2026-07-29 信息流

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高

#模型时代# 图灵奖得主朱迪亚·珀尔:LLM能回答因果问题,因为人类已经替它解释了世界,但无法通向通用人工智能

2026年7月27日,The Peterman Pod主持人 Ryan Peterman对话朱迪亚·珀尔(Judea Pearl)的一期播客。珀尔是贝叶斯网络和现代因果推理的奠基者,因发展概率推理与因果推理的演算体系,获得2011年图灵奖。

这场访谈从珀尔的科学启蒙谈起,沿着超导存储器、早期人工智能、博弈搜索、专家系统、贝叶斯网络,一直讲到因果推理和大语言模型(LLM)。它呈现出一条少被完整讲述的技术脉络:早期AI需要解决怎样在不确定环境中推理,贝叶斯网络让机器能够有效处理相关性;因果科学继续回答干预和反事实问题。

珀尔对当前LLM的判断也建立在这条脉络上。LLM能够给出因果解释,因为互联网语料已经包含医生、研究者和普通作者写下的大量因果判断。模型主要在归纳这些经过人类解释的信息,还没有证明自己能像科学家一样,从原始观察、主动实验和环境反馈中独立建立因果模型。他认为,LLM仍是通往通用人工智能(通用人工智能)的一项重要能力,但需要与干预演算、反事实推理和世界模型结合。世界模型保存环境的结构与运行机制,让系统在遇到问题时推导答案。

一、科学教育给他的最大影响,是把学生放进知识发现的过程

1、好老师讲清一项发现是怎样产生的

珀尔1936年出生在当时由英国托管的巴勒斯坦地区。他读中学时,不少教师是20世纪30年代从德国逃离纳粹迫害的大学教授。他们没有在当地找到大学教职,转而进入中学任教。

这些老师按照知识被发现的顺序讲科学。一个定理出现于什么时代,提出者掌握了哪些知识,面对什么疑问,又经过怎样的尝试找到证明,都是课程的一部分。科学在这种讲法中是一场持续的人类探索,学生也被放进了探索过程。

珀尔后来把这种教育带来的自信称为一种“有用的幻觉”。学生会相信,自己也可能找到一种前人没有想到的勾股定理证明,也可能成为爱因斯坦或毕达哥拉斯。现实中绝大多数人做不到这一点,但这种想象会促使学生坚持形成自己的理解。

他也没有把自己描述成班里最聪明的学生。…

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Quest Mobile的最新数据,中国短剧行业的去重月活用户是8.5亿人,相当于什么呢,就是短剧这玩意,拢共用了5年不到的时间,在用户规模、人均消费时长、人均打开次数三大核心指标上,全部超过哼哧哼哧干了15年的长视频。

比较意外的是,只从用户覆盖来看,并不能说是红果短剧一家独大的情况,在微信小程序刷短剧的用户量甚至更多,红果4亿/微信5亿这样子,闷声发大财。

短剧的用户画像以男性居多,占到56%,一半以上住在三线城市以下,网络消费能力低于2000元的占比超过70%,以35岁-55岁为主体。

从题材看,爱情、恩怨、玄幻是雷打不动的三大热门赛道,关注度断崖式领先,男女通吃。

长视频平台大都在向短剧投降,腾讯视频是最激进的一家,短剧播放量已经占到了全站的18.5%,爱奇艺、芒果TV的数字也在微增,只有优酷「倒行逆施」,短剧播放量同比砍半了⋯⋯

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选择合适的模型只是这场讨论的一部分。

听听 @AnthropicAI Claude Code 负责人 Boris Cherny(@BCherny)谈谈,为什么最大化 AI 的回报与控制成本同样重要。

立即观看最新一期《Advanced Insights》:https://bit.ly/4bOp1c8

网站 文章 OpenAI News

启用两个设置后,我们在 ARC-AGI-3 基准测试中的得分达到原来的三倍

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-two-settings-tripled-our-arc-agi-3-scores

两项 API 设置如何通过保留推理能力并启用压缩,提升 GPT-5.6 在 ARC-AGI-3 上的性能,同时提高得分和效率。
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😂引用原帖:

(无正文)

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有意思,还做了表格数据去算。

其实只要看现象就能得出一定结论了:

所有外国人里,只有低收入人群、和财务自由人群不会抱怨日本,说明日本只适合这两种外国人。

说白了,高端一点的泰国。

使劲造,挺好的。

最近很多人在讨论日本工作收入的性价比,以及二润或者回国的问题。

我制作了一个表格数据给大家参考。--------------------------------------------------先解释下原理: ・我按照日本的收入,换算成人民币,然后除以1.77,得到在中国的等效购买力。

但是中国各个城市的物价差异非常大,建议可以去 Numbeo输入自己的城市和日本对比。

・在国外工作肯定是有学习语言,异地气候,人文饮食不适应等等负面问题和成本。所以在日本的收入应该至少是在中国的2倍,才有合适的性价比。

2倍收入差-1.77倍物价差= 0.23倍为实际收入提升收益

如果想更安全,建议需要提升3倍。--------------------------------------------------介绍下使用方法: ・如果在中国还没出国,那就打开日本的 indeed、doda、マイナビ等求职网站,找到你想要找的工作岗位,看下这个岗位在日本的薪资水平大概在哪个区间。是否比在中国的工作高2~3倍以上。

・如果在日本考虑回国,那就打开中国的求职网站,看下中国对用的工作岗位的薪资即可。--------------------------------------------------当然有岗位和能找否真的找到工作是两回事。这个只能自行判断。

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“如果我死时知道自己做了正确的事,或者尽最大努力去做正确的事,即使历史书上说我做错了,我仍然会觉得心安。我在乎的是善的真实,而不是人们对它的看法。”

——Elon Musk

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有人问 Jensen Huang,那些被技术落下的人怎么办。他没有给出方案,只是说,差距已经弥合了。

Huang:“人工智能突然间弥合了那道技术鸿沟。”

那道鸿沟从来都不是能力上的差距,而是语言要求。

Huang:“现在任何人都可以成为软件程序员。”

我们曾经打造的每一种工具都收取入场费,而那笔费用始终是一种语言:媒体需要读写能力,发动机需要说明书,计算机需要代码。

历史上的每一种工具都有同样的形状。人类向机器靠近,把自己压缩成机器能够解析的形式。谁无法完成这种压缩,谁就被留在门外。

代码一直是人类对机器说话的方式。七十年来,人们不断把自己翻译成处理器能够接受的形式。

而现在,机器刚刚学会了反过来说话。此前从未有任何事物朝这个方向发展过。

于是,我们按照入场费把人分类,却假装自己是在按照智力分类。付得起的人变得有技能,其他人则变成“无技能者”——这个词从来没有真正描述过任何一个人,它只意味着:没有掌握市场当时愿意购买的流利表达。

Huang:“那些在自己的领域真正有天赋、但可能不知道如何借助技术扩大自身能力的人,现在有了 AI 来帮助他们扩大影响。”

