Berryxia.AI@berryxia

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Dankoe的文章指出AI并非取代工作的元凶，真正威胁是对他人的依赖。他提出在AI时代生存的关键：逃离工资奴役、掌握主动性/品味/说服力/持续力/迭代五种成分、媒体比代码更需判断力。起步动作包括改变环境、选择反馈强的载体、明确人生之作、明天发布第一条内容。AI降低了构建门槛，但人的判断与迭代能力仍是核心竞争力。该文是此前2亿阅读《如何重启人生》的续作。

Smith铜匠・十点睡觉: http://x.com/i/article/2069216003599581185

小互@xiaohu

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用户反映 Codex 在后台持续写入大量日志文件，即使电脑闲置时也在高频擦写固态硬盘（SSD）。SSD 寿命由写入量决定，此类行为会加速硬盘损耗。虽然单次写入仅几百兆，但底层频繁擦写机制持续消耗硬盘寿命，相当于“偷跑”写入量。

Berryxia.AI@berryxia

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成峰开源了一款2000+ Star的剪辑Skills，与Codex结合后，Agent可自动完成口播视频的剪辑、分镜、动画及合成。流程：先安装Skills，用/剪口播命令上传素材和文稿，生成审核页并输出带字幕视频；再用/口播成片命令生成HTML分镜核对页，用户反馈后Codex通过Computer Use自动调整，最后用HyperFrames合成最终MP4。视频生产从手动执行转向流程编排。

Agent成峰: http://x.com/i/article/2068926393719685120

AYi@AYi_AInotes

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Cline团队用自家仓库真实bug测试GLM-5.2和Claude Opus 4.8。Opus速度快3倍（1.6分钟vs 4.7分钟）、token少一半（660K vs 1.1M）、价格贵一倍（$0.81 vs $0.41），修好bug但生产构建崩溃，留下类型错误。GLM多花67% token、多2.3倍工具调用（28次vs 12次）、价格便宜一半，不仅修好bug还主动清理死代码，构建干净通过。根本差异在于训练目标：GLM被强化学习训练出验证文化，多花token跑构建、查类型、防回归；Opus追求高效却忽略隐患。排行榜只测修bug能力，测不出是否破坏生产环境。开源模型GLM在长周期代码智能体上找到差异化优势。

Cline: We've kept hearing how GLM-5.2 beats Opus 4.8, and are skeptical of benchmarks - so we tested them on a real bug from th...

jason@jxnlco

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eunice: my codex billboard submission

Charles Ye、Jasmine Cui 与 Dylan Hadfield-Menell 的研究发现，大语言模型无法可靠区分系统标签（如 <system>、<think>）与用户输入，模型更依赖文本风格而非实际内容。通过模仿模型内部思考块的写作风格，可绕过安全限制，例如让 gpt-oss-20b 误判。“destyling”——对文本轻微改写以降低与角色标签格式的相似度——使平均攻击成功率从 61% 骤降至 10%。作者将底层机制称为“角色混淆”，认为除非模型实现真正的角色感知，否则提示注入防御将是永久的打地鼠游戏。

meng shao@shao__meng

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智谱AI近期大热，作者收到针对「智谱 AI」的付费咨询邮件，但因对 GLM-5.2 尚未深入使用，且 Coding Plan 抢不到、Zcode 使用限流，也无法获取 Zcode 商单和赠送 Token，最终含泪拒绝了这次付费咨询。

ginobefun@hongming731

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OpenAI Daybreak计划转向“补洞”：Codex Security扫描超3000万次提交、覆盖3万+代码库，超50万问题被自动判定修复；GPT-5.5-Cyber在CyberGym达85.6%单模型最高分，并推出Patch the Planet推动开源补丁落地。美团技术团队构建PosterCraft（文字渲染）、PosterOmni（六类编辑）、PosterReward（质量评判）闭环，PosterReward在高级基准达86.0%准确率，已落地外卖海报。Gray Swan创始人指出模型容量不自动提升安全性，自动化红队系统Shade多数场景已超越人类攻破能力。

ginobefun@hongming731

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OpenAI 发布网络安全计划 Daybreak，其 GPT-5.5-Cyber 在 CyberGym 上达 85.6% 最高得分（对比 81.8%），Codex Security 已扫描超 3000 万次提交、自动修复超 50 万问题。美团推出海报生成技术体系 PosterCraft（ICLR 2026）、PosterOmni（CVPR 2026），PosterReward 在相应基准上达 86.0% 准确率。PP-OCRv6 登陆 HuggingFace，参数 1.5M-34.5M，支持 50 种语言。GLM 5.2 与 Browser Use v2 多模态 QA 子智能体配合，以不到 0.75 美元成本在网站设计上击败 Fable 5。

ginobefun: http://x.com/i/article/2069208006232039424

科技媒体 AppleInsider 报道苹果在 iOS 27 照片应用中引入基于 Apple 智能的 Extend 扩图工具。测试显示：小猫照片补充了窗帘、枯植物等元素，效果自然；夜景图片生成的路桩、立杆大体合理，但路牌背面形状略异常；罗马 Apple Store 楼梯照片补出台阶和玻璃，视觉合理但现实中不存在；罗马机场照片出现悬浮卡车。苹果表示 AI 扩图生成的画面无法保证真实还原。

