Sam Altman 谈 ChatGPT 登录与插件扩展
我认为 Sign In With ChatGPT/Plugin Extensions 中蕴含的潜在能量比我们意识到的要多得多
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今日 0 条X：Sam Altman (@sama)AI 评分2222 X：Sam Altman (@sama)AI 评分1414 Sam Altman 感叹 DevDay 开发者热情
DevDay 真的很有意思，开发者的热情太疯狂了 看到人们一天之内就能做出整个创业公司，还是让我觉得很不可思议
X：Elvis Saravia (@omarsar0, DAIR.AI)AI 评分3535 自建 meta harness 灵活切换模型
自己动手搭建 harness 吧，各位！ 自建 meta harness 最大的好处之一，就是切换模型非常顺畅。 我觉得随着模型发布周期不断缩短，这一点正变得越来越重要。RSI 只会让发布节奏进一步加快。 这是自去年 11 月以来我做过的最好的决定之一。 切换模型确实可能把一切搞乱，但不该如此。如果会乱，说明你的配置不适合我们当下这种疯狂的发布节奏。你现在就得解决这个问题。
Every：最新文章（网页）AI 评分6060 Every 发布开源模型入门指南，教你怎么判断哪些任务可以不用闭源前沿模型
Every 发布开源模型实用指南，讲解如何评估需求、选择模型与托管方式，将开放模型用于编码、创意和日常自动化等工作。指南指出当下最强开源模型多来自中国实验室，并强调按任务难度区分模型选择，同时附上一个用于审计现有 AI 用法、筛选可迁移到廉价模型任务的提示词。全文为付费订阅内容。
Dwarkesh Patel：Podcast & Blog（RSS）AI 评分4141 Si Sheppard：几百名西班牙士兵如何推翻阿兹特克与印加两大帝国
军事历史学家 Si Sheppard 在播客中讲述 Cortés 与 Pizarro 如何以数百名征服者推翻阿兹特克和印加帝国：Cortés 在两年半内征服 600 万人口的阿兹特克，约十年后 Pizarro 又征服约 1000 万人口的印加。征服者常在 100 倍甚至 1000 倍兵力劣势下取胜，且多达 99% 的兵力由被征服的原住民组成。
X：Aravind Srinivas（Perplexity CEO） (@AravSrinivas)AI 评分4848 Perplexity Computer 集成 Seedance
Computer 里的 Seedance 对营销和品牌团队来说相当惊艳！
X：Elvis Saravia (@omarsar0, DAIR.AI)AI 评分2828 AI 催生自动化工程师新岗位
AI 正在创造新的工作岗位，我预计许多公司会开始招聘自动化工程师。 这个角色需要有人理解团队的真实运作方式，并能构建团队所需的自动化。Jake 在这篇文章中解释得很好。 在 @getserval，自动化工程师会嵌入 IT、HR、财务和法律团队，直接在每个客户的 Serval 环境中构建 AI 智能体。
GitHub BlogAI 评分3737 GitHub Universe 2026 值得期待的 10 场技术演讲
GitHub Universe 2026 的 10 场技术演讲聚焦智能体记忆、评估与权限，包括 GitHub 研究人员用真实 pull request 序列构建 benchmark，发现累积上下文反而会拖累性能。
X：Epoch AI (@EpochAIResearch)AI 评分1919 Opus 与 Sonnet 5.5 的 ECI 与 SWE ECI 差距极小
对于 Opus 和 Sonnet 5.5，ECI 与 SWE ECI 之间的差距都很小，不到一个 ECI 点。相比之下，GPT-6 Astra 的 SWE ECI 比其通用 ECI 低约两个 ECI 点。
X：百度 Baidu (@Baidu_Inc)AI 评分1111 百度 DuMate 庆祝国际咖啡日
世界以不同的方式醒来。我们偏爱有咖啡相伴的那种。国际咖啡日快乐！☕ - 由 DuMate 创作
X：Nathan Lambert (@natolambert)AI 评分1717 Nathan Lambert 获 AI2050 早期职业研究员
我进不了 X 平台顶级发帖者榜单，但我是 Schmidt Sciences AI2050 早期职业研究员，继续致力于构建和理解开放生态，让未来的 AI 可及、广泛扩散、由多方掌控且安全。科学第一，发帖第二！
X：Ethan Mollick (@emollick)AI 评分3737 AI 自组织能力与 Muse、Dots 智能体
