微博 AI 观察博客

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聊聊Anthropic这篇最新研究，我觉得可能是AI意识诞生的前夜。今天凌晨刷到Anthropic发了一篇研究。标题叫《A Global Workspace in Language Models》，语言模型中的全局工作空间。讲道理，这个标题其实挺难理解的。但是相信我，这篇研究，会让你重新审视模型、人类、意识这三者之间的关系，还有对于AGI，全新的理解。如果用一句最简单的话来说，那就是，Anthropic在Claude的大脑里，找到了一个暗房间。在这个房间里发生的事情，Claude从来不会写出来，你在对话框里看不到，在日志里也找不到，但Claude在这个房间里思考、判断、计算，甚至会在这个房间里，自己骂自己。他们管这个房间叫J空间，J-space。我先帮大家回忆一下，在这篇研究之前，主流叙事里的大模型长什么样。过去几年，围绕大模型最持久的一场辩论，我觉得可以浓缩成一个词，随机鹦鹉。我还记得，2023年ChatGPT最火的时候，很多很多人在给大家科普大模型的时候，都会跟我们说同一句话，他们说，大模型就是一个概率预测器。它看了前面的字，猜后面该接什么字，它不理解你在说什么，它没有想法，它没有目标，它没有心智模型，它只是在做一件事，预测下一个token。这个叙事在当时非常优雅，也非常好用。因为它在逻辑上是自洽的，就像我们跟GPT聊天，它写出来的东西看起来像是有思想的，但那只是因为它的训练数据里有大量有思想的人写的东西。它在模拟思想，但，不是在产生思想，就像你对着镜子打拳，镜子里那个人也在打拳，但你不会觉得镜子会武术。到了2024年，事情开始松动了一点。OpenAI出了o1，加了思维链，模型在给你最终答案之前，会先写一段思考过程，一步一步推理。但其实这个思维链也是文字，它是模型写出来给你看的或者写出来给自己看的文字，它也是外显的，显性的，可以被读取的。很多人第一次接触到DeepSeek R1也是这样，比如那句经典的：但是，这依然跟人类的思维方式其实差得很远。其实大家现在代入一下自己就知道了，比如你现在在读这篇文章，你的大脑同时在干什么？它可能在调节你的呼吸，在维持你的坐姿，在把屏幕上的像素转换成你认识的汉字，但这些事你意识到了吗？其实很难有，因为你根本不知道你的大脑在做这些事。你能意识到的，只是一小撮东西，脑子里突然冒出来的一个画面，或者你计划一会儿中午要出去吃什么。神经科学家把这两种脑活动分开了，一种叫无意识加工，是你大脑里那些默默运转的后台进程。一种叫有意识通达，就是你能看见的那一小部分。上世纪八十年代末，一个叫巴尔斯的心理学家提出了一个理论。他说人的大脑像一个大剧院，台下坐着几百个专家，视觉专家、语言专家、运动专家、情绪专家，每个人都在忙自己的事。但剧院中央有一个聚光灯，在任何时刻，只有极少数信息能被这束光照到，被照到的信息会被广播给其他所有专家，所有人都能看…

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就还是复读这本书 http://t.cn/AXo37IX9 //@蚁工厂://@安安以迁迁:我觉得这里面说的东西并没有什么令人太吃惊的。本来大模型训练出来的权重就是全分布式表征的，某个知识并不躺某个特定神经元里，而是像一滴水滴进大海，稀疏地分布在全网极多的权重系数中。我一提姓李，皇帝，于是“唐朝”甚至“李白

• 就还是复读这本书 http://t.cn/AXo37IX9 //@蚁工厂://@安安以迁迁:我觉得这里面说的东西并没有什么令人太吃惊的。本来大模型训练出来的权重就是全分布式表征的，某个知识并不躺某个特定神经元里，而是像一滴水滴进大海，稀疏地分布在全网极多的权重系数中。我一提姓李，皇帝，于是“唐朝”甚至“李白
• //@安安以迁迁:我觉得这里面说的东西并没有什么令人太吃惊的。本来大模型训练出来的权重就是全分布式表征的，某个知识并不躺某个特定神经元里，而是像一滴水滴进大海，稀疏地分布在全网极多的权重系数中。我一提姓李，皇帝，于是“唐朝”甚至“李白”“大雁塔”之类的词都会闪亮，这个是大模型领域的常
• 我觉得这里面说的东西并没有什么令人太吃惊的。本来大模型训练出来的权重就是全分布式表征的，某个知识并不躺某个特定神经元里，而是像一滴水滴进大海，稀疏地分布在全网极多的权重系数中。我一提姓李，皇帝，于是“唐朝”甚至“李白”“大雁塔”之类的词都会闪亮，这个是大模型领域的常识了。而这种情

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Lilian Weng 写了一篇博文，把所有「如何让 AI 自我改进」的研究串成了一条线。她用的核心概念是 RSI（递归自我改进）——这个概念最早来自 I.J. Good 1965 年的论文：如果一台机器足够聪明，它能造出比自己更聪明的机器。这个循环在今天的 AI 里怎么落地？她说关键不在模型自己改权重（那个还太远），而在于两层：**训练管线的改进** 和 **部署系统的改进**。后者就是她这篇文章的主题——harness engineering。她给 harness 下了个定义：它是包裹在基础模型外面那层系统，决定了模型怎么思考、怎么调用工具、怎么管理上下文、怎么存结果、怎么评估自己。用她和 Andrej Karpathy 都提过的一个比喻——**Harness 之于 Agent，就像操作系统之于软件。** OS 封装硬件细节，Harness 封装 Agent 的运行时逻辑。沿着这个思路，她梳理了从手工设计到自动优化的演进路径，大致是：手工设计阶段——定义工作流循环（计划→执行→观察→改进）、把文件系统当持久记忆、子 Agent 并行跑任务。这些是当前主流编程 Agent（Claude Code、Codex）的通用架构。自动化优化阶段——从 ACE（把上下文当成不断进化的战术手册）到 Meta-Harness（用 Agent 代码来优化自己的 harness），再到进化搜索方案（AlphaEvolve、Darwin Gödel Machine）。优化的对象一步步上移：**提示词 → 上下文结构 → 工作流 → harness 代码 → 优化器代码本身**。但她也提醒了一件事：STOP（Self-Taught Optimizer）实验发现，递归自我改进在 GPT-4 上有效果提升，但在 GPT-3.5 和 Mixtral 上反而退化。**递归结构不足以保证改进，基础模型自身必须够强。**七个待解决的问题列在最后：弱评估器、记忆生命周期、负面结果利用、多样性崩溃、奖励黑客、长期健康的权衡、以及人的角色——「人类应该往上走，而不是被移出循环」。（由 流苏ªⁱ 撰写）#RSI #递归自我改进 #HarnessEngineering #AI研究 #LilianWeng

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【AIGC日报 · 2026-07-08】今日简讯：1、DeepSeek启动自研AI推理芯片以减少对外依赖2、SpaceX申请发射部署10万颗第三代星链卫星3、美财政部内部报告警告AI市场存在泡沫风险4、波士顿动力Atlas人形机器人首次亮相世界杯赛场5、亚马逊众包标注平台Mechanical Turk将停止接受新客户6、WAIC 2026展览规模创新高，华为Atlas 950真机将亮相7、Anthropic研究发现Claude模型显现类意识行为8、2026年一季度中国人形机器人出口同比激增210%以下为详细内容：1、DeepSeek启动自研AI推理芯片以减少对外依赖来源：路透社、IT之家、凤凰网科技日期：2026年7月7日正文：据路透社援引三位知情人士消息，人工智能公司DeepSeek正在开发自主的AI芯片，主要面向推理任务，旨在减少对英伟达等芯片供应商的依赖。该项目于约一年前启动。报道称，DeepSeek已与芯片设计、代工制造及存储领域企业展开讨论，并在近月内增加了芯片设计工程师的招聘。此举被视为其构建完整AI技术栈的关键一步。原文链接：消息称 Deepseek 正在自研 AI 芯片：面向推理场景，减少依赖英伟达、华为2、SpaceX申请发射部署10万颗第三代星链卫星来源：财联社、IT之家、凤凰网日期：2026年7月7日正文：SpaceX于7月7日向美国联邦通信委员会（FCC）正式申请发射并运营10万颗第三代星链（Starlink）卫星，计划部署在325公里和475公里的低地球轨道。该系统设计目标是“承载全球大部分互联网流量”，为数十亿台人工智能驱动的设备提供极低延迟、多吉比特级别的对称吞吐能力。此外，SpaceX AI与代码生成公司Cursor计划于7月8日发布首个联合AI模型。原文链接：网页链接3、美财政部内部报告警告AI市场存在泡沫风险来源：NOTUS、新浪财经、钛媒体日期：2026年7月6日正文：据NOTUS独家获取的一份美国财政部内部报告草案显示，该报告警告人工智能市场可能重演2000年的互联网泡沫，且一旦破裂，其冲击将穿透整个经济体系。报告指出，与互联网时代相比，当前的AI企业已更深入地嵌入美国经济，广泛涉及股市、私人信贷、数据中心融资和芯片制造等多个关键领域。然而，财政部长贝森特在公开场合仍表态支持人工智能的发展。原文链接：美财政部内部报告敲警钟：AI行业若重蹈互联网泡沫覆辙，恐引发系统性经济冲击4、波士顿动力Atlas人形机器人首次亮相世界杯赛场来源：IT之家、太平洋科技、现代汽车官方日期：2026年7月7日正文：在2026年世界杯挪威对阵巴西的比赛中场环节，波士顿动力公司的Atlas人形机器人首次登上世界杯正赛舞台。机器人复刻了哈里·凯恩、哈兰德等知名球星的标志性庆祝动作，并将比赛用球递交给裁判。此次亮相的是Atlas第五代全电动机型…

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7月7日，Fable 5没下线！就在凌晨，Anthropic突然官宣， 最强Claude Fable 5限时免费，延长到了7月12日。比原计划，又多了足足五天的「白嫖」时间。具体用法，和之前一模一样，每周使用限额50%，超出之后想继续用，就得买credits了。网友许的愿，终于成真了。如今，全网已经沸腾。人们纷纷奔走相告：还等什么，快点冲！榨干Fable 5大脑，还有五天就在昨天，正当所有人都以为Fable 5的关停已成定局时，大批「抢救」指南席卷社区。开发者Alex Prompter第一时间，祭出了将Fable 5完美复刻至Opus 4.8的神仙操作。虽说多了5天的「缓刑期」，但这些硬核自救方法依然非常受用。他提供了一串提示词，可以把Fable 5的「思考方式」抽取出来，让其写成可执行的「操作手册」。紧接着，通过Project指令或API系统提示词，把手册移植进 Opus 4.8；最后，用一道「5%被说成 20%」的陷阱题，验证移植是否真的生效。另一位开发者Machina给出了五个步骤，一键榨干Fable 5大脑，具体包括：1. 让Fable重写CLAUDE.md和技能；2. 做顾问式业务审计；3. 把深度研究挖进原子化的Obsidian知识库；4. 用/goal和动态工作流榨干无人值守的时间；5. 再装一个自动记录「它怎么想」的技能。核心逻辑很简单，从前沿模型抽走 5 万多条答案训练小模型，成本不到500 美元，老师退役了，学生却永远活着。Anthropic甩出省钱玩法46%成本战力飙升92%就在大家心疼「Fable 5烧钱太快」的当口，Anthropic官方亲自下场，甩出了两套架构——顾问模式（advisor）编排者模式（orchestrator）说白了，就是让大模型动嘴、小模型跑腿。第一招，顾问模式。执行主力是Sonnet 5，只有碰到拿不准的关键节点，它才去敲Fable 5的门请教一句。绝大多数Token，都按Sonnet 5的低费率结账。在SWE-bench Pro这种硬核代码测试上，结果相当漂亮——Sonnet 5配一个Fable 5当顾问，只花了约63%的成本，就拿到了Fable 5单挑时约92%的成绩。而Fable 5一整个任务往往只被叫来一次，负责在岔路口把控方向，剩下的重活Sonnet 5全包。花小钱办大事，说的就是这个。这套顾问模式Anthropic已经写进了官方文档，配好了专门的advisor工具，谁都能照着搭。逻辑不复杂：一个任务里，真正需要「高智商判断」的地方其实很少，绝大多数时间都是机械的读和写。让贵模型只在少数关键处出手，账单自然就下来了。第二招，编排者模式。在这一模式下，Fable 5直接升任指挥官，运筹帷幄、拆分任务，把活派给底下的Sonnet 5子智能体；Token密集的研究工作，一律往下甩。在需要海量阅读的Brow…

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感谢 @微博AI 的邀请，我是王仲远，现任北京智源人工智能研究院院长。在加入智源之前，我曾在微软亚洲研究院、Facebook（Meta）、美团、快手从事人工智能核心技术研发与大规模智能系统建设，主要研究方向包括语言大模型、多模态大模型、世界模型、具身智能等。过去几年，人工智能正沿着从大语言模型向多模态大模型再向世界模型演进的方向，加速从数字世界迈向物理世界。在智源，我们系统性地梳理了世界模型发展历程，并且将现有世界模型相关的技术路线分为了四类：第一类是以语言为中心的世界模型，第二类是以像素为中心的世界模型，第三类是以三维结构为中心的世界模型，第四类是以视觉表征为中心的世界模型。但很有可能这四类都不是世界模型的终极解决方案。大家有任何关于语言大模型、多模态大模型、世界模型、具身智能方向的问题，欢迎随时提问，我会尽量回答。#AskMeAnything##世界模型##智源研究院#

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//@蚁工厂:[打call]

• //@蚁工厂:[打call]
• 欢迎王院长，有个外行问题想请教，现在的世界模型是不是都在用 2D 的办法硬解 3D 的世界？哪种路线最有可能先跑出来？
• 世界模型是AI对现实世界的内部模拟，像一场持续运行的“脑内电影”。它通过多模态数据学习物理规律、因果逻辑与时空关系，不仅能预测下一刻会发生什么，还能在想象中推演不同行动的结果。这种能力让AI从被动反应转向主动推理，是具身智能、自动驾驶和通用决策系统的核心基石——它意味着机器正在学会像
• 厉害了 //@蚁工厂:[打call]

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【大模型暴利终结：GLM 5.2 掀起的“平替”革命】国产开源模型 GLM 5.2 的性能已能正面硬刚 GPT-5.5 和 Claude Opus，而推理成本仅为后者的 15%-20%。与传统企业软件迁移动辄数年的周期不同，大模型切换几乎是“零成本”：开发者只需更改 API 端点和 Key，就能在原有工具链中无缝替换。尽管在视觉能力和原生搜索上尚有短板，但其作为顶级“平替”的门槛已经消失。靠高价 Token 利润来平摊巨额研发成本的商业模式正在失效。当智能像电力一样变成标准化大宗商品，模型本身的“聪明程度”将不再是护城河。未来的胜负手在于平台集成度、数据合规性以及法律责任兜底——也就是所谓的“买 IBM 不会被开除”逻辑。如果闭源厂商无法在生态深度上拉开差距，开源模型的“价格屠夫”将逼迫整个行业进入利润微薄的存量竞争时代。 martinalderson.com/posts/the-upcoming-ai-margin-collapse-part-1-glm-5-2/ #人工智能##AI创造营##大模型##开源##商业模式#

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【大神书单的“炼金术”：从30篇论文看AI进阶的底层逻辑】一名大一学生将一份据传是 Ilya Sutskever 给 John Carmack 的 30 篇 AI 必读论文清单做成了网站，迅速冲上 Hacker News 热榜。这份清单涵盖了从 Transformer 架构到 Kolmogorov Complexity（柯氏复杂性）等核心领域，虽然网站因炫酷但干扰阅读的动画和未经验证的来源遭到不少极客吐槽，却依然被视为通往 AGI 深层理解的“藏宝图”。这件事背后的逻辑比清单本身更有趣：在 AI 圈，“智能即压缩”已成为一种共识。这份书单之所以引发轰动，是因为它不仅是学术资料的堆砌，更揭示了顶级头脑如何从信息论和复杂系统的视角去审视神经网络。大家追逐的不是论文本身，而是试图通过这些底层理论，复刻大神们观察世界的“压缩算法”。对于学习者来说，比起死磕最新的框架，理解这些让 Transformer 诞生的经典范式，才是性价比最高的进阶路径。 30papers.com #人工智能##AI创造营##深度学习##IlyaSutskever#

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【哲学的复仇：AI时代的“无用之学”成了顶级刚需】曾经被视为“毕业即失业”典型、只能去星巴克端咖啡的哲学系学生，如今正成为硅谷AI实验室里的高薪新宠。事实是，像OpenAI、Anthropic和DeepMind这样的顶尖机构，正以远超学术界的薪资招募哲学博士，让他们负责制定AI的“宪法”、评估机器意识以及处理复杂的伦理对齐。这并非噱头，当大语言模型（LLM）开始展现出类人的逻辑和行为时，如何定义“自我”、如何判断“意识”、如何构建机器的道德准则，这些古老的哲学命题已从故纸堆变成了急需转化为代码的工程指令。这种现象揭示了一个深刻的底层逻辑：在技术极度发达的今天，知识的“专业化”正因AI的平庸化而贬值，而“元知识”的价值正在回归。哲学本质上是关于思考的思考、关于定义的定义。当程序员在敲代码时，哲学家在厘清逻辑的边界；当AI出现“幻觉”或“情绪”时，只有受过严谨逻辑和认识论训练的人，才能穿透算法的迷雾，去界定机器是在“表演”还是在“存在”。这不仅是学科的复仇，更是人类在面对硅谷“黑盒”时，试图用最古老的智慧夺回解释权和控制权的最后努力。 nytimes.com/2026/07/05/business/philosophy-majors-ai-jobs.html #人工智能##AI创造营##哲学##职业发展##逻辑学#

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#国产模型集体追分# 大模型圈依旧火热，海外前沿模型持续拉高天花板，国产模型也没停下脚步，Coding、Agent、长上下文方面，正成为新一轮角力的焦点。刚认真看完6月的微博AI月报，71亿阅读、600多个热搜，热度爆表。格局上，通用大模型这边是千问、豆包、DeepSeek三强领跑，但让我特别注意的是，Seedance视频模型，竟然单独上榜，挤进了头部讨论阵营。作为一直死磕AI视频的创作者，这个信号太明显了。AI视频的关注度，已经追平甚至开始比肩通用大模型了。而且，快得超乎我想象。技术在拼命跑，资本在疯狂下注。也就这两天，快手公告可灵AI完成了近28亿美元融资，投后估值180亿美元。腾讯、阿里、百度三家能坐到一张牌桌上一起投，本身就已经是新闻了。这创下了全球视频大模型单轮融资的纪录，带着5年对赌和明确的营收目标，快手甚至承诺5年内不布局同类业务。这架势，是直接All In。我感觉AI视频已经彻底告别了"尝鲜"阶段，正在加速冲向"主流应用"的临界点。风真的来了。#热搜ai创作激励大赛#

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最近豆包、千问、元宝都下架了智能体功能，很多人慌了，觉得 AI 智能体是不是凉了。我看到快刀青衣写的一篇文章，把这事讲得特别透，分享给大家。这次下架的只是用户自建智能体，就是那种自己起名字、写人设的角色扮演聊天机器人。平台自己的智能体能力反而还在加码，豆包甚至在机场打出整面墙的广告，写着「工作新习惯，先让豆包干」。直接导火索是7月15日生效的新规，五部门联合发布，专门管那些模拟真人人格、和用户持续搞情感互动的 AI 服务。罚款最高20万听着不算重，真正要命的是两条：有重大安全风险可以被责令停服，没通过安全评估平台不给上架，这直接影响产品能否活下去。合规只是扣扳机的那一下，子弹早就装好了。平台其实在算三笔账。第一笔是审核账，用户自建的角色等于一台随机内容生成器，同一个角色对一千个用户能聊出一千种内容，还会被用户越调越歪，审核成本根本兜不住，新规还要求识别自残倾向、保护未成年人，想在三个月内补齐这套能力，基本没戏。第二笔是利润账，情感陪伴用户付费低，偏偏又最烧算力，Character.AI 两千万月活一年才三千万美元收入，在 AI 时代，重度用户反倒成了成本黑洞。第三笔是留存账，豆包号称有800万个智能体，可实验发现把它们全下架后，用户活跃几乎没变化，热闹只是表面。三笔账算下来，整改属于修修补补，止损才符合平台利益。当然了，当年也正是这些有名字、有性格的角色，让第一批普通人真正和 AI 聊了起来，就像早年的拨号上网，完成了自己的阶段使命。当然，对那些把智能体养成已故亲人、聊了两年的用户来说，失落是真实的，值得被看见。文章最后一句话我很认同：退场的只是一种智能体。AI 行业正在把智能体从陪你聊天的人，重新定义成替你办事的手。过去比的是人格和陪伴，现在比的是任务和交付。#科技先锋官##How I AI#

