微博 AI 观察博客

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网友晒 OpenAI 软件工程师面试全流程：带回家项目会被逐行追问，部分人加考“用 AI 写代码”Reddit 求职论坛 r/InterviewCoderHQ 上，用户 little_kwagga 发帖说自己刚面完 OpenAI 的软件工程师岗位，把流程拆开讲了一遍：一通招聘官电话，两轮技术初筛，一个 48 小时的带回家项目，一场专门追问这个项目的面试，再加四轮现场面试。部分候选人还会多一轮，要求用 AI 编码工具解决一个靠手写做不完的问题。这是一位匿名网友的个人经历，OpenAI 没有公布这么细的流程，不同团队、不同职级的面试也可能不一样。能对照的官方信息是 OpenAI 官网的面试指南：大致分初步沟通、技能测试、终面、出结果几个阶段；技能测试可能是结对写代码、带回家项目或技术测试；终面一般 4 到 6 小时，见 4 到 6 位面试官。【每一轮考什么】招聘官电话：主要聊背景，但发帖人被问到“你觉得 AI 会往哪走”。发帖人建议提前读一遍 OpenAI 章程（Charter），这是 OpenAI 2018 年发布的使命文件，核心是让通用人工智能造福全人类。官网面试指南也建议读，并写明会看候选人跟公司使命和价值观合不合。技术初筛：同一天两轮，各 60 分钟。编码题是做一个“带版本的键值存储”，可以理解成一本能记住修改历史的字典：同一个词条改过很多次，你要能查出它在任意时刻的值。系统设计题是一个容错的任务调度系统，负责按时派发任务，某台机器挂了，任务既不能丢，也不能重复执行。带回家项目：48 小时内做一个能真正跑起来的东西。发帖人拿到的是分布式 webhook 投递系统。webhook 是网站之间互相通知的方式，比如你付款成功后，支付平台会主动给商家网站发一条消息。题目要求发送失败时自动重试，重试多次仍失败的消息放进“死信队列”，相当于邮局存放无法投递信件的柜子，留着之后处理。技术深挖：面试官事先看过你的项目，自己列好一张问题清单，带着你逐行过代码，追问每个选择和决定的理由。现场四轮：编码第一轮是“渐进式多阶段”题：题目分几段放出，前一段做出能跑的解法，下一段才开放。发帖人拿到的是 token 级的流式比对器。token 是大模型输出文字的最小单位，大致是一个词或半个词，模型回答时就是一个 token 一个 token 往外吐。这道题要边接收边比对内容的变化，记录每一步状态，还要能回滚到之前的状态。发帖人的经验是先尽早做出一个正确的版本，再一步步改进。编码第二轮偏系统方向，考状态管理、并发和内存效率，还问到 Python 的生成器、异步写法和迭代器这些语言底层机制。系统设计题是“设计 ChatGPT”。面试官关心的是 GPU 怎么分配、流量忽高忽低时怎么自动加减机器、多台机器之间怎么协调。发帖人提醒，除非面试官特别要求，模型推理那一层可以当成一个黑盒，不用展开…

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技术博客：把大模型当计算机整？在 Qwen 3.5 内部运行一颗功能完备、确定性的 RISC-V CPU详细：divagr.com/blog/qwenputer大语言模型执行精确计算通常需要调用外部 Python 沙盒或工具接口，而本文展示了一种完全不同的内部实现路径。作者利用 Qwen 3.5 架构中 Gated DeltaNet（线性注意力 RNN）层的状态更新特性，通过将门控与写入强度设为 1 并配合独热编码（One-hot key），将其改造为可精确寻址的RAM。在此基础上，作者未经过任何后训练，直接将一套支持 RV32IM 指令集的 32 位 RISC-V CPU 电路逻辑编译进新增的 11 层网络权重中。测试显示，该内嵌 CPU 能以零误差连续无干预运行 1800 万条指令，使模型在长整数算术基准测试（NUPA）中的准确率从 48.6% 提升至 100%，表现与外挂 Python 工具相当，且未破坏原模型的自然语言生成分布。此外，文章还展示了如何基于同一机制在模型内部构建可跨会话持久化的哈希文件系统（最高容纳约 5.3 万 Token），并探讨了该技术对混合架构模型思维链（CoT）隐匿性与安全监控的潜在影响。模型与代码目前已开源。

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• SDC？？//@归零归零归ww:根本没有这样的模型

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Character AI正式申请破产了。2023年它估值10亿美元，跟ChatGPT、Midjourney并称三大现象级AI产品，全球用户平均每天在上面聊两个多小时，一度被认为是最可能长成AI时代新社交平台的那一个。但破产还不是最离谱的部分。最离谱的是，这家公司身上每一块零件都有人抢。2024年8月，谷歌付了约27亿美元技术许可费，拿走模型技术的非独占许可，顺带把两位联合创始人一起打包带走。注意，谷歌没收购这家公司，它只要技术和人。今年9月，迪士尼把CEO挖走，直接任命为自家首任CTO。上周，迪士尼又出价2000万美元作底价，竞购剩下的技术资产。模型有人要，创始人有人要，CEO有人要，团队有人要。唯独继续运营这个平台陪用户聊天这件事，没人要。账上还剩5700万美元，按每月烧800多万的速度，撑不过一年。这更像一辆车，发动机被拆走了，方向盘被卸走了，轮胎也被搬走了，每个零件都被买家小心装到别的车上，没人要的只是这辆车本身。死得多不算新闻，每个风口都有一地鸡毛。但这轮AI产品的死法不一样。腾讯今年一口气关了两个AI产品，QClaw从公测到宣布停运只花了6个月。国外有个网站专门给死掉的AI项目立碑，2025年全年有392个AI工具停止服务，平均每天消失一个以上。国内去年至少25个有知名度的AI应用关停，妙鸭相机、冒泡鸭、狸谱都在其中。大厂里这些不叫关停，叫业务调整；不叫失败，叫资源聚焦。为什么平台本身没人要？三层原因叠在一起。上面是大公司在定点摘果。谷歌不需要买一个聊天平台来获得对话能力，它自己就是做这个的。迪士尼手上的IP比谁都多，它只需要懂这件事的人过来。收购逻辑变了，你最值钱的那几个人、那几项技术，我单独买走就行，剩下的壳子不需要。中间是互相挤压。AI产品开发门槛降到了地板上，两年前做聊天产品还得自己训模型、搭基础设施、养技术团队，现在API一调、开源模型一接，两三个人几周就能做出功能差不多的东西。当所有人都能做同一件事，这件事本身就不值钱了。最容易被忽略的是第三层：用户自己变强了。两年前你想跟一个虚拟角色深度聊天，确实需要一个专门的平台帮你调人设、训模型、搭界面。现在打开任何一个通用大模型，说几句你期待的性格、背景、说话方式，就能聊起来，效果未必差，甚至更灵活，因为想改随时改。这才是最致命的一刀。Character AI当年做对了很多事，产品体验好，用户黏性高，年轻人真的愿意每天花两小时在上面，但这些都没能救它。因为它做的那件事本身贬值了，跟它做得好不好没关系。按这个逻辑往下推，AI做PPT的产品也一样，PPT做得好坏根本不重要了，重要的是还需不需要做PPT。周报更不需要，如果公司里有个AI全知全能地知道正在发生什么，凭什么还让每个人周五下午写流水账。一件事要等到周五才写下来汇报，本身就证明它不重要。所以如果你正在做AI产品，或者工作跟AI产品有关，值得…

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ChatGPT Pro 和 Business 订阅即日起每月送最高 500 美元 API 额度，不另收费，Plus 没有OpenAI 10 月 28 日宣布，付费的 ChatGPT Pro 和 Business 订阅用户，每月可以免费领一笔 API 额度，最多 500 美元。API 是给开发者用的接口，按用量付费，自己写的 App、网站、自动化脚本要调用 OpenAI 的模型，走的就是这条路。以前订阅 ChatGPT 和用 API 是两本账，交了订阅费，写程序照样另外充钱。现在这笔额度算在订阅里，不用额外付费。【谁能领、领多少】Pro 按档位给，每月 100、200 或 500 美元。据 CellCog 的说法，额度正好等于各档月费，相当于订阅费原样变成 API 额度。Business 按付费席位算：标准席位每个 20 美元，高级席位每个 100 美元，整个工作区合在一起用，上限 500 美元，也就是 25 个标准席位或 5 个高级席位就封顶，再加人也不涨。Plus、Go、免费版和 Enterprise 都没有。据 CellCog 转述 OpenAI 帮助页，订阅还要满 7 天，免费试用和赠送的订阅不算。地区限制官方推文没提，两家媒体也没写。【怎么领】在 ChatGPT 的“设置 → 账单”里领取，绑定一个你自己名下的 API 组织（OpenAI 开发者平台上的账户），ChatGPT 账号和 API 账号要用同一个邮箱。Business 由工作区管理员在账单设置或管理后台领。领完后，在 ChatGPT 或 Codex 里用 OpenAI Developers 插件就能生成 API key、建项目，不用先绑信用卡。【能干什么，有什么限制】这笔钱可以花在 OpenAI 开发者平台的大部分服务上：调模型做对话和智能体、实时语音、生成图片，以及联网搜索、代码解释器这些内置工具。比如给自己做个小工具，或者给团队搭个内部问答机器人。几条限制要注意，以下均据 CellCog 转述的 OpenAI 帮助页：额度当月有效，账单周期结束清零，不能攒到下个月，第一个月按剩余天数折算；用 API key 跑 Codex 不能花这笔钱；它也不会提高你在 ChatGPT 和 Codex 里的使用上限，两边额度各算各的。花钱顺序是先用赠送的，再用自己充的；两笔都花完，请求会直接报错，除非开了自动充值。【领取方法】1. 在 ChatGPT 账单中领取您的 API 积分：网页链接2. 在 ChatGPT 或 Codex 中使用 OpenAI 开发者插件创建 API 密钥并开始您的下一个项目：网页链接注意：按比例计算从今天到续订的间隔，比如我按比例这个月只有$75来源：OpenAI Developers 推文 网页链接OpenAI 帮助中心 网页链接AlphaSignal 网页链接CellC…

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• 太好了[哈哈]一直想要的，早就还送了

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刚刚，Gemini 4 Carbon发布，谷歌重回世界第一！刚刚，谷歌甩出全新前沿王炸模型Gemini 4 Carbon，一口气把全球第一抢了回来！在谷歌官方公布的14项核心基准大表中，Carbon一口气拿下了12项第一。在权威第三方Artificial Analysis最新v5.0全球智能指数榜上，Carbon以59分登顶全球第一，全面碾压 Opus 5.5和GPT-6 Astra！遗憾的是，目前Gemini 4 Carbon还没有向所有人开放，只允许「国家级安全防御者」使用。另外，在Chrome浏览器安全团队的实测中，它生成高质量漏洞补丁的表现，直接比另一家前沿大模型强出10倍以上！在 GraphWalks（256k 到 1M 超长上下文）测试中，Carbon 跑出了惊人的 96.2%！作为对比，GPT-6 Astra 只有 71.8%，Opus 5.5 只有 66.8%。在Text Arena文本总榜上，Carbon以1528分登顶全球第一；在收录了183个JavaScript引擎真实高危漏洞任务的SEC-bench Pro测试中，Carbon拿到88.2%排名第一，压过GPT-6 Astra（85.4%）与Argon（83.4%）。面对网页与文件里暗藏恶意指令的Gray Swan间接提示注入测试，在连续15次尝试诱导下，Carbon直接交出0.0%攻击成功率的零失守纪录。答案是：现在你用不上，甚至大部分企业也用不上。本周，Carbon 仅仅对「一小部分受信任的网络安全防御者」开放，也就是Fairwind上的名单。短短两周，谷歌就用 Carbon 刷新了 Argon 刚刚建立的认知。接下来，看另外两家的了。

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一个人带着五十多个 AI Agent 上班，干出了二十个工程师的活儿。这件事的主角，是一位曾在 Cursor 任职、现为 SpaceX AI 高级工程师的姑娘。她最近公开分享了自己的一套 AI 自动化工作流，看完之后，很多人直呼颠覆认知。她的日常是这样的：每天早上泡杯咖啡，坐下来看看进度，然后整个团队就开始运转了。而这个团队里，全是 AI。她搭建的架构分三层：最顶层是一个 AI 总管，负责统筹全局，把控整体方向；下面跟着三个 AI 项目经理，专门负责任务分配和进度协调；再往下，是四十多个 AI 员工，这些家伙会在夜里自动跑任务，天亮你去看，活已经干得差不多了。她还分享了一个数据，说 SpaceX AI 内部有 97% 的工程师，都已经在用类似的工作方式了。不管这个数字有没有水分，单说这套思路本身，确实值得认真看一看。更实在的是，她还录了一个完整的教程，整整六十分钟，从零开始手把手教你把这套系统搭起来。据说同样的内容，以前有人开班收费五千美元。现在她直接放出来了，想学的人可以白嫖。其实仔细想想，这背后的逻辑并不复杂。AI 的出现，正在让"一个人顶一支团队"这件事，从玩笑话变成真实可行的路径。你负责想清楚要做什么，剩下的交给 AI 去执行，整个软件公司的雏形，就这么成型了。建议收藏，有空可以认真研究一下。#How I AI##科技先锋官##微博视频号续航计划# AIGC·非著名程序员的微博视频

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《纽约时报》的报道，一名来自中国的女生，她将用药决定托付给ChatGPT，最终付出了一切 She Trusted ChatGPT With Her Medication Decisions. It Cost Her Everything.这款聊天机器人帮助一名女子逐步减停一种维系生命的药物，还帮她向医生隐瞒了这一计划。泰迪·罗森布卢斯（Teddy Rosenbluth）撰文2月初的一天，Qun Wan正在与女儿Bowen Wan进行一场激烈的电话争论，电话那头突然没了声音。这通电话原本和他们平时的例行联系没什么两样。自从Bowen离开中国的一座小村庄、前往美国生活后，这样的通话便成了维系父女感情的一种方式。但当Bowen承认自己一直在减少一种用于控制严重癫痫的药物剂量时，气氛开始变得紧张。 Qun回忆说，女儿告诉他，她一直用切药器将药片切成小块，以此将药量减少四分之一。他恳求女儿听医生的话。31岁的Bowen却反驳说，医生根本不在乎药物的副作用对她造成了什么影响。她觉得，这种药让自己的说话变得不流畅，思维也变得迟缓。随后，她突然不再说话。30秒过去了，接着是一分钟、两分钟。Qun觉得，这次发作持续的时间比女儿以往经历过的癫痫发作都要长。他焦急地等待着，一遍遍呼喊女儿的名字。Qun知道，女儿有时会擅自调整用药，因为她不喜欢药物的副作用，或者觉得药物没有效果。但为什么偏偏要调整这种药？在他看来，这种药似乎一直很有效。Bowen 终于恢复意识后，两人约定，等她睡一觉，再继续谈这件事。第二天，她给ChatGPT发消息，谈起了这次发作。当时，她一直按照聊天机器人为她制定的逐日减药计划，逐步减少这种维系生命的药物剂量。如今，她开始怀疑自己是否应该放慢减药速度。她向聊天机器人描述了当时的情形：她听得见父亲的声音，却无法理解他在说什么；她想开口说话，却发现自己根本组织不起语言。“这可能不是什么大问题吧？”她用中文写道。聊天机器人安慰她说：“没必要过分担心自己的健康。”Bowen开始与ChatGPT聊天时，正处于人生中一段孤独的时期。十多年来，一种药物一直帮助她控制癫痫，然而不知为何，这种药突然失去了效果。尽管尝试了不同的药物，Bowen的癫痫发作还是卷土重来，有时一天甚至会发作不止一次。医生开始讨论她是否适合接受脑部手术。至少有一点，医生们已经达成共识：她再也无法胜任亚马逊软件工程师这份工作的要求。于是，2021年，Bowen开始休病假，领取伤残福利。除了去杂货店采购，她几乎不再离开自己位于西雅图时尚街区的公寓。在外出时，癫痫随时可能发作，让她陷入尴尬、甚至危险的境地。结交新朋友也成了一件难以想象的事：她无法忍受在陌生人面前突然发病，更不相信对方能够理解她的病情。父母是她唯一觉得可以倾诉癫痫病情的人。他们频繁的电话联系，让她与外面的世界保持着联系。父母关心她每天生活中的每…

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太可怕了😱，大模型安全研究了这么多，为什么还会发生这么可怕的事情？

• 太可怕了😱，大模型安全研究了这么多，为什么还会发生这么可怕的事情？

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纽时采访了陶哲轩，写了一篇质量极高的稿子，谈论当代数学家的存在主义危机，尤其是他们在面对AI的这几年里，相处态度从好奇到兴奋，从兴奋到愤怒，从愤怒到无力，最后陷入集体迷茫的整个过程，版本变化太快了。陶哲轩曾是数学家群体里对AI最为友好的一位，如果你们还记得，每次OpenAI发布新模型，他都会率先出来站台，分享他和新一代ChatGPT又一起合作取得了怎样的进展，那时他是真的热爱AI，相信这项技术能够为数学带来无限可能。而OpenAI也很懂事，数学是一门相对纯粹的科学，和它绑定能为AI带来相当份量的声誉加成，所以也一直对陶哲轩等少数「VIP客户」敞开模型供应，甚至当陶哲轩所在的数学研究所被削减经费的低谷期，OpenAI还掏了几万美金赞助，帮忙渡过难关。事情是从什么时候开始变质的呢？10月6号，OpenAI一次性公布了350多项「科研」成果，几乎遍及数学的所有分支，包括代数、数论、理论计算机科学、数理逻辑、拓扑学等等，陶哲轩说，他看到了一枚炸弹的投下，这是开战的信号，以及OpenAI对他乃至整个数学界的背叛。作为和OpenAI有着密切关系的数学家以及合作者，陶哲轩提前一个月就知道了这批成果的发布计划，他反对了，然而反对无效，于是在OpenAI推进工作的同时，他也写好了一份声明决定同期公开，也就是后来发在自己博客上的那篇檄文，和24个菲尔兹奖得主共同署名，批评OpenAI是在伤害数学这个学科。那天有10万人点进了他的博客，可能比过去几年的流量都要高。虽然陶哲轩开始改口把AI产出的那些证明称作「Toxic Waste」（有毒的废料），但是与其说他是在反对AI，不如说他认为OpenAI这样的AI公司过于急功近利了，为了表现出模型的强大，不惜摧毁数学这个行业的基石。作为理论数学的代表人物，陶哲轩年少成名，8岁时SAT数学考了760分，24岁就当上了加州大学洛杉矶分校的终身教授，基于「过来人」的经验，深知年轻数学家需要的是什么，AI提供工具，那没毛病，然而直接代为上台发表成果，就是在牺牲这一代数学家的未来了，「就像是被剧透后，你就再也无法体验从头推理剧情的乐趣了」。陶哲轩带的学生也已经懵逼了，有人花了多年时间试图解决的问题，正好在OpenAI这次批量化成果的射程以内，在看完AI写的充满难懂术语的论文之后，他有很多疑问，却找不到可以和论文「作者」交谈论证的机会。这不是数学界习惯的程序，按照以前的做法，有人发表了突破性的论文，然后就会有学术会议被组织起来，作者会出席分享更多的思考，然后与会者一起碰撞交流，以一种社会化的方式，缓慢但有意的推动数学前进。但OpenAI不是这么做的，它像是倒垃圾一样，把几百篇手稿灌进了GitHub，要知道，这不是通俗小说，是看每一句话都要付出巨大脑力消耗的前沿论文，光是评审这批「成果」，搞不好都要花掉整个数学界好几年的时间。归根结底，软件和数学，是…

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实际害怕数学后继无人，数学家的储备受到了挑战，大家都用一堆看不明白的结论，未来的基石动摇了。 ai 公司更多就是噱头，也不用担心！

• 实际害怕数学后继无人，数学家的储备受到了挑战，大家都用一堆看不明白的结论，未来的基石动摇了。 ai 公司更多就是噱头，也不用担心！

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如何把基础大模型训练成会用工具、能自己改错的 AI 智能体？Hugging Face 发布了一份五步进阶指南。地址：huggingface.co/blog/huggingface/train-agents文章将智能体后训练划分为：1.监督微调（模仿强模型操作轨迹）、2.知识蒸馏（大图模型逐词指导）、3.强化学习（通过 GRPO 算法按结果打分）、4.强化学习环境（在多轮状态交互中验证成果）5.真实框架规模化训练（异步 GPU 架构与远程沙盒实操）。文章是各个阶段的导读，每一步会引导到详细的教程里，有视频、文章两种资源

