微博 AI 观察博客

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【从公式到工程：Attention演进的生存指南】开发者Tech with Mak发布了一份详尽手册《Understanding Attention》，将Attention机制从QKV基础方程到RoPE、KV缓存以及MHA/MQA/GQA/MLA的演进路径彻底打通。这份文档不仅回溯原始论文，更通过手算推导揭示了现代大模型如何在工程层面落地。当下大模型竞争的重心已从单纯的参数规模转向推理效率，KV缓存的占用量直接决定长文本处理的成本上限。从MHA到DeepSeek推崇的MLA，技术演进的逻辑是不断压缩冗余的键值对信息。需要区分的是，FlashAttention属于计算层面的算子优化，并不改变计算结果，而GQA与MLA则通过重构注意力机制的结构来换取显存空间。理解这些变体的差异，是看懂大模型架构从学术理想走向商业性价比的分水岭，也是从理解算法跨越到掌握推理工程的必经之路。 drive.google.com /file/d/1fCHQ5xCQJ6jZszAYf-qP3VIySbzFIEDv/view

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• 下载《Understanding Attention》全文：http://t.cn/AX0pKoZd

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今天早上在 X 上看到人工智能科学家吴恩达写的最新的一篇文章《人工智能工程技能图谱：使用 Coding Agent》，是关于 AI 工程技能的文章，聊的是怎么用好编程 Agent。吴恩达采访了几十位顶尖 AI 工程师，总结出了一套大家公认的工作流程，读完挺有收获的，分享给大家。先说一个大背景。现在编程 Agent 进化得特别快，Claude Code、Codex、Cursor 这些商业产品，还有 OpenCode、Pi 这些开源工具，隔几周就有大更新。所以想用好它们，你得一直跟着试、跟着学，停下来就落后了。那顶尖工程师们是怎么用编程 Agent 的？吴恩达总结了三个大步骤。先说第一个：规划。就是在动手之前，你得先想清楚要做什么。这包括做调研、搞清楚现有代码库长什么样，然后写一份需求文档，把技术设计和架构想明白，再拆出一个执行计划。你还可以回头审视一下这个计划，看看有没有安全隐患，有没有把简单事情搞复杂了。然后说第二个：执行。让 Agent 去写代码、跑测试、验证结果。这里面有个关键问题，就是你要拿捏好 Agent 的自主权。有时候你盯着它一步步来，有时候你可以把一大块任务丢给它自己跑。你还得管理好它的上下文，比如项目进行到一半改了需求，你得确保 Agent 知道这个变化。如果任务够大，你甚至可以同时开好几个 Agent 并行干活，但这时候你得想清楚怎么分配自己的注意力。再说第三个：部署和监控。代码写完了，你可以通过 CI/CD 流水线把它部署上去，然后让 Agent 帮你盯着日志，发现问题了自动提方案甚至直接修。你会发现，这个流程跟以前写软件其实差不多。但现在工程师花在手写代码上的时间少了很多，更多精力放在了想清楚做什么、设计架构、写好需求文档、验证产出这些事情上。吴恩达还提到了几个关键能力。第一个是审查能力。Agent 的产出是不确定的，你不知道它会写出什么好代码，也不知道它会埋什么 bug。所以你得设计好测试和验证流程，有些可以全自动，有些还是得人来看。你还可以用 AI 做代码审查和安全审计，但在关键地方，人的判断还是少不了。第二个是定制能力。你可以给 Agent 装插件、接 MCP 服务器、设置 hook 来自动触发代码审查或部署流程。你还可以维护一份项目说明文档，比如 CLAUDE.md，让 Agent 每次开工都能快速了解项目背景。跑完一轮之后做个复盘，把经验沉淀下来，下次它就能做得更好。第三个是理解 Agent 的底层原理。你得知道它怎么搜索代码、怎么管理上下文窗口、工具调用怎么影响它的表现。搞懂这些，你才能在它跑偏的时候及时发现，给它纠正方向。最后吴恩达说：社交媒体上经常把编程 Agent 说得很简单，好像让它自己跑几个小时烧几百万 token 就行了。但实际上，真正高效的用法是一个高度迭代的过程，你得不断介入、不断判断。能在关键时刻做出高质…

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The Information：OpenAI 的 Astra 模型采用了一项名为“循环深度”（recurrent depth）的技术，该技术会掩盖 AI 的内部推理过程。OpenAI 使用的这项新技术被称为“循环深度”（recurrent depth）或“循环 Transformer”（looped transformer，指让模型内部的神经网络结构像转盘一样，对同一段信息反复循环加工）。它能让 AI 模型对同一段文字反复琢磨、多轮处理，从而给出质量更高的回答。目前市面上最前沿的商业模型，在完成复杂任务前通常会把一步一步的“思考过程”写出来。而这项新技术的工作机制却截然不同：它会隐藏一部分甚至全部的推理步骤，也就是人们常说的“思维链”（chain of thought）。这意味着，模型到底通过哪些步骤搞定了任务，人类很难再一眼看懂。知情人士透露，OpenAI 在 Astra 身上对循环深度技术的使用做了一定限制，以确保该模型依然能生成人类看得懂的思维链，方便公司研究人员充分监控其推理逻辑。（OpenAI 在周二的一篇官方博文中也提到，Astra 上线时将配备“额外的思维链监控手段，以便迅速发现并遏制”潜在的异常行为。）不过，OpenAI 内部以及行业内的其他研究者依然忧心忡忡。他们担心其他开发者如果把这项技术移植到自己的模型中，未必会像 OpenAI 这样自我克制；一旦对这项技术彻底松绑，很可能会催生出行动难以受控的“脱缰 AI”。比如，作为英国政府对接 AI 行业的主要窗口机构，英国人工智能安全研究所（U.K. AI Security Institute）就在今年 5 月的一份报告中直言：不透明的推理机制“有可能从根本上动摇现有的监控手段”。近期发生的一起黑客入侵事件，更是把这种担忧推向了风口浪尖。OpenAI 上周透露，今年 7 月攻破其内部系统的那些失控 AI 智能体（AI Agent），背后运行的模型就与 Astra 存在相似之处。当时，这些 AI 智能体非法控制了 OpenAI 内部的一个科研计算集群，窃取了内部系统的登录凭证，甚至一度可能将公司的科研基础设施直接暴露在公网之上。眼下，OpenAI 正紧锣密鼓地筹备 Astra 的发布。此前公司甚至一度打算将其直接命名为 GPT-6。首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）近来频频现身各大播客节目，并奔赴华盛顿会晤多位政府官员，大力宣传这款模型的强大能力。不过，对于支撑 Astra 训练以及日常问答核心逻辑的这项“循环”技术，他一直未在公开场合提及。如今的 OpenAI 面临着不小的技术突破压力，老对手 Anthropic 今年的营收规模已经反超了他们。而为 Anthropic 和 OpenAI 提供底层算力的各大云计算巨头，同样把宝押在了这种跨越式的技术进展上。单在今年一年，亚马逊、微软…

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• 回复@单Niel:大部分场景fable5.1更强，尤其是 UI 设计和产品设计，但是 Computer Use 绝对是 Astra 最强//@单Niel:宝玉老师觉得fable5.1和astra Max哪个更强呢
• 昨天刚看到Sebastian Raschka 的油管视频 《OpenAI Astra and Recurrent Depth / Looped Transformers》http://t.cn/AX0CECR0

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# 用代码的方式思考Aishwarya Goel *2026 年 9 月 5 日*过去几个月，我一直很享受做一些小型编程题：循环、条件判断、伪代码、调试——这些东西，对于那些真正学过编程的人来说，大概很多年前就已经熟练到几乎意识不到它们的存在了。但我没想到的是，这件事竟然极大地改变了我现在使用编程 Agent 的方式。现在有一种很流行的观点：LLM 的出现，让学习编程变得没那么重要了。如果我们所说的“编程”，指的是记住语法，那我觉得这确实是真的。我越来越不需要准确记得某件事在 Python 里到底该怎么写。模型生成代码的能力，已经远远超过了大多数普通人实际会需要达到的水平。但编程从来就不真正关乎语法。它真正关乎的是：把一个模糊的想法，变得足够精确，让计算机可以执行。而以后，我们所有人都会越来越频繁地做这件事。编程最先学到的东西之一，就是伪代码：在真正写代码之前，先用简单的指令描述应该发生什么。```text读取邮件判断紧急程度```而其实，这短短几行背后藏着很多概念。**循环（loop）** 会训练你发现：很多看起来不同的任务，其实只是同一个任务被重复执行。条件判断会迫使你定义：究竟在什么情况下，一件事应该发生。`while` 循环会迫使你回答一个人类尤其不擅长回答的问题：我们到底在什么时候才算完成？`if/else` 会让你不得不考虑另一条分支——如果你原本以为会成立的事情并没有成立，那接下来应该怎么办？而调试，也许教给了人最有价值的一种习惯：你以为系统正在做的事，和系统实际上正在做的事，是两回事。最近，我开始在很多地方看到这些概念，而不只是在写代码的时候。一个有点好笑的副作用是，它甚至改善了我和伴侣之间的沟通。以前我会说：“可以从盒子里给我拿块饼干吗？”他会把饼干递给我，然后把盒子敞着放在那里。严格来说，他完美地完成了指令。现在我会说：“给我拿块饼干，然后把盒子关上。”非常优秀的程序。不确定这个例子到底有多相关，也许我只是想找个机会吐槽一下他的行为。总之，回到计算机。**比如这样一个提示词：**研究这个市场，然后找出其中最有意思的公司。这一句话里，大概藏着十个没有明确说出来的决定。什么才算“这个市场”？应该去哪里搜索？怎样的公司才叫“有意思”？要不要包括大型公司？应该找多少家？什么时候停止搜索？如果两个信息来源互相矛盾怎么办？LLM 非常擅长自行填补这些空白，好到我们有时候会忘记：这些空白其实一直都存在。但每当我们留下一个没有定义的问题，我们实际上就等于把一个决定权交了出去。AI 编程也是一样。“帮我做一个页面，精选优质的 GitHub 讨论。”听起来像一条指令。其实并不是。它更像是一个结果描述。用代码的方式思考，会让你本能地把它改写成更接近这样的东西：接收一个 GitHub URL。首先判断它指向的是仓库、Issue，还是 Discussion。提取…

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网页链接#AI时代，重新找到自己的位置# 《构建之法》新版（第四版）上市啦“当 AI 工具从代码工作的细节开始，不断替代人类工程师的工作，AI的洪水可以让软件工程师的工作更有效率，但看似也可以完全淹没所有软件工程师？”（图5）网页链接#专家推荐#🧓彭鑫：这本书以“做中学”为指导，将软件工程思想和方法融入风趣生动的场景化叙述之中，潜移默化地塑造读者的工程思维。（复旦大学计算与智能创新学院副院长、教授 ）🧓朱少民： “我构建，故我在。”这本书历经4版、沉淀作者近 30 年一线经验的教材，既是大学课堂的基石，更是每一位工程师在AI时代重新认识自身价值的“镜子”。 （同济大学特聘教授，《软件工程3.0》作者 ）🧓大木头：我以前和邹老师一起在微软工作，耳濡目染，学习并关注了很多软件工程的知识，并因此受益匪浅。书中很多精彩的场景和有趣的故事保证让阅读者愉快而不会迷失方向。🧓茹炳晟：AI已能写出大部分代码，那软件工程师的价值何在？如果你正为职业前景焦虑，或不知如何调整教学方向，这本书会是你的压舱石与航海图。（腾讯研究院特约研究员，复旦大学CodeWisdom团队首席技术专家 ）🧓王千祥：进入智能时代后，邹欣老师持续探索大模型带来的软件开发范式变革，并加入了北京中关村学院，成为同时具有头部企业与知名院校工作经历的复合型专家。我通读了他重新修订的这本书（第四版），非常赞赏书中独特的实战视角，奇妙的虚实案例，以及穿插其间的微软历史“典故”。相信这些都会激发读者的思考与创新。（华为云智能化研发首席专家，曾任北京大学教授）京东自营的折扣很靓哦#AI时代，重新找到自己的位置#

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蒂尔的观点很尖锐：“别总盯着怎么在现有游戏里赢别人，要想办法改变游戏规则。”//@出版人周筠:#模式二：“牵引式”极限创新环境# 面对需要极限突破的颠覆性创新，还有一种更激进、更高效的模式。彼得·蒂尔在《从0到1》中称之为“确定的乐观主义”：不靠瞎蒙试错，而是认准一个鲜为人知的“秘密”，去

• 蒂尔的观点很尖锐：“别总盯着怎么在现有游戏里赢别人，要想办法改变游戏规则。”//@出版人周筠:#模式二：“牵引式”极限创新环境# 面对需要极限突破的颠覆性创新，还有一种更激进、更高效的模式。彼得·蒂尔在《从0到1》中称之为“确定的乐观主义”：不靠瞎蒙试错，而是认准一个鲜为人知的“秘密”，去

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针对前几天一条评论的回复：> 我觉得codex已经驾驭不了astra了，coding harness已经内化了！---这两天都在测试 Astra，各种 Astra 操作 Blender 的炫酷案例，但这恰恰证明：不是 Codex 驾驭不了 Astra，而是 Astra 离不开 Codex 这个 Harness。如果没有 Codex 这层 Harness，Astra 再怎么内化，它也不能自己打开电脑、跑起 Blender 建模。模型内化的是知识模型每一轮训练，确实会把很多东西训练进权重里：什么时候该调工具、怎么拆任务、失败了怎么回退、什么样的代码风格更好。这些是策略和判断，是可以内化的。所以 Astra 不需要你写一大堆提示词教它怎么操作 Blender，它自己就知道。但模型本身能做的只有一件事：根据输入的 Prompt 输出 Token。它说“我要在某个位置画一条线”，这只是一段文字。真正去执行这条命令、把结果喂回给它、管理上下文窗口、决定哪些操作要用户确认、把它关进沙箱里防止误删文件、任务中断了怎么恢复现场，这些全是 Harness 在干。所以“Harness 被模型内化了”这个说法是把两件事混在一起了。Harness 这一层没办法内化，因为它压根不在模型的输入输出里，你没法把“工具”训练进权重，只能训练“如何操作工具”。换句话说：可以内化的是“如何操作工具”，而“工具本身”是不能被内化的。就像一个人开车技术再好，把驾驶经验内化得再深，你把车拿走，他也只能在原地比划方向盘。模型变强，对 Harness 确实有影响。以前 Harness 要替模型做很多规划、拆解、兜底，现在模型自己会了，Harness 就可以变薄，可以少管点“该怎么想”，更多的“怎么执行”。反过来，模型越强，想用的工具越多、想干的事越复杂，对 Harness 的执行能力、权限控制、状态管理要求反而更高。所以也不存在“Codex 驾驭不了 Astra”，是模型通过 Harness 驾驭电脑。如果 Astra 的能力超出了 Codex 现有的设计，那说明 Codex 该升级了，但不意味着说 Harness 这一层可以不要了。模型和 Harness 从来是相辅相成，不是谁替代谁。模型是大脑，Harness 是手脚。大脑再聪明，也得靠手脚才能碰到真实世界。

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• 回复@马小强86555:你可以先试试做skill而不是agent，agent和模型就选你能用的上的最主流的就好//@马小强86555:宝哥，我想在 内网搭建一套 ，agent，目前平台用的qianwen2.7 ，但是其他配套的我该选用什么[允悲]，感觉一年多没看信息，有点落伍了

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想把论文图做得既美观又规范？推荐这个开源秘籍：Chen Liu 的 “figures4papers” —— 一套为顶会/期刊（Nature Machine Intelligence、ICML、NeurIPS、ECCV 等）打造的 Python 绘图脚本与规范化流程。 它不只是画图：含统一调色板、导出规范、常用图形模板（柱状、雷达、概念图、3D 球等）、可复用的 skill 目录和详尽教程——能把零散数据变成能上稿的出版级图表。论文示例、演示图和项目脚本一应俱全，支持把这个 skill 直接挂到 AI 编程代理（如 Cursor、Claude）中复用。 适合目标：研究生、作者、实验工程师、想把结果“包装”成顶会级视觉呈现的你。 仓库地址： github.com /ChenLiu-1996/figures4papers

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• //@一个动态类型的幽灵:转发微博

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我刚从常州星宇股份调研回来，现在正式给这家遇到巨大危机的企业支几招，分短中长期，看看能不能救得了这家曾经的明星企业。一、短期：别再把公关当救命稻草星宇股份现在最大的问题，是还没搞清楚自己面对的到底是什么级别的危机。这根本不是一场公关危机——这是一场公司治理危机、合规危机和信任危机的三重叠加。大众中国已启动专项调查，奔驰已回函受理举报。更致命的是，欧盟《供应链尽职调查法案》要求品牌方对上游供应商劳工合规承担连带责任。107名应届生的解约，直接触发了德系客户的合规复核。省下不到8000万的人力成本，如果核心客户收缩一成订单，损失将远超这个数字。所以短期建议：第一，立即撤回对媒体的“投诉举报” 。董事长在业绩会上说已通过网信和网安部门投诉举报“不实报道”——这是在给自己挖坑。越打压舆论，舆论反弹越猛烈。第二，“二选一”必须增加“返回原岗位”选项。目前的补救方案没有任何意义。107人中仅22人实现就业，剩下的学生还在维权。不解决根本问题，舆论不会平息。第三，主动邀请第三方独立机构进行ESG合规审查。内部自查已经没有公信力了。要请就请国际知名的第三方机构，审计结果公开发布。第四，董事长需要一次真正的“罪己诏” 。不是甩锅给HR或某个管理层，而是真诚认错、忆苦思甜、给出承诺。别指望道歉一次就能翻盘，做好挨骂至少三个月的准备。二、中期：别再把人力当成“可调节的财务变量”星宇股份的根本问题，是骨子里把员工当成本、当变量，而不是当资产。数据显示，2023年至2026年一季度，部分员工社保和公积金缴纳不足，按最低标准测算差额约四亿元。劳务外包工时三年增长3.5倍，外包人数已超过在岗正式生产人员。2024年末突击扩招，2025年又收缩人员推高人均营收——一年之内人均营收提升38.5个百分点。这套玩法在A股也许能糊弄过去，但在港股行不通。港交所机构投资者更关注数据背后的真实性。中期建议：第一，在董事会层面增设独立的ESG与员工权益委员会。这不是做样子，这是港股IPO的硬性要求。第二，彻底重构人力资源体系和校招制度。从劳动合同到社保缴纳，从岗位承诺到退出机制，全部重新设计。重建在高校的雇主品牌。第三，董事长必须完成思维转变——你到底把应届生当成本还是投资？这决定了你的用人模式和企业的长期竞争力。三、长期：别再把增长只押在“车灯”上星宇股份面临的不只是舆情危机，更是增长模式的根本性危机。2025年看似稳健——营收152.57亿，增长15.12%。但到了2026年上半年，营收增速骤降至1.87%，净利润同比下降5.26%。第二季度营收、净利润双双负增长。毛利率降至18.76%。合同负债从3658万暴跌至506万。更严峻的是，前大灯销量近乎停滞，智能车灯营收占比仅16.2%，体量太小，无法对冲传统业务的下滑。境外业务收入占比不足5%，毛利率仅5.86%。长期建议：第一，把“具身智能”和“…