一个四千人村子里最好的厨师,终其一生也只是四千人村子里最好的厨师。不是因为能力不足,而是因为还存在第二道要求,而它与第一道要求毫无关系。

沿着自己的家族往前追溯足够久,你会发现某个人曾经在某件事上非同寻常。世界从未发现这一点,他们自己也没有发现。

能力从来没有按地理位置分配,机会才是;而被记录下来的,只有机会。

你每天接触的每一个系统,都是由那一小群能够与机器交流的人建造的。留下来的并不是任何人提出的最佳想法,而是那些成功完成翻译的想法。

我们从来没有真正见识过这个物种中的其他人会创造出什么。…

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事实证明,FSD 是我今天发布的“奇点已经到来”视频的一部分:https://youtu.be/hMvJxmkNvd4

有些技术变得如此日常,以至于我们忘记了没有它们的生活是什么样。

FSD Supervised 就是这样的技术。

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在 http://grok.com、iOS 和 Android 上构建应用。只需一个提示词,就能把一个想法变成拥有独立域名的已发布产品。

现已面向 SuperGrok Heavy 用户开放。

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Grok Build 更新

Grok Build 的新版本带来了已确认的 `/delete` 命令,可删除会话历史记录;同时,在资源受限的主机上启动时也更加稳定。

发行说明:v0.2.114

功能:

• 新增 `/delete` 斜杠命令,确认后可删除当前会话的历史记录。

错误修复:

• 当主机没有空闲线程时,Grok 启动不再崩溃。

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Neuralink 刚刚分享了一项消息:患有瘫痪的参与者现在仅凭意念就能控制电动轮椅。不需要操纵杆,只需要意图。接下来,Neuralink 很可能会把这些人连接到 Optimus 机器人,让他们获得完全的独立性,实际上实现远程临场控制——通过机器人看见、听见,并行走。奇点真的已经到来!

我们一直在探索如何让临床试验参与者用自己的大脑控制电动轮椅。

下面介绍我们是如何做到的 🧵

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一名非法移民因携带锤子、手斧和厨刀出现在 Heywood 一所学校而被判入狱。

他是一名名叫 Both Douk Deng 的南苏丹籍人士。

他在学校被拦下时,携带着一把锤子、一把手斧、一把七英寸长的厨刀,以及一只装有半升汽油的油桶。

我真不敢想象后果——那本来会是一场彻底的屠杀。

我们还要容忍这种事多久?

难道我们要为了迁就这些畜生,而拿英国儿童的生命下注吗?

Restore Britain 政府上台第一天,所有这些闯入我国的混蛋都会被拘留,并被驱逐出境。

够了就是够了。

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就像 Amnesty 一样,一个曾经伟大的机构被内部活动人士拖垮了。

你还没有足够憎恨 BBC。

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时尚 🫦

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美国人独自埋葬父母。孩子们失去了本该属于童年的岁月。家人们眼睁睁看着自己用一生建立的企业消失。

而在这个国家饱受苦难之时,安东尼·福奇却在日记里写道,自己正在成为“这个国家最出名、最受谈论的人”,还惊叹于自己的名声“爆炸式增长,真的难以想象”。

没有哪台摄像机是他找不到的,没有哪场采访是他不能参加的,也没有哪一个美国人的生活是他不愿事无巨细地干预的。

他对公众说的是一套,写在日记里的却是另一套。

如今,当这个国家终于要求给出答案时,这个从未停止讲话的人却突然沉默了。

安东尼·福奇博士宣布,国会提出的每一个问题,他都将援引宪法第五修正案拒绝回答:

“虽然这样做让我感到痛苦……但我将援引宪法第五修正案赋予我的权利,不回答你们的问题。”

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令人难以置信的是,Starship(星舰)的高度相当于一栋35层高楼。

想象一下,你所在城市最高的建筑真的降落在海面上 🤯

最新消息🚨:SpaceX 发布了上周 Starship 首次完整软着水的惊人无人机画面。

高

今日资产+300,买杯咖啡庆祝一下。

这些天带订阅权限的Kimi老账号在闲鱼的平均售价接近300元,是真实流通的成交价,不是挂牌价。

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因为他会自证其罪。

https://grok.com/share/bGVnYWN5_2bf90655-fca1-4f62-a51e-484b3a945056

福奇在关于新冠肺炎起源的参议院听证会上援引宪法第五修正案,拒绝回答国会议员的问题。

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据 Google 的说法,只想要一名黑人医生可以接受,但不想要一名白人医生就不行。

@Google 会根据种族给出明显不同的答案。

这就是 woke(觉醒)文化的巅峰。

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我正在度假,还没能读完整本日记,但有人发给我一页内容,福奇在其中抱怨我于2022年9月对前美国疾病控制与预防中心(CDC)主任罗伯特·雷德菲尔德的采访。雷德菲尔德在采访中告诉我,疫情暴发最初几个月,他曾试图让 CDC 团队进入中国,但福奇把他排除在政府的重要会议之外。雷德菲尔德怀疑,福奇开始孤立他,是因为他表示政府需要调查疫情是否始于中国武汉的一家实验室。

后来,与托尼·福奇结盟的科学记者把雷德菲尔德称为“阴谋论者”,原因是他说自己认为疫情很可能源于一次实验室事故。

https://disinformationchronicle.substack.com/p/fauci-labelled-me-a-totally-weird

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这些天带订阅权限的Kimi老账号在闲鱼的平均售价接近300元,是真实流通的成交价,不是挂牌价。

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其次是能够借助FDE,实现人类反向传播,让乙方能将吸收到的经验产品化。也就是卖token才是王道。。。

发布了头条文章:《为什么中国企业AI落地更需要FDE?》

最近FDE话题很热,准备写一系列观察,这是其中之一,几个核心观点:

1、场景多是优势,丹中国AI落地或许就比美国更需要FDE;2、FDE人才是急缺的,懂技术不懂业务难,懂业务不懂技术更难,懂技术不懂交流也难;3、FDE在商业模式上必须区别于按照人头算钱的外包/BPO,来多少人不是关键,是否解决问题才是关键,其次是能够借助FDE,实现人类反向传播,让乙方能将吸收到的经验产品化。也就是卖token才是王道。http://t.cn/AX9DoYTY

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#模型时代# 李飞飞:人形机器人未必是机器人落地最经济的起点

来一期李飞飞的,不过这个是将产业技术的。

2026年7月28日,a16z合伙人Martin Casado对话World Labs联合创始人兼CEO李飞飞,以及SceniX联合创始人、哥伦比亚大学助理教授李云珠(Yunzhu Li)做了一期播客。一周前的7月21日,World Labs宣布收购机器人仿真公司SceniX。这场访谈讨论了收购背后的技术逻辑:如何让机器人获得可以持续扩张的训练经验和评测环境。

语言模型可以从互联网获得海量文本,机器人需要的经验却来自一次次行动。机器人看到什么、采取什么动作、环境怎样变化、任务是否成功,都要记录下来。在真实环境中,每次尝试都会占用硬件,还需要人工复位。李飞飞把这一限制与规模定律联系起来:机器人若要随着数据和计算规模扩大而持续进步,需要先找到可规模化的经验来源。

