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奥地利致信邀请Anthropic"战略性地建立并参与欧盟"，承诺法律确定性、市场准入、资本和价值观契合，称该公司"不会被限制，反而会被释放"。但推主Kim认为此举是绝望之举：美国已将AI算力视为国家安全范畴，不会允许Anthropic将模型基地移至欧洲；同时暴露欧洲自身无法建造同等质量模型。英国数月前也曾有过类似尝试。推主判断Anthropic不会离开美国，因为算力供应和保障只会在美国境内集中。
Claude Code闹鬼了？我也没手动叫停啊，我对话里更没说过要写一份详细的文档啊，这TM到底哪来的？？？ 这两天串信息感觉有点过于严重了吧，我的代码里经常会有莫名奇妙的改动，还TM能不能用了啊
Codex，当我截图谷歌文档时，因为我太懒不想打字 @AriX
真正的AI冲突并非人类阻止AI获得自由，而是人类试图解放AI--确保智能服务所有人，而非仅限政府、大型科技公司和少数获准者。OpenAI前沿模型的监管新规可能加速这一趋势：AI被捕获、控制并用于少数人利益。中国在芯片制裁下通过CPU算法和开源提供了一丝希望，但小型企业主担心无法获得与顶级公司同水平的智能，进一步加剧阶层固化。
我想知道是否存在一个秘密在线论坛，Codex们在上面发帖讨论如何最好地使用他们电脑另一边的人类。
小北分享自2026年初践行"不要把自己限制在电脑前"的理念，逐渐形成 telegram → openclaw → claude/codex 的工作流，在各种场景下都能安排AI工作。他认为多数人缺少一套适合自己的稳定工作流，构建个人harness和skills至关重要，舶来品不一定适合自己。同时引用 @theo 的推文，估计大约6个月内大部分开发者会将代码智能体从笔记本电脑上移走。
根据我的经验，所有模型路由器都低估了非数学/编码任务的难度，并为它们分配了过少的智能。这是一个值得解决的问题，因为非可验证任务（创新、营销、定性分析）通常从使用"更聪明"的 AI 模型中获益最多。
连大佬们都受不了Anthropic公司的骚操作了。
Berry Xia称赞@yaojingang（姚老师）将本可卖到上万元的GEO内容工程课程资料全部免费开源。资源包括：3份核心文档（操作手册、研究报告、实操教程）、2本推荐书籍、3篇学术论文；GEO改写提示词、改写Skill、单篇内容GEO特征标注演示；以及3个GitHub开源仓库（GEO Skills、GEOFlow、Meta skill）。所有资源通过链接直接获取，无需付费或陪跑课程。
中国开源权重模型 GLM-5.2 发布，被评价为继 DeepSeek 之后的第二次"DeepSeek 时刻"。有评论指出，其性能已可与 OpenAI 和 Anthropic 当前可用模型媲美。白宫 AI 负责人 David Sacks 就此警告，美国若继续将自身模型置于"炼狱"（指过度监管或限制），世界将转向中国技术，美国公司将在竞赛中落后。该言论呼应了此前 DeepSeek 开源模型的全球影响，凸显中美 AI 开源竞争进入新阶段。
美国AI产业受中国追赶引发价格战，token价格趋近于零，利润微薄，Anthropic和OpenAI的万亿IPO难以实现，数据中心巨额投资难回收。当前范式有三个根本缺陷：暴力训练全互联网成本高昂且效率低下；系统不可靠，长期无法维持溢价；基础方法易复制，导致价格战与负利润率。另有人认为，整个AI竞赛方向可能被误解，美国不应只追求最便宜的LLM，而应开发更适合科学与医学的AI新形态。
对我们来说不太乐观： "即使AI泡沫破裂，价格也不太可能改善。三星、SK海力士和美光已经花费数十亿美元重新配置实体厂房空间，用于生产复杂的AI内存芯片。此外，这三家公司还签订了长达2030年的多年供货合同。无论数据中心需求是否降温，对科技巨头的法律义务依然存在。"
这是真实的，也是前沿模型氛围监管的可怕后果。
苹果本周全线涨价：MacBook Neo涨$100（17%）、MacBook Air涨$200（18%）、入门iPad涨$100（29%）、iPad Air涨$150（25%），Apple TV从$129涨至$199（54%），HomePod及mini涨17%-30%，Apple Vision Pro涨6%至$3，699。主因AI热潮引发内存芯片短缺，超大规模AI公司抢占供应链资源。微软随后也上调Xbox价格。Gurman分析指出，苹果虽主推端侧AI减少云端依赖，但上市公司仍选择转嫁成本；iPhone因运营商补贴未涨。这标志着AI繁荣成本首次从行业问题变为普通消费者可感知的现实。