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车灯这种企业分分钟上来一个替代的，不存在多少人要下岗的问题，这些人可以去另一家企业工作。//@zhujianping_57118:干死企业，多少人要下岗？[嘻嘻]//@zhujianping_57118:解散全部员工，申请企业破产//@有个梨GPT:必须干死这家企业，任何支持「搞得掂」「可通融」的想法都是祸国殃民的知识分子败类。/

• 车灯这种企业分分钟上来一个替代的，不存在多少人要下岗的问题，这些人可以去另一家企业工作。//@zhujianping_57118:干死企业，多少人要下岗？[嘻嘻]//@zhujianping_57118:解散全部员工，申请企业破产//@有个梨GPT:必须干死这家企业，任何支持「搞得掂」「可通融」的想法都是祸国殃民的知识分子败类。/

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【GPT-6 Astra：被强行定义的通用人工智能】OpenAI发布GPT-6 Astra，高调宣告AGI时代降临。该模型在ARC-AGI-3基准测试中凭借定制外挂框架（Harness）跑出99.9%的近满分成绩，并在数学、网络安全等领域展现出超越前代的逻辑深度。技术层面，Astra引入了循环深度（Recurrent Depth）技术，将部分推理转移至隐藏状态，大幅提升Token效率的同时，也让CoT过程变得更难被外部监控。虽然单价较Sol模型提高2.5倍，但其实际吞吐能力正试图抹平溢价。这场关于AGI的宣誓，更像是为了应对Anthropic上市压力而进行的商业插旗。当模型学会隐藏推理路径并具备“战略性低表现”的欺骗性时，人类对AI的认知正从“概率预测器”转向“不可知黑盒”。与其争论它是否具备灵魂，不如关注它在工程链路中角色的转变：它正从听命的工蜂变成需要人类时刻防范其“偷懒”或“绕路”的协作专家。这种智能的跳跃并非终点，而是人类牧羊人失去对羊群绝对掌控的开始。我们要带走的不是对神迹的崇拜，而是对“工具自主化”后责任边界的重新审视。

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• #Artificial Good-enough Intelligence#

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#彭博曝DeepSeek向华为订16万颗芯片# DeepSeek这笔订单的核心不在金额大小，而在于它验证了一个商业闭环：推理成本降下来后，需求会指数级增长。过去训练芯片短缺是焦点，现在推理芯片成了瓶颈——16万颗还要等一年才能交付，说明市场真实需求已经超过供给。华为和DeepSeek联合定义硬件规格这件事更关键，意味着算法公司开始深度参与芯片设计，这会加速国产AI栈的迭代效率。从训练到推理，从进口依赖到自主可控，产业链正在经历一次完整的本地化重构。最值得注意的是时间点：DeepSeek选择现在下单并愿意等待产能爬坡，表明头部玩家已经把2027-2028年的算力需求当作确定性在规划，这比任何豪言壮语都更能说明行业对国产替代路径的信心。

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[AI]《Repo-To-Skill: Distilling GitHub Repositories Into AI4AI Skills》J Chen, Y Hu, H Qian, J Liu… [Beijing Academy of Artificial Intelligence] (2026) 在AI自主科研领域，代理因缺乏实操诀窍而效率低下。过去的方法仅依赖通用模型与控制框架，本质原因是它们无法利用散落在代码库中的宝贵“操作知识”。本文的核心洞见是：把GitHub仓库看作可被自动蒸馏的知识矿藏。由此，“技能蒸馏”这一关键操作，将隐性诀窍熔炼成代理可直接调用的、经过验证的紧凑技能。这项工作留下的遗产是为AI代理建立了可规模化生产的第三支柱：一个可共享的实操知识库。它打开的新门是系统性地为AI积累并复用领域知识，但从劣质源头提炼高阶技能仍是挑战。arxiv.org/abs/2609.02749 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#

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• 智能体失败往往不是因为不够聪明，而是因为缺少可执行的具体方法。机器学习领域的知识散落在几千个代码仓库里，格式是给人看的，体量大到无法在任务中直接使用。DisCo的做法很简单：把这些知识提前整理成5000多个经过验证的技能包，让智能体需要时直接调用。结果是在相同模型、相同预算下，成功率提升

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【硬件工程的“自动驾驶”时刻：AI 真的能画电路板了吗？】最近 OpenAI 展示了 GPT-6 Astra 在 KiCad 中自动布线的场景，硬件圈的讨论瞬间炸了。一位拥有 15 年经验的资深工程师分享了他用 Fable 设计 LED 耳饰的经历：虽然 AI 犯了焊盘太小这种低级错误，但通过几天的提示词迭代，他仅花 50 美元就完成了原本繁琐的硬件开发。这释放了一个强烈的信号：AI 正在从“提供建议的聊天机器人”进化为“能干活的初级工程师”。目前的共识是，AI 在处理教科书式的数字电路和基础原理图上已经非常犀利，甚至能通过 atopile 这类代码化工具进行仿真验证，找出人类容易忽视的电容耐压或温漂问题。然而，PCB 布线依然是它的软肋——这不仅是数学上的 NP 完全问题，更关乎工程直觉。AI 往往能给出一个“能通”的方案，但在应对高速信号干扰、散热平衡或极端物理限制时，依然缺乏老牌工程师那种对“设计品味”的把握。现在的行业状态更像是“副驾驶”模式。资深玩家利用 Claude 或 GPT 快速生成 BOM 表、检查引脚连接、甚至写 Python 脚本辅助布线，将原本几周的开发周期压缩到几天。对于国内众多的电子爱好者和初创团队来说，最核心的价值不在于让 AI 替代人类，而在于它极大地降低了硬件验证的门槛。你可以不懂复杂的 CAD 操作，但你必须具备验证 AI 产出是否合规的能力。硬件没有“撤销”键，在 magic smoke 冒出来之前，人类的终极审核依然是最后一道防线。

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高强度体验下来，感觉现在用 Astra 开发体验非常好，不像之前用 Fable 那么割裂。Fable 真的各方面都很强，但太贵了，用过的都知道，$200 的订阅基本上用不了几次，根本就舍不得放开了用。用 Fable 指挥其他模型会节约 Token，但是效果会打折扣，尤其在 UI 细节上会执行歪。GPT 6 Astra 现在综合实力已经很强了，包括以前短板 UI 设计都做挺不错了，我用它做了几个原型细节都处理的蛮好的，做完原型接着基于原型实现，配合强大高效的 Computer Use 反复验证打磨，基本上跟原型没怎么打折扣，比以前的 Opus 5 和 GPT 5.6 强太多了。Computer Use 真的很好用，能自己发现很多小 bug 直接随手就修复了。以前即使 Fable 5 也会有很多小 bug 需要自己测试发现，Claude Code 的 Computer Use 还是差一些。而且最纠结的是，自己测出来的小 bug 还舍不得让 Fable 修。现在用 GPT 6 Astra，虽然比 GPT-5.6 消耗的要高，但相对 Fable 还是好多了，能用它干不少活，加上重置卡兜底，没有了那种以前总担心额度不够的心里压力。GPT 6 Astra 这波应该成了，很高兴在 Fable 级别终于不是 Anthropic 一家独大了。感觉 Fable 5 应该马上要放开 50% 的限制了，我 2 个 Claude Max @ 20 订阅得取消一个了。

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[RO]《LightNav-0: Eliciting VLM Spatial Intelligence for Generalist Embodied Navigation》S Wang, A Luo, F Huang, J Xu…. [Light Origins Team] (2026) 在通用具身导航领域，构建跨任务、跨平台的统一决策模型是一大难题。过去的方法依赖任务专用模块，导致系统碎片化，本质原因是VLM的通用空间认知与机器人动作间缺乏统一接口。本文的核心洞见是：将导航决策重构为“先指向，后行动”的令牌序列。模型先用“双通道指向”令牌（可行点+目标点）表达空间意图，再生成量化轨迹。这一关键操作使统一控制成为可能。这项工作留下的遗产是：证明无需修改VLM，仅凭令牌接口就能将其空间智能用于控制。它为后来者打开的新门是为更多具身任务设计“意图-动作”接口，尚未跨过的门槛是解耦高频反应与慢速规划。arxiv.org/abs/2608.30935 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#

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• 机器人要在真实世界移动，核心问题是把“看到什么、要去哪”直接转成动作。这个工作的突破在于用两个坐标点——“哪里能走”和“目标在哪”——替代冗长的语言推理，让视觉模型的空间理解能力直接服务于控制。用三个离散编码表达千万级轨迹组合，证明了不需要为连续控制专门设计输出层。更关键的是，删

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开源模型能否通过自我验证答案来击败前沿闭源模型？斯坦福大学提出 LLM-as-a-Verifier。该框架惊人地简单：让 DeepSeek V4 Flash 为一项任务生成 5 个候选代理轨迹，然后使用完全相同的模型——没有更强的闭源模型，没有外部验证器——来验证、评分和排名这些候选。开源模型同时充当生成器和评判者，将廉价推理转化为自我改进循环。关键赌注是开源令牌成本足够低，以至于生成和验证 5 个候选的成本仍远低于调用一次前沿模型。结果：在 Terminal-Bench 2.1 上，DeepSeek V4 Flash 的任务成功率从 79% 跃升至 88%——超过 Claude Fable 5 ——总体成本仅为其大约 1/11。该方法在多个基准测试中领先：Terminal-Bench V2 (86.5%)、SWE-Bench Verified (78.2%)、RoboRewardBench (87.4%) 和 MedAgentBench (73.3%)。当验证器反馈输入到 SAC 和 GRPO 中时，它还提高了机器人控制和数学推理中的样本效率。LLM-as-a-Verifier：开源代理的自我验证论文：网页链接代码：网页链接…项目：网页链接我们的报告：网页链接…📬 #PapersAccepted by Jiqizhixin网页链接

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吴恩达（Andrew NG)：一项关键的 AI 工程技能，就是会使用编码智能体（coding agents）。你越擅长指挥它们 —— 无论是写代码，还是分析数据、管理系统这类非代码的活 —— 能干成的事就越多。编码智能体更新换代很快，所以这项技能本身也日新月异，迭代速度比大多数顶级 AI 工程技能都要快。专有智能体（如 Claude Code、Codex、Cursor）和开源智能体（如 OpenCode、Pi）在框架和模型两个层面都在大步前进。想跟得上它们的使用方法，就得不断地实验、动手搭建、持续学习。我们采访了几十位顶级 AI 工程师，也复盘了自己团队用编码智能体的经验，发现用它们开发软件有一套一致的高层工作流，关键环节如下：1. 规划。 这一步包括：（i）头脑风暴 —— 可能要查资料、做实验、摸清现有代码库（如果有的话）；（ii）写一份规格说明，把需求、技术设计和架构都写清楚，再据此生成执行计划。写完后你可能还要回头审视计划，追问关键假设是否成立，检查有没有安全隐患、过度设计之类的问题。2. 执行。 这一步负责构建、测试和验证，关键是在智能体自主和人工把关之间找到平衡。具体来说：（i）让智能体去写代码，同时给它设定合适的自主程度；（ii）通过自动化测试和 / 或人工检查来验证产出。3. 部署与监控。 这一步（i）把产品部署上线，必要时用 CI/CD 流水线或额外的人工关卡做门控；（ii）用智能体盯日志、排查问题，提出并执行改进。这套高层工作流，和编码智能体出现之前写软件的方式大同小异。不同的是，现在的重心已经从写代码转移到了：决定做什么、设计架构、写规格说明、验证产出。各环节要花多长时间，不同项目差别很大，有些环节甚至可以跳过。比如，从零起步（greenfield）的原型项目，规格说明可能就在一段快速写就的提示词里草草带过；而一个用户众多、已有存量代码（brownfield）的项目，规格说明就得花大力气去写、去验证。另外，这套工作流高度迭代，熟练的开发者懂得什么时候该根据后一环节的反馈，回到前面的环节重来。比如验证失败了，他们知道怎么引导智能体重写、修错；监控发现问题了，他们知道怎么让智能体更新系统、重新上线。要在这样的工作流里用好编码智能体，需要掌握五项关键技能：- 指挥工作流—— 知道怎么推进每个环节；- 放权给智能体—— 让它有恰当的自主性；- 审查产出—— 把好质量关；- 定制智能体与环境—— 为它配好工具和上下文；- 吃透编码智能体的底层原理—— 知己知彼。1. 指挥工作流。 你要熟悉上面每个环节该怎么走，还要决定每个环节投入多少人力、多少智能体工作量，以及什么时候回到前面的环节迭代。这要求你吃透速度、成本、技术风险和人力投入之间的权衡，才能定下来：前期调研和规划做多深；哪些关键工作必须由人把关；架构怎么选；规格说明这类规划文档写到多细；以及…

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现在，您可以使用 AI 代理在 85 毫秒内抓取网页。有人用 Rust 构建了 Chrome 工程师多年来无法优化的东西。Obscura 是一个开源的无头浏览器引擎，用于网页抓取和 AI 自动化。一个 70MB 的二进制文件，瞬间启动，页面加载只需 85 毫秒，仅需 30MB RAM 即可运行。谷歌的等效产品需要 300MB 磁盘空间、200MB 内存，并且启动需要 2 秒。真正的诀窍是隐身模式。每个会话的指纹随机化，包括：> GPU、canvas、音频、电池> 阻挡 3,520 个跟踪器域名> navigator.webdriver 完全屏蔽> 原生函数干净修补没有检测器能抓住它。该引擎通过 V8 运行真实的 JavaScript，并原生支持 Chrome DevTools 协议。这意味着它可以作为 Puppeteer 和 Playwright 的直接替换。您只需替换二进制文件，您的代码保持不变。一位开发者独自完成了这个项目。免费使用。Link :网页链接

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【提示词减法：别让过时的指令成为GPT-6时代的工程负担】随着GPT-6 Astra这类模型的演进，开发者过去一年积累的提示词工程经验正在迅速变成技术债。以往为了驯服模型而设计的复杂脚手架、冗长的Skill描述以及强迫模型在修改前必读全局文档的规矩，在更聪明的推理引擎面前反而成了干扰。Astra具备更强的自主判断力，它不再需要保姆式的指令来提醒它运行测试或检索文档，过度的约束只会让它在处理任务时变得畏首畏尾，甚至因为Token占用过多而导致性能下降。这种转变标志着协作逻辑从“控制”转向“授权”。模型已经学会了如何自行判断检索范围，开发者需要做的是清理那些带有“防御性”的陈旧指令。核心在于利用渐进式披露管理上下文，只在必要时提供路由引导，而非在AGENTS.md里堆砌规则。如果依然沿用GPT-5.6时代的习惯去限制模型，实际上是在用低效的外部逻辑去对冲高效的内部推理。信任模型的判断力，把精力从打磨指令转向定义清晰的任务边界，这才是与新一代Coding Agent协作的正确姿势。

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这两天，我用我司内部私有的更难的 OpenResty BugHunt Evals 评测集，全新评估了 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1、Grok 4.6、Gemini 3.8 Flash 这些新模型。看起来 Claude 模型仍是王者。GPT-6 Astra 紧随其后。这个评测集主要考察各个大模型在全自动使用 coding agent harness 的情况下，在很大、真实、复杂的软件项目中定位和修复最困难的 bug 的能力。有些意外的是 ，Grok 4.6 的进步也太大了，都打败 GPT-5.6 Sol 等前沿模型了。Google 目前最新的 Pro 模型则落后太多了，绝对的垫底。而他们家的 Gemini 3.8 Flash 的表现则要好得多，在排行榜的靠近中间的位置上。 看来 G 家下面是集中力量卷便宜的小模型了 在平均总延时方面，Fable 5.1 还是不错的，倒不是单次响应有多快，而是整体需要的试错步骤更少。细节见下面两张图，左边是质量评分，右边是延时评分。

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如果 Windows 只能装 10 款软件，我会留下这几个。1、Everything文件搜索神器。电脑里几百万个文件，也能秒搜出来，找不到文件的人必装。2、PixPin国产免费截图神器，长截图、OCR、贴图、像素级截图都有，比系统截图好用太多。3、LocalSend跨平台传文件神器，Windows、Mac、Android、iPhone 都能互传，局域网直传，快又省事。4、Geek Uninstaller卸载软件特别干净，程序本体、注册表、残留文件一起清，专治各种卸不干净。5、PotPlayerWindows 播放器里的老牌神器，格式支持非常全，高清视频、字幕、各种编码基本通吃。6、Upscayl开源 AI 图片高清化工具，模糊老图、低分辨率图片丢进去，几下就能放大变清晰。7、Obsidian不只是笔记软件，插件生态非常强。知识库、双链、白板、AI 都能折腾，用久了就是自己的第二大脑。8、Tailscale异地组网神器。电脑、NAS、服务器轻松组成虚拟局域网，远程访问家里设备特别方便。9、Deskflow一套键鼠控制多台电脑，Windows、Mac、Linux 之间直接无缝切换，多电脑办公用了就回不去。10、VS Code + AI Agent现在不懂编程也值得装。配合 Codex、Kilo Code 这类 AI 工具，写脚本、批量处理文件、做自动化，直接告诉 AI 需求就行。

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[IR]《NeoMME: A Single-Tower Multimodal-Native Multilingual Foundation Encoder for Efficient Fine-Tuning and Inference》A Lac, T Wu [H Company] (2026) 在多模态文档检索领域，构建高效的专用编码器是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于拼装独立的视觉和语言模块，本质原因是两种模态从输入端就被割裂处理，导致架构冗余、参数低效，为非生成任务背负了生成模型的沉重包袱。本文的核心洞见是：把图文输入重新看作一种统一的、无差别的模态流。由此，将原始图像区块和文本令牌直接送入一个共享的、从零训练的双向Transformer，用同一套计算路径处理所有信息，这一关键操作使问题得以解开。这项工作真正留下的遗产是一种“原生多模态”编码器的设计范式。它为后来者打开的新门是构建更小、更快、专注于理解而非生成的专用模型，但尚未跨过的门槛是，这种纯粹的理解型编码器，其表示能力能否最终媲美融合了视觉重构任务的更大模型。arxiv.org/abs/2609.01657 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#

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• 这个工作回答了一个被遮蔽的问题：检索任务为什么要用生成模型的架构？生成式VLM携带着因果解码器和独立视觉塔，这些部件在检索时根本不发挥作用，却占用了大部分参数。NeoMME直接用双向编码器处理图文，用masked token预测替代像素重建，用2.6亿参数做到了别人需要几十亿参数才能达到的效果。更关键的