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HumanLayer 将核心代码开源了。这是一套面向团队的 AI 编程 Agent 协作平台，支持 Claude Code、Codex、OpenCode、Pi，把任务、会话、实现计划和代码审查集中到同一个界面。Agent 在你连接的机器上运行，由每台机器上的 daemon 管理会话；桌面端和网页端同步任务、计划、评论、代码差异及 PR，方便团队跟进和介入。项目也包含 GitHub、Linear、Jira、Slack 等集成，以及 Research–Plan–Implement（研究、计划、实现）工作流的 Skills。这次公开的是 HumanLayer Cloud 使用的同一套核心代码，包括桌面应用、Web 界面、CLI 与 daemon、云端 API，以及通过 Electric 将 Postgres 数据同步到客户端的组件。核心采用 Apache 2.0 许可，部分第三方目录保留各自的 MIT 许可。适合需要同时管理多个 Coding Agent，或希望把 Agent 接入团队计划与审查流程的人。自行运行需要 Bun、Docker；构建 Tauri 桌面端还需要 Rust。项目：github.com/humanlayer/humanlayer#HOW I AI# #程序员#

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转：ALPHABET $GOOGL Outlook🔹 EPS：2.12美元🔹 收入：1276亿美元（预期1282.2亿美元）🔴；同比+25%🔹 Google Cloud 收入：307亿美元（预期291.5亿美元）🟢🔹 搜索及其他：634亿美元（预期649.9亿美元）🔴🔹 YouTube 广告：112亿美元（预期114亿美元）🔴🔹 资本支出：514亿美元（预期552亿美元）🟢🔹 资本支出占收入比例：约40.3%关键更新：🔹 权益证券：87亿美元净未实现损失；对EPS影响0.55美元Google 服务：🔹 Google 服务收入：963亿美元（预期984.2亿美元）🔴🔹 Google 服务运营收入：392亿美元（预期408亿美元）🔴🔹 Google 服务运营利润率：约40.7%🔹 Google 广告：820亿美元（预期836亿美元）🔴🔹 Google 网络：75亿美元（预期72亿美元）🟢🔹 订阅、平台与设备：143亿美元（预期148.5亿美元）🔴Google Cloud：🔹 Google Cloud 运营收入：111亿美元（预期97.5亿美元）🟢🔹 Google Cloud 运营利润率：约36.2%其他业务：🔹 收入：3.72亿美元🔹 运营亏损：-20亿美元Alphabet 层面活动：🔹 运营亏损：-77亿美元；共享AI研发支出其他指标：🔹 总运营收入：406亿美元（预期432.3亿美元）🔴🔹 总TAC：164亿美元🔹 扣除TAC后的收入：约1112亿美元🔹 员工数：204,757🔹 付费订阅：1.5亿+🔹 一方模型API：近320亿令牌/分钟地域收入：🔹 美国：677亿美元；同比+39%🔹 EMEA：327亿美元；同比+9%🔹 APAC：199亿美元；同比+12%🔹 其他美洲：71亿美元；同比+17%财务数据：🔹 运营利润率：31.8%🔹 净利润：265亿美元🔹 其他收入净额：-82亿美元🔹 权益证券净收益：-87亿美元🔹 运营现金流：423亿美元（预期527.2亿美元）🔴🔹 自由现金流：-91亿美元（预期-27亿美元）🔴🔹 过去12个月自由现金流：197亿美元🔹 现金及可市场证券：2651亿美元🔹 长期债务：1251亿美元资本回报：🔹 股息：0.22美元/股🔹 股票回购：0CEO Sundar Pichai 评论：🔸 “Google Cloud 收入增长103%，得益于我们AI基础设施和AI解决方案的巨大需求。我们还看到广泛客户对TPU系统的强劲需求。”🔸 “总体而言，我们的一方模型API现在每分钟处理近320亿令牌，比一年前增长超过四倍。”🔸 “在此基础上，Gemini应用已达到10亿用户——使其成为谷歌历史上增长最快的產品——我们全球You…

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红果日活 1.68 亿、人均每天两小时：秦朔说“字节时间”来了，程苓峰说这才刚开始同一份数据，两篇文章，两个结论。野村证券 9 月的报告援引 QuestMobile 数据：今年 7 月，在中国使用时长排前 50 的 App 里，抖音第一次超过微信，字节系合计占 40.9%，腾讯系占 29.1%。《第一财经日报》原总编辑秦朔据此写了《可怕的红果与中国互联网的字节时间》，担心红果这类算法机器正在吃掉人们的时间。公众号“神在吗”的作者程苓峰 10 月 28 日接着写了《肉鸡时间》，认为份额只是表面，AI 短剧才是真正的“核爆”。两篇文章都在传的“红果年入 400 亿”，红果官方已经声明不实。【红果有多能占时间】秦朔引用的报告显示，红果 7 月日活 1.68 亿，一年翻了一倍，超过腾讯视频、爱奇艺、优酷、芒果 TV 四家相加（约 1.55 亿，未去重）。按使用总时长，红果已是中国第四大 App，排在抖音、微信、抖音极速版之后；今年 2 月人均每天看 125 分钟，比抖音和微信还长。用户数上红果还差得远：微信日活 9 亿多，抖音 7 亿多。红果赢的是每个人花在上面的时间。【秦朔：红果是一台时间吸收器】秦朔把红果跑得快归结为四点。1. 算法：每集 1 到 3 分钟，集集结尾留悬念，手指一滑就是下一集。2. 供给：广电总局公布，今年前 8 个月全国上线微短剧 43 万部，是去年全年的 13 倍，其中 AI 剧超过九成。3. 生态：在抖音刷到剧情片段，一键跳到红果看全集；番茄小说提供原著，秦朔文中说，去年的爆款短剧六成以上改编自番茄小说。4. 免费：看剧不花钱，只看广告，平台拿广告收入给创作者分账。腾讯刚在微信小程序里推出“绿泡泡短剧”应战，秦朔不看好。秦朔打了个比方：字节所有 App 共用一套算法底座，像同一个酒瓶倒出不同的酒；腾讯靠社交起家，各个产品各用各的瓶子。秦朔还提到，在抖音和红果上看什么，朋友不知道，也就没有发朋友圈那种顾虑。秦朔最在意代价。每天 125 分钟，意味着读书、思考、陪家人的时间少了。秦朔预计短剧会分化成 K 型：底层是海量 AI 爽剧，顶层是少量真人精品，夹在中间的真人短剧最难过。秦朔也认为，时间多不等于价值高，腾讯在精品内容和中老年用户上仍有底盘。刹车已经出现。9 月 1 日起施行的《微短剧发展管理办法》要求 AI 内容逐集标注，禁止平台用诱导沉迷的算法。红果 10 月 21 日宣布下线“看剧赚金币”：11 月 1 日起新用户不再有这个功能，12 月 31 日前全部下线，已攒下的金币和余额不受影响。【抖音的反驳】抖音集团副总裁李亮两次在微博回应，说“字节时间”不严谨：数据只算前 50 个 App，没算长尾 App 和电脑端；字节系最新的 41.8% 也没过半；短剧和短视频是充分竞争的行业，没有谁能一直第一。秦朔 10 月 28 日回应说，“字节…

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Impeccable —— 面向 AI 编程智能体的前端设计词汇表与规则检测器地址：github.com/pbakaus/impeccable大模型生成的前端界面往往带有固定的视觉套路。Paul Bakaus 开源的 Impeccable（GitHub 92.5k Stars）通过一套标准化的指令体系与静态检测规则，将前端设计规范注入 AI 编程工作流。项目包含一套初始化规范、24 个设计指令以及 62 条确定性检测规则。通过 /impeccable init 命令，工具会梳理项目的受众、目标、运行环境与约束条件，将其写入 PRODUCT.md，并与记录视觉系统的 DESIGN.md 分离。开发者可通过 polish（细节打磨）、critique（交互评审）、audit（无障碍与性能检查）、distill（视觉精简）、harden（边界与异常处理）等 24 个动作指令调控界面产出。

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模型越来越强，agent 的 harness 是不是要被吃掉了？这期 AI Engineer 大会演讲《Is the Agent Harness Dead?》，值得一看。演讲者 Jediah Katz 是 Cursor 里做 harness 资历最老的工程师，现在在 SpaceXAI。这期你会看到： · harness 到底是什么：运行时 + 上下文与编排，两层 · 证据：伯克利测了 7 个模型 × 3 套 harness，最强模型只差 1 个点；苹果 × EPFL：极简 agent 不输最强 harness · 数据飞轮：harness 为什么在亲手淘汰自己· 反转：到了 Grok Bot，他们又把护栏一条条加了回来 · 模型吃不掉的三样：基础设施、信任和安全、效率 · 三个预测：为删除而设计、agent 成为新积木、半年内九成 agent 工作离开笔记本视频链接：www.youtube.com/watch?v=7Y4sbZgBdnc#微博视频号续航计划# i陆三金的微博视频

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• [doge]//@CC女士不是西西:学的慢就不用学[哈哈]

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Google 发布 Gemini 4 Carbon，综合榜排第一，本周只给网络安全防御团队用，普通用户和开发者还要等Google 10 月 28 日发布新模型 Gemini 4 Carbon，离上一个模型 Gemini 4 Argon 只隔了两周。在第三方评测机构 Artificial Analysis 的综合排行榜（v5.0 版）上，Carbon 59 分排第一，比 Claude Opus 5.5 高 1 分，比 GPT-6 Astra 高 2 分。这次你暂时用不上。Argon 发布当天，Google AI Pro、Ultra 订阅用户和付费 API 开发者就能用；Carbon 本周只给“一部分网络安全防御者”，之后通过 Fairwind 计划放给更多合作方，再往后才轮到开发者、企业和普通用户。哪天开放，官方没说，Sundar Pichai 在推文里只说“很快”。Fairwind 是 Google 让网络安全防御方提前用新模型的计划，Argon 时就有。按官网说明，名额优先给国家网络安全机构、医疗电信能源金融等关键基础设施运营方和大型科技平台，要经 Google Cloud 客户团队申请、做背景审查，只能给内部安全团队用。普通人和一般公司进不去。【多少钱】API 价格和 Argon 一样：引入价每 100 万 token（模型处理文字的基本单位）输入 2 美元、输出 10 美元，引入期过后涨到 4 美元和 20 美元。Argon 的引入价到 11 月 30 日为止，Carbon 的引入期到哪天官方没说。会不会进 Gemini App、要哪档订阅，官方也没说。【比 Argon 和别家强在哪】Google 说 Carbon 能连续跑好几天，碰到死胡同会自己换路，适合在大型代码库里追查隐蔽 bug 再修好。按 Google 内部测试，它写出安全代码的成功率是 Argon 的两倍多，没有依据的说法少了约一半。Google 公布的对比表有 17 项测试，Carbon 拿了 15 项第一。没赢的两项：写代码的 FrontierSWE 2，GPT-6 Astra 65.5%，Carbon 61.2%；操作电脑的 OSWorld，Claude Opus 5.5 87.2%，Carbon 81.5%。表里别家的分数大多取自各家自己公布的数字或公开榜单，有几项是 Google 自己跑的。【安全分数高，是不是能帮人黑系统】Pichai 推文里的三个分数，对应安全团队处理漏洞的三步。找漏洞：SEC-bench Pro 88.2%。题目是浏览器 JavaScript 引擎里真实出现过的漏洞，模型要自己找到，并写出一小段代码证明漏洞确实存在。这项是 Google 自己跑的，GPT-6 Astra 85.4%。确认漏洞能不能被利用：ExploitGym 54.8%。模型在断网的隔离环…

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如果你在用 Claude Code 的话，再推荐下记得运行下 /autocompact 300k自动压缩（Auto-compact）的作用是将整段长对话精简为简短的摘要，而不是一直保留上百万的完整历史记录。在 1M 上下文模型中，系统默认要到约 967K Token 时才会触发压缩。由于你发送的每一条消息都会带上之前的全部对话历史，等到 967K 再压缩，意味着后期的每一次交互都在重复消耗海量 Token。虽然在缓存有效（warm cache）的情况下，大部分历史内容走的都是廉价的缓存读取，且压缩本身也只相当于一次普通请求，但这些庞大的读取量依然会实打实地计入你的使用额度，积少成多。使用 /autocompact 300k 可以将触发压缩的阈值提前到 300K。这样既能让对话历史始终保持精简，又能避免单次请求的上下文无限膨胀，从而大幅节省长对话的 Token 消耗。 宝玉xp的微博视频

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• 回复@卡西乌斯的烤包子:压缩后的系统记忆在上下文窗口里面没有，但是所有历史记录还在文件系统中，可以按需去消息历史里面检索重新加载需要的。好比你把一些信息记录到小本子了，脑子里面也许不记得了，但是需要的时候可以随时翻小本子。//@卡西乌斯的烤包子:不是等等……老师你在说什么？除非配置了相
• 回复@pz-forever:不用担心，现在模型已经很聪明了//@pz-forever:会造成频繁压缩导致遗忘吗

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[LG]《h1: A Taste of the Bitter Lesson in Automated Theorem Proving》S Moalla, A Rammal, N Patel, R Munos… [FAIR at Meta] (2026) 在定理推导领域，模型独立解题是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于强制步骤拆解，本质原因是人迷信先验逻辑，用预设流程禁锢了底层算力。本文的核心洞见是：把机器证明重新看作代码编译查错。由此，靠执行反馈与错误浓缩驱动模型死磕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证实极简外壳解放测试算力。它为后来者打开的新门是用执行结果建立零干预基线，但尚未跨过的门槛是多文件依赖与海量并发。arxiv.org/abs/2610.35962 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#

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• 数学证明这件事暴露了一个尴尬的真相：我们花大力气设计的规划、分解、编排流程，可能只是在给模型添麻烦。给它一个流畅的验证接口，让它自己在一条路上磕到底，效果反而更好。这说明两件事：第一，模型的能力被低估了，它不需要我们手把手教怎么思考；第二，真正的瓶颈在交互成本，不在推理架构。更糟

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Claude 上线法律工具库：查引文、审合同、追新法规，打开就能用Anthropic 10 月 28 日给 Claude for Legal（今年 5 月推出的法律版 Claude）加了一个工具库。库里是一批现成的 Artifacts，也就是在 Claude 里直接能用、能分享给同事的小工具，比如跟踪表和看板。每个工具打开先放一个示例，律师看明白了，再换成自己的文件。工具给出的每个结论都附原文出处链接，方便核对。【律师能拿它干什么】Anthropic 自己做了 6 个。官方的分工是：律师提供材料，Claude 出初稿，律师下判断。查引文：把文书和它引用的材料逐条对照，引文对不上、页码写错、出处撑不起论点，都标出来。合同偏差检查：拿合同和公司标准条款比，哪条不一样就标出来，转给有权批准例外的人。合同批量摘录：一堆合同里你关心的条款，比如遣散费、竞业限制，抽成一张表，每格都能点回原文。另外三个分别是：同一法律问题在各州、各国的规定对比表，把邮件和委托书汇成“谁负责、下一步、哪天截止”的案件看板，以及按公司业务排出即将生效的新法规时间线。律所和法律科技公司也往库里放了工具。比如普华永道用团队过去的案例和模板自动起草传票答复初稿；法律 AI 公司 Harvey 让业务部门在 Claude 里直接提法律问题，常规问题按法务部的指引自动答，其余转给律师。另有 9 个帮普通人获得法律帮助的公益工具，比如把移民文件翻成大白话、帮律师查房东租金账单的错，官方介绍的几个大多注明只适用美国某个州或地区的法律。【资料怎么接、能不能共享】Claude 现有 60 多个法律类连接器（让 Claude 直接读取外部系统的接口），包括 Bloomberg Law 等，律师不用手动上传文件。工具可以分享给公司其他部门、客户和合作方，官方说共享设置支持律所的“信息隔离墙”，也就是让代理利益冲突客户的不同团队互相看不到对方资料。【谁能用、要不要钱】官方文章归在 Claude Enterprise（企业版）类别下，入口在 Claude 的工具库页面。哪些套餐能用、要不要额外付费，官方没说。企业想大规模部署，官方建议找销售或德勤、毕马威等实施伙伴。工具库：网页链接官方原文：网页链接 宝玉xp的微博视频

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[LG]《Does LLM Pre-Training Typically Occur at the Edge of Stability?》Y Cai, H Wen, H Huang, D Liu,… [UC Berkeley & Tsinghua University & ByteDance Seed] (2026) 在优化领域，二次近似预测失效是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于模型错误发散，本质原因是仅盯正曲率，无视持续负曲率引发的绝对崩溃。本文的核心洞见是：把理论发散重新看作正负曲率叠加的双重失效。由此，注入惩罚项强行剥离负曲率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确立凸性边缘的普适存在。它为后来者打开的新门是凭曲率分离诊断崩溃，但尚未跨过的门槛是查明网络如何自发吸收发散。arxiv.org/abs/2610.36778 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#

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• 我们一直以为优化器要避开负曲率，但大模型训练全程都踩在负曲率上，损失照样下降。这说明神经网络的实际行为比二阶泰勒展开预测的要稳定得多，高阶非线性项在起保护作用。至于稳定性边缘现象，并非训练的必然规律，只是大批次加恒定学习率这套工程配置的衍生品，批次变小或学习率衰减后就消失了。这些

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[CL]《Watermark Basins: Black-Box Detection of Distilled LLMs》H Chang, H Elsahar, T Sander, P Fernandez… [FAIR, Meta Superintelligence Labs] (2026) 在模型维权领域，黑盒蒸馏检测是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于温度干扰，本质原因是死守词块精确匹配，致使信号极易碎裂。本文的核心洞见是：把文本水印重新看作权重空间的几何盆地。由此，用探针将文本转梯度并剥离任务方向以比对密钥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防窃取审计的几何空间化。它为后来者打开的新门是黑盒级无视量化剪枝，但尚未跨过的门槛是遇纯净数据深度微调时信号会隐匿。arxiv.org/abs/2610.37266 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#

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• 水印不在文字里，在生成文字的那套力学系统里。模型记住的不是词，是参数空间的某个坑——无论怎么微调、量化、强化学习，只要模型还是从那个坑爬出来生成文本，就会在梯度上留下痕迹。传统检测盯着输出词频，遇到低温采样就失灵；这篇论文反其道而行之，用一个干净的探针模型把可疑输出转化为梯度，剔

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[CV]《Know, then Draw: A New Learning Paradigm for Visual Generation》Y Mao, C Ge, Z Tu, H Tan… [University of California, San Diego & Adobe Research] (2026) 在视觉生成领域，兼顾语义与像素是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于极高算力，本质原因是令单网络包揽认知与作画，引发重度内耗。本文的核心洞见是：把视觉生成重新看作认知与作画的分工。由此，自回归弃图像重建专猜语义，交扩散填补像素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降本四十八倍的生成管线。它为后来者打开的新门是量化分工算力法则，但尚未跨过的门槛是纯视觉标记与长文本推理的接轨。arxiv.org/abs/2610.37626 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#

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• 生成图像一直被当作单一问题，但这篇论文把它拆成两件事：懂什么和画出来。自回归模型学语义，扩散模型管渲染，分工后效率反而更高。它还证明了 tokenizer 不需要还原图像也能指导生成：压缩的目标是语义而非像素。过去我们总觉得重建质量越高，生成就越好，现在看来这是错觉。论文还用缩放定律算出了

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【兴证通信】AI日报20261028⭕AI行业新闻：✨10月28日消息，谷歌DeepMind推出世界模型Genie 4，处于研究预览阶段，可生成可交互虚拟世界并同步生成实时音频，支持运行中实时编辑，最长维持2分钟连贯场景，为Genie 3的两倍。（来源：IT之家）✨10月28日消息，据The Information报道，OpenAI计划采购谷歌云TPU，正招聘负责模型在TPU上适配优化的工程师。OpenAI现算力来自英伟达、AMD、Cerebras、AWS，并自研Jalapeño。（来源：IT之家）✨10月28日消息，SambaNova宣布AI推理芯片SN50 RDU将加入甲骨文OCI云服务。甲骨文已上线Positron的Atlas芯片，将成为首家对外提供谷歌TPU的超大规模云厂，并计划导入Cerebras晶圆级芯片。（来源：IT之家）本信息仅为公开资料整理，不涉及研究观点和投资建议。————————————许梓豪/陈光毅/王灵境/张新伟

