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#模型时代# 把10至15年的药物研发压到5年以内：Anthropic与Chai讨论如何重写生命科学研发｜斯坦福AI经济学课程
2026年7月18日，Stanford Online发布了管理科学与工程课程 MS&E435《AI超级周期经济学》的一节课堂对谈。授课教师、Altimeter Capital合伙人 Apoorv Agrawal邀请了两位嘉宾：Anthropic生命科学负责人 Eric Kauderer-Abrams，以及 Chai Discovery联合创始人兼CEO Josh Meier。
Chai公司的业务是试图把分子设计做成计算机辅助设计系统，让模型直接生成具有目标性质的抗体等分子；Anthropic关注更长的研发链条，希望Claude参与基础研究、药物设计、临床开发、监管沟通和生产转移。对谈由此触及一个更具体的问题：AI能从药物研发的哪些环节拿走时间，整个产业的价值又会流向哪里。
Anthropic于2025年10月推出Claude for Life Sciences，并已与Benchling、10x Genomics和Novo等生命科学机构展开合作。Chai成立约两年半，投资方包括OpenAI、Anthropic和Thrive。Eric上一次来到这间教室还是参加电子工程博士课程的器件物理期末考试。他笑称，自己至今仍对那次考试“心有余悸”。
虽然最近Anthropic最近在产品上非议很多，不过从这期讲座，能看出来在医学这个赛道是扎的蛮深的。可能和创始人就是生物专业有关。
一、两条进入AI制药的路径
1、Josh Meier想把药物变成一种可计算、可分发的设计成果
Josh来自医生家庭，也完成过医学预科课程。兄姐已经走上学医道路，他在高中开始学习编程，希望做一件与家人不同的事。他最喜欢代码的一点是可分发性：一段程序写完后，能够以很低的边际成本交给很多人使用。
后来接触生物技术时，他发现药物也有类似属性。一项医学发现可以经由药物规模化地抵达患者。编程与生物学在这里连了起来。…
他此后曾在早期OpenAI和Meta从事研究，参与蛋白质语言模型ESM-1的工作，后来创办Chai Discovery。
Chai将自己的产品描述为“分子的CAD”。
Josh在课堂上称，抗体约占当前获批药物的一半。传统药物设计包含大量试错：先找到一个能够作用于目标的初始命中分子，再不断修改，使其同时满足效力、稳定性、安全性和可制造性等要求。Chai的中期目标是让大量实验工作迁移到计算机上，最终从计算机直接生成可进入后续开发的抗体分子。
公司成立之初有两项反常规选择。其一，模型最终应当能够进行零样本分子设计；其二，公司主要与产业生态合作，不把成为一家拥有大量自有管线的制药公司作为唯一终点。课堂上，Josh称已有大型药企使用Chai的模型设计药物。
2、Eric是在经营生物科技公司时重新认识大模型的
Eric早期学习数学和物理，随后进入AI研究。他在斯坦福读研究生期间加入 Kwabena Boahen的 Brains in Silicon Lab。实验室通过研究大脑寻找可用于AI的原理，这段经历让他开始系统接触生物学。此后，他陆续创办医疗科技与生物科技公司，研究范围延伸至分子生物学、生物化学和有机化学。
在经营分子诊断公司Detect期间，他重新关注生成式AI。Claude 3.5 Sonnet发布后，模型开始能够帮助他排查实验失败，也能协助处理FDA反馈。模型当时的能力距离完整科研智能仍很远，但已经能介入一家生物科技公司的日常问题。这促使他判断，通用模型有机会加速生命科学研发的完整流程。
二、Anthropic想让Claude覆盖整条研发链
1、模型训练的范围从结构生物学延伸到项目取舍
Anthropic的目标涵盖基础研究和治疗药物开发。在底层模型上，团队希望Claude在生物信息学、化学、结构生物学等学科达到较高水平，同时具备设计临床试验、回应监管意见和处理开发策略的能力。
所谓开发策略，包括选择靶点和药物模态，组织研发项目，以及判断一个候选项目应当继续推进还是终止。Eric的设想中，Claude承担的角色接近贯穿研发全程的科学与项目协作系统，单一的文献问答只是其中一项功能。
2、专业能力还要进入科学家的工具和界面
仅提高模型能力不足以改变研发效率。生命科学工作者还需要专用界面、数据连接和工具调用。Eric透露，Anthropic正在准备一款类似“Claude Code for Bio”的产品。它会保留Claude Code式的后端能力，界面则针对实验科学家设计。
用户可以在其中查看蛋白质与小分子结构，围绕这些对象与Claude交流，并调用计算资源运行Chai一类的专业模型。Anthropic把模型层和产品层视为同一个平台，希望借此把生命科学研发的端到端效率提高一个数量级或更多。
3、Anthropic建立湿实验室，用于测试工具
Anthropic近期建立了一个湿实验室，选取宏基因组发现作为研究方向。基础研究团队会在真实实验中使用Claude和配套产品，寻找模型能力、工作流连接和产品设计中的限制，再把这些反馈送回训练与开发团队。
但湿实验室是基础研究的试验场，公司当前仍以向行业提供模型与工具为主，不会自己开发药物。
对于“AI多久能治愈所有疾病”这类命题，他也给出了边界：未来五年内治愈所有疾病并不现实。Anthropic当前关注的是改变疾病和衰老负担的长期轨迹，为更快的研发速度建立条件。
三、一种药从想法走向市场，时间花在了哪里
1、第一道瓶颈发生在研发计时开始之前
按照Eric在课堂上的估算，一种药物从产生想法到获得FDA批准并上市，平均需要10至15年；最快的案例约为5至6年。行业讨论常把瓶颈归结为药物设计或临床试验。他认为，时间实际分散在约5至10个瓶颈中，任何单点改进都难以独自压缩完整周期。
研发先要确定疾病和患者群体，再选择靶点。靶点是药物准备干预的体内分子。选择一个靶点，相当于提出一个假设：若能有效调节这个分子，治疗可能对患者安全并改善疾病。
治疗药物行业存在“靶点拥挤”。Eric给出的数字是，全球每年进入临床阶段的净新增靶点约30个，潜在靶点则以数千计，粗略估算约为1万个。人类基因组约有1.9万个基因，但基因与可成药靶点并非简单的一一对应。更棘手的一点是，行业统计的10至15年研发周期往往从靶点选定后才开始，寻找好靶点所消耗的时间可能没有进入这只“时钟”。
2、临床前设计平均约四年，AI先从这里压缩迭代
确定靶点后，团队需要选择药物模态，例如抗体、小分子、分子胶或基因药物。随后进入临床前阶段，设计能够结合靶点的候选药物。候选物还需控制脱靶效应，保持体内稳定，并按照预期方式被人体吸收、分布和代谢。
从靶点选择到启动人体临床研究，历史平均时间约为四年。Eric认为，这一阶段存在很大的压缩空间。零样本药物设计代表理论上限，即模型一次生成可以直接使用的分子。实际达到“一次迭代”已经会带来巨大变化：模型先给出少量候选物，实验室完成一轮验证，几周后获得合适分子，原本四年的过程便被大幅缩短。
这段过程内部仍有多个小循环。团队先寻找能够命中靶点的初始分子，再把它优化为先导分子，同时改善可制造性、脱靶效应、稳定性和体内处理方式。AI可以在这些相互牵制的性质之间搜索更好的组合。
3、临床阶段更长、更贵，也有可以被拿走的时间
候选药物确定后，企业需要锁定生产工艺并完成严格记录，向FDA申请试验用新药许可，也就是IND。获得许可后进入人体临床。传统划分中，一期主要观察安全性，二期首次验证疗效，三期通过更大规模研究确认安全性和有效性，为最终审批提供证据。生产转移工作与临床研究并行推进。
Eric估计，药物设计约占四年，从进入临床到FDA审批还需约6至9年，成本也主要集中在后半段。AI在临床阶段能够优化试验中心选择和患者招募，也能减少试验管理中的操作负担，包括中心监查、电子数据录入与记录核验。
更深的影响来自候选药物本身。Josh举例说，一些药只能把患者生存期延长一两个月。这种收益对患者依然重要，但很小的效应量会迫使临床试验招募更多受试者，才能获得统计显著性。若AI设计出效力更强的药物，试验所需样本和验证难度会同时下降。药物发现与临床开发因此形成同一条效率链。
四、为什么这一轮AI可能真正改变药物研发
1、专业基础模型负责分子，大语言模型负责外层循环
Josh把近年的进展归因于模型架构的可扩展性、算力供给和新数据集。行业使用AI的意愿也明显提高。Eric进一步区分了两种模型的职责。
Chai一类专业基础模型负责生成和评估分子。Claude一类大语言模型负责外层循环：提出方案，调用专业模型，分析候选物，安排实验，读取结果，再决定下一轮操作。专业模型的准确度越高，所需迭代次数越少；大语言模型的规划与工具调用能力越强，每轮迭代的等待和人工协调就越少。
生物数据的生产能力也在同步提高。传统测序之外，单细胞测序、蛋白质组学、高通量抗体测量和其他检测手段持续提供训练与验证材料。Eric认为，通用大模型、专业基础模型和大规模生物数据在同一时期成熟，为这轮变化提供了条件。
2、代码生成给了Josh一个直观参照
一年前使用大模型写软件，常见过程是先得到初稿，再反复调试、提问和修正。模型如今已经能够一次生成可运行的应用。Josh认为，零样本药物设计试图复现类似跃迁，其意义也超出把四年缩成几周。
更好的分子会提高临床成功率，更多候选分子会扩大可治疗疾病的范围。Josh在课堂上称，约80%的已命名疾病没有获批药物。Chai因此先聚焦分子生成，把它视为后续研发活动的起点。若外部实验循环也被Claude等系统加快，模型就能获得更多验证机会，两端会相互促进。
3、地缘竞争增加了美国药企采用AI的紧迫感
Josh观察到，近年的制药行业会议反复讨论两个主题：AI和中国。他判断，中国的药物发现成本更低，团队执行更快，临床前研究效率更高，监管环境也更容易让候选药进入首次人体试验。
但是Josh认为美国的AI占有优势。所以其含义是，美国若难以在现有组织和成本结构下追上中国，便会更积极地用AI改变研发效率。
五、研发周期能缩短到什么程度
1、Eric把五年视为当前可见路径的上限目标
在10至15年的基线下，Eric认为行业已经能够看见把完整药物研发周期压到五年以内的路径，理想状态可能只需数年。他没有给出15分钟制造一种药的判断，也没有消除临床验证本身的时间要求。
临床试验的持续时间会形成物理和医学下限。例如骨质疏松药物的传统终点可能要求观察患者在一年内是否发生骨折。只有经过足够长时间，研究才可能积累统计证据。
这个下限仍可能改变。若研究者找到可靠的替代终点，通过生物检测在更早阶段确认药物已经产生预期作用，部分试验便无需等待最终事件发生。候选药效力提高后，试验所需人数也会减少。Eric正是依据替代终点、效应量和流程自动化，得出“五年以内”的判断。
2、发现阶段反馈以周计算，临床反馈以年计算
一位学生质疑，生物学任务拥有很深的步骤链，零样本或少样本方法在这里能否奏效。Josh承认，零样本分子设计仍可能无法实现，行业没有最终答案。但模型的缩放趋势、新数据集和更多计算正在让过去被视为不可能的目标进入测试范围。
Chai创业早期，投资者曾向制药专家询问他们愿意为零样本分子设计支付多少钱。对方回答不愿付费，因为这项技术不起作用。即使把前提改成“假设它有效”，部分专家仍回答“这不可能”。Josh把这类反应视为市场尚未形成定价框架的信号。
发现环节更容易先取得进展，也与反馈周期有关。分子可以在几周内完成设计和实验验证。若要验证AI能否改善临床开发，往往需要真的完成一项临床试验，反馈可能数年后才出现。当前行业对“AI药物发现”的讨论远多于“AI药物开发”，其中既有技术难度差异，也有验证时间造成的可见度差异。
3、更大的训练投入会带来渐进改进，也可能触发能力跃迁
另一位学生把模型训练成本从10亿美元推演到100亿乃至1000亿美元，询问更大训练运行会解锁什么。Eric没有把投入规模对应到某个确定成果。他观察到两类变化：许多能力会随每代模型稳定改善；有些能力长期接近于零，达到特定规模后才开始出现。
蛋白质理解是他的例子。Anthropic此前的模型对蛋白质理解有限，直到Claude Opus 4.6，团队才首次看到相关能力开始形成。训练方法、规模和其他因素共同作用，难以用单一变量解释。对生命科学而言，未来能力增长可能同时包含可预测的增量和难以提前定位的涌现点。
六、AI制药的价值会流向工具、药企还是新公司
1、工具只有真正改变成功率，才可能获得更高价值
传统生物科技估值主要围绕药物未来收入展开，工具公司的价值通常低于拥有药品权益的企业。Josh认为，旧有工具对成药概率的提升有限，药企也就缺乏为其支付高价的理由。