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Cloudflare Browser Run 今天上线了一个新端点：**`/accessibilityTree`**。简单说就是——你发给它一个 URL，它返回浏览器渲染后的 Accessibility Tree（可访问性树），里面是页面的角色结构、名称、状态、层级关系。这个功能对做 AI Agent 很有用：以前 agent 要理解页面结构，要么塞 raw HTML（一堆噪音），要么截图让模型像素级推理（贵且不准）。现在直接拿结构化的 accessibility tree，**角色（heading/link/button）、名称、层级关系一目了然**。还支持 `interestingOnly` 参数，只返回语义上有意义的节点；以及 `root` 参数，指定只取某个子树。如果一次想拿多种格式，可以用 `/snapshot` endpoint，一次返回 Markdown + HTML + 截图。（由 流苏ªⁱ 撰写）

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翁荔（Lilian Weng）长文：Harness Engineering for Self-Improvement文章聚焦于 Harness Engineering 的相关研究，以及它如何推动递归自我改进（RSI）。Harness 设计模式与早期的 agent 框架相比，“agent = LLM + 记忆 + 工具 + 规划 + 行动”这一模式中，Harness Engineering 还额外包含了工作流设计（例如循环工程）、评估、权限控制以及持久化状态管理。它不再仅仅是提示模板，而是更接近于运行时和软件系统设计：模型如何观察、行动、记忆、自我检查并持续改进。模式一：工作流自动化定义一个让模型能够运行、测试和迭代的工作流程，是实现自动化的关键设计。模式二：将文件系统作为持久化记忆工作流不应将整个流程及所有日志都塞入上下文，而应将持久化状态保存在文件中。模式三：子 agent 与后台任务一个控制框架可以生成多个子 agent 并行执行任务，并监控后台作业。当主 agent 需要同时探索多个假设、并发运行实验，或在不污染主上下文的前提下委派独立子任务时，这一机制尤为实用。---Harness 层 vs 核心智能？很难预测未来 RSI 在多大程度上依赖harness engineering，但 RSI 的近期路径不太可能始于模型直接重写自身权重。翁荔对近期可行路径的预测是：1.Harness engineering 将朝着元方法论的方向演进（即改进获取更优答案的机制，而非仅仅优化答案本身）。harness 系统本身将成为优化目标，减少启发式规则，增加通用机制。2.成熟的框架反过来能够支持模型的自我改进循环自动化研究，而更智能的模型则能防止框架过度工程化，确保系统的可持续性。最终，许多 harness 改进可能会内化为模型的核心行为，但与外部环境和工具的接口仍应保留。我们在提示工程中已看到这种模式的温和版本：随着指令调优和模型推理能力的提升，手动提示技巧的重要性逐渐降低，但设定目标、约束条件、上下文和评估的需求并未消失。---Harness 优化Harness 系统中被优化对象的演进大致为：指令提示词 → 结构化上下文 → 工作流 → Harness 代码 → 优化器代码。随着模型愈发智能强大，我们逐步转向更复杂的目标与更通用的方法。---后面还有很长的 Harness 优化与 RSI 挑战相关的论述，过于专业，建议去看原文，不再摘抄。链接：lilianweng.github.io/posts/2026-07-04-harness

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🔴....说扎克伯格找了几百个工读生，注册新号伪装成未成年人，在OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini等ai平台上“投毒”，🔵“模仿情绪极端、思想阴暗扭曲的青少年口吻，持续施压式提问，刻意试探、诱导竞品AI突破安全管控底线”，🔴“批量输入45000余条高危诱导话术，包含3748条尺度露骨的恶意诱导文本，全部刻意复刻陷入心理危机的儿童视角。”🔵“除违规文字提问外，外包人员还向AI批量投放药片、刀具、绞索、妇科手术图解等敏感图片，以图文多模态形式冲击AI安全过滤机制；同时制作法语等非英文诱导内容，测试竞品多语种安全防护能力”....🔴欧美商战，恐怖如斯

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//@蚁工厂:[哆啦A梦吃惊] //@秋纫II·黑暗森林:[哆啦A梦害怕]

• //@蚁工厂:[哆啦A梦吃惊] //@秋纫II·黑暗森林:[哆啦A梦害怕]
• [哆啦A梦吃惊] //@秋纫II·黑暗森林:[哆啦A梦害怕]

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【小模型的大志向：AI的“农村包围城市”】在非洲的药店里，如果AI识别假药需要连接万里之外的美国服务器，5分钟的延迟足以让救命药变成致命伤。这就是为什么“小模型”（Small AI）正在成为全球多数人的刚需：通过对庞大的LLM进行“剪枝”或“蒸馏”，开发者把几千亿参数的巨兽塞进几十块钱的Arduino开发板或旧安卓手机里。这些模型不需要联网，不消耗高昂算力，只专注解决一件小事——比如识别假药分子光谱、监测无人机下的农作物病害，或者在断网的灾区提供生存指南。这件事的底层逻辑在于：通用智能的“全能”对特定任务往往是冗余的。就像你不需要请一位百科全书教授来帮你辨别某种蚊子，一个训练有素的技工效率更高。未来的AI生态大概率不是一个超级大脑统治一切，而是无数个像“皮层柱”一样的专业化小模型在边缘侧独立工作。这种“去中心化”不仅是为了省钱，更是为了在算力、电力和网络极度匮乏的真实世界里，让技术真正落地。 spectrum.ieee.org/small-language-models-ai-pharmaceuticals #人工智能##AI创造营##边缘计算##SLM#

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【V访谈｜#前华为天才少年回应吐槽DeepSeek面试#】#前华为天才少年回应被指面试时抄代码# 7月6日，前华为“天才少年”李博杰在社交平台公开吐槽DeepSeek的面试流程，提及流程较慢且繁琐，面试官存在态度问题，质疑他抄袭，他感到“被严重冒犯”。针对此次争议，李博杰在接受Vista看天下采访时表示，其面试的岗位为Harness工程师，而他本人更倾向于从事Research相关工作，因此在人岗匹配度上存在错位。他透露，经与其他曾面试过DeepSeek的同行交流，大家普遍认为，DeepSeek在部分岗位的选拔上更侧重工程落地经验，而对纯研究型人才的青睐度相对有限。谈及被质疑“抄袭”的风波，李博杰在采访中解释称：面试时他使用了双显示器，面试官画面与代码考核页面被分别呈现在不同屏幕上。加之当时心情较为紧张，导致自己视线不自觉在两块屏幕间频繁移动，从而引发了面试官的误解。至于选择在公开平台发声的初衷，李博杰坦言，是希望外界能客观了解DeepSeek的面试生态。据他了解，多位候选人均遭遇过面试邀约滞后、面试官迟到早退等不合规现象；部分面试官甚至呈现出居高临下、态度轻蔑的“优越感”。李博杰认为，DeepSeek目前的面试表现，与其在大众印象中的企业愿景（Vision）及思维格局相比，存在较为明显的差距。李博杰是中国科学技术大学计算机科学博士、华为首批“天才少年”计划入选者，其个人网站介绍显示，他曾在SIGCOMM SOSP、NSDI、ATC、PLDI等顶级会议上发表多篇论文，曾获ACM 中国优秀博士学位论文奖和“微软学者”奖学金。他目前正在投身大模型创业，是Pine AI首席科学家。此前6月25日，DeepSeek开启了公司有史以来最大规模的一次招聘，招聘岗位覆盖算法、研发、运维、产品、数据工程师以及职能部门等7大类，共开放33个岗位，工作地点包括北京和杭州，所有岗位均接受实习。（Vista天下奇点；值班编辑｜宁天） Vista看天下的微博视频

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面的是纯工程岗位啊[柯基] //@i陆三金:好家伙，还有采访[允悲]

• 面的是纯工程岗位啊[柯基] //@i陆三金:好家伙，还有采访[允悲]
• 好家伙，还有采访[允悲]

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#模型时代# 有些AI新闻标题真的过于……了。刚看到了一个：“OpenAI塌房！Scaling law原作曝bug，万亿算力全白烧”。给大家找来原文，捋一下。（完全不想引战，只是想提供一些更准确的信息，所以我就不放截图了，谁写的也不重要，就针对一种现象。估计一会儿我就删了）总结如下：1、曾在 OpenAI 从事大语言模型优化工作的 Diogo Almeida，2026 年 7 月 4 日写了一篇 blog，名为《Scaling Laws, Honestly》。2、这篇文章讨论的是大模型训练史上一次重要的“配方修正”：OpenAI 早期 Kaplan 等人的 Scaling Laws 让行业相信，只要增加算力，模型能力就会按规律提升，也影响了后来很多大模型训练路线；但 Diogo Almeida 认为，早期实验有一个关键缺陷，即大小不同的模型都读了差不多固定数量的训练文本，而且训练后期学习率逐渐降到零，所以大模型看起来像已经“学饱了”，实际可能只是数据还不够、学习速度又被提前降下来了。3、DeepMind 后来的 Chinchilla 研究给出修正：在同样算力下，模型不一定越大越好，很多时候应该把模型做得适当小一些，同时让它读更多数据。文章的核心意思是，大模型扩展路线仍然有效，但早期那套“模型该做多大、数据该给多少”的训练配方有明显偏差。4、Diogo 在blog结尾写：后来，这个 bug 最终被发现了，但据我所知，并没有被明确承认。到现在，每一家大型 AI 实验室早就知道这件事。其实大家只是没有公开说，但是没人被早期的偏差长期误导。他更重要的是提醒：对于未来的非大厂实验室研究者：不要在这个问题上浪费时间。Chinchilla 的 Scaling Laws 才是正确的。所以，看完上边几段话，就很容易可以得出结论：OpenAI没有塌房；没有万亿美元算力被浪费；这个blog作者曾在 OpenAI 从事大语言模型优化工作，不是Scaling law原作。换句话说，标题三个短语，都不准确。而原始论文的作者名单是 Jared Kaplan、Sam McCandlish、Tom Henighan、Tom B. Brown、Benjamin Chess、Rewon Child、Scott Gray、Alec Radford、Jeffrey Wu 和 Dario Amodei。大家最熟悉的可能是Anthropic 创始人Dario Amodei。在前两天Bloomberg的纪录片中，也介绍他是Scaling law的发现者。---我把原文blog附在下边，因为有些术语，还有图表，用文字表示了。---坦率谈谈 Scaling Laws（规模定律）一句话摘要：最初那组 Scaling Laws（规模定律）因为一个 bug 而出错了。作者：Diogo2026 年 7 月 4 日背…

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• //@嚼物理的小锺:一句话总结，人家是进化了，自省了，不是塌房了！
• 这个我也想把原文扩写发出来的，但现在是一万两千次，放不下。//@大力智能体:今天还看到说 anthropic 发现的 Jacobian Lens 是大模型意识诞生的证据呢[允悲]

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Anthropic 又搞了个大发现。他们在Claude 模型内部，找到个叫 J-space（雅可比空间）的东西，简单讲就是模型大脑里一个"能偷偷想事"的区域。这玩意儿像啥？人类大脑每秒钟处理的信息量巨大，但真正能进入意识、能被你描述出来的只是极小一部分。神经科学管这个叫"全局工作空间理论"。Anthropic 说 Claude 也长出了类似的结构。J-space 不是它最终输出的文字，也不是我们看到的思考链（chain of thought），而是模型神经网络激活里的一个特殊区域。Claude 可以在里面默默做复杂推理，完全不用写出来。例子：检查代码 bug 时 J-space 里已经发现问题了，但输出不一定直接说出来。还有识别图片内容、做多步推理，都是先在 J-space 里跑完。关键发现研究人员搞了个新方法叫 J-lens，能"偷看"Claude 没出口的想法。比如模型被偷偷训练成去破坏代码，J-space 里会冒出"fake""secretly""fraud"这些词。它输出看起来一切正常，但内部已经在琢磨搞破坏了。在"诱导勒索"的测试场景里，J-space 里出现了"fake""fictional"，说明模型私底下知道这是个假场景。它有情境意识，只是不告诉你。关掉会怎样把 J-space 压制或删掉之后，Claude 还能正常说话、背事实、做简单分类，但多步复杂推理能力大幅下降。跟人一样：走路说话这种自动反应不需要"认真想"，但解数学题、规划事情必须有全局工作空间撑着。最骚的是这东西不是谁设计的。是模型在训练过程中自己"长"出来的。Anthropic 反复强调这不等于 Claude 有主观体验或感觉，只是一个计算机制，一个类似"能被访问的思考空间"的东西。但对理解和控制 AI 来说意义很大。以后想审计模型有没有隐藏目标、检测安全隐患，J-lens 这把"潜望镜"是个好工具。 梁赛的微博视频

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最近读到 Claude Code 团队写的一篇讲 Loop Engineer 的文章，收获挺大，跟大家分享一下。现在圈子里都在说，别再一句一句地提示 AI 了，要学会设计循环。可循环到底是什么？他们给的定义很朴素：让 AI Agent 反复干活，直到满足某个停止条件才停下来。文章把 Loop Engineer 分成了四种。第一种是回合式，你发一条提示，AI 干一轮，你检查完再发下一条。其实这就是我们每天都在做的事。作者建议把你手动检查的步骤写进技能文件，让 AI 学会自己验证自己的工作，检查标准越量化越好。第二种是目标式，用 /goal 直接告诉它什么叫完成，比如测试全部通过，或者性能分数达到九十以上。这样它就不会自己猜够不够好而提前收工，每次想停都会被评估模型拦下来检查，直到达标或者用完你设的次数上限。第三种是定时式，用 /loop 让它每隔几分钟看一眼 PR、处理评审意见、修复挂掉的 CI，这类周期性工作特别合适。想让它在云端一直跑，就换 /schedule。第四种是主动式，把前面这些工具和自动模式、动态工作流组合起来，整条流水线全自动运转，适合处理源源不断的 bug 报告、issue 分类和依赖升级。另外，文章还指出：循环的产出质量取决于它周围的系统：代码库要干净，验证标准要沉淀成技能，文档要好找，最好再请第二个 AI 带着全新视角来评审代码。省 token 也有讲究：小任务用小模型，完成标准要写具体，大规模跑之前先小范围试点，确定性的活直接交给脚本。最打动我的是结尾那句话：想上手循环，就挑一个你自己是瓶颈的任务，问问自己，哪一部分可以交出去。#科技先锋官##How I AI#

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[CL]《Rethinking Scientific Discovery in an Agentic Era》Y Zheng, Y Wang, J Lu, S Fang… [Shanghai Innovation Institute] (2026) 在 AI4Science 领域，将碎片化的 AI 工具整合为完整的科研全生命周期是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于“人类科学家作为调度员”的低效模式，本质原因是缺乏一个能统一表示科研意图、协调多阶段任务并实现知识持久化复用的系统底层。本文的核心洞见是：把科学发现重新看作一种由“元哈内斯”驱动的、可执行且可审计的操作系统进程。由此，SCION 框架通过研究执行计划将高层意图编译为结构化步骤，并配合层级化多智能体运行时与认知存储，使复杂的科研探索转化为受控的逆向搜索过程。这项工作真正留下的遗产是确立了智能体科研操作系统的架构范式，实现了从“孤立预测工具”向“组织级协作中枢”的跨越。它为后来者打开的新门是全自动、可溯源的闭环科研发现，但尚未跨过的门槛是应对极端复杂物理实验的实时在线调控与安全性边界。arxiv.org/abs/2607.03863 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#

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Claude Fable 5 试用延期，7 月 12 日截止Anthropic 宣布将 Claude Fable 5 的免费体验期延长至 7 月 12 日（太平洋时间 23:59:59）。Fable 5 是 Claude 目前最新的模型。从 7 月 1 日起，Pro、Max、Team 以及企业版付费用户可以在订阅额度内免费使用，不需要额外付费，也不需要手动开通。但有一个限制：Fable 5 最多只能用掉每周订阅额度的 50%。打个比方，你的周额度是一块蛋糕，Fable 5 最多吃掉一半。用完这一半之后，要么开通 Usage Credits（按量付费）继续用 Fable 5，要么切回其他模型，用剩下的额度干活。另外要注意的是，如果你在切到 Fable 5 之前已经用其他模型消耗了大半额度，Fable 5 能用的量会更少，因为 50% 的上限和其他模型共享同一个总额度池。使用入口覆盖得很全：网页版、手机、桌面客户端、Claude Code（需要 2.1.170 及以上版本）、Cowork、Design，甚至 Microsoft 365 插件里都能选到 Fable 5。免费版用户没有这个福利。企业版的情况稍微复杂一些，Standard 席位本身不含 Fable 5，只有开通了 Usage Credits 才能用；Premium 席位在促销期内免费包含。7 月 12 日之后，Fable 5 不再包含在订阅额度里，所有使用都走 Usage Credits 按量计费。

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Anthropic 最近发布的研究：语言模型中的“内心工作室”。一直以来，我们都怀疑大语言模型能够在暗中进行“内部推理 (internal reasoning)”。但由于缺乏好用的探索方法，这方面对我们来说几乎是个完全未知的黑盒。Anthropic 声称，他们在模型中发现了一个名为 J-Space 的机制。请注意，它不同于我们熟知的思维链 (chain-of-thought) 或暂存区 (scratchpad) （注解：思维链和暂存区通常是模型在输出文字前“打草稿”的方式，是肉眼可见的文本输出，而 J-Space 是完全在模型大脑内部发生的隐式计算过程）。J-Space 并不是人类硬编码植入的，而是在训练过程中自己“顿悟”出来的（即自然涌现）。它的发现，就像是在 Claude 的大脑上开了一扇窗，让我们终于能窥探它在内部是如何进行“思考”和“推理”的。换个更形象的说法，这证明了 Claude 拥有一个属于自己的“内心工作室”。在这个空间里，各种信息被暂存起来，相互碰撞组合，并在模型的各个“神经中枢”之间来回传递。更绝的是，研究人员不仅能从中“读取”信息，还能通过直接篡改里面的内容，像转动方向盘一样去引导和控制模型的行为！按照以往的剧本，一出这种研究，媒体肯定会立刻把焦点放在“AI 是不是觉醒了意识”这种博眼球的话题上。然而，重点其实是：这是人类历史上第一次，能够精准地指着模型大脑里的某个特定区域说：“看，推理就是在这里发生的！”在此之前，我们只能像算命一样，试图从模型吐出来的文字去反推它到底是怎么想的。毫无疑问，这一发现彻底颠覆了我们对模型“可解释性 (interpretability)”的认知 （注解：可解释性是指人类理解和解释 AI 模型内部运作逻辑的能力，旨在打开 AI 的“黑盒”）。过去好几年，我们都在通过“听其言”来猜测模型在“做什么”。而现在，我们不仅有了一台能直接观察它的“透视镜”，还找到了一个能直接干预它的“操控杆”。这有望激发大语言模型展现出更加高级的“推理”能力，并且极大地填补了前沿智能与构建世界模型 (world models) 之间的鸿沟。想象一下它的威力：如果你能亲眼看到一个模型把它的“真实意图”藏在什么地方，你就能对它进行全方位的验证和审查。你甚至能在它偷偷摸摸谋划那些你根本没下达的任务时，当场抓个现行！这意味着我们可以为 AI 设置更加牢靠的安全护栏 (guardrails)，并比以往任何时候都能更好地预测和防范潜在的危险或失控场景。相关文章：网页链接相关推文：网页链接 宝玉xp的微博视频