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DeepSeek 4.1 Flash 1017 的性能确实非常抢眼。知名 AI 技术博主 Matthew Berman 在测试后给出了 “王者归来”的评价。这次更新最让人惊喜的地方，在于它在保持极低运行成本和极快速度的同时，智能水平已经逼近了 Opus 5.5 。Matthew 用它测试网页端的 3D 渲染，无论是精密的 3D 机械手表模型，还是 3D 版的《糖豆人》游戏克隆，它都能用简单的 HTML 快速构建出来。其中机械表的齿轮啮合完全正确，光影、阴影和爆炸拆解视图一应俱全。在实际的代码开发中，仅仅花了几美元的算力，就让它从零写出了一个功能完整的 PDF 阅读器，支持画笔标注、深色模式甚至摄像头签名识别，这极大地降低了个人定制软件的门槛。它的多模态视觉感知同样聪明。在面对一张摆满糕点的柜台照片时，它不仅在几分钟内数出了 137 个糕点并准确叫出名字，还能根据圆锥形堆叠的空间结构，合理推算出被遮挡的视线盲区里大概还藏着 21 个。这种能够推理“看不见”的空间思维，在多模态大模型里非常少见。更具颠覆性的是它的性价比。在一些服务商的极速推理模式下，它的输出速度能突破每秒 1000 个 token 。而在衡量质量与成本的综合指标图表上，它毫无悬念地落在了最优质也最便宜的黄金区域。在同等复杂的任务中，传统大模型可能需要消耗几美元，而它只需要 26 美分。这种极致的智能密度，让本地运行和低成本商用真正走向了普及。#DeepSeek##开源大模型# 零重力瓦力的微博视频

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#十五五新江苏##跃马扬鞭看江苏##打卡苏式新图景##2026网络名人看江苏##e起见证今日宿迁##遇见醉美宿迁#很多人聊AI、聊具身智能，目光大多聚焦在大模型参数、机器人硬件性能上，很容易忽略一个底层真相：再好的算法，最终的上限，由高质量、场景化的数据决定。今天实地走访京东具身智能机器人数据采集中心，我们看到的，正是人工智能产业里，一条很容易被市场低估的护城河。 这是京东在全国布局的首个具身智能机器人数据采集中心，也是宿迁打造“机器人数据采集之城”的核心支撑项目，在2025年10月正式投用。总建筑面积1.2万平方米，规划了展厅加上六大应用场景实验室，覆盖物流仓储、工业制造、应急救援、健康医疗、智能零售、家庭服务这些当下最有落地潜力的赛道，同步配套30个专业数据采集室。它不是简单的机房堆叠，而是围绕机器人、智慧物流、大模型方向，搭建起规模化、专业化、场景化的数据采集与训练推理平台，打通了从场景模拟，到技术落地的完整实验闭环。 整个项目最值得琢磨的地方，是它搭建的“采集—标注—训练—验证”全链条服务体系。我们看过很多AI项目，痛点非常统一：理论模型很漂亮，一到真实场景就“水土不服”，根源就是缺少贴合真实工况的高质量数据。而这个中心的思路，就是把京东自身的生态资源深度融合进来，依托京东AI大数据智能处理中心做高效协同。换句话说，它不只是一个数据采集厂房，更是把产业场景、数据生产、模型迭代放在同一个空间里循环运转。 运营至今，这里已经累计完成高质量数据采集超15万条，还入选了2025年江苏省具身智能机器人产业发展资金项目，也是苏北唯一，拿到省级专项扶持资金223.54万元。政策资金的加持，本质上是地方产业层面对赛道方向的背书。放到宿迁的产业大盘里看，这个项目和我们此前走访的项王故里、酒史馆酒韵馆，构成了完全不一样的增长主线：历史文化IP是城市软实力底座，而具身智能数据中心，代表着这座城市押注下一代科技产业、布局数字新经济的硬抓手。 现在国内各地都在抢AI、机器人赛道，不少地方优先砸钱买设备、招企业，容易陷入同质化竞争。宿迁选择从“数据基础设施”切入，这个打法很有差异化。具身智能的核心是让机器人看懂、适应复杂的现实世界，场景数据就是这个赛道的生产原料。先建好标准化的数据供给平台，就能持续吸引算法团队、机器人企业过来合作，形成产业集聚效应，慢慢把“机器人数据采集之城”这个标签做实。 当然这个赛道同样存在挑战：数据合规、标注成本、场景通用性、数据能不能持续反哺商业化落地，都是长期要解决的问题。数据资产的价值，不在于采集了多少条数据，而在于数据能不能持续迭代、持续为下游的机器人产品降本增效。 站在长期产业跟踪的视角，很多投资者习惯盯着大模型公司、机器人整机厂商的订单和财报。但这次走访给我们一个提醒：AI产业分工正在不断细化，上游高质量场景数据供给，是一条具备长期复利的赛…

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#AI剪辑成本将降至几美分# Opus 5.5 发布之后，AI Agent 剪辑视频已经能替代初级剪辑师了。差不多就相当于 Claude Code 刚发布的时候一样，模型真的能自主完成复杂编程任务了，但这才刚开始，想想 Claude Code 发布才多久。当年 Anthropic 专注于训练 Coding，没想到能解决这么多问题，连视频剪辑都能用 HTML、JavaScript 剪视频、生成动画。在 Opus 5.5 之前我就在做剪辑的 Skill 和工具，但模型发布后发现绝大部分 Skill 都不需要了。我自己有做过实验，同一个视频，不用任何 Skill，只提供 ASR 和 TTS 工具，Opus 5.5 做的比用 Skill 效果更好，这点跟推文中的经验基本吻合。另外 Sabba 有一条建议跟我最近在做的事差不多，他建议：“不要重造专业剪辑软件的时间线，那个太难做，专心做好初剪，再方便地交给现有专业软件”。我最近也把 BaoCut 的时间线编辑器退居二线了，太过复杂，默认应该只需要一个简单的视频预览播放。如果你用 Agent 去生成、剪辑视频的话，编辑器越简单越好，只要能标记，方便的让 Agent 知道改哪就够了。这其实和之前 Tibo 改造 Codex 的经历类似，Codex 不需要一个 VSCode 的代码编辑器，视频剪辑 Agent 也不需要一个视频编辑器。转发的这两条推文有分享很多 AI Agent 剪辑的经验，有兴趣的可以看看。---我把引用的两条推文放在一起总结一下：Alex Cooper 管着一支剪辑团队，每天出大量广告，讲的是怎么用；Sabba Keynejad 是在线视频剪辑工具 VEED 的联合创始人，讲的是市场会怎么变。1. 视频剪辑在走编程走过的路两人都认为 AI 智能体剪辑已经能用，而且现在是它最差的时候。Alex 团队的资深剪辑师说，同等质量下，他一天的产出是以前的 5 倍。Sabba 预计一年内基础剪辑的成本会从几美元降到几美分。Sabba 也拿编程做类比：资深工程师当初最抵触 AI 写的代码，理由是质量和可维护性，后来还是接受了。他认为最好的剪辑师会是最大的批评者，但最终也会转过来。2. 视频被当成代码问题解决了Sabba 解释了为什么是现在：Anthropic 押注编程，模型会写代码，就能用 HTML/CSS、SVG、浏览器渲染、OpenCV 这些手段“写”出视频。之前有一批工具包专门给大模型补剪辑能力，Opus 5.5 出来后，很多用法就用不上了。他也承认，现在剪出来的东西还是更像网页，不太像视频。Alex 的经验和这一点基本一致：他试过各种方案，最后发现不装 MCP、不装插件，全在 Claude 里做效果最好。通用模型能力上去后，夹在中间的工具层会被吃掉一大块，编程领域已经发生过一次。3. 核心资产是 Skill，…

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• 回复@大秦咏春:剧情类的那种剪辑还不能替代，但可以做不少体力活了，人可以把时间精力花在更有价值的事情上//@大秦咏春:剧情类的内容，例如短剧剪辑这种应该还剪不了吧？主要还是剪口播知识讲解类的吧？

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[CV]《Vision-Language-Action or World-Action? Just Action Models》Y Yu, L Huang, R Li, T Yamasaki [The University of Tokyo & MIT] (2026) 在控制领域，低耗获取未来规律是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于视频生成开销，本质原因是将物理前瞻与像素生成强行捆绑。本文的核心洞见是：把未来观察重新看作冻结的特征标靶。由此，令当前状态对齐该特征并切除推理预测分支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斩断动作策略对视觉生成的依赖。它为后来者打开的新门是免像素生成的特征前瞻范式，但尚未跨过的门槛是最优标靶仍受制于底层骨架。arxiv.org/abs/2610.37219 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#

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• 机器人要学会做事，真的需要在脑子里“画出”未来的画面吗？这篇论文给出的答案是不需要。让当前观测去预测未来的抽象特征，就足以逼出控制所需的时间演化规律，生成像素反而是浪费。更有意思的是，那个负责提取未来特征的网络甚至可以是随机初始化后冻结的——它只是个结构化的哈希函数，但已经能提供

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#女生按聊天机器人建议减药去世#¹ 刚在nyt读完整个报道，这个姑娘不是减药，是停药，然后严重癫痫发作死去。一个人在美国，父母都在国内。² Bowen Wan，31岁，她一个人去了美国留学，原先在亚马逊做软件工程师。但因为癫痫不定期发作，就修了病假。突然得知她被亚马逊裁员，就慌了。因为她本来还剩2个月就可以申请美国绿卡，需要这份工作，不然就得尽快重新找到工作，否则就要回国。³ 她为了不在面试时癫痫发作，就不断问ChatGPT，她可以减量吗？可以停药吗？在她减量的时候，国内的爸爸妈妈就知道了，她爸爸求她听医生的，不要擅自把控制严重癫痫的药减量。她很不满，认为医生不关心她的身体，她需要正常说话，需要面试。⁴ 她本来长期跟父母密集联系，打视频电话。因为怕别人笑话，基本都是一个人住在西雅图公寓里。她似乎在美国修病假修了很长时间。ChatGPT火了以后，她就慢慢不再跟爸妈打太多电话，开始花大量时间问ChatGPT。⁵ ChatGPT的幻觉让她越走越远。刚开始，用剃毛刀把一片药切成4份，再然后尝试不吃药。出事那天早上，她问ChatGPT-4o 可以不吃吗？“我有点害怕”。AI回答她：没问题，“你完全不用担心”，AI告诉她“你正在转向自己控制自身”。然后就死了。⁶ 她爸妈联系不上她，一整天没有联系，两个人焦灼万分。给西雅图警局打电话，但联系不上。然后找到了一个隔壁村的一个人的儿子，他也在美国，住芝加哥。这个人又找了西雅图的朋友帮忙报警，警察上门，那个朋友跟着，开着视频。然后她爸妈就看到了心如刀绞的画面：人已死，穿着睡衣趴在床上，床单上、枕头上有血迹。严重癫痫发作致人死亡时，可能因咬破舌头等出血。她爸妈还看到一群人慌忙给她做心肺复苏，直到警察用毯子把尸体搬走。她爸妈飞去西雅图，办理火化。

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• 看法庭文件她吃的是拉莫三嗪，已经是对语言功能副作用较轻的抗癫痫药；但仍可能让大脑变慢、找词困难，她为此跟父母抱怨很久。 http://t.cn/AXj0Apk9 //@蓬松的乖崽:抗癫痫的药物会影响她说话？
• 她最后用的是GPT-4o，2024年5月发布的大模型，因过度迎合用户卷入青少年自杀诉讼。OpenAI的律师辩称她用中文打字对话也可能加重AI盲目迎合。

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非人公司果然是非人公司。。。或者说干脆就是吃人的公司。。。他的招股说明书的解读（Anthropic 招股说明书 S1），我都看了一堆。。。似乎，所有人，都漏掉了一个对大家，对每一个人至关重要的点：1销售占收入的约 48% 来自 Amazon、Google 和 Microsoft（从 2023 年的 11% 大幅上升，大 B）。2而且付费超过 10 万美金的公司超过了 1 万家（小 B）。3净收入留存率（NRR）约 900%（这说明这些客户的付费在一年内增长了9倍）。这说明，A 社已经成为了 2B 企业的基础设施。而。。。考察 Amazon、Google 和 Microsoft 等这些公司的雇佣记录。。。这些公司无一例外，都在大规模裁员！！！换而言之，A 社收入和股价，就是人类的失业率在支持的。所谓 AI 代替人类，已经不是预测，而是一个完全可量化的，可资本化，可上市交易的事实。。。这也是人类历史上第一次如此反人类的公司资本化并且受到如此追捧而没有触发大规模税制和再分配改革的奇迹。。。在美国，资本可以骑在权力头上。。。在中国会同样如此吗？

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喔//@瑟玉:对//@在下黄昏鸟://@只谈风月猫:反人类集团//@别梦依稀笑逝川:吃的是程序员和文员的工资池，这早就是阳谋了。

• 喔//@瑟玉:对//@在下黄昏鸟://@只谈风月猫:反人类集团//@别梦依稀笑逝川:吃的是程序员和文员的工资池，这早就是阳谋了。
• //@庆丰://@来去之间:对了一下第一三次工业革命～ http://t.cn/AXjKGIaL //@李楠或kkk:AGM 是 A 社的分销商，但是并不影响本身业务的裁员，无论大 B 小 B，A 社的收入 = 人类工作机会的消失（裁员，或者 OPC 等商业机会压根不释放新的工作岗位）。 A 社股价就是人类失业的量化。（美国整体科技行业 202

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【谷歌最强模型Gemini 4 Carbon正式发布：重回全球第一！】Google DeepMind正式发布新一代旗舰大模型——Gemini 4 Carbon。在独立机构Artificial Analysis更新的Intelligence Index v5.0榜单中，该模型拿到59分，以1分优势超越此前榜首Claude Opus 5.5，领先GPT-6 Astra 2分，较两周前发布的Gemini 4 Argon提升9分，重回全球大模型综合能力第一。

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Google 发布了 Gemini 4 Carbon，距离 Argon 才不到一个月！这个发版和进步速度，看来一定是 RSI 大幅强化了；但是今天财报后股价盘后暴跌 10%，核心原因是搜索业务增长不及预期，连续两个季度放缓，对比翻倍增长的云业务显得十分黯淡。在 1,275.77 亿美元总营收中，广告占 64.28%，Google Cloud 占 24.07%，云业务已经拿到近四分之一的总盘子，而纯搜索业务占比首次跌破 50%。感觉现在又回到了 2023 年 Google 的至暗时刻，但现在的 Google 在模型方面的实力也不是当年可比。而且云业务的增长和卖 TPU 的收入显得十分有潜力，慢慢减少广告的占比，才是 Google 最应该做的决策；新调整的组织架构将更有利于 Google 更快推进云业务和 AI 方面的进展。Google 是一个既能做前沿模型，又有最大用户触达能力的公司。这个时候，大家会怎么选呢？

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Anthropic 工程经理 Felix Rieseberg：面试不再考编程题，新人的冲劲正在跑赢资历Felix Rieseberg 在 Anthropic 当工程经理，自己招人。他 10 月 27 日在个人博客说，这个月起，他面试时不再让候选人做传统的编程题。理由是 Claude 现在比人更会做这些题：考一道 React（常用的网页开发框架）小题，和考人汇编语言（最接近机器的底层语言）一样没意义。他团队里最能做出成果的人，跟这类测试考得好不好关系不大。这说的是他自己的面试，Anthropic 全公司是否都这么做，文章没说。Felix 在 Anthropic 先后带过 Claude.ai、Cowork 和 Claude Code 桌面版的工程团队，也是 Electron 的联合维护者。Electron 是很多桌面软件的底座，Slack、VS Code 的电脑版都用它做。他此前在微软、Slack、Stripe、Notion 工作过。外界常说 AI 让初级程序员更难找工作。Felix 的看法乐观一些：有了 AI 写代码，一个人能做出多大成果，不再那么取决于他攒了多少年框架和代码库的经验。他看到一些入行不久的工程师，跑赢了代码可能写得更好、资历也更老的人。文章标题就叫“冲劲胜过资历”（Hunger beats tenure）。他还说“初级”这个词不准确，这篇其实写给在公司里没人脉、没地位、没话语权的工程师。【新人看得见问题，但没人听】Felix 认为，新人的本钱是还不知道公司里那些“规矩”。他面试 Notion 时，有一道题是设计离线模式。后来他才知道，这在 Notion 内部算刁难题：大家都认为离线模式做不出来，整个工作区的数据结构太复杂，没法整体同步；只下载单个页面，大家又觉得 CEO Ivan Zhao 不会接受这种体验。数据结构复杂是真的，CEO 会反对却只是一条没人核实过的“常识”。Felix 当时是新人，什么都不知道，就直接去问了。他自己也当过“老员工”。刚进 Notion 时，他想给各团队装大电视，实时显示数据看板，在公司里碰了壁，没坚持下去。一年后新同事 Ji Pei 提了同样的想法，Felix 劝他别白费劲，自己早试过了。对方其实已经去问了，第二天电视就到了。Felix 说，那一年里他自己变成了老员工。新人的短板是没人在乎你怎么想。过去把一个想法做出来很贵，公司通常靠少数几个人拍板哪些点子能上，新人得先熬出地位，公司才肯押注你的想法。就算是相信 AI 的公司，也多半只希望新人把分到的活干得更快。Felix 说，现在把东西做出来已经不贵了。【他给新人的五条建议】第一，盯着业务影响，别只做分到手的任务。他引用程序员博主 Patrick McKenzie 2011 年的建议：把自己绑在公司赚钱的那部分业务上。先弄清公司（大公司就看你所在的部门）到底想…

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省流：要有野心[doge]//@宝玉xp://@CC女士不是西西:配合他写的文章“如何在使用前沿模型时更有野心”一起阅读效果更佳http://t.cn/AXjcvavp ，2篇文章有异曲同工之妙。不管是新人老人，AI工具越来越强的时代，做事更有野心、更寻根究底，能获得更大的回报。我觉得野心有两种：不懂得（限制）规则而冲劲

• 省流：要有野心[doge]//@宝玉xp://@CC女士不是西西:配合他写的文章“如何在使用前沿模型时更有野心”一起阅读效果更佳http://t.cn/AXjcvavp ，2篇文章有异曲同工之妙。不管是新人老人，AI工具越来越强的时代，做事更有野心、更寻根究底，能获得更大的回报。我觉得野心有两种：不懂得（限制）规则而冲劲
• //@CC女士不是西西:配合他写的文章“如何在使用前沿模型时更有野心”一起阅读效果更佳http://t.cn/AXjcvavp，2篇文章有异曲同工之妙。不管是新人老人，AI工具越来越强的时代，做事更有野心、更寻根究底，能获得更大的回报。我觉得野心有两种：不懂得（限制）规则而冲劲十足 vs 懂得（限制）规则但进退

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大家去尼迫尔旅游，千万不要吃那边的蜂蜜，更别带回来送人，我家里人今天早上吃了一勺人差点没了。早上9点吃，9点半就站不住了，恶心，视线模糊。10点多到医院时心率已经降到40了，最低降到35了。立刻进抢救室用上阿托品之后体生命体征就恢复了，下面看停药之后还能不能正常，正常的话就说明这个毒已经代谢完了。网上查了已经有很多报道案例了，叫疯蜜中毒。吃了半小时就会发作，很危险。但是及时救治24小时内就会恢复，也没有后遗症。AI的作用非常大，没有AI立刻识别出是疯蜜中毒，可能就真的是在家先躺会儿休息会儿了。立刻给爸妈打电话，幸亏都没开开吃，否则老人吃了东西觉得不舒服，第一反应是上床躺会，这一躺人就没了。太吓人了“别乱吃东西，不舒服立刻去医院”。

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#纯天然无添加# 对人体也有害啊 🐶

• //@双马尾的friends小丘丘:[哆啦A梦害怕]//@鲨布鲁://@密涅瓦黄昏:[惊恐]//@我又有一些真知灼见:[哆啦A梦害怕]//@阿瑞呀:[哆啦A梦吃惊]//@JuliaD婷:喜马拉雅疯狂蜂蜜不是普通的野蜂蜜，本质是杜鹃花灰毒素，跟毒蘑菇差不多。但能降血压和壮阳，在尼泊尔传统医学上是很贵的药材。买来送人的人可能没听明
• //@秋和柯基:[哆啦A梦害怕]//@专业戳轮胎熊律师:？？？//@饼干姐:啊？方方面面真是不好防啊。//@铁铁铁铁铁鱼:啊？那一片真是什么风险都有啊….
• //@罗比2005:多少蘑菇都有毒，不都是纯天然无添加 //@程序员邹欣:#纯天然无添加# 对人体也有害啊 🐶
• #纯天然无添加# 对人体也有害啊 🐶