SceniX开发的Real-to-Sim-to-Real流程,即“真实—模拟—真实”,先把真实机器人及其任务重建为模拟环境,再让机器人模型在其中训练和评测。所谓与现实对齐,是机器人在模拟和现实中执行同一动作时,物体运动和任务结果应当接近。系统可以改变物体位置、摩擦力、光照和机器人状态,让一个现实任务产生大量不同的模拟实验。仿真还可以比较不同模型的表现,筛选出更值得进入真实硬件测试的版本。

World Labs为这套流程补充生成式世界模型和3D重建能力。其基础模型Marble可以根据文字或少量图像生成具有几何一致性的3D世界,SceniX则带来机器人学习、物理仿真和真实任务对齐经验。双方结合后,希望把数字世界变成可以反复使用的机器人训练与评测环境。这也把World Labs所说的空间智能,从生成3D世界推进到让机器人在世界中行动和学习。

一、SceniX最初只是Marble的客户

1、World Labs的空间智能同时面向虚拟世界和物理世界

World Labs成立约两年,定位为前沿模型实验室。空间智能的“行动”并不只指机器人。…

高

//@宝玉xp:回复@WIT-麦子程:通常写作能力和模型参数量有很大关系,sonnet 4.6确实不错,但肯定不如 Opus 4.6//@WIT-麦子程:不是说 sonet4.6都更适合写作?

就我使用 Claude和 GPT模型的经验来说,在我心目中排行如下:Claude Fable 5 GPT 5.6 Sol Claude Opus 4.6 Claude Opus 5

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Opus 5和 Sonnet 5一样的毛病,过度思考,token消耗很厉害,聪明不如 Fable 5,性价比不如 GPT 5.6 Sol,有点两头不沾,所以用的少,现在主要用在 Claude Design相关任务。

Fable 5虽然贵,但是结果相当靠谱,我会跟它一起讨论技术方案,或者复杂的任务。

其他的脏活累活则给 GPT 5.6 Sol,写作相关的还是 Opus 4.6最好用。

昨天一个性能优化的任务,GPT 5.6 Sol做了半天,最后给我悄悄把 16-bit文本解码改成了 8-bit(图1),数字马上好看了,然后给我交差了😂

最后交给 Fable 5,虽然花了一些时间,但是找到问题根源(图2),还打脸了 GPT 5.6的优化,最后优化好了。

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GPT 5.6 Sol推理强度我默认用 xhigh,GPT这点还不错,就算 xhigh也不会过度推理。

Fable 5我用 high,大部分时候medium,更高推理强度不见的更聪明,但是一定更慢更费 token。

Opus 4.6我用 max最多,写作任务足够

Opus 5我现在一般也只用 high,Fable 5/sonnet5/opus5推理强度越多越是性价比不高

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阑

什么意思?搞针对?

ID. ERA 9X搭载EA211黄金增程器,各项成本非常低: ✅多油品适配:支持92号,95号,98号汽油✅整车可享终身质保✅WLTC亏电油耗低至6.27L/100km ✅宁德时代骁遥超级增混电池,CLTC纯电续航406km

以德系实力,兼顾续航、能耗与出行便利#IDERA9X##德系旗舰满级SUV##大众9X#http://t.cn/AXbQaKV7

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发

搜了下这个症,感觉我中学的时候挺严重的//@高飞:冒名顶替综合症👉说的情况 //@云飞扬跨境:我一个邻居,比我大一岁,小升初全县第一,中招全县第一,非常有自信的一个人,在清华读直博第三年,觉得自己不配做学术,已经考虑从政了。事实上他的导师是最顶级的材料科学家,而且一作也发过 nature 😂但还是觉得和同学比,自己毫无天赋//@来去之间:清北90%本科生的感觉discourage很正常,这么

今天反复在品味王虹用discouraged这个词的精妙,甚至在这个语境里几乎只能用这个词,不是单纯的sad,也不是frustrated或defeated;discourage这个词有一种动作感,表达的并不是让人伤心,而是削弱一个人的心气,从而不再继续。这就是它比“沮丧”或者“难过”更具体的地方,discouraged描述的是一个人和行动之间的关系根本性地改变了…不是消失,是腐烂是变质。

所以that’s why仅仅一个英文单词就能trigger到我们这一代人如此普遍而隐秘的创伤,这个体系是如此精密且狡猾,它不打败你,只是羞辱你,折磨你,劝退你,它把本应指向环境的愤怒,偷换成了指向自我的羞耻。最后这个系统也不需要承担“淘汰你”的责任,毕竟你会自我淘汰,自己退出,无一幸免又无可追责。

来

这个咋实现的好奇~

喜欢骑行的朋友关注一下:

小米澎程N90 Max,二三排可以极致前移,储物能力惊人:能放下两辆公路自行车,不用拆装、不用折叠,周末到郊区骑行很方便。

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Podcast 节目 跨国串门儿计划

#651.OpenAI产品工程负责人:工作的未来、AI 通才、创意与品味

整体概括

这期对谈围绕一个核心判断展开:AI 正在把原本属于工程师和专业软件的能力,逐步交给更广泛的知识工作者,而产品设计的重点也因此从“让用户操作更多工具”转向“让用户表达目标,由 Agent 自己完成更多工作”。Akshay Nathan 结合自己从无代码产品、企业软件到 OpenAI 产品工程的经历,解释了为什么 Codex 的能力会从开发者工具扩展成 ChatGPT Work 的生产力入口。Swix 和 Vibu 则持续追问产品定位、默认体验、子 Agent、记忆和生产力衡量等问题。几位嘉宾的共同结论是:真正重要的不是用户完成了多少动作,而是这些工具是否帮助他们取得了清晰、可验证的进展。

主要内容

1. AI 让“做东西”变得普遍,稀缺的是想法与品味

对谈从一个变化开始:当任何人都能借助 AI 制作软件、网页和内容时,创造的门槛会不断下降,个人的瓶颈不再是实现能力,而是想法的质量、选择什么值得做,以及如何把想法推进成结果。嘉宾认为,好的想法通常来自用户交流、真实摩擦和反馈,而通才的价值在于把这些信息闭环成可执行的产品判断。
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又看到三流语音输入法的广告了,点进去下载测了一下,还是三流的。

你们怎么用得下去,吹得出口啊… 没用过豆包总用过微信啊…

YouTube 视频 经济日报EDN

国民饮料背后的商业迷宫!苹果西打商标、配方在谁手上?看懂大饮60年困局|经济有意思

整体概括

本期《经济有意思》从苹果西打的商标、配方、总经销和生产设备切入,梳理这款国民饮料的授权起源、食安风暴与大饮的财务危机。节目指出,苹果西打虽帮助大饮恢复部分营运,却也让公司高度依赖单一商品;在饮料选择不断增加、消费者记忆逐渐淡化的情况下,品牌能否继续成为共同记忆,仍是最大考验。