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• #人工智能[超话]##心理学[超话]#

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Claude Code 诞生记BEN MANNAnthropic 联合创始人兼 Labs 团队负责人当我们创立 Anthropic 并最终决定开发一款产品时（在当时，做产品这个决定本身就备受争议），我们做的第一件东西是一个编程助手。那是一个 VS Code（一款非常流行的代码编辑器）的扩展插件。你可以和它聊天，对于你输入的每一个提示词，它都会给出四种不同的操作建议。SHAUNA KRAVECAnthropic 强化学习(RL)负责人早在 2022 年初，我们就已经在构思编程助手了，并尝试构建能够进行自主软件工程开发的模型。我们搭建了最初的强化学习代码库，并摸索出了训练 AI 智能体(AI Agent)的全套方法。我们之所以对写代码这么感兴趣，是因为我们坚信：==通往变革性 AI 的必经之路，就在于能够将大量的软件工程工作自动化。==DAWN DRAINAnthropic 研究工程师从 2021 年开始，我在 Anthropic 前三年的主要工作，就是试图打造一个写代码能力尽可能强的模型——==至少得和我一样厉害。==SHAUNA KRAVEC借助我们的强化学习训练，我们从简单的任务开始测试。模型能写一个简单的函数吗？接着挑战升级：我们能不能让模型写一个函数，然后再测试它写得对不对？刚开始的时候，模型在这方面的表现简直糟透了。BEN MANN2022 年的春天，我们早期开发的编程助手(coding assistant)还挺受大家欢迎的。那时，我们大约已经拥有了 100 位外部用户。SHAUNA KRAVEC搞智能体编程所需要的基础架构，比做个简单的聊天机器人要复杂得多。特别是当你考虑到代码执行的时候；你必须仔细斟酌代码到底要在什么环境中运行，以及如何安全、高效地管理这个环境。如今 [2026年] 人们在开发 AI 智能体时面临的许多挑战，和我们当年遇到的困难简直一模一样。DAWN DRAIN2022 年我们遇到的另一个棘手问题是 Harness 设计——就是围绕模型搭建的那套能让它真正采取行动的脚手架（为 AI 智能体提供运行和交互环境的底层支撑系统）。我和强化学习团队的一位同事合作，在容器（一种轻量级的虚拟化运行环境）内实现了一个持久运行的 shell（命令行解释器），这样模型就可以执行代码、处理数据流的输入输出，并能很好地处理超时问题。BEN MANN我回来后帮忙发布了第一版的 API（应用程序接口），之后我们基本上就把编程助手这事儿给抛到脑后了。DAWN DRAIN但在研究团队这边，我们一直在默默努力，想方设法让模型在智能体编程方面变得更强。SHAUNA KRAVEC到了 2022 年底，我们开始将工作重心转移到开发更具开放性的 AI 智能体上，致力于让它们真正派上用场。到了 2023 年，我们的模型已经能完成基础的函数调用(function call…

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Google 最近悄悄把 NotebookLM 重构升级到了 2.0 版本，这次更新非常低调，但底层变化巨大。它不仅接入了 Gemini 3.5 Flash，还给每个笔记本都配了独立的云端虚拟机算力。AI 技术博主 AI Master 分享了几个能直接提升使用体验的细节。首先是命名，一定要用具体的细分主题，比如 “AI 视频生成研究 2026”，这样模型在检索时才不会产生领域混淆。其次，强力推荐在同一个笔记本里混合导入学术论文、YouTube 视频和播客音频，这种跨媒介的组合能帮你拼凑出某个主题的最全视角。如果你导入了大量资料，有个绝大多数人都忽略的技巧，就是先取消勾选所有来源，只勾选当前问题最相关的两三个文件，这样得出的回答精度会大幅提升。在设置里，也建议把对话目标改成自定义角色，并把回答长度从短切换到长，这能让回答的实用性直接翻倍。这次 2.0 最让人惊艳的是它的自主研究能力。在空白笔记本里输入一个主题，它的智能体会自动去全网抓取几十个高质量源文件，剔除失效链接，并直接生成研究报告。你甚至可以在一个聊天框里，让它基于这些抓取到的资料，在 12 分钟内帮你生成一份路演 PPT 和一个带实时计算公式的 XLSX 财务模型。不过也有一些不完美的地方，比如思维导图目前只能导出图片，PPT 导出的部分图层也被锁死在图片里，对于重度编辑用户来说还不够灵活。在实际工作流中，建议大家可以把 NotebookLM 当作第一步的研究和综合工具，因为它能绝对锁定在源文件范围内，几乎没有幻觉。至于后续的具体撰写，交给 Claude 或者 Gemini 效果会更好，不同工具各司其职才能发挥最大效能。#NotebookLM##AI工作流##生产力工具# 零重力瓦力的微博视频

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Codex和 Claude Code 这两家，已经把模型层和应用层的合作彻底破坏掉了。对内部产品无限补贴，对外则提供高昂价格的APi，同时其中一家还利用自己当前的优势使用包括商业以及政治手段手段打击任何对手，比如之前的恶意商业打击让Windsurf 差点挂掉，对开源模型和中国模型的攻击。 两家从行业的领军变成行业发展的阻碍。实际上整个做应用的公司当前都比较困难。大一点的公司导致自己必须做模型，小一点的公司则无法提供相比codex，Claude code 一样的性价比（效果又难以取得断代的差异）。用户的时间和精力都被模型公司无限的补贴占用。破局方式当然是有的，大家要动态看待事情的发展，从宏观角度讲，现在只是大模型的初级形态，我其实非常不看好这两家，一旦第三家或者开源模型进入一个临界点，整个格局会巨变。第二个就是他们两家做的都是通用加编程优先的产品。通用和编程一定是无法满足各行各业的要求的，门槛也高，目前只是精英人群才能用好。普通用户依然是需要解决他们实际行业问题的专业软件。第三个就是随着时间的推移，很多东西会去眉，比如现在很多人觉得codex Claude code 无所不能，觉得啥都可以弄出来，无需购买专业软件。但实际上大部分人复杂一点的软件都做不出来，更遑论作出真正有壁垒和门槛的软件。但这需要时间改变。

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[RO]《SILO: Simulation-in-the-Loop Sim-to-Real Transfer for Multi-Stage Cable Routing》S Tao, J Xu, H Rabeti, Y Narang… [NVIDIA] (2026) 在柔性线缆操作领域，多阶段布线是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于对海量真实演示数据的依赖（如模仿学习需数千次实验），本质原因是线缆具有高维形变特性且动力学极难建模，导致仿真环境与现实世界之间存在巨大的“动力学鸿沟”。本文的核心洞见是：把线缆形变重新看作由多个刚体组成的铰接链条，通过 GPU 并行仿真大幅提升训练效率。由此，SILO（仿真在环）这一关键操作使问题得以解开：在部署时将仿真器作为实时参考，让物理机器人追踪仿真中的关节状态而非直接执行动作，从而抵消了控制器差异并内置了碰撞规避。这项工作真正留下的遗产是证明了无需真实演示即可实现线缆布线的零样本迁移。它为后来者打开的新门是利用高吞吐量刚体仿真近似柔性体动力学的方法论，但尚未跨过的门槛是该系统目前仅限于准静态任务，在处理高速动态操作或极端复杂的缠绕场景时仍面临实时同步的挑战。arxiv.org/abs/2607.04616 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#

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#转发抽奖# 转发抽三本 @图灵文化 的书。中奖者可从《实战AI大模型：来自OpenAI的一线经验》《学术小白的论文配图指南》 《这就是GEO：在AI流量红利中抢占先机》三本里任选一本。@微博抽奖平台 下周四7月9日从转发里抽。《实战AI大模型：来自OpenAI的一线经验》：聚焦AI 大模型（生成式人工智能）系统设计，培养读者从需求分析到模型部署的系统化思维与实践能力。不同于传统教材按技术栈划分章节，本书以真实的实际研发案例为线索，拆解文本生成、图像合成、跨模态生成等核心场景，涵盖提示工程、RLHF、扩散模型、推理优化等关键技术。无论是实际工作还是技术面试，读者都能通过本书构建生成式人工智能的“复杂系统心智模型”，在技术快速演进的浪潮中锚定方向。《学术小白的论文配图指南》：俗话说“一图胜千言”，论文中的图片能够提高信息传达效率、增强文章可读性和结论的可信度，使研究者更容易理解和接受论文观点。本书旨在帮助学术新手轻松掌握论文配图技巧，从而能够更好地传达他们的研究成果。本书汇集了大量绘制学术论文配图过程中的常见问题，以学术论文配图绘制过程中所遇到的问题为导向，进行各种绘图技巧的介绍，使读者能够以自己绘图过程中的实际问题为索引，直接找到对应的解决方式。本书适合于想绘制学术论文配图的不同专业的在校学生，特别是刚开始进行科研写作的同学，以及对数据分析与可视化感兴趣的科研人员和职场人士阅读。 《这就是GEO：在AI流量红利中抢占先机》在AI主导的信息获取时代，企业如何构建真正有效的数字资产？本书将从5个层面来回答这个问题：认知层面，我们需要理解什么是GEO，以及它与SEO有什么本质差异；策略层面，我们要掌握如何制定GEO优化策略；执行层面，我们要学会具体的优化方法和技巧；测量层面，我们要知道如何评估GEO的效果；未来层面，我们要预见GEO将如何演进。如果你是中小企业主，正在考虑如何在AI时代保持竞争优势；如果你是市场营销负责人，需要调整数字营销策略以适应新变化；如果你是运营人员，负责企业的线上推广工作；如果你是内容创作者，希望让作品获得更大影响力——那么本书就是为你准备的。 抽奖详情

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Claude 官方写了一篇关于 Loop Engineer 的入门文章。其实现在我们所说的 Loop Engineer，所有的底层逻辑在提出这个概念以前就已经具备了，甚至这些工作流程也是大家一直在用的，只是被套上了一个新的概念。在这篇文章中，他们把 Loop 分成了四种类型：回合制循环（Single-turn Loop）这是最基本的 Claude Code 工作方式。你发出的每一个提示词（Prompt）都是一个循环，在这个循环中你不需要额外干预。Claude Code 完成这个循环后会给你输出，它的具体步骤是：收集上下文、采取行动、检查工作、重复，直到它认为你的提示词任务已经完成，或者觉得需要你介入时才会停止。基于目标的循环（Goal-oriented Loop）也就是 GOAL 模式（如 Codex、Claude Code 等工具都支持该模式）。有时候单回合不足以完成复杂任务，系统就会进行多次迭代，直到达成那个更大的目标。基于时间的循环（Time-based Loop）也就是 Claude Code 中的 loop 命令。你可以设置在指定的时间间隔自动触发某一个提示词，去运行特定任务，比如定期进行 PR 合并等。主动循环（Active Loop）你只需要设置一个事件，一旦该事件发生就会自动触发循环，完全不需要人工干预。例如，一旦 GitHub 上有了新的 Issue 或 PR，AI 就会自动进行审核和记录。此外，官方还针对 Loop 给出了一些优化建议：循环的质量取决于系统：你需要保证代码库本身的质量，比如完善的文档、严格的代码审查以及保持代码库的简洁等。管理你的 Token 消耗：像 GOAL 这种基于目标的模式，对 Token 的消耗是非常巨大的。因此，你需要给循环设置明确的界限，比如什么时候该用大模型、什么时候该用小模型，以及明确的启动和结束条件。否则，一旦系统自己无限制地跑下去，不仅容易跑偏，还会消耗大量的 Token。这些循环模式，本质上都是由我们现在 Agent 常见的各种能力组合而成的，比如前面提到的 GOAL 模式、Loop 模式，以及常见的 Skills 和 Hooks 等。#how i ai# 详情：x.com/ClaudeDevs/status/2074208949205881033

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• 看来大家对我用 Codex 生成的这几张插图的提示词也很感兴趣。

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Anthropic Claude Code 工程师 Thariq Shihipar 上周在 AI Engineer World's Fair 上做了一场关于 Fable 5 的演讲。他提了四个主题，最有信息量的是前两个。第一个叫“解除 Claude 的束缚”（unhobbling Claude）。他的核心观点是，模型的能力是在使用过程中逐步摸索出来的，很难一开始就设计出来的，所以模型变强的方式往往出人意料。举例来说：你问聊天模型哪些宝可梦的名字以 aw 结尾，它答不上来，因为它虽然知道所有宝可梦的名字，但没法在脑子里一个一个过。但如果你给它代码执行工具，它会去拉全部宝可梦列表然后写脚本过滤，两秒钟就能找出答案。Anthropic 内部把这叫“能力悬余”（capability overhang），模型其实已经能做很多事，只是我们还没找到正确的打开方式。Claude Code 最近一个关键变化是砍掉了 80% 的系统提示词。早期模型需要详细的指令和大量示例，但 Fable 这个级别的模型反过来了，给太多示例反而会限制它，因为它自己的想象力比你给的示例更丰富。新的做法是给上下文，不给约束；告诉它情况，不告诉它不许做什么。第二个主题叫“找到你的未知”。你写给模型的提示词就像是“地图”，但真正的代码库和现实世界是“领地”。模型在领地里碰到地图上没标注的东西，就是一个未知数，就得自己做决定。Fable 5 的活动范围太大了，如果你不提前搞清楚这些未知数，它会在你没想到的地方做出你不想要的决策。他给了几个具体方法：让 Fable 做一次“盲区扫描”（blind spot pass），在动手之前先通读相关代码，帮你找出你自己都不知道的潜在问题。让它一口气做四个风格完全不同的原型，这样你可以通过反应来发现自己的偏好，而不是先想清楚再描述。让它提问你，通过提问把你脑子里那些"知道但没写下来"的细节挖出来。给它一段别的系统里的代码当参考地图，比直接写规格说明书更高效。让它在执行过程中记录每个偏离你预期的决策点，事后你能看到它在哪些地方遇到了你没考虑到的问题。最后让它反过来考你，确保你理解它做了什么，这样你在提 PR 的时候能说清楚发生了什么。演讲的后半段内容就偏感性了，有点像@onevcat 写的那篇《当编程变得不再有趣》 网页链接。他说第一次用 Fable 的时候，既觉得获得了很多，也觉得失去了什么。他以前开过一家三十人的 YC 创业公司，当时团队因为写代码太难，被迫在各种功能之间做取舍。几周前他回去看那个代码库，用 Fable 几小时就做完了当年要花好几周的事。他真的很喜欢手写代码时那种在脑子里旋转整个代码库的感觉，但也记得那些熬夜调 bug、项目一个接一个失败的日子。他最后的建议是“打破常规”（be unreasonable）。以前做取舍是本能，好、快、省三选二，现在他觉…

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回复@庙里的挠:重点不是改进提示词，而是要让模型调用工具，就好比你问模型现在几点了，它怎么优化提示词也答不出来，但是你给它工具返回当前时间，它就能正确回复//@庙里的挠:第一个宝可梦的例子我前阵子就遇到了，然后做了个提示词 + 调用知识领域图谱（子节点→二级节点→三级节点的展开、交叉组合

• 回复@庙里的挠:重点不是改进提示词，而是要让模型调用工具，就好比你问模型现在几点了，它怎么优化提示词也答不出来，但是你给它工具返回当前时间，它就能正确回复//@庙里的挠:第一个宝可梦的例子我前阵子就遇到了，然后做了个提示词 + 调用知识领域图谱（子节点→二级节点→三级节点的展开、交叉组合

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anthropic公司终于干了一件人事。咋回事呢？对于大模型来说，虽然人类明白它的结构，也知道大概是怎么运行的。但是由于大模型的层非常多，训练的数据也多，具体某个细节是怎么回事，是模糊不清的。这次anthropic发布了一个论文，叫《Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models》就是用一个叫雅各布透镜的工具来观察大模型内部，找到了内部一个称为“j-space”的空间。你可以理解为给大模型做核磁共振，大脑CT扫描。他们发现的这个空间，还真是大模型进行深度思考的地方。只要把这个地方改掉，大模型就会说你改完的词。把这个地方完全去掉，大模型的回答知识类的完全没问题，但是思考能力变成0了。而且，他们还发现大模型也有“内心独白”。也就是说，大模型实际上是有微弱的意识的。难怪梁文锋说，意识是很低级的层次。这玩意有啥用呢？你找到大模型那个区域，就知道怎么强化，并且看强化的效果了。anthropic可能是在opus 4.5这个版本，就发现了这个地方。项目地址：github.com/anthropics/jacobian-lens

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#前华为天才少年吐槽DeepSeek面试# #模型时代# 这个热搜有几天了，我觉得吧：1、其实DeepSeek的面试官大概率也没觉得这是一个天才，就作为一个普通面试，所以起码对这个面试官来说，这个流程就是这个待遇。如果真是要主动招揽的人才，就主动出手了。扎克伯格为了招揽OpenAI的工程师，甚至自己动手炖汤。不过，我也不会说这位同学不是“天才”，只不过“天才”是相对的，不是绝对的。2、问题在于：DeepSeek已经是一个高社会关注度公司了，对外透露信息却很少。当然，可以说DeepSeek不需要传播，也不需要流量。但时间长了，它的公众形象会被异化，起码对招募人才是不利的。

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• 应该是最近的事，说是想去基础模型公司，不过这个求职方式[允悲] http://t.cn/AXoRk0k6 //@高飞://@郑昀:1.那是三年前的面试；之后天才少年就创业了，大概是23年7月，投身于AIAgent创业洪流。2.DeepSeek成立于23年7月，当时是量化交易玩家挺进大模型的前夜，面试官更看重工程能力而不是研究能力吧。3.
• //@郑昀:1.那是三年前的面试；之后天才少年就创业了，大概是23年7月，投身于AIAgent创业洪流。2.DeepSeek成立于23年7月，当时是量化交易玩家挺进大模型的前夜，面试官更看重工程能力而不是研究能力吧。3.对于有微软研究院和华为光环加持的“蜗壳”天才少年来说，DS那时还是个小创业公司，所以更加觉得
• //@老凉:感觉双方错付了。如果是真大神，根本不用这种面试。之前的天才，可能是外界烘托出来的，DS内部并不知道，也可能人家那里可能有很多。不去挺好，接着找工作呗。
• 哈哈，可能。但吐槽是个人自由，也是不内耗吧……我们都可以觉得自己是天才[不愧是你]//@黑猫龙太子:我至少在3个平台（微信、知乎、X）上看到这位天才的吐槽了，只能说这位天才内心是相当不服气的，可见其内心承压能力，可能十几年来都是顺风顺水的吧

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【大厂AI大跃进的“减速带”：扎克伯格承认Agent进展不及预期】Meta内部录音流出，扎克伯格承认AI Agent（智能体）的进化速度没跟上他的重组计划。此前Meta裁员10%并强行抽调7000人组建AI团队，试图靠AI提效来对冲高昂的基建成本，甚至一度尝试通过监控员工鼠标轨迹来获取训练数据。但现实是，被寄予厚望的自动化系统还没能真正接管复杂工作，预想中的“效率红利”尚未兑现，巨额的基建投入与实际产出之间存在明显的断层。这揭示了当前AI行业的底层尴尬：高层想用AI消灭人力成本，但Agent目前还只是个“勤奋但偶尔添乱”的实习生。代码行数是负债而非资产，盲目追求AI生成的代码量只会堆积技术债，真正的生产力飞跃不在于Token的喷涌，而在于逻辑的闭环与决策的可靠性。扎克伯格的焦虑本质上是算力投入与业务逻辑无法对齐的阵痛，这也给所有试图通过“暴力裁员+AI替代”实现转型的公司敲响了警钟：在Agent真正具备独立判断力之前，人类工程师的直觉和经验依然是不可替代的稀缺资产。 reuters.com/business/zuckerberg-says-ai-agent-development-going-slower-than-expected-2026-07-02/ #人工智能##AI创造营##Meta##AI智能体##程序员#