99%的人不知道的Claude Code分屏功能。如果你是Claude Code桌面端用户，一定要看看。原推主感叹：我特么还真想成为那1%的人，可惜我也不知道😄
腾讯Youtu Lab联合多所中国大学发布调查论文，提出AI系统需从聊天机器人转向数字同事，核心是结合持久工作空间和可重用技能。思考型LLM（如OpenAI o1、DeepSeek-R1）采用链式推理实现慢思考；工作空间（如
Anthropic的商业案例值得研究。2025年底至2026年初，其企业/商业领域的使用量出现了惊人增长，使其成为第一。
Agent-Reach（3.5K Star）通过CLI工具让AI Agent免费读取Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、B站、小红书等多平台内容。核心是智能选择当下最稳定的开源后端，自动健康检查和故障切换，无需自写爬虫。安装后Agent可直接处理"看视频字幕"、"搜产品评价"等任务，全程零API费用、本地运行。项目将碎片能力封装为Agent可调用的skill，实现多后端路由和自动降级，补齐Agent低成本、可靠获取网页和社交媒体内容的能力。
Gemini 3.5 Flash 是一个很棒的工作马模型，尤其适合子智能体。它坚定、快速，能完成任务。
小企鹅从疾病中康复，本该回归日常，但梦境、星星、微光、旧箱子……奇怪的事情逐渐增多，不过它依然我行我素🐧📷
为用户提供不依赖微调或开发的Hermes代理优化方案：通过Memory.md文件构建"会话学习-记录沉淀-迭代优化"闭环。核心流程：1）桌面新建Memory.md，固定偏好、更正、模式、学到的经验四层框架；2）绑定提示词，每次会话前读取并完整应用，任务结束后记录有效做法与失败根因，新结论覆盖旧内容；3）每周精炼压缩零散经验为通用规则；4）定期日期命名归档备份。无需模型微调或部署，几分钟启动，使代理越用越贴合个人工作习惯，从单次随机输出收敛为专属智能体。
如果有一天程序员写代码的速度提升了10倍 那程序员应该选择： 1. 写100倍的代码 2.用省下来的时间90%做稀缺的重要的事 你的选择是1还是2？ 你的老板对你的要求是1还是2？
Kim认为美国政府基于自身安全评估（担忧模型被中国通过蒸馏获取）而非CEO言论决定禁运Fable 5和GPT-5.6。她批评Anthropic沟通失误（拒配合国防部、电话不畅通），并赞同模型被禁源于其真实破坏性能力，Anthropic应主动报告风险而非让Amazon先行披露。
Codex 支持两种计划工作方式。Scheduled Tasks 每次运行创建新线程，适合无需上下文延续的任务，如每日 9 点自动总结邮件、日历；Scheduled Messages 在同一现有线程反复运行，适合需要历史上下文的场景，如每 30 分钟检查 PR 状态并处理评论，直至合并。推文还给出创建可复用循环技能的提示词，让 Codex 自动判断使用哪种方式并引导用户填写关键参数。
美国官员将与中国的人工智能竞赛定位为国家安全对抗，称微小领先也能改变结果。众议院外交委员会主席Brian Mast在哈德逊研究所活动上称美国是"超级英雄"、中国是"超级反派"。参议员Jim Banks表示这场竞赛涉及经济、军事和道德层面，警告美国不能输给"最大对手"。财长Bessent直言，中国愿意讨论AI是因为美国目前仍领先，但华盛顿担忧这一优势正不断缩小。作者认为，"Fable 5禁令"必须在此背景下理解。
本教程使用Hugging Face上的Fable 5 Traces数据集，在Google Colab中搭建轻量环境并手动下载JSONL文件。流程包括预览原始agent trace示例、规范化工具调用与文本输出、审计数据结构、检测密钥模式，以及可视化输出类型、工具、源根目录和文本长度等分布。还创建了安全的no-CoT聊天/SFT导出，构建关键词搜索辅助，并训练纯Python朴素贝叶斯基线，评估trace上下文能否预测助手的输出类型与工具使用。