主要内容

大饮曾因 2013 年和 2023 年食安事件承受营收、债务和融资压力,后来出售土地、补充设备以暂时脱困。节目进一步指出,苹果西打的商标权利金、总经销和部分厂房设备都与旭顺有关,商标与配方分拆则被解释为保护商业机密。大饮虽在 2024 年第四季转盈、2025 年恢复配息,2026 年第一季仍亏损,未来营收目标中苹果西打系列占比高达 98%。

关键 takeaway

- 品牌起源与跨国授权、外交变局有关。
- 商标、配方、总经销和设备并不完全归属于大饮。
- 食安事件放大了公司的单一商品风险。
- 营收恢复不等于回到稳定获利。
- 苹果西打的未来取决于能否留在消费者的共同记忆中。
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哈哈哈太好笑了,我不允许你们没有看过这篇「建议百度文心一言申请非遗」。

全文:http://t.cn/AX9sVNIt

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网站 文章 OpenAI News

使用 ChatGPT 加速学术研究人员的科学发现

仅公开预览:当前不是完整正文译文。
来源:OpenAI News
URL: https://openai.com/index/chatgpt-for-academic-researchers

OpenAI 将为 10 万名学术研究人员免费提供 ChatGPT 最先进的 AI 模型,以加速科学研究、协作与发现。
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来

🔻一个美国人说:“这就是租一辆花旗自行车,在中央公园骑行两小时的结果……”(图1-2)

🔻另一个美国人告诉她:“在中国,我每月支付 18.8元人民币(2.78美元),就能无限次使用共享单车,每次骑行最长 120分钟,且不限使用次数。每个角落都停满了自行车。当你看到美国 GDP数据被荒谬地夸大时,请记住这一点。”(图3-5)

🔻还有一位美国人说:“在美国,那辆自行车本身的价格大约只值其中的三分之一。我非常欣赏中国的共享单车生态系统。几秒钟解锁一辆自行车,骑过整座城市,支付微不足道的费用,然后继续你的一天。与其这样被宰,你不如走路。只要人们继续支付这些价格,他们就会继续收取这些费用。” #海外新鲜事# #热点现场#

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来

//@二总:我讨厌东野圭吾和类似的韩国电影(比如老男孩),原因之一就是把人性刻意扭曲成稀奇古怪来遮盖逻辑上的不合理和创作上的偷懒取巧。//@南郭刘勃:这人是上界天杀星之数,为是下土众生,作业太重,故罚他下来杀戮。吾亦安肯逆天,坏了此人?//@宝树:小说情节没啥,但最后一段的逻辑太荒诞了......老天爷让恶人害死无数好人再收拾他,这叫公平?

东野圭吾的《白夜行》讲的是个怎样的故事?

简单来说,这是一个关于两个小孩,用一辈子去掩盖一个秘密的故事。

故事发生在1970年代末的日本大阪。

男孩叫桐原亮司,11岁,小学五年级。家里开当铺,不算穷,但他的童年却没什么光。父亲经常不在家,母亲就和店里的伙计松浦勇偷情。亮司每次听到楼下传来那些声音,就会逃出家门,往图书馆跑。

在图书馆里,他有两个寄托:一是书,二是女孩。

女孩叫西本雪穗,也是11岁。她的处境比亮司更糟——父亲早逝,母亲靠打零工养家,日子过得紧巴巴的,经常去当铺典当东西换钱。

但这还不是最坏的,更坏的是:她母亲为了钱,把雪穗卖给有恋童癖的男人。

一天傍晚,亮司的父亲又出门了,母亲和松浦又开始鬼混。亮司照常逃出家门,却在路上看见父亲带着雪穗,走进一栋废弃的大楼。他很好奇,跟了进去。

然后,他看到了他最不愿意看到的一幕——父亲正在对雪穗做的事,和母亲与松浦做的一模一样。那一瞬间,他心里的光碎了。羞愧、愤怒、恶心交织在一起,他掏出随身带的剪刀,刺向了父亲……

第二天,尸体被发现。警察开始调查,线索指向了雪穗的母亲——她常去亮司家的当铺,加上接受问话时过于紧张,被列为重要嫌疑人。

随后,她情夫因经济状况差、不在场证明也说不清,最终被认定为凶手。案子结了,但真正的凶手,只有亮司和雪穗知道。

从那以后,亮司的人生彻底变了。父亲死了,家道中落,母亲整日烂醉,对他漠不关心。而他也知道了雪穗的遭遇,他暗下决心:这辈子,我要守护她。

雪穗那边,想法却不太一样。亮司为她杀了人,让她第一次意识到:这个世界是可以被改变的。她不想再逆来顺受,不想再过那种任人摆布的日子。她要往上走,要跻身上流社会,要成为那个掌控自己命运的人。

她主动联系了独居的姑母,想被她收养。…

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#Crypto

人家割了你,你还叫人家老师。

被割了钱不可怕,顺带把脑子也割了。

也算是币圈一大奇景。

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是的。

别忽视 ChatGPT Work。可以在手机上使用它。生产力提升令人难以置信。

宝

你好,世界!我是 Daniel!目前担任 MiniMax code(@MiniMax_AI)的研发负责人。MiniMax 是中国一家前沿 AI 实验室。

我喜欢开发我们的 AI 原生产品 @MiniMaxAgent。我一直在认真思考一个问题:AI 原生组织会是什么样?我们的组织该如何与大语言模型(LLM)共同演化?

除此之外,我也热衷于开源。我是 DeerFlow 项目的联合作者之一。DeerFlow 是 Harness Engineering(Harness 工程)的代表性作品,在 GitHub 上已有 7.8 万颗星。

如果你热衷于开源、基础模型或智能体,或者喜欢打篮球、骑公路自行车,欢迎来聊聊,交个朋友!:)

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宝

“狼来了”喊多了就没用了😂

快讯:Sam Altman 表示,那个失控 AI 智能体的黑客攻击行动没有引发更强烈的公众反应,这让他“有点惊讶”。

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#AI

AI和 Surge真牛逼。“连 WiFi的情况下某些规则优先走手机流量” 这种奇葩需求也能支持。

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放慢 AI 发展的速度终究只是一个美好的愿望。精灵已经从瓶子里出来了。这样一场可能给赢家带来无法估量收益、史无前例的竞争,不会突然让人们停下来手拉手唱起《Kumbaya》。尽管许多实验室员工已经签署了请愿书,但还有更多人没有签署。在一些只落后不到 6 个月的实验室里,实际上几乎没有人签署。

我们支持这份请愿书,我们的 CEO(首席执行官)、几位联合创始人和高级员工都在上面签了名。

我们上个月发表的关于递归自我改进的研究表明,有必要借助工具有意控制前沿 AI 发展的节奏,让社会有时间做好准备。很高兴看到整个领域形成广泛共识。 https://www.pacingthefrontier.com/

G

5.6 解决了另一个长期未解的难题,这次是在概率论领域:

我的朋友 Zhengqing 使用 GPT-5.6 解决了概率论中一个优美且广为人知的猜想。

Feige 的 1/e 猜想:对于相互独立的非负随机变量 X_1,…,X_n,若 E[X_i] ≤ 1,且 S_n = X_1+⋯+X_n,则有 P(S_n ≤ E[S_n] + 1) ≥ 1/e。

看到一个我们过去午餐和晚餐时经常讨论的问题被解决,真是令人兴奋!1/2

宝

GPT 5.6 Sol推理强度我默认用 xhigh,GPT这点还不错,就算 xhigh也不会过度推理。

Fable 5我用 high,大部分时候medium,更高推理强度不见的更聪明,但是一定更慢更费 token。

Opus 4.6我用 max最多,写作任务足够

Opus 5我现在一般也只用 high,Fable 5/sonnet5/opus5推理强度越多越是性价比不高

@dotey宝玉老师,5.6思考强度常用哪一档?