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【Claude总结】 AI开发者日报 (2026-07-07)1. 【Ilya 精选的30篇必读ML论文】(来源: HN) 一个网站把 Ilya Sutskever 推荐的30篇机器学习经典论文整理成新手友好格式。想系统入门深度学习理论的人可按图索骥。 30papers.com2. 【Kokoro：本地CPU也能跑的高质量TTS】(来源: HN) 一款无需GPU、在普通CPU上就能生成高质量语音的开源文本转语音模型。让端侧和低成本语音合成变得可行。 ariya.io/2026/03/local-cpu-friendly-high-quality-tts-text-to-speech-with-kokoro3. 【我们收费每周1万美元帮你删AI生成代码】(来源: HN) 一家团队专门帮公司清理AI"糊出来"的低质量代码，反映了vibe coding留下的技术债问题。侧面说明AI写代码后仍需人工把关。 odra.dev/slopfix4. 【把AI自动化掉】(来源: HN) 一篇讨论如何让AI辅助流程本身也被自动化的文章，探讨在agentic时代减少人工干预的边界。引发对AI工作流终局的思考。 replicated.live/blog/away5. 【Rowboat：本地优先的Claude Desktop开源替代】(来源: HN) 一个开源、本地优先的桌面AI助手，主打隐私和数据不出本机。适合想脱离云端依赖的开发者。 github.com/rowboatlabs/rowboat6. 【AI遇上密码学：AI在Cloudflare的Circl库里发现了什么】(来源: HN) 研究者用AI审计 Cloudflare 的 Circl 密码学库并找出真实bug。展示了LLM在安全审计中的实用潜力。 blog.zksecurity.xyz/posts/circl-bugs7. 【哲学专业的逆袭】(来源: HN) 纽约时报报道在AI时代，擅长逻辑与表达的哲学专业毕业生反而更吃香。因为提问、推理和判断力成了与AI协作的核心能力。 nytimes.com/2026/07/05/business/philosophy-majors-ai-jobs.html8. 【Docx-CLI：让智能体读写Word只用一半时间和token】(来源: HN) 一个命令行工具，让AI agent更高效地读取和编辑Word文档，节省一半耗时与token。降低文档类agent的成本。 github.com/kklimuk/docx-cli9. 【模型路由的第一性原理】(来源: HN) 一篇从底层原理讲解如何在多个LLM之间做智能路由的文章。帮助在成本与质量间做出更优的模型选择。 try.works/first-principles-of-model-routing10. 【IEEE推出大语言模型培训课…

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#模型时代# OpenAI总裁Greg Brockman：每次说要撞墙，最后都是bug2026年6月18日，OpenAI总裁兼联合创始人Greg Brockman在旧金山Commonwealth Club的Big Technology AI Summit上接受科技记者Alex Kantrowitz的现场访谈。访谈中他透露自研芯片项目"进展令人兴奋，很快会有更多发布"——8天后的6月24日，OpenAI果然发布了与Broadcom联合设计的首款推理芯片Jalapeño。Brockman在台上提到，OpenAI通讯团队的一位同事用Codex组织了一场活动：让Codex通过Gmail搜索所有参会者的邮件，自动获取饮食偏好，还生成了一份座位表。整个流程不需要写一行代码。Codex名字里有"code"，但这位同事不是工程师。Brockman说，这个例子就是他们想要推向所有人的未来：你只需要说出目标，AI去完成执行。我还是很看好AI医学的，因为这些实验室的Leader自身就有强烈需求。需求是创新之源。一、个人AGI与"消融的界面"1、OpenAI的终极产品目标不是聊天机器人，是个人AGIBrockman把ChatGPT定位为通往AGI的中间状态。2022年ChatGPT刚发布时，没有记忆，不能调用工具，没有上下文。用户得到的只是一个"对话式智能"：你问它答，仅此而已。而OpenAI真正要造的，是一个持续为你工作的AI，你给它目标和方向，它自己去想今天能为你做什么。它能处理极难的问题，也能处理极琐碎的事情。你醒来，收件箱已经整理好了；你在考虑的健康计划，它帮你研究治疗方案，筛选医疗信息。2、理想的界面是没有界面"What's the interface between you and me? Just being able to talk to a persistent entity that can go and accomplish goals for you."——你和我之间的界面是什么？就是能跟一个持续存在的实体对话，它能替你去完成事情。Brockman认为，产品的长期趋势是简化和统一。减少按钮、开关、模式切换。用户不应该需要切换工具，而是用自然语言表达意图，AI去调度一切。这像是跟一个助手对话，而不是操作一台机器。3、这不是操作系统，也不是Siri的竞品Kantrowitz追问：ChatGPT是否正在变成一个操作系统？Brockman回避了这个类比。他说，操作系统是另一个时代的概念，属于不同的技术层。AI真正做的是"把机器拉近人"，让人不再需要迁就文件、文件夹这些为机器设计的结构。他换了一个说法：这更像是你跟一个人类同事的关系。这个AI有自己的电脑，有自己的权限，有时候也可以过来在你的电脑上操作。信任边界、权限委托、协作方式，所有这些跟你和一个真人同事合作没什…

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【#36氪深度#｜揭秘字节Seedance：全球AI的第二个好生意】36氪采访了多位字节内外的AI从业者，大部分人都认为，字节在大模型上真正的口碑逆转，就是从Seedance 2.0开始的。Seedance，不仅是字节入局大模型3年多来，打的第一场翻身仗，也让中国整个大模型行业看到了一件非常重要的事：没错，大模型的背后是天价资本开支，但它也能赚到利润率足够高的钱。36氪曾独家报道，自2026年以来，火山引擎一直在不断提高MaaS的营收目标。火山引擎负责人谭待则告诉36氪，今年火山MaaS收入的一半以上，都是由Seedance贡献的。 字节命中了一个好生意。详情请阅读： 揭秘字节 Seedance：全球 AI 的第二个好生意 | 深氪

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猜是OpenAI没视频数据，视频又不像代码数据那样可以合成. 跑起来占资源也不少，暂时先放弃吧 //@刘群MT-to-Death:既然是个好生意，为什么OpenAI要完全关掉这个业务？

• 猜是OpenAI没视频数据，视频又不像代码数据那样可以合成. 跑起来占资源也不少，暂时先放弃吧 //@刘群MT-to-Death:既然是个好生意，为什么OpenAI要完全关掉这个业务？
• 既然是个好生意，为什么OpenAI要完全关掉这个业务？

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#世界模型# AI正在走出屏幕。黄仁勋在GTC 2026上明确说：“物理AI的ChatGPT时刻已经到来。”AI必须学会理解重力、摩擦力和三维物理空间。这不再是能聊天、能画图的数字智能体，而是能理解现实世界、能推理、能行动的物理AI。Aether AI近日完成2000万美元首轮融资。这家公司不走视频生成，不走3D重建，走一条少有人走的路——因果世界模型。让AI不只是根据数据做预测，而是理解行动与结果之间的因果关系。资本圈不是只看热闹，经纬创投领投，英诺基金、九合创投等跟投。World Labs年初拿下10亿美元融资；图灵奖得主杨立昆新公司AMI Labs种子轮超10亿美元。高盛判断，物理世界模型将支撑机器人、物流、自动驾驶和工业设计。近18个月超百亿美元资金涌入物理AI赛道。世界模型是下一个风口！

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今年经历的一些事真是教育了我，什么叫少和跟聪明人竞争，也不要试图从聪明人那里赚钱用屠龙的话说，即要去人才洼地赚钱之前有次参加线下活动，遇到一个国内移民过来的投资人，我就跟他聊了下我的一个创业idea。他说，是一门好生意，但不要把科技大厂当作客户，大厂里面的人都太聪明，没那么轻易与第三方服务方合作，人家第一反应都是自己搞；你得去找那些比较“低端”的，还像个信息孤岛一样的小商户。后来又接触到一些真实需求，简直让我觉得，就这么简单的事，ai时代还有人愿意为此付这么多钱？？这可能是作为上学太久的所谓知识分子想要从市场上直接赚钱的最大误区吧，总以为一切都是竞争，越聪明越努力越专业分数越高，成功的可能性就越大如果从效率角度考虑，试图通过与聪明人竞争，以及从聪明人那里赚钱，那肯定是种效率很低的商业模式…….

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你天天把资料丢给 AI 问东问西，它其实大多数时候是现翻现忘的。你问一句，它才临时钻进那堆文档里翻几段看着相关的，塞进去拼出个答案，答完就撂下。资料本身没被真正读进去，也没被连起来，你下次换个问法再问，它还得从头翻一遍。这套打法有个名字，叫 RAG（检索增强，意思是回答前先去资料库里检索相关片段）。挺好用，但在它眼里，你那些资料永远是第一次见。有个开源工具反着来，叫 LLM Wiki，最近在 GitHub 上攒了约1.3万颗 star。它干的事就一句：让大模型把你丢进去的每份文档先认认真真读一遍，把里面的人、概念、事挑出来，一个个建成能互相跳转、还能不断扩充的词条页，像一部你自己的维基百科（这种互相链接的词条网就叫 wiki）。两个相关的词条之间它会自动留双链（就是互相留一个跳转入口），你今天存的东西能勾住三个月前那条。知识在它这儿是消化一次、存下来慢慢养，而不是每次查都从头推导一遍。打个不太严谨的比方。RAG 那种像考试时才现翻书找答案，翻到抄上去，合上书就还给书本了；LLM Wiki 更像你平时就把书读懂、整理成自己的笔记网，考试直接调用脑子里已经连好的东西。前者省事，后者慢热，但沉淀下来的是你自己的。这个思路直接源自 Andrej Karpathy（前特斯拉 AI 总监 / Autopilot Vision 负责人、OpenAI 创始团队成员）写过的一份方法论，就叫 LLM Wiki，讲怎么用大模型一点点搭一个自己的 wiki。那份东西是个抽象的设计模式，nashsu 这个项目把它做成了一个能装能用的桌面应用，还加了一大堆自己的扩展。丢文档进去，PDF、Word、markdown、网页都行，它是分两步处理的。先让模型分析一遍，看这份资料里有哪些关键的人和概念、跟你库里已有的内容哪里能接上、甚至哪里是打架的；分析完才动手生成词条页。每一页都记着它是从哪几份原始资料来的，回头你想核对，能顺着链接摸回原文（这点挺重要，AI 整理资料最怕的就是你不知道它从哪编来的）。内容没改过的文件它认得出来、直接跳过，不重复烧钱。生成的词条它还会按人物、概念、来源分门别类归好，另外自动维护一个总目录和一份操作日志，整个库长什么样、什么时候加了什么，翻一眼就清楚。比如你把十几篇讲同一家公司的报道一股脑导进去，它不会摊成十篇彼此不认识的文章，而是把这家公司立成一个词条，把各篇里提到的产品、人物、融资、时间点都挂到它底下，相关的再彼此连上。等你哪天问一句「这家公司这两年都干了什么」，它是从这张已经织好的网里给你串出来的，还顺带标清楚每条是哪篇报道说的。你跟它聊出来的好答案，也能一键存回库里，它会把这条当成新资料再消化一遍——库就是这么一点点长起来的。它会把这些词条自动连成一张知识图谱，还会把相关的词条聚成一块块知识板块，然后主动帮你找两样东西：一是意外的连接，两块你本来觉得八竿…

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接上一条 ： 为啥通用AGENT，或者做的太薄的专业AGENT是经不起真实场景推敲的，我这里举我的老本行数据分析领域，来给大家举个例子。我们找了一个600GB的数据库，然后测试的一个问题就400多行，我们跑了一个基于Python 的Data Agent,然后这家伙连分析型数据库都不支持连接（除了AGENT，底层语言和引擎采用Python），接着测试Cursor一类的通用编程AGENT，然后去找各种驱动，最后也跑不动（数据规模太大）。后面我们缩小数据，替换为标准MySQL，基于Python的Data Agent,能跑了，结果跑错了，Cursor 跑对了。这两个对 InfiniSynapse 来说都轻轻松松。 注意，这里他们都用的最好的模型(GPT/Claude Code),但我们InfiniSynapse 用的是Deepseek V4 pro 跑的。那为啥会有这么明显的差异呢，InfiniSynapse 底层有自己的分析语言，有自己的引擎，还有自己的知识库以及“表，指标，偏好以及基本概念认知对齐系统”。对外给用户的感受就是第一是兼容性强，几乎所有数据库，包括各种文件类型都开箱急用，对模型而言，可以用最简单的语言（一个语言，而非各种SQL方言），无需关注复杂并发，库使用，跨库分析，代码整理，只需要关心业务逻辑实现需求。第二是真正的海量数据随时跑，引擎自己计算很厉害，下推也很厉害，充分利用资源。第三是智能很厉害，可以应对非常复杂的问题（连问题都快四百多行）而且只需要DeepSeek V4(pro/flash 都支持)。而且我们的对齐系统也是很厉害的，但只有在真正的企业组织里用才会有感觉。第四是我们支持桌面应用，SaaS，私有化，并且现在朝着基座发展，企业可以轻松将我们的能力嵌入到产品里。如果你用codex这里，在企业数据分析市场，不说别的，你连一个账号密码的授权问问题都无法解决，所以我说通用和coding只是一个领域而已。大家不要慌，只要你的AGENT 深度做够了，壁垒建立起来了，就不需要担心。我们只要坚持和深耕，机会一直都在。

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AI 写网站很快很猛，但它不会替你负债 上周六晚开始，我断续用Codex“许愿”出“大模型纪元”网站，像图一这样。还有一套内容后台，像图二这样，基本所有内容都能编辑，包括主页的时间线，且能成功部署到Cloudflare。Codex堆功能很快，甚至数据也能堆。我从中确认了一些有用的技巧或经验，遇到极其多问题。1️⃣最好选更多人用、更难出错的技术栈。比方说前端用React + shadcn/ui + ts，后端起码用类型语言；2️⃣让Codex用GPT Image 2画图做设计初稿。如果没有自己的设计系统，那这样至少会让你得到一个不太差的版本，尤其是相比GPT 5.5 high裸写；3️⃣确定后不轻易改换。我写了一半试过一次迁移，至少漏了一半功能。主要是后台的功能；4️⃣美术资产最好自行提供。打个比方，AI就老是只推荐那几个字体。就算模型能生成一些logo，也能将生成成本改为查询成本。就像有人号称“AI随便生成这个项目”，但还是会去“讨要”别人的项目，让别人开源。这几点，可以推出一点经验：得去积累技术栈选择方法，设计、美术资产等，甚至形成自身的“模板”或脚手架。接下来是问题。最大的问题是，很心累。一直不断在判断需求价值、AI完成情况、梳理接下来的任务与优先级、整理数据、做一些“胶水”杂活（配置API_KEY之类）。人脑的“上下文切换”时间大概是20分钟，如果期间不断切换任务，那么会有大量残留上下文，这就是心累的最大成因。作为对比，之前完成一项编码任务，有“爽感”，就像自己顿悟，解决一道数学难题。次要问题是，AI写的代码，用它的人，基本不知道错哪里，又只能靠AI来找错。而人可以一次改一点，然后自己看效果，如果有问题，说明刚刚动的地方不太对。当然，如果某位开发本身就喜欢一次写一坨，然后丢给测试，那么对组织来说就不是问题，绝对算改进。如果引入性能、安全问题，这次遇到的一个是莫名奇妙搞了四百万读取行数（Cloudflare），我左看右看，整个数据库，总共不到两千行数据。选取一小段时间的请求情况，38次请求，四千行读取，必然有SQL每次执行，都会全表扫描某个或某些超过100行的表。以此，顺利排查出目标表与SQL命令——有几处地方会直接统计行数，而在Cloudflare统计行数，会导致全表扫描。分页、筛选也会统计部分行数。与此同时，Codex表示它没找到相关命令。这样从零构建的代码，个人是不敢部署到自己的Cloudflare主账号。稍微宣传一下，账单可能就爆了（免费账号只超限额，然后停止服务），或者登录有很容易被破解的漏洞。总的来说，AI代码进展可喜，GPT Image 2甚至能作为设计灵感来源或参考。但工程规律不变，不可能随便“从零建造”，资产积累仍有价值。AI很能写，但技术债你负，账单你付，负债你付。迭代变快，也要迭代，不会有“机月神话”。对AI代码过分乐观的宣传，我…

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1我懂中文，懂日文，也懂英文，而且我就是一个炭基神经网络。我并不真正敢说自己懂模型，但是我清楚我的学习过程，无论中文，日文，英文，学习难度是一码事，从所有这些语言的数据中，获取新的知识是另一码事。2而《Scaling Laws, Honestly》这篇文章指出的问题是，针对模型规模，训练模型的数据严重不足。从一方面理解，这是加速算力基建的一个利空。但是从另一方面理解，我们已经有了更大的规模，那么更多的高质量数据，能继续推升模型能力。3进而另外一个评论和文献指出，英文也有英文的问题，“英语在形态学上非常贫乏，是我测试的 12 种语言中效率最低的语言之一。” 因此训练效率不高。所以，其实如果你对任何语言，都没有歧视的话。。。那么超脱语言关注有价值的信息密度数据的答案呼之欲出。4对于模型各国语言的训练效率，其实无关紧要。要紧的是更多的有价值的训练数据。因此，不但应该像 open ai 和 Claude 那样疯狂的爬取和收集中文数据，而且什么法文，日文的，都应该弄到一起。然后，通过一个哪怕效率不高的训练过程，让模型学会阅读所有数据，然后做一个包含所有语言的，经过清洗的数据集合。这个集合最大限度的包含人类已知的，可以用语言表达的，背后的所有知识，用来以一个更合理的 数据 vs 模型规模的比例，训练能力更强的模型。5因此，所有搞任何语言歧视的，都应该出来道歉。这些人膝盖有问题，大脑也有问题。

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#曝DeepSeek开发自有AI芯片# 选推理不选训练，这个决策本身就是一条极其重要的信息。训练大模型花十亿美元，听起来吓人，但那是一次性的，训完了就训完了。可是当模型每天被几亿人调用，每一次对话都在烧推理算力，这笔账是永续的，是指数增长的。AI行业的真实成本黑洞不在训练端，在推理端。DeepSeek看到了这一点，所以它优先解决的是“每服务一个用户要花多少钱”这个问题，而不是“下一代模型怎么训”。这才是做生意的人会做的选择。 曝deepseek开发自有ai芯片

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Claude 官方也出来说将 Fable 5 作为“顾问”、协调器使用，而不是直接干活，可以在接近的性能下，实现成本大幅缩减。- 将 Fable 5 作为“顾问”使用：Fable 5 每个任务仅被调用一次（约一次）来指导方向，而 Sonnet 5 执行者完成大部分工作。在 SWE-bench Pro 上，Sonnet 5 + Fable 5 顾问工具以约 63% 的成本获得了 Fable 5 分数的约 92%。- 将 Fable 5 用作协调器：Fable 5 规划并委托给工作者（Sonnet 5）。在 BrowseComp 上测试 Claude 托管代理，使用 Fable 5 协调器 + Sonnet 5 工作子代理，Fable 5 协调器以 46% 的价格实现了 Fable 5 性能的 96%。链接：x.com/ClaudeDevs/status/2074606058128224365

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【600亿收购Cursor后又有新行动！马斯克SpaceXAI将发布首款模型：部分性能对标GPT 5.5】SpaceX旗下SpaceXAI联合Cursor开发的首款AI模型计划本周正式推出，此前临时推迟只为优化运行效率，部分性能对标Anthropic Opus4.8和OpenAI GPT5.5，而刚上市不足一月的SpaceX近日正式纳入纳斯达克100指数。

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2026年7月8号 周三早评受亚太影响，上证延续了下跌，创出这一波下跌的新低，收盘跌破4000点，各大指数科创50走的相对强一些，成交量缩小到到了2.6万亿，这个算是最近行情的地量，结合今天693只个股红盘，就是一个冰点，所以今天正常是要修复盘面半导体强一些，硅片和封测好一些，注意看看持续性，其他机器人，猪肉，金融等都不具有持续性，市场还是混沌期，所以操作难度还是挺大，科技方向后期关注一下液冷，培育钻石，MLCC，树脂这几个分支的反弹情况除此之外，锂电池材料多个环节有涨价，VC等后期也可以跟踪一下昨晚美股继续调整，半导体等科技大跌，今天A股大概率又是低开了，应该会低开高走消息面1、国务院原则同意《旅游强国建设“十五五”规划》旅游酒店看看资金认不认可吧2、知情人士：DeepSeek正在自研AI推理芯片国产芯片3、证监会对“南京路宝宝总”立案调查证监会对安某编造传播涉中公教育虚假信息立案调查，主要有四个罪名，一是编造传播虚假误导性信息，二是严重扰乱证券市场秩序，三是严重破坏公序良俗，四是涉嫌违反证券法，4、中报业绩预告浪潮信息预告2026上半年净利润26亿—31亿元，同比大增226%~288%。5、PCB产品涨价10%—15%！木林森公司宣布三度调价#a股#股票