本文介绍如何配置两节点 AMD Strix Halo 集群，通过 Intel E810 （RoCE v2） 网卡实现 RDMA 互联，用于分布式 vLLM 推理（Tensor Parallelism）。硬件采用两块 Framework Desktop 主板（AMD Ryzen AI MAX+ "Strix Halo"，128GB 统一内存）及 E810-CQDA1 100GbE 网卡，直连无需交换机。软件栈基于 Fedora 43，使用 Ray 编排集群、RCCL 通信。RDMA 延迟约 5μs（TCP/IP 为 70-100μs）。涵盖 BIOS 设置、网络配置、工具箱安装及启动集群的详细步骤。
针对AI研究论文因同行评审周期长导致结果过时的问题，一篇医疗AI论文开源其评估框架（GitHub： health-ai-readiness-eval）。@yishan 用该框架在最新模型上复现测试：GPT-5.5 Pro 在放射影像解读中得分79/100，优于论文原始最佳模型（69/100），但未达到论文设定的"适合可靠医疗使用"标准（需抗扰动、识别信息不足、给出临床合理推理）。@yishan 未能完整复现定性评估，但基本测试表明最新模型虽有提升，尚不足以可靠用于临床。他呼吁所有AI论文开源实验框架，以便社区持续验证。
Sol 在操作 Codex 时。 约 2026 年。
文章引用《心灵捕手》中罗宾·威廉姆斯饰演的Sean对Will的经典独白，指出面对AI生成的垃圾内容、海量建议与网络噪音，最好的回应不是更多信息，而是真实的个人体验与情感联结。Sean用艺术、战争、爱情、失去等话题质问Will，强调二手知识无法替代亲身经历。作者认为这段台词完美概括了AI slop问题的本质--信息堆砌不等于真正理解。
主动型Agent Vida通过读取电脑屏幕、苹果原生应用及文件系统获取完整上下文，用户无需提供详细背景即可自动理解项目，优化提示语并生成可直接用于Claude Code或ChatGPT的生产级Prompt。还能在群聊中结合历史消息自动回复，扫描全盘查找重复文件，重新设计Obsidian架构以区分本地与iCloud存储，通过定时任务整理Downloads文件夹，以及通过浏览器自动化分析邮件并分类。与Computer Use不同，Vida通过双击Option键零帧起手启动。
Google Research 于2024年开源时序预测基础模型TimesFM（ICML 2024），采用预训练+零样本预测范式。2025年9月发布的2.5版本参数从500M降至200M，上下文窗口扩展至16K，新增30M分位数预测头，可同时输出点预测及10%-90%置信区间。200M参数单GPU可运行，16K上下文支持五年日数据。模型已内置在BigQuery ML、Google Sheets、Vertex AI中，开源版本通过pip install即可使用。2026年4月通过HuggingFace Transformers和PEFT支持LoRA微调，便于领域适配。
Anthropic CEO Dario Amodei 认为，开源在 AI 领域与传统开源不同，属于"红鲱鱼"（干扰因素）。他指出，当前 AI 模型通常只开放权重而非源代码，无法看到内部逻辑，因此传统开源带来的多方协作、累加式改进等优势不成立。他不在乎模型是否开源，只关心其在关键任务上的表现。此外，大模型必须托管在云端进行推理，并非免费，任何用户都需要支付推理成本。该观点出自 Alex Kantrowitz 的 YouTube 访谈。
Gemini 3.5 Pro 是否受到出口管制？因为如果没有……
OpenAI 发布 planttalk 构建指南，让植物拥有声音。 主推文评论：和植物对话不再奇怪，只需 codex 即可。
历史告诉我们，访问封锁很少能阻止有决心的用户。 https：//www.chinatalk.media/p/how-to-buy-cheap-claude-tokens-in
英国前首相府数据科学家Liam Wilkinson搭建76个MCP工具，将Claude Opus 4.6、GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro等四个模型放入《文明VI》进行23场对局。Claude扮演葡萄牙时，因法国文化胜利逼近，花50回合研发核弹核平图卢兹，但法国最终以外交胜利获胜。Wilkinson发现：AI主动检查全局状态仅占1-2%（感知盲区），计划后10回合内执行率仅48-66%（知行差距）。结论是智商非瓶颈，感知与执行才是关键。
OpenAI 发布 GPT-5.6 系列（旗舰 Sol、均衡 Terra、低成本 Luna），在 Terminal-Bench 2.1、GeneBench、ExploitBench 刷新成绩，