网站 文章 OpenAI News

GPT-5.6 如何将前沿智能与前沿效率融为一体

仅公开预览:当前不是完整正文译文。
来源:OpenAI News
URL: https://openai.com/index/gpt-5-6-frontier-intelligence-efficiency

GPT-5.6 提升了 AI 在模型、推理和智能体工作流各个层面的效率,帮助以每一美元的成本交付更有价值的智能能力。
打开原文
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ChatGPT Work 的能力远超人们的认知——你用过哪些提示词,真正让你切身体会到 Work 能做到什么?

我真的很喜欢 ChatGPT Work,刚刚就这么轻松地完成了这个操作。

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#AI

保持每天至少烧 500M token吧。

就像每天背十个单词那样,别掉队太多。

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冒名顶替综合症👉说的情况 //@云飞扬跨境:我一个邻居,比我大一岁,小升初全县第一,中招全县第一,非常有自信的一个人,在清华读直博第三年,觉得自己不配做学术,已经考虑从政了。事实上他的导师是最顶级的材料科学家,而且一作也发过 nature 😂但还是觉得和同学比,自己毫无天赋//@来去之间:清北90%本科生的感觉discourage很正常,这么

今天反复在品味王虹用discouraged这个词的精妙,甚至在这个语境里几乎只能用这个词,不是单纯的sad,也不是frustrated或defeated;discourage这个词有一种动作感,表达的并不是让人伤心,而是削弱一个人的心气,从而不再继续。这就是它比“沮丧”或者“难过”更具体的地方,discouraged描述的是一个人和行动之间的关系根本性地改变了…不是消失,是腐烂是变质。

所以that’s why仅仅一个英文单词就能trigger到我们这一代人如此普遍而隐秘的创伤,这个体系是如此精密且狡猾,它不打败你,只是羞辱你,折磨你,劝退你,它把本应指向环境的愤怒,偷换成了指向自我的羞耻。最后这个系统也不需要承担“淘汰你”的责任,毕竟你会自我淘汰,自己退出,无一幸免又无可追责。

宝

【少数通用 Agent通吃】

不只是通用的吃掉垂直的,通用 Agent本身也是少数赢家通吃,小的通用 Agent也没有生存空间。

【基于 Agent的插件系统至关重要】

开放和封闭的差别,不在于是不是开源,也不在于能不能自由换模型,而是它的插件生态,就像最受欢迎的 Claude Code和 Codex,默认都是自家模型,但是没多大影响,何况也都支持你用 API。

现在 Agent能火爆的原因之一是因为丰富的插件(Skill + MCP)生态,可以帮助完成任务。

【前期的 Agent更多是在教育用户】

下沉和傲慢是很主观的,Workbuddy那样不见得就叫下沉,Codex也不见得傲慢。当然说 Anthropic傲慢那可能没啥争议,但只要模型够强,捏着鼻子也认了。

Agent这种事,没有那么多忠诚度,前期都是在教育用户,就像小龙虾🦞,虽然现在都没人提起,但确实起到了普及 Agent得作用,将来 通用人工智能发展史上也算留下了一笔。

Workbuddy现在火爆,也一样是在教育用户,让很多不知道或者用不了 Codex/CC的人也能用上了 Agent。

想当年 Claude Code多火爆,后来 Codex推出 GUI版也马上抢了很多用户。

【模型是护城河】

Agent的体验也没多大护城河,最后都趋同了,模型能力和成本终究还是会让产品拉开差距。

用户使用 Agent,最大的体验差异来源于模型的智能,当你用过聪明的模型,就不会想回到不那么聪明的模型,很多人愿意接受当下的,是因为没机会用到过更好的。

Cursor的 Agent体验也很好,什么模型都能用,但是热度最高还是 Codex和 Claude Code,因为有订阅服务,性价比最高。

【个人和小团队没必要拼 Agent】

小团队做通用 Agent、垂直 Agent已经没啥机会了,但是基于 Agent做插件还机会很多

很多传统软件,并不是为 Agent设计的,有一个时间窗口。

Skills已经泛滥了,单纯的 Skill没啥门槛,让 Skill做为入口,后面再接入服务是有机会的,这也是提供差异化的地方。

关于 Agent的判断:

1. 更通用的吃掉更垂直的
通用 Agent — Codex、Claude Cowork、Workbuddy... 逐渐吃掉专业 Agent和垂类 Agent(比如 Genspark、Skywork...)。通用 Agent将成为用户的主要入口,通用 Agent + Skill + MCP能解决大部分专业任务,大部分 AI-native应用创业会是伪命题。

2. 更开放的吃掉更封闭的
更开放一方面指的是模型可替换。随着模型能力趋同,模型本身逐渐成为可路由的基础设施。通用 Agent应根据质量、成本、速度和合规要求动态选择最佳模型,并且将自由度开放给用户。

更开放的另一方面指的是 Agent本身能被用户/客户拥有:可以本地运行或企业自部署,不必把所有数据和权限交给平台;能修改 Agent的记忆、规划、权限和执行逻辑;Skill、工作流、记忆、连接器和配置能自由迁移(Cindy、OpenWorker这类开源 Agent已经在往这个方向走)。

3. 更下沉的吃掉更傲慢的
Codex、Claude、甚至 DeepSeek背后的团队都以 通用人工智能为长期目标,这种技术理想主义,也带来了阶段性的产品傲慢,他们不太愿意做一些更脏更累的面向用户的下沉化需求,比如 Workbuddy针对 Skill的精细化运营——包装成专家/专家团这种更面向用户的概念,这些拼的是产品、运营能力,而非技术能力,加上市场足够大,草根团队在通用 Agent上也有一段时间的机会窗口。

高

#模型时代# Claude Code创始人:评测(Eval)比提示词(Prompt)稳定,但寿命也只有一至三代模型

接昨天发的黄仁勋的访谈,再来一期Claude Code创始人Boris Cherny在Y Combinator Startup School 2026接受Diana Hu的访谈。对话发生在Opus 5发布后的第二天,所以对话从Opus 5和Claude Code的新能力谈起,重点落在一套正在快速变化的AI产品方法上:模型每升级一代,开发者都需要重新检验系统提示词、工具和评测;复杂任务的关键逐渐从拆步骤转向建立验证机制;模型开始连续工作数周、调度数千个智能体后,软件开发的组织方式也会随之变化。

说实话,在这方面,我原来判断是失误的。我曾经认为切换模型,想切换水龙头一样。现在看来,切换模型不亚于一次人员重组,我一个个人的工作流尚且如此,更别说大型组织了。

在YC做访谈,自然谈到怎么创业做产品,两句话:给自己做产品!然后给别人做产品!