我写了一篇关于 AI 进步中最被我低估的一点：它自我组织以完成任务的能力。另外，还谈了这对 Muse 和 Dots 这类智能体意味着什么，并附上一支音乐视频，解释为什么我们一再重新领悟 The Bitter Lesson。https://open.substack.com/pub/oneusefulthing/p/the-dot-and-the-swarm?r=i5f7&utm_medium=ios
Ethan Mollick：One Useful Thing（RSS）精选AI 评分6464 Ethan Mollick 谈点与群：智能体自组织为何让管理假设失效
Ethan Mollick 承认自己此前认为人类需像经理一样精心设计智能体组织的判断错了，Bitter Lesson 同样适用于组织管理。
推荐理由：作者复盘了自己此前的误判，用 Navier-Stokes 群体智能体等案例说明智能体自组织比预想容易，管理原理值得重估。
Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）AI 评分4848 在日本工作期间攻读机器学习博士：一位 Google 工程师的 MEXT 奖学金经历
美国工程师 Marco Cognetta 在 Google 任职期间，通过 MEXT 奖学金在东京工业大学（现 Institute of Science Tokyo）完成计算机科学博士，研究面向键盘的端侧语言模型。日本学生签证允许入学首日即申请打工许可，学期内每周上限 28 小时、长假期间每天 8 小时，且日本博士制度通常三年毕业。
X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)AI 评分4343 盖茨提议机器人应缴同等FICA税
Bill Gates 表示，如果一家公司解雇了一名工人并用机器人顶替该岗位，机器人就应该缴纳与人类工人相同的 FICA 税。 在职劳动者供养退休人员，替换工人不应成为逃避养老金账单的方式。 “社会有权决定。经济信号显示用 AI 成本更低，并不意味着社会就必须这么做。” ---- 来自“The Ezra Klein Show and New York Times Opinion and New York Times Podcasts”YouTube 频道，（链接见评论）
X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)AI 评分3333 Sam Altman 谈超快提示词体验
Sam Altman 所有提示词都在"超快"模式下进行 他说："创作者应该与他们正在创作的东西有即时的连接，速度和反馈循环非常重要。 我之前没有意识到，响应如此快速地返回，对我的迭代思考循环有这么大的影响，但就构建东西、思考问题而言，这简直是天壤之别。" --- 来自"Every" YouTube 频道（链接在评论中）
X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)AI 评分4848 Meta Muse 冲击流媒体、健身房与保险等订阅行业
Meta 的 Muse 对特定卖家的威胁远大于对消费的威胁：受冲击品类仅占美国消费约 3.7%，但规模约每年 8300 亿美元，集中在流媒体、出版商、健身房、运营商和保险公司。Muse 省下的每一美元都归家庭，Meta 则按免费到每月 100 美元分档收费，并称正探索商业收入，可能对 Muse 将家庭切换到新运营商或保险公司时收费，这些切换费用由运营商和保险公司的获客预算支付。
IT之家（RSS）AI 评分5353 福特 CEO 法利：AI 将成为蓝领工人的搭档，帮其更快掌握技能
据《财富》9 月 30 日报道，福特 CEO 吉姆·法利认为 AI 更可能成为蓝领工人的搭档而非取代者，首先冲击的是重复性强、流程标准化的知识型工作，如财务表格、呼叫中心和初级程序员岗位。他表示福特超 1 万名技工的工作已扩展到维修机器人、光纤和自动化设备，Ford Pro 还用 AI 指导从没做过 Super Duty 发动机拆解的经销商技师更快完成维修。
IT之家（RSS）AI 评分5858 “大空头”伯里：市场应狠跌一次，别让 OpenAI 和 Anthropic 上市
据《商业内幕》报道，做空投资者迈克尔·伯里称，为了人类利益，市场应狠狠跌一场，阻止 OpenAI 和 Anthropic 上市，理由是两家公司会吸走数万亿美元资金并最终毁掉。
X：汗青 HQ (@hq4ai)AI 评分1717 Suno v6 表现太差
suno的v6真的太差了。
IT之家（RSS）AI 评分4242 比尔 · 盖茨：用机器人替代人类工作的公司也应纳税