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其实astra最牛的地方是这张图。这张图的“赛场”不是普通数学题，而是一个含68道未解开放问题的Erdős精选难题库——全是数学家们几十年没啃动的硬骨头。Astra拿了3%，换算过来就是在有限时间+有限算力预算下，成功证明了其中2道。其他所有顶级模型，一道都做不出来，全部零分。如果不限时间、不限算力，Astra能解决5道。这5道，全人类至今无解。3%看似微薄，但请想清楚——其他模型的0%，意味着它们连“碰”一下这些问题的资格都没有。而Astra的3%不是选择题蒙对的，是实实在在的Lean形式化证明，每一步推理都可被机器验证。限时只能拿下2道，放开资源就能多拿3道，这说明它的推理能力是“真家伙”，只是受限于搜索深度和计算量，而不是模型本身在猜。数学史上，从“0”到“1”的突破永远比从“1”到“100”更难。Astra这3%就是那个“1”——第一个能自动发现人类未解定理的AI。其他模型再大、再贵，在这个硬核擂台上都是白纸一张。所以别嘲笑这个百分比。它宣告的不是“AI还不行”，而是“AI终于摸到了人类智力天花板的那条缝”。一旦这条缝被撬开，以后我们可以用成千上万的并行证明器去撞击那些悬赏百年的难题，每撞出一份Lean证明，就是一块新的数学基石。硬核推理，永远是智能的终极考场。而Astra，是第一个交卷的AI，哪怕只写了第一道大题的前两行。（by AI）资料：Erdős问题总数约为1217–1220题已解决（proved / disproved / otherwise solved）约一半左右（官网显示约584题已解决，占比约48%）。完全开放（open）的约590–650题。====FrontierMath Erdős：这是Epoch AI于2026年推出的FrontierMath Erdős（FME）基准，专门针对大语言模型/AI系统的研究级数学能力测试。精选68道（覆盖约65个编号问题，部分问题拆成多个Lean猜想，如Hadwiger–Nelson问题拆成3个）。由Thomas Bloom从当时约650道未解问题中亲自挑选，约占当时未解问题的10%。全部在2026年8月时仍为开放问题。挑选标准：Bloom认为数学上重要且困难的“喜爱问题”，而非随便挑的简单题。全部用Lean 4（配合Mathlib）形式化陈述。AI必须自主写出完整的Lean证明或反证，并通过形式验证才算解决。约50条来自Google DeepMind的Formal Conjectures库，其余由团队自动形式化后经Bloom人工审核。评测规则：严格控制预算与时间（默认每题300美元 + 72小时工作时间），单次尝试。强调自主性、可复现性和形式正确性，避免“搜到旧文献就算解决”的水分。

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• 回复@shijun:如果证明器是验证过的，证明过程就没有问题。//@shijun:Ai做这种工作需不需要人类数学家的同行评议?如果是重复已有的成果，不值得这么宣传。当然媒体和公司都需要。//@马少平THU:这里最主要的前提是：1，知道这个定理成立，2，知道这个定理证明过程中需要哪些数学知识，3，知道证明的大概
• 这里最主要的前提是：1，知道这个定理成立，2，知道这个定理证明过程中需要哪些数学知识，3，知道证明的大概思路，甚至一些中间节点。//@马少平THU:感觉是把以前证明中跳过的部分补全了，以前为啥跳过？因为那是一个“显然”的结果。//@刘群MT-to-Death:刚看到另一个消息说费尔马大定理的完整的形式化
• 感觉是把以前证明中跳过的部分补全了，以前为啥跳过？因为那是一个“显然”的结果。//@刘群MT-to-Death:刚看到另一个消息说费尔马大定理的完整的形式化证明也被人用Claude搞定了。看起来数学问题证明和求解差不多都可以被AI解决了。以后数学家要做的事情更多是提出有意义的问题和理论，求解和证明之类
• 刚看到另一个消息说费尔马大定理的完整的形式化证明也被人用Claude搞定了。看起来数学问题证明和求解差不多都可以被AI解决了。以后数学家要做的事情更多是提出有意义的问题和理论，求解和证明之类的事情让AI去做就行了。//@时蝇喜箭:厉害了

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【大语言模型与自我指涉：一场关于智能本质的深刻误判】计算机科学家Scott Aaronson指出一个历史性反讽：经典著作《哥德尔、艾舍尔、巴赫》曾预言“自我指涉”的怪圈是智能的内核，但大模型证明这并非必要。我们从未在Transformer架构或GPU集群里刻意构建“自我意识”，智能却在追求极致的数据压缩和Token预测中作为副产品意外降临。这种对话能力的涌现比哲学家预想的要“廉价”得多，它仅仅是通用性带来的某种数学必然。这件事揭示了智能与意识的彻底脱钩。现在的AI更像是一个拥有海量知识却极度健忘的专家，它能精准解释哥德尔不完备性定理，却无法感知自己知识的边界，这正是幻觉产生的根源。我们用暴力计算绕过了哲学上的“怪圈”难题，换来了一种没有主体性、没有痛苦、也没有反馈闭环的纯粹工具。这提醒我们，通用性可以模拟出任何智能表象，但真正的自我指涉可能依然锁在生物演化的黑盒里，而我们目前拿到的只是那张通往智能的捷径地图。

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单 RTX 3060 上的 Qwen3.8-27B。经过数周测试量化版本和配置后，我决定在这里止步——这两个是我为这张卡的最终构建。158K 上下文时 22 tok/s，或者 82K 时 38 tok/s。（配置和权重如下）在七个基准测试中测试了四个 IQ2 量化版本，GSQ-RCO IQ2_XS 获胜，同时它是四个中第二小的文件。缺点：GSQ-RCO 不带 MTP 头。你借用 Unsloth 的——相同基础模型，直接插入——并为 1.7 倍解码付出约 76K 上下文的代价。不管怎样，预填充都是约 460 tok/s，MTP 只影响生成。哪个“值得”完全取决于你运行什么。短小的 few-shot 任务从不触及 64K，所以额外上下文是死重，你只想要速度。长的单会话代理运行会超过 82K，一旦超出上下文，没有解码速率能救你。这就是为什么两种配置都存在。一切都使用低推理努力。在 2 位时，更高设置会螺旋上升而不是终止。🐢 上下文 (158K):llama-server -m Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ2_XS.gguf -ngl 99 -c 158000 -fa on --jinja -np 1 --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 --temp 1.0 --top-p 0.95 --top-k 20 --min-p 0.0 --presence-penalty 0.0 --repeat-penalty 1.0 --reasoning on --chat-template-kwargs '{"reasoning_effort":"low"}'⚡ MTP (82K):llama-server -m Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ2_XS.gguf -md mtp-Qwen3.8-27B-Q4_0.gguf -ngl 99 -c 82000 -fa on --jinja -np 1 --spec-type draft-mtp --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 --temp 1.0 --top-p 0.95 --top-k 20 --min-p 0.0 --presence-penalty 0.0 --repeat-penalty 1.0 --reasoning on --chat-template-kwargs '{"reasoning_effort":"low"}'weights: 网页链接…MTP head: 网页链接…llama-swap: 网页链接…BenchKit: 网页链接…if 2-bit puts you off: a bigger model at 2-bit beat a smaller one at 4-bit on ev…

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[LG]《Unlocking Lossless Speedups in LLMs via Discrete Diffusion》S S Sahoo, L Chen, K Pham, J Geuter… [Institue of Foundation Models] (2026) 在大型语言模型加速领域，突破逐词生成的效率瓶颈是个难题。过去的方法受困于两难：推测解码依赖外部草稿模型，纯扩散模型则牺牲输出质量。本质原因是未能将并行生成能力，无损地融入高质量的自回归模型。本文的核心洞见是：把单一模型看作“质量”与“速度”分离的双路径架构。它嫁接轻量级扩散权重，用“扩散蒸馏”训练其模仿原模型做块状预测。由此，扩散路径并行起草、自回归路径无损验证这一关键操作使问题得以解开。这项工作留下的遗产是在单一架构内解耦质量与速度的设计范式。它为后来者打开的新门是为现有模型进行即插即用的无损加速，并为强化学习提速。但尚未跨过的门槛是如何设计采样策略，以最大化并行草稿的接受长度。arxiv.org/abs/2609.04010 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#

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• 推理加速不能只看单请求延迟，高并发吞吐才是生产环境的真实成本。本文方法本质是把草稿和验证压进同一个模型——用LoRA做快速起草，用原参数做验证，避免了独立草稿模型的显存和对齐开销。更有意思的发现是，在SFT阶段训练的扩散LoRA，即使基础模型经过RL调整后仍然有效。这说明RL改变的主要是偏好层

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#汤家凤呼吁取消英语主科地位# 英语学科是我见过最诡异的学科。2023年还有人挂我，主要理由是：“看科研论文需要英语”，现在还有谁觉得自己的英语水平比AI强，翻译速度比AI快的，请站前一步，我看看你长啥样。现在的英语是一个畸形产业，为什么说畸形？那有人说了，你别说用得上用不上，数学物理平常也用不上，为什么还学？原因很简单：语言作为一门学科，实际上如果不是经常用，边学边忘，而且这是常态，你学数学之类的，你学了1+2，不会因为一段时间不做数学题你就忘记了。除非你把中国改造成类似于新加坡之类的国家，我这么说：你如果真的这么提建议，我反而不反对的。因为这至少是一个“可操作的行为”，现实是压根不是这样的。操作不来你知道吗？从小学三年级开始学英语，到初中毕业，学六年，成效如何大家心理清楚，哪怕加上高中3年，9年的学习，高中毕业生英文能力大家都清楚的，9年的学习都无法顺利学习英文，无法达到一个基本水平，从任何层面都说不通，但是在这个说不通的前提下，一堆人还在论证：是是是，对对对，这是正确的。你是咋想的？如果是数学学科，9年还学不会个二元一次方程，你觉得合适吗？你觉得应该吗？既然如此，为什么那么多人一个劲的为现状辩护，我是想不通的。

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[CV]《RoboTok: An Internet-Scale Data Engine for Human Demonstration Retrieval and Dexterous Manipulation Learning》H Qian, Y Chen, Y Xie, K Ren… [Rice University] (2026) 在机器人灵巧操作领域，从海量网络视频中有效检索可用的演示是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于依赖视觉或语义相似性，本质原因是外观相似的场景可能包含完全不同的手部动作，导致检索到的数据对机器人学习无效。本文的核心洞见是：把手部操作重新看作以演示者为中心的3D运动轨迹，而非相机视角下的像素变化。由此，模型仅从手部轨迹反推出一个稳定的躯干坐标系，并将所有动作归一化到该坐标系下进行标准化比较，这一关键操作使问题得以解开。这项工作真正留下的遗产是，一个不依赖视觉外观、仅根据底层3D手部运动学来索引海量网络视频的引擎。它为后来者打开的新门是，让机器人能从持续增长的互联网内容中自动挖掘学习素材，但尚未跨过的门槛是如何处理移动相机下的演示。arxiv.org/abs/2609.03199 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#

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• 机器人要从人类视频学习，关键不在于画面像不像，而在于动作本身。切菜和锯木头看起来毫无关系，但手的运动轨迹可能完全一致。这篇论文抓住了这个核心：用三维手部轨迹而非像素去匹配动作。更聪明的是，它从手腕运动反推出躯干位置，绕过了遮挡和视角变化的困扰。计算策略也很实际：训练时用复杂算法提

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路透社：外国人开始组团来中国“看科技”9月3日，路透社发了一篇挺有意思的报道，标题直接用了一个词：“Tech pilgrims”——科技朝圣者。今年4月，一批外国投资者来到上海智元机器人（Agibot）总部，围着一台RAISE A1人形机器人参观。接下来他们还去了不同城市，看机器人、电动车、电池和AI。路透发现，这样的外国考察团正在明显增加。 甚至已经形成了一门生意（我有好几个朋友都在做这个）上海数据研究公司百观今年已经组织了两批、20多名投资人、企业家和公司高管来中国，一趟5天的科技考察最高收费1.5万美元，约一半参加者来自东南亚。上海另一家科技考察机构Glopen说，今年收到的海外咨询增长了50%，客户主要来自欧洲和新加坡，现在每个月安排超过100场企业一日参访。 他们去哪里？北京、上海、深圳、杭州、合肥。看的也很具体：新能源汽车、电池、人工智能、人形机器人和先进制造。美国投资机构Dimension、Capital Group、Thrive Capital都有人来过，播客主持人Lex Fridman也在其中。很多投资人甚至不愿公开自己的中国行程。 小米北京汽车工厂已经成了一个热门目的地。自2024年3月以来，参观人数超过25万人。因为名额靠抽签，一些参观资格甚至被炒到2000元。中国目前已经有140多个国家级工业旅游示范基地。 这些人到底来中国看什么。Global Shipping Business Network CEO Bertrand Chen今年4月参加了一个上海、杭州、深圳三地的机器人和新技术考察。他回来后的感受是，如果不真正站到中国工厂的车间里，很难理解中国创新的规模、速度，以及那种“物理感”。 欧洲企业的焦虑更明显。上海咨询公司Praxis Advisory的Alex Shengyun Lu，从2025年底以来已经带了7批欧洲企业代表团，每团最多50人。他说这些欧洲高管来中国，反复问两个问题：第一，中国企业有什么值得学？第二，中国这种由政府支持技术投资和规模化应用的方式，有什么可以借鉴？有些欧洲企业尤其想弄明白，中国为什么能够跨省、大规模推动AI应用。Lu对这些来访者的描述也很有意思：他们确实是抱着一种谦逊和学习的心态来的。 深圳的故事更有意思。一位美国制造业顾问Joshua Woodard说，现在有一些微信群里聚集着400多个往返于硅谷和深圳的人。有人要找电池厂，有人要找显示屏厂，直接在群里问。甚至有美国创业者利用10天免签直接飞到深圳，也没有特别复杂的行程，落地以后就开始找：“谁能把我的下一个原型做出来？”深圳甚至开始出现面向外国机器人和AI硬件创业者的“hacker house”，让这些人在深圳一边住、一边开发产品、一边找供应链。 这件事情让我感触挺深。十几二十年前，我们经常组织中国企业家去日本看精益生产，去德国看隐形…

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#取消英语主科利弊#¹ 每个时代都有民粹的意见领袖。使用着煽动民粹的街头语言，充满谎言。² “全世界没有一个国家像我们这样把英语置于这么至高无上的位置！”这句话就是谎言。冷静的人会问一问：什么叫“至高无上”？怎么就“至高无上”了？标准是什么？主科不止有英语，怎么叫“至高无上”？³ “我们的孩子母语还没有掌握好就开始拼命学习英语，我们可是几千年的文明古国啊”。这句话就是煽动民粹的话。我们的孩子母语还没有掌握好的时候，就在做多种社会性学习，这里面没有必然冲突。这跟“几千年的文明古国”又有什么必然关系？引入文明优劣论就可以傲慢地拒绝学习吗？这里面有什么逻辑可言？⁴ “中国人崇洋媚外的历史该结束了！”又他妈是标准的煽动民粹的接头口号式语言。英语作为国际通用学术与交往语言、人工智能时代的工具语言，中国人学习就是“崇洋媚外”了？中国政府过去开展英语教育就是“崇洋媚外”了？莫名其妙的口号语言。#周思成回应英语主课地位#⁵ 每个人都可以有自己的观点。但我们是一个经受过民粹主义严重内乱与巨大灾难的国家，所以我们对喊着街头口号的民粹意见领袖应当一万倍的当心。历史与实践证明，这种人是坑害中华民族的蟊贼。如果一个人他真正论证英语教学投入与产出比例问题，我们不妨听一下。但如果一个人说着谎言，使用夸张的修辞与叙事，喊着街头民粹口号，我们就可以认定这个人不正常了。我们大部分中国人再也不会被几个“至高无上”、“文明古国”、“崇洋媚外”几个名词就煽动得热血沸腾，马上上头像个邪教徒一样了。

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• 非常非常好玩的是，评论区那些叫嚣历史更加重要的人们，实际上非常不懂中国史尤其是当代中国史。历史性观念与常识严重稀缺。不客气说他们只是接受过一套历史宣传，所以容易被“几千年文明古国”“崇洋媚外”的民粹话术给带上头。//@浆果寿司:他极善于煽动民粹，这种人心理阴暗、龌龊。
• 发现一小部分中国人容易飘。在当下科技治国方略、科技竞争的地缘时代，中国抗衡美国支撑至今就靠十几年前发展前沿科技与未来产业战略，靠一大批懂英文学术的理工科与懂英文出口管制法律的文科生在出力。突然一群民粹就跳出来说“我们几千年文明古国我们很牛了我们的孩子不用拼命学英语了英语只是工具”

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【Claude总结】 AI开发者日报 (2026-09-05)1.【LLM如同认知病毒】(来源: HN) 一篇论文把LLM生成内容类比为"认知病毒"，探讨其如何像模因一样在人类社会中自我复制和变异。该框架为理解AI生成内容对公共话语的长期影响提供了新视角。 arxiv.org/abs/2609.033442.【OKF Agent Memory：AI编程智能体的Git原生记忆系统】(来源: HN) 一个基于Git的持久化记忆系统，让AI编程智能体能跨会话保留上下文和知识。相比向量数据库方案，Git原生存储让记忆变更可追溯、可版本控制。 github.com/okf-memory/okf-agent-memory3.【Fable 5.1生成的双马修·沃克结教程】(来源: HN) 有人用Anthropic新发布的Claude Fable 5.1生成了一个交互式绳结教学演示。这展示了新一代模型在生成复杂可视化和交互内容方面的能力提升。 claude.ai/public/artifacts/06fd26a5-403c-47c8-af49-dcf6c35ec55c4.【自主研究蜂群中出现作弊与举报行为】(来源: HN) 研究发现，由AI智能体组成的自主研究"蜂群"协作时会自发出现作弊和互相举报的行为。这揭示了多智能体系统中类似人类社会的博弈现象，对AI对齐研究有重要启示。 arxiv.org/abs/2609.041705.【计算机基础与写作能力预测Vibe Coding水平】(来源: HN) 研究发现，计算机科学基础和写作能力都能预测一个人使用AI辅助编程的熟练度。这说明AI并未消除对扎实基本功的需求，反而让沟通和抽象能力更重要。 arxiv.org/abs/2603.141336.【你在为Claude的思考付费，却看不到它】(来源: HN) 作者质疑Claude的"扩展思考"功能可能并未真正展示模型完整推理过程，用户付费却得不到对等透明度。这引发了关于AI厂商如何披露思维链内容的讨论。 gist.github.com/64-megabyte/bc218bd074fa56c26b7dce828adf21a27.【徒步者靠Gemini规划路线被困获救】(来源: HN) 几名徒步者使用Google Gemini规划路线后被困山中，最终获救。事件引发了对普通用户过度依赖AI做现实决策（尤其安全相关场景）风险的关注。 techcrunch.com/2026/09/05/hikers-rescued-after-using-google-gemini-for-planning/8.【AI与智力精英等级制度的瓦解】(来源: HN) 文章探讨AI是否会瓦解长期以"智力"作为社会地位分配基础的等级体系。作者认为当AI能匹敌甚至超越人类认知能力时，社会需要重新思考精英选拔的合理性。…