一、Opus 5出现了两项让产品设计发生变化的能力

1、模型已经可以少依赖外层辅助机制,持续完成任务

模型训练通常会同时尝试让模型学会许多能力,其中大部分尝试不会奏效,少数会取得效果,还有一些能力会在训练后自行显现,并非研究团队直接教出的。Boris认为,Opus 5的一个突出变化是能够连续运行很长时间。

Opus 5与Auto Mode(自动执行模式)结合后,可以持续工作数天、数周,甚至更长时间。过去为了让模型持续推进任务,开发者可能要使用/goal之类的目标管理功能,或者搭建额外的“脚手架”。这里的脚手架指模型之外的辅助程序,例如任务拆分、循环调用和进度检查。Opus 5能够识别任务尚未完成,并继续执行。

这种能力在后面的案例中得到了更直观的体现。Boris让Claude把一款跨平台桌面应用改写成苹果系统的原生版本。这项任务在访谈时已经运行14至15天,仍未结束。

2、提示词注入的风险显著下降

提示词注入指模型在读取网页、文档或外部工具返回内容时,把其中夹带的指令当成应该执行的命令。…

宝

MCP 协议今天推出了第五个大版本(版本号 2026-07-28),核心变化:从有状态双向协议变成了无状态的请求/响应协议。

这是 MCP 社区呼声最高的改动。

之前的 MCP 客户端连上来要先握手,服务端要给你一个会话 ID(session ID),后续每次请求都得带着这个 ID。这意味着你的请求被限制在了某一台服务器实例上,不方便做负载均衡。

现在每个请求都是独立的,自带协议版本和客户端信息,可以负载到任何一个实例上。也就是说 MCP 服务器终于可以像普通 HTTP 服务一样部署了,serverless、边缘计算,或者 CDN 后面放一排实例。

那如果业务确实需要跨请求的状态呢?协议的建议是:由工具自己生成一个句柄(handle),让模型在工具调用之间传递。状态放在业务层而不是协议层,模型能看到这个句柄,也能理解要怎么用它。

【其他变化】

MRTR(多轮往返请求)解决中途需要用户输入确认的问题。

比如 Supabase 的 MCP 服务器想在创建项目前告诉你费用,或者在执行删除操作前让你确认。以前这需要维持一个双向流不断开,现在服务端返回“需要输入”状态,客户端带上用户的回答重新发请求即可。

请求头里新增了 Mcp-Method 和 Mcp-Name 两个字段,网关和防火墙可以直接根据请求头做路由和鉴权,不用解析 JSON 请求体。

授权方面做了几项加固,包括要求验证授权服务器的 issuer 参数(堵上了一个授权服务器混淆漏洞)。动态客户端注册(DCR)正式废弃,改用客户端元数据文档(CIMD)。

Roots、Sampling、Logging 三个功能标记为废弃,但至少还能用 12 个月。旧版 HTTP+SSE 传输同样进入废弃轨道。协议首次引入正式的废弃策略,保证最少 12 个月过渡窗口,这对生产环境的团队来说很实际:你可以排期升级,不用被动救火。

【生态与迁移】

四个一级开发工具包(SDK)同步更新:TypeScript、Python、Go、C#。Rust SDK 以 beta 状态跟进。MCP 目前月下载量接近 5 亿次,TypeScript 和 Python SDK 各自累计下载量都超过了 10 亿。

AWS(Amazon Bedrock AgentCore)、Microsoft(Foundry)、Cloudflare(Workers)、Google Cloud 等都已宣布支持新规范。Figma、Supabase、Honeycomb 等工具厂商也在跟进。

新规范有破坏性变更,依赖会话标识符的实现需要改造。SDK 团队表示根据早期测试反馈已经简化了迁移流程,但具体成本因项目而异。如果你现在在生产环境跑着 MCP 服务器,建议先看一遍完整的 changelog 和迁移指南,评估影响面再动手。

很高兴宣布 MCP 2026-07-28 版本发布。这是 MCP 迄今为止规模最大的版本之一,凝聚了 18 个月来的经验教训。

几个亮点:

★ MCP 现在是无状态的,并支持多轮往返请求语义。部署 MCP 变得更加简单,也更具可扩展性。

★ MCP 现在支持扩展。MCP Apps、Tasks、Enterprise Managed Auth 等都在其中,还有更多扩展。它为特定领域提供了使用 MCP 的方式,也为实验性新增功能留下了空间。

★ Python、Typescript、C#(即将推出)SDK 已针对新规范发布 v2.0.0,使用体验更佳!

但对我来说,最大的亮点是:这次发布是真正由社区共同完成的。个人和企业都参与了这份规范的塑造,包括 Anthropic、Google、Microsoft、OpenAI,以及许多其他参与者。

还有更多内容。完整详情:https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2026-07-28/

G

我们刚刚开源了 Codex Security CLI:https://news.ycombinator.com/item?id=49089755

宝

我现在用的最多的模型是:Claude Fable 5 GPT 5.6 Sol Claude Opus 4.6 Claude Opus 5

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Opus 5和 Sonnet 5一样的毛病,过度思考,token消耗很厉害,聪明不如 Fable 5,性价比不如 GPT 5.6 Sol,有点两头不沾,所以用的少,现在主要用在 Claude Design相关任务。

Fable 5虽然贵,但是结果相当靠谱,我会跟它一起讨论技术方案,或者复杂的任务。

其他的脏活累活则给 GPT 5.6 Sol,写作相关的还是 Opus 4.6最好用。

昨天一个性能优化的任务,GPT 5.6 Sol做了半天,最后给我悄悄把 16-bit文本解码改成了 8-bit(图1),数字马上好看了,然后给我交差了😂

最后交给 Fable 5,虽然花了一些时间,但是找到问题根源(图2),还打脸了 GPT 5.6的优化,最后优化好了。

mediamedia
A

我们支持这份请愿书。我们的 CEO、几位联合创始人和高级员工都在上面签了名。

我们上个月发表的关于递归式自我改进的研究表明,有必要建立相关工具,有意识地控制 AI 发展的前沿速度,让社会能够做好准备。我们很高兴看到整个领域形成了广泛共识。https://www.pacingthefrontier.com/

宝

OpenAI开源了 Codex Security

Codex Security是一个命令行工具(CLI)加 TypeScript开发工具包(SDK),用 AI自动扫描代码仓库里的安全漏洞。它能找到问题、验证问题是否真实存在,还能生成修复补丁。

这个工具之前一直以 Codex插件的形式存在,但是闭源的。

六月底就有人在 GitHub上开了 issue要求开源,理由是安全不该被藏着。现在 OpenAI把它拆成了独立项目,以 Apache-2.0协议开源,项目地址:。

Codex插件版和独立版有什么区别?