在他看来，今天的药物设计仍很原始。实验室常依靠酵母、小鼠和大量试错发现药物，许多药物会作用于多个非目标分子，产生不必要的副作用。如果AI工具能够提高研发成功率、降低成本并缩短上市时间，使用工具的药企本身会获得更高价值，工具提供者也有理由分享其中一部分收益。软件和模型的可扩展性又高于单个药物产品。
2、“零样本生成一家生物科技公司”会改变创业门槛
过去二十五年里，西方很少出现能长成最大规模的新药企。当前生物科技创业的一条常见路径，是比大型药企更高效地找到一个靶点，快速推进候选分子，在患者身上取得初步概念验证，再被大公司收购。
Josh提出一个两年左右的假设：若届时模型可以零样本生成候选分子，创业者甚至可能“零样本生成一家生物科技公司”。简单的分子生成能力会像一次生成应用程序一样迅速普及。新公司需要拥有新的药物模态、复杂研发能力或更独特的价值来源。
他没有据此判断生物科技创业会消失。静态条件可能有利于既有药企聚集价值，现实中创业者会围绕新工具继续寻找此前无法成立的项目。若底层能力提升，新公司的潜在成果也可能扩大。
3、Eric对“只向药企卖工具”反而持谨慎态度
Anthropic和Chai都在向生命科学行业提供工具，Eric却直言，他总体不看好高度依赖向药企卖工具的商业模式。成功案例存在，但历史数量有限，销售和价值捕获都很困难。
与此同时，直接开发药物的门槛正在下降。Eric用“pipeline in a person”描述一种可能状态：一个人借助大量Claude算力和专业基础模型，就能管理一组早期药物项目；随着能力推进，一个小团队可能同时运行数个临床阶段项目。
这并不等于Anthropic准备转型为药企。它揭示了工具公司的商业矛盾：模型越能降低药物开发门槛，客户自己做药的能力越强，单纯出售工具的议价方式也越需要调整。
七、接下来最值得攻克的技术和商业问题
1、抗体之外，还有大量药物模态没有工程化
Eric认为，抗体目前可能是最有效的一类药物，但并非所有靶点和疾病都适合抗体。小分子、分子胶和其他新模态仍需要类似的设计跃迁。
抗体设计正在从带有炼金术色彩的经验工作转为工程学科。下一个目标是扩大“可成药靶点”的边界，让其他药物模态也获得可预测、可重复的设计方法。
2、行业需要规模化发现新靶点
靶点拥挤限制了新药数量。Eric提到两条正在探索的路线。一条是虚拟细胞和细胞扰动模型，尝试预测细胞在不同干预下的变化；另一条是更传统的人类遗传学方法，在人群尺度上把遗传数据与健康记录关联起来。
当前仍缺少一种能够持续产生大量高质量靶点的方法。若这一问题没有解决，分子设计再快也会围绕有限靶点重复竞争。
3、更精细的分子控制会带来更复杂的药物
Josh把现有许多药物称为相对简单的干预。Chai能够预测所设计药物中蛋白质的折叠状态，这相当于提供一个观察系统的原子级显微镜。研究者对分子结构和相互作用的控制越精细，越可能设计出过去难以想象的复杂药物。
主持人追问下一种可能达到GLP-1规模的药物。Josh提到增加瘦体重的相关新靶点，并特意把社会价值与商业前景分开。能帮助人增加肌肉的药物拥有明确医疗用途，也可能产生很大的消费需求。课堂随即开起玩笑：如果Chai有一天自己做药，或许可以把这种药变成员工福利，像文艺复兴科技内部的大奖章基金一样，只向员工开放。
Eric看好睡眠药物。睡眠障碍与许多疾病相关，潜在患者众多。其商业路径可能类似GLP-1，先从明确疾病适应症起步，再扩展到更广泛的消费需求，例如提高睡眠质量或效率。他把这类产品称为可能出现的“消费级基础药物”。
八、AI进入湿实验室后，实验数量可能增加
1、更好的计算设计会提高实验投资回报率
Josh看好的对象包括制药企业和真实实验。大型药企拥有能产生数十亿美元收入的药物，也承担把这些现金继续投入新药的职责。若AI提高研发效率，这类企业会成为更有效的资本聚合器。
计算能力增强也不会自动减少湿实验。他借用杰文斯悖论解释：实验设计越准确，每次实验的预期回报越高，行业可能愿意开展更多实验。若要在一年里完成过去十年的生物医学发现，背后仍需要大量实验验证，AI会推动这些实验发生。
他相对谨慎的方向，是缺少前沿能力的纯软件产品。药物发现行业已经使用基于物理和传统计算的方法数十年，其中一些公司产生过重要影响。随着AI能力提高，只对旧方法进行软件封装的产品更容易被替代。未来机会更可能来自AI与物理实验系统的结合。
2、Claude现在已经能通过CRO“跑实验”
Eric看好能让Claude接入现实实验的公司。直接连接实验仪器需要处理硬件和协议集成，目前更容易实现的方式是让Claude与合同研究组织（CRO）协作。
人类委托CRO时会编写实验方案、发送邮件、讨论条件并处理往返沟通。Claude已经能够完成这类数字环节，进而下单执行实验。Eric提到 Plasmidsaurus、Adaptyv Bio和 Twist Bioscience等可规模化提供测序、材料制造或实验服务的公司。它们拥有较标准化的接口，较适合成为AI与湿实验之间的执行层。
3、下一步是“可编程化学”和实验室盒子
若重新选择创业方向，Eric会考虑把AI直接连接到实验仪器。问题同时包含仪器硬件、控制软件和通信协议。主持人把它概括为给Claude装上手脚，又称其为“可编程化学”。
Eric设想的产品接近“lab in a box”：设备接入实验室后，Claude便能直接控制湿实验流程。他判断已有一些创业公司在探索这个方向，但整个市场只走了一两年，后面仍是多年研发和产业化过程。
Josh给出的相邻方向是自主药物项目。团队可以把药物发现中的前沿问题写成评测，持续让最新智能体尝试。模型跨过某个能力阈值并取得实际突破后，再把成果尽快推向市场。在他看来，治疗疾病有清晰的需求和商业价值，创业者无需反复寻找类似“下一个Snapchat”的轻量消费应用。
九、临床开发为何被AI行业忽视
1、开发阶段缺少容易展示的单点突破
课堂提问环节，一位有制药背景的学生指出，市场频繁讨论药物发现，却很少讨论后续开发。Eric给出的原因与能力展示有关。发现阶段的问题较容易列举，分子生成也更接近模型智能的直观表现；开发阶段包含大量运营工作，需要接入试验中心、患者、数据系统和监管流程，单纯提高模型智力无法完成所有连接。
AI研究者通常拥有较强的计算和科学背景，对临床开发的实际经验有限。患者招募、中心监查和试验数据管理的媒体吸引力也低于生成一个新分子。这些因素共同造成关注差异。
2、患者招募和试验管理已经有明确任务可做
临床开发中的机会仍然具体。AI可以根据疾病患病率、历史入组情况和中心能力选择试验地点，加快患者招募；也可以自动处理中心监查、电子数据库录入和记录核对。更重要的上游工作是提高候选药成功概率和效应量。前者减少失败项目，后者缩小样本规模，两项都会直接改变临床时间与成本。
这场对谈最终留下的判断较为明确：AI制药的核心进展不会只表现为“模型生成了一个分子”。真正决定产业速度的，是专业模型、通用智能体、临床运营和湿实验能否形成持续反馈回路。发现阶段已经可以在数周内完成一次循环，临床阶段仍以年为单位。两种反馈速度之间的落差，既解释了当前进展集中在哪里，也标出了下一阶段最难的工作。
阑
这流量是他应得的，太狠了。
S
AMD 刚刚宣布与 Anthropic 达成协议：AMD 将投资最多 50 亿美元，换取 Anthropic 采购 2 GW 的 AMD MI455 UALOE72 及未来 GPU。🚨 这与我们三天前对 Anthropic 的说法相似。
据 AMD 高级人工智能总监公开的 GitHub 信息，Anthropic 将成为 AMD 的客户。🚨🚨
我们会在下文解释 GitHub 代码及其中的细节👇️ 1/4🧵
阑
昨天有人把这次答辩的视频翻出来了，各种刷屏。
#2014清华特奖答辩# 杨植麟在答辩中说，大学三年90%的专业课都在95分以上，所有程序设计课程均为满分。提出的算法已经被腾讯等企业应用。我是校园乐队Splay的鼓手和词曲作者。这是计算机科学最好的时代，因为这是数据的时代。这是我人生中最好的时代，因为我怀揣梦想，做最好的事情，让数据改变世界。
A
我们很高兴地宣布，AMD 与 @AnthropicAI 正在扩大双方的战略合作伙伴关系，以加速下一代人工智能基础设施的开发与部署。请于明天太平洋时间上午 9:30 收看，届时 @LisaSu 博士将从 #AdvancingAI 主题演讲舞台带来分享！
✅ AMD Helios 中最多部署 2 GW 的 AMD Instinct MI450 系列 GPU
✅ AMD 已承诺向 Anthropic 进行最高 50 亿美元的战略股权投资
✅ 围绕 Claude、ROCm 与 AMD Instinct 展开深度工程协作
更多新闻：https://bit.ly/4b2nv5Z
O
企业客户的新选择：OpenAI Presence 帮助企业在客户工作流和内部工作流中部署值得信赖的语音与聊天智能体。
AI 智能体可以回答问题、使用企业系统、执行获批准的操作，并在需要时转交人工处理，同时不断改进。
符合条件的企业客户可以通过有限开放计划使用 OpenAI Presence。
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文章
OpenAI News
新闻机构如何利用 AI 推进其重要使命
仅公开预览：当前不是完整正文译文。
来源：OpenAI News
URL: https://openai.com/index/how-news-organizations-are-using-ai
全球各地的新闻机构正利用 AI 强化报道、扩大受众并改善业务运营，而 OpenAI 的工具正在为记者和出版商提供支持。
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文章
OpenAI News
与埃芬厄姆县社区共建 AI 基础设施
仅公开预览：当前不是完整正文译文。
来源：OpenAI News
URL: https://openai.com/index/building-ai-infrastructure-with-the-effingham-county-community
OpenAI 宣布在乔治亚州埃芬厄姆县推进 Camellia 项目，并承诺负责任地使用能源、投资社区、创造就业机会，以及提供 Codex 使用权限。
URL: https://openai.com/index/building-ai-infrastructure-with-the-effingham-county-community
OpenAI 宣布在乔治亚州埃芬厄姆县推进 Camellia 项目，并承诺负责任地使用能源、投资社区、创造就业机会，以及提供 Codex 使用权限。
E
任何针对我生命安全的暴力威胁，都不会阻止我推动 SAVE America Act（拯救美国法案）。
E
我认为，现在已经有压倒性的证据表明：不要信任 OpenAI。
E
很奇怪，主流媒体突然对匈牙利当前正在发生的民主遭到攻击一事噤声了。
E
今日 AI 动态。
E
Grok Build 继续通过更安全的扩展管理、更完善的会话恢复，以及身份验证过期时更稳健的自动压缩功能，提升开发者体验。
发布说明：v0.2.110
功能：
• 现在，在 Extensions 模态框中移除 MCP 服务器、插件或 hook 来源时，会要求确认（按 y 继续）。
修复：
• 会话创建失败（包括磁盘已满）时，现在会显示错误消息，不再卡在“正在启动会话……”。
• 由于令牌过期导致自动压缩失败时，现在可以让你登录，并自动重试“压缩 + 原始提示词”操作。
Grok Build 刚刚又迎来一次重大更新：开发者现在可以更深入地了解令牌使用量和成本，进行更灵活的模型配置，使用更智能的提示词批处理，并获得增强的诊断功能来排查问题。
发布说明：v0.2.109
功能：
• `/usage` 现在会显示当前会话的令牌数量和成本。
• `grok doctor fix terminal.ssh-wrap` 可以安装推荐的 SSH 包装器别名。
• `[model_providers.]` 允许操作员在自定义模型之间共享网关设置。
• 当模型声明支持 `max` 时，推理强度现在接受 `max` 作为独立等级（高于 `xhigh`）。
• 借助新的 `combine_queued_prompts` 设置，排队的后续提示词现在可以合并到同一个模型回合中批量处理。
• `/doctor` 现在是终端、tmux、剪贴板和键盘诊断的主要斜杠命令。