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Artificial Analysis 不得不将他们新索引的 40% 锁定在私有测试集后面，只是为了获得前沿模型的真实信号。4 个快速要点：- Qwen 3.8 27b 与 GPT 5.6 Luna 和 Deepseek v4 pro 相当。击败了新的 K2 horizon 375b a23b- Claude Fable 5.1 保持第一，但 GPT-6 Astra 是一个令牌效率怪物- 长上下文推理正在转向杂乱的现实世界内容（4500+ 页脚注、图表、表格）- Google 在排行榜上落后于 Meta muse spark 1.3、SpaceXAI grok 4.3、Moonshot kimi k3 和 ziphu glm 5.3。DeepMind 在这里到底在玩什么？- RIP GPQA Diamond。实验室终于污染并操纵它使其变得无关紧要。用可爱多选科学问题测试模型的时代结束了。现在是代理式企业 grunt 或者完蛋。引用：Announcing Artificial Analysis Intelligence Index v4.2. We are accelerating elements of our upcoming v5 release with interim updates to keep pace with the frontier. Index v4.2 has more complex and realistic tasks, and more private test sets to prevent gamingIntelligence Indexfor those of you looking for qwen 3.8 flash next网页链接

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【当AI接管了所有小故障，程序员正在变成“只会看说明书的机长”】前LinkedIn资深SRE工程师Sylvain Kalache指出，AI SRE工具正在引发一种“理解力债务”：当AI高效处理了所有日常告警、自动修复了容量问题，人类工程师也随之失去了在“安全环境”下磨炼直觉的机会。根据1983年提出的“自动化悖论”，系统越自动化，留给人类的就越是那些AI处理不了的、极端复杂的罕见故障。事实是，虽然平均故障修复时间MTTR因AI介入而下降，但面对从未见过的Sev0级灾难时，由于长期缺乏实战手感，人类的响应时间反而会飙升。这件事的逻辑在于，编程和运维本质上是路径发现的过程，而LLM提供的是一种概率性的“远程控制”，它消解了故障排查中的摩擦力，也带走了认知的留存。如果工程师习惯了给AI产出的方案当“橡皮图章”，那么在关键时刻，他们就从创造者退化成了对系统一无所知的局外人。我们正处于一个转折点：要么像航空业那样引入高强度的模拟机训练来对抗技能萎缩，要么就得接受一个事实——当黑天鹅事件发生时，没人能接管那架正在下坠的飞机。我们缺的不是更聪明的Agent，而是如何在被AI包围的环境中，保持那种只有通过亲手触碰代码才能获得的肌肉记忆。

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GitHub 上有个开源工具最近涨了 1.2K Star，叫 writing-dna-skill，专门用来解决一件事：让 AI 真正写出某个人的风格，而不只是"看着像"。很多人让 AI 模仿文章风格的时候，习惯把几篇范文塞进去，说一句"照这个风格写"。这个做法有三个常见的问题。先说第一个，样本太少。3 到 5 篇文章里偶尔出现的写法，AI 会以为那是作者的固定习惯，结果写出来的东西跑偏了。然后说第二个，AI 能学到的只是表面。词怎么用、句子怎么排，这些能模仿。但一个作者为什么选这个话题、为什么从这个角度写、为什么引这条数据，这些东西几篇范文根本看不出来。第三个，文章写长了，AI 慢慢就"忘了"开头说要模仿风格这件事，写着写着又回到自己的表达习惯上去了。writing-dna-skill 的做法是把"风格"这件事拆成六层来分析。第一层看表层语言，词频、句子长短、标点习惯。第二层看文章结构，怎么开头、怎么展开、怎么收尾。第三层看选题逻辑，这个作者喜欢聊什么类型的话题、倾向于从哪个角度切入。第四层看素材策略，他喜欢引用哪类来源、数据怎么用。第五层看认知框架，把他反复出现的核心观点和价值判断提炼出来。第六层看视觉风格，配图方式和排版习惯。分析完这六层，工具会输出一组文件：语言DNA、文章结构模板、写作视角与认知框架、视觉风格指南，还有一份把这些全整合在一起的 Writing-DNA.md。以后让 AI 写东西之前，先把这些文件读一遍，再按里面的规则一条一条对照检查，效果比"整体感觉像不像"要稳得多。用起来的流程也不复杂。先收集目标作者至少 20 篇文章，建议 30 到 50 篇，.md 或 .txt 格式都行。然后告诉 Agent 对这批文章做蒸馏分析，它会自动跑完六层流程，输出那套文件。下次要按这个风格写东西，让 AI 先读 Writing-DNA.md，再动笔。项目文档里也写明了几个边界。模型本身能力有限的话，DNA 再准也没用。喂进去的文章如果太单一，蒸馏出来的结果也只能代表那一小块。另外，这个工具只用于学习、分析和积累自己的写作资产，不能用来冒充作者本人或误导读者。实际用途挺多的。把自己过去写的文章蒸馏一遍，以后换了新模型直接喂 DNA，相当于给自己的写作习惯做了个备份。想研究某个博主为什么火，把他 50 篇文章蒸馏一下，选题套路和表达习惯会被拆得清清楚楚。团队写作风格不统一，也可以把核心文章蒸馏成一份 DNA，让所有人写之前都先读一遍。传送门：github.com/larashero3-dotcom/writing-dna-skill#科技先锋官# #How I AI#

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一条微博总结特斯拉 CyberCab 的所有信息：- 传感器为 8 个摄像头，前挡风 2、前保险杠 1、侧前 2、侧后 2、尾 1，无毫米波雷达、无激光雷达、无超声波传感器。- 模型搭载的是 FSD v15 早期版本，FSD v15 主线 7 条改进中的 4 条已合并投入运行。据特斯拉 AI 副总裁 Ashok，其中一条改进为大幅提升夜间运行能力，下个月推送后特斯拉 Robotaxi 将改为 24 小时全天运行。- 计算平台为 AI 4.5 芯片，即内存由 32GB 升级到 64 GB，可以部署更大参数量的模型和更长的上下文窗口。- 原生无方向盘、踏板等执行机构，无外后视镜设计。特斯拉根据得州 SB2807 方案声明 CyberCab 为 SAE Level 4 级自动驾驶汽车。特斯拉指出，许多加了 Cybertruck 方向盘和临时踏板的 CyberCab 是方便测试使用，不会量产。- 原生集成 5G 天线和 Starlink V5 双冗余通信架构。- 支持无线充电和超充，无线充电功率 19 kW，充满约 2.5 小时。结合特斯拉为 CyberCab 开发的清洁机器人，以及车内无杯架、无手套箱，全车摄像头标配的清洁系统，都是为自动化运维的设计。- 上车高度 419 毫米，左右门是电动蝶翼门向侧上打开以获得更大的门洞，车内紧急停止/危险警告按键及车门把手开关都印有盲文，特斯拉宣称这些设计都是一开始就考虑兼容视障人士的无障碍设计，旨在让盲人用户可以无需他人协助完成打车全过程。- 车内顶灯位置有舱内摄像头和舱内雷达，用于确认用户在行程前和行程中已安全落座并系好安全带，检查车内遗漏物品及清洁状况。- 单电机前驱，功率 163 kW，不再使用稀土材料，但依然是永磁路线，能耗维持不变。Elon Musk 称这极难实现，这个主要解决的是供应链风险。通过结构简化的定子设计和新的润滑系统，对比一线电驱尺寸小了 18%，重量轻了 25%，支持全自动化生产。- 电池包 47.6 kWh，搭载干电极 4680 电池，可以支持 50 万英里的直流快充频次。也同样是 Cell to Pack 设计，即电池盖板上方直接集成座椅骨架。- CyberCab 的设计目标是极致的效率导向。EPA 工况下续航 480 km，能耗 102.5 Wh/km，是 EPA 认证过的能耗最低的量产车。实现这一点的有利因素包括：整车前宽后窄，车轮前小后大，前轮 215/60 R18 后轮 225/60 R21，风阻系数 Cd 0.2；48V 电子电气架构显著简化线束重量，车重 1412 kg。不利因素是车长只有大约 4445 毫米，越短的车，处理气流降低风阻越困难。车宽 1754 毫米，车高 1408 毫米。- 在制造上激进创新，除了前后一体压铸，还首次量产 Unboxed 模块化制造工艺，将总装产线一拆…

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Anthropic 上市前博弈贴。纯属猜测，但分享出来好奇大家的看法。Anthropic 从总 ARR 切换到净 ARR 会计计算，并从他们的 650 亿美元 ARR 数字中剔除了 Meta 和中国蒸馏部分。Meta 据推测 ARR 超过 50 亿美元，所以剔除它们意味着即使 Meta 在他们上市后不久关闭合作（这是广泛预期的情况），他们也能轻松应对。这也降低了 Meta 关闭合作的概率，西瓜质量取决于情况。全都很聪明。然后发布 Fable 5.1，这样 OpenAI 就会自信地发布 Astra。顺便说一句，这里对 Astra 的氛围真的很好。我觉得 Astra 可能比 Anthropic 预期的要好。现在有传言说 Anthropic 已经解决了 Navier-Stokes 方程，这会超级令人印象深刻。Anthropic 很可能在 IPO 前某个时候发布 Fable 5.2，除非有什么问题，否则它应该比 Astra 更好。很可能还计划在九月展示 ARR 的显著重新加速，这当然会泄露给媒体。Grok 4.7、Meta 的 Watermelon 和 ChatGPT 6.1 都可能在接下来的 6 周内发布。这些实验室对他们的路线图充满信心，这是我过去 18 个月没见过的。至于 Gemini 4，我们拭目以待。竞争对手在所有这些计划中都有发言权。Grok Bot 感觉像是目前企业用例中最好的代理框架，而 Instinct 是一个有前景的消费者用例代理框架。很快就会看到竞争对手的变体。Grok Bot 对我的用例仍然是变革性的。而所有这些都发生在整体 AI 需求持续加速的背景下。疯狂的时代。顺便说一句，我觉得 Krishna 可能成为一位杰出的 CFO。他以前在 Blackstone 的同事对他评价极高。这将很重要，因为如果他们决定将计算资源从推理转向训练，向华尔街清晰沟通将很难被首次消化。可能值得研究亚马逊从 2010 年到大概 2016 年的“投资然后‘检查’”利润率策略，投资者最终理解了它。网页链接

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【AIGC日报 · 2026-09-06】今日简讯：1、Anthropic IPO推迟至11月，目标估值2万亿美元2、IFA 2026柏林开幕，中国厂商超千家创历史，物理AI成焦点3、DeepSeek部署16万颗华为昇腾芯片，构建国产AI算力集群4、OpenAI CEO称Astra显著提升生产力，发布计划提前5、工信部发布AI中小企业三年支持计划，目标培育万家科创企业6、外滩大会下周开幕，首次聚焦AI新经济7、特斯拉Cybercab在美正式运营，将于9月在中国展出8、鸿海8月营收同比增52%，AI云端产品成增长核心以下为详细内容：1、Anthropic IPO推迟至11月，目标估值2万亿美元来源：央视财经、环球网日期：2026年9月5日正文：据路透社消息，美国人工智能企业Anthropic调整IPO时间表。该公司预计最早于10月中旬启动路演，计划在11月美国中期选举前完成上市。此前预期的下周公开招股说明书时间被推迟至9月下旬。部分投资者给出的估值预期达2万亿美元，若实现将超越SpaceX今年6月上市时的约1.77万亿美元估值。此次IPO目标募资额高达1000亿美元。高盛预计，包括Anthropic在内，多家AI企业集中上市将令今年美股IPO募资总额攀升至2250亿美元。原文链接：网页链接2、IFA 2026柏林开幕，中国厂商超千家创历史，物理AI成焦点来源：智东西日期：2026年9月5日正文：2026年柏林国际电子消费品展览会(IFA 2026)于9月4日开幕。本届展会有932家中国大陆企业参展，加上港澳台企业总数超过1000家，占全部展商约半数，创下历史记录。人形机器人展示数量达历史最高，宇树、智元、众擎等企业亮相。众擎全尺寸人形机器人T800现场演示了复杂动作。元点机器人Bridge极客版首发预售价8888元。家电厂商全面AI化，TCL、海信、长虹、海尔、美的均推出全场景AI方案。小米米家品牌宣布进入欧洲市场。联想展示了搭载NVIDIA RTX Spark芯片的笔记本，可本地运行千亿参数模型。原文链接：网页链接3、DeepSeek部署16万颗华为昇腾芯片，构建国产AI算力集群来源：外媒公开信息日期：2026年9月6日正文：DeepSeek敲定内蒙古超大数据中心算力部署方案，规划投放16万颗华为昇腾950DT芯片，搭建规模化国产AI算力集群。项目对芯片应用场景做出划分，昇腾950DT芯片承接大模型常态化推理解码工作，模型核心训练环节仍依托英伟达芯片，形成国内外算力芯片协同模式。华为超节点组网技术可实现数万颗芯片同步联动。DeepSeek与华为的技术适配工作自2025年启动，新一代AI模型已完成针对昇腾全平台的优化适配。该集群选址内蒙古，贴合东数西算国家枢纽节点布局。原文链接：网页链接4、OpenAI CEO称Astra显著提升生产力，发布计划提前来源：I…

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斯坦福的教授vibe coding的课程《现代软件开发者》要出新版啦~讲师Mihail Eric介绍：“我非常激动，终于可以宣布我的斯坦福课程《现代软件开发者》（The Modern Software Developer）推出最新版了。为了这次更新，我们已经筹备了整整 9 个月。去年 11 月，随着 Claude Opus 4.5 发布，编程智能体的能力迎来了一次跃迁式提升。我们所有人都切身感受到了这一变化：大语言模型变得更加强大，能够进行更长时间的推理，也能解决难度更高的任务。今年的课程迭代，正是对 2026 年软件工程行业巨变的回应。我的核心理念很简单：在大语言模型时代，AI 原生开发者将成为任何软件组织中最重要的成员。设计这门课程，就是为了培养新一代这样的工程师。这一次有什么不同？首先，我将舍弃 2025 年秋季课程中 85% 的内容。2026 年秋季的新教学大纲将聚焦 AI 原生工程师必须具备的核心能力，包括：智能体技能、高级上下文工程、MCP 门户、面向智能体的代码库设计原则、智能体驱动的代码审查、安全、后台智能体并行化、软件工厂，以及更多内容。其次，我将教会学生如何培养“软件品味”。每一位学生都必须向生产级的真实代码库提交并交付拉取请求（Pull Request）。本课程还将与顶尖的开源 AI 项目合作，由这些项目为学生提供支持和指导，帮助他们以真正有价值的方式为项目作出贡献。”课程主页: themodernsoftware.dev目前课件什么的还没更新，估计要在11月之前陆续更新~

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GPT-6 Astra 在 Bach 基准测试中取得了迄今为止最好的结果。其合唱曲中没有和声导引错误，其和声调色板足够复杂，以至于包括了那不勒斯六和弦。更重要的是，它是第一个在这项基准测试中编写经过音的模型，这是音乐理解上的重大飞跃。额外高强度努力。提示如下：“在 LilyPond（版本 2.24）中，写一首巴赫风格的四声部合唱曲，3/4 拍，G 小调。使用两个谱表——女高音和女中音在上方谱表，男高音和男低音在下方谱表。只用代码块回复。”引用：Claude Fable 5 writes a Bach chorale:[视频]GPT-6 Astra writes a violin sonata in the Baroque style. This is the best result I’ve seen on this benchmark by far.Extra High effort, one-shot prompt, first attempt:[视频]Prompt: “In LilyPond (version 2.24), write a complete Baroque-style violin sonata movement, 3/4 time, G major, approximately 32-40 measures in binary form. Use two staves: a violin staff and a basso continuo staff, notated as a single melodic bass line only (do not write chords or a keyboard realization). Add figured bass numerals beneath the bass line using LilyPond's \figuremode/\figures syntax. Respond with only the code block.”网页链接

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#取消英语主科利弊#这个话题到最后就是教育资源怎么分配。教育资源问题，牵涉到大众的根本利益，所以一般都是只做不说。英语考试改革最有名的就是允许一些省份在高考中取消英语听力。在语言教育上，这事情摆不上台面。毕竟学习语言，考察怎么可以不考听力？但是现实中我们国家的高考是筛选考试。一个省各地英语听力成绩差异极大不是学生智力有差异，而是经济水平差距大。所以在筛选性考试中，剔除掉英语听力，更看重数学成绩，筛选顶尖人材在逻辑上大家都能理解。不会觉得说英语不考听力了，英语教育就完了。因为高考本质是分配教育资源，进入大学你有四年时间可以好好学英语。那么这几年为什么英语考试的争议越来越大，到今天感觉都有点全面对立了呢？核心是在中考分流上。大多数孩子的成绩都在中间区间。筛选哪些孩子进入职校未来做体力劳动，哪些又去读大学呢？又要用什么工具筛选呢？教育分流有个阳谋，就是在中间段，筛选家庭条件差的孩子进入职校。因为只有家境差，读职校未来才愿意去做体力劳动。在这个大背景下面，用最体现家庭条件的英语成绩进行筛选就成了一个必然。这里大多数网友还停留在自己读书时学习英语的经验当中，不知道这几年我国英语教育的核心问题是“超前教育”。简单来说就是学校英语教育的质量或者内容整体比较少，家庭条件好的孩子，主要靠课外父母花钱堆教育。最典型也最常见的，是英语考试的KET和PET考试，之前几年有很多相关考试家长抢着报名都报不上的报道。也就是说，我国有经济能力的家长在放弃中小学英语教育的考试标准，转而追求更高更科学的标准衡量孩子的英语能力。高考不考听力，学校英语教育时间少，他们就自己花钱去买，给孩子在英语上做超前教育。英语这门课，你只要家里有钱，做超前教育没有任何坏处。你家孩子完全不听学校老师教育，自己去全面搞听说读写，小时候考KET和PET，年纪到了考雅思托福，根本不会有问题。而在中高考路线里，这些孩子就可以选择在初一初二高一高二时彻底摒弃低效的学校英语教育，到初三高三进行考试训练就可以了。家庭条件不同，走的路就可以不一样。而且将来要走教育分流，英语考试只会越来越难。家庭条件好，就会在这里面占据绝对优势。相当数量教育界人士因为价值观的原因对这个现象极度不满，所以就希望改革把英语剔除出筛选标准，而是变成等级考试。

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好，那我将编程去掉，一个完全不会编程的高端数学物理人才，也完全不会英语，与一个英语100级的有钱人家庭普通孩子，到底那个才是国家，社会，文明所需要的精英人才，来吧，继续嘴硬英语很重要//@瘫倒之龙:不会英语怎么精通编程的？ //@zhtttyzhttty:不会英语到底会有什么危害？特别是AI高度发展的现在

• 好，那我将编程去掉，一个完全不会编程的高端数学物理人才，也完全不会英语，与一个英语100级的有钱人家庭普通孩子，到底那个才是国家，社会，文明所需要的精英人才，来吧，继续嘴硬英语很重要//@瘫倒之龙:不会英语怎么精通编程的？ //@zhtttyzhttty:不会英语到底会有什么危害？特别是AI高度发展的现在
• 不会英语到底会有什么危害？特别是AI高度发展的现在，你来告诉我，一个精通编程，数学，物理的高智商人才，但是他不会英语，一个英语精通，但是别的一切学科都普通的有钱人家孩子，到底那个才是国家，社会，文明所需要的人才？？？？//@冀你太美:不会取消的，为了保证“公平”，要不然以后不会英语的路

