AI 观点与方法

我写了关于过去30个月AI发展指数曲线的文章：https://www.oneusefulthing.org/p/30-months-on-the-exponential-in-charts 我让 Opus 5.5 为我用来测试所有AI图像生成模型的那个测试（画一张“一只水獭在飞机上用WiFi”的图）创作终极回应，它做出了这个视频

我们用 Grok Bot 发现支持队列中的事件，并快速回复每一张相关工单。 在一次事件中，它在大约 10 分钟内清理了 204 张工单，由一名工程师批准了该批次。

@coderabbitai 的 Jev 黑客松产出的创意和生产力简直疯狂。 他们的视频里有很多精彩细节！

在这艰难时期，能请你吃个 TypeGlizzy 吗？

Simon Willison 介绍其完全 vibe coded 的 Command & Conquer 风格 RTS 游戏 Battle Drones，经 12 次大版本迭代、321 次智能体提交（主要用 Claude Code），支持手机和桌面浏览器游玩。

他们今天上班时把我量化到了 Q4_K_M

连兔子都停下来围观了。🐰🚀 很高兴看到 @higgsfield_ai 用 MiniMax M3.1 Flash 创作的作品。

这里标题出了点问题，但这是我们期待已久的软件工厂"辩论"，嘉宾是传奇的 @zachlloydtweets （说是辩论——结果发现我们其实相当一致）

a16z 作者 Christian Keil 撰文分析 AI 硬件工程能力何时跨越人类水平。

grok @bot 最酷的功能之一，就是在 X 上 @ 它！

这是一次很棒的对话！

就像翻看毕业纪念册。它们长得太快了。

“电力不足”的说法过于简化了。要以极快速度上线大规模算力，每个环节都很难。 如果有两倍的时间，这会相对容易，但并没有。

看起来 AI 的网络风险可能更多是生态层面的问题，而非开放权重模型特有的问题。如果我们能在这里找到合适的平衡点，我认为有很多人愿意在 RSI 和即将到来的 AI 动态面前支持更大的开放性。

基于生产数据构建 Evals：🦄 AI That Works #79 https://x.com/i/broadcasts/1oJMvNZWvXRxQ

作者分享把原本打算卖掉的旧 M4 Mac mini 改造成自建 CI 机的用法，用来给 Agent 跑自动化端到端测试。此前用 GitHub 跑 CI 时因 Agent 频繁提 PR，即使开了会员每月仍要多花二三十美元；改自建后速度快、可并行、24 小时待命，闲时还作为 Agent 专用机，预先登录好 Chrome 和飞书 CLI 供 Agent 全自动使用。

前英伟达产品营销人、现 Techable Ventures 创始人兼管理合伙人 Amulya Vishwanath 在 TechCrunch 的 Equity 播客中表示，物理 AI 目前更像“乐高时代”，而非外界期待的机器人 ChatGPT 时刻。

作者把闲置的 M4 Mac mini 改造成自建 CI 机器，并专门给 Agent 跑端到端测试。此前用 GitHub 跑 CI，因 Agent 频繁提 PR，即使开了会员每月仍可能多花十几刀。现在速度快、并行爽、24 小时待命，还顺带当 Agent 专用机。

Ed Zitron 引用 Apollo 首席经济学家 Torsten Slok 的警告，量化 AI 泡沫的脆弱性：NVIDIA、Google、Amazon、Meta、Microsoft 等九只股票占 NASDAQ 100 约 46.5%，散户直接持有约 4.65 万亿美元 AI 相关股票。

GitHub Blog 访谈 Vlad Mihalcea、Patrick Baumgartner 和 Frank Delporte 三位 Java Champion，介绍他们在生产与开源项目中使用 GitHub Copilot 的具体做法。

IBM 公布 Torch-spyre 的 MLIR 数据流后端设计：KTIR 承接 Inductor 已确定的并行划分，开源 Dataflow Scheduler 将其拆分为程序并扩展为嵌套、双缓冲、多实例的数据流流水线。