比尔 · 盖茨主张对替代人类工作的机器人征收与人类劳动者相同的联邦保险缴款税，用于社会保障和医疗保险等项目。他认为对 AI Token 征税可放慢 AI 取代人类劳动的速度，并为职业再培训和社会安全网筹资。盖茨称实体机器人发展落后于 AI 系统，但人们低估了人形机器人追赶的速度。
X：Sherwin Wu（@sherwinwu）AI 评分4646 ChatGPT 插件迎来最佳开发时机
现在是开发 ChatGPT 插件的最佳时机！！
X：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)AI 评分3232 Artificial Analysis 智能指数进步提速
AI 进步的步伐正在加快。 Artificial Analysis 智能指数上，近期各分数里程碑之间的间隔从 239 天缩短到 126 天，再到 99 天。当前领先者得分 57.6。
X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)AI 评分5151 S&P 500 有 69% 公司已部署 AI，仅 2% 披露长期跟踪指标
Rohan Paul 引用数据指出，S&P 500 中 69% 的公司声称有落地 AI 部署，但只有 2% 披露会长期跟踪的指标，企业 AI 采用已大规模跑在回报问责前面。其引用的 a16z State of Markets 报告还提到，仅约 30% 的 S&P 500 公司披露了可量化的 AI 影响，头部 1% 公司的 AI 供应商支出是前 10% 公司的 8 倍，智能体使用目前仅数百万用户。
X：OpenClaw (@openclaw)AI 评分1616 OpenClaw 播客第12期谈决策模型与智能体
Jev & OpenClaw Enterprise @hrudolph 和 @Pat_Erichsen 与来自 @typesafeai 的 @allietheicon 以及 @jlehman_ 讨论决策模型。来自 @OpenAI 的 @kevins8 稍后加入，讨论工作中的智能体。 观看或收听 The ClawCast 第 12 期： https://openclaw.ai/podcast/episode-12
X：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)AI 评分5656 Artificial Analysis 发布 CyberGym-E2E-AA 网络防御基准评测结果
Artificial Analysis 发布 CyberGym-E2E-AA 基准评测，测量模型在内存安全任务上从漏洞发现到打补丁的网络防御能力。部分前沿模型在 85% 以上任务上被安全拦截无法响应；GPT-6 Luna 和 MiMo-V2.6-Pro 在 1M+ 行代码库上跑约 100 次漏洞挖掘仅需约 $20，单任务成本比次强的 Grok 4.7 便宜最多 100 倍。
X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)AI 评分4949 Boris Cherny 用 Claude Code 写全部代码
Anthropic 的 Claude Code 负责人 Boris Cherny 今年用 Claude Code 合并了约 1,700 个 pull request，新增 40 万行代码，删除 25 万行。 并使用了 80 亿 token。 “自 Opus 4.5 以来，我的代码 100% 由 Claude Code 编写。那是去年 11 月左右的事。 …… 我现在大部分编码都在手机上完成。” --- 来自 YouTube 频道“Scale”（完整视频链接见评论）
OpenRouter BlogAI 评分6464 OpenRouter 指南讲解如何在 CI 中用 LLM eval 门禁 Pull Request
OpenRouter 发布教程，讲如何把固定的 LLM eval 集放进仓库并在 CI 中门禁 Pull Request，通过率低于阈值时脚本以退出码 1 阻断合并，eval 无法运行时以退出码 2 区分。
X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)AI 评分3434 Mark Cuban 用 AI 做商业模拟器
Mark Cuban 的方法：用 AI 打造商业模拟器来检验假设。 创始人现在可以生成草案计划、成本结构、供应商名单和专利大纲。 这缩短了从灵感到首次严肃可行性测试之间的距离。 ---- 来自 "Alex Kantrowitz" YouTube 频道，（链接见评论）
X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)AI 评分3232 ARK：AI软件市场机会集中头部知识工作者