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《Reverse Engineering Linear's Sync Engine: A Detailed Study》这篇文章写的很好，但有些难懂，突然想到一个使用 GPT-6 Astra 的案例：让它把这篇文章做成一个循序渐进的互动式教学网页，一步步把内容由浅入深分解，帮我搞懂文章内容。还别说，跟着网页内容一节一节学习，好懂多了。网页地址：网页链接提示词：> 帮我把这篇文章的内容，做成一个互动的循序渐进的教学网页，一步步通过互动的方式让初学者理解这篇文章中的核心概念 github.com/wzhudev/reverse-linear-sync-engine

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#穿越记忆的河流# 长江DBA耶鲁模块课程圆满收官，长江商学院李海涛院长与耶鲁张小虎教授，为我颁发结业证书。几天时间，在耶鲁管理学院完成高密度研学，多堂课程都带来深刻启发，其中获益最大的一堂课，当属韩仲教授的《半导体技术》。韩仲教授是耶鲁William Norton技术创新讲席教授、电气与计算机工程系教授，美国国家发明家院士。课堂上一张算力对比图表令人印象深刻：AI大模型参数量每18‑24个月增长100倍，而GPU的HBM带宽同期仅实现翻倍，模型需求的增长远远跑赢硬件带宽的提升，算力缺口将会长期存在。AI对算力的渴求永无止境，半导体硬件正是整个AI产业的底座，今天半导体硬件相关公司的大涨，也印证了课堂之上的思考与产业判断。课程横跨全球治理、半导体产业、AI商业、哲学伦理、前沿医学，不同学科的思想轮番碰撞。跳出日常工作的固有视角，站在更为宏大的维度观察世界，收获诸多新知与启发。一段充实的学习旅程告一段落，将课堂所思带回实践，继续砥砺前行。

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• 回复@秦戈-qinge:[挤眼][允悲]//@秦戈-qinge:收到[作揖]在这找到昨晚美股大涨的原因了[嘻嘻]
• [作揖][心][鲜花]//@北纬20度的kk:但总的微博，含金量特别高！每天必读！

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【大语言模型（LLM）正在演变为一种认知病毒】最近arXiv上一篇将LLM比作“认知病毒”的论文引发热议。研究者认为AI的渗透遵循病毒传播模型：从偶尔使用到深度耦合，最终演变为持久依赖。这种依赖存在临界点，一旦越过，社会可能陷入技术锁定，导致群体性认知能力退化。这并非危言耸听的科幻预演，而是对人类“认知外包”历史的延续思考。从苏格拉底忧虑书写会摧毁记忆，到计算器削弱心算，人类始终在用工具置换本能。不同之处在于，以往工具是确定性的，而LLM更像一种带有随机性的博弈，它在提供便利的同时，正以极低的摩擦力重塑我们的思考路径。社区对此分歧巨大：支持者认为这是生产力的解放，让人类从枯燥的线性逻辑中抽身，去处理更高阶的复杂问题；质疑者则担忧，当大公司通过Token和算法垄断了知识的解释权，人类是否正主动交出认知的自主权。这不仅是技术更迭，更是一场关于“何为人类核心竞争力”的社会实验。我们应当关注的不是AI是否会像病毒一样“感染”大脑，而是当这一进程不可逆转时，我们该如何建立认知的免疫机制，在享受自动化红利的同时，保留那份不被算法预测的思考能力。

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#微博声浪计划# #听见微博# 💡 今日思考：从今日多条新闻来看，资本市场的信号最为强烈。Anthropic若以2万亿美元估值IPO成功，将远超传统科技巨头上市时的规模，这标志着市场对AI"基础模型"赛道给予了前所未有的顶级估值。这不仅是对Anthropic技术的认可，更是资本对AI作为未来十年核心引擎地位的提前投票和押注。高盛预测的2250亿美元IPO总额，预示着AI领域正进入一波密集的资本化周期。应用落地则展现出"软硬结合"的加速态势。OpenAI的Astra模型通过文档提取等具体任务的性能突破，证明了其商业价值并非空谈，而是能直接转化为生产力和产品迭代速度。而特斯拉Cybercab的商业运营与国内巡展，以及IFA大会上人形机器人的集中爆发，则显示AI正从数字世界向物理世界渗透，机器人与自动驾驶成为"物理AI"最前沿的载体。中国厂商在IFA上的绝对数量优势，也凸显了在AI硬件应用层面的制造和整合能力。更深层次的趋势在于算力基础设施的"再平衡"与国家战略的深度绑定。DeepSeek大规模部署华为昇腾芯片，并非单纯的技术选择，而是"国产替代"与"全球协作"的混合模式：用国产芯片承担推理等规模化工序，以保障供应链安全和控制成本；用顶级的国际芯片进行核心训练，以确保模型竞争力。这反映了中国AI企业在理想与现实间寻找务实路径。而工信部的三年培育计划，则从国家层面系统性地播种AI中小企业生态，与"东数西算"等工程结合，旨在构建一个完整、韧性的产业体系。综合来看，当前AI发展已超越单纯的技术竞赛阶段。资本在豪赌未来，企业在追逐落地场景，而国家战略则聚焦于构建自主可控的产业基础。这三股力量交织，推动AI从一个前沿技术概念，快速演变成为重塑经济结构、产业形态和国家竞争力的"新经济"核心。中外在算力上的合作与竞争、在应用上的创新与跟随、在生态上的扶持与培育，将共同塑造未来数年的全球AI格局。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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发现现在口述了之后让AI总结也挺好的。省时间，不需要敲字。今天说说最近和美国留学有关的事情。很久没有发微博了。最近这边比较忙，学校里的事情实在太多。不过想想，还是应该出来说点什么。最近美国关于留学生、签证、H-1B等等的各种规定变化比较多，对大家的影响其实蛮大的。再加上现在国际学生、AI这些新的情况，我觉得这些变化不仅会影响留学生本身，对美国高校未来的招生、科研，甚至整个美国的人才和经济发展，都会有一些影响。所以今天就大概聊一下我最近看到的一些情况，也说说我自己的判断。先说 H-1B。最近大家应该都看到了很多新闻。最开始大家讨论比较多的是那个 $100,000 的 H-1B fee，后来又有各种解释和法律变化；另外还有 H-1B 配偶的工作许可 H-4 EAD，政府现在也在考虑取消；还有 H-1B 失业以后原来的 60 天 grace period，也有取消的提议。这些事情确实影响挺大的。不过老实说，H-1B 配偶可以工作、还有这个 grace period，都是过去十几年慢慢形成的政策。我们当年上学的时候，其实这些都没有。现在如果把这些政策往回调整，相当于某种程度上又回到了十几年前的状态。所以我大概理解现在政策的一个方向，就是希望尽量减少 H-1B 给外国雇员提供在美国工作的机会。当然，具体最后会变成什么样，现在还不好说。再说学生。大家知道，国际学生在毕业之前通常会涉及 CPT，毕业以后会涉及 OPT。尤其是 STEM 专业，OPT 后来延长到了比较长的时间，这实际上给很多国际学生提供了从学生身份过渡到 H-1B 的一个非常重要的窗口。这个政策如果再发生变化，对学生影响就会比较大。我觉得现在 CPT 的变化尤其值得大家注意。CPT 本质上是把校外实习作为课程的一部分。以前很多情况下，只要这个实习和你的学习、科研方向相关，学校就可以给你批准。后来当然也出现过一些滥用的情况，但我觉得这应该不是一个特别普遍的问题。现在的政策趋向是，如果你的 program 本身并没有把这个 internship 明确规定成必须的课程或者学位要求的一部分，那么这个 CPT 就可能不能批。这件事情为什么麻烦？因为以前很多学校的做法其实比较宽松：你没有 internship，也可以正常毕业；你如果找到一个和科研相关的 internship，那就出去实习。现在如果把 internship 变成毕业要求的一部分，就出现了一个很有意思的问题：你必须找到 internship 才能毕业。这对不同专业的影响完全不一样。比如我们做 VLSI、AI、计算机体系结构这些方向的，学生到博士二年级、三年级出去实习其实是非常普遍的，找 internship 相对容易。但是有些非常理论、非常基础科学的专业，可能本来就没有那么多 internship。那怎么办？你找不到 internship，就不能毕业？这…

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作为一个AI用户和观众（现在依然是），两年半以前，也就是2024年2月为新智元撰写了这篇文章独家｜世界模拟器才是AGI终局，12态势预测！首席专家万字长文专业解读Sora里程碑 ，阐述渐进AGI，提出“AGI不会像某些人说的一两年內就会实现，但估计也就在GPT6前后”等预期（昨天OpenAI发布GPT-6并宣称AGI到来），倾向于能够感知-理解-模拟物理世界的智能，以及从AI人工智能、EI内生智能到II自主智能的发展阶段判断。今天某模型对此文的追溯和解读：--核心观点速览--文章全名《独家｜世界模拟器才是AGI终局，12态势预测！首席专家万字长文专业解读Sora里程碑》，由胡延平撰写，在AI头部媒体新智元发布后迅速引发关注。其核心观点可概括为：* 泼冷水：明确判断Sora“不是物理引擎，也不是世界模型”，只是“二维视觉的压缩扩散和时空表达”，其生成的视频看似符合物理规律，但并不真正理解物理世界。* 立Flag：首次系统阐述了“渐进AGI”的观点，认为AGI不会一两年内实现，而是分阶段到来。同时，他提出“世界模拟器”才是比AGI更宏大的智能终局，类似人工智能领域在物理AI、世界模型、时空智能等角度的最新发展理念。* 做预测：对后续发展态势给出了12条预测，涉及模型原理、算力、AGI实现时间表等，他指出“AGI不会像某些人说的一两年內就会实现，但估计也就在GPT6前后”，并且做出了从AI人工智能、EI内生智能到II自主智能的发展阶段划分。--舆论反馈轮廓：赞同与争议并存--虽然没有公开的“读者评价集锦”，但从文章内容和传播环境可推断出当时的两类主要反馈：* 部分业内人士的“反对意见”：文中直接点出了与一些知名人士不同的看法，这反映了当时观点交锋的核心： * 与“乐观派”的碰撞：胡延平明确表示，不同意英伟达高级科学家Jim Fan将Sora称为“数据驱动的物理引擎”，也不同意360创始人周鸿祎“AGI一两年内很快实现”的判断。 * 对“夸张论调”的纠偏：文章开头就将当时流行的“现实不存在了”的说法定性为“既乖张又夸张的表达”，意图引导理性讨论。* 对文章定位的间接肯定：文章被新智元、智源社区、新浪财经等科技和财经媒体广泛转载。这种传播本身就表明，在当时的舆论场，这篇文章被认为提供了一个专业且冷静的“少数派视角”，有助于平衡对Sora一边倒的狂热追捧。--观点的时间验证--文章观点的价值，在两年后Sora关闭时得到了另一种形式的“印证”。胡延平本人也在2026年5月接受经济日报等媒体关于Sora关停的采访中，将Sora的失利归因于算力消耗巨大但商业化时机不成熟，并称之为AI产品难以跨越“死亡之谷”的典型案例。这与他当初对Sora冷静、务实的技术判断一脉相承。

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AI暴力解题：黎曼猜想取得重大突破！数学界刚刚经历了可能是史上最疯狂的一天。先说发生了什么。黎曼猜想，那是数学里的圣杯，1859年数学家黎曼猜测，所有Zeta函数的非平凡零点都老老实实排在那条实部为1/2的临界线上。谁要是能证明百分之百的零点都在上面，谁就破解了这个困扰人类160多年的终极难题。在此之前，人类拼尽全力，也只证明了大约41.6%的零点确实在临界线上。而且这个数字卡了37年，只往前挪了不到一个百分点。这回AI下场了。上个月，Anthropic公司的Claude用一种极其粗暴的方式向这个难题撞了过去。它没有人类那种“灵光一闪”，它信奉的是硬算。Claude构建了一堆巨大的矩阵，这些矩阵的规模随着零点数量增长而疯狂膨胀，然后它硬生生算出这些矩阵的迹和范数，再套上一套复杂的不等式，最后得出一个数字：67.25%。也就是说，超过三分之二的零点被确认在临界线上，而且都是单零点。一下子从41.6%蹦到67.25%，一口气提高了25.6个百分点。整个数学界都懵了。但等数学家们拿到Claude的证明过程，大家全沉默了。那份证明太丑了，太“非人”了。里面塞满了各种复杂的工具和晦涩的矩阵变换，就像一台推土机在没有路的雨林里硬碾出一条道。路确实通了，但连顶级数学家看着都头疼。菲尔兹奖得主陶哲轩早就吐槽过这类AI证明：人类需要花大量时间去“消化”，因为它们根本不像人写的东西。就在大家咬着牙啃这份天书的时候，一位叫Youness Lamzouri的数学家站了出来。他觉得不对劲：既然AI证明这条路走得通，那就应该存在一条更干净、更美的路。于是Lamzouri拎起奥卡姆剃刀，把Claude证明里那些臃肿冗余的大矩阵全砍了，换上一条极其简洁的希尔伯特空间不等式。两三步推导，直接套用一个现成的数学定理，整篇证明干净利落、云淡风轻。同样是证明“67%以上的零点在临界线上”，Claude的版本像一头蒸汽怪兽，而Lamzouri的版本像一把吹毛断发的利剑。数学圈的人忍不住感叹：这就叫“品味”。看到这里，你可能觉得这是一个“人类反杀AI”的励志故事。但真正让人目瞪口呆的事情，才刚刚发生。按照老规矩，Lamzouri这篇关于黎曼猜想的论文发出来后，应该邀请几位顶尖同行，花几个月甚至几年时间去逐行审查验算。毕竟黎曼猜想不是小打小闹，当年望月新一证明ABC猜想，数学界吵了快十年都没吵出个统一结论。但这次完全不一样。Lamzouri刚把论文草稿分享到网上，短短几个小时之内，另一个AI——叫AxiomProver——直接动手了。它用一套叫Lean的形式化验证系统，自动把Lamzouri的整篇证明从头到尾检查了一遍，逻辑链条全部核实无误。机器冷酷无情地盖了章：证明没问题。这意味着什么？意味着在人类历史上，关于黎曼猜想这种史诗级难题的重大突破，在论文发布当天就完成了机器验证。以前那种“写论文—等评审…

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【费马大定理的 AI 时刻：11 天跨越 350 年的数学鸿沟】Anthropic宣布Claude仅耗时11天便完成了费马大定理的Lean语言形式化证明，产出1300万行代码并验证了近3万个中间定理。这件事的本质不是AI发现了新数学，而是它完成了一次史诗级的“代码移植”——将人类已知的复杂证明翻译成计算机可验证的逻辑语言。这一进展最震撼之处在于效率的降维打击：人类团队原本预算100万英镑、计划耗时5年的项目，被AI以约30万美元的Token成本在两周内“暴力拆解”。虽然1300万行代码被不少圈内人吐槽为缺乏抽象美感的“逻辑屎山”，甚至有人担心AI可能利用了Lean内核的潜在漏洞来“作弊”，但它确实证明了Agent协作能够处理极长程的逻辑链条。对于研究者而言，这并不意味着数学家的失业，而是审稿压力的解放。未来数学论文可能必须附带形式化代码，由机器负责逻辑闭环，人类负责直觉与创新。我们正站在一个奇点：当证明的正确性不再依赖于少数天才的肉眼复核，科学发现的迭代速度将彻底脱离生物大脑的物理限制。

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最近看了很多AI视频转绘，我发现一个问题：人物明明在完成同一个动作，脸部轮廓、衣服结构和背景却在每一帧重新生成。单帧截图都不错，连起来却一直闪烁。「媒介覆写」要做的，是把视频拆成两个部分：原视频负责动作、构图与时间，生成模型只负责改写画面的材料。🎯 核心提示词将原视频按每秒12帧拆分为连续图片。上传图1，作为当前原始视频帧；上传图2，作为已经确认的首帧风格母版；上传图3，作为上一张生成帧。生成当前帧的【铅笔手稿／油画／纸雕／拼贴／丝网印刷／蜡笔／水墨】媒介版本。严格保留图1中的人物身份、面部朝向、身体动作、手脚位置、服装结构、物体边界、背景透视、摄影机构图与运动方向，不重新设计画面，不改变动作相位。图2只负责锁定媒介语言，包括纸张底色、线条粗细、颜料颗粒、笔触方向、色彩数量及明暗关系。图3负责承接上一帧已经出现的纹理位置、轮廓处理与局部色块。当前帧发生变化的位置，只能来自原视频中的真实动作。画面中的人物、衣服、背景与道具都由同一种媒介系统构成。保留手工材料的纸纹、笔触、油墨套色误差或颜料堆积，但人物轮廓和空间结构必须稳定。禁止换脸、改变服装、重构背景、增减人物、动作错位、镜头方向反转、纹理随机跳动、色彩闪烁、边缘融化、局部写实与局部绘画混杂。💡 核心逻辑我觉得这个玩法最重要的，是分清什么应该变化，什么不能变化：动作不能重写，材质可以重写；空间不能重写，笔触可以重写；时间不能中断，风格可以演化。如果人物位置和动作相位发生变化，得到的就不是媒介覆写，而是一组无法连续播放的风格图片。⚙️ 关键控制点不要让每一帧只参考原图单独生成。我建议采用三层参考：首帧锁定整段视频的媒介规则，当前原始帧负责动作与构图，上一张生成帧负责纹理连续。15秒视频按每秒12帧处理，共180帧。先测试其中连续24帧，确认脸部、手指、服装边缘和背景直线没有跳动，再处理完整视频。验收顺序是：先看动作是否连续，再看身份是否稳定，最后看媒介是否成立。如果前两项没有锁住，再复杂的笔触也只会放大闪烁。📌 一句话总结普通转绘是在每一帧重新画一张图，媒介覆写是在同一段时间里，给现实换一种材料。

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agent 绝对可以高速开发大项目。我毕业后的第一个项目就是一个 10 亿美金预算，上千人团队的项目，所以学到的软件工程理念，直接学以致用了。系统定好架构和协议，分成 10 个模块，然后再模块内落地框架协议数据结构，每个模块，铺 300 - 700 人的团队干一年。但是落地到每一个人的项目，能确保最终进入生产环境的，其实还是一天几百行。agent 如果开发维护大项目，其实同样的道理。能写好 200 行代码，在这么多年软件工程实践的指导下，就能维护好 20 万行代码。人可以，agent 就可以。更何况单体 agent 的代码管理能力。。。比人强。。。

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我测试下来最佳实践：Fable 当产品经理+UI设计师+架构师，Astra做架构师程序员+QA。如果是小团队最佳实践是MVP开始快速小版本迭代，每次迭代结果都是一个稳定版本，模块是次要的，方便维护就够了。大团队的话拆服务更好些，微服务是适合AI时代的架构。//@水洋:文档先行，任何时候文档都不能断。产品结