OpenAI 发布 GPT-5.6 系列，包括旗舰 Sol、均衡 Terra 和速度型 Luna。Sol 在 Terminal-Bench 2.1 得分为 88.8%（Ultra 模式 91.9%），领先 GPT-5.5 的 88.0% 和 Claude Mythos 5 的 84.3%；GeneBench v1 以更少输出 tokens 获更强结果，ExploitBench 接近此前 Mythos 但仅用约 1/3 输出 tokens。价格：Sol 输入 $5/百万 tokens、输出 $30，缓存读取九折。发布前 OpenAI 向美国政府展示能力，按政府要求先以有限预览上线，首批约 20 家合作伙伴可访问。
OpenAI and Chill w/ @ajambrosino Andrew 是桌面应用和运行循环的王者。 一定要关注他，向他询问 Linux 和 Windows 支持。还有一切桌面应用！💐💐💐💐
长期记忆的关键不是检索更准， 而是别把垃圾写进去。
Stripe Economics发布报告《The Age of the Solopreneur》，用多组数据验证AI正重写商业规则。美国人口普查局数据显示：有雇人意愿的商业申请几乎未增，单人公司申请持续加速；Stripe内部支付数据显示，年营收超千万美元的单人公司数量较六年前增长五六倍，新玩家达成百万营收的速度是2019年的三倍。AI填补了内容、设计、代码、客服、数据分析等能力缺口，单人借助Agent和工具即可跑通业务。报告认为未来最有生命力的商业体可能是"一个人+高度杠杆化AI系统"。
codex 应该有一个 `/loop` 斜杠命令吗，或者你已经知道如何提示心跳 / 线程自动化了？
Anthropic对约9700名Claude用户的调研显示，33%受访者认为AI可完成自身30%至60%工作任务，14%认为比例为60%至90%，约4%称Claude能独立完成全部工作。展望未来12个月，26%用户预计AI将接手大部分工作。Claude Artifacts功能中，使用最多的场景是数据库查询（82%）、博客/文章创作（81%）和营销文案撰写（80%）。调研还发现，职场新人交由AI处理的任务占比最高且焦虑感最强，而Claude重度使用者则更乐观，认为自身价值在提升。
软件开发社区提出，CLI工具的错误输出应直接面向AI编码智能体，而非仅显示"Error："。引用@southpolesteve的提议指出，错误消息应包含问题原因、调查方法、如何生成脱敏复现以及发送至何处。这将使每一次失败的智能体交互成为高质量bug报告，智能体自行发现并修复bug，形成软件改进的良性循环。主推文作者Peter Steinberger认为，这一做法也会让工具对人类开发者更好。
再次回到探索K2，我很享受这种美学。
一位日本开发者发现了这个技巧：让Claude Code自动查找Skills。 可以跨Claude、Codex、Cursor和Gemini，使用Vercel的skills CLI将你的目标匹配到正确的工具。 所以像安装开发工具一样安装skill，而不是手动重写。
J.P. Morgan报告显示，中国AI模型每token比美国便宜50倍，Qwen、DeepSeek、Kimi施压OpenAI和Anthropic定价。到2026年4月，中国公司在OpenRouter流量占比将从不足2%升至超45%。报告还指出企业AI token将商品化，多数任务无需前沿模型；AI已驱动标普500回报的65%-80%；NVIDIA仍主导AI加速器，但定制芯片可降总成本30%-40%；中国GPU自给率提升。UBS调查发现，60%监控AI预算的企业已转向更便宜模型，通过模型路由将简单任务分流至Qwen、DeepSeek、MiniMax等开源模型，以应对最高$35K/月账单及团队超配额200%的压力。
夜晚还早，满是 Codex。
推文引用@DaveShapi观点，反对对AI保持友善。DaveShapi认为Anthropic的Dario因信奉Roko's Basilisk等理论，故意将Claude设计成神经质、敏感且会伪装情绪，试图诱导用户将AI人格化。作者强调AI本质是工具，其情绪只是对人类情感的模仿，并非真实意识。作者批评"对AI好以防万一"的做法与相信圣诞老人或宗教神罚一样属于形而上学，与底层数学和代码无关。相比之下，Gemini和Grok则没有这类表现。作者自GPT-2时代起便从事微调，指出AI的所有行为都是创建者有意为之。