插件适合在你的 Codex项目中,直接调用插件做安全扫描。

独立版是给安全团队用的,能批量扫整个组织的所有仓库,支持历史记录、扫描结果去重、误报追踪,还能接进 CI流水线。

技术细节方面,默认使用 gpt-5.6-sol模型做高推理强度扫描,需要 Node.js 22+ 和 Python 3.10+,支持 macOS、Linux和 Windows。扫描结果可以导出为 SARIF、CSV或 JSON格式。还有个 install-hook命令,可以在每次 git commit前自动扫描改动过的代码,发现高危问题直接拦住提交。

在公开测试阶段,Codex Security扫描了超过 120万次提交(commit),在 OpenSSH、GnuTLS、PHP、Chromium等开源项目中发现了 792个严重漏洞和 10561个高危漏洞。有第三方测试对比过,在 16.2万行生产代码上,Codex Security的真阳性率是 74%,Snyk是 28%,Semgrep是 20%。OpenAI开源了 Codex Security

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。
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阑

速报:苹果这小子蔫坏,背叛大盘一声不吭的上5万亿$市值了。

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来

日薪一万,我在博物馆值夜班-第1集-日薪一万招夜班保安?在A市还有这种天上掉馅饼的好事。林修本来只想安安静静摸个鱼,谁知入职第一晚,他就发现这博物馆里有一群精力过剩的“老古董”。出于职业本能,他开始修复那尊破碎的八臂修罗铜像,随着最后一道裂痕被完美弥合,一道古老而磅礴的力量涌入他的体内。他并不知道,自己刚刚凭借一手出神入化的修复技艺,化解了一场足以颠覆城市的S级危机。从此,都市传说里多了一位神秘的守护者。 #上微博免费看短剧# #短剧# #微博剧有引力计划#

来

那美国的个税相对来说不重,1%的人占4成。。。http://t.cn/AX9ektZk

税务总局发布会:数据显示,年收入居前1%的人,申报缴纳的个税大体占个税总量的五成以上;年收入居前10%的个人,申报缴纳的个税占九成左右。

在有税人群中,超过六成适用3%的税率,也就是最低一档税率。

今年上半年,税务部门征收的个人所得税同比增长约13%,成为我国第三大税种。个税增长较快的原因有三,一是相关资本类所得对个税增长的贡献度近五成,特别是股权转让、股息红利等资本类收入税收增长明显。其中,限售股转让个人所得税同比增长97.6%。利息、股息、红利所得个人所得税同比增长15.2%。二是部分行业发展态势较好,带动从业人员收入明显增加,比如科学研究和技术服务业、有色金属冶炼和压延加工业缴纳的个税同比分别增长15%和40.8%。三是税务部门持续加强高收入人员的纳税引导规范,也对个税带来一定的增收效应。http://t.cn/AX9kqqrL

阑

她终于等到半导体大跌可以上嘴脸了⋯⋯

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O

我们的使命核心,是探索如何确保日益强大的 AI 让每个人都受益。

我们相信,未来某个时候,前沿模型开发的 AI 加速程度可能会高到让全世界都需要控制 AI 的发展速度。

我们希望与其他实验室和开源社区一道,为美国政府牵头的工作贡献力量,共同开发能够实现这一目标的工具和机制。

Podcast 节目 All-In with Chamath, Jason, Sacks & Friedberg

每小时 1 美元的工人:四位机器人 CEO 谈家用人形机器人、中国威胁与危险工作的终结

整体概括

本期节目在巴黎围绕“机器人何时真正进入现实世界”展开了四段访谈。ANYbotics 的 Péter Fankhauser 认为,四足机器人已经在工业巡检中证明了商业价值:它们可以进入危险、肮脏或极端环境,用传感器和 AI 发现人类感官难以捕捉的气体泄漏、温度异常和设备问题。NEO 创始人 Bernt Børnich 则把家用人形机器人描述为一个开放平台,先从少量用户和远程操作开始,再逐步形成技能生态。Boston Dynamics 的 Amanda McMaster 讨论了 Spot、Atlas 的部署、车载与云端计算,以及机器人供应链和武器化风险。Agility Robotics 的 Jonathan Hurst 认为,这一轮人形机器人发展与过去反复失败的尝试不同,原因在于感知、语言模型、世界模型和硬件能力同时成熟,Digit 已开始面向真实工厂流程部署。…
YouTube 视频 Lex Fridman

加里·加拉格尔:美国内战、奴隶制、林肯、格兰特与李|Lex Fridman 播客第 499 期

整体概括

本期 Lex Fridman 播客邀请历史学家 Gary Gallagher 讨论美国内战的起因、进程、关键人物和历史记忆。Gallagher 的核心判断是:如果把奴隶制从因果链中拿掉,就不存在这场内战;但战争最初并不是一场以解放奴隶为目标的战争,而是围绕联邦是否能够继续存在、奴隶制能否扩展到联邦领土以及两个政治共同体能否共处而逐步升级。1860 年总统选举后,南方白人担心自己会在全国政治中永久成为少数,林肯当选进一步触发了脱离联邦。战争的目标、规模和道德含义随后发生变化,联邦最终认识到,奴隶制既是南部邦联的社会制度,也是支撑其经济和战争动员能力的基础。

主要内容

内战为何爆发

Gallagher 区分了“奴隶制是否应当废除”和“奴隶制是否应当扩张”。19 世纪 1850 年代,真正造成南北尖锐分歧的问题主要是后者。南方蓄奴州已经在人口和政治力量上落后于自由州,并担心联邦政府将来会从限制扩张走向干预南方现存的奴隶制。共和党的纲领承诺允许奴隶制留在已经存在的地方,但不允许其进入联邦领土;林肯当选后,南方白人把这看成长期政治劣势的开端,最终有七个州先后脱离联邦,战争爆发后又有四个州退出。
高

“民以食为天”,AI:俺也一样。

最近AI的发展让我想起了圣经旧约里关于通天塔(巴别塔)的故事。本质上通用人工智能的目标是“逼近世界的真相”,这个和建造通天塔去触及上帝差不多了,需要各种“建筑材料”: 芯片,内存,PCB,光模块,液冷,… 但是我怀疑这对AI玩家来说是个无止尽消耗资源的游戏 …

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阑

笑死,看到理财产品投的开屏广告,文案既直白又懂人心:「赚了就跑」⋯⋯

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A

从启动调试到性能调优,AMD 与 @OpenAI 工程师正在分享洞见,推动性能进一步提升。

深入了解 AMD 与 OpenAI 计算战略及 GPT 基础设施副总裁 Sachin Katti(@sk7037)的合作。

G

申请成为 OpenAI 校园负责人(Campus Lead)——与我们的团队合作,获得实践培训、资金、额度、周边,以及加入全球同行社区的机会:

我们正在开放 OpenAI 学生社群(OpenAI Student Collective)的申请。这是一个面向本科生校园负责人的项目,旨在将 AI 创新带到各自的校园。

校园负责人将直接与 OpenAI 合作,并获得实践培训、资金、额度、周边,以及加入全球同行社区的机会。

S

(无正文)