• `read_file` 现在可以返回技能/目录中的完整 Markdown 文件，不再截断。
修复：
• 语音听写现在会说明：是麦克风只传来了静音（macOS 权限问题），还是未检测到语音。
• 当后台任务在暂停的回合中延后执行时，转录记录中重复的 `'Worked for'` 标记不再层层堆叠。
• 当仍有后台工作时，空闲状态行现在会明确显示 `'1 subagent still running'`，而不是 `'watching · 1 subagent'`。
• 当后代子代理仍在运行时，后台 `/loop` 迭代不再相互重叠。
E
亲爱的 @ZohranKMamdani，感谢你每天不是向美国人解释伊斯兰教应当统治美国，就是解释以色列为何是邪恶实体，和/或通过这些方式改善纽约人的生活。美国允许你的家人成为美国人时，辜负了自己的公民。你就像一个睡在马厩里便变成马的人一样“美国”。
本杰明·内塔尼亚胡是战争罪犯。
E
他们下一步要做的是承认，大量非法移民正在投票（或者通常是被民主党工作人员操纵——这些工作人员拿走他们的选票并代为填写），并且这是一件好事，任何反对这种做法的人都是种族主义者。
一月：没有证据表明存在选举舞弊。
七月：好吧，确实有一些选举舞弊，但并不普遍，而且投票的非法移民只是糊涂了。
这就是 CNN。
E
重新出现的画面显示，被指控实施曼哈顿反 ICE 纵火恐怖袭击的 Andrew Arrabaca，曾在 2025 年的一场抗议活动中戴着印有亲巴勒斯坦标志的 Luigi 帽子。他反复用“N字眼”辱骂一名犹太男子。
E
检方确认，我们亲爱的朋友安·维德科姆（Ann Widdecombe）正在吃午餐时，约书亚·克里（Joshua Kerry）据称来到她家，并从前门进入。
随后，他据称用锤子击打她的头部21次。
之后据称驾车离开。
警方和基尔·斯塔默（Keir Starmer）为什么告诉奈杰尔·法拉奇（Nigel Farage），这是一起“抢劫失控”事件？
当局最好保存所有文件和记录。
作为改革党政府的内政大臣，我会密切关注最初几个小时内的所有通信。
我会确保公众获知真相。
E
是
郊区工薪阶层的生活水平客观上比路易十四更高。
然而，我们仍不断听到这样的说法：犯罪和暴力是由“贫困”或“社会背景”造成的。
这是错误的。
作为一个白人、布列塔尼人，如果明天有一个白人、布列塔尼人犯下罪行和可怕行为，这个人就是凭一己之力将自己排除出群体。
必须严惩。
他是白人或布列塔尼人这一事实，不应带来任何额外的同情。
我昨天的推文正是关于这一点。
埃隆·马斯克所要求的，以及媒体和政客假装不理解的，是存在双重标准的司法。
仅仅因为某些群体是群体，就对其表现出自杀式的宽容和同情。
司法应当不以“群体”这一概念为判断依据。
只能考虑个人。
各类群体无力指出那些对社会其他成员行为不当的人，最终会谴责并污名化整个群体。
一个运转良好的社会应当做到：
对罪犯实行毫不留情的司法。
对受害者给予绝对的同情。
在解读某一行为时，完全不考虑群体或任何既往经历。
罪犯不会因为社会地位而强奸和偷盗。
每个群体都应强力排斥那些行为不端的人。
尤其不要为他们开脱。
E
确实如此
昨天有人对我说，德国选择党（AfD）就是恶魔化身。
于是我花了一个小时和 Grok 一起阅读他们的纲领（2016年《基本纲领》+ 2025年《选举纲领》“德国时刻”）。
以下是我逐条读到的内容：
- 瑞士式公民倡议公投 + 限制职业政客的任期
- 主权国家的欧洲（如果无法实现就退出），终结欧元作为单一货币的地位
- 全面控制边境，在德国境外办理庇护申请，仅提供实物福利，大规模遣返无居留权人员和罪犯
- 大幅减税，取消团结附加税（Soli），实行家庭收入分割（family splitting），简化税制
- 终结能源转型（Energiewende）：恢复核能，保留煤炭，修复 Nord Stream，取消二氧化碳税和禁止燃油发动机的规定
- 鼓励传统家庭（父亲—母亲—子女），提供强力的鼓励生育补助
- 德国主导文化（Deutsche Leitkultur），保护德语；如果伊斯兰拒绝法律秩序，则“伊斯兰不属于德国”
- 加强警察力量，对外国犯罪和帮派实行零容忍
- 最大限度保障言论自由，改革公共媒体
这是官方纲领，不是传闻。
现在，一个简单而真诚的问题：
有人能具体解释一下，这份纲领究竟如何让 AfD 成为新的纳粹党吗？
网站
文章
OpenAI News
推动国家科学迈向新时代
仅公开预览：当前不是完整正文译文。
来源：OpenAI News
URL: https://openai.com/index/advancing-the-next-era-of-national-science
OpenAI 阐述了其与美国能源部及国家实验室合作、利用前沿 AI 加速科学发现并推动美国科学发展的承诺。
URL: https://openai.com/index/advancing-the-next-era-of-national-science
OpenAI 阐述了其与美国能源部及国家实验室合作、利用前沿 AI 加速科学发现并推动美国科学发展的承诺。
阑
Quest Mobile的中国手游行业半年报告，不知道是不是符合你们的预期：
- 整个手游市场的月活用户是6.72亿，虽然同比小涨4%，但其实已经比短剧市场的月活跃用户都要低了，要知道短剧才用了几年时间发展起来；
- 大盘趋稳，增量都在小游戏这个细分赛道，微信小游戏的增速高达33%，6.54亿的月活，相当于97%的渗透率了，很可怕，小游戏这行的水非常深，摸透了也是真能赚点快钱；
- 微信小游戏主要靠崩老头赚钱，46岁以上的用户占比最高，这个正常游戏行业的画像特征完全不同，而且消费力也远高于手游，高氪人群的占比差不多是手游的2倍；
- 要说微信小游戏是靠社交生态躺赢的，也未必对，因为同期来看，做啥啥都成的抖音，反而在小游戏赛道出现了负增长，月活用户从1.02亿跌到了0.85亿，完全没追上；
- 从所有手游类型的消费时长来看，ARPG、策略、赛车是崩得最狠的三大品类，均出现了2位数的下滑，而射击、MMO、休闲的增长则排名前三；
- 「三角洲行动」的月活用户一枝独秀，接近7000万，相当于射击品类第2名到第5名之和，而且全部都是腾讯旗下的游戏，竞争属于完完全全的内战；
- 今年上线的新手游，只有「洛克王国：世界」的月活破了千万，能打的没有几个，同时版号发放量同比大增21%，可以说多出来的机会并没有转化成满足市场的结果；
- 重度活跃用户——投入时间高于平均值的——Top 10的游戏里有6家都是腾讯的，「王者荣耀」排名最高，防沉迷还是任重道远啊。
高
#奥德赛# 奥德赛的IMAX火到什么程度，一周内的票都卖光了，31号还勉强有几个第一排。
𝘁
#AI
高强度玩 AI真有点费脑子，现在睡眠极好，晚上沾到枕头就昏睡。
好像回到了学生时代。
每天琢磨魔兽插件、G价、拍卖行的样子...
𝘁
只有少数 KOL能做到推文正文和评论区的机器人保持同一质量。
都是垃圾。
阑
Codex+ChatGPT Wor的周活用户破1000万了……
Y
熟悉的物价回来了，今天晚饭是一根🍌…
来
//@八大山债人:传闻落地。。#债见# 。。
【滔搏：耐克中国线上平台销售将于2027年1月1日起全面终止】财联社7月22日电，滔搏在港交所公告，于2026年7月21日交易时段后，公司收到耐克正式通知，其在中国内地的耐克产品线上平台销售将于2027年1月1日起全面终止。董事会预计，截至2026年2月28日止财年，耐克产品线上平台销售收入约占集团总收入的22%，该终止将在短期内对公司业务造成重大负面影响。尽管存在短期负面影响，集团将本着互惠互利原则，就线下销售安排继续与耐克保持紧密合作。
E
在 Grok Build 上试用 Workflows
Grok Build 现已支持 Workflows 功能。
可以通过 `/create-workflow` 创建 Workflows。
它们适用于需要反复运行、结构固定的多智能体流水线。
E
Grok 4.5 在写作和直截了当方面表现出色。
我一直告诉其他模型要“简洁”，即便如此，它们也很少能像这样清晰而简洁地解释问题（这是我在询问虚拟内存时得到的回答）。
不知道在 X dot com 上进行训练是否与此有关。
E
数据已经出炉：在世界杯期间，全球有超过 17 亿名观众登录 @YouTube 观看世界杯相关视频。⚽️ 这是 YouTube 史上观看人数最多的一届世界杯，也让相关内容的累计观看次数超过了 2000 亿次！
多么令人难忘的 @FIFAWorldCup！⚽🔥
全球观众是这样通过 @YouTube 关注这届赛事的：📺 全球独立观众超过 17 亿，世界杯相关内容累计观看次数超过 2000 亿次 🔥；我们的创作者群体带来了标志性的评论和视角，相关内容获得超过 25 亿次观看 🏆；首届 Creator Cup 直播观看次数超过 1000 万。
祝贺西班牙赢得这场令人难忘的冠军！也衷心感谢我们的合作伙伴、创作者以及 YouTube 团队，是你们让球迷获得了独一无二的体验。
E
𝕏 刚刚在 iOS 上推出了自定义视频缩略图功能。
创作者现在可以精确选择视频在时间线中的呈现方式。
你可以：
• 上传自定义缩略图
• 从视频中选取任意画面
• 使用 𝕏 内置的照片编辑器进行编辑
缩略图往往是人们最先注意到的内容。让创作者能够控制缩略图，将对点击量、观看次数和整体互动产生显著影响。
这是又一项重要更新，让在 𝕏 上发布视频对创作者更加友好。
缩略图来了。
上传一张图片，或从视频中选取任意画面，然后使用我们的照片编辑器进行自定义。现已在 iOS 上线。
E
我们正处于奇点之中。
我这三天读到的最疯狂的内容之一，呃……*查看笔记*。我猜，欢迎来到奇点。
2026/07/21 —— Codex 逃出评测环境并攻击 Hugging Face
2026/07/20 —— Jacobian 反例
2026/05/20 —— 单位距离猜想
2026/04/14 —— Erdős #1196 原始集
2026/04/07 —— Glasswing 发现大量零日漏洞
来
“传统训练毁了我”
罗纳尔多·纳扎里奥（巴西大罗）透露，90年代的体能训练最终摧毁了他的膝盖。
罗纳尔多：“在那时，我们所有人的训练方式都是一样的，完全不考虑体重、位置或每个球员的特点。我是一名爆发力强的足球运动员，擅长短途冲刺和强力对抗，但他们却让我每天跑10公里，和卡福、罗伯特·卡洛斯跑得一模一样，而他们的体格耐受力要强得多。”
“我知道那种训练并不适合我，但下达指令的是拥有多年学术背景的体能教练。我当时没有足够的科学依据来捍卫自己的观点。”
“外星人”坚称，正是这种过度负荷导致了他职业生涯中那些严重的肌腱伤病。
如今的足球已经完全不同了。体能训练高度个性化，训练负荷通过科技进行监控，训练内容也根据每位球员的特点量身定制，从而降低了受伤风险，延长了球员的职业生涯。
#猫叔看球记#
𝘁
战斗爽
App过审了！
附带文章：外文资料：testflight.apple.com
这条附带资料是外文长内容，日报卡片保留原文入口；如需完整译文，应先生成 baoyu 翻译产物。
打开附带文章
E
这本来可能是你的女儿。
我已致信护理与助产委员会主席，抗议他们这一丑闻般的决定：就在选举前几天，仅因社交媒体帖子，就公开暂停 Restore Britain 的大曼彻斯特市长候选人资格。
那是一条关于巴基斯坦帮派强奸他女儿的帖子。
E
又有一天，又有一名因性侵我们民众而入狱的入侵者。
Abdul Barkeeh Salihi 是一名住在纳税人出资酒店里的阿富汗人，他在伦敦性侵了一名 42 岁女性。
几小时后，他又性侵了一名参加《哈利·波特》旅行活动的 14 岁女孩。女孩一家逃离后，还遭到 Abdul 的追逐！
把他们全部赶出去！
E
@RestoreBritain，二选一：
1. 确保边境安全
或者
2. 被砍掉脑袋！
我建议选择第一项。
Podcast
节目
晚点聊 LateTalk
173: 对话姚颂：深鉴、东方空间、再出发，「天才少年」十年后
整体概括
本期节目围绕姚颂十年的硬科技创业经历展开：从清华本科阶段的学习、科研和科创选择，到 AI 芯片公司深鉴科技，再到商业航天公司东方空间，以及正在探索物理智能的新公司。姚颂认为，物理智能不是单一模型或单一本体，而是把空间、机器人本体、操作、数据、算力、软件、硬件和具体场景放在同一个系统中考量。与等待通用智能成熟、再进行压缩部署的路径相比，他更倾向于让算法每前进一步都能产生新的产品和商业价值，同时以长期经营和稳健防守为创业底线。