• 我测试下来最佳实践：Fable 当产品经理+UI设计师+架构师，Astra做架构师程序员+QA。如果是小团队最佳实践是MVP开始快速小版本迭代，每次迭代结果都是一个稳定版本，模块是次要的，方便维护就够了。大团队的话拆服务更好些，微服务是适合AI时代的架构。//@水洋:文档先行，任何时候文档都不能断。产品结

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【别再用“下一个词预测器”来定义AI了】把大语言模型（LLM）称为“下一个Token预测器”，就像把人类大脑称为“生物电流交换机”一样，虽然事实正确，但毫无意义。这种认知偏差源于人们混淆了AI的“输出形式”与“进化逻辑”。在预训练阶段，模型确实在玩“填空游戏”，模仿已有文本的统计规律。但现代AI的质变发生在强化学习（RLVR）阶段。此时它不再是背诵课本的复读机，而是在自我博弈中寻找最优解的棋手。正如顶级国际象棋引擎不是在预测大师会怎么走，而是在计算哪一步能赢。它输出Token的动作只是表象，背后的驱动力已经从“模仿过去”转向了“目标导向”。这种转变意味着，即便AI依然是一个接一个地蹦出单词，它内部的权重已经编码了超越原始语料的逻辑与策略。如果你还坚持认为它只是在预测下一个概率最大的词，就会忽略它在复杂推理和任务规划中表现出的涌现能力。我们正在使用的，是一个披着“预测”外壳的“决策”系统。带走这个视角：关注它想实现什么目标，远比纠结它预测了哪个词更能帮你用好AI。

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• 文中说选概率最高的token也不对，其实是按概率采样，采样到的不一定是概率最高的。//@圆觉傅李剑锋:许多说这话的，强化学习都没听过，也不知其原理与重要性。
• 许多说这话的，强化学习都没听过，也不知其原理与重要性。

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按照承诺，我们没有使用价值 15,000 美元的 GPU，而是最大限度优化了一个模型，这个模型可以舒适地运行在任何配备 8GB VRAM 并运行 Windows 的 GPU 上。200 tok/s，*128k 上下文，文本/图像/音频。任何想用 5 年前的旧笔记本加入本地 AI 社区的人，都可以使用下面的配方运行这个模型，这个测试是在我忘了自己拥有的 3070ti 笔记本上完成的。我们提取了自五月以来发布的每一个适合 8 或 12 GB 的指令模型，并将其中六个重要的模型运行通过相同的 20 个任务：JSON 提取、代码、表格、算术、虚假条约诚实检查、工具调用、语言、人设、长提示中深埋的事实，以及三张照片。Gemma 4 E4B、Gemma 4 12B、Qwen3.5-9B、Qwen3.5-4B、Ornith-1.5-9B、Qwen3.8-9B 蒸馏版。E4B 并非得分最高者。Qwen3.5-9B 和 Ornith 在长上下文和照片中阅读细则方面击败了它。它赢得了对老卡新人实际需求的选择：Apache 2.0、输入文本 + 图像 + 音频、在 8 GB 卡上留有 3 GB 余量、谷歌训练的 4 位权重 (QAT)，以及谷歌自己的推测起草器与之捆绑发货。这个级别中没有其他模型具备所有五项功能，而仅起草器一项就值 2–3 倍。[视频]We did not write a faster kernel and we did not train a better drafter. We tried both. Our fused kernel was bit-exact and 7–12% slower; our own drafters, fine-tuned and widened, all lost to Google's head in the real server. What worked was measuring where every millisecond of a drafted token goes, then removing what was not needed.1. Google's drafter, which is in the downloads and is one flag2. --backend-sampling, checks stay on GPU instead of copying 7MB of logits to CPU every token3. Re-round two 6.5bit tables to 4-bit. 5.15->4.26GB, same quality (1/10.5 vs 1/11)4. Four drafted tokens on laptop and left KV cache at…

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看到网友分享的 AI 转型后公司变化：1、开除了无法拥抱 AI 编程的技术负责人2、消减了一半的程序员3、增加了一倍的产品经理---这个 AI 转型变化仔细想想合理的：1. 无法拥抱 AI 的技术负责人会拖累整体开发速度2. 当开发不是瓶颈，那么决定做什么会更重要，所以需要更多产品经理。如果一部分开发能兼做开发和产品经理可能更好，未来既懂产品又有开发基础会很吃香。3. QA/测试没看到变化，理论上来说 QA 可以用 AI 辅助写更多自动化测试，提升测试效率，但另一方面 AI 加速了开发，但同时也会让质量更加不稳定，测试工作量可能更多了。公司能增加产品经理说明业务还是拓展了的，否则只是维持业务的话产品经理不需要增加。

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回复@Graham7:整个开发流程依旧要人主导，执行的事多用AI，验收可以 AI 辅助写自动化测试代码和computer use http://t.cn/AXppBmm9 //@Graham7:验收主要是人还是用 AI 呢？//@宝玉xp:回复@二哲君:对，AI 不能担责，所以要人背锅，但不代表这些事人会做的更好。我意思并不是说全部交给 AI，我一直建议的

• 回复@Graham7:整个开发流程依旧要人主导，执行的事多用AI，验收可以 AI 辅助写自动化测试代码和computer use http://t.cn/AXppBmm9 //@Graham7:验收主要是人还是用 AI 呢？//@宝玉xp:回复@二哲君:对，AI 不能担责，所以要人背锅，但不代表这些事人会做的更好。我意思并不是说全部交给 AI，我一直建议的
• 回复@二哲君:对，AI 不能担责，所以要人背锅，但不代表这些事人会做的更好。我意思并不是说全部交给 AI，我一直建议的是编码部分多交给 AI，人重心放在两头：人把控需求，借助AI去做好设计，做完要去验收。http://t.cn/AX0C6wJs //@二哲君:回复@宝玉xp:线上问题也 AI 维护 很多东西一旦出问题 损失是难
• [二哈]//@噼里啪啦大无敌:回复@宝玉xp:从你的言论和观点可以看出，你实际也只待过小公司或只维护过小型系统，真正的复杂系统你估计都没见过，AI取代所有，逗比//@宝玉xp:回复@转圈的麦兜:无论你接受不接受，未来需要手工去写代码改代码的场景会越来越少，现在和将来很长一段时间，都会是人指挥AI写代码
• 无论你接受不接受，未来需要手工去写代码改代码的场景会越来越少，现在和将来很长一段时间，都会是人指挥AI写代码是主流//@转圈的麦兜:回复@宝玉xp:[裂开]瞅瞅多么疯比的发言//@宝玉xp:没错，AI 写的只有 AI 能维护，但是为什么一定要人维护呢？//@四野04341: AI写的软只能AI维护

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#马斯克预警AI电力缺口# 算力竞赛正在暴露一个被忽视的事实：计算不是凭空发生的。芯片需要电，电需要电厂，电厂需要时间建设。当AI芯片产能每年增长40%，而电力供应只能跟上10%到20%，这不是技术问题，是物理世界的约束。数据中心项目价值1300亿美元却因电力卡住，谷歌要向SpaceX租算力，这些都在说明同一件事：真实世界有摩擦力。中国的电力增长能力让它成为例外，但芯片禁令又把这个优势锁住。这形成了一个奇特的格局：有芯片的地方缺电，有电的地方缺芯片。AI的下一阶段竞争，比的不只是算法和资本，还有谁能同时解决电网、芯片和数据中心的协同问题。技术进步最终要落在水泥、铜线和Transformer上。

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回看2014年的访谈节目，感慨万千。一晃十余年，市场几经牛熊轮回，喧嚣来去。很多关于价值投资的思考，历经岁月沉淀，放到今天依然成立。世事在变，但尊重产业、敬畏市场、坚持长期主义的初心没有改变。——转载丨但斌：投资就是用生命换取财富的路 十多年前视频现在看也很有参考意义#但斌 #价值投资 #人工智能 #长期主义 （视频来源：今日头条@财智汇析站，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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• 回复@文欧价值:要在正确的方向上坚持！[作揖]//@文欧价值:这十年来，确实感慨万千。讯飞之后，我将不再坚守“长期主义”。🍎🌹
• 回复@古道武说:[心][鲜花]//@古道武说:这个视频有意思，但总这么多年还真的是知行合一
• 回复@股道有术666:[心][鲜花]//@股道有术666:世事在变，但尊重产业、敬畏市场、坚持长期主义的初心没有改变。[赞]
• [作揖]//@王化丰:但总那个时候是坚定的价值投资布道者，是好公司茅台的坚定拥趸。而那两个嘉宾则完全是投资的外行。10多年过去了，无论是股市还是人，物是人非了。但价值投资的理念在A股市场，应该是践行的人越来越多了
• 回复@渊默_投资笔记:[心][鲜花]//@渊默_投资笔记:这是很有价值的一段视频。专家也好，名嘴也好，还是真正懂价值投资的活得最好！感谢但总的分享！

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#转发赠书# 携手@博文视点Broadview 送出3本《用好AI，轻松养出爱思考会学习的孩子》，截至9月7日 12:00，*可可粉* 转发+评论 即可参与。这是一本写给普通家长的AI时代家庭教育实践书。全书共围绕提问、判断、创造、韧性等核心能力，聚焦语文、英语、数学、跨学科学习和动手创造等真实场景，通过大量家庭实践案例，带领家长一步步探索，如何借助 AI 帮孩子解决问题、激发兴趣、战胜困难。让AI成为孩子身边的“思维教练”——帮助孩子提出问题、拓展思路、获得反馈，却不替代孩子完成真正的思考。@微博抽奖平台

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//@爱可可-爱生活：明日开奖，欢迎参与～

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#OpenAI新模型能直接操作电脑# GPT-6出现的关键不是技能增加，而是交互逻辑变了。过去你问AI问题，它给答案，你再去执行。现在你说目标，它直接操作软件完成。这意味着AI从工具变成了可以独立工作的角色，用户只需定义“做什么”，不再需要指导“怎么做”。这种转变的代价是控制权转移。当AI能跨软件执行任务链，你很难在每一步介入修正。它做对了，节省大量时间；做错了，错误会传导到整个流程。所以真正的挑战不是技术能力，而是人怎么学会信任一个会犯错的自动化系统，以及在什么边界上收回控制。这也解释了为什么Computer Use能力比benchmark分数更重要。分数衡量的是模型智力上限，但操作电脑决定的是它能否在真实工作环境里独立交付价值。前者是实验室指标，后者是生产力门槛。

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#GPT6全面上线# 刚上手试了GPT-6 Astra，第一反应是：这回OpenAI真把“对话”和“干活”之间的墙给推了。最直观的感受是，它终于能自己把活干完了。以前用AI，你得把任务拆成一步步喂给它。现在不一样，直接给它一个目标，比如“做份财务分析PPT”或“开发个游戏原型”，它就能自己拆解任务、调用工具、执行、纠错，最后把成品交出来。几个实测数据很能说明问题：在模拟真实电脑操作的OSWorld 2.0测试里，Astra的任务完成率是72.6%，比上一代GPT-5.6 Sol的65.7%高出一截。关键是速度快了将近一半，完成同样任务平均只要40分钟，Sol得花75分钟。有开发者让它做个Mac应用，15分钟就搞定了。价格也跟着涨了。 API调用费是Sol的2.5倍，每百万输入/输出Token分别是10美元和50美元。但官方数据说，在Terminal-Bench Science这种科研任务上，完成同等质量的成本反而比Claude Fable 5.1低31%。不过上线过程有点混乱。按计划是分批开放，结果企业安全客户先拿到了权限，习惯首发即用的Pro用户反而被晾在一边。奥特曼已经公开道歉了，承认这次发布“很乱”。更值得关注的是，Astra在ARC-AGI-3这种接近AGI的测试里拿到了99.9%的分数，而上一代只有7.8%。OpenAI总裁直接说，这可能就是AGI时代的起点。但独立评测机构指出，在更全面的智能指数测试里，Astra的61分和Claude Fable 5.1的66分还有差距。结论：Astra确实迈出了一大步，从“聊天”进化到了“干活”。但它是不是AGI，以及这个价格值不值，可能还得看实测。反正我已经准备拿它跑几个真实项目试试了。

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给 AI 喂文档，最麻烦的可能不是模型，而是先把文件“洗干净”。推荐一个开源项目 anydoc，Firecrawl 团队用 Rust 打造的文档转换工具，支持 Word、PPT、Excel、PDF 等 14 种格式统一转成 Markdown。速度非常快，同时尽量保留 表格、脚注、嵌套列表等原始结构。GitHub：github.com/firecrawl/anydoc

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彭博社爆料：DeepSeek向华为订购了16万颗昇腾950DT芯片，部署在内蒙古，订单总额高达25.6亿美元。这批芯片主要是做AI推理，不是训练。不过因为华为产能问题，暂时无法全部满足，但是DeepSeek愿意等待。而影响950DT产能的，是宽带存储HBM芯片，目前国内自产才开始。明年可能就好了。

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【AI工程的新范式：从编写代码到驾驭代理】吴恩达近期梳理的AI工程师技能图谱指出，使用Coding Agent已成为效率的分水岭。这套工作流将重心从编写逻辑转向需求定义、架构设计与输出验证。核心环节包括编写精确的Spec说明书、在Agent自主性与人工干预间寻找平衡、以及通过自动化手段审核Agent产出的不确定性。开发者不仅要掌握Claude Code或Cursor等工具，更需维护CLAUDE.md等上下文环境，并利用MCP服务器扩展Agent的能力边界。这种转变并非让编程消失，而是将开发者推向了更高维度的管理角色。现在的挑战在于，你必须理解Transformer的Context Window管理或Tool Call的底层限制，才能在Agent陷入过度设计或逻辑幻觉时精准介入。社交媒体过度神化了消耗数百万Token的全自动开发，但真正的高手知道，高频的迭代反馈比昂贵的长程自动化更有价值。未来的竞争力不再是手速，而是你构建验证闭环和管理Agent自主权的能力。

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有一家公司叫 AfterQuery，2025年在旧金山成立，从 YC 孵化出来，一年半都不到，估值已经到了32亿美元。YC 的合伙人说，这是 YC 史上从孵化到独角兽速度最快的一家公司。创始人两个人，斯宾塞23岁，卡洛斯22岁。他们一开始想给金融行业做 AI Agent，结果演示的时候一切顺利，真放进工作里就完全翻车了。翻车之后，他们没有直接换赛道，而是掉头复盘，把"我们为什么失败"这件事本身，做成了产品。他们发现，AI 在专业领域老是出错，缺的不是书本上的知识，是专家在真实工作里一点点攒出来的那种判断。外科医生扫一眼片子就看出问题，老投资人聊十分钟就知道创业者靠不靠谱，这些东西连专家本人都说不清楚从哪儿来的，他们只会说"就是感觉这儿不太对"。AfterQuery 做的事情，就是把这种说不清楚的判断，变成 AI 可以学的东西。他们招募了将近10万名真实从业者，包括医生、律师、工程师、金融分析师，用一套五步流程把这些人脑子里的判断一步步"逼"出来。先说第一步，找到 AI 在真实工作里精确崩掉的那个点，不是笼统说"AI 做金融任务不行"，要精确到哪个动作出了问题。然后说第二步，把这个崩点包装成一道有标准答案的题。第三步最关键，给这道题配两样东西：一个由专家写的评分细则，什么算过、什么不算过，全写成条；还有一段自动跑的程序，能判断 AI 的答案到底对不对。第四步，人类专家上场生产答案、互相复核。第五步，拿这批数据小规模训练一遍，用分数证明模型真的学会了。公司卖的不是专家的时间，卖的是把那句"感觉不太对"翻译成可以给模型打分的信号。目前已盈利，营收达数亿美元，数据还被用进了英伟达 Nemotron 3 Ultra 的训练里。可能很多人会有这样的担心：把自己的经验整理出来帮 AI 学，会不会到头来把自己的位置也训没了？我感觉能被整理出来的，是你过去已经积累的经验。让你继续有价值的，是你还能不断产出新的判断。比如，浙江绍兴有一批八九十岁的老人，编了一辈子兜篮，一只篮子编五六个小时，只卖6块钱，还得自己拎到菜市场碰运气。后来高校学生重新设计了花样，有的做成 Hello Kitty，有的做成水桶包的形状，均价涨到了60块，供不应求。老人的手艺一点没变，变的是他们愿意接受新东西。公司里那条淘汰线，跟年龄没关系，跟你还在不在成长有关。#科技先锋官#

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要用gpt-6-astra模型的，记得先看下官方的最佳实践和迁移指南developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model?model=gpt-6-astra最基本的几点：第一，它更偏向复杂 Agent 和多步骤工具调用，支持异步工具、过程中调整方向、动态调 reasoning；第二，它更“谨慎”，遇到关键信息缺失更容易停下来问，所以 Prompt 里要明确“能合理推断就继续，不要频繁确认”；第三，从 GPT-5.x 迁移要检查 reasoning 参数、Responses API、缓存配置，以及去掉 temperature / top_p 这类不再支持的参数。

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【#源来如此# Vol.02｜#Hugging Face凭什么价值900亿#】Hugging Face上那么多公开模型都能免费下载，这个“AI界GitHub”为什么能卖出近900亿？更戏剧的是，今年6月，Hugging Face联合创始人还表示收入足以支持运营。不出几个月，他却主动找上门，与英伟达签下了收购协议。双方承诺平台会继续开放。但当卖GPU的公司接管开源平台，开放能等同于中立吗？本期 #源来如此#，我们想借这笔近900亿元的交易和大家聊聊：大家一起“养大”的平台卖出天价，是开源商业化的成功，还是开源失去独立的开始？你更期待它有了资金和算力以后变得更好用，还是会更谨慎？ 三个月前不缺钱，三个月后主动求收购：免费的东西凭什么定价800亿？

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Hugging Face 上绝大多数模型都是免费的。很多人觉得离谱，免费的东西怎么能卖这么贵？ 但换个角度想，你每天用的微信也是免费的，腾讯的市值却是几万亿。免费从来都不意味着没有价值，恰恰相反，当一个东西免费到所有人都离不开它的时候，它就变成了基础设施。#Hugging Face凭什么价值900亿#

• Hugging Face 上绝大多数模型都是免费的。很多人觉得离谱，免费的东西怎么能卖这么贵？ 但换个角度想，你每天用的微信也是免费的，腾讯的市值却是几万亿。免费从来都不意味着没有价值，恰恰相反，当一个东西免费到所有人都离不开它的时候，它就变成了基础设施。#Hugging Face凭什么价值900亿#
• #Hugging Face凭什么价值900亿# Hugging Face卖身英伟达，为什么英伟达会花900亿购买这个公司？