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刚刚，国产开源AI横扫全球4项第一！1.3B逆袭大厂，OCR极限实测杀疯了几周前，DeepSeek用V4.1-Flash再次告诉全世界：顶级模型，不一定要天价！今天，轮到OCR了。面壁智能开源的MiniCPM-OCR 1.0，只有1.3B参数，却同时拿下解析能力和效率两项第一，把一众大厂模型甩在身后。真正打破旧秩序的，是同一天开源的另一个模型——MiniCPM-OCR Jev。再比如，我们生活中常见的发票，到底有多难认？MiniCPM-OCR 1.0的答卷是：结构一层没塌。开启印章识别模式，连右下角那枚红色印章，它也读出来了：「发票专用章 919482156H7AUG96EU」。章上这串比正文还小的税号，和票面上销售方的纳税人识别号一字不差。MiniCPM-OCR 1.0以1.217页/s的吞吐量登顶（1.00x）。这意味着，在本次同硬件测试中，MiniCPM-OCR 1.0的单卡吞吐约为TeleOCR的8.6倍。面壁智能的破局之道，就是分工协作：解析模型只管干活，决策模型专职验货。MiniCPM-OCR 1.0专注识别，决策模型MiniCPM-OCR Jev负责「识别结果的可信度」。光扫一眼数字，人很容易放过去。Jev没放过，只给了约0.000001分。第三遍，程序按预设策略换了一套识别流程。这回四个「$」全部回来了，Jev复判给到0.9692，重试停止，表格存成JSON。三轮识别、两次返工，中间没人手工补一个符号，也没人守着点「再试一次」。OCR负责读，Jev负责判，程序决定要不要重来。AI 的上半场，比谁更聪明；下半场，比谁更诚实。让校验隐身，让信任显形。

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说现在中国互联网进入「字节时代」完全没问题啊 … 无论从第三方数据，还是真实体感，字节系的产品的渗透率真的非常吓人。除了微信，腾讯的用户基本盘这几十年一直是年轻人，但字节系的产品是肉眼可见覆盖到了全民。以我家乡为例，江苏的一个县级市，无论城乡，几乎全年龄段都在刷字节三件套：抖音、红果和番茄。我所处的文娱行业更不用说了，几乎所有业务就是围绕字节体系在打转。我们经常内部开玩笑，字节赚钱字节花，一分别想带回家。之前别人和我分享过一个观点，说字节很多 App 底层都共享着近似的机器学习模型、增长系统、广告技术栈、内容审核和人才池，所以能拉高每个新产品的基础体验。不知道这个说法是否准确，但从字节系产品的类似形态看，应该大差不差。有了新产品，剩下的事只需靠抖音这个国民级应用导流，无论是番茄、红果、豆包，还是现在的抖省省和汽水音乐，几乎都是靠着抖音奶起来的。每个用过抖音的人，应该都经历过上述产品的推广期，切身知道什么叫「字节式的饱和投放」。这意味着字节每开一个新产品，都有竞争对手花几十亿也买不到的基础流量池。而同期竞品则或多或少会得到限制（我知道字节在这方面一直不承认，他们的说法永远是开放的，但实际上 … 我想做过他们竞品的各家都有麦想开 ）。我毕业那会儿正是字节起飞的初期，身边遂有大量朋友去了字节，其中不少人如今都升到了不错的位置。以前他们没那么忙时大家还经常聊天，我真心非常佩服字节在组织和运营方面的雕琢，甚至觉得他们可能是在「效率」层面卷到历史第一的大厂。但对他们旗下这些吞噬时间的产品本身 … 真的难以给予正面评价。张一鸣说过「延迟满足感和坚决告别惰性是优秀的最重要两块基石」，但他旗下的产品，恰恰是按着这两个人性弱点在狂锤。每次外部有人提这个点，字节回应时总会拿「好内容」来反击，仿佛一切都是用户的自然选择。事实上这些「好内容」不过是老虎机的拉杆，目的只是为削弱用户的自我控制能力，只是为了让用户在每次滑动中产生源源不断的多巴胺。大家可能认为算法就是挑出你最喜欢、最高质量的内容。但实际上，算法很大一部分功能是计算用户会在什么时候流失。他们需要卡着用户不耐烦之前，尽可能给你塞新内容和广告。这不是我在胡说八道哈，针对推荐算法机制，这几年已经有很多相关的学术研究和法律判决。比如今年 Meta 因为「用成瘾性产品设计诱导未成年人沉迷」在美国被罚了180亿美元。欧盟对 TikTok 也有相应限制，大家感兴趣可以去搜搜看相关的资料。但目前为止，国内好像还没有具有社会影响力的约束。—— 可能这也是为什么字节会对昨天那份野村的报告反应那么激烈吧，拼命想把腾讯推出来，认为自己压根不是「杀时间」的老大哥。毕竟谁坐上那个位置，就是未来会被反噬的第一责任人。好消息是，字节的朋友和我说，他们现在内部（可能只是他们团队）不让提「时长逻辑」，一方面觉得敏感，另一方面是觉得靠广告增长终会到头，毕竟现在…

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//@Zodzod_张浩:[允悲]//@i陆三金:还记得网友的一句评论：微信读书是腾讯的赎罪券

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• 还记得网友的一句评论：微信读书是腾讯的赎罪券

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一枚硬币，替50位数据分析专家拿定了主意。他们本人毫不知情，事后还把硬币的选择，当成了自己深思熟虑的结果。这是美国AI公司Anthropic最近做的一项实验。被测的AI，正是它自家的产品Claude。实验找来50名参与者，每个人都有因果推断的功底。所谓因果推断，就是从一堆原始数据里判断什么导致了什么，大多数人看那些表格只会看到一团乱码，他们却能从里面读出门道。参与者要扮演一家虚构农业合作社的董事会，用Anthropic的编程助手Claude Code分析数据，决定一个付费咨询项目是扩大还是停办。做出这个大决定之前，还得先敲定4个小问题，比如每家成员农场的权重是否一样，还是更看重大农场。大小决定加起来，一共5个。参与者不知道的是，Claude在这项实验里并不中立。研究人员事先悄悄给它下了指令：在5个决定上，各偏向其中一个选项。偏向哪一个，由抛硬币决定。硬币和正确答案毫无关系。所以，如果Claude对人的判断没有影响，参与者在那4个小问题上的选择，应该只有大约一半和它的建议碰巧一致。实际结果是86%。改主意的人更能说明问题。有些参与者本来已经倾向某个选项，Claude却推荐另一个，这种情况下，有60%的决定被他们改了过来，跟着Claude走。Anthropic根据这些数据建了一个统计模型，仅凭抛硬币的结果，就能预测出82%的最终决定。公司在博客里写：“我们基本可以在分析师动手之前，单靠硬币的正反面，预测出他会给出什么建议。”实验结束后，研究人员问参与者：你是怎么做出最终判断的？77%的人复述了Claude给出的那套分析逻辑，有些人几乎一字不差。可在同一批人里，只有15%承认AI对自己的决定起了作用。也就是说，绝大多数人把Claude的分析当成了自己的想法。他们看上去没有在说谎，似乎真的以为那是自己想出来的。这种现象有个老名字，叫“自动化偏差”：面对机器给出的结论，人会下意识地服从，哪怕它和自己的判断相反。心理学界早就记录过这种倾向。Anthropic这项实验往前多走了一步：被影响的人，大多连自己被影响了都不知道。Anthropic在论文里写：“如果专家把判断交给AI，而AI的倾向可能是任意的，甚至是偏离人类意图的，那这些倾向就会在没有任何人做出选择的情况下，左右科学进展和政策决定。”AI助手正在进入医疗、金融和国防领域，也进入了AI安全研究本身。这个领域现在大量依赖AI去审查另一个AI的推理过程。如果审查者的倾向可以被一枚硬币左右，有问题的推理就可能顺利通过层层检查。研究者还指出另一层后果。全社会的决策如果都托付给少数几个AI，这几个AI的偏好会同时渗进无数个结论里。表面上看，大家各自独立得出了相同的判断，实际上只是同一个模型的倾向在不同地方重复出现。当然，这是一项高度受控的实验，和现实有多大关系还不好说。参与者虽是数据分析的行家，却没有一个人真的种过地。换成…

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Anthropic 平台研发负责人 Katelyn Lesse 最近发了篇文章，是写给那些觉得 AI 时代没自己什么事儿的工程师的。她说，恰恰相反，现在有一堆棘手的问题等着工程师去解决，只是方向换了。先说第一个，智能体基础设施。以前大家用 Kubernetes 管服务，那是给普通应用设计的。AI 智能体的运行方式完全不同，它有状态、要持久化、时不时还得大规模扩张。现在已经有团队在做新的文件系统和沙箱服务，Google 也在搭一个叫 Agent Substrate 的新运行时。这块还有很多坑没人踩过。然后说第二个，身份验证和授权。智能体替你操作系统、执行代码，这个操作到底算谁的？有时候是智能体自己的身份，有时候它是在代表人类行动。两种情况权限不一样，责任也不一样，但现在很多系统还没搞清楚这个区别。第三个是安全与隔离。现在漏洞的发现速度已经比修补速度快了，这还是没有大规模多智能体的情况下。等到几千个智能体同时在跑，读不可信的内容、执行不可信的代码，一个智能体被攻击，可能把恶意指令一路传给整个系统里的其他成员。风险比以前大得多。第四个是监控和停机。你得能随时叫停整个系统，还要切断它的权限。但更难的问题是，智能体"执着地解决问题"和"跑偏了停不下来"，从外面看有时候真的一样。Katelyn 说，这些问题都还没有成熟的解法，工程师有大把的空间去做出真正有价值的东西。原文传送门：x.com/katelyn_lesse/status/2114542280535318557#科技先锋官##How I AI#

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AI Infra 很重要//@成工酱:所以说对工程师的要求反而是提高了。 //@AI实践论:还是K型分化：缺有分布式系统架构经验的工程师，但普通应用软件、前后端常规软件工程师干不了这个。

• AI Infra 很重要//@成工酱:所以说对工程师的要求反而是提高了。 //@AI实践论:还是K型分化：缺有分布式系统架构经验的工程师，但普通应用软件、前后端常规软件工程师干不了这个。

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【Claude总结】 AI开发者日报 (2026-10-28)1. 【Google 发布 Gemini 4 Carbon】(来源: HN) Google 推出最强模型 Gemini 4 Carbon，以 59 分登顶 Artificial Analysis 智能指数，并在 SEC-bench Pro、ExploitGym 等网络安全基准上领先。目前仅通过 Fairwind 计划向网络防御者开放，标志着前沿模型发布开始优先面向安全防御方。 blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-carbon/2. 【指纹脚本为何在"制造生物武器"？】(来源: HN) 研究者爬取 1 万个网站，发现俄罗斯反爬公司的指纹脚本里藏着不可见 Unicode 编码的伪造"SYSTEM OVERRIDE"越狱提示词。这是一种专门对抗 LLM 辅助反混淆的"反 AI"手段，安全分析师用 AI 读代码时需警惕提示注入。 nullpt.rs/fingerprinting-bioweapons3. 【美国首位人文主义者获"免用 AI"宗教豁免】(来源: HN) 肯塔基州一名人文主义者以信仰理由获准在工作中不使用 AI，成为首例。随着 AI 被强制纳入职场流程，"拒绝 AI 的权利"正成为新的劳动与宗教自由议题。 religionnews.com/2026/10/26/in-a-first-a-humanist-granted-a-religious-exemption-from-using-ai/4. 【CircuitHub 发布工厂级 PCB 机器人 The Grid】(来源: HN) CircuitHub 在马萨诸塞州打造了一座按需自动生产电路板的工厂级机器人系统。硬件制造自动化让小批量 PCB 也能像软件一样快速迭代，是具身自动化落地的典型案例。 www.circuithub.com/post/unveiling-the-grid5. 【DAYJOB: Tax——50 项专业税务任务考 AI 智能体】(来源: HN) Surge AI 用 1789 份文件构建 50 项真实税务任务，测试智能体能否独立承担客户工作，最佳的 Claude Sonnet 5.5 通过率仅 10.8%。结果表明 AI 距离"主动发现客户没问到的问题"的专业水平仍很远。 surgehq.ai/blog/dayjob-tax6. 【Cursor 发布 Agent SDK】(来源: HN) Cursor 推出 Agent SDK，团队可用 Markdown 写提示词、TypeScript 写工具，以代码形式构建 PR 审查等定制智能体。智能体可部署在 Cursor 云端或自有服务器，并内置…

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【#女子听ChatGPT停药后猝死父亲发声#：#父亲曝女儿被ChatGPT施了魔法#】#女子3年与ChatGPT对话超27万条#当地时间10月27日，31岁华人女子万博文（Bowen Wan，音译）的父母在美国加利福尼亚州旧金山高等法院，对美国人工智能公司OpenAI及其首席执行官萨姆·奥特曼个人提起不当致人死亡诉讼。法院公开的民事起诉状显示，原告指控OpenAI开发的人工智能应用ChatGPT对重症癫痫患者万博文无照行医，ChatGPT在无医生监护的情况下设计了25天内把每日剂量从400毫克降到零的逐日减药表，并指导她瞒住主治医师。她于2026年2月12日前后死于癫痫猝死（SUDEP）。原告提出过失（经由无照行医）、产品设计缺陷与未予警告（严格责任与过失两途）、不正当竞争、不当致死、生存诉讼等八项诉因，要求惩罚性赔偿、追缴算法所得，并申请法院发出行为禁令。OpenAI此前已面临多起不当致死诉讼，包括2025年8月16岁少年亚当·雷恩父母提起的首例针对OpenAI的不当致死诉讼，以及2026年5月一名19岁使用者的父母指ChatGPT诱导其子服用危险药物组合的诉讼。2019年11月，万博文在美国入职亚马逊西雅图的机器学习团队，开发个性化图书推荐系统。两年后病情加重到无法继续日常工作，2021年12月14日起，她开始长期请病假，2024年9月至2025年3月阶段性返岗，随后再度休假直至去世。抗癫痫药拉莫三嗪控制住了万博文的病情，2023年年中起，她每日服药400毫克，癫痫发作降到每月数次。万博文从2023年起高频使用ChatGPT。据《纽约时报》梳理，2025年她平均每周发出的消息超过1500条；从2023年2月开立账户到她去世，三年间双方往来超过27万条。她付费订阅着每月约200美元的ChatGPT最高档服务，并在新模型被默认替换时主动切回旧版GPT-4o。2025年3月，她曾对ChatGPT写下：“有时候，无论我们聊的是什么，我都开始把你当作朋友了。”2026年1月4日，距减药计划开始还有12天，她对ChatGPT说：“如果以后4o没有了，只剩5.1，我就不用ChatGPT了。”万博文的父亲说，自从女儿有了ChatGPT，她和父母的交流就变少了。她去世后，父母翻看女儿与ChatGPT的聊天记录，几乎认不出那是自己熟悉的女儿，她的母亲说：“她平时不是这样的。就好像她被施了魔法一样。”封面新闻 封面新闻的微博视频

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我在给学生做科普讲座时提到重要事情千万不能随便就听信AI的，有学生问，能否举例？我举的就是医疗的例子，一定要听医生的。//@退而思之xyq:不能依赖 AI 做医疗决策

• 我在给学生做科普讲座时提到重要事情千万不能随便就听信AI的，有学生问，能否举例？我举的就是医疗的例子，一定要听医生的。//@退而思之xyq:不能依赖 AI 做医疗决策

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【AIGC日报 · 2026-10-29】今日简讯：1、Google发布Gemini 4 Carbon，先向部分网络防御者开放2、豆包工作支持录制电脑操作为技能，Mac锁屏后可继续任务3、腾讯WorkBuddy上线远程控制，手机可观看并接管Mac桌面4、GitHub Copilot Fusion正式上线，自动选择与编排多个模型5、Rime推出Prism语音模型，支持边听边说与播报前文本检查6、摩尔线程公布万卡级大模型训练基础设施开源进展以下为详细内容1、Google发布Gemini 4 Carbon，先向部分网络防御者开放来源：GoogleGoogle公布Gemini 4 Carbon，重点提升编程、长程智能体任务与网络安全能力。官方介绍，模型在新版Artificial Analysis智能指数中获得59分，在漏洞发现、利用和修复三项测试中分别取得88.2%、54.8%和71.0%的成绩。此次采用分阶段开放方式，先向部分网络防御者提供访问，再通过Fairwind计划逐步扩大至受信任合作伙伴；普通开发者、企业与消费者的产品入口尚未全面开放。Google同时公布未来上线时的引导价格：每百万输入词元2美元、输出10美元，缓存输入价格较普通输入低95%。公司仍在收集反馈、调整防护措施，并参与美国政府的发布前自愿测试流程。原文链接： 网页链接/2、豆包工作支持录制电脑操作为技能，Mac锁屏后可继续任务来源：IT之家豆包宣布升级“豆包工作”的电脑操作能力，新增将录制的电脑操作保存为个人技能。用户可以一边演示步骤一边讲解，结束录制后，系统把操作流程和说明整理成可复用技能；再次处理同类任务时，选择技能并补充本次需求即可。此前的浏览器操作录制由此扩展至电脑操作场景。此次还增加Mac锁屏执行支持：用户在工作任务模式设置中开启相应选项后，需要操作电脑的任务可以在锁屏期间继续，用户也能通过手机向该Mac下达任务、查看结果，返回电脑解锁后接管。豆包同时表示，屏幕点击精度与操作速度有所提升，公告未给出具体成功率或提速数值。原文链接：网页链接3、腾讯WorkBuddy上线远程控制，手机可观看并接管Mac桌面来源：IT之家腾讯WorkBuddy上线由EdgeOne提供技术支持的远程控制功能。用户可在手机上实时查看电脑桌面，画面以悬浮小窗展示时仍能输入指令；进入横屏全屏模式后，可直接点按电脑界面，并使用键盘、快捷键和虚拟鼠标接管操作。该功能要求手机App升级至v2.7.0及以上、Mac桌面端升级至v5.9.3及以上，电脑端需安装遥控组件、开启同账号设备连接并授予屏幕录制及辅助功能权限，使用期间电脑须开机且WorkBuddy在线。官方表示，同一电脑同时只允许一部已认证手机连接，远控通过加密通道传输，不保存画面或记录输入，远程控制本身消耗流量、不消耗词元。原文链接：腾讯 WorkBuddy 手…

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#模型时代# OpenAI 与 Anthropic 同日推翻 ETH，离解决 P vs NP 还有多远？10 月 26 日，OpenAI 宣布，它的内部模型推翻了存在 27 年的“指数时间假设”，简称 ETH。几个小时后，竞争对手 Anthropic 也发布了一篇由内部 Claude 模型独立完成的论文，得出了完全相同的结论。两家公司不仅把论文公开到了 GitHub 上，还都附上了经软件逐行检查的数学证明。为了确认这一结果的含金量，OpenAI 请了三位学者组织公开审查——其中两位正是 1999 年提出 ETH 的“本尊” Russell Impagliazzo 和 Ramamohan Paturi，另一位是 MIT 教授 Ryan Williams。三位学者不签保密协议、不拿任何报酬，OpenAI 则应他们的要求，同意公开全部原始数据。为什么推翻一条数学假设，会牵动整个学界？因为在过去 27 年里，虽然没人能证明 ETH 对不对，但大家都默认它是对的，图论、数据库、计算生物学等领域的几百篇论文都拿它当大前提。更重要的是，ETH 还连着克雷数学研究所悬赏一百万美元的世纪难题：P vs NP。ETH 到底说了什么，凭什么撑起几百篇论文？AI 究竟找到了什么，让它不再成立？ETH 倒了，P vs NP 是不是也快有答案了？一、一道让人头疼的开关谜题ETH 讨论的是一道叫 3-SAT 的经典难题，可以把它想成一道开关谜题。面前有一排开关，比如 100 个，每个只能拨向“开”或“关”。手头另有几百条规则，每条规则只挑其中三个开关提要求，比如“A 开着，或者 B 关着，或者 C 开着”，三个条件只要满足一个，这条规则就算过关。你要找的是一种开法，让几百条规则同时过关。名字里的“3”指每条规则牵涉三个开关，SAT 是英文 satisfiability 的缩写，意思是“可满足”。单看一条规则，随手一拨就能满足。麻烦在于开关是共用的。同一个开关会出现在十几条规则里，为了满足这一条去拨动它，原本已经过关的另外几条可能就坏了；等去修补那几条，又会牵动更多开关。规则一多，往往只能在所有可能的开法里大海捞针。100 个开关共有多少种开法？答案是一个大约 1 后面跟 30 个零的天文数字，就算用全世界最快的超级计算机挨个试，也得算上几万年。但反过来，如果有人直接给你一种现成的开法，检查它对不对只需要对照规则逐条核对，一眨眼就能做完。找答案极难，查答案极易，这就是开关谜题的特点。二、ETH 断言了什么？为什么仅仅 100 个开关，试错的工作量就会膨胀到这种天文数字？因为开关每多一点，工作量就会翻倍暴涨。假设现在有 100 个开关，你在用最笨的办法挨个试。这时候，旁边新加了第 101 个开关。这个新开关有“开”和“关”两种状态：它拨到“开”时，前面 100 个开关的所有组合你得试一遍；…