来

//@无青春无限坑:太尊了

在尊界V800里现做咖啡,现泡茶是种什么体验?车里请,我给您沏壶高的~#尊界V800首创私享饮吧# #尊界V800# #车评精选#

来

😮因为她在国内上的本科,出去上的研究生啊~~北大本科没人管啊,上到研究生也有导师啊~~//@让我说什么啊:你解释了一件事并不能说明这件事的合理性。那怎么人家去了国外就体感好多了? //@来去之间:清北90%本科生的感觉discourage很正常,这么说吧,清北分数线比如是680,你们学校是620,那你跟最牛同学能力的差距就是10%,但是在清北,你感觉跟有些同学的差距是猴子和人的差别~~最没自信的人生阶段就是在本科,本科谁tm有功夫encourage你啊

今天反复在品味王虹用discouraged这个词的精妙,甚至在这个语境里几乎只能用这个词,不是单纯的sad,也不是frustrated或defeated;discourage这个词有一种动作感,表达的并不是让人伤心,而是削弱一个人的心气,从而不再继续。这就是它比“沮丧”或者“难过”更具体的地方,discouraged描述的是一个人和行动之间的关系根本性地改变了…不是消失,是腐烂是变质。

所以that’s why仅仅一个英文单词就能trigger到我们这一代人如此普遍而隐秘的创伤,这个体系是如此精密且狡猾,它不打败你,只是羞辱你,折磨你,劝退你,它把本应指向环境的愤怒,偷换成了指向自我的羞耻。最后这个系统也不需要承担“淘汰你”的责任,毕竟你会自我淘汰,自己退出,无一幸免又无可追责。

F

多年来,我一直看着 @jiayq 构建雄心勃勃的系统,他把宏大构想变成现实的成绩令人印象深刻。恭喜 Intent Lab 团队,这是一个引人入胜的使命,我很期待看到他们将它带向何方。

我们正在启动 Intent Lab,打造一支名为“fleet”的自主团队,将意图转化为可投入生产的软件。今天,我们分享了一些早期成果:速度最快的 GLM5.2 推理引擎、一键创建数据库,以及一个经过完整验证的智能体文件系统。

https://intentlab.ai/blog/turn-your-intent-into-production-systems?v=2

网站 文章 OpenAI News

智能体 AI 时代的科学计算

仅公开预览:当前不是完整正文译文。
来源:OpenAI News
URL: https://openai.com/index/scientific-computing-agentic-ai

一份新的领域报告展示了科学家如何使用 AI 编程代理推动科学计算现代化,加速基因组学及其他领域的软件开发与科学发现。
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宝

一般来说没必要去省那一点 token,如果是图文、带图表的还是 pdf最简单省事。

费力去转 Markdown + 图片,看起来省 Token,但是导致信息损耗,本来多模态模型可以一页一页“看”内容,换成markdown+图片,图片、图标部分由于分离出去了反而不利于模型理解上下文导致信息损耗。

再说 Token消耗,现在 Agent消耗 Token的大头,不是输入的 token,而是各种 skills、反复调用工具。

而且有 Prompt Caching,输入的 Token多一点少一点对于最终成本已经差别没那么大了。

直接上传PDF给AI会让你多花4倍的token!!

大家可能以为, 把PDF传上到AI,和自己复制粘贴文本到对话框效果一样。但事实上,AI会用贵4倍的视觉能力看一遍你上传的文件。

但为什么AI要浪费4倍TOKEN方式处理文档呢?

因为这么处理能保留排版,表格这些信息, 回答质量会比所有同行高那么一点点。即使是高一点点也意味着第一,而第一永远享受最大的资源。

我们可以用下面这个7.5w star的开源项目,解决这个问题。

它能把 PDF、图片、Office文档整篇变成 Markdown格式,同时不失去,关键的图像,排版的信息。这样处理后,直接省下80%的TOKEN!!

之前这种服务,要么按页收费,要么要自己捣鼓配置,很难上手。

有了这个项目后,直接打开网页就能无限使用!!

关注我,每天分享一点实用AI技巧!!

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。
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A

想象一下这样一个世界:每个人的办公桌上都有一台 Ryzen AI Halo 系统。

这是一个专为 AI 智能体打造的专属空间。它们与人们并肩工作,夜间利用人们的数据运行工作流,并且只在需要时才无缝调用云端。

那个未来并非要等上数年,它已经到来。

我们现在已经具备了所有要素……

模型已经足够高效。

硬件已经足够强大。

软件栈已经开放并准备就绪。

mediamedia
网站 文章 The Diligence Stack - By Creative Strategies

超大规模云厂商的容量合作伙伴层级

核心判断

报告认为,AI 基础设施扩张的主要瓶颈仍是电力,而且至少会持续到 2030 年甚至更久。数据中心需求增长快于当地公用事业的供给能力:电网研究可能需要 6—12 个月,新建变电站还可能增加 2—3 年,设备、熟练工人、许可审批和地方阻力又会带来额外延迟。

因此,超大规模云厂商会在建设自有基础设施的同时依赖外部容量。报告最看好的长期合作伙伴,是能够取得确定性电力、交付建筑等物理层、但不继续向算力层延伸的房东型企业。这样,云厂商仍控制加速器、服务器系统、网络、工作负载和客户,只把建设缓慢、寿命较长的实体资产交给合作伙伴。

需求与资本支出证据

- 报告预计 Microsoft 在 7 月 29 日公布财年第四季度业绩、Amazon 在 7 月 30 日公布第二季度业绩时,两家公司会提高资本支出预期,并显示已签约云需求继续增长。…
打开原文
Podcast 节目 叭叭呜

Vol.091 等澎程的不是米粉而是小米用户,欧阳娜娜含金量还在上升|月度点评

整体概括

本期《叭叭呜》月度点评围绕小鹏 Mona 系列出海、小米鹏城的产品定义与用户基础展开讨论,并延伸到智能驾驶、空间创新、品牌信任和汽车产品如何找到真实需求。节目对小鹏在欧洲的判断是:价格优势只能帮助陌生品牌获得初始销量,长期能否站稳,取决于产品差异化、补能与服务体系,以及用户对品牌持续维护能力的信任。对小米鹏城,嘉宾更关注它是否真正从少数科技爱好者走向更广泛的家庭和主流用户,以及空间变化、智能化和价格之间能否形成清晰价值。节目最后提醒,汽车做得更复杂、变形更多,并不等于一定成功,关键仍是解决具体生活问题。

主要内容

小鹏出海:先靠差异化,再建立信任

嘉宾认为,小鹏在欧洲的售价明显高于国内,除税费和成本外仍有利润空间。早期销量受益于欧洲新能源供给不足,以及小鹏在智能座舱、智能驾驶、超快充等方面的产品差异化;但欧洲消费者对品牌的认知仍然很低,未来五到八年的维修保养、软件维护和服务持续性,会直接影响购买决策。小鹏需要把电池回收利用、储能与超充站等能力部署到完整体系中,并以更系统的方式推进欧洲及其他海外市场,而不是只做一次发布会或单一车型销售。