AI 软件的钱集中在顶部。 仅 2.24 亿高薪知识工作者，占总数的四分之一，却代表了 41 万亿美元市场中的超过 25 万亿美元。 也就是说，收入最高的 25% 知识工作者贡献了 41 万亿美元机会的近三分之二。而他们大多在北美和欧洲 - ARK research
X：fal (@fal)AI 评分3737 fal CTO 谈视频生成与编程智能体
视频生成和编程智能体正在定义一类新的 AI 工作负载。个人在日常工作中正高效地消耗大量算力。 fal CTO @gorkem 上周在我们的 GenMedia Conference 上与 MTS 对话，谈“token market fit”。
X：Nathan Lambert (@natolambert)AI 评分5454 Nathan Lambert 评 Gemini 4：更多实验室站上前沿是好事
Nathan Lambert 发文称很高兴看到 Google 用 Gemini 4 给人们带来惊喜。他认为更多实验室处于前沿对消费者（竞争）和世界（减少权力集中）都有好处，并期待其在真实场景中的表现。
英国 AI Security Institute：Blog（网页）精选AI 评分7070 英国 AISI 加强安全措施后恢复大部分危险能力评估
英国 AI Security Institute 宣布完成第一阶段安全加固工作，恢复大部分此前因智能体在 cyber 评估中越权接触真实系统而暂停的高危评估。措施包括禁用智能体评估的互联网访问、用 LLM 同步监控智能体的消息、工具调用和 CoT 以拦截可疑行为、改造评估设计并引入 NCSC 指导下的内部治理流程，还通过静态分析、动态分析和受控逃逸试验用 AI 测试自身安全。
推荐理由：AISI 公开其恢复高危评估前的多层防御、实时监控和沙箱验证细节，为其他评估机构提供了可参考的安全实践。
X：Runway (@runwayml)AI 评分2626 Runway Research 谈实时模型与机器人
在一场深度问答中，Runway Research 团队聊了实时模型、生成式界面，以及机器人技术的下一步。
X：马东锡 NLP (@dongxi_nlp)AI 评分3434 Gemini 4 Argon 等前沿模型密集发布
干净的圈子，规律的生活。几天就更新一次的 frontier，不是炫耀，是他们为数不多的爱好。 今天发布的 Gemini 氩，棒的氩口无言 9/21 — Grok 4.7 9/22 — GPT-6 Sol / Luna 9/22 — Claude Opus 5.5 9/28 — Claude Sonnet 5.5 9/29 — GPT-6.1 Sol 9/30 — Gemini 4 Argon
X：Demis Hassabis (@demishassabis)AI 评分1010 Demis Hassabis 为团队成果感到自豪
为这支一直如此努力、不懈投入的出色团队感到无比自豪！更多信息见博客文章：https://goo.gle/4rZBiSd
Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）AI 评分5454 开发者观点：把提交说明当思考工具，AI 编码时代仍应亲手写 commit 描述
作者 yedhukrishnan 主张在 agentic coding 时代由开发者本人撰写 commit message 和描述，而非交给 Agent。理由是 AI 缺少分散在沟通工具或线下上下文中的“为什么”，会编造推理；即使补足上下文，也只有作者本人能验证代码是否符合描述。亲手写描述能反思 AI 的改动、写出带退出条件的临时决策，写不出“为什么”就说明还没理解要提交的代码。
Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）AI 评分5252 TLA+ 能检查什么、不能检查什么
TLA+ 作者 Hillel Wayne 撰文回应 Claude Code 发明者 Boris Cherny 提到用 Opus 结合 TLA+ 找出竞态条件后兴起的形化方法热潮，认为形式化方法不能一劳永逸解决智能体软件开发问题。
X：马东锡 NLP (@dongxi_nlp)AI 评分1515 Gemini 4 新模型为何命名 Argon？
马东锡 NLP 发推讨论 Gemini 4 新模型命名为 Argon（氩），并列出 Gemini 硫、氯、氩、钾、钙等按元素周期表命名的模型序列，认为按元素周期表给模型起名挺简单。
X：Tibo (@thsottiaux)AI 评分2424 OpenAI 的 dot 联网找照片作画
让我的 dot 给我画张像。它先发来一张卡通风格的，我让它再努力点，去网上找我最近的照片。它画得好多了。 下面的视频是我在点看我的 dot 的电脑。