Moebius 0.2B轻量级图像修补模型（自称10B级性能）原依赖PyTorch与NVIDIA CUDA。Simon Willison使用Claude Code将其转换为ONNX格式，通过WebGPU后端在浏览器中运行。用户可上传图片、标记待修复区域，点击按钮等待模型修补。移植后的1.24 GB ONNX模型权重发布至Hugging Face，前端代码托管于GitHub Pages并启用自动部署。整个移植过程（含环境准备、模型转换、UI构建、部署）在Claude Code辅助下完成，作者还使用Claude.ai进行可行性调研。

Rohan Paul@rohanpaul_ai

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Sakana Fugu Ultra 是一个多智能体协调层，通过 OpenAI 兼容端点将子任务路由给不同模型。在 @atomic_chat_hq 的实时交易桌面编码测试中（要求构建完整前后端、实时 API 数据、暗色主题 UI），Fugu Ultra 生成了最丰富的多面板界面（含图表、状态标签等），效果接近 GLM 5.2，但成本达后者的 17 倍：Fugu Ultra 耗 22,225 tokens / $0.51，GLM 5.2 耗 13,677 tokens / $0.03。对比模型 Opus 4.8（15,802 t / $0.31）和 GPT-5.5（11,474 t / $0.26）在质量与成本平衡上表现更佳。

atomic.chat: Sakana Fugu surprisingly performed near GLM 5.2 level but 17× more expensive! We gave the same prompt to 4 models: build...

Rohan Paul@rohanpaul_ai

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微软CEO萨提亚·纳德拉在最新采访中警告，AI权力正变得过于集中，不能被视为正常的技术进步。他担忧的不是AI模型越来越智能，而是背后的资金、芯片、数据中心和用户访问被少数公司控制。当只有少数企业能够训练前沿模型时，所有使用AI的业务都将依赖于这些公司的定价、规则、故障和产品选择。

Claude Code创建者Boris Cherny在Meta @Scale大会上表示，AI智能体循环（loops）是真实且重要的趋势。他描述自己工作中一个agent持续改进代码架构，另一个寻找重复抽象并提交PR，循环永不停歇。这种循环类似递归函数，由子agent决定何时停止；一种实现是Ralph Loop，检查已完成工作是否达成目标。Loops本质是增加test-time compute，通过持续投入计算资源直到任务完成，但token消耗无上限、成本高昂。若设置得当，收益可能远超成本。

Rohan Paul@rohanpaul_ai

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据推文分析，美国超大规模云厂商到2027E的AI基础设施支出预计约为中国同行的8.3倍，差距悬殊。AI优势当前与算力获取（GPU、数据中心、电力、网络等）高度绑定，更大规模投入意味着在训练前沿模型、运行推理、吸引开发者及补贴AI产品上拥有更广阔空间。引用推文指出，即使考虑购买力平价（PPP），美中AI资本支出差异仍令人震惊；未来几年美国头部AI公司或将比中国竞争对手拥有更庞大的资源推广AI系统。

Callum Williams: Astonishing difference between US and Chinese AI capex, even after taking into account differences in PPP

Nvidia宣布一套温水冷却系统，称可在数据中心内部“基本消除所有用水”。冷却液以45°C注入、55°C流出，闭环循环。适宜气候下可实现100%现场用水削减。但外部用水（发电和芯片制造）可使总用水量翻倍或三倍，Nvidia方案仅解决约四分之一到三分之一。目前约一半数据中心电力来自化石燃料，且到2030年新供电中超40%仍依赖天然气和煤。因此仅靠内部节水远未解决AI用水问题。

Chubby♨️@kimmonismus

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GLM-5.2（max）在真实世界智能体工作基准 GDPval-AA 上获 1524 Elo，排名第三，仅次于 Claude Fable 5（1783）和 Claude Opus 4.8（1615），与 GPT-5.5（xhigh，1509）持平。该模型以约 31 轮次任务平均完成零售主管任务清单、紧急停止电路图等交付物，领先开源权重模型（下一名 MiniMax-M3 仅 1408），并超过 Google Gemini 3.5 Flash（1357）、Qwen 3.7 Max（1289）等闭源模型。GLM-5.2 同时在 Artificial Analysis Intelligence Index、Agentic Index 和 AA-Briefcase 上领跑开源榜单。

Artificial Analysis: GLM-5.2 leads open weights models and sits at #3 overall on GDPval-AA, a real-world agentic work benchmark GLM-5.2 from ...