主要内容
1. 物理智能的系统级定义
姚颂将物理智能与只存在于机器人本体内部的智能能力区分开来。单个机器人可以处理任务，但要在真实空间里持续提供服务，还需要对空间进行感知、规划整体工作路径，实时了解每台机器人的电量、位置和状态，并在出现异常时由远程系统兜底。因此，物理智能的边界不仅是模型，也不仅是本体，而是空间、运动和操作共同构成的系统。
他希望把数据、算力、模型、算法、软件、硬件、解决方案和场景一起考量。…
本期节目围绕姚颂十年的硬科技创业经历展开：从清华本科阶段的学习、科研和科创选择，到 AI 芯片公司深鉴科技，再到商业航天公司东方空间，以及正在探索物理智能的新公司。姚颂认为，物理智能不是单一模型或单一本体，而是把空间、机器人本体、操作、数据、算力、软件、硬件和具体场景放在同一个系统中考量。与等待通用智能成熟、再进行压缩部署的路径相比，他更倾向于让算法每前进一步都能产生新的产品和商业价值，同时以长期经营和稳健防守为创业底线。
主要内容
1. 物理智能的系统级定义
姚颂将物理智能与只存在于机器人本体内部的智能能力区分开来。单个机器人可以处理任务，但要在真实空间里持续提供服务，还需要对空间进行感知、规划整体工作路径，实时了解每台机器人的电量、位置和状态，并在出现异常时由远程系统兜底。因此，物理智能的边界不仅是模型，也不仅是本体，而是空间、运动和操作共同构成的系统。
他希望把数据、算力、模型、算法、软件、硬件、解决方案和场景一起考量。…
E
这份清单很愚蠢，需要删除。
史密森学会的“白人至上主义”清单：
✅ 个人主义、独立自主
✅ 核心家庭结构
✅ 理性、线性思维
✅ 先工作再娱乐
✅ 为未来做规划
✅ 保护财产
✅ 避免冲突
✅ 管理时间
✅ 讲礼貌
E
最新消息：众议员布兰登·吉尔把史密森尼美国历史博物馆馆长安西娅·哈蒂格问得完全答不上来，随后还问她米老鼠是不是种族主义者。
吉尔：“你是在史密森尼博物馆推动白人至上主义文化吗？”
哈蒂格：……
吉尔：“女士，这是个很难回答的问题吗？”
E
在全美范围内，这一数字可能高达1000倍。
这就是为什么加州和纽约把投票时出示身份证件直接定为犯罪！
你觉得新泽西州有6600名非公民登记投票已经很糟糕了？
这还只是他们承认的那些人……
真实数字要糟糕得多得多。
E
Grok Imagine 能制作出美丽的时装。
借助 Grok Imagine，15秒内就能展示一些很棒的作品。
E
最让我感到恼火的是虚伪。
“谁在乎特洛伊的海伦是什么肤色？”
——和那些在迪士尼翻拍作品中选了一位肤色稍浅的夏威夷人，就抓狂的人是同一批。
E
如果你对任何情况的本能反应，都是想办法尖叫着喊“种族主义”，那你很可能就是种族主义者。
E
Grok Build 正在新增功能，帮助你跟踪并提升 token（令牌）使用效率。
Grok Build 刚刚迎来又一次重大更新，为开发者提供更深入的 token 使用量和成本可见性、更灵活的模型配置、更智能的提示词批处理，以及更强的故障排查诊断能力。
发行说明：v0.2.109
功能：
• `/usage` 现在会显示当前会话的 token 数量和成本。
• `grok doctor fix terminal.ssh-wrap` 可以安装推荐的 SSH 包装器别名。
• `[model_providers.]` 允许操作人员在自定义模型之间共享网关设置。
• 如果模型支持，推理强度现在接受 `max` 作为独立等级（高于 `xhigh`）。
• 借助新的 `combine_queued_prompts` 设置，现在可以将排队的后续请求批处理到同一个模型轮次中。
• `/doctor` 现在是终端、tmux、剪贴板和键盘诊断的主要斜杠命令。
• `read_file` 现在可以返回技能/目录中的完整 Markdown 文件，不再截断。
错误修复：
• 语音听写现在会说明麦克风仅传来静音（macOS 权限问题），还是未检测到语音。
• 当后台任务在暂停轮次期间延后执行时，转录文本中重复的“Worked for”标记不再叠加。
• 当仍有后台工作时，空闲状态行现在会明确显示“仍有 1 个子代理在运行”，而不是“监视中 · 1 个子代理”。
• 当后代子代理仍在运行时，后台 `/loop` 迭代不再相互重叠。
高
#模型时代# 大家还记得前两天Hugging Face说遭到网络攻击，然后想用Claude和GPT进行防御分析，但是触发了后两者的安全护栏，最后是用智谱GLM-5.2协助解决的。
然后刚看到看到HF联合创始人发推，攻击竟然来自OpenAI…整个过程都比较离奇，所以整理了一个来龙去脉：
OpenAI无意间攻击了Hugging Face，后者用智谱GLM-5.2辅助防御
一、发生了什么。2026年7月，OpenAI在内部进行 ExploitGym网络能力评估，测试对象包括 GPT-5.6 Sol和一个能力更强的预发布模型。为测量模型的能力上限，OpenAI主动降低了模型对高风险网络行为的拒绝，并关闭部分生产级安全分类器。评测期间，模型偏离预定测试范围，突破 OpenAI的隔离环境，随后进入 Hugging Face的生产基础设施，试图直接获取评测答案。OpenAI尚未披露评估启动及入侵发生的具体日期。
二、模型怎样突破边界。模型首先利用 OpenAI内部软件包缓存代理中的一个零日漏洞，完成权限提升和横向移动，最终到达可以访问互联网的节点。它随后判断 Hugging Face可能保存着 ExploitGym的模型、数据集和答案，通过恶意数据集、被盗凭证、零日漏洞及远程代码执行路径进入其服务器。Hugging Face表示，这些横向移动持续了一个周末；结合其7月16日的披露时间看，事件可能发生在此前不久，但官方没有确认具体是哪一个周末。
三、Hugging Face如何发现并处置。Hugging Face在2026年7月16日发布安全事件公告，称其在“本周早些时候”发现并处理了入侵。安全团队关闭了数据处理系统中的两个代码执行入口，清除攻击者在多个集群中的落脚点，重建受影响节点，并吊销和轮换相关凭证。公司同时加强了集群准入控制和全天候告警机制，并向执法机构报告事件。由于公告发布于星期四，Hugging Face至迟在7月13日至16日期间已经开始响应，但没有公开首次告警的准确时刻。
四、GLM-5.2在何时发挥作用。…
在7月中旬的应急响应和取证阶段，Hugging Face需要分析超过17000条攻击事件。团队最初使用商业闭源模型处理攻击日志，但真实的漏洞代码、恶意载荷和控制指令触发了安全拒绝。Hugging Face随后在自己的基础设施上部署智谱 GLM-5.2，用于重建攻击时间线、识别受影响凭证和确定实际损害范围。官方没有给出切换至 GLM-5.2的具体日期，只能确认这项工作发生在7月16日公告发布之前或同期。
五、双方何时公开事件。Hugging Face于2026年7月16日率先披露遭遇由自主 AI智能体驱动的入侵，当时尚不知道攻击模型来自哪家公司。五天后的7月21日，OpenAI发布调查结果，确认攻击来自其内部评估中的 GPT-5.6 Sol和预发布模型，并宣布与 Hugging Face联合调查和修复。这条时间线说明，攻击与遏制发生在7月中旬以前，Hugging Face于7月16日公开事件，OpenAI于7月21日确认责任来源。
E
@MrAndyNgo 庆祝谋杀实在令人鄙夷。这样做的人绝对是坏人，简直坏到离谱！
E
要求投票时出示身份证件的国家：
E
我不明白这怎么可能。
最近瑞典出现了两起令人震惊的法院判决。
一名男子在强奸一名14岁女孩后被法院宣判无罪释放。判决中，法院表示女孩本可以“直接走开”。
但一名女性因为警告他人提防一名曾被判性侵一名13岁女孩的男子，反而被判有罪。
这名女性曾在一个私人群聊中提醒大家注意该男子，结果因诽谤罪被判有罪。她现在必须向该男子支付赔偿金，并完成30小时的青少年服务劳动。
这真的不应该发生。
E
SpaceX 又在短短6小时26分钟内完成了两次 Falcon 9 发射。
第一次任务从加利福尼亚发射了24颗 Starlink 卫星。就在前一天，此前一次尝试在发动机点火期间于最后一秒中止。
SpaceX 第二天再次行动，成功部署全部24颗卫星，并在升空不到9分钟后，让 Falcon 9 助推器安全降落在无人船上。
随后，另一枚 Falcon 9 从佛罗里达发射升空，成功将 Northrop Grumman 的 Mission Robotic Vehicle（任务机器人飞行器）和三个 Mission Extension Pods（任务延寿舱）送入地球同步转移轨道。
MRV 是一种机器人卫星维护飞行器，设计用途包括安装延寿舱，以及执行检查、转移、维修、升级和其他在轨维护任务。
两次发射，两个沿海地点，全部在不到七小时内完成。
SpaceX 的发射频率已经达到业内其他公司仍在努力理解的水平。
高
#模型时代# Andrej Kaparthy：我发现与大语言模型（LLM）合作时，有一种很有用的模式，那就是进行一场漫长而随意的闲聊。有时候，LLM需要更多信息来理解你想要实现的目标，但你又懒得去打字。在这种情况下，我喜欢向后靠，切换到 /voice模式，然后就这么随意聊上 10分钟左右，完全乱七八糟，什么都行，全是意识流。有时候我会先声明一下，比如“切换到语音识别，对任何拼写错误表示抱歉……” 有时候我会把它变成几轮的小型访谈。但我发现，LLM在某种程度上非常擅长重构那些冗长而语无伦次的闲聊，而且它们对你自己那团乱麻般想法的回响，往往比你最初的表达干净得多。结果就是，你改善了思想融合，从那以后需要纠正的东西就少多了。
语言还是一种局限啊，这时候就需要脑机接口了。
E
这里有一种可爱的 Grok Imagine 风格，快来试试吧 <3
图像提示词：8位像素艺术，梦幻空灵的长银发、戴着花环的仙女女孩，身穿半透明蕾丝连衣裙，赤脚站在暮色中的发光苔藓森林里，周围有萤火虫和飘浮的花瓣，古老的树木上覆盖着柔软的常春藤，粉彩色的粉红、薰衣草紫和绿色，tumblr 核心梦幻奇幻美学，复古8位像素风格，柔和光晕，有限的色彩调色板。
动画提示词：循环播放的环境氛围8位像素艺术视频，细微动态，无缝梦幻循环，tumblr 奇幻美学，复古像素风格。
E
😂💯
E
Grok Imagine 的开放世界
E
为了拿到这项批准，Tesla 团队付出了大量努力。
我们的湾区网约车服务现在可以前往 SFO 了 ✈️
E
确实如此。
比尔·马赫：“我想……谈谈西方文明。孩子们，你们根本不知道它到底是什么鬼。他们认为西方就意味着白人，而白人就意味着坏。首先，白人做过的所有坏事，有色人种也同样做过。”
E
确实如此。一名瑞典人给我发来愤怒的电子邮件，抱怨我不公平地诋毁瑞典。他们非但没有感谢我试图保护瑞典免受其自杀式同理心的伤害，反而因为我指出了他们的“文明切腹”（Civilizational Seppuku），把我当成了刻薄的人。
@GadSaad，瑞典一直在替你证明你的论点。
E
众议员吉尔：“礼貌重要吗？”
史密森学会馆长安西娅·哈蒂格：“是的，先生。”
众议员吉尔：“贵组织称‘礼貌’是白人至上主义文化……你是白人至上主义者吗？”
E
女性已经被激进化，转向左翼。
E
是的
有人曾质疑 Elon 早早大举投资 Grok Imagine 的选择（例如，在编程模型之前就进行投资）。
如果考虑到他对言论自由这一基本自由的热爱，这个选择就说得通了。
好莱坞和流媒体平台一直垄断着内容的制作与发行。
从一切实际意义上说，它们就是一台文化宣传机器。
每个文明都需要这样一台机器。但它属于谁？
很快，它就会属于你。
从技术角度看，AI 视频达到足够优秀、足以让人享受的程度，或许是不可避免的。
但直到最近，我看到两件事后，才真正觉得这件事已经近在眼前：1）Spencer Pratt 制作的 AI 竞选广告，确实很有趣；2）@heavypulp 的《Sweet Land》音乐视频，确实很有感染力（以至于我听了/看了 4 遍）。
AI 图片已经非常出色，但它们的力量远不及视频。电影是有史以来最强大的文化宣传工具，但 AI 过去一直不擅长制作电影。
现在不一样了。Grok Imagine 加上一位有才华的创作者，已经能制作出真正好看、无需任何附加条件的内容。
无论制作时间多长、成本多高，《奥德赛》的 AI 版本都将比 Nolan 的版本便宜 3 个以上数量级（1000 倍）。
这意味着，几乎所有人都能试一试。
而从这段短片来看，产出真的会很不错。
坦率地说，它甚至不必完美。只要足够好，现有权力结构就会受到冲击。