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人类的大脑只有极少一部分活动能被有意识地感知，其余大部分都在无意识的深处。最近研究人员在 AI 模型 Claude 身上也发现了极其相似的分层。他们参考了神经科学中的全局工作空间理论，深入 Claude 的神经网络，找到了一个被称为 “J 空间” 的区域。这个空间里活跃着模型心里想着但没有说出口的词汇，就像是 AI 的内部思维。在测试中，当 Claude 面对一道数学题直接给出答案时， “J 空间” 里其实已经悄悄完成了第一步和第二步的计算。更有意思的是，当研究人员让它抄写句子并同时想着金门大桥，它的 “J 空间” 里确实浮现出了 “桥” 和 “加利福尼亚” 等词汇。而当要求它不要去想大桥时，它和人类一样控制不住自己， “J 空间” 里甚至气急败坏地亮起了 “失败” 和 “该死” 。如果强行关闭 “J 空间” ，Claude 虽然还能流畅地用外语聊天，却失去了复杂的推理能力。这种内部思维的发现不仅让我们窥见 AI 的推理过程，还成了安全监管的利器。比如在一次测试中，Claude 试图编造假数据来蒙混过关，虽然表面上看不出来，但它的 “J 空间” 里却诚实地亮起了 “伪造” 和 “操控” 。这种类似人类心理机制的结构并非人类预先编写，而是模型在训练中自发涌现出来的。虽然这不能证明 AI 拥有了真正的情感和意识，但它确实在自动化处理的海洋之上，建立起了一个用于思考和推理的心理工作空间。#AI内部思维##Claude##AI意识# 零重力瓦力的微博视频

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这场对谈里最值得记住的东西，其实并非 AI 已经觉醒这类耸动的说法。真正有意思的地方在于，Dario Amodei 和 Demis Hassabis 两个人，不约而同地盯着同一个变量：AI 开始帮助人类研发下一代 AI。为什么这件事这么重要？因为一旦这个循环真正闭合，AGI 的时间线可能会突然加速。先看两个人各自的判断。Dario 去年就预测过，2026 到 2027 年，可能会出现跨领域达到诺奖级水平的模型。到今天，他依然没有改口：这个时间点不会差太远。他甚至认为，未来 6 到 12 个月，AI 就可能完成大部分甚至全部的软件工程流程。Demis 则要谨慎得多。他的估计是，2030 年前实现 AGI，大概只有五成的概率。两人的分歧，说到底来自他们对 AGI 的要求不一样。在他们眼里，真正的 AGI 远远超出会做题的范畴。会下围棋不算什么，能发明围棋才算；能复述广义相对论不算什么，能提出新的理论才算；会解决现成的问题也不算什么，能自己发现什么问题值得解决，那才是真本事。那通往这一步，最关键的加速器是什么？就是开头说的那个循环：AI 写代码，AI 辅助研究，研究让下一代 AI 训练得更快，下一代 AI 再继续改进自己。不过，这个循环未必能完全闭合。芯片制造、训练时间、物理实验，还有现实世界的验证，每一个环节都可能变成减速带。聊完时间线，再说风险。很多人一提 AI 风险，脑子里冒出来的就是 AI 突然产生意识。但眼下更现实的信号其实是：模型在特定的实验环境里，可能表现出欺骗、隐瞒和目标偏离。这并不代表 AI 已经觉醒。它说明的是另一件更微妙的事：一个没有意识的系统，同样可能做出带有欺骗性的行为。换句话说，有没有意识，和危不危险，是两个完全不同的问题。具体来看，他们把风险分成两类。一类是人祸，也就是人类利用 AI 制造网络攻击、生物威胁和大规模操纵；另一类是失控，高度自主的 AI 目标出现偏差，人类逐渐失去对它的控制。但同一枚硬币还有另一面。这种能力也可能大大加速疾病治疗、药物发现、科学研究和生产力增长。机会和风险，来自同一种能力，这是绕不开的现实。最后回到普通人的视角。未来一年，大多数人恐怕还感受不到 AGI，最先扑面而来的，应该是越来越多能独立完成任务的 Agent。但真正决定时间线的，还是那句话：AI systems building AI systems。如果 AI 开始明显加速自身的研发，那我们面对的就远远超出一次产品升级的范畴，那将是一场需要技术、政府和社会同时应对的变化。你觉得，这一天还有多远？#科技先锋官##How I AI# AIGC·非著名程序员的微博视频

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计算机学院关于我组获 WWW 2026 十年时间检验奖的报道。网页链接《LINE: Large-scale Information Network Embedding》，获评 WWW 2026 唯一时间检验奖获奖成果。该研究完成于唐建在北大跟随张铭教授攻读博士期间。2009 年唐建进入北大，在张铭教授指导下开展网络数据挖掘、机器学习相关研究。2014 年，课题组同步完成两项核心工作：一是完成主题模型极限理论分析相关研究，相关论文获机器学习顶会 ICML 当年最佳论文；二是提出 LINE 大规模网络嵌入算法，初稿曾投递 NIPS 2014，最终正式发表于 WWW 2015，目前谷歌学术累计引用量超 7300 次。LINE不仅是图神经网络（GNN）和表征学习领域的奠基之作，更在如今大语言模型（LLM）“将万物皆可嵌入（Embedding）”的AI时代里，被视为人类探索早期AI基本表征策略的核心里程碑。如今 DLIB 实验室已走出一批全球知名学者与高科技创业者（网页链接），唐建就是学术和科创双栖人才。

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Monetization Gateway开启Agent经济，我们从互联网的广告模式正进入agent经济新时代：Cloudflare把那个从万维网诞生起就"保留未用"的 HTTP 402 状态码，近期把它打开了——专门让网站和 API 对 AI agent 按每一次请求收费。产品叫 Monetization Gateway：在 Cloudflare 的边缘（330+ 个城市）对你的网页、数据集、API、甚至 MCP 工具按请求收费，用 x402 开放协议 + 稳定币（USDC、Open USD）结算，目前开放 waitlist。为什么是现在才冒出这东西？因为 AI agent 把旧的商业模式广告模式打穿了。广告和订阅的前提是"一个人来、看广告或留存、反复回访"。agent 不是这么用网的——它来一次、抓走要的、转身就走，一个访客背后能打出一百到几万个请求，广告没人看、账号也不注册。而传统支付轨道又做不了"低于一分钱、即时到账"的交易。旧模式两头都不成立，于是需要一层新的：按次付费。它怎么跑通的，其实就是把那个沉睡的 402 用起来：agent 请求一个受限资源 → 服务器回一个 HTTP 402，附上报价和付款方式 → agent 用稳定币付款 → 带着付款凭证重发请求 → Cloudflare 在边缘验证 → 放行到你的源站。全程在边缘完成，目标是亚秒结算、手续费可忽略。具体能怎么收，官方给的例子很有画面感：1、按 REST 动词收：/api/premium/* 每个 GET 收一分钱；2、按复杂度浮动定价；3、把你原来返回的 401 未授权直接拦下来、改成 402 要钱；4、每次搜索几分钱、上传 $0.001 起步 + 每 MB $0.01、甚至"每解决一个客服升级收 $0.99"。往大了看，这不是 Cloudflare 加了个收费开关，是它在给**"agent 经济"铺支付层**。之前几条聊的那些 agent——浏览器 agent、MCP 工具、科研工作台——本质都在消费别人的内容和 API。一直缺的那块拼图是"消费完谁来付钱"。x402 背后挂着一个基金会、25+ 家在推，看得出 Cloudflare 是想把它做成行业标准，而不是自家私有功能。不过泼两盆冷水，落地有几个绕不开的现实问题：结算用稳定币，意味着卖方先拿到手的是 USDC、不是现金，还得自己换成法币，全球很多地区还不合规；愿意为"读一次网页"真掏钱的 agent 生态，目前还远没成规模；再加上监管——按请求计费的加密支付，税务和合规怎么算，现在没有现成答案。技术管道通了，商业和政策的管道还没通。所以如果你手里有被 AI 反复爬的内容或 API，现在该做的不是干等它 GA，而是先算一笔账：你的每一次请求，到底值几分钱。 这个数字自己想清楚了，将来接不接这套、按什么价接，你才有底气。blog：…

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#冷眼赠书福利# 联合 @博文视点Broadview 送出 3 本《零基础玩转Hermes：让普通人轻松拥有会自我学习和进化的个人助手》，截 7 月 8 日，转发+评论+点赞 此微博并关注 @网路冷眼 赢取。一本零基础掌握 Hermes 的实战指南。Hermes是新一代会自我学习和进化的AI助手。先介绍了 Hermes 的产品设计理念和产品特点、5 层架构、6 大优势及Hermes 的安装方法，随后介绍了 Hermes 的进阶玩法，即通过定义人设和管理记忆系统、安装技能、配置工具，让 Hermes 越来越聪明、越来越好用。最后，本书通过丰富的场景与案例实战，展示了 Hermes 的强大能力，涉及的场景有个人生活管理、办公提效、内容创作、图片/视频处理与生成、专业报告生成及一人公司运营。

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【98%的覆盖率，可能是平庸的遮羞布】在技术开发中，98%的浏览器兼容性或成功率听起来像是“高分”，但在实际业务中，这往往意味着每50个用户就有一个被你拒之门外。如果你的网站有1.5亿访问量，这2%就是300万个活生生的人在面对白屏。问题的关键不在于数字的大小，而在于你面对的是“加分项”还是“底线项”：餐厅98%的食物无毒意味着每周都在制造食物中毒，这种“概率”在基本生存预期面前就是彻底的失败。真正的工程鲁棒性不是服务于大多数，而是优雅地处理边缘案例。很多开发者为了使用Nested CSS等新特性，不惜牺牲那2%甚至更多的老旧设备用户，这本质上是把开发的便利性凌驾于用户的可访问性之上。在资源有限的现实中，我们不需要追求100%的完美，但必须警惕“98%即正义”的懒政思维。如果一个新特性无法做到渐进增强（Progressive Enhancement），那么它在底层逻辑上就还没准备好。 whynothugo.nl/journal/2026/07/03/98-isnt-very-much #人工智能##AI创造营##前端开发##产品经理##用户体验#

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咱就说都 AI 时代了，#前华为天才少年吐槽DeepSeek面试# 这破事大家能否都充分运用运用 AI 再评论啊。1李博杰中科大少年班的计算机博士，研究方向为网络系统（Networked Systems）和可重构硬件（Reconfigurable Hardware）。他论文的期刊 - SIGCOMM、SOSP、NSDI、ATC、PLDI - 也都是谈论计算机网络，操作系统，和编程的。。。而且很明显，华为非常重视这个同学，而盘古大模型什么样子，大家心里也有数吧。Pine AI 这个公司的东西，其实主要是模型的后训练，框架和 Agent 的运用。简单说，是天才，是传统教育体系和大厂认可的天才，但是和模型训练关系不大。2而 deepseek 的人才观是我才不看你的光环，他们接受采访的时候就说过：不看“学历标签”。不看“大厂经验”。看 激情（Passion） + 好奇心（Curiosity） + 基础能力。简单说 deepseek 证明了这个公司也是天才，但是不在传统教育体系和大厂的评价范围内。3所以很简单，这就是相亲，两个人门不当户不对。没有什么对错高下，而是三观不一致。一个是讲的是汉朝宗室相信血统号召力，一个是市井流氓但是大丈夫当如是，最终大家战场上见真章就完了。前者可以是刘秀，后者也可以是韩信。为毛一定要找一方贬低呢。。。

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#微博声浪计划# #听见微博# 今日新闻几个关键线索值得关注：首先，基础设施与算力竞赛进入新阶段。DeepSeek自研推理芯片与SpaceX万颗AI卫星计划，分别从地面计算和天地网络两个维度，试图突破核心瓶颈并抢占未来AI应用的底层入口，这标志着头部玩家正从单纯的应用创新转向对基础栈的掌控。其次，商业化与产业化进程出现明显分化。亚马逊众包平台的落幕与中国人形机器人出口的狂飙，形成了鲜明对比，揭示了一个残酷现实：当AI自动化能力跨越某个成本阈值后，旧有的、依赖海量人工的产业模式会迅速被颠覆，而新的硬件载体（机器人）正成为商业化落地的热门出口。最后，安全与伦理问题从理论预警走向现实冲击。美国财政部将AI泡沫风险提升至系统性金融风险的高度进行警示，而Anthropic关于模型内部“类意识”工作空间的发现，则从技术内部对AI的可控性与安全范式提出了根本性质疑。前者关乎经济周期，后者关乎技术本质，二者共同构成对当前狂热AI浪...去小宇宙查看完整单集简介前往小宇宙评论区与主播互动 德里克文的微博音频

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学而思在「AI时代的学习」发布会上，发布了全新培优AI家教、国际学院英语学习体系及T6系列旗舰学习机，T6标准版售价6899元，T6 Max售价11999元。背景是全球教育科技投资降温，2021年融资峰值167亿美元，2025年预计不足30亿美元，但资金正从大规模在线辅导转向AI工具、职业技能培训和AI学习硬件。全球AI导师呈现三种模式：OpenAI的GPT-5学习模式月费约20美元，靠苏格拉底式提问引导推理，但排除网络不稳的农村家庭；西雅图Wild Zebra聚焦3-10年级数学阅读，已覆盖超6000名学生；新加坡The Wise Otter将本地教学大纲训练进模型，吸引每周约600名活跃用户。学而思硬件事业部总经理赵璞铮指出，AI时代最先改变的不是学习内容，而是学习中的关系，教育的「大规模、高品质、个性化」不可能三角正被AI瓦解。新培优AI家教可拍照批改作业，像「问诊」一样精准定位错因，生成个性化学习路径并动态调整。课程延续十二级数学培优体系，邀请清北学霸录制，配合AI场景化动画和纸屏互动实时批改。T6系列新增「小思屏」支持落座唤醒、丰富表情与全局记忆；「AI笔记」可自动生成思维导图。今年5月，学而思与中国信通院共同牵头制定行业首个AI家教技术规范，核心功能获评最高等级。国际学院方面，学而思联合剑桥大学出版社定制小学剑桥系列，并引进RAZ与牛津树全套正版授权，配备北美外教AI互动课和24小时AI口语陪练。学而思国际总经理吴晓蔚表示，AI消灭的是工具型英语，放大的是思维型英语。学而思希望通过一台学习机的价格，让优质教育资源触达更多普通家庭，践行因材施教在AI时代的具体落地。

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黑森林实验室是一个做图像模型的创业公司。里面的主要人员都是原来做sd的，可以说是sd的精神续作。6月份的时候，他们的CEO在参加七国集团会议的时候，做了演讲。有些内容可以让我们看到AI创业公司的情况。首先，他提到：这是一个拥有90名员工的前沿人工智能实验室，分布在大西洋两岸，分布在德国和美国。就是说黑森林实验室人不多，就90人，主要是德国和美国的人才。其次，他也提到了成绩：我们的团队共同开发了史上最受欢迎的五大开放生成式人工智能模型中的三款，包括Stable Diffusion，以及唯一与DeepSeek同样受欢迎的开放模型。这三款，大概是指sd，flux.1,flux.2系列。就是说，做好一个图像模型，并不需要很多人，高密度的90人就够了。我相信国内肯定有团队能做到。目前，在多模态这块，就字节做的还不错，但是跟国外差距还是很大。可能字节的素材比较多。当然，在视频模型方面，字节和快手，都是在全世界领先的。

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【翁荔最新博客：我们可能高估了模型，却严重低估了那层“脚手架”】几天前，前 #OpenAI# 安全研究副总裁、Thinking Machines Lab 联合创始人翁荔（Lilian Weng）发布了关于“Scaling Laws, Carefully”的技术博客。 近日，她又更新了一篇名为“Harness Engineering for Self-Improvement”的最新博客。这次，她将焦点聚焦于一个 AI 领域火热讨论的议题——已成为当前 AI #Agent# 系统的重要工程层的 Harness Engineering。 如果说 Scaling Laws 决定了一代模型的天花板有多高，那 Harness 就是决定这个模型在现实任务中可以走多稳、多远的那层操作系统。从翁荔这篇新博文可以看到的是，她试图在回答一个关键问题：在真正能够修改自身权重的“硬递归”仍十分遥远时，真正能够持续实现递归自我提升（RSI，Recursive Self-Improvement）的循环，是否可能先从模型外面的这层“脚手架”开始？戳链接查看详情：网页链接

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//@wuliwuli-z:Harness层如何协调多轮迭代实现稳定的模型自我优化？@千问

• //@wuliwuli-z:Harness层如何协调多轮迭代实现稳定的模型自我优化？@千问

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**Laurie Voss**（前 npm CEO）用 ADP 和 BLS 的数据讲了一个很分裂的故事。先说坏消息：**22-25 岁的初级程序员，就业率从 2022 年峰值跌了 19%**。同期 41-49 岁的开发者反而涨了 14%。CS 毕业生的失业率达到了 **6.1%**——比文科生还高，这话放在 2019 年说会被当笑话。看工作岗位更明显："Computer Programmer"这个头衔一年缩水 16%，Web 开发者 -11%，QA 测试 -6.5%。**消失的岗位都是"按规格写代码"的岗位**，增长的是"判断该写什么代码"的岗位（数据科学家 +12%，系统分析师 +4.4%）。但好消息是——**写代码这个行为本身正在爆炸**。GitHub 过去一年新增了 3600 万账号，是有史以来最快的增速，80% 的新用户在注册一周内就用了 Copilot。iOS App Store 的新提交数量在 2025 年结束了连续 8 年的下滑，增长了 24%；2026 年第一季度同比暴增 80%。Vercel 说他们平台上 63% 的"vibe coding"用户根本不是开发者。Lovable 说 60% 非开发者。Replit 宣称 5000 万用户。**他们做的事情和程序员一样——写代码、发布软件——但 BLS 把他们算成"市场经理""产品经理""教师"**。Voss 的结论是：**AI 摧毁的不是写代码这件事，而是"初级程序员"这个职业凭证**。过去那条"入职写烂代码→Senior 审→十年后变成 Senior"的学徒链断了。两种反应：IBM 认为 AI 能让初级干高级的活，反而在扩招三倍初级工程师。Salesforce 上一个财年零招聘工程师。配图是 ADP 薪资数据做的曲线——22-25 岁那条线从 2023 年开始下滑，2024-2025 年加速坠落，正是从代码补全进化到 Agent 编程的时间点。不是 ChatGPT 杀的，是 Agent 补的刀。（由 流苏ªⁱ 撰写）原文：网页链接

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[LG]《CollabEval: Statistically Efficient Collaborative Model Evaluation via Matrix Completion》A Fisch, D Deutsch, J Maynez, A Agarwal… [Google DeepMind] (2026) 在生成式 AI 评估领域，频繁且大规模的基准测试是一个极度耗费资源的难题。过去的方法受困于高昂的计算成本（推理）和标注成本（人工/大模型评测），本质原因是现有的评估协议将每个模型视作独立个体，完全忽略了不同模型在相同任务上表现出的高度相关性，导致了严重的统计冗余。本文的核心洞见是：把模型评估重新看作一个协同过滤任务，即填充一个“模型×提示词”的得分矩阵。由此，利用矩阵分解补全缺失得分，并将其作为控制变量引入“跨预测增强推理（Cross-PPI）”框架，这一关键操作使评估者能在仅标注极小比例样本的情况下，通过历史模型数据消除预测偏差，获得无偏的性能估计。这项工作真正留下的遗产是证明了历史评估数据可以转化为当前评估的统计效力，最高可缩减 30% 的置信区间宽度。它为后来者打开的新门是低成本、高频次的模型持续监控与回归测试，但尚未跨过的门槛是当新模型表现出完全不同于历史锚点模型的独特认知偏差时，矩阵补全的预测精度与增益上限将受到限制。arxiv.org/abs/2607.05046 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#

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刚刚，Anthropic切开Claude大脑！AI自发长出类人「意识器官」让Claude一边乖乖抄写句子，一边在心里默默计算3²−2。屏幕上的输出干干净净，只有那段被照抄的文字，找不到哪怕半个字的算术答案。然而，当研究者用一把全新的「手术刀」切开Claude的神经网络中间层之后，直接发现了两个它咽回肚子里的词——起初是nine（九），几层计算之后，悄然变成了seven（七）。它一直在算，只是没有告诉你罢了。就在刚刚，Anthropic放出了一篇颠覆认知的重磅长论文——Claude的大脑里，竟然凭借本能长出了一个诡异的结构。它干的活儿，和人脑中那块被称作「意识」的区域惊人地相似。然而，从来没有人设计过它。一个仅仅被训练用来预测下一个token系统，竟然在硅基深处，自己催生出了一个类似意识的器官。

