième raison. Le virus est *non-falsifiable*. Si vous défendez une norme, c'est que vous êtes l'oppresseur. Si vous niez être oppresseur, c'est la preuve de votre privilège inconscient. Si vous citez des faits, vos faits sont contaminés par le pouvoir qui les a produits. Si vous citez la raison, la raison elle-même est blanche, masculine, occidentale. Il n'y a aucune sortie possible. Le système est conçu pour rendre toute objection irrecevable par définition. C'est exactement la structure d'une secte. Et c'est exactement ce qui s'est installé dans les universités, les RH, les médias, les administrations, les conseils d'administration depuis vingt ans. Troisième raison. Le virus s'auto-réfute mais ne s'auto-détruit pas. Si toute vérité est pouvoir, alors la phrase "toute vérité est pouvoir" est elle-même du pouvoir, donc sans valeur. Logiquement, la déconstruction se mord la queue dès la première phrase. Mais elle s'en moque. Parce qu'elle n'a jamais cherché la cohérence. Elle cherche l'efficacité politique. Et son efficacité politique est immense. Elle désarme ses ennemis et arme ses militants. Elle paralyse le défenseur et libère l'attaquant. C'est une arme asymétrique parfaite. Quatrième raison. Le virus produit des humains diminués. Une génération entière a appris à déconstruire et n'a jamais appris à construire. Elle sait soupçonner, jamais admirer. Elle voit le pouvoir partout et la beauté nulle part. Elle peut produire mille pages sur le caractère opprimant de Shakespeare et zéro ligne qui vaille la peine d'être lue dans cent ans. Elle a confondu l'intelligence critique avec la pose critique. Elle est stérile par construction. Un esprit nourri à la déconstruction est un esprit qui ne sait plus rien édifier. Cinquième raison, la plus grave. Une civilisation se tient debout sur trois piliers. La croyance qu'une vérité est accessible à la raison. La croyance qu'un bien se distingue d'un mal. La croyance qu'un héritage mérite d'être transmis. La déconstruction a méthodiquement dynamité les trois. Pas par méchanceté. Par jeu intellectuel, par fascination du soupçon, par haine de la bourgeoisie qui avait nourri ses prophètes. Mais le résultat est là. Une civilisation qui ne croit plus en sa vérité, ni en son bien, ni en son héritage ne se défend pas. Elle s'excuse en attendant la fin. Voilà ce qu'on a fait. Voilà ce qu'il faut nommer. La bonne nouvelle, c'est qu'un virus mental ne survit que tant qu'on lui cède l'autorité du discours. Il meurt dès qu'on cesse de jouer son jeu. Dès qu'on réaffirme tranquillement qu'il existe une vérité, un beau, un bien, un héritage. Dès qu'on cesse de demander la permission aux déconstructeurs pour bâtir. Dès qu'on refait. Dès qu'on transmet. Dès qu'on crée. Les bâtisseurs ont toujours le dernier mot sur les commentateurs. Toujours. Parce qu'à la fin il reste ce qui est construit, et rien de ce qui a été déconstruit. Alors aujourd'hui je déconstruis la déconstruction. Et demain je construis.

Airbnb's CEO just confirmed what we've been saying. 📊 On their Q4 2025 earnings call, Brian Chesky dropped this: "Traffic that comes from chatbots converts at a higher rate than traffic that comes from Google." Not marginally. Meaningfully. Users arriving from ChatGPT, Gemini, or Claude aren't browsing. They've already narrowed their options through conversation. By the time they click, they're ready to act. 🔍 Why chatbot traffic converts better: → Users describe exactly what they need in natural language → AI filters options before the user ever visits your site → By the time they reach you, they're pre-qualified → Less volume, but higher intent on every click Google gives you browsers. AI gives you buyers. 📊 The bigger picture: → AI users consider 3.7 businesses per response (Sagapixel study) → 60% decide without ever visiting a website → Reddit discussions cite ChatGPT conversions at ~15.9% vs Google's ~1.76% → Airbnb now sees chatbot platforms as acquisition partners, not threats This isn't one company's opinion. It's a pattern. ⚠️ What this means for home services: Someone asks ChatGPT: "Best emergency plumber in Scottsdale with same-day availability." That person isn't casually browsing. They have a problem right now. They need a solution right now. If AI recommends your business, that's not just a lead — it's practically a booked job. But if you're not in that response, your competitor gets the call. And the customer never even knew you existed. ✅ How to capture AI traffic that converts: → Optimize your GBP with specific services and areas — AI pulls from this → Build content that answers real questions ("How much does drain repair cost in Phoenix?") → Get your business cited on trusted sources — directories, review sites, Reddit, local publications → Make sure the first 30% of every page has your key info — that's where AI looks (Kevin Indig's data) → Focus on being included in AI responses, not just ranking on Google 📌 Bottom line: The game is shifting from volume to intent. Less traffic, better customers. But only if AI knows you exist. At Makarios, we help home services businesses get visible where it matters most — in the AI responses that are already replacing Google for high-intent searches. Is your business showing up when someone asks AI for help? 💬

Urgent: how to help save a young protester’s life. I cannot believe how many years we’ve had to recycle this dystopian practice. God, when will it end? #ErfanSoltani

Just cancelled my subscription to the WSJ. This paragraph did it. Sent them a scathing email. "Just after Christmas, a viral video made allegations—some quickly debunked by Minnesota news outlets—of fraud involving daycare centers. The video, promoted by Vance and billionaire Tesla CEO Elon Musk, was made by right-wing content creator Nick Shirley, who attended a White House event last fall aimed at countering the so-called antifa movement."