Google 开发者团队宣布 Agents CLI 从 v1.5.0 起引入 Extension System，开发者可在不 fork 工具的情况下覆盖或新增命令。

瑞典推理服务商 Berget AI 联合 Stockholm Environment Institute、WattTime 和 Klimatkollen 发布开源方法，可计算每个 AI 请求的碳排放，遵循 Green Software Foundation 的 SCI for AI 规范，代码以 MIT 许可发布在 GitHub，并提供 co2.berget.ai 计算器。

Philipp Schmid 介绍在智能体环境中试用 Gemini 4 Argon 的最简单方式是 Gemini Managed Agents，单次 API 调用即可获得 Python、Node.js、Git 和 Bash 环境，并附示例代码。环境还包括完整网络访问与控制、专用 Credentials API、可持久化工作的文件系统以及后台支持。

工程领域一直以来的道理依然成立。放慢节奏，做好优先级排序，减少并行任务，把完成最重要的 #1/2 件事置于最大化利用你全部注意力之上（即使这意味着你会有一些空闲时间）

作者参考 Matt Pocock skills 仓库中 ask-matt 的路由形态，将自己常用的 25 条思考类提示语做成一个名为「老爷爷」的路由 skill 并开源，覆盖问清问题、学习理解、解决问题、决策、计划和自我认识六个场景，安装命令为 npx skills@latest add LearnPrompt/laoyeye。

柴犬女巫出现在零食货架通道里，开始跳起舞来 想用自己的角色来 remix 吗？Canvas 链接在回复里

404 Media 报道，人们正利用“AI 反编译”手段破解自己手中的设备。该报道为付费会员专享内容，正文未公开具体工具、模型或案例细节。

404 Media 作者 Jason Koebler 分析了上周末兴起的用 AI 逆向工程和克隆软件的风潮，包括给智能电视刷机去广告、复活被弃用的硬件，以及 GitHub 项目 Reverse Engineer Anything 获超 342,000 stars。

🥁💥💃

我们的创作者社区总能带来惊喜……💜

夏夜不该结束。🍃✨

给 MiniMax M3.1 Flash 一个提示词：一条尚不存在的河流。 没有参考图，没有脚手架。它返回了一个 curl 噪声流场、六个实时参数，以及一个能把水流吹散的 GUST 按钮。 提示词在回复里。🌀

日与夜

作者介绍斯坦福新课 CME 295（Transformers & Large Language Models），由 Afshine 与 Shervine Amidi 主讲，目前进行到第四讲 Reinforcement learning with LLMs，视频与讲义已公开。本讲从 RL、Reward Design 讲到 PPO、GRPO、RLVR 和 DAPO，逐个符号讲解；课程共 9 讲，覆盖 Transformer 架构、LoRA 微调、Flash Attention、…

邵猛把给孩子做的键盘打字游戏 Keyboard Island 发布到 ChatGPT Sites 后，分享链接引来 800+ 位朋友访问。他已将网站和资源整体开源到 GitHub（shaom/keyboard-island），并保留了可直接体验的 Sites 地址。

DRW 的 Don Wilson 指出 CoreWeave 以 15% 利率借贷，这笔利息买的是没人愿意承接的风险。由于四年后一块 B200 值多少钱无人能报价，缺乏远期价格就没有对冲工具，风险只能全部塞进利息里。他提出把炼油厂的 crack spread 搬到算力上，命名为 crunch spread。

面壁智能 OpenBMB 转发 @aiwithsilly 的演示，用 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 在本机跑自动化报告生成，输入结构化数据与图表，输出含记分卡、分部拆解、利润率驱动与多空观点的长篇 markdown 报告，无需 API 和云端。演示称模型一次读取图表和密集表格并关联数据推导结论，得益于 35B 总参数仅约 3B 激活的 MoE 架构，GitHub 和 Hugging Face 已提供下载。

Morgan Stanley 将 Nvidia 评为 AI 领域最佳风险收益标的，预计 2027 年超大规模厂商和 AI 云厂商支出达 $1.58T、同比增长约 60%，其中近 $700B 流向 Nvidia。

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