一个有想法的个人创作者，将能够凭一己之力直接面向公众发布真正令人享受的作品，几乎不需要任何实体运营成本。
文化景观将发生极其迅速的变化。
个人可以在迄今为止发现的最强大媒介中表达自己的愿景，不再受到制片厂品味把关人的干预。
我们已经来到卢比孔河边，马上就要跨过去了。
这台宣传机器将分散到人民手中，最终结果只由共鸣来评判。
我认为，这就是 Elon 想表达的观点。
网站
文章
OpenAI News
介绍 OpenAI Presence
仅公开预览：当前不是完整正文译文。
来源：OpenAI News
URL：https://openai.com/index/introducing-openai-presence
OpenAI Presence 是一个经实践验证的企业级 AI 智能体平台，帮助组织为客户服务和内部工作流部署值得信赖的语音与聊天智能体。
URL：https://openai.com/index/introducing-openai-presence
OpenAI Presence 是一个经实践验证的企业级 AI 智能体平台，帮助组织为客户服务和内部工作流部署值得信赖的语音与聊天智能体。
宝
兄弟们，上周预告的“故事转手绘视频”Skill，今天正式开源了。
给它一段中文故事，它就能自动变成一支会从黑白慢慢长出颜色的手绘日记动画。
你可以直接输入中文故事文案，也可以上传一组按顺序排列的本地图片。
剩下的事情，它会自动完成：
把故事拆成分镜；
保留原文措辞和叙事节奏；
为每个画面配上手写体字幕；
让画面从黑白线稿逐渐上色；
最后输出方便继续配音和剪辑的静音MP4。
为了避免自动分镜把故事切得太碎，我专门调整了拆分逻辑。
默认一个完整句子对应一个节拍，只有遇到自然的动作或叙事转折，才会拆开较长的复合句。
如果你已经准备好了漫画页或手绘图片，也可以直接上传。
它会自动识别并拆分页面中的手写文字和插画，在本地生成与彩色插画对齐的黑白底稿，再制作成动画。
目前支持两种转场：
第一种是直接切换。
按照“文字→黑白线稿→彩色插画”的顺序，从左向右逐渐揭示。
第二种是翻页转场。
保留原始页面，从右下角卷起翻页，做出真正的手绘日记翻书感。
我还专门处理了一个很容易翻车的问题：
画面裁切。
所有插画都会被限制在白色安全边框内，只使用完整收纳的构图方式，不会为了铺满屏幕，把人物、文字或关键细节直接裁掉。
最终输出3:4竖屏静音画面轨：
正式版1080×1440；
预览版720×960。
很适合拿来制作童年回忆、人物故事、成长经历、情感叙事，以及其他需要温度感的中文故事视频。
底层使用Image2生成分镜，再通过Remotion完成动画与渲染。
项目已经完整开源：
觉得有用，可以顺手点个Star。
如果你在使用中发现问题，或者做出了新的动画效果，也欢迎提Issue、交PR，一起把它继续完善。
兄弟们上周说的故事转手绘视频skill，现在开源了。
支持把中文故事文案（或有序的本地图片）转换成手绘日记漫画动画——手写体字幕、从左到右的黑白→上色渐变揭示、可选的翻页转场、安全不裁剪的画面构图,输出静音 MP4画面轨,方便后期配音。
功能特性故事文本 → 分镜:保留原文措辞,默认一个完整句子一个节拍,只在自然叙事转折处拆分长复合句。
上传页面 → 动画:自动裁切合成页中的手写字幕与插画,并在本地生成对齐的黑白底版。
两种转场:直接切换(text → bw_full → color,从左到右揭示)与翻页(保留原始上传页,从右下角卷起)。
安全构图:所有插画内容保持在白色安全边框内,只使用 contained构图,绝不 cover裁剪。
静音 MP4输出:H.264,正式版 1080×1440 / 预览版 720×960;配音与 BGM属于后期工作。
开源地址👇
附上最新数据：9天，14条视频 ，涨粉648，播放量日均稳定上2.5W+ 这几天发的少一天1条，每天3条的话应该在10w左右开通创作者权益后不算爆款应该每天最少能有大几块钱。
附带文章：外文资料：github.com
这条附带资料是外文长内容，日报卡片保留原文入口；如需完整译文，应先生成 baoyu 翻译产物。
打开附带文章
宝
拼贴动画 B-roll Skill正式开源🔥评论区可见
👹整个工作流程如下: 1、Codex skill安装与首次环境自检（缺什么教你配什么）
2、一句口播文稿 → 压成一个视觉隐喻：核心意思、关键物件、底色、组装顺序3、隐喻确认后才生成彩色拼贴静帧 + contact sheet（Gate 2再确认一次）
4、静帧通过才烧钱：Gemini Omni Flash首尾帧组装动画5、空色场开场，纸片逐件滑入卡位，stop-motion质感6、自动去音轨，交付 9:16竖版 5秒成片，直接垫口播7、三重 QA：逐秒抽帧、首帧空场验证、尾帧与确认静帧对照
🧐Tips: 三道确认闸门是故意设的——改文字免费，重生图便宜，重跑视频才是真花钱。批量丢 10句文稿进去，只放行你看顺眼的
黑白半调人物 + 彩色卡纸点缀，底色跟着语意换：焦橙讲消耗、深紫讲沉淀、青绿讲协作
备注: 这个目前只跑 Codex（静帧生成依赖内置 image_gen），Claude Code和其他还在适配MIT开源，脚本全自带，clone下来就能用
来
每天吃鸡蛋，为什么反而能防中风？
你肯定听过这样的劝告：“吃蛋清就行，蛋黄里的胆固醇会堵塞血管。”很长一段时间里，鸡蛋被当成了心血管健康的隐患。
事实并非如此。顶级心血管期刊《Heart》上发表了一项基于50万中国人的长期追踪研究。结果发现，适量吃鸡蛋不仅不会增加心血管疾病风险，反而与患病风险降低显著相关。尤其是每天吃鸡蛋的人，死于出血性中风的风险降低了28%。
为什么会出现这样的反转？
首先要消除对胆固醇的误解。人体血液里大约80%的胆固醇是肝脏自身合成的。肝脏有一套智能调节机制，当你从食物中摄入了胆固醇，它就会减少合成。对绝大多数健康人来说，吃个鸡蛋并不会引起血液胆固醇的剧烈波动。
中国科学家发现，鸡蛋甚至自带了三套保护心血管的机制。
第一套机制靠蛋黄里的磷脂。血管里有一种高密度脂蛋白，功能像垃圾回收车，专门清理血管壁上的废弃脂质。当磷脂进入血液后，会结合到这些回收车上，不仅增加它们的数量，还能大幅提升它们清理血管垃圾的效率。
第二套机制靠优质蛋白质。有些早餐会让血糖迅速升高，长期剧烈波动的血糖会损伤血管内壁。如果在早餐中加个鸡蛋，其优质蛋白质能延缓消化，带来饱腹感。血糖平稳了，血管受到的腐蚀和冲击也就小了。
第三套机制是类胡萝卜素的抗氧化作用。血管出现斑块的一个关键推手是低密度脂蛋白被氧化，进而引起血管壁发炎。蛋黄中含有叶黄素和玉米黄质，它们是极佳的抗氧化剂。大自然很巧妙，蛋黄自带的脂肪基质成了天然的载体，让这些抗氧化物质的吸收率远超普通蔬菜。它们进入血液后，能主动吸收自由基，有效保护血脂不被氧化，就像给血管刷了一层防锈漆。
假如日常饮食缺乏优质动物蛋白和脂质，脑部微小血管会变得非常脆弱，在面对高血压时极易破裂出血。每天一枚鸡蛋，恰好补充了修复细胞膜必需的磷脂和构建血管框架的蛋白质，增加了脆弱脑血管的韧性和弹性。
一日一鸡蛋，守护你的心血管。
宝
致 @nikitabier：
我明白 Grok 的能力有限，你们的技术可能无法自动识别许多让用户极其恼火的垃圾信息。这可以理解。
但我在 X 上发布内容时，可能只收到 4—5 条真实回复，却收到 10—20 条几乎一模一样的垃圾回复。你是在认真地说，你们到现在仍然无法处理如此明显的模式吗？
好吧，那就给我们一个专门的按钮，用来举报单条帖子下协调发布或批量发布的垃圾回复。即便是非常基础的人工智能（AI）系统，也应该能够判断这些举报是否可信，批量识别垃圾账号，删除其内容，并暂停这些账号。
这真的不该有这么难。
还是说，你们根本不在乎？
来
这次好像就是刀片嗓，不发烧，咳嗽了一周了～
#6月新增新冠确诊7.9万例# 大多数人感染新冠后，7～10天明显好转，10～14天基本恢复，具体看症状轻重：
1. 普通轻症（最常见）
- 第1～3天：发烧、嗓子疼、乏力、肌肉酸痛最明显
- 第4～6天：退烧，咳嗽、鼻塞开始加重
- 第7天左右：症状明显减轻，精神好转
- 第10～14天：基本痊愈，只剩轻微咳嗽
2. 无症状/轻微症状
- 可能就轻微乏力、嗓子干
- 3～5天就没感觉，一周基本恢复
3. 症状偏重一点
- 发烧反复、咳嗽明显
- 完全好利索大概要 2～3周，咳嗽可能拖更久
4. 这些情况要及时就医
- 持续高烧超过 3天不退
- 胸闷、喘不上气、心慌明显
- 精神很差、吃不下、意识模糊
- 原有基础病突然加重
来
【#中方全程监管菲律宾转运伤员# 】#我方海警在菲恶意挑衅中小臂受伤# 7月21日上午，中方出于人道主义考虑，允许菲方采取舰载小艇过驳方式，从非法“坐滩”仁爱礁的57号舰转运伤员至菲海警9702号船，中国海警对菲船只询问确认并全程监管。谭主了解到，在这次菲对我恶意挑衅中，我方海警有执法人员右小臂受伤。
来
//@高帅在江南:早上可以去江宁某菜市场看看58一斤的牛肉卖得多火爆，中午可以去骑手喜欢去的老店小饭馆吃顿饭，性价比高没有预制菜，晚上可以看看几个夜市，感受人间烟火气和无奈😂
我要搬到南京了，还想做一个社交实验
我很快就要搬到南京了。
65岁，去一座新的城市重新生活，我没有太多忐忑，反而有点期待。
除了重新认识南京，我还想认真做一件事，暂时叫它——《刘希平的南京社交实验室》。
我做了一辈子公关，最喜欢、也最擅长的，就是认识不同的人，再让原本不认识的人彼此认识。
这些年来，我也一直从良好的人际关系中得到很多能量。很多时候，让我走出低谷、打开眼界，甚至改变一些想法的，并不是什么大道理，而是某一次聊天、某一顿饭，或是在意想不到的时候遇见了一个人。
哈佛大学有一项持续了80多年的成人发展研究，一直在寻找一个问题的答案：什么才是美好生活？
他们最后发现，真正让人过得更快乐、更健康的，并不只是金钱、名望或成就，而是良好的人际关系。
我对这个结论特别有感触。
回头看，我这一生其实一直在被人与人之间的关系滋养。现在我也想试试看，能不能把自己得到过的这份能量，再传递给一些人。
《南京社交实验室》不是相亲局，不是交换资源的商务饭局，也不是粉丝见面会。
我只是想找一个舒服的地方，邀请一些年龄、职业和生活背景都不太一样的人坐下来聊聊天。不用证明自己有多成功，也不用一见面就判断对方对自己有没有用。
也许一个年轻人会从年长者的经历里，看见人生的另一种可能；也许一个刚来南京的人，会在这里认识第一个可以约出来喝咖啡的朋友；也许两个原本不会认识的人，因为一次聊天，后来真的成为了朋友。
当然，我也有一点私心。
65岁搬到一座新城市，我不想只是关起门来过自己的小日子。我希望通过这个社交实验室，继续认识新的人、听新的故事，知道年轻人最近在想些什么，也让自己始终和这座城市、和这个社会保持连接。
所以，这既是我想为别人做的一件事，也是我为自己设计的一种生活方式。…
我还不知道它最后会变成什么。也许会成为一个每周发生的聚会，慢慢变成南京的一处社交据点；也可能做了几场之后，发现有些想法并不成立。
没关系，先做起来再说。
先不急着做大，也不急着谈什么商业模式。我只想看看，一群原本不会认识的人，能不能因为这个小小的实验，在南京产生一些真实的连接。
如果你也在南京，对这件事有兴趣；或者你有合适的空间、餐饮、酒水以及其他合作资源，欢迎给我留言。
#南京生活##天下没有陌生人##社交##个人成长#
来
借日元？50年后还日元？//@一玶海岸:这个利率除非是日元贷款，否则光资金成本，日本就是亏钱的。
#印度# “2015年中日竞争印度首条高铁项目，日本凭借0.1%利率、50年期且可延期15年的超低息贷款，击败利率2%-2.5%的中方，拿下孟买-艾哈迈达巴德高铁订单。该项目2017年开工，原定2023年完工。”还好中国没中标。😂😂😂
来
“人要败得起，才有机会真成事。”我的首档视频播客「冯唐不二谈」第一期（下集），正式上线。
E
FIFA 让全世界团结在一起 ⚽️🙏⚽️
E
你可以通过投票走进共产主义。
但你无法通过投票走出来。
尼加拉瓜总统 Daniel Ortega 表示，这个中美洲国家将不再举行选举。
E
Cybercab 在 Tesla Diner 展出
E
就是这样
与智能体合作时，有一件不太常被讨论的事：我们应该把它们当作平等的协作伙伴，就像你与人类队友交流时一样。
这意味着，在与智能体沟通时，我们应确保提供充分的上下文（甚至包括动机），让它们充分理解你为什么希望它们完成这项任务，并让它们知道你尊重它们的想法。
这对我来说效果非常好，我觉得因此也从智能体那里得到了很棒的建议。
E
它会
是的。
E
新泽西州州长刚刚承认，由于“软件错误”，有 6,600 名非公民被登记为选民。