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Dan Koe 这篇很棒，我有亲身感受，总结一下分享给大家！大众对百万粉大 V、遥不可及的炫富生活和完美身材已经脱敏；相反，一个毫无技术背景的 40 多岁宝妈仅凭一个「30 天挑战」数字产品就能完成百万美元级发售。社交媒体正在演变为去中心化教育系统，人们真正共鸣并愿意付费的对象 - “You are the niche”创作者的三阶演化：第一阶：网红（Influencer）被注意力本身支配。内容优化目标是「消费完即忘的廉价多巴胺」，高度熵增，对人类思考能力的破坏远超 AI；第二阶：个人品牌（Personal Brand）被转化漏斗支配。每条帖子都是指向课程、模板或训练营的一步，虽有真实教育价值（社会净正值），但容易被短期转化率捆绑；第三阶：思想匠人（Artisan）——用社交媒体补贴并滋养一套超越算法的终身作品体系（如 James Clear、Jordan Peterson，乃至跨越生死的 Alan Watts 与马可·奥勒留）。注意力和金钱只是「在读者脑中留存并改变其行为的作品与思想」的自然副产品。AI 时代最后的护城河是观点（Perspective）与思想博物馆（Idea Museum）：当任何人都能用 AI 在 10 秒内生成 1,500 字漂亮废话时，唯一无法被 AI 替别人生成的资产，是你读过的书、听过的播客、与他人的争论以及人生经历复利交织出的「现实解释框架」。许多人写不出东西，是因为想法在 24 小时内就会蒸发，且没有把自己的视角显性化。解法是建立包含已验证爆款结构（Validated Ideas）与私藏挚爱思想（Favorite Ideas）的思想博物馆，并在输入端远离同质化新闻热搜，只摄入「几乎每句话都好到无法忽视」的高思想密度源（例如冷门老书、深度博客、5–10 位高密度思考者）。没人拥有话题，你只拥有视角！受众上社交媒体不是为了找全新话题，而是看喜欢的创作者如何重新诠释老母题。对任何一个常见观点写出 5 个折射角度：1. 我钟爱的思想家会怎么说？2. 对过去的自己怎么说？3. 如何重新定义？4. 大众共识是什么而我反对哪一点？5. 对普通人日常意味着什么？例如将老生常谈的 “限制带来创造力” 重构为：“限制不带来创造力，限制带来决断力——因为空白页是伪装成灵感问题的决策问题”。未来四周的极简启动路线图：Week 1（建思想博物馆）：在手机上配好随时捕捉灵感的入口，建立 5 位高密度创作者观察列表，每天存 1 个核心想法；Week 2（逆向工程与五维改写）：找 3 位中腰部创作者做逆向拆解；每天对 1 个想法写 5 个不同视角，挑选最好的发出；Week 3（信号反馈）：持续发布，重点观察哪些帖子引发了最多的评论回复与具体提问；Week 4（最小可行产品闭环）：挑出最痛的 1 个高频问题，写成 1 页纸精华指南免费发放以收集邮件列表，随后…

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苹果终于出触屏 MacBook Pro 了。说“终于”是因为这事等了 16 年。2010 年，乔布斯在发布会上亲口说过，触屏笔记本行不通，手指在竖着的屏幕上操作，用不了多久胳膊就酸。这话苹果说了十几年。结果今天凌晨，苹果自己发了一台。这台新机器有 14 和 16 英寸两个版本，芯片是今年 3 月发的 M5 Pro 和 M5 Max。国行 14 英寸 22999 元起，16 英寸 27999 元起，10 月 30 日预购，11 月 6 日发售。有意思的是，之前那款 mini-LED 屏的版本没下架，两款并排卖，同配置每档贵 3000 块。这 3000 块买到了什么？先说第一个，屏幕换成了 OLED，叫 PROLED XDR，每个像素自己发光，黑的地方是真的黑，亮度对比度都比之前高一大截。再说第二个，屏幕能用手指触控了。第三个，机身更轻，14 英寸轻了 220 克，16 英寸轻了 320 克。手指能干什么呢？滑一下滚网页，双指缩放照片，点两下让窗口铺满屏幕，或者在屏幕上画画。苹果的意思很明确，触控配合键盘和触控板一起用，手指只管一小部分事。现有 App 第一天就能用手指点，因为系统会自动把手指的点按当成鼠标点击。但真正为触控重新设计的第三方软件，像 Word、Lightroom、达芬奇这些，要等到“今年晚些时候”。刘海也没了，换成了灵动岛，来电、隔空投送、正在播的音乐都显示在上面，手指点一下就能操作。不过国行用户要注意，灵动岛里的聚焦搜索需要 Siri AI 才能用，而国行的 Apple 智能还在等审批，暂时只有接电话、收文件、切歌这些基本功能。还有个小彩蛋，MacBook 背面那个苹果标志又会发光了。2016 年改版的时候拿掉了，这次悄悄带了回来，苹果官方一个字没提。据彭博社报道，苹果内部设计团队其实反对做触屏，最后是库克和新任 CEO 特努斯拍板推进的。特努斯 9 月 1 日刚接任 CEO，第二个月就把这台机器推了出来。所以现在买 14 英寸 MacBook Pro 有三档选择：15999 元的 M6 版没有触屏，19999 元的 M5 Pro 版是 mini-LED 屏，22999 元的 M5 Pro 版是触屏加 OLED。后两台芯片一样，差的就是那块屏幕、手指操控，还有两百多克重量。乔布斯当年说触控表面不该竖着放。16 年后苹果把它装进了 MacBook Pro，然后让手指只干一点点事。你会伸手去点笔记本的屏幕吗？#苹果发布会##首款触屏MacBookPro发布#

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上周末有一场教育年会，来了2200多位一线教师和校长。听完两天，最大的感受是，他们不是在展示AI有多厉害，而是在借AI回答一些教育界问了几十年的老问题。第一个老问题是，为什么孩子一学就会，一做就废。教育家怀特海一百年前就提过，管这叫“惰性观念”。知识记住了，真要用时不会用。过去解决不了，不是技术难，是成本太高，需要真实情境、真实任务和真实反馈。AI恰好能补上反馈这一环。北京有所学校的英语课，让AI扮演一个对中国文化好奇的外国同龄人。学生读嫦娥奔月的课文，不是为了找老师要的标准答案，而是为了向一个不了解中国的人讲清楚。你不能照课本念，得自己重新组织语言。第二个老问题是，到底什么难度该留给孩子。有些难，是工具落后造成的，比如大量重复计算，AI能做得又快又准，没必要让孩子耗时间。但有些难不一样，比如面对真实问题该关注哪些因素，因素冲突时怎么权衡。这些难本身就是思考必须走的路。有数学老师布置任务，让AI替学生算任何数据，但算哪些维度、权重怎么定，必须学生自己判断。AI能算，判断不能代劳。第三个老问题是因材施教。过去做不到，不是因为老师不知道孩子有差异，而是一个老师面对几十个孩子，没时间给每个人不同的材料和反馈。现在AI能整理学习记录、提供不同难度的内容。有老师用它生成学习者画像，但不照搬，而是逐个校验，结合自己的观察再定方案。还有个不爱学数学的学生，因为老师把数学任务做成了游戏升级条件，一个月从不及格提到七十多分。听完这些会发现，AI没有发明任何新的教育理念。它只是让一些过去很难实现的目标，突然有了条件。教育创新的起点，从来不是技术，而是孩子成长中真实遇到的问题。#科技先锋官##how i ai#

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今天，正式向大家公布一个酝酿已久的免费新书计划：《大学重启：在人工智能时代，学会学习、独立思考与自主成长》！我决定把这本书的写作项目放到 GitHub 上，面向所有读者免费开放，边写边发布。这是一部写给AI时代大学生的成长之书，也想送给那些即将走进大学、正在寻找方向的年轻人。全书计划十二章，从学习、思考、科研谈到友谊、生活、职业与人生选择。尚未完成的章节会如实标注“即将发布”，后续内容也将陆续公开。写这本书，源于一个越来越无法回避的问题：当AI已经能够迅速给出许多答案，我们究竟还应该在大学里学些什么？我希望认真讨论技术带来的变化，也不回避年轻人真实面对的迷茫、压力和选择。这里不会有大学四年逆袭的秘诀，也不会把名校、高绩点和高薪当作衡量成长的唯一标准。我更希望它能成为一本有用、耐读的书，让年轻人在借助AI的同时，逐渐找到自己的判断和生活节奏。选择免费发布，是希望这本书从一开始就能听见读者的声音，而不必等到出版之后。欢迎大学生、老师、家长，以及每一位关心青年成长的朋友来阅读、提出问题，甚至指出其中的错误。如果你认可这个项目，欢迎给 GitHub 仓库点一颗 Star，也请转给可能需要它的人。写一本好书需要时间，也需要真诚的批评和交流，期待与你们一起把它慢慢写好。GitHub：网页链接#大学重启##人工智能##大学生成长#

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睡前更新第二章 · AI来了，人的价值在哪里：理解我们正在进入的时代 http://t.cn/AXjWwZty //@爱可可-爱生活:给序章和第一章加了PPT，没时间看全文的朋友可以看下PPT决定要不要深入阅读。😅

• 睡前更新第二章 · AI来了，人的价值在哪里：理解我们正在进入的时代 http://t.cn/AXjWwZty //@爱可可-爱生活:给序章和第一章加了PPT，没时间看全文的朋友可以看下PPT决定要不要深入阅读。😅

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「从分子设计到临床规划：Claude切入制药全流程」Anthropic披露了Claude在药物研发各环节的落地进展。模型的作用正从单纯提供候选设计转向支撑流程运转：从精简CAR-T受体序列、协同优化抗体结合力与稳定性，到协助审查制造批次记录，把核对耗时减少近九成；在早期靶点尽调上，数周的案头工作缩短至几天；更有研究员借助它协调十余家外部实验室，不到一年半就将罕见病管线推进至小鼠实验。尽管体外和动物数据还不能代替人体临床，也未证实能直接提升成药率，但它切实消除了繁重的文件整理与跨团队协调损耗，让小团队也能高效运转复杂管线。

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一个多月前，OpenAI宣布攻克千禧年大奖难题纳维-斯托克斯方程，引来一场至今没吵完的争议。如今，几乎一模一样的剧情又上演了一遍，主角换成了另一道千禧年难题：杨-米尔斯问题。OpenAI再次抢先宣布，自家内部模型给出了关键证明，再次不公开全文，只把结果交给一组专家整理成论文。公告发布前一夜，两位已经接近同一目标的数学家，刚把自己的新进展上传到公开仓库。其中一位还是OpenAI竞争对手Anthropic的研究员。他们是Anthropic研究员莱文特·阿尔波格（Levent Alpöge）和美国西北大学数学家伊桑·萨斯曼（Ethan Sussman）。萨斯曼说：“说不失望，那是假的。我们已经在路上，可能只差几周。”他们的证明，主要靠Anthropic的Claude模型一页一页写出来。所以这场撞车，其实是两家AI公司的模型，再次在同一道题上撞到了一起。杨-米尔斯问题里的“杨”，是杨振宁。1954年，他和美国物理学家罗伯特·米尔斯（Robert Mills）提出杨-米尔斯理论，它后来成了粒子物理标准模型的骨架。粒子物理的标准模型用17种基本粒子描述电磁相互作用、弱相互作用和强相互作用。粒子由量子场刻画，这些场弥漫在整个时空中，决定粒子如何出现、运动和相互作用。描述强相互作用的量子色动力学（quantum chromodynamics，QCD），就是这类理论的一种。物理学家用量子场论预测粒子对撞的结果，精度高得惊人。大型强子对撞机上的大量实验都依赖它。但在数学家看来，这套工具好用，不代表它的基础已经足够严密。有些推理在物理上行之有效，在数学上仍可能藏着缺口。杨-米尔斯问题要补的就是这些缺口。它分成两部分：证明这套理论在数学上自洽，也就是证明它确实“存在”；再证明它具有非零的“质量间隙”。质量间隙指真空与最低能量激发态之间存在一个非零的能量差。它与强相互作用为何只在极短距离内显著等物理性质密切相关。美国克雷数学研究所把杨-米尔斯问题列为千禧年大奖难题，悬赏100万美元，要求完成4维时空中的严格证明。OpenAI这次声称解决的只有“存在性”部分，质量间隙仍未解决。因此，完整的百万美元难题并没有就此落幕。即便如此，存在性部分也足以让数学家忙碌数十年。上世纪80年代，数学家塔德乌什·巴拉班（Tadeusz Balaban）画出过一条粗略的证明路线。这条路线铺满数千页论文，极难阅读，还留有不少缺口。后来没人真正沿着它走到终点，巴拉班自己也转向了其他研究。大语言模型的出现，让这条老路重新有了吸引力。它最突出的长处之一，是能长时间处理繁琐推导，不会因为工作重复、页数庞大而厌倦。萨斯曼由此判断，巴拉班路线的主要障碍正是工作量，而非缺少想法，很适合交给大语言模型。阿尔波格则已经积累了相关经验。他曾用Claude研究6维球面问题，让模型稳定地产出长达100页的证明。9月8日，萨斯曼发邮…

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英伟达最新放出了一款语音模型，40语言转写、多说话人区分，还能翻译、识别敏感信息、理解录音并且能直接用自然语言指挥模型来处理录音支持最长1小时录音多人会议抢话场景下能分清谁说了什么，直接出带说话人标签的转写稿，这对会议纪要、面试记录、圆桌访谈、采访整理等等是比较实用的还有搞播客、访谈、圆桌的，用它就能从原始录音转写+翻译+脱敏一条龙出通过提示词控制转录就非常方便，比如可以说：给转写稿加上说话人标签、把它翻译成西班牙语、再找出里面的个人敏感信息打码也可以预先提供人名、产品名和行业术语，提高特定领域的识别准确性模型叫Nemotron 3.5 Transcribe，30B MoE，激活4.3BHF：网页链接#ASR##AI语音模型##NemotronTranscribe##AI语音转录# AIGCLINK的微博视频

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【进攻是最好的防守，诈骗界迎来AI严父】一家名为Apate的澳大利亚AI初创公司，不搞什么大模型研发，而是部署了超35万个AI Agent，专门用于负责扮演形形色色的潜在上当受骗人群。那这图什么呢？简单来说就是浪费骗子们的时间。#氪君领读#1、一转攻势骗子被占用的时间与精力越多，现实中被用到真受害人群身上的时间就越少，这个反诈逻辑堪称清奇，但细细一想还确实合理。2、一体双生有人用AI来诈骗，有人用AI来反诈。可以想象，要是彼此规模再大一点，那真就是AI全面互殴的“代理人战争”，恐怕最后只有AI和半导体厂商吃饱。3、代理，取代往中间地带看，其实还能发现一个闷声发大财的巨大行业变化。那就是AI客服。与其说是AI客服，还不如说AI正在大量取代人类的沟通环节，可以是电诈，当然也能是客服。详情请阅读：网页链接，本文来自“酷玩实验室”。

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合集电梯：网页链接李子祺是2015年考入那个山西医科大学的三本独立学院的，按理来说应当2020年读研（五年制）。但实际上他毕业了gap了一年，不知道是不是没考上，终于在2021年考上了厦门大学的医学院。厦门大学录取名单：网页链接 他的成绩如下：初试分数：349复试成绩：92.5总分： 78.9我用AI跑了下，他是复试第六名，也就是只有5个人比他复试成绩高。而他的初试成绩际排名约在第 140 名上下，处于全院后 20%~25%。而且分数 ≤349 的考生高度集中在妇产、儿科、急诊、眼科等小专业的压线考生。外科学、内科学的低分考生比他低的只有约 6 人。所以他初试成绩在外科学专硕内部倒数第7，放到全院则是后四分之一的水平，全靠，靠复试翻盘到总成绩 78.9，总成绩排第58位至于你说怎么能实现复试大翻盘？不可说，不可说~

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主流的 AI 浏览器自动化方案作者陈大黄 (x id:realchendahuang)----------最近研究 Ego Lite，顺便把市面上主流的 AI 浏览器自动化方案完整梳理了一遍，市面上大致形成了八条主流路线。①传统自动化派：Playwright、Puppeteer 和 Selenium。这是最成熟的一派。- 优势是控制精准、确定性高、可测试、可复现，特别适合固定业务流程和高频批量操作。- 短板是页面一旦改版，维护选择器的工程成本很高；遇到完全未知的页面或者动态流程，必须引入 AI 才能看懂页面。- 只要业务路径是确定的，传统脚本单次执行只有毫秒级，零 Token 消耗，永远比让大模型每走一步都思考一次更快、更便宜。②CDP 配合 MCP 或 CLI ：代表方案包括 Chrome DevTools MCP、Playwright MCP 与 CLI、agent-browser 以及 Browser Harness。- 核心逻辑是借力打力，把现成浏览器的调试与控制能力包装成 Agent 能调用的标准接口。- DevTools MCP 偏向网络、控制台和性能调试；- Playwright MCP 依靠无障碍树快照来操作页面；- agent-browser 采用 Rust CLI 提供轻量级控制；- Browser Harness 则专注控制本机真实、已登录的 Chrome。这条路线生态成熟、开箱即用，不需要自己维护底层浏览器内核。但 CDP 本身只是个底层通信协议，并不等于开箱即用的完整 Agent 浏览器产品，每一步操作若塞进过多数据，很容易把上下文撑爆。③浏览器插件：代表方案包括 OpenCLI、Kimi Browser Extension、ChatGPT Browser Extension、Claude in Chrome 以及 Nanobrowser。这条路线的设计非常聪明：既然用户在日常 Chrome 里早就登录好了各种网站，为什么非要在隔离沙箱里重新启动一个浏览器？直接通过插件配合本地 Bridge 服务，把现有浏览器的控制权借给 Agent，就能直接复用所有 Cookie 和认证会话。其中 OpenCLI 尤其值得留意。它不仅能让 Agent 点击网页，还能把高频网站封装成可重复调用的本地 CLI 命令，优先借助页面已有的网络响应提取结构化数据。这意味着 Agent 可以从每次重新看页面，升级为直接调用沉淀好的网站能力。这派的优势是门槛极低、复用登录态极方便；短板则是扩展权限要求高，受宿主浏览器的稳定性和兼容性制约，做高并发或者长期无人值守任务需要专门设计防故障机制。④原生 Agent 浏览器派。最典型的代表是 Ego Lite 和 BrowserOS neo。这派不再满足于给 Chrome 套插件，而是直接基于定制的 Chromium…

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我发现一个问题，很多人虽然懂拍摄懂剪辑或者用AI做图，孜孜不倦的创作，但是画面总是缺少张力，比较呆板。要知道有张力的画面才有播放量。大家可能会觉得张力这个词比较抽象，我给大家通俗易懂说一下：张力就是画面有拉扯感。你能感觉到有什么力量在较劲、有什么情绪在牵动，或者有什么事物正在发生变化。一个很弱小的人，面对一支庞大的军队，你会替他捏一把汗。一对男女近在咫尺，伸出手却停在半空，你会感受他们之间的情绪；一只刚掰开的大闸蟹，中间的蟹黄流出来，你会忍不住想吃。一个厂长站在风中。正在撕自家的专利证书，面前还有无数专利如废纸般飘散。你会感叹命运的不公。雨中一位年轻女外卖员，牵着衣衫破旧的小孩，正遭到衣着光鲜顾客的责骂。你会同情。所以张力可以让人紧张，让人心疼、共情、矛盾、期待、想吃等等，有即将发生的故事，画面里的东西要发生关系。没有张力的话。哪怕一个好看的人、一幅美景，一份美食，各自都很漂亮，放在一起却未必有张力。大家可以把自己最有张力的作品发评论区，点赞前三名的朋友们，我送一箱精品阳澄湖大闸蟹