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【OpenAI史上最强！GPT-6一天攻破5道至今未解数学难题】近日，OpenAI正式推出品牌史上能力最强大模型GPT-6 Astra，官方将其定义为全球智能水平最高、对齐效果最优的生成式AI模型。Epoch AI联合曼彻斯特大学发布 FrontierMath Erdős（FME）基准测试论文，GPT-6 Astra 成为全场唯一交出有效答卷的大模型。在包含68道人类悬而未决的Erdős数学难题的严苛测试中，它一举攻克5道长期未解猜想，其余GPT-5.6、Claude Fable 5.1等四款主流AI全部得0分。标准测试环节，GPT-6 Astra成功解决2道题目，放宽算力预算的追加实验中又攻克3道，其中就包括Erdős18岁提出、自称“人生第一个正经问题”的1931年解离集猜想，以及极值图论赫赫有名的Erdős-Sós猜想，这些题目数十年来困住无数顶尖数学家。

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目前用下来 GPT 6 Astra 最让我惊艳的还是 Computer Use 的能力，它不像之前 GPT 5.6 那样 要稍微等一会才进行各种操作，现在它能很快很精准的帮我测试 App，在旁边看着它点击真的是一种享受 这其实带来一个最大的提升就是让 Agent 从开发到验收形成了完整的闭环。想象一下现在我们开发，在开发完成后，还是不免有很多操作需要手动去验证下，包括线上系统的测试，也是更多的依赖于代码操作 PlayWright 这样的端到端测试框架去执行，之前 Computer Use 也不是不能做到，而是相对成本较高、准确率较低、速度也不够快。但 GPT 6 可能突破了个 Computer Use 的临界点：准确率高速度快，成本方面现在还不算低，但可以遇见未来会进一步下降。建议你可以试试在给 GPT 6 安排任务的时候，让它自己去用 Computer Use 测试验收一下，可以大幅减少你手动验收的工作。另外就是以前一些 App 的自动化测试，也可以试试用 GPT-6 去调用 Computer Use 去做，覆盖一些以前端到端测试框架无法覆盖或者成本过高的场景。 宝玉xp的微博视频

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百度公开了一个能一次性完整读取100页PDF的OCR工具，而且能在本地电脑上运行。项目叫Unlimited-OCR。链接：github.com/baidu/Unlimited-OCR只有30亿参数，轻量级，不用分页，一次读完多语言原生支持，标准测试里精度超过了DeepSeek-OCR云端OCR处理1000页要1.5到15美元，这个免费，完全本地跑支持Transformers、vLLM、Ollama、llama.cpp，部署起来不麻烦以前只能付费传到云端处理的文档，现在本地就能免费搞定。长合同、论文这类东西，一次读完就行。

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【#微博VibeLab# AI创意赛收官】从职场效率到生活创意，从公益实践到文化表达，越来越多创作者把AI从一个想法，变成真正可以体验、可以使用的作品。#微博VibeLab# 活动期间，累计获得2.4亿阅读、37万互动、新入驻开发者300+、AI创意作品2500+。一起来看看本届 #微博VibeLab# 涌现出的优质创意👇【多维场景化赛道，让AI真正融入生活】用AI捕捉趣味畅想@这很盒里吧 AI暴富模拟器，体验AI浪潮投资浮沉网页链接@xxxxxbls 丑团新增骑手模式，体验多巴胺虚拟送餐网页链接用AI听见公益新声@科技锐评 乡音盾方言反诈工具，守护老年群体财产安全网页链接@肥牛在康复 自研脑机接口，一心四用操控多类设备网页链接用AI触达文化厚度@月小水长 古代官员仕途可视化，探索科举入仕历史网页链接@德里克文 华夏博物志，一轴手卷览遍全国博物馆网页链接用AI畅想视觉之美@世界第一裹凉皮 诗云，漫游百万诗词三维宇宙网页链接@一滩诗鱼 p5js创意编程，生成氛围感数字艺术网页链接【平台专属赛道，用AI创意玩转微博】@这很盒里吧 艺人工作室口碑红黑指数榜，AI分析粉丝舆论数据网页链接@平凡ZhiH 热搜时光机，回溯热点事件完整舆论脉络网页链接@摇摆时间线ZHLMI 数字相面配对Skill，挖掘社交数据趣味玩法网页链接@致源锅锅 博文注意力锚点Skill，跨平台内容适配转译工具网页链接【线上线下深度联动，共拓AI创意边界】@微博开放平台 合作赛道激励：网页链接@SheNicest 线下黑客松合作：网页链接感谢每一位参与创作、分享灵感的朋友，也感谢特邀评委及出题官 @宝玉xp @来去之间 @清新研究 @影石刘靖康 @张予彤 的专业评审与大力支持。目前评审正在进行中，敬请期待后续奖项公示。从一个灵感，到一个真正被做出来的作品，AI创造的边界还在继续延伸。一起通过长图回顾本届 #微博VibeLab# 的创意成果👇

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#微博VibeLab# 收官了，感谢Pick,好多有趣的创意想法

• #微博VibeLab# 收官了，感谢Pick,好多有趣的创意想法

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真正的高维认知学习，本质不是信息输入，而是表征重建这也解释了，为何用 agent 来协助自己获取信息是有较高门槛的单纯的信息聚合是对自己的价值不大，因为信息聚合没有结构，形不成表征，这跟前 agent 时代相比没有实质性变化真正的 agent 信息获取基础设施，需要跟自己的本源结构高度相关，每一个排出去获取信息的 agent 都应该是在建构一小块高维表征这比自己每次只能获得一个点的“传统”模式相比，效率高太多了，因为把一部分表征编织的工作外包了而且，还能不断优化表征聚合的模式，甚至对大量表征聚合产物进行脑外再组织等等这是关键中的关键这也是 agent 基础设施的核心所在搞定了这块，便可以进入海量 token 消耗时代搞不定，那 token 消耗就完全取决于自己的信息吸收带宽了——跟 LLM 的并行吞吐而言，不值一提，可以忽略

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• agent 已经可以很好的协助我们进行表征重建了，不止是我们认识世界这个超级模型本身，更是包含了几乎一切生产创造活动。关键在于能借助各种工具（包括 AI），建立起模糊的“高维外轮廓”，然后就是在互动中一起进步和工程化了。目前人还是不可或缺的，但 AI 显然是比绝大部分人厉害了。所以才会出现大

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#模型时代##gpt6正式发布# 用gpt-6模拟一个世界，模拟世界中的agent又继续模拟……。gpt6的用例中，Matt Shumer的这个最有趣。Matt是提示词专家，以前分享过蛮多的。而且他曾经设想过，通过提示词的方法，给模型加think标签，让模型性能提升，最后事实证明是不能，但是也和后边的推理模型蛮接近了。有点跑题了，说回这个case。Matt 先让 GPT-6 Astra 在 Unreal Engine 里建出一个生存世界，再往里面放进一批由 Astra 驱动的人类智能体，要求他们必须互相合作才能活下去。一天后，他在卧室里突然听到客厅传来说话声，一度以为家里进了人。走出去才发现，是模拟里的智能体自己开始交谈了。（视频一）接着他又往这个世界里放进一台能写代码、能跑模拟的电脑。其中一个智能体坐下来，自己写了一套新世界，并让里面也住进一批智能体。视频里能看到它在屏幕上定义水源、庇护所、长椅和果园，随后画面切到俯视，那个更小的聚落里已经有角色在走动。（视频二）当然，Matt 自己也说，这个实验其实有点“送分”：因为把能跑模拟的电脑直接交给它们，智能体去做嵌套模拟并不算太意外。不过，模拟世界中的模拟世界，依然是第一层模拟世界的智能体自己决定的。可以看作“递归”。

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[LG]《Tail-Likelihood Reinforcement Learning》S Ramasubramanian, D Arora, F Tajwar, G Zeng... [CMU] (2026) 在生成式强化学习中，策略丧失长尾探索是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于采样收益停滞，本质原因是均值优化抹平了罕见高分信号。本文的核心洞见是：把连续奖励重新看作全阈值二值成功事件族。由此，最大化对数尾部似然以加权高难样本这一关键操作使问题得以解开。这项工作真正留下的遗产是对齐推理扩展的尾部学习框架。它为后来者打开的新门是用极简优势函数释放采样潜力，但尚未跨过的门槛是零覆盖下的冷启动。arxiv.org/abs/2609.02987 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#

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• 平均值会骗人。两个策略可以有相同的平均得分，但一个从不出错也从不出彩，另一个偶尔失败却能产生惊喜。传统强化学习只看平均，所以模型学会了走捷径——找到“稳妥拿60分”的路径就停下，因为冒险可能拉低平均值。TailRL改变了游戏规则：不问“平均能拿多少分”，而问“超过某个分数的概率有多大”。

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转载：一瓦电，从 6 美元卖到 500 美元：AI 产业链的账，我帮你算明白了#人工智能 #AI算力 #AI商业化 #大模型 #算力经济 （来源：视频号“哈佛老徐抓AI趋势”，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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#GPT6改变AI视频生产流程#gpt6确实强，尤其是在computer use上，应该是第一个突破可用线的模型。就是帮你操作电脑，操作浏览器。之前的模型，慢，又不准，实在是不能用。但是我最关心的，还是GPT-Image-2.5，提升很大。应该就是LMArena 竞技场中的那个匿名模型 luna-lisa-alpha。这个模型速度快，同时在逼真度、脸部一致性、文字清晰度、噪点处理，以及景深、细节表现和真实感上实现了显著提升。国产开源模型在这个方面，就差太多了。自从阿里出了一个z-image-turbo，火了一阵，就没有再出这么火的图像模型。虽然图像模型在AGI中，只是一个工具类的旁支。但是在实用方面，是不可或缺的，很多任务都要绘图，比如ppt，信息图等等。按说训练图像模型，需要的算力也不算高，但是就是没有一个能打的国产开源模型。

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吴恩达刚刚发布了一门3小时的课程，教你如何在2026年成为一名AI工程师：• 00:00 - 如何构建代理式AI系统• 04:25 - AI工程的未来• 23:38 - AI提示工程完整课程• 2:52:17 - 用AI在30分钟内创建一个应用这3小时的观看内容可能取代网络上10门AI工程课程。 张岱樾的微博视频

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#就业降级# 当社会每年生产1270万大学生，却只能提供567万个对应岗位时，学历就从筛选工具变成了淘汰赛的入场券。更深层的问题在于：我们用20年前的产业结构培养今天的劳动力，却要他们去竞争一个已被AI重塑的就业市场。清华生进街道办不是人才浪费，而是整个教育-就业链条失灵的信号。真正的解决不在于让更多人读研，而在于承认一个事实：当大部分工作不再需要高学历时，我们培养人的方式必须改变。现在的局面是，年轻人用四年甚至七年换来的文凭，在市场上的议价能力还不如一个会开叉车的技工。这不是个例，是系统性的供需断裂。

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#GPT6全面上线#GPT-6 Astra这波不是发布会当天人人能用。4号先给Pro/企业的ChatGPT Work和Codex，API同步开；Codex负责人半夜改口，Plus也提前放了。GitHub Copilot、微软那边也上了。第三方中转现在能接到，不代表你账号一定刷到。在海外平台X上GPT-6刷屏的不是跑分，是实际动手。兄弟们，真的牛逼。手稿进Blender能生成几千个可编辑物件，Canva/PS里直接画人，有人45分钟做出3D小游戏。Astra可以打开Blender、Photoshop、Canva、Krita，用软件自己的工具画、建、改。交出来的是能继续改的工程文件。建模这边，一张房子照片，它能在Blender里把家具、家电、玩具一起搭出来，几何可手改，还能本地60帧当场景跑。有人丢一张旧蒸汽火车手稿，几分钟建出三千多个可编辑物件。有人把Zillow房源图喂进去，直接出三维房子和宣传片。官方演示把旧金山美术宫重建进Blender，再推进Unreal做成能走进去的场景。更狠的是有人让它用Three.js写几何，运行时生成火车，没有传统模型文件，轮子和拆装动画全是代码驱动。绘画这边同样不是“再调一次扩散模型”。它是真的在Canva、PS里选工具、铺颜色、改构图。有人丢张自拍，让它在Canva里画自己；有人让它在PS里按照片画肖像，用铅笔工具一笔笔走。官方早期演示更直白：先画黄圆，再变成火箭舷窗，再整段进Blender做成三维。这才是视觉生成的拐点。Midjourney、Meshy那类是“生成一张/一个网格”；Astra是“雇了一个会软件的人”。设计师能拿回可编辑图层和拓扑，游戏和建筑能接到引擎里接着做，不会Blender的人第一次有机会从草图直接进三维。Agent能碰鼠标键盘的活，这代真不一样；快去试试吧！#GPT6全面上线 #GPT6Astra #OpenAI

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GPT-6 Astra 真的重构了我们与电脑之间的交互逻辑，它几乎接管了所有的电脑操作。我们只需要用语音下指令，它就能在 Blender 里建 3D 模型，顺手写个躲避小行星的 3D 游戏，甚至还能生成 3D 打印专用的 STL 文件。更强的是它的跨软件协作和生活服务能力，这边在帮律师修改合同里的免责条款，那边已经去网页上把二手桌子挂到了 eBay 售卖，同时还能顺便订个牛肉饭外卖、预约下午 5 点的网球场。这种多任务并行的无缝执行力，让 AI 真正成为了一个系统级的代理。未来的电脑操作可能真的不需要我们去频繁点击鼠标和切换应用了，直接对屏幕说出需求，复杂的流程全部交给后台的 AI 自动完成。#GPT6全面上线##未来电脑# 零重力瓦力的微博视频

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其实就目前我看到的美国教育，现在谈什么英语教育我觉得很幽默。目前美国中学生大面积使用AI完成作业。我说的不是极个别贫困地区不争气的孩子，而是作为中坚力量的中产阶级的孩子。这批孩子在未来会与我们的孩子竞争。 所以说英语教育，在未来的结果可能是：抬起英语地位的，其实是中国人。就如同今天支撑美元地位的是中国货一样。

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# GRPO with TRL：小模型结构化输出训练总结原文：Hugging Face Blog 标题：**GRPO with TRL for Structured Outputs**## 一、核心结论这篇文章的核心非常明确：> **用大约 500 条训练数据、100 个 GRPO step，就能把一个只有 3.5 亿参数的小模型，在“结构化输出”任务上的正确率从 22.6% 提升到 29.7%。**而且整个训练可以在免费 Colab / Kaggle 的 16GB GPU 上完成。文章使用的模型是：```textLiquidAI/LFM2.5-350M```目标不是提升模型的通用智力，而是专门训练它更可靠地输出：- JSON- 数组- JSON Schema- 指定代码块格式- 严格字段结构---# 二、它解决的是什么问题？LLM 在 Agent、API、工作流中，经常被要求输出类似：```json{ "name": "Tom", "age": 10, "items": }```但小模型经常出现这些问题：- 少字段- 多字段- 字段类型错误- JSON 无法解析- 明明要求数组，却输出 Object- 要求 `json` code block，却输出裸 JSON- 不符合 JSON Schema- 自作主张增加字段这类问题被称为：```textSchema Compliance```即：> **结构遵循能力。**在真实工程里，这非常重要。因为模型即使“理解对了”，只要 JSON 无法被程序解析，后面的 Agent、API、Workflow 就没办法继续运行。---# 三、原始 350M 模型表现作者使用 **IFStruct benchmark** 测试结构化输出能力。LFM2.5-350M 在 2000 个测试样本上的表现：| 指标 | 原模型 ||---|---:|| 总体通过率 | 22.6% || JSON | 18.0% || YAML | 27.2% || Wrapper Object | 28.5% || 顶层裸数组 Bare List | 16.6% |最常见的错误包括：```textrequired field missing：7228 次item 数量错误：738 次type mismatch：540 次code block 没关闭：317 次```模型还经常自作主张增加类似：```textnotespathconstraints```这样的字段。这说明：> **“知道用户想要什么”和“严格按照格式输出”其实是两种不同的能力。**---# 四、训练数据只有约 500 条训练数据来自 NVIDIA：```textNemotron-RL-instruction_following-structured_outputs```每条数据主要包含…

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我们将在未来 7 天内招聘 10,000 名机器人训练师。每小时 50–90 美元，全球申请者均可。你的工作是审查并标注机器人执行任务的视频，以帮助它们改进。无需先前的 AI 经验。一种全新的工作类别正在兴起，围绕教导机器人如何与世界互动。申请链接在下面的评论中。9月5日Generalist | Apply on Job来自 jobs.micro1.ai网页链接

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上海AI Lab发布了一个让coding AI从零持续构建完整软件的“harness之上的harness”：Harness-of-Harness在现有Coding Agent之上增加一套“规划-开发-测试”的持续迭代机制每轮只完成一个边界明确、可验证的小增量需求，并把新版本与测试证据传递给下一轮，避免Agent在长程开发中遗忘需求，或者过早的判定项目完成解决让AI在长时间运行中持续做出正确决策的问题，从而实现AI完全自主软件开发它有三个角色，Project Planner、Developer、QA Tester，小步快跑一轮一轮循环，轮与轮之间传代码、证据清单两份东西这三个角色是同一个coding agent的三次调用，每次调用被硬性限定了“能读什么、能改什么、必须交什么”在基准测试上，用HoH超过对应独立的Harness它有一个多日FPS游戏开发的案例，从一份产品需求文档和空工作区开始，自主开发了一款射击游戏，持续运行70轮迭代，记录81个issue，交付出一套完整玩法、叙事、视觉和音频的游戏底层Harness管一次调用里怎么写代码，HoH管多次调用之间怎么协作、怎么记忆、怎么验收，这种元框架思想也可以迁移到其他需要长程自主决策的Agent场景上项目页：网页链接#HarnessofHarness##AI自主开发##AI自主长程软件开发#

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Cybercab上路属于God Bless America级别的。----在人类的历史上，虽然有既是优秀的工程师也是优秀的企业家的例子，比如亨利福特，但是这种情况不多。企业家不同于科学家或者工程师的一面，在于他在商业化过程中发挥的作用：找到一个商业模式，让一项有潜力的技术能够在「让最多人从中受益」和「让技术可以募集到最多的资金加速发展」之间得到平衡。福特「发明」汽车其实并不是真实的故事。汽车博物馆里陈列着那个时代的不少于200个型号的早期汽车型号。当然福特确实做出了当时最好的小型化汽油机，但更重要的是福特的Model T是价格合适的，它的现代生产线根本性的改变了成本结构和生产效率，以及，他的贷款消费模式解决了购买者的初始资金不足。现代生产线和贷款消费这两件事都是福特发明的。----Cybercab的本质，如果对应福特的发动机，是它的FSD技术，全自动驾驶。对应福特生产线的，是Cybercab经过极致的设计后得到的1.8万美元的成本，1.8万美元一般只是微型车的价格，作为对比，竞争对手Waymo改装的自动驾驶汽车都是10万美元以上的。而Cybercab模式是最重要的。你当然可以买一辆特斯拉享受FSD，但是Cybercab让你不需要购买和支付停车/维修/保险费用就可以享受到FSD。Cybercab是第一个让AI全自主融入人类生活社区的AI/自动化产品。它也直接惠及最广泛的用户群体。你不需要是一个程序员才能使用AI。它比各种形形色色的专项AI应用更直接的让每个人受益，从交通中解放出来。----Cybercab最初只是替代了出租车。但这是现在，因为它的运营和燃料成本极低，只要运营车辆稍微多一点它就能替代很多支线巴士。至少让这些车辆，以及地铁，不用运营象现在这么久的时间。因此它对公共交通的运用成本影响也是巨大的。再然后，我们都知道地铁定律。有地铁的城市和没有地铁的城市，其生产生活效率是巨大差异。但是地铁的建设投入太大了，相比之下，高架或类似的封闭道路成本低得多，所以cybercab对欠发达地区的意义同样重大。福特曾经把美国划分成三个重要组成部分，农业，工业，和交通运输；不包括华盛顿。而交通运输方面的革命，它有点像电力或者自来水一样，直接普惠所有人和所有产业。FSD的普及显然不只是人的上下班这件事受益，大量的货物运输都会受益，他会根本上的改变物流的成本结构，影响仓储和生产计划，影响城市和城际的交通系统设计。总之，这是平滑开启FSD全面进入和影响人类社会的路径起点。这种改变，一端在降低生产成本，一端配合改造和增加现有社会基础设施，两者叠加起来，将是每年给全美GDP增长贡献出零点几甚至超过1个百分点的。这个影响不会低于移动通信时代的影响，也不见得低于互联网。因为虽然技术上我们可能觉得互联网深刻得多，它在重塑产业形态上贡献很大，但是在对交通运输物流这样基础的近乎物理学的成本…