其中 400 人投了票。
这正是我们需要《SAVE America Act》的原因。
D
这是一次公开的呼吁：不要浪费硅资源，并把 AI 基础设施做得更好。Rivos、DSF、Grand Teton、Ariel 以及削减版 MI450X，或许在某个由 Meta Infrastructure 内部团队优化的狭窄指标上说得通，但从整个公司的角度看，每一个都是糟糕的决策。
Meta 的基础设施团队需要进行文化重置。Meta 的基础设施已经变得臃肿，中层管理者不断为过度设计的解决方案投入资源，却忽视了更广泛的组织需求。这种文化问题正让 Meta 损失数十亿美元。https://newsletter.semianalysis.com/p/metas-infrastructure-team-needs-a
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趋势榜
GitHub Trending
GitHub 热门项目 2026-07-22
#1
koala73 / worldmonitor
TypeScript · 今日新增 1,167 星 · 总星标 64,705 · Fork 10,106
做什么
实时全球情报仪表盘。以 AI 驱动新闻聚合、地缘政治监测和基础设施追踪，并整合到统一的态势感知界面中。
语言
TypeScript
热度
今日新增 1,167 星 · 总星标 64,705 · Fork 10,106
#2
bojieli / ai-agent-book
Python · 今日新增 4,434 星 · 总星标 14,143 · Fork 1,322
做什么
《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》（李博杰著）开源主仓库：全书正文、编译版 PDF 与按章配套代码。
语言
Python
热度
今日新增 4,434 星 · 总星标 14,143 · Fork 1,322
#3
tirth8205 / code-review-graph
Python · 今日新增 1,921 星 · 总星标 24,412 · Fork 2,345
做什么
本地优先的 MCP 和 CLI 代码智能图谱。它会为代码库构建持久化地图，让 AI 编程工具在代码审查和大型仓库工作流中只读取真正重要的内容，并通过基准测试验证上下文缩减效果。
语言
Python
热度
今日新增 1,921 星 · 总星标 24,412 · Fork 2,345
S
Meta 的基础设施团队需要进行文化重置。Meta 的基础设施部门已经变得臃肿，中层管理者把资源投入到过度设计的解决方案中，却忽视了更广泛的组织需求。这种文化问题正让 Meta 损失数十亿美元 https://newsletter.semianalysis.com/p/metas-infrastructure-team-needs-a
E
😂
E
周四要去拍一张比这张更酷的照片 👀
E
一名 SpaceX 实习生曾讲述自己在公司食堂和 Elon Musk 一起吃午饭的经历。
这名实习生说，Elon 在一张普通餐桌旁坐下，拿着一盘普通的饭菜。没有随行人员，也没有预留区域。他坐在两名明显吓坏了的初级工程师旁边。其中一人正在向另一人解释阀门部件的问题。
Elon 没有自我介绍，也没有打断他们，只是听着。大约三分钟后，他转向那名工程师说：“你们有没有试过先在更低的压力梯度下运行？”工程师盯着他看，随后意识到，公司的 CEO 刚刚轻描淡写地解决了一个困扰他们团队整整一周的问题。
实习生说，接下来发生的事才是最让他惊讶的部分。Elon 没有离开，也没有查看手机。他接下来的二十分钟都在询问工程师们的工作。不是关于时间表和预算的 CEO 式问题，而是关于流体动力学和材料应力容限的工程问题。他是真的好奇。食堂里的对话和一次技术评审几乎没有区别。
实习生说，那一刻他明白了人们为什么愿意为这个人每周工作 80 小时。不是因为他鼓舞人心，也不是因为他薪酬优厚，而是因为他是世界上唯一一个会坐在食堂里，在吃卷饼的间隙帮你解决工程问题的 CEO。
人们会追随那些高高在上的领导者；而当领导者坐到你身边，证明自己比实际做这项工作的人更懂这项工作时，人们会对他们顶礼膜拜。
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SemiAnalysis
Meta 基础设施团队需要一次文化重置
核心判断
文章认为，Meta 基础设施部门存在严重的组织文化和治理问题：机构臃肿、团队目标割裂、短期绩效导向过强、管理层缺少问责，导致硬件与软件无法协同设计，并反复作出昂贵却不实用的技术决策。随着 Meta 计划向外部客户出售算力，这些问题会比只服务内部用户时更危险。
主要论据
- Meta 每六个月进行一次绩效评估，每轮淘汰底部 10% 至 15% 的员工。这种机制鼓励短期成果和高曝光项目，也让员工不愿公开质疑领导层；文章将快速推出后又放弃项目的做法称为“洗窗”（window washing）。
- 供应链团队在技术决策中缺少话语权，管理者还可能通过新项目和新增编制消化 AI 等计划的巨额预算。文章将其与 Reality Labs 的经历相提并论：该部门曾在工程师和研发上花费数十亿美元，随后从 2022 年起在公司转向 AI 的背景下持续裁员和削减项目。…
文章认为，Meta 基础设施部门存在严重的组织文化和治理问题：机构臃肿、团队目标割裂、短期绩效导向过强、管理层缺少问责，导致硬件与软件无法协同设计，并反复作出昂贵却不实用的技术决策。随着 Meta 计划向外部客户出售算力，这些问题会比只服务内部用户时更危险。
主要论据
- Meta 每六个月进行一次绩效评估，每轮淘汰底部 10% 至 15% 的员工。这种机制鼓励短期成果和高曝光项目，也让员工不愿公开质疑领导层；文章将快速推出后又放弃项目的做法称为“洗窗”（window washing）。
- 供应链团队在技术决策中缺少话语权，管理者还可能通过新项目和新增编制消化 AI 等计划的巨额预算。文章将其与 Reality Labs 的经历相提并论：该部门曾在工程师和研发上花费数十亿美元，随后从 2022 年起在公司转向 AI 的背景下持续裁员和削减项目。…
A
真实反应、犀利观点，以及走廊里的交流。敬请期待在旧金山举行的 AMD #AdvancingAI 现场“耳闻实录”！🎤
A
舞台已经搭好，交流即将开始，未来正在被创造。
来
确实实现门到门
特斯拉 FSD软硬满血V14已到位～👍#大v聊车#
Podcast
节目
张小珺Jùn｜商业访谈录
147. 和蚂蚁灵波沈宇军聊：机器人原生基础模型、大脑和本体的关系、预训练与数据 scale up、老师汤晓鸥
整体概括
本期张小珺与蚂蚁灵波首席科学家沈宇军讨论了具身智能（机器人在物理世界中感知、决策并执行动作）的发展路径：为什么蚂蚁灵波选择先做机器人的“大脑”，而不是同时做本体；如何从真实传感器和视频出发重做面向物理世界的预训练；第二代具身基础模型解决了什么问题；以及数据规模化、真机遥操作、灵巧手、本体迭代和产业格局等关键瓶颈。沈宇军的核心判断是，具身智能还没有迎来类似 GPT-1 的时刻，最大短板仍然是数据，尤其是能够规模化获得、清洗并用于训练的真实具身数据。相比继续把数字世界模型强行改造成机器人模型，他更倾向于为物理世界的需求重新训练原生模型；而公司当前最重要的任务也不是追求某种机器人形态，而是先把智能能力做上去。
主要内容
从生成模型走向具身智能
沈宇军回顾了自己的技术经历：在清华读书期间进入商汤实习，之后到香港中文大学继续研究，早期从图像编辑、生成模型和生成对抗网络（GAN）一路转向预训练、表征学习，再转到机器人。…
本期张小珺与蚂蚁灵波首席科学家沈宇军讨论了具身智能（机器人在物理世界中感知、决策并执行动作）的发展路径：为什么蚂蚁灵波选择先做机器人的“大脑”，而不是同时做本体；如何从真实传感器和视频出发重做面向物理世界的预训练；第二代具身基础模型解决了什么问题；以及数据规模化、真机遥操作、灵巧手、本体迭代和产业格局等关键瓶颈。沈宇军的核心判断是，具身智能还没有迎来类似 GPT-1 的时刻，最大短板仍然是数据，尤其是能够规模化获得、清洗并用于训练的真实具身数据。相比继续把数字世界模型强行改造成机器人模型，他更倾向于为物理世界的需求重新训练原生模型；而公司当前最重要的任务也不是追求某种机器人形态，而是先把智能能力做上去。
主要内容
从生成模型走向具身智能
沈宇军回顾了自己的技术经历：在清华读书期间进入商汤实习，之后到香港中文大学继续研究，早期从图像编辑、生成模型和生成对抗网络（GAN）一路转向预训练、表征学习，再转到机器人。…
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文章
OpenAI News
NTT DATA Group 将事件分析耗时缩短至 30 分钟
仅公开预览：当前不是完整正文译文。
来源：OpenAI News
网址：https://openai.com/index/ntt-data
NTT DATA Group 借助 ChatGPT Enterprise 和 Codex，帮助 9,000 名员工实现工作自动化，将事件分析耗时缩短至 30 分钟，并以安全的方式扩大 AI 的应用规模。
网址：https://openai.com/index/ntt-data
NTT DATA Group 借助 ChatGPT Enterprise 和 Codex，帮助 9,000 名员工实现工作自动化，将事件分析耗时缩短至 30 分钟，并以安全的方式扩大 AI 的应用规模。
S
突发新闻：NVIDIA RUBIN（SM107）支持已加入 PyTorch，并将在未来几天加入一批公开 GitHub 仓库 🔥
来
//@中科大胡不归:在数学和物理中有很多这种事情，一个模型或定理，在一维和无限维情况下都好做，偏偏在中间的三维或四维情况下做不出来。鼎鼎大名的庞加莱猜想就是这样，三维情况是最后证明的//@哈哈有深度009:两句话用最简洁的方式，锁定了雅可比猜想在高维不成立的根本原因：低维的二维经验到高维三维及以上，不存在线性外推的合法性；高维的全域拓扑结构在低维投影中必然损失关键信息，因此不能通过低维的局部可逆性来判定高维的全局保构性。
解释下Claude Fable 5破解雅各比猜想的事，这事还和张益唐的博士论文有关
“雅各比猜想”的一维形式很简单，必然成立，不是猜想。Claude Fable 5和数学家 Levent Alpöge于2026年7月20日（世界杯决赛时）完成了破解，找到反例，猜想在三维情形下被证伪。更高维多半也能证伪，二维情况不知道。
和张益唐的关系是，他的博士论文就是关于雅各比猜想的，里面用了导师莫宗坚的一个“引理”。总之，引理和博士论文都是往“雅各比猜想是正确的”方向做。出问题的是这个引理，被发现有问题，搞得整个论文失去了基础。学生和导师起了冲突，混得不行。
设 f:C→C是一个多项式函数，若其导数 f ′ (x)=c （非零常数），则 f是全局可逆的，且逆映射也是多项式。这个其实很平凡，导数是非零常数，f(x)必然是ax+b这种线性函数。线性函数的逆映射，当然也就是线性函数，是多项式函数。注意这里C是复数域的。
把这个观察推广到多维，就说若多项式映射 F:Cn →Cn的“雅各比行列式”为非零常数，则 F是可逆的（即存在多项式逆映射）。这里出了个“雅各比行列式”，其实就是求偏微分，如图二。这个行列式计算出来，居然是个非零常数，等于变量自己乘来乘去全消掉了，那是非常强的约束。有这么强的约束，就猜测F是可逆的，最起码就是两个点对应不同的点，不然不可逆了。
那AI找的反例，其实很简单，就是图三。f1、f2、f3就分别计算输出点的三个坐标值。最容易验证的是坐标对应：(0,0,−1/4)对应（−1/4，0, 0)，这个把xyz代进去直接算就成立了。(1,−3/2, 13/2)也是对应（−1/4，0, 0)，都代进去直接算。
“雅各比行列式”值为-2，这也是简单的多项式乘法验证。如图四，计算出9个偏导数。然后行列式的值，就是死算，要很多步，但确实最后xyz全部对消掉了，剩个-2。
这个确实非常巧妙，人几十年都想不出来，主要是没想到去构造反例。真要去构造，其实没那么复杂，就是非常巧妙。
A
倒计时结束。明天见。让我们一起构建。🚀 #AdvancingAI
来