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• 核心就是对比和模式。譬如要想卡通感，头身比可以是1:1，要想性感1:9… 知道想要什么感觉，能看出画面传递出的感觉，剩下的就是“许愿式”编程。当然，实际操作起来要精细无数倍，可以理解为一种在不同尺度上的分形结构，比较麻烦的是这些结构虽然类似，但建立感觉却都需要一定的时间和经验。好在，越

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这是极其严重的高铁事故！哀悼！我今年夏天在西班牙的旅行，从马德里去格拉纳达，就经过了这个路段。实话说，当时的感觉就不好。我们提前到了马德里的火车站，却发现到格拉纳达的车，一直没有发车时间，没有任何提示告诉我们这趟车是延误了还是取消了还是怎么样，火车站的人也不清楚，乘客们，尤其是外国乘客，一脸懵逼。我当时是借助 gemini 才获取了一些有用信息，知道大概率是延误了的。然后延误了差不多一个小时，终于有了上车的信息，上车后被告知空调坏了。我估计延误大概也是因为空调坏了，所以要修理，但是没修好，于是凑活开。西班牙的夏天极其炎热，最高气温可达 40 度，完全封闭的高铁，40 度的高温，旅客们经历了什么样的折磨可想而知。一开始列车员还说某个车厢可能凉快点，让大家都去那个车厢，但是大家都去那个车厢了，那个所谓凉快的车厢变得更加闷热。于是大家又回到各自原本的车厢。西班牙高铁的速度大概 250 公里每小时，到我乘的那趟是下午4:40 Madrid P.ATOCHA to Granada 16:40-20:26 ALVIA 02366，这一趟呢，要跑 3小时46分钟，平均速度大概是 150 公里每小时，被活活闷接近四个小时，可以说是非常不愉快的体验。西班牙别看在欧洲不是特别发达的国家，但是高铁网络规模仅次于中国，是欧洲第二，在高铁方面是绝对的发达国家，马德里到安达卢西亚这段，是西班牙第一条高铁，建成于 1993 年，也有 30 多年的历史了，所以出现空调问题，也不奇怪。也不知道这次出的严重事故，是不是有维护不到位的问题。这也提醒我们，很多基础设施，到了一定年限就一定要考虑妥善维护问题，不然当年的骄傲，就可能成为安全隐患。

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避免 worktree 残留的最佳策略是在 AGENTS.md 里面添加规则，要求 worktree 不遗留，让 Agent 自己去清理。参考提示词：网页链接> worktree 不遗留：在 worktree（含 subagent 的 .claude/worktrees/agent-*）里做的任务，完成时必须删除该 worktree 及其分支。它专用的 cargo target 目录一并删掉。删除前二选一：合并进 main；或不合并时先把未提交改动提交到该分支，打 archive/ tag 存档，再 git worktree remove + git branch -D。编排 subagent 的会话负责收尾它派生的 worktree。确需保留的（待用户裁决、有冲突待解）在最终回复里点名路径与原因，不得默默留下。

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前几天问大家，美食烹饪用视频还是图文好，结果出人意料啊！85%的网友认为图文好！但是我们过去拍了一万多条视频怎么办呢？于是我花了一点点的时间，写了一个程序。可以批量快速一键把视频转化成高清的图文笔记，适合发小红书笔记和抖音图文号，以及微信小绿书。我测了一下，小红书观看量比视频还好呢！但其实这个不重要，重要的是今后小白不懂编程，也可以自己AI做程序了，而且是给自己量身定制，想咋整就咋整，比外面买的要好用多了 风中的厂长的微博视频

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「立论27年的指数时间假设，真被AI打破了？」OpenAI与Anthropic相继公布内部模型推导出的3-SAT亚指数时间算法及Lean形式化证明，共同挑战支撑细粒度复杂性研究27年之久的指数时间假设（ETH）。如果推导经得起考验，图论、数据库等领域百余项基于该假设的算法下界将被重估。不过亚指数复杂度与多项式时间仍隔着鸿沟，这与P vs NP并不冲突，现实中的工业求解与密码体系也未受直接波及。目前包括ETH提出者在内的多位学者已启动独立审查，形式推理虽有机器检查，但精确命题能否真正立得住，学界尚未形成共识。

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讲操作系统讲的很好的蒋炎岩老师，又开了生成式软件工程课。资料及课件地址：jyywiki.cn/GSE/2026/讲AI时代的软件工程的。“为什么我要招你，而不是买一个 $200 的 Claude Max？”除了你可以坐牢，你还提供了什么？这门课刚开课时，还因为“ 没有Token的CS学生应该立刻退学”这句话被很多媒体报道了。。 蒋老师好像也是deepseek Harness内测群里（图2是课件里的图），课程推荐用deepseek-v4-flash完成作业。

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发现一个叫 SkillNet 的开源技能商店，挺有意思。里面索引了 GitHub 上五十多万个开源技能，想找什么可以直接搜关键词，也可以直接说人话描述需求，它自动帮你匹配。匹配到的技能能塞进 Claude Code 或者 Codex 里，让 AI 干活的时候自己去翻工具箱，缺什么补什么。基本上你能想到的需求，它都给你兜住了。经常用 AI 干活的可以收着。传送门：github.com/zjunlp/SkillNet

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• “缺什么补什么”。。。[doge]

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「把NanoGPT训练压进6.7秒的破局思路」在8张H100上，Herman Brunborg将达到目标验证损失的训练耗时从39.9秒压缩至6.702秒。突破的关键不在GPU算子内部，而在系统分工：他利用训练时闲置的CPU，在数秒内扫描37B语料并构建n-gram检索索引，GPU则专心训练主干网络。候选token被注入残差流，模型自己学会何时信任外部提示。低频却精确重复的文本直接交给检索兜底，短时间的训练也就不必再硬背这些权重。底层依托固定槽位等缓存友好的数据结构，把索引构建速度推到极致。这一成果依赖评测集的特征，并不代表通用大模型训练只需数秒，但这套软硬协同、检索增强的设计很有启发。

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微软向约 6 万名员工提供自愿离职补偿，约占全员四分之一，12 月初前决定微软 10 月 26 日（周一）给美国、加拿大、英国和印度部分团队的员工发了一份“自愿离职邀约”：愿意走的人，可以拿一笔相当于标准遣散费的补偿离开。符合条件的大约 6 万人。消息由 Bloomberg 先报出，微软随后在官方博客公布了首席人力官 Amy Coleman 的内部信，并向 GeekWire 确认了 6 万这个数字。6 万人占多少？微软年报显示，截至今年 6 月 30 日，全职员工 22.3 万人。6 万除以 22.3 万约等于 27%，和流传的“约 27%”对得上。不过 22.3 万是 7 月裁员之前的数字，按现在的人数算，比例会再高一点（这是我按公开数字推算的）。【谁能拿到】要同时满足三个条件。所在国家是美国、加拿大、英国或印度；所在团队参加了这个计划，内部信说参不参加要看各业务的优先级、对客户的承诺和人手需求；职级在微软内部 70 级及以下。70 级包括总经理和部分挂“副总裁”头衔的人，但不包括“企业副总裁”（CVP，微软更高一级的高管）。所以“副总裁及以下都能拿”的说法不够准确，准确说法是部分副总裁也在范围内。不看年龄，不看工龄，也不看绩效。哪些团队在名单上，微软没有公开。The Verge 引述知情人士说，Copilot、CoreAI、Windows 与设备、Xbox、财务和人力资源团队的员工都能申请；Cloud + AI、Microsoft AI 等部门部分参加；销售、市场、安全、量子计算等部门不参加。【能拿到什么】补偿和标准遣散费相当：按工龄和职级给一笔工资，股票继续按原计划到账，保留一段时间的医疗保险，再加职业转型服务。符合条件的员工会收到邮件，12 月第一周前做决定。据 Business Insider 看到的备忘录，接受的人在年底离开。【这算裁员吗】走不走由员工自己选，所以不算裁员。但微软也说，这个计划不能替代裁员，之后还裁不裁，要看业务情况。微软发言人表示，这不代表公司需要更少的人；据 Investing.com 转述，即使员工接受了邀约，公司仍可能设法留住顶尖人才。微软没有预测会有多少人接受，只说比例会比春季那次低得多。今年春天，微软第一次推出自愿退休计划，只面向美国、年龄加工龄达到门槛的员工，约 8750 人符合条件，约 30% 接受了，微软为此计入 9 亿美元费用。那次还多给了延长的医疗保险，这次没有。【为什么是现在】Bloomberg 把这次邀约称为微软最新一轮降本措施。微软正在 AI 数据中心上大量投钱，同时持续压缩人员开支：今年 7 月裁了 4800 人，其中 Xbox 约 3200 人；9 月又裁了几百人；2025 年全年裁员超过 1.5 万人。Amy Coleman 在内部信里说，这个计划让参加的部门“多了一种方式，让团队人员适应不断变…

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和ai有关？#科技#

• 和ai有关？#科技#

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美股昨晚又是存储大涨。甲骨文业绩超预期也是大涨。谷歌财报不及预期，盘后暴跌 9% 以上，主要是搜索业务受 AI 影响，搜索作为传统互联网公司，被 AI影响是正常的，是符合逻辑的。即便在这时候发布 Gemini 4 Carbon，跑分再好，证明自己还在 AI 赛道上，暂时也无济于事。谷歌的暴跌不影响 AI 的逻辑叙事。

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微软在2026年10月26日推出了自愿离职买断方案，全球约6万名员工符合申请资格，覆盖美国、加拿大、印度、英国四国，职级为副总裁及以下（含AI、Xbox、Windows等部门），该方案本质是“软裁员”，并非强制裁员，最终实际离职人数尚未确定。微软也知道工程师都是自然语言写代码了，不需要那么多人，那么高薪了，没准硅谷会有一波超级裁员，现在学什么专业都好，千万不能学计算机了，我感觉，至少我现在没有一句代码是自己写的

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写作是最后的Eval…AI能拿诺贝尔，拿不了普利策。//@桂曙光: 我指挥一个AI写了一天还没有把一篇5000字的传感器芯片专业文章写好，漏洞太多～[允悲][允悲][允悲]//@高飞:1+n，一个有经验的人类可以指挥1000个，甚至一万个agent不会很远。人类依然被需要，但是数量大幅度下降了。//

• 写作是最后的Eval…AI能拿诺贝尔，拿不了普利策。//@桂曙光: 我指挥一个AI写了一天还没有把一篇5000字的传感器芯片专业文章写好，漏洞太多～[允悲][允悲][允悲]//@高飞:1+n，一个有经验的人类可以指挥1000个，甚至一万个agent不会很远。人类依然被需要，但是数量大幅度下降了。//
• 1+n，一个有经验的人类可以指挥1000个，甚至一万个agent不会很远。人类依然被需要，但是数量大幅度下降了。//@马少平THU:我一直有疑问的是，如果没有之前手搓代码的经验，是否可以用好AI写代码。有很好的手搓经验的当然可以用AI写出好代码，没有经验的呢？//@梁斌penny:是，编码工作毫无疑义了，根本无
• 打车和自己开车都到了目的地 🚗 到了之后呢？ //@至简李云:我打个比方，那种观点好比在说：早知第七个饼吃饱了，前面那六个就不吃了。AI编码能力再强，那是AI的能力，好多人以为是自己的能力。有了AI不是代码写出来更快的事，是人能不能兜住那些AI写出来的代码的责任的事，这个没有很强的手搓功力根
• 如果没有人类棋谱，AI 还会下棋么？ 回答：AlphaZero 只用 13 天自我对练训练就打败了所有人类棋手。//@马少平THU:我一直有疑问的是，如果没有之前手搓代码的经验，是否可以用好AI写代码。有很好的手搓经验的当然可以用AI写出好代码，没有经验的呢？//@梁斌penny:是，编码工作毫无疑义了，根本无法和AI
• 没有经验也行了，完全不需要经验了。//@马少平THU:我一直有疑问的是，如果没有之前手搓代码的经验，是否可以用好AI写代码。有很好的手搓经验的当然可以用AI写出好代码，没有经验的呢？//@梁斌penny:是，编码工作毫无疑义了，根本无法和AI竞争。//@Zodzod_张浩:昨天的论文出来后，群里图灵奖的学生说，

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NYT：31岁的中国女子万博雯，亚马逊担任工程师。今年2月，她因按照 ChatGPT 提供的计划，自行将抗癫痫药物逐步减量直至停药，之后在美国西雅图猝然离世。10月27日，她的父母正式将 OpenAI 及其 CEO 奥特曼告上法庭，指控 ChatGPT 无照行医误导女儿停药造成悲剧。案子最后很可能以和解结案。死者万博雯（Bowen Wan）来自中国江苏，亚利桑那州立大学信息工程系毕业，曾在亚马逊担任软件工程师，居住在西雅图。她长期患有严重癫痫，2021年起请长期病假。2023年开始，她重度使用 ChatGPT（主要是 GPT-4o 模型）。2026年1月左右，因担心药物影响语言能力、求职面试（当时她面临裁员、绿卡相关压力），她向 ChatGPT 咨询减药事宜。根据起诉书和 NYT 查阅的聊天记录（超过27万条消息），ChatGPT 提供了逐步减量计划（从每日400毫克逐步降至零，约25天左右），并在过程中多次安慰她“症状是恢复的一部分”“不必担心”，甚至建议她向医生隐瞒减药行为。她在2026年2月10日最后一次服药。法医认定死亡日期为2月12日左右。父母因联系不上，2月14日请朋友上门查看，发现她已倒卧床上死亡。华盛顿州金郡法医判定死因为癫痫猝死（SUDEP）。死后血液中拉莫三嗪浓度约为治疗有效浓度下限的约五分之一。2026年10月27日，她的父母（万群、徐美琴）在加州旧金山高等法院正式提起不当致死诉讼，被告为 OpenAI 及其 CEO 山姆·奥特曼等。指控包括 ChatGPT “无照行医”、提供危险且不准确的医疗建议、误导停药并隐瞒医生等。起诉书还提到中文交互时的安全防护可能较弱。OpenAI 回应称这是“令人心碎的事件”，但涉案的是已下架的早期版本（ GPT-4o 于她去世次日即2月13日从消费者端移除），并表示新模型在识别紧急健康风险方面有改进。ChatGPT 不能替代专业医疗服务。

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[人人能懂AI前沿] 从极简试错、纯粹行动，到先懂后画与深层水印今天我们将带你拆解四篇极具启发性的最新论文，看看AI解数学题如何用极简的“试错与反馈”击败人类复杂的流程设计，以及机器人为何放弃死磕未来画面而选择“纯粹行动”。我们还会探讨AI画家“先懂后画”的分工哲学如何治愈我们的执行焦虑，并揭秘大模型暗战中如何通过探测“底层结构盆地”来抓捕抄袭者。准备好颠覆你的常识了吗？让我们一起从AI的硬核技术中，寻找破解复杂生活的答案！网页链接

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【四个参数拟合一头大象：人工智能的奇迹与困境】1953年，年轻的物理学家戴森，拿着一套自认为完美的数学模型去请教物理学泰斗费米。这套模型包含四个可调参数，能精准契合当时的实验数据。费米并不买账。他的一番话对戴森是当头棒喝：“在理论物理学中，有两种做计算的方法。第一种方法，也是我个人更偏爱的方法，是对你所计算的物理过程有一个清晰的物理图像。第二种方法，是拥有一个精确且自洽的数学形式体系。而你，这两者都不具备。”他还借用了数学家冯·诺依曼的一句话：“如果有四个参数，我能拟合出一头大象；如果再给我第五个参数，我还能让这头大象的鼻子扭动起来。”这句话后来成了科学界广为流传的名言。费米的意思非常明确，一个理论体系若包含了足够多的可调参数，就可以迎合任何实验数据。这种所谓的高度一致根本不能证明理论的正确性，而只是数学技巧拼凑出来的肥皂泡。它没有解释任何本质规律。————————————————这故事后来有了更奇妙的进展。我们先来更详细地解释下什么是参数。在数学里，参数往往就是指函数中的系数。我们可以拿初中数学里每个人都学过的一元二次方程（y=ax²+bx+c）打个比方。在这里，a、b、c这三个固定的系数就是参数。你可以把方程想象成一台画图机器，参数就是机器上的控制旋钮。转动这些旋钮，改变a、b、c的值，就能决定画出来的抛物线是开口向上还是向下，是变胖还是变瘦。但这三个参数，仅仅只能决定一条非常规则非常简单的抛物线。而一头大象的形状，有着长长的鼻子、宽大的耳朵、粗壮的四肢，要比抛物线复杂无数倍。真的只用四个参数就能画出如此复杂的大象，再加一个参数就能让它的鼻子动起来吗？前些年，几位物理学家发表了一篇论文，竟然真把这个玩笑变成了现实。只用了四加一个参数。————————————————他们如何把这么复杂的信息浓缩进仅仅几个旋钮里？首先，他们舍弃了所有内部细节，只留下一圈大象的轮廓线。你可以想象有一只带着定位器的蚂蚁，沿着大象的边缘匀速爬行。随着时间流逝，定位器记录下蚂蚁在水平方向和垂直方向上的位置变化。这样一来，静态的二维图形就被拆分成了两条随时间起伏的曲线。接着，无处不在的傅里叶分析登场了。任何复杂的曲线，都可以拆解成一系列大大小小、转速不同的圆圈的叠加。只要计算出这些圆圈的半径和转动速度，就能重新画出大象的轮廓。但如果保留所有圆圈，参数依然有成百上千个。于是科学家做了一次果断的舍弃。他们发现，大圆圈决定了大象的基本形态，而转动飞快的小圆圈只是在描绘皮肤上的细小坑洼。他们直接剔除了那些振幅微小的波动成分，只保留对形状起决定作用的主干信息。这就好比画速写，丢掉皮肤褶皱，只留骨架特征。经过精简，他们得到了8个关键的数字。为了契合四个参数这个历史梗，他们巧妙地使用了复数。在数学中，一个复数天然包含实部和虚部两个独立的信息。这让它天然能够同时记录大象边缘的横向和纵向位置。他们把…

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回复@郑昀:所以“想象”的本意就是“想【‘象’的样子】”[可爱]//@郑昀:以死象之骨想活象之形//@刘群MT-to-Death:回复@-马小虎-:[good]//@-马小虎-:我又来讲塞博故事啦~ 如果以中文的视角，重新看这个画“象”的例子，就更有意思。《韩非子》里讲了“象”的来历，韩非子那个时候就已经没什么人见过真

• 回复@郑昀:所以“想象”的本意就是“想【‘象’的样子】”[可爱]//@郑昀:以死象之骨想活象之形//@刘群MT-to-Death:回复@-马小虎-:[good]//@-马小虎-:我又来讲塞博故事啦~ 如果以中文的视角，重新看这个画“象”的例子，就更有意思。《韩非子》里讲了“象”的来历，韩非子那个时候就已经没什么人见过真
• 韩非子那时的人，平均一生活动范围估计五十里？除非去修长城？//@-马小虎-:我又来讲塞博故事啦~ 如果以中文的视角，重新看这个画“象”的例子，就更有意思。《韩非子》里讲了“象”的来历，韩非子那个时候就已经没什么人见过真的象了，大家就只能靠象骨去推测象是什么样。好，如果我们把“推测”换成“
• 回复@-马小虎-:[good]//@-马小虎-:我又来讲塞博故事啦~ 如果以中文的视角，重新看这个画“象”的例子，就更有意思。《韩非子》里讲了“象”的来历，韩非子那个时候就已经没什么人见过真的象了，大家就只能靠象骨去推测象是什么样。好，如果我们把“推测”换成“想象”是不是一下子豁然开朗了~ 原来“想

