AI 观点与方法

我把我们团队的 claw 接到了 X 上，以便更快触发工作。未分配的会话任何人都可以领取。我们的智能体会查看相关代码最近是谁在改，然后在服务器上 ping 对应的人。 整个过程就是一句提示词，团队服务器就自己扩展了，因为插件现在支持热重载。

Bessemer Venture 合伙人 Sameer Dholakia 认为，AI 最重要的用途尚未被发明。他以 1870 年石油主要用于点煤油灯为例，指出汽车、飞机、塑料等用途数十年后才出现，同理当前模型能力对应的智能应用场景还无法被完全预见。Bessemer Venture 管理约 200 亿美元资产。

曾研究 Barnette 猜想长达 24 年的 Jake Boggan 在 Hacker News 评论称，该猜想据称已被 OpenAI 的数学工作解决（问题 180）。他为此投入了数千小时，得知被解决后感到一种遥远的悲伤。

感谢无数默默付出技术工作的人们，一代又一代人一砖一瓦地努力，才让我们走到今天，让这样的奇迹成为可能。

感谢机器，以及现实的结构，让我们得以多理解一点点。

另外！晚上好！！

Jacob Coxon 在纽约市议会听证会上的证词，从自动化 AI 研究员直接跳到人类“远远被甩在循环之外”。 “自动化 AI 研究员大约在 2027 或 2028 年出现。一旦 AI 研究实现自动化，人类将比今天远远更远离循环。” ---- 完整视频见“Forbes Breaking News”YouTube 频道，（链接在评论中）

2024 年我发推就像活在 2026 年一样哈哈哈 我在这里听起来像 @Steve_Yegge 大叔

话说 Gemini-4-Pro 到底是发了还是没发？找不到能试用的地方？还是我姿势不对？

开发者用 claude-opus-5.5 将 2024 年由 claude-sonnet-3.5 写的 IPMI 风扇控制程序从 Python+PyQt6 重构为 C#+WPF，并生成点阵风格监控面板，随后打包成 skill 开源在 GitHub。作者认为 SOTA 模型几分钟即可写出工业级监控体系，人类的价值转向把昂贵算力沉淀为可复用的离线提示词与知识资产。

在经历了一个短暂但侵蚀科研体制的"垃圾科学"时代之后，越来越明显的是，我们将从 AI 获得两场革命： 1) 所有已发表的东西都将被重新阅读和重新评判，方式是人类科学家从未预料到的 2) 新发现将开始快速涌现

2026年10月，你现在的默认/主力编程智能体是什么？

每一款游戏都在被反编译 每一道数学题都在被解出 一切都在同时发生 想想过去一年的进展 再想象又一年 再一年

Google 宣布 Cloud Run 用户可零成本认领易记的全球可用子域名（如 my-cool-app.cloud.run），无需配置负载均衡器、DNS 记录或 CNAME。Cloud Run 会自动处理 SSL/TLS 证书和全球路由，一条命令即可把代码部署为可分享的应用。

Francois Chollet 提出疑问：AI 能力的"锯齿状前沿"是否主要来自数学和代码——这两者可通过 RLVR 无限推进，而其他领域因仍受限于人类生成数据而开始进入平台期。他指出，非可验证领域的模型表现虽持续提升，但远慢于数学和代码。这一提升究竟来自 RLVR 驱动的高 G，还是仅源于仍在海量注入的新人类数据，答案将决定很多事。

好莱坞明星 Ben Affleck 直接抨击那些声称 AI 将消灭一半白领工作的 AI 领袖 “那种说法居然被当成什么新鲜事，这让我很困惑。就像跑出来说，‘我们要消灭一半的白领工作’，这根本无助于激发人们采用你产品的热情。” --- 完整视频在 YouTube 频道 “One More Question”，（链接见评论）

我们正在进入一个发现的新时代： https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics/

Databricks 在 Data & AI Platform 上推出主动式成本管理方案，通过成本归因、预算、告警、仪表盘和优化五大支柱，让团队在花钱前就设好护栏。

Inferact 与 vLLM 社区在 DeepSeek-V4.1-Flash 发布三周内完成优化，低并发速度提升 1.9 倍，150 TPS 约束下吞吐提升 5.3 倍。

BestBlogs 10-07 早报汇总 10 条 AI 内容：Google 推出参数小于 1B 的多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，支持文本、代码、图像、视频和音频，采用模块化架构与 Matryoshka 表示。