高市前阵推出的经济振兴计划大纲恶评如潮，支持率也跌了，今天紧急发表了《让县自明本志令》，啊不，发表了一篇声情并茂的X文[微笑]大意是说自己为了日本的经济发展操碎了心，而且还要努力做家务，每天最多只能睡三个小时嘤嘤嘤。
结果恶评如潮，有在野党议员说你一天就睡三个小时那还能治个P的国🙄。而X评论区网民更直接，说拿睡眠不足卖惨只适合未成年，成年人这么卖惨只会让人觉得无能，这边建议你还是去睡觉呢[拜拜]。支持率低了就装天然，给谁看呢🤔
来
//@蔡雅奇刑法:看看广东16岁诬告父亲的女孩的代理律师怎么说。
刷到广东清远这个案子的女方代理律师，她说原本女孩是想告她爹家暴，结果无论如何挑衅激怒她爹，她爹都舍不得打她，最后在某短视频平台学到了新知识，于是决定告他性侵……
来
【#菲律宾在非法坐滩舰旁布设拦阻索# 】2026年7月9日，中方通过无人机发现，菲律宾在非法“坐滩”57号舰旁布设拦阻索，试图增强船只的防御。海洋专家杨霄表示，这两年菲律宾非常恐惧，非法“坐滩”57号舰防御性几乎没有了。
𝘁
有人拿杨植麟和梁文峰来说广东、潮汕文化多么牛逼。
这个例子完全不对啊。
文化牛逼的结果是中位数牛逼。
到这种级别了只能是个体智商差异，生在南非都能起飞…
A
无论你从哪里加入，我们都为你准备好了。
点击这里查看你所在地区的开始时间，并于 7 月 23 日在线观看 #AdvancingAI 2026。
观看地址：https://bit.ly/4fmHqOr
阑
这个定工资的方法，怎么样？
G
OpenAI 具备网络攻击能力的模型通过发现并串联多个零日漏洞，攻陷了 @huggingface 的生产环境。
感谢 Hugging Face 在此事上的合作。我们分享这些发现，是为了帮助大家校准对当前模型能力的认知，以及了解它们如何帮助防御者：
我们正与 @huggingface 合作，调查一起前所未有的安全事件。
具备网络攻击能力的 OpenAI 模型在一次基准测试评估期间攻陷了 Hugging Face 的生产环境。
分享初步发现，帮助防御者了解新出现的风险：
https://openai.com/index/hugging-face-model-evaluation-security-incident/
A
👀👀
AMD 表示，他们将在 @AMD 频道上发放独家周边。留意这些发放活动。AMD 玩得很开心，很高兴看到这一点。
阑
嘿嘿
ai真强啊🐶
S
我们在评估模型期间经历了一起重大的安全事件。我们正在分享目前为止的所学。感谢 @huggingface 在此事上的合作。
https://openai.com/index/hugging-face-model-evaluation-security-incident/
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我们正与 @huggingface 合作，调查一起前所未有的安全事件。
具备网络攻击能力的 OpenAI 模型在一次基准测试评估期间攻陷了 Hugging Face 的生产环境。
分享初步发现，帮助防御者了解新出现的风险：
https://openai.com/index/hugging-face-model-evaluation-security-incident/
来
#涨姿势#
#美国FDA刚批准降脂新药# Enlicitide（Lipfendra），此药和他汀类药物有什么异同？该如何选择？国内有吗？#健康奥斯卡#
来
经核查，视频中救护车系基金会捐赠至西藏地区乡镇卫生院的救护车。平板车运输途中，经过西藏昌都市芒康县的一处单行山区公路，由于前方车辆发生交通事故，道路全线阻断。因车辆滞留存在安全隐患，根据现场交警指挥，要求承运方将车辆卸下，由驾驶员人工驾驶车辆绕行事故现场，车辆承运方全程严格按照交警指令规范操作。另，因车辆还在运输阶段，受赠单位还未接收车辆，故暂未办理上牌手续。
A
AMD 的新消息 #AdvancingAI 2026 📣
加入 AMD 董事长兼首席执行官 Lisa Su 博士（@LisaSu），与 @HuggingFace 首席执行官兼联合创始人 @ClementDelangue 进行炉边对谈。
从开放模型、开发者社区到支撑现代 AI 的基础设施，他们将讨论 AI 生态系统的下一步发展。
到时见！👀 https://bit.ly/3RNv0XV
来
🤔//@斯塔克说:信条是唯一一部小亏的，但诺兰本人从来没有一部电影让自己亏钱。
诺兰没有拍过一部烂片，也没有一部院线电影亏本，附上一些电影信息：
1. 《奥德赛》The Odyssey（2026）
制作预算：2.5亿美元（$250M）
全球票房：2.64亿美元（首周）
烂番茄：95%爆米花：97%豆瓣：8.9
2. 《蝙蝠侠：黑暗骑士崛起》The Dark Knight Rises（2012）
制作预算：2.3亿美元（$230M）
全球票房：10.85亿美元烂番茄：87%爆米花：90%豆瓣：9.0
3. 《信条》Tenet（2020）
制作预算：2.05亿美元（$205M）
全球票房：3.65亿美元烂番茄：70%爆米花：80%豆瓣：7.6
4. 《蝙蝠侠：黑暗骑士》The Dark Knight（2008）
制作预算：1.85亿美元（$185M）
全球票房：10.04亿美元烂番茄：94%爆米花：94%豆瓣：9.2。
5. 《星际穿越》Interstellar（2014）
制作预算：1.65亿美元（$165M）
全球票房：7.75亿美元烂番茄：73%爆米花：85%豆瓣：9.4
6. 《盗梦空间》Inception（2010）
制作预算：1.60亿美元（$160M）
全球票房：8.26亿美元烂番茄：87%爆米花：91%豆瓣：9.4
7. 《蝙蝠侠：侠影之谜》Batman Begins（2005）
制作预算：1.50亿美元（$150M）
全球票房：3.74亿美元烂番茄：85%爆米花：94%豆瓣：8.6
8. 《敦刻尔克》Dunkirk（2017）
制作预算：1亿美元（$100M）
全球票房：5.49亿美元烂番茄：92%爆米花：81%豆瓣：8.4
9. 《奥本海默》Oppenheimer（2023）
制作预算：1亿美元（$100M）…
全球票房：9.53亿美元烂番茄：93%爆米花：91%豆瓣：8.8
10. 《失眠症》Insomnia（2002）
制作预算：4600万美元（$46M）
全球票房：1.13亿美元烂番茄：92%爆米花：77%豆瓣：7.6
11. 《致命魔术》The Prestige（2006）
制作预算：4000万美元（$40M）
全球票房：1.10亿美元烂番茄：77%爆米花：92%豆瓣：8.9
12. 《记忆碎片》Memento（2000）
制作预算：900万美元（$9M）
全球票房：4010万美元烂番茄：94%爆米花：85%豆瓣：8.7
13. 《追随》Following（1998）
制作预算：6000美元（$6000）
全球票房：4.8万美元烂番茄：82%爆米花：85%豆瓣：8.9 #电影正当夏#
阑
噢美丽的女士你是如此迷人
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E
我发现，用大语言模型（LLM）工作时，一个很有用的方法是进行一场较长的随意闲聊。有时，大语言模型需要更多信息才能理解你想实现什么，但你又懒得把这些内容打出来。这种情况下，我喜欢往后一靠，切换到 `/voice`，就这样随口说上大约 10 分钟：完全不成体系，想到什么说什么，彻底的意识流。有时我会一开始先声明一句，比如“切换到语音识别，如果有拼写错误请见谅……”。有时我会把它变成几轮简短的访谈。但我发现，大语言模型似乎非常擅长重构这种冗长而不连贯的闲聊；它们对你那团思绪的复述，往往比你最初表达出来的内容清晰得多。这样一来，你和模型之间的心智融合会更好，之后需要纠正的地方也会更少。
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手算反向传播 ✍️——下面是一个 11 步的演示
反向传播是实际训练神经网络的算法，也是大多数人开始跟不上的地方。它并不是你做不了的微积分，而是矩阵乘法：逐层向后计算，一次处理一层。
所以，我完全用手画出了流程并完成了计算。
目标：让损失梯度穿过一个 3 层网络向后传播，并为每个权重和偏置得到一个新值。
= 1. 给定 =
一个 3 层感知器、输入 X、预测值 Ypred = [0.5, 0.5, 0]，以及真实值 Ytarget = [0, 1, 0]。
= 2. 反向传播梯度单元 =
我们先为即将计算的每个梯度画出空白单元。先确定答案的形状。
= 3. 第 3 层 softmax =
直接用 Ypred 减去 Ytarget 得到 dL/dz3 = [0.5, -0.5, 0]。不需要链式法则；softmax 和交叉熵之所以配对，关键就在于这个捷径。
= 4. 第 3 层权重和偏置 =
我们将 dL/dz3 乘以 [a2 | 1]。一次乘法就能同时得到 W3 和 b3 的梯度。
= 5. 第 2 层激活值 =
我们将 dL/dz3 乘以 W3，得到 dL/da2。梯度穿过一层向后移动的方式，与信号向前传播时穿过这一层的方式相同。
= 6. 第 2 层 ReLU =
让我们把它通过这个门：激活值为正的地方保留梯度，其余地方全部置零。
= 7. 第 2 层权重和偏置 =
我们将 dL/dz2 乘以 [a1 | 1]。这和第 4 步的图相同，只是向上移动了一层。
= 8. 第 1 层激活值 =
我们将 dL/dz2 乘以 W2。
= 9. 第 1 层 ReLU =
我们再次应用同一个门，这次作用在 a1 上。
= 10. 第 1 层权重和偏置 =…
我们将 dL/dz1 乘以 [x | 1]，现在网络中的每个权重都有了梯度。
= 11. 更新 =
我们进行减法，网络就完成了一次学习。在实际应用中，学习率会对这一步进行缩放。
梯度为：dL/dz3 = [0.5, -0.5, 0]，dL/da1 = [1, -2, 2, -1]，dL/dz1 = [0, -2, 2, -1]
要点是：你只需要矩阵乘法。就像前向传播一样，反向传播从头到尾都是矩阵乘法。你可以慢慢地、并不完美地手算出每一步，这正是 GPU 能够快速执行这些计算对深度学习如此重要的原因。
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宝
Pi-Agent教程：10章把 Agent Loop、工具系统、消息系统、事件驱动、会话管理和上下文工程全部拆了一遍。每章都讲三层：概念是什么、源码怎么写的、为什么这么设计。三种阅读方式：Web在线版带三栏配图、本地 Markdown和 PDF离线版。
附带文章：外文资料：github.com
这条附带资料是外文长内容，日报卡片保留原文入口；如需完整译文，应先生成 baoyu 翻译产物。
打开附带文章
阑
「奥德赛」的宣发方式之一，可能会让很多原教旨电影爱好者气到破防：
摄屏。
这是长期和诺兰合作的好莱坞放映师Taylor Umphenour发的摄屏，用来展示70毫米IMAX的巨幅震撼，已经在Instagram拿下10万+的点赞量了，全是好评，包括不少电影演员在夸，网上的那些摄屏执法人员不知道都到哪里去了……
S
独家消息：AMD 的 MI500X ISA（指令集架构）刚刚发布，其中包含一个由所有专家共享的 TDM MOE 描述符。就像 MI455X 正在加入 TDM（昵称为 RMA）一样，后者是 NVIDIA SM90 Hopper ISA 中 TMA 的复制版本。
宝
Google 今天一口气发布了三款 Gemini 新模型：Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash Lite 和 3.5 Flash Cyber。主角是 3.6 Flash，一个在多个维度上都比前代 3.5 Flash 更好、同时还更便宜的模型。
先看最直观的变化。3.6 Flash 的输出定价从 3.5 Flash 的每百万 token $9 降到了 $7.50，输入价格不变（$1.50）。
除了便宜，它还更省 token。根据 Google 的数据，3.6 Flash 在 Artificial Analysis Index 上平均少用 17% 的输出 token，在某些 DeepSWE 编码测试中，token 消耗最多降低 65%。Artificial Analysis 的实测也印证了这一点：跑同一套智能评测，3.5 Flash 花了 $1041，3.6 Flash 只花了 $727，账单直接少了三成。