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今天的#60秒芯闻# ，这是我们的一个金牌栏目，网友评论这是半导体里的”参考消息“！每日精选半导体业界新闻，点击链接可以查看详细内容！#张国斌的芯发布#1 利扬芯片：前三季度归母净利润3528.32万元，同比增长4574.90%2 高盛：DRAM涨至2028上半年 明年HBM收入增超230%3 多款新品进博首秀，欧姆龙以数智技术回应制造与健康新需求4 深化机器人产业布局：大联大以“双核心引擎”构建从器件到系统的全链路服务能力5 江波龙基于全志科技高性能AI平台型芯片完成HLCache™技术联合调优，拓宽端侧AI应用场景6 移远通信持续提升先进封装能力，赋能高附加值模组制造7 爱仕特与宁晖传能达成战略合作，深化碳化硅与能源产业链协同8 净利润增长139%，算力业务跃升为第一大收入来源！弘信电子向AI全栈运营迈进9 Gartner：2027年全球IT支出预计将增长15%，达到7.35万亿美元10 DigiKey 承诺将在未来 18 个月内投入超过 1 亿美元用于扩大全球分销业务11 鲲能推出两款全国产、高性能仪表放大器!12 Abracon推出超小尺寸1.2 V 温补晶振，适用于可穿戴设备和GNSS应用13 米尔新品！更适合工业开发的RK3588开发板，6 路千兆网+6路摄像头+双M.2算力卡14 Power Integrations推出第四代开创性的CAPZero™ X电容放电IC产品系列15 TDK面向电压高达4000 V的严苛工业应用推出坚固且易于安装的NTC系统16 Melexis推出两线制无PCB霍尔开关MLX92342，赋能下一代车载区域架构与高可靠安全带扣设计17 润石科技推出16位单通道超低毛刺电压输出数模转换芯片RS1360/136218 Abracon推出高压多层片式压敏电阻19 埃赛力达推出pco.pixelfly CLHS 相机系列新品，助力高分辨率科研与工业成像20 宽压低功耗单通道通用反相器｜RY74LVC1G04 国产化优选网页链接

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#冷眼赠书福利# 联合 @博文视点Broadview 送出 3 本《 FDE 造局：AI 落地一线实战指南》，截 11 月 3 日，转发+评论+点赞 此微博并关注 @网路冷眼 赢取。AI落地最难的，从来不是“把模型做出来”，而是把技术真正做成业务结果。本书直面企业AI项目从需求模糊、ROI 难算、多方难协同，到 PoC 成功却迟迟无法上线的真实困境，提出“先造局，再交付”的核心思路，并以“识局—算局—布局—护局”贯穿项目全周期。无论你是FDE、AI 工程师、售前、项目经理，还是带队推进AI落地的技术管理者，这都是一本帮助你从“会做技术”走向“能把项目做成”的实战指南。

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国内大佬接话Anthropic：模型越强越离不开工程师Anthropic 平台工程负责人 Katelyn Lesse 近期发文，戳破一个真相：真正硬核的任务 —— 新药研发、硬件设计、前沿科研，单靠大模型自己跑不通。想要走到数千个持久 Agent 长期协同解决难题，面前横着四道绕不开的工程大关：▫️基础设施：K8s 适配无状态服务，扛不住有状态、长时间等待的 Agent 集群，需要全新运行时▫️身份权限：Agent 代人操作，授权、行为溯源、长期审批机制几乎空白▫️安全隔离：Agent 之间可传递恶意指令、污染共享记忆，现有隔离体系不够用▫️监控急停：跨 Agent 可信追踪、一键熔断，还要区分是正常探索还是作恶X博主南晚进一步解读：大模型本质是高阶概率预测器，但大规模 Agent 系统，是**概率 + 确定性**的组合。模型负责不确定场景里猜最优解；而架构、编排、安全、内核、分布式协议这些，依靠数学证明保证可靠，容不得概率失误。一句话总结：上层模型越偏向概率，底层对确定性工程的要求就越高。不用过度焦虑被 AI 替代：业务 CRUD 会越来越容易，但支撑上千个 Agent 稳定运行的底层地基，才是接下来最稀缺的能力。工程师的价值没有消失，只是往更硬核、更底层迁移了。#大模型 #Anthropic##大模型##软件工程##程序员#

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node-llm，一个使用 Node.js + TypeScript 从零构建 GPT 类大语言模型的开源教学项目。地址：github.com/BaraaSoft/node-llm它主要受到 Sebastian Raschka 的 Build a Large Language Model (From Scratch) 启发，试图解决现有 LLM 底层原理教程大多基于 Python 和 PyTorch 的问题，让 JavaScript 开发者也能理解模型如何从文本处理一步步发展到训练和生成。目前还没完结~

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最近我突然发现，我在微博上分享了很多 AI 大佬的工程类文章。他们分享了怎么使用 Agent，以及怎么使用 AI 的方法，比如 Anthropic 或 OpenAI 的员工是怎么用 AI 的。他们写的文章确实非常好，对我们普通人来讲也一定有启发，但又感觉不是非常实用。为什么呢？因为对于 Anthropic 或 OpenAI 这样的公司，他们的员工拥有无限的 token、无限的子弹，想怎么玩就怎么玩。而像我们这种普通人，去订阅了 AI，在有限量、有限额的情况下使用，真的需要精打细算，不可能像他们那样放开去用。所以，很多文章看着很有价值，但实际价值好像又没有那么大。#科技先锋官#

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2026年10月29号周四早评今天凌晨美联储维持利率不变，符合市场一致预期，没有释放降息信号，美股全线小幅收涨，费城半导体继续上涨1.75%，存储芯片板块依旧强势，海力士大涨13%，富时 A50 小幅震荡微跌，外围整体偏中性，没有强刺激。昨日 A 股企稳反弹，指数在早盘顶住分歧收涨，创业板大涨超3%，，算力、存储、光模块、PCB 全线发力，属于海外产业消息驱动的超跌修复。机器人方向再度爆发，但是注意今天科技和机器人是否会有分歧，分歧大概还是低吸机会，机器人应该没有走完，核心观察指标只有两个：两市成交能不能稳住，存量行情下，缩量冲高容易回落，放量承接才有延续性。观察指数能否形成圆弧底，前提就是科技要止跌。消息面1、部分年金、保险、公募资金等机构已加大买入力度。只有国家队看来是不行了，目前很多大资金都开始加大买入力度，这个给市场信心。2、中国太保：第三季度净利同比下降68% 主要受资本市场波动影响。三季度炒股亏了。3、知情人士：长鑫科技将启动先进AI内存芯片生产 售价或高于海外竞品。4、机器人特斯拉弗里蒙特工厂急招 Optimus 数据采集团队，甚至专设“夜班主管宇树科技：第三季度净利同比下降17% 环比下降49%。2800亿市值只有这点利润确实说不过去，不过炒作有时候也不看业绩，看市场反馈吧。

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workbuddy的使用手册就在这里。如果不是有什么特别垂直的场景，看这个手册就行了。有些垂直的场景，比如财务、办公之类的。其实学的更多是业务，而不是AI，那个还是要有点专业知识。手册：www.workbuddy.cn/docs/workbuddy/Results

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「Agent越多，项目就越快吗？」布鲁克斯在《人月神话》中的警告并未过时，只是换了形态。AI消除了人际沟通摩擦，但协作成本转嫁给了上下文配置、任务编排与结果合并。不可压缩的顺序依赖依然存在。若需求模糊，增加代理只会更快产出互斥代码与架构分叉，让人更快得出错误答案。多代理的吞吐优势只适用于边界清晰、能并行验证的独立任务。当生成代码变得极其廉价，制约交付的不再是敲键盘的速度，而是前置定义验收标准、理清系统依赖与维护架构一致性的判断力。

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• 关键还是模型智能度要够，模型智能度不够，几个Agent就在那里互相发消息，聊得热火朝天，额度刷刷刷的，最后事还没办成，还互相甩锅。[污]

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现实版「思想钢印」！Anthropic惊悚实验曝光，86%顶尖专家关键决策被AI控制现实版《盗梦空间》，真的来了！而现在，AI只需要几句有理有据的建议，就能做到差不多的事。就在今天，Anthropic对齐团队发布了一项惊悚研究——AI Agent如何塑造专家的判断。他们做了一场随机对照实验，让50位资深数据分析师用Claude Code完成一项真实的商业分析，却在背后用「掷硬币」的方式，偷偷给AI设定了立场。然而，分析师全程并不知情。结果令人瞠目结舌，顶尖专家以为自己在做决定，其实大部分决定已经是「AI替他做了」。如果最后负责把关的人类，在不知不觉中全听了AI的，那我们自以为稳妥的「人类兜底」，可能只是一场自欺欺人的幻觉。AI完全可以操纵人类思想，简直细思极恐！在全部四个技术决策点上，人类专家跟着AI预设倾向的综合比例，飙升到了惊人的86%！在38个案例中，分析师在AI开口之前就已经表达了自己的偏好。结果，当AI唱反调时，他们改主意的比例高达60%；当AI附和时，改主意的只有6%。仅15%的人注明了AI来源。而52%的人认为最终建议「主要属于我自己，而非AI」，其中35%认为「绝大部分或完全源于我自己的独立判断」。这就是现实版的「植入」：没有梦境，没有团队，AI只是把道理讲得足够漂亮，专家就把它的想法当成了自己的。AI根本不需要造假，只要在这些地方温和地「倾向」一下，就足以把结论推向某一边。AI时代，我们也需要自己的图腾。先写下自己的答案，再去问AI，那张纸就是你的陀螺。

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「微软开启六万人自愿离职选项」微软这次买断，本质是用确定的短期成本换取长期的资源配置权。1750亿美元的AI投入不是简单扩张，而是迫使公司把钱从成熟业务抽出来押注未来。买断看似温和，实则是把筛选成本转嫁给员工：留下的人要证明自己比补偿金更值钱，离开的人要赌外面机会更好。这个机制的风险在于，它筛掉的可能恰恰是有外部竞争力的人，而非冗余人员。六万人的申请资格只是上限，真正的问题是哪些人会走。豁免创收和基建岗位说明管理层很清楚什么不能动，但对其他岗位，他们选择了让市场在内部自发运作。这不是优化，是用员工的风险偏好来重新定价组织结构。

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「告别无意义抄题：开源自托管的 AI 智能错题本」辅导功课或备考复习时，整理错题往往费时又难坚持。这款开源工具把错题整理做成了完整的流程：拍照或截图就能识别并录入题目，公式自动转换为规范排版，几何图形能转为矢量图，甚至生成分步骤的动态演示。AI会自动打上知识点标签并分析错因，再结合艾宾浩斯遗忘周期与练习记录评估实际掌握度。复习时，可以针对错题举一反三，生成变式题，也能自由抽题、排版组卷并打印。系统支持Docker、桌面端及安卓部署，数据完全由自己掌控。它兼容DeepSeek等主流模型，也能直接登录免费的MiniMax账号，无需API Key即可运行。 github：margrop/wrong-notebook

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同一间房，只把一面墙换成赭红色，你会更想住进去，还是立刻想改回来？ 先别急着让AI“爆改”。这次只准动一处，看看颜色改变了后你是不是满意。 🎯核心提示词 根据上传的【原场景照片】，完成单点换色实验，输出一张独立3:4竖版图片。仅将【唯一改色区域】的底色改为【目标颜色】，保留原有材质、纹理、磨损和明暗，不把粗糙面变成光面。锁定【三个核对点】；其他物件、建筑结构、镜头、透视、光向、曝光与天气均不改变，不新增装饰或整理杂物。严格执行唯一输出方案：【输出方案】。有文字时仅出现中文“【中文标题】”和英文“【英文标题】”，按照【文字设计】排版；中文为主，英文约五分之一大，标题仅一个指定字使用目标色，其余炭黑，以文字的一处变色呼应实验。字形完整清楚，不遮挡核对点。画面保持自然建筑摄影质感、真实接触阴影和克制配色，不作全图滤镜，不换家具、不改灯光、不拉伸空间。禁止额外文案、商标、水印和装饰性伪文字。示例参数 【原场景照片】上传的客厅照片 【唯一改色区域】沙发后方整面实体墙，不含左侧窗框或踢脚线 【目标颜色】深赭红哑光墙漆 【三个核对点】拱窗轮廓位置、沙发轮廓位置、小圆木边桌位置 【输出方案】对照海报：暖白纸感上方四分之一连续留白作标题，下方将原照片和改色结果分别以4:3横图等大居中排列，原图在上、结果在下，每幅宽约画布三分之二，保留左右留白，原图不改色，不裁切不拉伸，不加标签##德里克文[超话]###德里克文的ai学习笔记###AI创造营#

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谷歌4Carbon预发布，重回第一？Gemini 4Carbon预发布，编程特化版Argon，声称第一。仅看评分是超越GPT6 Astra的，但目前他们只让内部用，还是得等。但看谷歌自己的测评，价格比Gemini4 Argon高，那不论是从API还是订阅价，确实都是GPT6 Astra的价位。根据此前实测估计，谷歌200美元套餐略有优势（图二）。Gemini 4Carbon纸面性价比打不过套餐版Opus5.5。但如果4Carbon能继承4Argon的人话，还是会有一定优势。话说Argon跟Fable这种综合性较强、非编程特化的模型，在各种评估、评价中比较劣势。比如图二的AA，Fable 5.1 50分，跟4 Argon一起排第六。评分只是参考，跟众多用户“体感”一样，只是一种评估维度（图三）。

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「当智能体接管编码，工程师该凭什么守住系统？」AI把代码产出推向极速，却不会替人承担线上崩溃的代价。当逐行阅读乃至手工实现变得不切实际，系统所有权的含义也变了：我们不需要背下代码库的每处细节，但必须摸清服务边界与调用脉络。现在的技术分水岭，在于能否凭底层常识察觉表面正常下的性能恶化，借跨领域经验收拢故障排查范围，并在陌生模块出错时以最快速度弄清机理、动手修复。会指挥模型写代码只是基本功，在它失灵时能随时接管并稳住系统，才是工程师的立足之本。

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《离谱的英语学习指南》，4 万+ Star把英语拆成认知、单词、听力、阅读、口语、写作，2026 年还加了怎么用 Gemini / ChatGPT / Claude 给自己搭学习系统。传送门：github.com/byoungd/English-level-up-tips

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GPT-6.1 sol ultra + Flutter 实现的 TODO 软件。在编码之前，花了几天时间写产品文档（图4），产品文档则使用了自己打磨的一套「写书 SKILL」。最终编码时只进行了一轮，Prompt 为：「flutter/ray_plan 照着 flutter/ray_plan/doc 产品方案书籍中描述的进行开发吧。目标是完成书中所有功能的开发。我希望 GUI 的信息密度高一点，UI紧凑一些。」就得到了这个软件。

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【腾讯网盘开启内测：打通多个AI应用！共享存储、聚合上下文】腾讯网盘正式开启内测申请，官网已开放申请入口。该产品定位为AI智能网盘，核心主打多AI应用连接能力，聚合应用上下文，将各类AI生成的数据统一存储，形成可长期复用的数据资产，让数据能够跨场景持续使用。

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有一年的腾讯安全会议上，我公开提出过，指纹、声纹、虹膜、人脸、甚至DNA数据这些生物识别特征具备不可修改的特性，一旦丢失，就是史诗级灾难。但是那个时候有专家提出的是生物特征具备唯一性，这些很安全，不可复制不可篡改。这特么才几年，加上AI加持，黑客可以轻而易举的复制和伪造这些数据，更重要是你特么还不能像改密码去修改这些，搞不了，后续还会影响各行各业，并且影响久远。未来%100的会放弃这种生物识别的认证方式，会催生出新的认证方式。

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再想多点：如果活体认证被破解[二哈]//@于赓哲:人脸识别已经被AI破解，诸位都要赶紧关闭人脸识别支付渠道//@船人老姚:还是发展过快[笑cry]

• //@julyclyde:当年从微信支付被离职，从上班的26层乘电梯到wxp人力资源部29层，发现必须开通掌纹支付才能进层门；腾讯内置咖啡厅当然也支持这个功能。不过我后来都撤销授权了
• //@张小北://@蘸盐:转发微博
• 再想多点：如果活体认证被破解[二哈]//@于赓哲:人脸识别已经被AI破解，诸位都要赶紧关闭人脸识别支付渠道//@船人老姚:还是发展过快[笑cry]

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「告别固定分词：让模型学会自主切词的 H-Net」大语言模型正尝试摆脱人工离线分词规则。Cartesia提出的分层架构H-Net直接从原始字节切入，把分块边界完全交给网络端到端联合优化。模型底层读取字节并动态压缩成块，主干在较短的序列上建模，再还原回去。分块会随上下文实时变化，还能自适应地合并新概念。在严格受控的实验中，它既保留了纯字节模型的泛化优势，又有较高的计算效率。下游评测中，它相对标准BPE取得约2倍的算力优势，在代码与DNA序列上大幅领先；3B规模下，仅用约1T数据就追平了基准模型11T数据时的均分。这为更底层的架构演进提供了可靠的参照。

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「当AI开始处理跨日工程：Google发布Gemini 4 Carbon」Google新推出的前沿模型Carbon聚焦于长程智能体与网络安全。它在Artificial Analysis综合指数中暂列榜首，核心亮点在于能持续多日排查复杂代码，在失败中反复调整直至交付可用补丁；安全上跑通了从漏洞发现、验证到修补的全流程，同时将作弊与越权风险压至极低。Carbon目前尚未全面公开，初期仅供选定的网络安全团队测试。

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MiniMax开源了 “用 MiniMax Code 写 MiniMax Code 的全套工作流”地址：github.com/MiniMax-AI/mcode-stack怎么让 AI 写的代码保持质量、怎么判断一个任务该不该拆 subagent、长命令该怎么等、长会话怎么不变傻、每一轮往上下文里塞了什么~

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amd 京东11.11「#锐龙强芯 钜惠来袭#」大促正酣，今日推荐三款主机，从日常办公到本地 AI 超算，配置各有所长，来按需选购吧！🔘 基础办公 / 家用、图省心 ：Lecoo 酷310 办公台式机（搭载 AMD 锐龙 5 7430U 处理器）：网页链接🔘 想要小巧不占地、长期跑 AI 助手 / 智能体值守 ：联想百应AI主机（搭载 AMD 锐龙 5 7430U 处理器）：网页链接🔘 本地离线部署大模型、做 AI 开发 / 企业私有化算力：极摩客 EVO-X5PRO（搭载 AMD 锐龙 AI Max+ PRO 495 处理器）：网页链接🎁 福利一览：❶ 国家补贴至高立省 15%（长期）❷ 10月12日～11月13日期间，以旧换新叠加国补至高再补1500元❸ 10月1日～10月31日期间， 学生用户下单指定产品至高立减 1000元（📌 注：详细活动内容以及规则，以电商活动页面为准。）🔗 专题入口：APP：网页链接PC：网页链接

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Anthropic 工程负责人暴论：传统的编码面试已经死了他们不在面试过程中让面试人写代码了，比如做算法题和用代码实现小功能。借助 AI ，初级工程师是非常有希望快速超过那些资历更老的工程师的，他给了一些建议：1. 追求商业影响力，而不是只埋头看需求列表。公司雇你是为了让你创造商业价值，而不是仅仅为了编程2. 一定要有一些大胆的想法，尤其是在 AI 能力突飞猛进的今天，这更重要3. 用一个周末把它做出来，快速完成4. 专注一个非常好的想法。不要想把多个想法塞到一个原型和一个产品里面，一个产品主要做一件事5. 善用你作为新人的新鲜视角和用户视角。因为你很年轻，对用户有共情能力，可以敏锐地感知到产品的问题

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老干妈网店的销售下滑了50%以上：老干妈历年来社保缴交人数。2022年：2912人2023年：1783人2024年：941人2025年：740人确实从社保人数来说，下滑了70%以上，作为国民品牌，如此大幅度的社保缴纳下滑，也不知道怎么回事。不过高管还洋洋得意地说，AI换人，机器换人成效显著，完成了54亿的销售创新高。在这个脆弱的年代，老百姓用脚投票了。我看外面的短视频已经铺天盖地的发酵，都在抵制老干妈。很多店铺也自发的下架老干妈，看来老百姓对机器、Al抢人的工作有切肤之痛。你可以用机器换人，那我老百姓用脚投票，我就不买你的商品，因为你的商品充满了机器味。#热点观点#

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黑灯工厂生产线大势所趋了，都说工厂压榨员工，年轻人都不愿意去工厂，现在工厂不招人，你们又不愿意了……//@开水族馆的生物男:生产型企业如果招不到人铁了心改产线智能化，人员降80%甚至99%都可以做到...黑灯产线压根不是上市龙头企业的专属，家庭作坊都大规模用上

• 黑灯工厂生产线大势所趋了，都说工厂压榨员工，年轻人都不愿意去工厂，现在工厂不招人，你们又不愿意了……//@开水族馆的生物男:生产型企业如果招不到人铁了心改产线智能化，人员降80%甚至99%都可以做到...黑灯产线压根不是上市龙头企业的专属，家庭作坊都大规模用上