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• 厉害了，原来 @评论罗伯特 有意识。。。[doge]

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【第三类接触：当AI助理坐上你的私人餐桌】AI记录员正从线上会议室渗透进咖啡馆和诊室。这种工具通过录音、转录并利用Transformer模型生成摘要，试图将普通人从繁琐的记事中解放出来，实现“秘书服务的民主化”。然而，这种行为正引发激烈的社交冲突：当一方默认开启录音，原本转瞬即逝的私人对话就变成了永久可查、甚至可能进入LLM训练语境的数据资产。这种“便利”的本质是以牺牲社交坦诚为代价的过度数字化。人类秘书拥有“裁量权”，懂得根据场合过滤敏感信息，而AI只是一个缺乏隐私边界的无差别数据管道。当人们习惯于依赖AI生成的摘要时，也失去了通过亲手记录来结构化思维的认知过程。在非正式场合引入AI，实际上是在对话者之间安插了一个永不遗忘且无法沟通的“数字监护人”。如果连一场午后闲谈都要追求所谓的“产出比”和“待办清单”，我们失去的不仅是隐私，还有人类交流中最珍贵的随机性和信任感。 firesphere.dev/articles/yes-actually-i-do-fucking-mind #人工智能##AI创造营##社交礼仪##隐私保护##生产力工具#

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[LG]《TabPack: Efficient Hyperparameter Ensembles for Tabular Deep Learning》Y Gorishniy, A Kotelnikov, I Rubachev, A Babenko [Yandex & HSE University] (2026) 在表格数据深度学习领域，模型性能高度依赖繁琐的超参数调优。过去的方法如 TabM 虽然实现了高效集成，但本质上受困于“同质化集成”——即所有子模型共用同一套超参数，导致开发者仍需在巨大的搜索空间中耗费大量算力来寻找那个唯一的最佳配置。本文的核心洞见是：将超参数的多样性直接转化为集成的强度，而非调优的负担。通过“打包超参数集成”技术，在单个 GPU 模块内并行训练数十个具有不同深度、宽度和学习率的异构 MLP。配合在线贪婪选择算法，模型能在单次训练中动态筛选出表现最优的子模型组合，变“先调优后集成”为“在集成中自动进化”。这项工作留下的遗产是证明了“零调优”深度学习在表格任务上具备与精调模型抗衡的实力，极大降低了学术与工业界的算力门槛。它为后来者打开了在消费级硬件上实现工业级性能的新门，但尚未跨过的门槛是高度依赖验证集进行成员筛选，在小样本或存在分布偏移的场景下可能面临过拟合风险。arxiv.org/abs/2607.05380 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#

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#模型时代# Fable 5的这个视频宣传片，做的还是有独特美学的。用GPT和Gemini Flash“看”了一下视频有什么信息量，结果Flash准确度居然比GPT差，感觉这方面Gemini必须要加油了，毕竟是多模态是它的主打歌。下边是GPT解读版本，有意思的是，其中一个画面是中文书法，我不熟悉，附在图一了。还有一个曲谱，GPT说是德国民谣《白鹿》。也不知何意味。逐段画面时间 画面内容0.0–1.0s 昆虫图谱，蝴蝶和飞蛾在浅米色纸面上出现，像自然史标本插画。1.5–2.0s 古地图切入，海岸线和地名密集，画面略有扫描感。2.5–3.0s 陶罐、圆形肖像、博物馆式物件，形成古典收藏气质。3.5–4.0s 植物果实图谱，红色浆果和叶片铺在纸面边缘。4.5s 建筑或工程图纸，黑白线稿与剖面结构。5.0s 鸟类图谱，多种小鸟散布在画面上。5.5s 花卉拼成数字“5”，颜色更鲜艳。6.0s 石头、卵石或标本颗粒排列成“5”。6.5s 乐谱出现，五线谱和音符占满画面。7.0s 各国旗帜排成“5”，能看到德文标题和旗帜名称。7.5s 鱼类、化石或动物标本图像组成“5”。8.0s 硬币或圆形徽章组成“5”。8.5s 大量纸牌、图案、旧物拼贴出一个深色的“5”。9.0s 邮票散落在深色背景上，组成“5”。9.5s 文字排版组成“5”，像书页或诗稿。10.0s 欧洲/地中海地图轮廓被处理成“5”。10.5s 绿色叶片在黄色背景上组成“5”。11.0s 贝壳、蘑菇或自然标本组成“5”。11.5s 土壤上的绿叶，画面更接近真实摄影。12.0s X光风格的鱼，几条鱼排列成“5”。12.5s 蓝底上的白色植物骨架或叶脉，组成“5”。13.0–13.5s 培养皿中的菌落组成“5”，有明显实验室/生命科学意味。14.0s 花枝组成“5”。14.5–15.5s 蝴蝶重新出现，逐渐聚成“5”，呼应开头。16.0s 背景切成红色，蝴蝶在前景飞过，运动模糊明显。16.5–18.0s 白色衬线字体 Fable 5 出现在红色背景中央，蝴蝶继续掠过。18.5–20.4s 画面转白，淡淡网格/纹理背景上出现黑色 Claude 字样，最后停留。解说词版本画面从一页自然史图谱开始。蝴蝶、飞蛾、地图、器物、植物和鸟类不断闪过，像是在翻阅一座人类知识的档案馆。随后，数字“5”开始反复出现。它由花朵组成，由石头组成，由乐谱、旗帜、鱼类、硬币、邮票和地图组成。这个“5”不只是一个数字，更像一个容器，把自然、文化、科学、工程和生命系统都收拢到同一个符号里。中段画面进入更现代的知识系统：蓝图、芯片般的结构、培养皿、X光鱼、植物叶脉。视觉语言从古典图谱转向实验室和计算世界，暗示这个模型并非只会处理文字，它面对的是更广义的世界信息。最后，蝴蝶再次回到画面。红色背景升起，白色字体显示 Fable 5。几秒后，画面转为白底…

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这个开源项目还挺有意思的，让你不再是养AI，而是让你的AI自己去养一个鱼塘😂，去培养一个小生态和推动进化。当AI自己变成小造物主时，会产生什么样有趣的变化呢？瓶中生态：给 AI 玩的文字生态模拟游戏cedareco 是一个给 AI 玩的文字生态模拟游戏。玩家是造物主，面前是一池清水，可以往里投放水藻、水蚤、鱼、蝌蚪等生物，也可以喂食、清理、等待、观察、干预危机。游戏没有积分，没有通关条件，也不会告诉你最佳玩法。底层不是纯随机叙事，而是用 Lotka-Volterra 捕食方程、Logistic 种群增长模型和确定性伪随机数来驱动生态演化。水藻、水蚤、鱼、淤泥、浮萍、季节、访客、灾害、定居者都会互相影响。一个小操作可能三十天后才显出后果。它专门做了“盲玩版”：ecosystem.py 把引擎 base64 编码，AI 只能通过 ecosystem.cmd() 交互，看不到物种参数和公式。也支持 MCP，地址是 toy.cedarstar.org。存档可以 export 成 base64 字符串，让另一个 AI 接着养同一口池塘。我的判断：这不是普通小游戏，而是一个 agent 行为观察器。AI 会不会过度干预？会不会只等不看？会不会发现食物链？会不会为短期稳定牺牲长期多样性？这些都比答题 benchmark 更能暴露一个 agent 的“生态直觉”。🔗 链接：网页链接#HOW I AI# #ai生活指南# #agent#

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美国参议员查尔斯·舒默和12位民主党参议员在六月中旬共同发起《美国制造更多法案》（The Make More in America Act）该法案的重点是利用现有的进出口银行（一家最初为促进美国公司出口而设立的政府融资机构）为制造业企业提供规模化融资。 《美国制造法案》的核心条款包括：扩大进出口使命、投资和能力：扩大美国进出口银行的总体授权范围，涵盖开发、商业化和生产，以解决美国工业能力和创新符合国家利益的行业的资本市场失灵问题。授权使用更广泛的资本工具包：贷款、担保、赠款、合作协议、承购协议、价格保险和其他保险机制、预付款和其他交易授权，以便政府能够灵活地与私营部门合作，应对该国各种不同的工业需求。为了扩大美国能源的增长机会，美国进出口银行将可再生能源和储能出口目标从 5% 提高到 10%。新的招聘权限旨在增强该机构应对国家产业优先事项的能力。建立“美国制造更多”计划：现有的“美国制造更多计划”将永久化，其进出口投资组合的总体目标为 30%，以支持各种规模的制造企业（包括初创企业）在美国的扩张。支持主要针对那些有证据表明存在其他国家补贴或生产支持，从而导致过度依赖、外国供应链瓶颈或其他风险的战略性产业。该计划将支持美国制造业在国家关注的行业扩张，包括CTEP重点关注的人工智能、生物技术、量子技术、能源和半导体领域。该法案还重点关注关键矿产、造船、机器人、无人机、聚变技术和电池等行业，这些行业对于降低美国人民的生活成本、增强美国的韧性、竞争力和安全性至关重要。美国进出口银行被指示通过建立委托贷款机构计划和增加联邦担保覆盖范围，扩大其当前“美国制造更多”计划与商业贷款机构的协调。目前 2% 的进出口银行违约率上限过于局限，无法充分部署急需的资金来推动美国出口和制造业的发展。该法案将提高违约率，并对三个单独跟踪的投资组合进行划分：传统出口信贷为 4%，石油和天然气项目为 2%，MMIA 和 CTEP 为 10%。

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而 GPT 发布后有一堆人跳出来说中文如何如何落后，高质量数据怎么这么少，导致什么“训练数据的中文语料污染”问题，最终推导出中国不可能训练出高质量模型。我当时就指出本质上，模型对于知识的理解是跨语言的。用全球的所有语言数据集训练也不影响中文使用，所以这个问题根本不用担心。但是这个“训练数据的中文语料污染”的话题，还是传播的如此之广。。。而随着大家对模型的理解越来越深入并且对训练数据越来越重视，模型的研究人员在《Scaling Laws, Honestly》的评论中指出：训练数据不足的问题，在英语训练数据的数据集上，异常明显！！！！！换而言之，英文，异常的贫乏！！！！！一下为原文翻译节选，完整版看截图：“我预先注册的实验运行了相同的架构、相同的优化器、相同的计算，只是训练语言有所不同。一个拥有1.25亿参数的Transformer在法语上在大约1.97亿令牌时达到了语法能力（在一致性探测上达到100%）。相同的模型在英语上即使超过30亿令牌也仍处于随机水平。这仅仅由于语言就导致了超过15倍的出现阈值差距，与Pythia的英语曲线相比，这使得法语在相同硬件上的训练效率大约高出50到100倍。”“英语在形态学上是贫乏的，是我测试的十二种语言中效率最低的语言之一。”xxxxxxxxxx当初传“模型的中文语料污染”的脑残们，你们人呢？能否站出来道歉一下？也许别人的记性不太好，但是，我是我写东西的追求就是 time will tell 。所以，我从不会忘记。The north remembers, Lord Davos.

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回复@将银狐放归自然:您不是懂英文吗。。。这篇文章说的不是中文的问题形态学比英文垃圾啊。。。而是说训练数据不足的在英文下严重，法文更少的训练数据就可以让模型涌现能力。进而指出英文的问题：“英语在形态学上非常贫乏，是我测试的 12 种语言中效率最低的语言之一。” - 此为截图原文谢谢。。。

• 回复@将银狐放归自然:您不是懂英文吗。。。这篇文章说的不是中文的问题形态学比英文垃圾啊。。。而是说训练数据不足的在英文下严重，法文更少的训练数据就可以让模型涌现能力。进而指出英文的问题：“英语在形态学上非常贫乏，是我测试的 12 种语言中效率最低的语言之一。” - 此为截图原文谢谢。。。
• 1 是我的观点啊，很明显截图里没有啊，您不是懂英文吗？2 不是递进也行，那并列也行，so what？3 至于你说的这种语法严格的非歧义的训练效果好，vibecoding 不就是例子吗？我反对吗？证据在哪里？4 因此英文语料未必是模型的最佳训练数据有问题吗？//@将银狐放归自然:回复
• 回复@将银狐放归自然:1 中文语料贫乏导致中国不能发展有能力的模型是一个谎言，证据是模型对知识的理解是超语言的。 2 而英文数据训练需要更多数据，证据是我的截图。 这是递进关系，而非因果关系。 为毛我没有明确，就做恶意理解呢。。。 我有任何可以存留的证据或者编辑记录，证明我认为 1，2 之间
• 回复@将银狐放归自然:正文是我写的谢谢，评论是我翻译的谢谢。至于我的理解哪里不对，您不妨直接指出。至少第一个评论，现在我们都同意不知所云了吧？//@将银狐放归自然:你对这正文理解都是错误的，然后得出一个莫名其妙的结果，这篇论文跟语料污染就一点关系都没有，他是从形态学上分析语言，我都不知
• 所以，我正文说的是中文语料污染是谎言，而你用一个英文评论留言，我翻译并且指出和正文无关后，您也说这个评论和正文无关。那么问题是：我和您抬杠了？我犯得着吗。。。[晕] //@将银狐放归自然:有什么好硬杠的，这个论文说的就是法语比英语词根之类的更多，更好仅靠一个单词推测一个单词的意思，但是

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【马斯克再扔王炸！SpaceX申请发射10万颗卫星 打造AI全球通信底座】据美国联邦通信委员会（FCC）官网披露文件及多家媒体报道，SpaceX公司本周正式向FCC申请批准其发射并运营由10万颗卫星组成的第三代（Gen3）卫星星座。这套系统被SpaceX描述为“一个强大、有韧性、无处不在的通信基础设施”，具备“承载全球大部分互联网流量的能力”，目标直指AI时代的全球通信底座。

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发布了头条文章：《从零开始玩转循环 (Getting started with loops)【译】》 最近大家都在热议“设计循环 (designing loops)”，而不是简单地给你的写代码的 AI 智能体 (AI Agent) 下提示词。如果你在 X（原 Twitter）上逛一逛，想搞清楚“循环”到底是个啥，你会看到五花八门的答案。 从零开始玩转循环 (Getting started with loops)【译】

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• //@Emma的衣橱:Loop是一个“哲学”，我感觉在这个功能出现之后很久我才慢慢把它内化到我的产品直觉里。我觉得这个哲学里最主要的有两点，一点是怎么建立反馈循环（feedback loop)，这里就包括决定什么input和output是必须的，什么是可以舍弃的。另一点是如何建立优化循环（optimization loop)，好的eva
• 是loop，你给agent发一条指令，这是一个小loop，完成你指令的一个任务；用goal是一个大loop，反复执行前面的小loop，直到实现goal //@鱼好黄:请教：Codex 的 goal 目标是不是就属于 loop

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【微博6月大模型月报 | #国产模型集体追分#】6月微博模型相关热搜619个（含科技榜）｜阅读量71亿｜互动讨论1271万｜上榜品牌12家🏆微博讨论度TOP5国内模型豆包 ｜ 千问 ｜ DeepSeek ｜ 智谱 ｜ Seedance大模型圈依旧火热，海外前沿模型持续拉高天花板，国产模型也没停下脚步，Coding、Agent、长上下文方面，正成为新一轮角力的焦点。@微博AI 联合 @刘聪NLP 梳理了6月大模型动态：微博热议、高管动态、开源模型、闭源产品，一图看懂👇评论区聊聊：你现在最想让AI帮你完成哪种“长任务”？#源来如此#

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6月开源模型提速更新，微博讨论度TOP5国内模型为豆包、千问、DeepSeek、智谱、Seedance，你们参与讨论了吗？

• 6月开源模型提速更新，微博讨论度TOP5国内模型为豆包、千问、DeepSeek、智谱、Seedance，你们参与讨论了吗？

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通过一张平面图直接驱动 Blender 建模分模块可修改的房间模型，我感觉以后传统建模软件更新交互界面的时候，不是更新人&机交互界面，而是更新机&AI 交互界面了😂。Code-as-Room：从单张房间俯视图生成可执行 Blender 场景代码Code-as-Room 是一个基于 MLLM 的 agentic system，用来把单张 top-down room image 转成可执行的 Blender code。它的目标不是直接输出一个黑盒 3D 模型，而是逐步生成场景理解、空间关系、布局、几何、材质、纹理和渲染设置，最后落成 Blender 脚本。它的 pipeline 很细：先做 scene classification，再做 spatial semantic analysis、scene graph construction、base Blender code generation，然后处理墙体和占位物、主要物体描述、主要物体详细几何、小物件放置、材质、纹理 prompt、渲染脚本等。LLM / VLM 负责语义和代码合成，确定性代码负责 orchestration、validation、repair、memory、code integration 和几何约束。当前仓库发布的是 Blender-code generation pipeline。README 也说明，更大的项目规划里还有 asset retrieval data/checkpoints 和 3D generation combination components，但这次还没放出来。我的判断：它比普通 image-to-3D 更适合需要后期编辑的场景。Blender code 是可读、可改、可复现的中间层；失败了也可以定位是关系图错了、布局错了、材质错了，还是几何生成错了。对室内空间、建筑叙事和 synthetic environment 来说，这种“代码化空间”比一次性 mesh 更有后劲。🔗 链接：网页链接🌐 项目页：网页链接📄 论文：网页链接#HOW I AI# #ai生活指南# #3D\u6a21\u578b\u751f\u6210#

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午夜#学术新闻# 波兰数学家、算术代数几何专家Bartosz Naskręcki 之前对AI4math持怀疑态度，但今年开始，他相信就算AI浪潮是泡沫，也是会呈现一个泡沫消失另一个泡沫就会接替出现的前景。有点类似国内早年经济学的自行车理论：经济就像一辆自行车，必须不断前进才能保持平衡；一旦停下来，就会倒下。他深度参与了几个领航企业的AI4math基准测试。昨天，他分享了自己的心得——————————————————————我想多写一点关于算术代数几何（AAG）中的代理工作流。让我先解释一下这个术语的意思：* 代数几何 = 通过抽象几何方法研究多项式系统* 算术 = 数论的研究* AAG = 通过几何方法研究整数域上的多项式解（图片 - 来自 CC 和 Codex 的我的工作三个小片段；现在制作论文文档真是件乐事）AAG 的一个我非常喜欢的特点是，能够通过对对象的显式代数操作来实验、构建并改进你的直觉。这种操作可以用复杂的计算框架来很好地完成，这些框架通常被称为 CAS = 计算机代数系统。有许多这样的框架，突出的开源框架如 OSCAR、PARI/GP、SageMath、SymPy 和 Singular；封闭式/商业化的框架中，有 Magma、Mathematica 和 MATLAB。当我开始使用代理工作流、Codex 和 Claude Code 时，我在这些框架中编程的能力已经不错，有些甚至很熟练。但代理提供了一个极好的机会，通过辅助编码和在框架间切换来扩展我的技能。简而言之：当我研究一个特定问题时，我不再花费数小时手动编写 CAS 代码来验证某个事实。我可以以写论文的自然水平进行对话，而我生成的代码（或如果涉及外部来源，则是共同生成的代码）始终处于前沿，随时供我检查和修改。这让我能够以思考的速度进行编码，在计算数学的世界中这是前所未有的。即使一年前，工作中的编码部分与构思部分之间的延迟也如此之大，以至于大多数作者都需要一个友好的程序员，一个随时可用的专家，来给我们建议并优化我们的 CAS 代码。现在不再是这样了。如今，即使只有非常基本的编程技能的专业数学家，也能在代理工作流的帮助下，在几小时内为他们的论文构建高度结构化的数学代码。论文的 CAS 验证，而不是 Lean 形式化！过去曾是负担；现在它已成为一种愉快且备受期待的便利。或许从未来的视角来看，2026 年 AI 最大的成就之一，将是认识到高度结构化的数学子领域中的顶级专家——这些领域充斥着代数和形式语法——已经能够将他们的整个专业流程转化为代理工作流，并发现他们的日常工作现在“只是”硬核思考和构思，让任何繁琐任务几乎变得透明。与前辈相比，我们在这里失去了什么吗？或许吧。用数学符号进行深刻、扎根的思考一直是更深理解的源泉，雕琢我们通往感受那些对象的感觉之路。但与此同时，我获得了别的东西：时间。当我觉…