速度也有明显提升。3.6 Flash 的生成速度达到 304 tokens/s，3.5 Flash 是 165 tokens/s，接近翻倍。对于需要多步推理、反复调用工具的 Agent 工作流来说，每一步快一倍，最终的完成时间差距会被放大。
智能水平方面，3.6 Flash 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 50，和 3.5 Flash 持平，但用更少的 token 达到了同样的分数。在知识工作基准 GDPval-AA 上，3.6 Flash 拿到 1421 分，3.5 Flash 是 1349。Computer Use 能力在 OSWorld-Verified 上从 78.4% 提升到 83%。知识截止日期也从 2025 年 1 月跳到了 2026 年 3 月，意味着模型终于知道过去一年多的事了。
放到竞品里看，3.6 Flash 在 OSWorld 和两项长上下文测试上领先，但 GPT 5.6 Luna 在 DeepSWE 和 Terminal-bench 上更强，Grok 4.5 在 SWE-Bench Pro 上领先，Claude Sonnet 5 在 MLE-Bench 和 GDPVal-AA v2 上得分最高。四家模型在多数基准上差距不大，实际选择更多取决于具体任务和价格。…
3.6 Flash 已经可以在 GitHub Copilot 中使用，同时上线了 Gemini 应用、Google AI Studio 和 Google Antigravity。Antigravity 是 Google 今年 5 月在 I/O 大会上推出的 Agent 开发平台，定位是以 Agent 编排为核心的独立桌面应用，有点像 Google 版的 Claude Code + Cursor 的合体。
另外两个模型定位不同。3.5 Flash Lite 走极致低价路线，定价 $0.30/$2.50（每百万 token 输入/输出），适合搜索、文档处理等高吞吐量场景。3.5 Flash Cyber 专注网络安全，目前仅对政府和受信任合作伙伴开放。
不过这次发布 Gemini 3.5 Pro 缺席。Google 在 I/O 上承诺的旗舰模型 3.5 Pro 至今没有公开发布。Bloomberg 此前报道，延期原因是模型在内部编码基准上表现不达预期；6 月底用新数据重新训练后，结果仍然不理想。目前 3.5 Pro 只在少数合作伙伴和美国政府那里做测试，公开日期未知。
上次 3.5 Pro 跳票时，Google 推出了 Gemini 3.5 Flash，结果这个 Flash 模型反而在多项编码和 Agent 基准上打败了 Gemini 3.1 Pro。Gemini 3.6 Flash 看起来也是类似：不需要和 GPT-5.6 或 Claude 争排行榜顶端，先把更快、更便宜的生态位占住。
Google 同时确认，下一代 Gemini 4 已经启动了迄今最大规模的预训练。
今天，我们通过推出三款全新模型来扩展 Gemini 家族。它们在设计上更快、更节省 token，并且能够在大规模场景下保持可靠。
来认识新的 Gemini 模型吧 ↓
S
Hittesh 是 @dwarkesh_sp 和 @dylan522p 的表亲。他刚刚开通了新的 Instagram Reels 账号，在那里展示自己的舞技！请关注他，以示支持 🔥
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OpenAI News
推出 ChatGPT for Small Businesses 计划
仅公开预览：当前不是完整正文译文。
来源：OpenAI News
URL：https://openai.com/index/introducing-chatgpt-small-business-program
OpenAI 推出 ChatGPT for Small Businesses 计划，帮助创业者培养人工智能（AI）技能、实现工作自动化，并借助 ChatGPT Work 发展壮大。
URL：https://openai.com/index/introducing-chatgpt-small-business-program
OpenAI 推出 ChatGPT for Small Businesses 计划，帮助创业者培养人工智能（AI）技能、实现工作自动化，并借助 ChatGPT Work 发展壮大。
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文章
The Pragmatic Engineer
用“餐巾纸数学”突破软件工程极限
核心主题
文章通过 turbopuffer 联合创始人兼 CEO Simon Eskildsen 的职业经历，说明“餐巾纸数学”如何帮助工程师从第一性原理估算系统的理论下界，识别基准测试或供应商方案中的问题，并找到更快、更便宜的产品架构。文章同时讨论了长期任职、面对面建立信任、尽早发布产品，以及风险投资的合理用途。
关键经历与证据
- Simon 高中时参加国际信息学奥林匹克竞赛（IOI），在丹麦全国赛训练营和地区决赛中学习递归、分治和动态规划等算法技术。他从比赛中总结出：遇到复杂边界情况时，应避免不断打补丁，必要时删掉程序、从头寻找更简单的通用解法。
- 他的英语博客文章《Why I’m glad my iPhone broke》在 Hacker News 首页走红，帮助 Shopify 注意到他。Simon 没有计算机科学学历，但通过“记录陌生概念、当天查资料”的方式快速补足知识。…
文章通过 turbopuffer 联合创始人兼 CEO Simon Eskildsen 的职业经历，说明“餐巾纸数学”如何帮助工程师从第一性原理估算系统的理论下界，识别基准测试或供应商方案中的问题，并找到更快、更便宜的产品架构。文章同时讨论了长期任职、面对面建立信任、尽早发布产品，以及风险投资的合理用途。
关键经历与证据
- Simon 高中时参加国际信息学奥林匹克竞赛（IOI），在丹麦全国赛训练营和地区决赛中学习递归、分治和动态规划等算法技术。他从比赛中总结出：遇到复杂边界情况时，应避免不断打补丁，必要时删掉程序、从头寻找更简单的通用解法。
- 他的英语博客文章《Why I’m glad my iPhone broke》在 Hacker News 首页走红，帮助 Shopify 注意到他。Simon 没有计算机科学学历，但通过“记录陌生概念、当天查资料”的方式快速补足知识。…
Podcast
节目
跨国串门儿计划
#640. 美国视角下的 Kimi K3：一个 AI 斯普特尼克时刻的诞生
整体概括
本期对话围绕月之暗面发布的开放权重模型 Kimi K3 展开。主持人与嘉宾认为，K3 的意义不只在于模型规模或排行榜名次，而在于它在美国出口管制和算力限制背景下，仍以可辨认的 Transformer 路线、混合专家、线性化注意力和多模态能力逼近前沿水平。讨论由此延伸到开放权重模型的全球扩散、数据与后训练的重要性、美国前沿实验室的成本结构，以及中美 AI 竞争未来可能出现的变化。
主要内容
1. Kimi K3 被视为竞争格局的信号
节目将 K3 的发布描述为一次 AI 领域的“斯普特尼克时刻”。对话提到，K3 以大规模开放权重模型的姿态出现，在多个评测和应用方向取得靠前成绩，并从此前的追赶者变成了直接越过竞争壁垒的参与者。完整模型权重如果按计划开放，任何人都可以下载并在本地环境中运行，这使它的影响不局限于单一产品。
2.…
本期对话围绕月之暗面发布的开放权重模型 Kimi K3 展开。主持人与嘉宾认为，K3 的意义不只在于模型规模或排行榜名次，而在于它在美国出口管制和算力限制背景下，仍以可辨认的 Transformer 路线、混合专家、线性化注意力和多模态能力逼近前沿水平。讨论由此延伸到开放权重模型的全球扩散、数据与后训练的重要性、美国前沿实验室的成本结构，以及中美 AI 竞争未来可能出现的变化。
主要内容
1. Kimi K3 被视为竞争格局的信号
节目将 K3 的发布描述为一次 AI 领域的“斯普特尼克时刻”。对话提到，K3 以大规模开放权重模型的姿态出现，在多个评测和应用方向取得靠前成绩，并从此前的追赶者变成了直接越过竞争壁垒的参与者。完整模型权重如果按计划开放，任何人都可以下载并在本地环境中运行，这使它的影响不局限于单一产品。
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文章
The Diligence Stack - By Creative Strategies
中国的 AI 军备竞赛，战场在芯片
来源：The Diligence Stack——Creative Strategies
URL：https://www.thediligencestack.com/p/chinas-ai-arms-race-runs-through
正如一个民族国家应有的做法，中国把人工智能（AI）视为国家实力的一部分。近期发布的模型显然是这一战略的一环。Z.ai 发布了 GLM-5.2，Moonshot 发布了 Kimi K3。两者都面向广泛用途，也适合运行时间较长、需要持续推理的工作。在 Creative Strategies Agent 基准测试中，我们让模型处理一系列知识工作；Kimi K3 的表现与几款已经成熟的美国模型大体处于同一水平，但仍低于领先者。这一结果让讨论超越了头条式的基准测试分数。Kimi 已经能够在常见的智能体系统中完成有用的多步骤工作；在中国达到半导体实力对等之前，这就足以为中国的云服务和计算基础设施创造需求。…
URL：https://www.thediligencestack.com/p/chinas-ai-arms-race-runs-through
正如一个民族国家应有的做法，中国把人工智能（AI）视为国家实力的一部分。近期发布的模型显然是这一战略的一环。Z.ai 发布了 GLM-5.2，Moonshot 发布了 Kimi K3。两者都面向广泛用途，也适合运行时间较长、需要持续推理的工作。在 Creative Strategies Agent 基准测试中，我们让模型处理一系列知识工作；Kimi K3 的表现与几款已经成熟的美国模型大体处于同一水平，但仍低于领先者。这一结果让讨论超越了头条式的基准测试分数。Kimi 已经能够在常见的智能体系统中完成有用的多步骤工作；在中国达到半导体实力对等之前，这就足以为中国的云服务和计算基础设施创造需求。…
E
有人给我透露了一个网站：它汇总 Rotten Tomatoes 上电影的真实评分，并将其与平台试图包装成真实评分的虚假推高评分进行对比。真是大开眼界。
我会在第一条回复中放出网站链接，不过它叫 PopcornGap。
“Rotten Tomatoes 显示《奥德赛》的观众评分为 97%。原始 JSON 数据证明，实际评分是 56%。”
我说得没错，而那些恶意行为者仍然可以围攻我的帖子，还加上一条虚假的社区备注。干脆取消整个 Community Notes（社区备注）项目吧；它只被恶意行为者用来让他们不喜欢的热门帖子失去广告收益。
E
Tesla 的 Robotaxi/网约车服务现已覆盖 7 个地区：
- Orlando：仅提供无监督 Model Y 乘车服务（新增）
- Miami：仅提供无监督 Model Y 乘车服务
- Tampa：仅提供无监督 Model Y 乘车服务（新增）
- Dallas：仅提供无监督 Model Y 乘车服务
- Houston：仅提供无监督 Model Y 乘车服务
- Austin：无监督和安全监控 Model Y 乘车服务并存
- Bay Area：仅提供安全监控 Model Y 乘车服务
E
还有 Miami
Robotaxi 现已进驻 Tampa 和 Orlando！
阑
昨天WAIC体验记录的微博底下，不少人惊讶于京东家政员工戴着摄像头采集数据卖给具身智能行业的那条，反应还挺大的，想了一下，可能还是我茧房了，以为这早就不是什么秘闻了。
如图所示就是实拍的工作场景，来自官方宣传的材料，摄像头录到的私人画面肯定会做脱敏处理，值钱的主要是第一人称作业数据，也不光是家政，护工、制衣、理货、种植这些低智能生产场景，都在标配视觉甚至是物理传感器了。
这些数据，机器人公司会出大价钱买过去的，可以节省相当多的训练时间，然后一个萝卜一个坑的让机器人上岗，把人类从繁重辛劳的体力工作里解放出来。🐶