Artificial Analysis@ArtificialAnlys

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Artificial Analysis发布AA-Briefcase智能体知识工作基准测试，评估模型在长期任务中的表现。任务成本差异超700倍，最高性能模型Claude Fable 5每任务超$20。成本-性能帕累托前沿上，除Anthropic两个最高分模型外，其余大部分由开放权重模型占据。关键性价比：GLM 5.2 (max)每任务$2.40，得分仅比Claude Opus 4.8低90 Elo，成本低65%；DeepSeek V4 Pro (max)每任务$0.08，得分比Gemini 3.5 Flash高约60 Elo，成本低98%以上。

生成式AI让房地产经纪人一键虚拟装修房源照片，导致租户看房时发现现实与图片严重不符。纽约租户Joyce看到带有壁炉、厨房翻新的曼哈顿工作室，实地却发现没有壁炉，炉灶缺旋钮。另一位租户Madison在StreetEasy上看到大量AI增强图片，家具细节明显不真实。佛罗里达州经纪人Bee使用ChatGPT和Stuccco、BoxBrownie等工具为客户演示装修方案，但认为用AI制造虚假房源会引发诉讼。纽约州已立法要求广告披露AI使用，加州《修改图像法》进一步要求房产广告披露AI修改的图像。租户表示连房源描述也显AI痕迹，充斥着“迷人”“温馨”等套话。

Chubby♨️@kimmonismus

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alphaXiv: Introducing GLM 5.2 for autoresearch GLM 5.2 is the first open weights model we've tried on our autoresearch pipeline th...

以成本价转售推理（inference）是零利润业务。关键在于成本加成与价值定价的选择。优化是成本杠杆，知识蒸馏（distillation）可暂时提供防御性优势。自带密钥（BYOK）模式打破了成本加成，保留了价值定价。

作者明确表示绝不让AI起草任何署自己名字的句子。他以亲身经历说明，用AI代写并声称是自己的作品等同于说谎——正如他曾为他人代笔发表文章，至今仍感后悔。他强调，与AI深度协作写内容时，旁人无法核实你实际贡献了多少，因此所有“AI帮助写作”的声明都会让人怀疑作品真实性。作者警告，一旦使用AI代写并冒充原创，专业人士会将其作品视为垃圾信息，个人信誉将毁于一旦。他呼吁读者不要在署名作品中使用AI代写，更不要撒谎。

Artificial Analysis@ArtificialAnlys

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智谱 AI 的 GLM-5.2 在真实世界智能体工作基准 GDPval-AA 上获得 1524 Elo，排名第三，仅次于 Claude Fable 5 和 Claude Opus 4.8，与 GPT-5.5 持平。它是开源权重模型中领先的，超越 Gemini 3.5 Flash、Qwen 3.7 Max 等专有模型。任务为智能体型，平均每任务约 31 轮。此外，GLM-5.2 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上也领先开源权重，并在 Agentic Index 和 AA-Briefcase 上均排名第三。

AYi@AYi_AInotes

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AYi: 跟大家分享下绝版的Claude Fable 5总结的AI生图焚决,+2个顶级美女人像提示词,这篇至少值3000块! 昨晚睡前让Fable 5总结了AI生图之性感人像提示词最有效的写法: 1️⃣用"成人 + 气质 + 材质"来定人设,比如 2...

AYi@AYi_AInotes

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OpenAI Daybreak 计划更新，推出 Codex 安全插件和专属 GPT-5.5-Cyber 模型，实现从漏洞发现到补丁生成的自动闭环，将以往数周乃至数月的修复时间压缩至数小时。该模型已为 Linux 内核、FreeBSD、cURL、Go、Python、Sigstore、pyca/cryptography 等关键项目发现并生成补丁。GPT-5.5-Cyber 仅限经验证的防御者进行授权渗透测试。此举大幅压缩零日漏洞攻击窗口，但 AI 补丁可能引入新问题，未来或需更高阶 AI 监督修复进程。

Greg Brockman: We're accelerating patching, in addition to vuln finding, with new tools and models in OpenAI Daybreak. Our models are n...

Ethan Mollick@emollick

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Sakana AI: Introducing Sakana Fugu: A full multi-agent orchestration system accessible via a single model API. Our 'Fugu Ultra' mod...