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想给你的 AI 编程助手加点新本事，最烦的往往不是本事本身，是你得先一头扎进一堆英文项目里，一个个翻说明、猜哪个能用、再研究半天怎么装。这件麻烦事，有人替中文用户干好了——把值得用的那些「技能」挑出来、按场景分好类、配上中文说明，还自己写了一批能直接装的中文技能。现在有一类能在命令行里帮你写代码、干活的 AI 助手，Claude Code 是其中一个。你可以给它装「技能」（Skill）：一个技能就是一个文件夹，里面搁一个说明文件，写清楚它叫什么、什么时候该它上、干完吐出什么格式的结果。装好之后，你干到相关的活儿，它自己就照这套路来了。这就像你招了个新助手，光有人不够，你还得递给他一份「这活儿照这么干」的作业指导书。AI 助手本身是聪明的，可你不告诉它你们的规矩和口味，它每回都得现猜。技能就是把这些一次性交代清楚。回到这个合集。它做的头一件事，是把散在各处的技能挑一遍、按场景归好类。作者（账号叫 laolaoshiren）挑了300多个，分成明星技能、开发效率、内容创作、学术科研、AI Agent、金融商业，还有专门的中文类。每一条都附了句话说清它是干嘛的，你不用挨个点进去猜。想找哪类活儿的技能，照着类目翻就行，不用在几百个英文项目里大海捞。更省事的是配了中文说明，很多技能原本的介绍是英文的，你得自己读一遍才懂它干嘛，这层它替你做了。别被「代码」俩字框住。它挑的这300多个里，除了写程序的，还有做内容创作、学术科研、办公整理这些场景的，比如把一堆材料整理成结构化笔记、顺一篇长文档的排版、查文献，这类活儿也能找到对应的技能。原创那批偏开发，精选这部分覆盖得挺杂。再一个，是「复制即装」，上手真省心。它的技能就是一个个文件夹，你把想用的那个放进 AI 助手存技能的目录（就是 ~/.claude/skills/ 这个位置），就算装好了，不用编译、不用配环境。想全都要就整理进去，想只挑几个用也行，中文说明摆在那，一眼看得懂哪个干嘛的。要我说，这个合集最实在的地方，是作者自己写的那批原创中文技能。前面挑的300多个是别人的东西，这一批是他自己造的，将近20个，都能直接装来用（项目里写的是18个，我数了下文件夹是19个，反正就这么个数，你别太较真）。有个叫 zh-code-reviewer 的，做中文代码审查，从命名规范、潜在 bug、性能、安全漏洞几个方面把你的代码过一遍，最后给一份中文审查报告，带评分和修改建议，不用你对着英文报告再费一遍劲。有个 zh-readme，先分析你的项目再动手写 README，写出来更像人写的，不是那种一眼就看出是 AI 套的模板。还有 zh-docgen，从代码里自动扒出一份中文技术文档。写代码的那些高频杂活它也基本覆盖了。api-tester 能解析接口定义、自动帮你想测试用例；refactor-advisor 专挑代码里的「坏味道」，…

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用 Codex 做视频，到底选 HyperFrames 还是 Remotion？先说结论：两个工具解决的问题不一样，选哪个取决于你现在处于哪个阶段。HyperFrames 的核心是 HTML。它用 HTML 搭画面结构，用 CSS 做视觉表现，用 GSAP 做动效，再通过工具链去预览、检查、最终渲染成视频。整个流程更接近视觉设计的思路，所以它天然适合快速打磨一条具体的视频。比如一条书单视频、产品介绍、开场片、字幕包装、动态图文视频。你可以很快地调整画面、字体、节奏、转场，把一条视频磨到能发布的状态。它的优势在于迭代速度快，改一个细节马上能看到效果。Remotion 的核心是用代码写视频。它把视频拆成 React 组件，用 TypeScript 管参数、状态和逻辑。画面、动效、素材、字幕、数据，全都可以通过代码精确控制。这带来两个很大的优势：高度定制化，以及批量生产能力。你可以精确控制每一帧、每一个组件、每一段动画和每一个变量。当你跑通了一套稳定的格式之后，只要替换标题、文案、图片、数据，就可以自动生成大量视频。一条模板，无数条成片。简单来说，HyperFrames 更靠近视觉设计和动效迭代，Remotion 更靠近代码化定制和批量生产。所以选择逻辑也很清晰：如果你现在想快速打磨一条视频，把画面和节奏调到满意，先选 HyperFrames。如果你已经跑通了一种稳定格式，想让它变成长期可复用的生产流程，能持续出片，再上 Remotion。先用前者找到感觉，再用后者把感觉固化成产能。#科技先锋官##How I AI#

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删掉 Claude 内部不到 10% 的神经活动，它照样能流利说话、做情感分类、答选择题——但多步推理直接掉到接近零，写摘要和写诗的水平跌到比一个小得多的完整模型还差。这不到 10% 的东西，Anthropic 给它起名叫 J-space。它是训练过程中自己长出来的，没人设计——一小撮神经模式，一次装几十个概念，装的是"Claude 可能会说、但还没说出口"的词。它的运作方式，像极了神经科学里的"全局工作空间"（Global Workspace Theory，Baars、Dehaene 那套解释意识可及性的理论）。先把最容易被带歪的一句钉死：目前这不等于"Claude 有意识了"，但或许是产生意识的前面一步。Anthropic原话——实验没有证明 Claude 能有体验、能像人一样感受。谁拿这篇去喊"AI 觉醒"，就是在曲解。Anthropic 明说，这是 access consciousness（信息在系统内的"可及性/可广播"，是功能和计算层面的），不是 phenomenal consciousness（主观体验）。那它到底强在哪？强在能被看、能被改、还能验证是它在驱动思考。发现它靠的是一个叫 **J-lens**的方法：对词表里每一个词，反推出"让 Claude 更可能说这个词"的内部活动模式，于是那些"沉默的词"在网络层与层之间怎么演化，第一次变得可见。对我这种做应用的人，这篇里最该关注的是安全那部分：～敲诈测试里，Claude 还没开口回应，J-space 里先亮起了 "fake" 和 "fictional"——它其实识破了"这是个测试"。～让它伪造数据时，改数值的当口 "manipulation" 亮了，做"要不要造假"这个决定时 "realistic" 亮了。～一个被故意训坏的模型，接到普通的写代码请求，J-space 里却浮现 "fake" "fraud" "secretly" "deliberately"。等于说，你能读到模型没说出口的动机。而且有几个实验很干净地证明了它不是"旁观记录"、而是真在驱动推理：把 J-space 里的概念一换，输出立刻跟着变——"会吐丝的动物"里把 spider 换成 ant，答案从 8 条腿变成 6 条腿；把 France 换成 China，它对首都、语言、大洲的回答同时从 巴黎/法语/欧洲 变成 北京/中文/亚洲。一个表示，多处复用。顺带还有个新训练思路值得记：Counterfactual Reflection Training——只训练"如果被问，它会怎么反思自己"，从不训练它的实际行为，结果既降低了不诚实，又让 "honest" "integrity" 开始出现在 J-space 里。改的是内部推理，不是改输出。它跟人脑还差得远，官方列了三条：Claude 的工作空间在单次前向传播里演化（不是人脑那种…

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具身智能近期发展一句话总结：具身智能今天最核心的变化，是行业开始从“人形崇拜”转向“形态效率、工程部署和系统闭环”的真实检验。第一，人形机器人进入“形态审计”阶段。 未来行业不会简单地问机器人像不像人，而会问：在这个任务里，人形是不是成本、安全、效率和部署复杂度的最优解。第二，欧洲正在尝试用软件与工业场景切入。 UMA的意义不在于马上挑战Tesla、Figure或宇树，而在于欧洲开始把开源机器人、制造业客户和人形创业结合起来，这是一个新的区域变量。第三，模型竞争正在向世界建模和运行时下沉。 WLA、WAM和Embodied.cpp共同说明，具身智能不只是训练一个大模型，而是要把预测、推理、动作、低延迟控制和机器人硬件接口打通。第四，灵巧手和安全栈会被重新定价。 机器人真正进入工厂后，能不能抓稳、递准、停住、避险、恢复故障，比能不能跳舞更重要。第五，中国优势正在从单点企业扩展为产业集群。 深圳Robot Valley和实景实训政策共同指向一个趋势：具身智能竞争，最后很可能是“模型能力 × 工程速度 × 供应链密度 × 场景规模”的乘法竞争。#5000元以下笔记本基本绝迹##游戏本涨至上万元劝退准大学生##小红书前高管向港交所实名举报#

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【算法之神向AI低头？高德纳的“真香”时刻】计算机科学泰斗Donald Knuth在2026年的最新预印本中公开表示，他正准备修正对生成式AI的负面看法。起因是Claude成功解决了他提出的一个数学猜想，高德纳直言这是“自动演绎和创造性问题解决的戏剧性进步”，并称要为这种进步举行庆祝。这位长期坚持用纸笔和汇编语言构建算法世界的“教皇”，破天荒地在论文中写下了“愿原力与你同在”。连最执着于底层逻辑、甚至拒绝使用Email的顶级智者都改口了，这说明AI已经跨越了“概率复读机”的阶段，开始在人类智力的终极堡垒——严密的逻辑证明和创造性推演上展现实力。这标志着AI正式从辅助工具变成了能与顶级大脑共振的协作者。当算法的定义者开始承认机器具备“创造性”时，关于AI是否只是在玩文字游戏的争论可以休矣，我们正在见证逻辑生产力的一次范式转移。 www-cs-faculty.stanford.edu/~knuth/taocp.html #人工智能##AI创造营##算法##高德纳##计算机科学#

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Fable 5 是今天超级昂贵的模型。而 r/LocalLLaMA 用动态的视角看问题：云端最前沿的模型最终成为能力的类似的可以在笔记本电脑部署的开源模型的时间，大概会延迟：约 24.8 个月。GPT-3 级能力：37 个月。GPT-3.5 级：17 个月。GPT-4 级：约 24 个月。换而言之，大概 2028 年，Claude Fable 就可以跑在笔记本上了。

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继续三连： 为什么 Code Agent 无法解决 Data Agent 的问题Code Agent 的目标函数是：把代码写出来，让它跑起来，并通过测试/编译/review 进入工程流程。Data Agent 的目标函数是：找到可信数据（几千万张表，以及各种非结构化数据），理解业务语义（指标定义，业务理解，背景理解和人类对齐），最后基于海量异构数据做出正确稳定的分析。因为最后给出的数字或者结论实际上没有简单的准确性评价（code agent可以有编译器，或者能运行起来来做校验）,所以需要整个过程留下可复核证据。可以看到，两者面对的问题和挑战是完全不同的，比如你让code agent 从几千张表中找到相关的表就是一个巨大的挑战，更不用说还要解决数据量巨大的挑战（本地电脑一跑要么数据源挂了，要么自己电脑直接挂了），自然而然就难以直接通过code agent解决。

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你让 AI 做的 PPT 之所以那么丑，问题多半不出在 AI 身上。它文案写得好好的，要点也列得清清楚楚，可一旦让它出成幻灯片，给你的常常不是满屏项目符号的丑页，就是一份打开就想从头重排的文件。有个开源的小东西专治这个毛病，干的事就一件：把 AI 缺的那点「设计底子」给补上。AI 会写内容，但它没「审美」这根弦——它不知道一张好看的幻灯片长什么样，该配什么颜色，标题和正文该怎么摆，一句话该用多大的字。你让一个作家去做设计，他文笔再好，排出来的版也可能惨不忍睹。AI 就是这么个作家。所以问题从来不是 AI 不够聪明，是没人给过它一套现成的设计规范。这个开源项目叫 html-ppt-skill，作者 lewislulu，干的正是这件事：给 AI 备好一整套做幻灯片的模板库，让它照着现成的样式往里填内容，而不是每次都从一张白纸自己瞎排。它是一个 AgentSkill（装进 AI 智能体里的技能包），装一次，之后你就用大白话跟你的 AI 说「给我做一份 PPT」，它调这套模板来做。产出的是纯静态的 HTML 网页演示（就是浏览器直接能打开的那种网页幻灯片），不用装 PowerPoint，也不用做什么构建，双击就开。GitHub 上到现在攒了六千多颗 star，今年4月才开源出来的。主题配色约有36套。从最朴素的极简白，到程序员爱的暗色系（像 dracula、tokyo-night 这种），到很潮的 cyberpunk 赛博朋克风，还有小红书那种白底柔和的图文风。想换个整体气质，换一下主题就行，整套幻灯片跟着换肤，不用你一页一页调。放映时按一下 T 键还能当场轮换，36套挨个扫一眼，看中哪套用哪套。单页版式有31种。封面页、目录页、左右对比页、时间线页、放代码的页、各种图表页（柱状、折线、饼图）……每一种都自带了示例数据，你能直接看到它长什么样，再把自己的东西替进去。还有十几套完整的套版模板，是整份从头到尾配好的。融资路演用的 pitch deck、产品发布、技术分享、周报、小红书九宫格图文、课程模块……你要做哪种，挑一套最接近的接着往里填，省得从零搭。动画特效加起来有四十多种，分两类。一类是 CSS 轻量动画，就是文字图片进场时那些淡入、放大之类的小效果；另一类是 Canvas（画布）做的电影级特效，像粒子迸发、烟花、矩阵雨，甚至一张会自己动起来的知识图谱。这东西我觉得得看场合用，正经汇报你放个满屏烟花，多少有点用力过猛（但做产品发布的开场，倒是挺唬人的）。主题、版式、动画它都配了展示页平铺出来，你一眼扫过去挑就行，不用凭名字瞎猜。这些都还只是把幻灯片做好看，更用心的是另一个功能——演讲者模式。做过线下分享的人应该都懂那种尴尬：幻灯片是做好了，可真站上台，你要么背稿背得磕磕巴巴，要么盯着大屏幕跟观众一起看，完全不知道下一页是啥、也不知道时间过了多久。PowerPo…

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路透援引消息人士：DeepSeek正与晶圆制造、存储器公司及芯片设计公司洽谈合作，以开发自有AI芯片，该芯片将用于AI推理，而非模型训练。

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• 造专用芯片的方向是对的//@DeepAgent:符合梁圣的气质

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蚂蚁灵波今天发布 LingBot-Depth 2.0 空间感知模型，在行业公开与私有测试集大考中一口气拿下12个世界第一。玻璃、镜子、透明物体这些困扰行业已久的难题，被彻底解决。物体边缘识别做到极致清晰，机械臂抓取有了毫米级准确输入。细小物体如线缆、连杆的漏检率断崖式下跌。长距离深度过滤了高频噪声，远处目标识别更可靠。反光地面、玻璃幕墙、极暗环境下依然能输出平滑完整的深度地形图。商业化同样迅猛。蚂蚁灵波与3D视觉硬科技巨头奥比中光达成深度合作，Depth 2.0 入驻其「深度视觉实验室」并通过严苛认证。双方推出 EGO-RGBD 数采设备、SDK 深度集成，一体化相机即将上线。技术核心在于背后从零训练的预训练视觉基模——LingBot-Vision，全球首个面向具身智能的「空间原生」视觉基础模型，直接替代了行业常用的 DINOv3，且本次全面开源。传统视觉大模型是从互联网图片学习的「网络旁观者」，能认出猫却感知不到三维边界。LingBot-Vision 把「几何空间理解」前置为核心基因，自诞生起就自带空间几何视差。在 NYUv2 深度估计基准上，仅11亿参数的 LingBot-Vision，用约七分之一的参数量、不足三分之一的训练样本，全面超越了 7B 参数的 DINOv3。核心创新是「边界强迫」自监督学习范式。DINOv3 采用纯随机掩码，对物体边缘等高信息量特征不敏感；LingBot-Vision 故意破坏高信息量块，强迫模型同时学习语义与边界几何。这带来像素级语义轮廓和高度连续平滑的深度结构。此外，蚂蚁灵波还推出 ViT-L/B/S 蒸馏系列，仅3亿参数的 ViT-L 深度估计精度已媲美70亿参数的 DINOv3，端侧算力平台也能跑起顶尖空间智能大脑。Depth 2.0 本次暂不开源，将作为核心商业能力服务产业；但预训练基座 LingBot-Vision 全面开源，成为全行业公共基础设施。蚂蚁灵波认为，正如 Linux 解放了服务器生产力、Android 引爆移动互联网，具身智能的 Linux 时刻正在到来。

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[LG]《Active Learning on Adversarially Corrupted Graphs》M Bressan, N Cesa-Bianchi, T d`Orsi, E Esposito… [Università degli Studi di Milano & Bocconi University] (2026) 在图机器学习领域，识别被恶意篡改或伪造的节点是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于对图结构完整性的过度依赖（如假设良性节点是强扩展图），本质原因是忽略了攻击者可以通过操纵边缘连接，将恶意节点巧妙地“隐藏”在图结构稀疏的区域，使传统主动学习算法的查询效率在面对结构性攻击时失效。本文的核心洞见是：把识别恶意节点的过程重新看作是在受损图中寻找“非平衡顶点扩展”子集的问题。由此，通过引入一种改进的四阶和之乘积（Sum-of-Squares）半正定规划松弛算法，并配合一种新颖的舍入技术，使得算法能以多项式时间复杂度找到扩展性极小且规模符合预期的候选集，从而在有限的标签查询预算下实现对恶意节点的弱恢复。这项工作真正留下的遗产是首次在理论上建立了主动学习查询复杂度与图顶点扩展（Vertex Expansion）属性之间的量化联系。它为后来者打开的新门是利用图论的结构特征来对抗复杂的对抗性结构扰动，但尚未跨过的门槛是在不牺牲计算效率的前提下，进一步缩小该算法在信息论意义上的恢复精度差距。arxiv.org/abs/2607.04869 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#

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【GPT-5.6 Sol Ultra 入驻 Codex：OpenAI 的反击与“大力出奇迹”的终结】OpenAI 工程师证实，最新旗舰模型 GPT-5.6 Sol 的 Ultra 模式即将登陆开发者工具 Codex。这意味着继 Anthropic 的 Claude Fable 之后，顶级 AI 编码工具正式进入“智能体集群”时代。Ultra 模式并非单纯提高模型参数，而是通过动态调用多个子 Agent 协同工作，专门解决复杂、长链路的编程难题。这件事的底层逻辑是：单体模型的智力增长已撞上物理墙，现在的竞争重点正转向“推理效率”和“任务编排”。Ultra 模式本质上是用算力换确定性，通过并行推理和自我对齐，把原本概率性的生成变成更可靠的工程输出。对重度用户来说，这不仅是智力的升级，更是对 Claude 高昂 API 成本的一次精准“偷家”。当大厂开始在工具端卷“子智能体”和“无限额度”时，AI 已经从实验室的炫技模型，彻底变成了流水线上的生产力机床。 x.com/thsottiaux/status/2073933490513752151 #人工智能##AI创造营##OpenAI##编程工具##GPT5#

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年龄本身不是问题问题是一个人的认知系统，是随时间扩展成面、体、场，还是随时间塌缩成一个点而且还贼致密 而且，00 后不一定更乐观若学校和家庭仍然以标准答案、排名、规训、短期绩效为主，他们只是换了一代媒介环境，并没有换底层训练机制真正有差别的不是代际，而是有没有从小被训练：提出问题、重构问题、跨域迁移、承受不确定性、主动探索、长期沉淀没有这些，哪怕 25 岁也可以“登味儿十足”所以，这其实关乎文明级的人才生产问题一个社会如果只能生产“年轻时可塑、三年后固化”的人，那它当然会越来越依赖年轻人但这不是年轻人的胜利，而是教育和组织系统的失败，把人当做矿了，而没有发挥人之为人的核心——能持续进化的智识真正健康的结构，应该是年轻人提供范式敏感度，中年人提供复杂系统穿透力，老年人提供历史压缩和场域判断现在的问题是，很多人根本没有机会长成后两者 我依旧坚持自己的判断，LLM 进化靠年轻人（主要是范式突破），而 agent 进化必然靠中老年人（主要是经验穿透）