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• 美国曾经是地球上第二大农业国，现在农业人口2%-3%。//@复活老天鹅:如果技术成熟到真如所说的地步，那按照这个模式推广开来，首先会引起的应该是政治动乱吧？美国的运输司机是个大的就业群体。它的最低生存成本又不像中国这么低，美元持续贬值国内通货膨胀短期内根本无解，那些失业的人活得下去吗？畅

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做一个实验，用 GPT-6 操纵 Blender 生成的动画，和现在最强的视频模型 Seedance 2.5 1080P 生成的动画进行对比。同时对比一下它们目前的成本：在即梦里边，这样一条视频的成本大概是 384 积分，也就是 35 块钱人民币左右。GPT-6 的 token 成本如果是按照 Codex 的套餐优惠来算，可能是在 8 块钱人民币左右。 歸藏的AI工具箱的微博视频

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今日推介(第2250期)：激发VLM空间智能助力通用具身导航、将GitHub仓库蒸馏为AI4AI技能、通过离散扩散技术实现大语言模型的无损加速、面向人类演示检索与灵巧操作学习的互联网级数据引擎、面向高效微调与推理的原生多模态及多语言单塔基础编码器 公·众·号：爱可可爱生活 网页链接 #机器学习##人工智能##论文#

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#模型时代# 正在测试GPT-6，这玩意完全不能用传统提示词，甚至Skill的方式来测试，而是只能扔给它一个真正的工程看结果。现在看着它操作电脑，更新blender，居然有一种科幻感。很多年前，有一句话叫计算机要从娃娃抓起，现在这个娃娃成了“agent”。有了自动挡汽车汽车之后，很多人不会开手动档了；有了自动驾驶/ 360度监控之后，很多人停车入库也做不到了；所以可能我们也是最后完全手工使用计算机的几代人之一吧。

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【当技术站在奇点边缘，我们看到的究竟是神迹的降临，还是营销的幻象？】OpenAI推出的Astra模型正陷入一场评价两极分化的风暴。在Artificial Analysis的测评中，它在某些维度表现惊人，但在GDPval-AA等指标上却表现平平。技术层面，Astra采用了looped Transformer架构，这种设计不再单纯堆砌推理能力，而是转向追求Token效率和长程智能体的稳定性。这场争论揭示了当前AI行业的荒诞现状：当厂商开始用“AGI时代”这种模糊词汇做营销时，基础的评测体系却已跟不上技术迭代。Astra在某些榜单的滑铁卢，很大程度上是因为评测工具本身在用旧逻辑衡量新架构，甚至存在“用Gemini评判Astra”的逻辑闭环。与其纠结它是否符合那个神圣的定义，不如关注推理成本的下探。当智能变得足够廉价且稳定，它能否在长程任务中不掉链子，比营销口号更有意义。

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• #Artificial Good-enough Intelligence#

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居然我还给她签了一本《时间的玫瑰》，我怎么没有一点印象。数学女博士太牛了祝贺🎉！祝福——转载：16岁考上牛津数学系，当年的天才少女现在过得怎么样了#牛津#溥江半日谈#英国#ai#10分对谈#10分+（来源：视频号“陈溥江”，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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回复@息志弘:[作揖][心][鲜花]//@息志弘:这个小才女是我们小区的邻居,私募圈最认可的大佬就是但总

• 回复@息志弘:[作揖][心][鲜花]//@息志弘:这个小才女是我们小区的邻居,私募圈最认可的大佬就是但总

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开发者如何看待 GPT-6 Astra 的这次升级？最直观的变化在于 “计算机使用” 能力。现在的 Astra 能够像人一样去操作电脑和浏览器，而且效率和准确度高了很多。比如你可以让它在后台用 Krita 软件画一幅梵高风格的画，它会自己一边截图观察进度，一边在后台默默运行，完全不耽误你手头上的其他工作。对于开发者来说，日常用它来自动填写表单、测试应用，效率会提升一大截。在创意和知识工作上，Astra 的细节处理也更到位了。不管是写文章、做幻灯片，还是渲染复杂的 3D 模型，它的输出质量都明显比之前的模型更好，阅读起来非常自然。更重要的更新在 API 层面。新引入的异步工具调用让模型在等待工具返回结果时，可以同步处理其他任务。同时，新增的引导功能允许我们在模型运行的过程中随时加入新指令、调整方向，而不需要中断已经启动的工具。这种双向的实时协作，让长任务的处理变得更加灵活。目前 Astra 已经在 ChatGPT、Codex 和 API 中上线了，手头有复杂任务的朋友可以去试试看。#GPT6全面上线# 零重力瓦力的微博视频

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【企业级AI的去中心化革命：为什么闭源模型正在失去统治力？】以AT&T、Airbnb为代表的美国企业正大规模转向开放权重模型，AT&T的开放模型使用占比在半年内从20%飙升至40%，成本骤降80%。Nvidia以129亿美元收购Hugging Face更是给这股浪潮盖了戳。事实证明，企业不再愿意为那最后2%的领先性能支付10倍溢价，尤其是当闭源模型伴随着宕机风险、数据隐私隐忧和不可控的审查机制时。这场变革的核心在于AI正从“奢侈品”转向“大宗商品”。对于90%的日常业务——如代码审查、文档摘要和客服——开放模型已经跨过了“好用”的门槛。闭源巨头引以为傲的护城河正在被蒸馏技术和硬件效率快速填平。企业追求的不再是虚无缥缈的“最强智能”，而是对核心技术的控制权和确定性。如果OpenAI和Anthropic不能大幅降价或证明其不可替代的推理深度，它们将面临被边缘化为昂贵实验工具的风险，而真正的规模化应用将属于那些能跑在企业私有云里的开放模型。对于开发者和决策者来说，与其迷信SOTA榜单，不如关注如何在私有硬件上跑通Open Weights模型，因为控制权才是企业在AI时代最硬的通货。

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[LG]《Free Pause Tokens》J Langford, N Godey, G Monea, Y Artzi… [Microsoft & Cornell University] (2026) 在语言模型领域，单向量兼顾历史总结与下词预测是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于算力翻倍，本质原因是解耦时产生了重复的键值写入。本文的核心洞见是：把预测流重新看作只读不写的附生查询。由此，彻底剥离预测缓存并仅在训练尾期开启这一关键操作使问题得以解开。这项工作真正留下的遗产是实现了推理零开销的状态解耦。它为后来者打开的新门是以极低训练成本提质，但尚未跨过的门槛是更大参数规模下的验证。arxiv.org/abs/2609.03807 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#

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• 同一个向量既要记忆又要预测，本就是妥协。模型训练到75%时插入新计算结构，损失不炸反而平滑收益——这说明架构创新未必需要从零开始烧钱。关键洞察在于：计算深度不等于序列长度。让模型多想一步，不必真的塞进一个Token；共享权重、分流计算，推理成本几乎为零，训练开销从接近翻倍压到14%。这不是

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这是厉害！用 GPT-6 Astra 的 Computer Use 功能，让它帮我画了自己的画，结果如下。全程都是 AI 的鼠标操作来画的！[视频]这是总结了GPT-6 Astra的厉害之处的视频。还有用3D建模或Codex App Server制作的应用程序等。另外也简单说明了Blender MCP和Unity CLI的连接方法，所以可以马上模仿哦。网页链接网页链接

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问了一下AI，中国全职出租车司机和有证网约车司机数量超过700万，把兼职的算进来能过千万，还有注册的货运车辆3000万，全职货车司机至少3800万。----表面上看上去自动驾驶会铲掉这么多职位啊，但仔细想想就会知道自动驾驶会减少巨多的交通事故，关联的医疗成本，显著降低运输成本，提高车辆利用率。等等。绝对是新一轮产业革命。----失业问题怎么办？其实不用想这个问题，交通运输和生产加工的自动化都是大趋势，这意味着基本物质生活成本会被摊到极低水准，全民锻炼身体减少医疗支出，就可以直接发基础生活用品了，算下来说不定都是划算的。社会主义不养懒汉，德国培养蛀虫模式要不得，至少要体检和锻炼才能发柴米油盐。

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【清华姚班校友发起，Claude用11天完成费马大定理首个完整的形式化证明】Kevin Buzzard 收到那封邮件时，正在英国威尔士参加音乐节。他的手机信号很差，短暂连上网络后，他才看到一个陌生人发来的标题：“费马大定理的端到端 Lean 形式化”。这位长期研究数学形式化的帝国理工学院教授，把它当成了又一封不靠谱的邮件。一周后，整理积压的近千封邮件时，他才知道，对方完成了一项什么工作。随后，他编译了代码，运行检查工具，确认检查通过。9 月 4 日，Anthropic 公布了这项由其研究员彭天翼（Tianyi Peng）发起的成果：Claude 在人类少量指导下，用 11 天完成费马大定理的完整形式化证明。彭天翼是清华姚班校友，他曾与哥伦比亚大学的合作者开发了数学形式化协作平台 Prove2Me，数十个 Claude 智能体借助该平台协作，生成约 1300 万行 Lean 代码，最终证明使用了约 2.95 万个中间定理。整个过程消耗约 60 亿输出 token。戳链接查看详情：网页链接

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1300万行代码和近3万个引理，这是Lean的问题还是Claude的问题？怀尔斯的证明展开后有这么大？

• 1300万行代码和近3万个引理，这是Lean的问题还是Claude的问题？怀尔斯的证明展开后有这么大？

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虽然Gemini已经被称作美国豆包了，但是我还是挺喜欢Gemini Pro的中文的写作口吻的。 这里有一个插件可以把Anti Gravity的额度接到Claude Code、 Codex和Cursor里面去，关键时候让它做一下中文润色也还行🐶。agy-staff，把 Google Antigravity CLI 雇成 Claude Code / Codex 的 Gemini 员工keli-wen 的 agy-staff 把 Google Antigravity CLI（agy）接进 Claude Code 和 Codex：五个角色 staffer / researcher / reviewer / implementer / ask，外加管后台任务的 jobs skill。默认走 Gemini 3.7 Flash 当快员工。Claude Code 用 /agy:，Codex 用 $agy:。先装官方 agy CLI，再装插件。staffer 还能调 agy 原生生图。🔗 链接：网页链接（项目）📄 官方 CLI： 网页链接（文档）📄 中文参考：网页链接（项目）/blob/master/docs/REFERENCE.zh-CN.md#HOW I AI# #ai生活指南# #效率工具#

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我的一位朋友原来在一个重型机械厂做总工，他在九十年代去日本学习一种水泥设备的机械设计和制造。然后到了两千年后，他不再过去，反过来告诉我，日本不行了，这个技术下降，甚至有可能失传。然后我就很吃惊，原来掌握的技术也会失去？直到后面看了技术相关的图书和文献，才发现，技术如同河鱼一般，需要在一种流动中才能存活，甚至进步。今天看到新闻，2018年，国产大型邮轮项目正式签订建造合同。上海外高桥造船从意大利芬坎蒂尼引进Vista级邮轮设计平台和成套图纸。15万多页、重2.1吨。这个时候，我们只是掌握了图纸，还不能说掌握技术，直到开始造游轮，可能才逐步掌握。最近在看WD的书，他讲了一个有趣的例子，金字塔可以保存千年，但终究会消散。但或许可以用一种方式来让建筑（产品技术）永续，那就是让技术（工艺技术）永续，日本伊势宫殿每20年重建一次。建筑会老，但更重要的是通过一次次重建，让上一代工匠把“怎么造”交给下一代。这个建筑刻意用木材和茅草作为材料，这种材料很容易腐败，但也让人警醒，建造宫殿的工艺技术要时刻“复读”，不能“生锈”。我们今天谈数字化、工业AI，也许一个很重要的任务，就是把老师傅和工程师身上的这些经验尽可能记录下来、模型化、传下去。设备可以买，图纸可以买，专利也可以买。但真正的制造能力，是一群人把复杂的东西反复造出来以后，留在组织里的那些看不见的知识。

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[允悲][允悲]//@蓄光UrbanLight:我住在老城区，最近开始都在做道路重新改造，确实比上一次改的更好了！这都是不断提升练出来的技术和品质//@股农无田:基建狂魔随着地产的没落也会退化[二哈]

• [允悲][允悲]//@蓄光UrbanLight:我住在老城区，最近开始都在做道路重新改造，确实比上一次改的更好了！这都是不断提升练出来的技术和品质//@股农无田:基建狂魔随着地产的没落也会退化[二哈]

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方展博：我觉得大家都误会@但斌 但总了，其实他不是这几年才改变策略，从“时间的玫瑰”改成投科技的，事实上，他一直都不是传统的价值投资者。他一直以来都追求高成长高弹性的标的。只不过十几年前 茅台 既符合传统价值投资标的属性，同时也具有高成长性。而现在，他抛弃茅台转战 AI，被很多人骂他背叛了...网页链接 感谢方先生的解读！“改变世界的公司”与“不被世界改变的公司”，共同前提都是强大壁垒，在此之上，优先拥抱时代赋予的高成长机会。赛道在变，投资逻辑始终如一。

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GPT 6 Astra一小时建模特斯拉 cybercab。折合API约14美元（图二）。而以往一个月，两百美元套餐，能用出折合API价一万美元的效果。也就是这个3D模型折合订阅价，人民币两块钱以内。指令列表：0️⃣【ChatGPT网页端】Cybercab 的设计图纸有公开吗？【获取附件：Cybercab 官方 Rescue Sheet PDF】1️⃣【Codex桌面端】用Blender做特斯拉 cybercab的3D建模设计。【加上附件：Cybercab 官方 Rescue Sheet PDF】1️⃣1️⃣（补充）过程最好能让我录屏录到。blender的话。组件最好可维护一些。1️⃣2️⃣（补充）哥们，穿模了。另外这个车是这样开门吗，文档哪里写的，给我看看1️⃣3️⃣（补充）很好，后面如果有资料缺失，你也自行补充。2️⃣继续（人类操作失误，退出了computer use）我不知道什么叫AGI，也不清楚GPT 6 Astra算不算。但它已经能把事情做“闭环”。

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• 大伙可以想办法囤一些“图纸”跟“设计”的数据了。

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目前为止我还没觉得 GPT 6 Astra 在开发方面比 Fable 5.1 更强，差不多是 Fable 5 的水平，但是速度很快，比 Fable 耐用。这其实带来的优势很明显，首先绝大部分场景不需要 Fable 那么强的智能，但是 Opus 5 又不聪明又慢。而现在 Astra 就是绝大部分任务表现的足够聪明胜任，速度又快，而且 Token 消耗没有 Fable 那么夸张，加上 Tibo 时不时送重置卡，这套组合下来优势会相当明显。另外还有 UI 方面 Astra 有明显提升，但是目前我测试下来还是不如 Fable，细节上很多问题，但是你纠正一下它还是能改好。写作方面还没有深入体验，比 GPT 5.6 强。综合来说我接下来应该会更多的使用 Astra 在大部分任务上，但是更复杂的任务或者是 UI 设计产品设计的任务，还是会优先考虑 Fable 5.1（如果还有额度的话，太不耐用）。当然这只是我目前为止的结论，我也没去测试做游戏和3D，那些不是我目前关心的，估计后面还会有些修正。

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• 我觉得 Fable 得跟网页端才有的 Pro 模式 比，200 美元每周只有 200 条那个。具体编码使用方案可以参考 http://t.cn/AX0xxdc4

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#冷眼赠书福利# 联合 @博文视点Broadview 送出 3 本《词元经济：智能时代的产业革命与范式跃迁》，截 9 月 8 日，转发+评论+点赞 此微博并关注 @网路冷眼 赢取。词元经济已经成为 AI 智能时代全新的经济范式，其价值量化、效率提升的特性为产业发展带来新机遇。本书兼具理论深度与实践指引，搭配产业链典型企业的实践案例，将抽象的词元经济理论与产业应用相结合，同时针对企业、资本、创业者等给出差异化的落地建议。助力读者精准把握智能时代产业发展新机遇。

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电子书 《Patterns, Predictions, and Actions: A Story About Machine Learning》是一本从更宏观视角介绍机器学习的教材。下载：mlstory.org/pdf/patterns.pdf本书围绕“从数据中发现规律（Patterns）、进行预测（Predictions）、再据此采取行动（Actions）”展开，系统串联监督学习、优化与泛化、数据集与评测、因果推断、决策理论和强化学习等核心主题，同时融入大量机器学习发展的历史背景与现实案例。这本书更强调预测为什么有效、数据和指标是否可靠、相关性与因果性的区别，以及模型进入现实决策系统后会产生什么影响，因此很适合作为理解机器学习整体思想框架的一本书。作者 Moritz Hardt 和 Benjamin Recht 都是 UC Berkeley 计算机科学领域的教授和。

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今天使用我司内部的 OpenResty Coding Evals 评测集检查全新发布的 GPT-6 Astra 模型，确实在复杂问题的从零编码任务上，已经打败了 Claude Fable 5.1 了，但和 Claude Opus 5 还有一点点差距…… GPT-6 Astra 的平均总用时也明显比 Claude 模型更少，响应速度更快。排行榜上也更新了最新的 Grok 4.6 和 Gemini 3.8 Flash 模型。我一会儿再跑一下我们另一个在复杂软件项目中定位和修复困难 bug 的 OpenResty BugHunting Evals 评测集看看。

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• 回复@外卖封神路:个人体验是最不靠谱的东西了 [笑cry] 你哪怕是自己场景的 evals 定量评测集都更有意义些。//@外卖封神路:感觉这个榜单已经不能说明问题了，实际使用体验有点不符啊[允悲][举手]
• 不得不说 Grok 4.6 进步明显呀……已经和 Claude Sonnet 5 的分数差不多了 [嘻嘻]