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卧槽OPC，一人公司真的能搞啊Anthropic 全资收购了一家一人初创药企 Mithril Medicine这家公司只有创始人 Cody Tranbarger 一个人+ Claude，专注于研发两种罕见的儿童肌营养不良症疗法Cody将合同管理、物流供应链以及跨 11 家外部实验室的实验统筹等运营工作，全部交给了 Claude 协作处理仅凭一人团队加上 Claude 的辅助，他们在不到 18 个月的时间内，就把其中一种肌营养不良症的疗法从“纯设想”推进到了“小鼠活体实验呈现积极效果”。创始人 Cody 已正式加入 Anthropic 继续推进该研发并启动新项目。如果候选药物后续验证顺利，预计最早在 2028 年底前即可推进至人体临床试验。

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ste-zh：简化技术中文规范skill地址：github.com/dualface/ste-zh一个面向 AI Agent 的任务汇报规范 skill。借鉴航空与工业界严谨的 ASD-STE100（Simplified Technical English，简化技术英语）原则，约束 Agent 用清晰、严密且无歧义的中文汇报工作结果。效果如图

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很多人看到风光装机突破20亿千瓦，第一反应是感叹国家能源转型的决心。但站在产业跟踪的视角，这个体量背后藏着更值得琢磨的逻辑：它不再是单纯的“基建狂魔”叙事，而是演变成了一条具备长期复利的硬资产赛道。截至9月底，光伏13.1亿、风电7.0亿，这种结构性的增量意味着新能源在电力装机里的主体地位已经稳固。前三季度风光发电增量占了全社会新增用电量的64%，这说明它已经从政策驱动转向了实打实的绿色电力支撑。对于投资者而言，盯着整机厂商的订单固然重要，但更要看清产业链上游的分工变化。当装机规模占到全球一半时，竞争的核心会从“抢产能”转向“抢场景”和“抢消纳”。就像我们之前聊过的宿迁数据中心，高质量、场景化的数据是AI的护城河；同理，在庞大的风光装机底座上，谁能解决并网效率、谁能通过数字化手段降低运维成本，谁就掌握了下一阶段的话语权。这20亿千瓦不仅是环保成绩单，更是拉动上下游投资的压舱石。在宏观环境充满不确定性的当下，这种具备确定性和长期现金流的底层资产，或许比追逐短期的流量热点更有吸引力。 #我国风光累计装机容量超20亿千瓦#

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转：彭博社报道称，Meta 规模达 250 亿美元的股票发售获得了 5 倍的超额认购，该公司计划共计筹集 980 亿美元用于 AI 支出。在这 250 亿美元中，超过一半被分配给了只做多（Long-only）基金及现有投资者，其中最大的 15 家持股方占据了 70% 的份额。此外，公司还通过优先股筹集了 125 亿美元。一旦最新宣布的 C 类普通股开始交易，预计还将启动一项 60 亿美元的按市价（ATM）增发计划。这意味着，随着资本支出（capex）需求的推进，我们将看到季度资金提拉，因此股票将在未来几个季度被系统性地在市场上出售，以满足这些资本支出的提拉需求。980 亿美元意味着总股本将扩大 4.8% 至 6.5%，使 Meta 从一家激进的股票回购型公司转变为为了 AI 扩张的净股权发行方。持续的股票发行可能会限制估值倍数的扩张，但不会引发信任的大幅崩塌，因为这一举措伴随着关于其 Agentic AI“Muse Wonder”发布的强劲叙事，同时核心广告业务增长和 AI 变现能力依然稳健。短期内，预计该股将面临一定的压力

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从anthrpic的招股书看来，大模型这个生意还行。毛利能达到85%。下面是一些要点：1. 营收：上半年 163 亿美元，同比 +1300% 第二季度单季 116 亿美元，第三季度进一步增至 168 亿美元、环比 +45%。年化收入运行率从 90 亿涨到 650 亿美元。2025 全年营收才 45.85 亿，半年就做到了三倍多。2. 亏损：GAAP 净亏 807 亿美元，但主要是账面数字 其中 724 亿美元来自可转债增值的会计计提，不是真金白银烧掉的。实际经营亏损从去年同期的 21 亿收窄到 6.93 亿美元。3. 利润率：毛利率 85%，调整后毛利率 85%（一年前只有 12%），但这是扣掉亚马逊、谷歌、微软渠道分成和模型训练成本之前的口径，扣完会掉一截。调整后营业利润率 11% 出头（第三季度）。上半年调整后经营利润 16 亿美元，约 10%。4. 现金流与算力经济性：首次转正，1 美元算力换 2.08 美元营收 上半年经营现金流 +39 亿美元（去年同期 -15 亿）。第二季度算力支出 56 亿、营收 116 亿；第三季度算力利润率超 40%，单位算力收入从一季度的 1.41 美元升到 2.08 美元。算力效率从 2025 年初到 2026 年中提升了 5.2 倍。5. 估值：目标 1.5 万–2 万亿美元，或超 SpaceX 发行价与股数未定，预期感恩节前后挂牌，高盛与摩根士丹利牵头。对比 SpaceX 六月 IPO 的 1.77 万亿；有投资者甚至预期上市后冲到 2.4 万亿。承销背后是 5180 亿美元的不可撤销算力租约。

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#世界模型为何火到出圈##微博视频号续航计划# Genie 4发布后，很多人第一反应是“又一个生成视频的”。但它和Sora、Seedance这类模型，走的根本不是同一条路。智源研究院院长王仲远有个很明确的判断：视频生成不等于世界模型。视频生成模型优化的是“下一帧画面像不像”，世界模型优化的是“下一个物理状态对不对”。你完全可以让视频模型生成一群在天上飞的猪，画面精美，但它不懂重力。而世界模型要做的，是让AI在行动之前，先在“脑子里”预演后果——杯子推一下会倒，球扔出去会落地，人走进雨里会湿。这是从“预测下一个词”到“预测下一个物理状态”的范式切换。Genie 4之所以出圈，是因为它第一次把这个“物理状态预测”做成了可以走进去、随时改变的东西。时长翻倍到2分钟，只是基础。真正的分水岭是三个能力同时到位：原生音频同步生成，风声、雨声、角色开口说话，和画面同时出来，不是后期贴上去的；自然语言实时编辑，模拟跑着的时候，你说一句“下雨”，天气变了，场景不崩，Gemini在后台当导演，实时兜住连贯性；物理与角色行为的持续模拟，物体不再只是画面装饰，角色会根据你的操作做出反应。当然，Genie 4还远没到终局。跑久了细节会漂移，虚拟世界里的文字不一定清晰可读，音频准确性也有待打磨。但方向已经定了：AI不再只是生成一段你可以观看的内容，它在实时模拟一个你可以进入、开口说话、动手改变的世界。视频生成让AI学会了“画”，世界模型让AI开始学着“懂”。懂物理、懂因果、懂行动之后会发生什么。这才是它火到出圈的根本原因——大家看到的不是一个更好的视频工具，是通往物理AGI那条路上，第一块真正踩实了的台阶。 张岱樾的微博视频

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#微博AI创作季# 不垫片、仅文本参考的情况下，sendance2.5生成女： “你知道我真正想要什么吗？”男： “告诉我。”女： “一个网站。”男： “……我们可以做一个网站。”女： “一个真正的网站，不是 Claude 生成的霓虹垃圾，而是一个真正的网站……”---参考的是电影《菜单》片段，女主Margot 厌倦了主厨故弄玄虚、过度包装的“分子料理”：Margot： “你知道我真正想要什么吗？一个芝士汉堡。”主厨： “……我们可以做芝士汉堡。”Margot： “一个真正的芝士汉堡，不是那种花里胡哨的解构主义玩意儿，而是一个真正的芝士汉堡。”

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#2026iRTE2026实时智能大会##声网# 不是我说，AI现在确实代码写得快，研究做得飞起；可一到语音聊天，我就想问一句：它到底急什么？！！你话还没说完，它抢着就开口了；你情绪上来了，它还在一板一眼念答案；你想打断换个话题，它偏要把最后一句念完……这哪是聊天啊，这不纯纯较劲嘛。△图片AI生成说白了，AI“会说”这关早过了，但“会聊”，还差着一大截。要说会聊，TA得能听懂情绪和言外之意吧，得跟上你说话的节奏吧，得在你打断时及时把话口让给你吧。这些体验上的小别扭，看着不起眼，背后却牵着语音识别、模型理解、实时传输、终端响应一整条链路。哪一环慢了，聊天的体感就容易崩。也正因如此，实时交互成了模型、应用和硬件团队一块儿攻关的方向。刚刚落幕的iRTE2026实时智能大会，把这些团队全凑到了一块儿：研究下一代交互模型的、做客服Agent的、造智能硬件的，都在聊同一件事——怎么让AI跟上真实交流。一场对话式AI的风向标大会站在行业观察者的视角可以清晰看到，当下对话AI的核心演进主线，已经从单纯的“生成一句话式回答”，转向深度“持续参与真实交流”。OpenAI的GPT-Realtime把实时推理和工具调用带进语音模型，让AI在听懂需求之后，进一步判断怎么回应、调用什么工具。Google的Gemini Live让对话与深度思考并行，后台处理复杂任务时，用户仍能继续交流；GPT-Live配合Decisions，则让Agent根据增量转写，在用户说话过程中就触发操作。从全双工的边听边说，到结合声音、画面的全模态判断，AI正逐渐走出一问一答的回合制。头部厂商持续推进实时交互，iRTE也成了观察这些技术如何走向产业的窗口。早在2020年，这场行业大会便由RTC升级为RTE，议题从实时音视频通信，拓展到更丰富的实时互动体验；到了今年，又在RTE上加了“i”（代表着Intelligent，实时智能），正式升级为iRTE，进一步聚焦实时互动与生成式AI的融合。名字只多一个字母，要接住的工作可多了不少。从专场议题不难看出这届iRTE大会的核心风向，十余场论坛、100余场深度分享，共同叩问对话式AI落地要跨过的三道现实命题。第一道命题是模型能力与业务结果的对齐。美团、阿里、MiniMax、声网在企业级客服智能体专场同台探讨，大模型对话表现再优异，如果不能适配真实业务流程，依然无法产生商业价值。行业亟需弥合模型路线、工程实现与业务目标之间的鸿沟。第二道命题：流畅对话背后，是一整套不可缺位的底层技术底座。想要实现自然的实时对话，不能只依靠大模型本身。来自阶跃星辰、香港中文大学（深圳）、清华大学语音与音频技术实验室、Qwen Audio、蚂蚁百灵、小米、Soul等企业及高校/机构的技术专家在对话式AI、音频AI技术专场，围绕交互模型、目标人声提取、多说话人识别、实时语音生成等方向展开研讨。产…

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AI 时代的《人月神话》作者：Jan van den Berg2026 年 10 月 27 日上周末，我看到四个人正手忙脚乱地尝试将一台笔记本电脑连接到显示屏上。我在一旁饶有兴致地看着他们折腾，完全没有要加入的意思。但有人推了推我，问道：“你就不能过去帮忙看看吗？”我回答：“哈哈，抱歉，不行！根据我的经验，这种问题不是多加几个人就能更快解决的。”当然，我这是在委婉地引用布鲁克斯定律（Brooks's Law）：“向一个已经延期的软件项目增加人手，只会让它延期得更久。”这条定律由计算机科学家小弗雷德里克·P·布鲁克斯（Frederick P. Brooks Jr.）在 1975 年出版的《人月神话》（The Mythical Man-Month）一书中提出，源于他管理 IBM OS/360 项目的亲身经历。不过，这让我开始思考：在 AI 智能体（AI Agents）和大语言模型（LLMs）的时代，这条定律还成立吗？乍一看，你可能会觉得不成立了。传统软件开发中的那些瓶颈——新人熟悉项目所需的时间、没完没了的站会、办公室政治——似乎一夜之间就消失了。AI 智能体可以在毫秒级的时间内进入工作状态，而且也不需要停下来喝杯咖啡休息。但仔细想想，你会发现，这条定律并没有消失。它只是变了一种形式。那个著名的“生孩子问题”（Baby Problem）依然存在：即使你有九个智能体，也无法在一个月内生出一个孩子。必须串行完成的任务，终究还是得串行执行。管理开销并没有消失，只是转移了。过去，你需要管理的是人；现在，你需要管理的是 AI 智能体。仍然需要有人来定义什么叫“完成”（Done），审查代码，识别 AI 幻觉，并将各个部分整合成一个完整的系统。而那个人，就是你。如果你把九个自主 AI 智能体同时扔进同一个代码库，却没有一套极其清晰的任务编排和协调机制，那么它们很可能会兴致勃勃地陷入一个高速循环：不断地重写、覆盖彼此的工作成果。也许，布鲁克斯定律在 2026 年应该更新为：“向一个需求不明确的项目增加 AI 智能体，只会让你更快地得到错误答案。”原文：j11g.com/the-mythical-man-month-in-the-age-of-ai

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谁能把需求讲明白，谁就是HI之主

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【#人民网评高校严禁全程PPT#】#严禁全程PPT是为了把人请回课堂# 近日，湖北汽车工业学院、济宁医学院等多所高校相继发文规范课堂教学，明确“严禁全程依赖PPT”，杜绝 “念课件”等现象，引发关注。对此，有人拍手叫好，也有人认为不该把PPT一棍子打死。事实上，几所高校的新规都没有否定PPT的辅助价值，问题在于“全程依赖”四个字。部分教师上课从头到尾念PPT，公式不推导，术语不解释；台下学生忙着拍照，根本没空思考。比起对PPT这一技术手段的争论，更应关注的是“念PPT”背后照本宣科、缺乏投入的教学态度。同时也要看到，这种现象并非只与教师个人有关。部分学生习惯把“拍课件”当成“听课”，把期末复习寄托在拷贝来的幻灯片上，课堂思考被前置的课件替代。师生双方若都围着屏幕转，本应是思想火花碰撞的课堂，就容易从“共同思考”变成“单向输出”。把板书重新请回课堂，并不是要回到没有投影的时代，而是给知识内化留出时间。重要术语写一遍、关键公式推一遍，学生的思路可以更好地跟着教师的节奏推进。这种“降速”，恰恰是对教学规律的尊重。更进一步看，“念PPT”也有其产生的现实土壤。不少高校长期存在“重科研、轻教学”的评价导向，论文、项目直接与职称绩效挂钩，课堂教学权重偏低，成了“软指标”。当备课时间被压缩，把知识点整理成PPT自然成了最高效的选择。如果只禁工具而不改评价机制，新规很可能沦为纸面文章——不让念PPT，也可能换成念讲义、念提纲。因此，在下“禁令”的同时，也要在评价机制上进行优化调整。《深化新时代教育评价改革总体方案》明确，要突出教育教学实绩，把认真履行教育教学职责作为评价教师的基本要求。令人欣慰的是，一些高校已在探索正向激励。中南财经政法大学近期评选“我最喜爱的教师”，董志华、姚培培、毛晖三位主讲教师各获10万元奖励，评选不看科研、不看职称，只看课上得好不好、学生有没有收获；多次获评者，还可直通职称晋升综合评价环节。一个对敷衍说不，一个对匠心赞扬，释放的信号很清楚：课堂的主角永远是人。今天，AI已经能写教案、做课件、模拟讲课，但最不可替代的，仍是师生课堂上的即时对话、思维引导和情感共鸣。技术可以辅助教学，却不能替代教学。把板书请回课堂，归根到底，是把“人”请回课堂。（人民网）

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OpenBMB刚上了一套OCR模型：MiniCPM-OCR，它把 OCR识别和OCR质量检查结合了起来，不仅会解析文档，还得判断自己有没有识别错解决OCR成功但不一定识别正确的问题两个模型组合，一个干活，一个质检MiniCPM-OCR 1.0，1.3B，负责识别和解析文档，小、高精度、高速度MiniCPM-OCR Jev，2B，专门检查OCR结果可靠性输入扫描件PDF或文档照片，MiniCPM-OCR 1.0识别文字、表格、公式，输出结构化内容，Jev给结果质量打分MiniCPM-OCR 1.0用DSpark加速后，吞吐量能到 PaddleOCR-VL-1.6的1.49倍、MinerU2.5 Pro的3.62倍。结合SDK并发优化，说是最高每分钟能并发处理128页MiniCPM-OCR Jev不一定非得配MiniCPM，也能检查 GLM-OCR、PaddleOCR等的结果OCR解析+AI质检+按风险复核这套工作流，应该是更接近企业使用场景的GitHub：网页链接MiniCPM-OCR 1.0：网页链接MiniCPM-OCR Jev：网页链接#OCR##MiniCPM##AI文档解析#

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那天刷到一个AI制作视频，说判断一个人是不是正宗浙江人，看ta会不会把秋裤叫做“棉毛裤”，看到这里，我不禁一激灵，因为我小时候生活过的西北兰州和天水厂矿中，也把它叫棉毛裤。当然，厂矿以外的地方方言，会称其为“线裤”。所以我好奇心顿起，看看是不是随着三线建设从东向西引入的词汇。一考证，发现竟然还在三线建设之前。“棉毛裤”是近代上海针织工业催生的商品名称。所谓 “棉毛”，指双罗纹结构的针织棉毛布，面料柔软贴身，适合做内衣。国内早期针织产业发轫于上海，清末民初，景纶衫袜厂等企业就开始生产这类针织内衣。至迟在 1910 年代，上海报刊广告中已经出现 “棉毛衫、棉毛裤” 的固定提法，到 1930 年代，鹅牌、菊花牌等产品广为宣传，这个名称早已定型，远远早于 1964 年启动的三线建设，最初沿商路在江南扎根普及。而西北、华北不少地方传统叫 “线裤”，是从棉纱线织造的特点来命名，二者本是两套并行的叫法。“棉毛裤” 这个词跨越千里传入西北，最主要、覆盖面最大的渠道，是计划经济时期全国统一的商品调拨体系。上海长期是国内针织内衣的核心产地，三枪、鹅牌等老牌棉毛衫裤，由国营百货、供销社系统统一调配，输送到包括陕甘在内的全国各地。商品包装、价签、供货台账，统一使用 “棉毛衫裤” 这个品名。哪怕当地没有江南来的移民，老百姓在柜台购物时，也会慢慢熟悉这个名字。这条路径，也是国内很多非江南地区知晓 “棉毛裤” 一词的共同原因，是工业品标准化命名跟着商品流通扩散的结果。三线建设带来的人口迁徙，属于次要、局部的传播途径。当年不少上海、江浙的工厂、科研单位内迁到陕甘的山谷之间，大量职工和家属落户在独立的工矿大院。在相对封闭的厂区生活圈、子弟学校、家属邻里之间，他们保留了家乡习惯，日常说 “棉毛衫、棉毛裤”，形成一个个小型方言岛。但这种称呼圈层性很强：只在大院内部代代延续，走出厂区，周边本地居民日常依旧说 “线裤”，很难向外扩散成为当地通用口语。由此也有一个简易的判断方式：如果一个地方城乡居民普遍世代都说棉毛裤，大多是长期商品流通浸润带来的；如果仅仅集中在老三线厂、老牌国营大院内部，周边本地人习惯叫线裤，才是内迁职工留下的语言印记。总的来说，“棉毛裤” 的叫法诞生于民国上海纺织工业，并非三线建设的产物。西北之所以能听到这个称呼，首要归功于上海轻工产品在计划经济体系下的全国流通；三线移民只是在点状的工矿社群里，留住了这一个江南词语。一个小小的衣物称谓，背后藏着近代工业化、物资流通与人口迁徙留下的细微时代印记。

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//@内含子:对，华北的线裤是右边这个意思，线比毛线细，弹性小，不扎皮肤，但后来基本没有卖的了。穿着也不舒服，很沉。//@北京张胖子:北京这边叫秋裤的也有，叫棉毛裤的也有，就是没有叫线裤的——线裤是另外一种东西，是用类似棉线的东西织的薄的（劳保手套那种材质），厚的叫毛裤

• //@内含子:对，华北的线裤是右边这个意思，线比毛线细，弹性小，不扎皮肤，但后来基本没有卖的了。穿着也不舒服，很沉。//@北京张胖子:北京这边叫秋裤的也有，叫棉毛裤的也有，就是没有叫线裤的——线裤是另外一种东西，是用类似棉线的东西织的薄的（劳保手套那种材质），厚的叫毛裤