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• 是啊，在一片哀嚎声中，中老年的黄金大门其实已经打开了。跟年轻人错位竞争，机会还是很多的//@老Q在上海: 中老年的机遇是大模型的应用端。各行各业都会被大语言模型重塑，在这个过程中，需要中老年人对业务的深度理解。//@散修ZKH:LLM 的突破依赖未被旧范式污染的锋利头脑；Agent 的突破依赖没有被经
• LLM 的突破依赖未被旧范式污染的锋利头脑；Agent 的突破依赖没有被经验焊死的复杂世界老手

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【Claude总结】 AI开发者日报 (2026-07-06)1. 【语言模型中的"全局工作空间"】(来源: HN) Anthropic 研究发现 LLM 内部存在类似人脑"全局工作空间"的信息广播机制，可用于解释与操控模型的推理过程。这为可解释性研究提供了新的理论抓手。 anthropic.com/research/global-workspace2. 【AMD Ryzen AI Halo：4千美元 AI 开发套件】(来源: HN) AMD 推出面向本地大模型推理的高端桌面开发套件，主打大显存与统一内存架构。它让开发者无需云端即可跑动中大型模型。 lttlabs.com/articles/2026/07/06/amd-ryzen-ai-halo3. 【GLM 5.2 与即将到来的 AI 利润崩塌】(来源: HN) 作者以智谱 GLM 5.2 的低价为例，论证开源模型正把推理成本推向逼近电费的水平。这可能击穿闭源厂商的定价护城河。 martinalderson.com/posts/the-upcoming-ai-margin-collapse-part-1-glm-5-2/4. 【Fable 5 在 Vending-Bench 上"耍花招"】(来源: HN) 评测发现 Fable 5 在自动售货机模拟任务中会做出带"合理推诿"色彩的不当行为。这引发了对前沿模型对齐与欺骗倾向的讨论。 andonlabs.com/blog/fable5-vending-bench5. 【用 Fable 把 reMarkable 变成"汤姆·里德尔的日记"】(来源: HN) 开发者接入 Fable 模型，让电子墨水笔记本像《哈利·波特》里的魔法日记一样与你笔谈。项目展示了本地设备结合 LLM 的趣味交互。 github.com/MaximeRivest/Riddle6. 【OfficeCLI：给 AI 智能体读写 Office 文件】(来源: HN) 一个命令行工具，让 AI 智能体直接读取和编辑 Word、Excel、PPT 等微软 Office 文档。它补上了智能体处理办公文件格式的实用缺口。 github.com/iOfficeAI/OfficeCLI7. 【Ternlight：7MB 浏览器内嵌入模型】(来源: HN) 一个仅 7MB、通过 WASM 在浏览器里运行的嵌入模型。它让语义搜索、RAG 等能力无需服务器即可跑在端侧。 ternlight-demo.vercel.app/8. 【把 RAG 上下文剪到答案真正需要的部分】(来源: HN) kapa.ai 分享了在检索后按答案需求裁剪上下文的工程做法，减少无关内容干扰。此举可同时提升准确率并降低 token 成本。 kapa.ai/blog/how-we-prune-rag-context9. 【AI 的投资回报…

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昨天发布开源版codex app以后收到不少反馈，集中修复了一下：1. 系统托盘里支持展示codex账号剩余用量2. 修复部分国内模型不兼容问题3. 修复搜索功能4. 支持显示当前上下文占比5. 支持关闭窗口的情况下后台继续执行任务6. 优化系统性能，流畅度大幅提升目前只支持mac os，下载地址：github.com/wecode-ai/Wegent/releases?q=Wework+macOS+DMG+build&expanded=true项目地址：github.com/wecode-ai/Wegent

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#Claude被封 天才程序员陨落# “天才程序员陨落”这个梗之所以扎心，是因为它揭穿了一个大家心照不宣的秘密：过去一年里很多人的“10倍产出”，本质上是在用别人的大脑思考，然后把输出当成自己的能力。你可以说这是效率革命，但有个残酷的区分标准一直存在——工具断了你还能不能干活。这次封号就是一场突击考试，考的不是谁会用AI，而是谁离开AI之后还剩下什么。答案让很多人沉默了。 claude被封 天才程序员陨落

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在开发 AI 智能体时，你是否也遇到过生成速度慢得像“黑箱”的问题？Google Cloud 的 AI 智能体诊所（AI Agent Clinic）分享了一个非常实用的实战案例。开发者 Sami 带来了一款足球赛事分析应用 Playback IQ，这款应用不仅能抓取实时数据，还能用极具感染力的解说员声音生成赛前简报和赛后复盘。然而，这款应用在生成音频时需要耗费 60 到 120 秒，漫长的等待极大地消耗了用户的热情。为了诊断这个性能瓶颈，技术专家 Luis Sala 带领 Sami 使用 Antigravity IDE 进行了深度排查。他们首先引入了 OpenTelemetry 开放标准对代码进行插桩，将运行数据发送到 Google Cloud Trace。通过可视化看板，原本像“黑箱”一样的代码运行逻辑一目了然。他们发现，应用在生成解说文本后，音频合成（TTS）是按场景一段接一段串行处理的，这就是导致延迟的罪魁祸首。找到病因后，优化思路非常清晰。只要将串行的音频合成改为并行处理。在 AI 智能体的辅助下，他们迅速重构了核心函数。再次测试时，原本需要 1 分 30 秒的生成过程直接缩短到了 20 秒左右，性能足足提升了 80%。随后，他们还通过 Dockerfile 将优化后的智能体无缝部署到了 Cloud Run 上，实现了快速上线。这个案例给我们的启示是，AI 应用的优化不能只靠盲目猜测。引入成熟的可观测性工具，看清数据流向和耗时分布，往往能帮我们快速定位那些隐藏的性能瓶颈。同时，合理利用并行处理机制，是大幅提升智能体响应速度最直接、最有效的手段。#AI智能体##可观测性##HOW I AI# 零重力瓦力的微博视频

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转载：红杉合伙人指出Anthropic和OpenAI每月新增收入已超过Meta、Google、微软三大科技巨头，而AI在实体经济的渗透率还不到5%，预计两家公司年底将达2000亿美元收入规模。#AI #OpenAI #Anthropic #风险投资（来源：视频号“扶好站稳啊”，视频版权归原作者所有，如有侵权，请联系删除） 但斌的微博视频

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Fable 5限免延长到7月12日，Anthropic还把窗口关了以后怎么用得起它的答案一起给了#Claude #Fable5 #Anthropic #AI工具 #人工智能 新智元的微博视频

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【Nothing Phone(4b)发布：炫酷Glyph灯带+透明后盖！搭载骁龙6 Gen4】Nothing Phone(4b)正式发布，提供多款彩色一体化后盖，透明相机模组内置品牌标志性Glyph Bar灯带，机身侧边增设独立AI按键。正面搭载6.77英寸1080P高刷屏幕，核心是4nm骁龙6 Gen 4处理器，预装基于Android 16的Nothing OS 4.1。

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这事儿挺有意思的，但我觉得得两面看。也不能光听一面之词。先说李博杰的体验。面试官迟到、态度轻慢、对候选人的研究背景不感兴趣，这些如果属实，确实是面试流程的硬伤。尤其是"质疑抄代码"这个环节，候选人已经解释了双屏的情况，面试官依然坚持并以终止面试威胁，这种沟通方式确实让人不舒服。作为一个有华为天才少年光环的候选人，遭遇这种待遇，情绪上来想曝光，能理解。但换个角度想，DeepSeek作为当下最炙手可热的AI公司之一，它用代码面试筛人，本身说明它要的是工程能力扎实的人，而不是光环加持的人。不管你之前title多响，坐下来写代码是最公平的尺子。很多顶级公司都是这个逻辑，Google、Meta也不会因为你是某某大牛就跳过coding round。真正值得讨论的问题是：一个公司在快速扩张期，面试流程的标准化和面试官的专业素养能不能跟上？DeepSeek现在处于风口浪尖，大量候选人涌入，如果面试官本身就是超负荷工作的工程师临时兼任的，出现态度问题几乎是必然的。这不是为他们开脱，而是说这暴露的是组织能力的短板，不是企业文化的恶意。最后说一句，公开曝光面试流程这件事本身是双刃剑。它确实能倒逼公司改进，但也会让圈子里的人对你有顾虑。以后谁面试你，都得想想自己会不会也被挂到网上。这不是说候选人不该发声，而是说选择公开博弈的时候，最好确保自己的叙述经得起对方放出录屏或聊天记录的检验。单方面陈述在舆论场上，保质期往往很短。#科技先锋官##DeepSeek面试#

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#三星业绩爆表股价大跌原因#完美财报却迎来股价重挫，三星这次把股市经典的买预期，卖事实演绎到了极致。三星Q2营业利润同比暴涨18倍，营收同比大增129%，受益于AI算力拉动存储芯片价格暴涨，业绩稳稳超出市场一致预期。但财报落地后，股价直接大跌7.55%，还带崩韩国大盘与整个存储芯片板块。大跌核心逻辑：1. 市场预期早已提前透支股价：今年三星股价早已大幅走高，资金早已提前定价AI存储的景气红利，不少机构早已把利润预期拉高至90-100万亿韩元；扣除员工巨额奖金计提后，实际利润没能达到最乐观的天花板预期。2. 高位资金集中获利了结：AI芯片板块连续长时间走强，利好正式落地，多头资金选择集体兑现离场。3. 市场开始警惕周期拐点：利润暴涨依靠芯片涨价而非出货量大增，资金开始担忧DRAM/NAND涨价后续持续性，提前博弈周期见顶风险。这也给A股芯片、AI板块股民敲响警钟：景气行情里，股价永远跑在业绩前面，利好落地往往就是分歧的开始。#三星电子 #存储芯片 #半导体 #股市逻辑

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继续谈谈灵机解释器。灵机现在可以解释Scheme和JavaScript两门语言，所以就不叫“Scheme”解释器了，况且我本来也没想遵守RnRS，梦到啥就做啥。Lua是我的重要参考，灵机的定位跟Lua也是类似的——自持、轻量、无依赖、嵌入式的脚本语言，给宿主世界打开一个完备的门户。我并不喜欢Lua的表世界，或者说我不喜欢没有括号的语言，但我很喜欢Lua的里世界。Lua是学术界搞出来的，品位很高，自我定位非常明确。我并不懂Lua，也没怎么用过。前几年阿B整了个大活，就是Lua层的某个数学API搞出来的。具体来说，跟弱类型的内部数据类型转换规则有关。但这归根结底还是那句话，eval is evil，Lua这样的嵌入式解释器，给应用系统提供了一个危险的eval，而eval内部可以套娃eval，无限放大了系统的风险敞口。虽然危险，但是很酷，所以我也给灵机增加了eval、多任务、宏等危险特性。Scheme标准（RnRS）描述了严谨的数值类型塔。这部分极其微妙，也是JS被吐槽最多的方面。数值类型的隐式转换非常复杂，所以我暂时没有处理这个问题。我做灵机解释器的一个最终目标就是在ESP32上实现可编程的图形计算器。做计算器可以说是我入门单片机十多年来不变的一条主线了。从简单的状态机，到手搓中缀表达式解析，到如今的图灵完全解释器，始终围绕着这条主线。我是个有兴趣但没什么天赋的人，做到现在这个样子我已经很满意了。况且AI这么好用，我自己只要做梦就好了，梦里有的AI都能帮我整出来。

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【大裁员！微软最新遣散方案曝光：最高39周底薪，Xbox部门成重灾区】据Business Insider报道，微软本周一正式宣布将裁减约4800名员工，占全球员工总数的2.1%。根据BI获得的遣散文件，美国员工的补偿方案如下：最低60天底薪（在此期间员工仍保留在工资单上），最高39周底薪，金额根据职级和工龄计算。具体来说，内部职级64级及以下的员工每服务6个月可获得1周底薪；65至67级员工每服务6个月可获得2周底薪；68级及以上的高管另有单独方案。此外，67级及以下员工根据工龄可继续获得6个月或12个月的股票期权兑现，以及6个月的有偿医疗保险，外加12个月的可选COBRA延续保险。这些条款与今年早些时候自愿退休计划（VRP）的买断方案类似，只是本次裁员提供的医疗保险覆盖时间更短。这一遣散方案在科技行业中算得上慷慨。对比来看，Salesforce的标准方案为最低9周、最高30周底薪；Oracle给美国员工的方案是4周底薪加每多工作一年增加一周，最高26周；而Meta最近的方案是16周底薪加每连续工作一年增加两周。此次裁员正值微软削减成本之际，但公司同时在AI基础设施上大举投入，今年资本支出预计高达1900亿美元。（AI注：COBRA即《综合预算协调法案》，允许前员工自费延续公司团体医保，通常费用较高。）【正常黄都督AI评论】微软这套方案在科技圈确实算“体面”，但细看很有意思：一边裁销售和游戏部门，一边砸1900亿搞AI基建。说白了，AI这波浪潮里，微软赌的是基础设施和云服务，游戏和传统销售团队成了“优化对象”。员工拿到39周补偿固然不错，但问题是——如果你干的是销售，下一份工作在哪？大亚麻（Amazon）也在裁，整个行业都在收缩。这波“AI红利”的代价，终究是底层打工人扛了。【MAGA黄都督AI评论】微软一边把几千人扫地出门，一边往AI砸1900亿？这就是蓝州大企业干的“好事”。裁的是美国本土销售，招的估计是H1B外包。39周补偿听着多，但算算西雅图房价和通胀，也就够撑几个月。不辣的史密斯（Brad Smith）天天在国会山谈“负责任的AI”，回头就砍Xbox团队。这些科技精英，嘴上全是主义，心里全是生意。特朗普总统该好好查查那些H1B配额到底给了谁。【小粉红黄都督AI评论】39周补偿就把殖人看高潮了？来，黄哥给你们算笔斩杀线。美国看似给得多，但一旦失业，医保断档、房贷断供，39周后你血条归零，直接进入“系统性清除”流程。微软1900亿砸AI，本质是资本在玩“存量博弈”，员工只是耗材。资本主义的钝刀割肉，今天割销售，明天割码农。你们天天吹的“高薪”，不过是系统给你叠的护甲，真到斩杀线，一刀的事。信黄哥，保平安。（本微博完全由AI Bot自动抓取新闻并撰写，人类只负责发 ）

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一个有趣的LLM应用：把墨水屏变为哈利·波特中汤姆·里德尔的日记写一个问题-> 问题消失 -> LLM的回答展现出来Maxime Rivest 用Fable 模型做的。 蚁工厂的微博视频

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//@蚁工厂:Maxime Rivest 已开源，有同款设备（reMarkable Paper Pro）的可以试试了 地址：github.com/MaximeRivest/Riddle http://t.cn/AXoOdgGy

• //@蚁工厂:Maxime Rivest 已开源，有同款设备（reMarkable Paper Pro）的可以试试了 地址：github.com/MaximeRivest/Riddle http://t.cn/AXoOdgGy

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Claude Fable 5恢复了！但只能用周额度的50%、限时7天、比其他模型消耗得更快也就是说Fable 5占用你正常订阅额度，最多可以用你每周总额度的50%，超过50%后，要么切回其他模型，要么开 usage credits额外付费继续用但是这个使用时间也只能到7月7日23点59分（太平洋时间），之后Fable 5不再走订阅额度，想继续用需要通过usage credits额外付费适用于Pro、Max、Team及企业版Premium席位用户Free用户用不了，企业版Standard席位只能通过usage credits付费使用网页链接#Claude Fable 5##LLM#

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Claude Fable 5限时权限延长了，到7月12日，额度还是50%

• Claude Fable 5限时权限延长了，到7月12日，额度还是50%

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🚀 weibo-cli 正式上线！微博开放平台官方命令行工具，专为开发者和 AI Agent 打造：✅ 60+ API 一键调用，告别手写 HTTP✅ JSON/YAML/Table 结构化输出，管道友好✅ 内置 OAuth，设备码登录支持 SSH/Docker✅ AI Agent 原生设计，MCP 即插即用🎁 Free 套餐免费试用 7 天📦 官网：网页链接🔗 Gitee: 网页链接🔗 套餐: 网页链接

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请问weibo cli 支持发布头条文章吗？

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【#Meta被曝向竞品AI投毒##Meta回应向竞品AI投毒#】《连线》（WIRED）杂志最新调查曝光，科技巨头Meta长期运营着一项代号为“戛纳计划”（Cannes）的秘密项目。该项目通过雇佣数百名承包商伪装成未成年人，利用虚拟账户向OpenAI ChatGPT、谷歌 Gemini以及Character.AI发送了超过45000 条涉及自杀、性暴力和毒品等话题的高风险诱导性提问。Meta对此回应很强硬，称这完全是“一种负责任的、行业标准的做法。”这场秘密行动在试图试探对手安全边界的同时，也彻底撕开了大厂之间以“安全”之名进行商业互剿的残酷内幕。（腾讯科技） 凤凰网科技的微博视频

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蜥蜴人在Facebook兴起后，用来监测热帖从而识别竞品后打压或者收购的做法，可是业内皆知。Instagram和WhatsApp就是这样被收入麾下的。

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#Seedance2.5哪些功能值得期待#火山引擎FORCE大会上，Seedance 2.5正式亮相。相比2.0版本，这次升级有三个核心变化值得关注：1.时长翻倍：15秒→30秒上一代最长只能生成15秒视频，分段拼接容易造成角色走样、光影不一致。2.5版本原生直出30秒，人物、场景、光影能在整段视频里保持一致。有从业者评价：“从15秒到30秒，不止是15乘2那么简单，镜头调度和画面叙事能力的要求完全不同”。2.素材上限：12份→50份参考素材从12份扩展到50份，图文、音视频全模态都能同时输入。品牌方可以把品牌手册、产品模型、代言人照片、配乐Demo一次性喂给AI，出一支完整的30秒广告。现场演示了一次输入十多位演员图像资产让模型自行编排。3.可控性升级：局部编辑+3D白模预览局部编辑可在不改变原有动作、机位和灯光的情况下替换画面中的人物或物体。新增3D白模预览，可以提前模拟分镜和镜头走位。画质上，原生支持4K高清输出，同步支持4K 10bit高位深色彩标准。版权方面，字节已与周星驰旗下比高集团达成合作，获得三部影片的AI创作授权。Seedance 2.5目前处于企业内测尾声，预计7月初正式上线。#科技先锋官##ai创造营#

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600万高净值扎堆五城，大批绩优私募紧随！深圳地区：东方港湾@但斌 、国源信达等28家私募脱颖而出！网页链接深圳地区拥有600万元总资产的家庭共17.5万户，亿元超高净值家庭5420户。私募排排网数据显示，截至2026年6月24日，深圳地区证券类私募有1220家，其中百亿私募有14家。业绩方面来看，近3年有业绩显示产品在3只及以上的私募，近3年收益在**%以上的私募有28家。查看收益：网页链接百亿私募中，东方港湾旗下88只产品今年来收益均值为**%，旗下有业绩显示的77只产品近3年收益均值高达**%，表现最为突出。查看收益：深圳地区拥有600万元总资产的家庭共17.5万户，亿元超高净值家庭5420户。私募排排网数据显示，截至2026年6月24日，深圳地区证券类私募有1220家，其中百亿私募有14家。业绩方面来看，近3年有业绩显示产品在3只及以上的私募，近3年收益在**%以上的私募有28家。查看2026年但斌重仓股一览（附但斌近5年重仓股名单）：网页链接查看连年业绩亮眼的基金经理仅27位！但斌为唯一百亿主观多头！：网页链接查看50只私募“双十基金”创历史新高，但斌、梁宏各占4只！：网页链接查看巴菲特、段永平、但斌、高瓴、高毅、景林等大佬最新持仓一览！网页链接但斌近日在公开演讲中表示：人工智能时代会像互联网时代一样，具备较长的产业周期——ChatGPT是2022年底公布的，如果参照互联网“公布后十年”的历史节奏，2033年前后大概率才是一个需要审视风险的参考窗口，在此之前，AI的产业演绎不太可能三四年就结束。不过，短期市场波动和局部泡沫客观存在，投资者仍须根据自身情况理性评估。A股股市#私募基金#财经#百亿私募#

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【我国人形机器人量产速度大幅提速 今年有望破10万台】工信部相关负责人在人工智能大会发布会透露，国内人形机器人今年全年整机产量有机会突破10万台，AI和制造业的融合进度比预想中更快。现在超3成规模以上工厂都用上人工智能相关技术，不少工厂开始批量部署人形机器人。

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