BestBlogs 早报精讲三篇内容：Google AI 基础设施负责人 Amin Vahdat 谈前沿 AI 的物理与经济约束，主张用 Goodput 衡量系统有效产出，Google 约每六个月翻倍的是有效 token 服务能力而非芯片数量。

现在这真的上升到另一个层面了。 “中国已经在OpenAI和Anthropic安插了间谍。中国有能力随时发起黑客攻击。就算我们领先了，也给不了我们多大优势，他们随时可以介入，窃取我们的进展。” 前OpenAI和Anthropic研究员Jacob Coxon ---- 完整视频见“PBD Podcast”YouTube频道，（链接在评论中）

又到了每个 AI 账号假装自己深谙数论、就最新数学突破的重要性发表高见的时候了。

PyTorch 博客详解了用于推荐系统 Table Batched Embedding（TBE）前向与反向的 FBTriton 内核设计，其 Triton 实现在这些负载上超过了原有 CUDA 内核。

🪩 客户聚焦：SILVERSIDE · “We Bring the Fire” 我们的长期创意伙伴兼客户，为 MiniMax Music + H3 动画与唇形同步带来了大胆的想象力、精美的工艺和令人无法抗拒的魅力。 @Silverside_AI @maxado_ 每一帧都有个性。每一个节拍都带来火力 🔥🎶

校准一下

https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics/

诺奖得主、MIT 经济学家 Daron Acemoglu 预计 AI 十年内只会接管约 5% 的人类工作。他假设美国约 20% 的简单办公与认知任务可被自动化，但其中仅四分之一会在十年内实现，对应 GDP 增幅约 1.5%。

Replit 已经掌握了你所有项目的上下文。这就是如何把它用起来。 放入这个技能，Replit 会在启动另一个相同项目的新版本之前，标记出任何匹配的相近项目。

四项更新，或者一次重置。或者两者都有。第二天怎么样。

米家智能晾衣机 3 Max 于 10 月 7 日 20:00 正式开售，首发国补价 2698.75 元，是米家首款柔烘除菌晾衣机，首创半封闭式柔烘专区，支持标准烘、智能烘、柔护风三种模式，官方称干衣效率相比自然晾干提升约 5 倍。

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Overmind 发布一个可将代码与 traces 转为 context graph、构建训练与评测数据并微调小型专用模型的工具，代码开源于 github.com/overmind-core/overmind。

ChatGPT 发布 Meetings 插件，可替用户记会议笔记，并基于 ChatGPT 对用户和既往工作的了解，在 ChatGPT Space 保存个性化摘要和后续步骤。笔记可私密保存或与团队共享，还能让 ChatGPT 更新项目计划或起草跟进内容。目前以 beta 形式面向 Pro 和 Business 用户开放，可在 macOS 桌面应用的插件目录搜索 Meetings 使用，Enterprise 版即将推出。作者 Tibo 补充称，可放心畅谈并将积累的上下文载入 c…

开发者一直在用 Decisions API 来： • 将请求路由到正确的模型、工具或智能体。 • 将规模化输入转化为有用的标签、排名和分数。 • 分析图像、比较视觉内容，或识别关键视频帧。 • 从截图中选择按钮、导航表单或确定操作。 • 标记有风险的工具调用，或识别需要深入审查的问题。 • 对大型数据集进行分类，以发现趋势和模式。

一位 2011 年注册 GitHub 的开发者撰文认为，他所熟知的开源正在因 AI 而衰亡：AI 生成的垃圾 PR 和幻觉漏洞报告大量涌入，维护者审查成本激增。

Simon Willison 评论 EmbeddingGemma 2 采用 Apache 2.0 许可，认为嵌入模型不应使用闭源托管方案。他指出嵌入模型通常需计算并存储数千乃至数百万条向量，一旦厂商停供，用户需为重新计算存量向量付费；2024 年 4 月 OpenAI 曾提出承担用户用新模型重新嵌入内容的费用，但他认为不能指望所有供应商都如此。

Boris Cherny 引用一条使用案例并公开自己的实际提示词链接。被引内容称，作者用 Opus 5.5 以 Lean 形式化验证 Claude Agent SDK，几个简短提示词产出了 16 个修复 bug 和竞态条件的 PR，并可结合 TLA+ 排查数据流、并发和状态管理问题，链接 https://x.com/bcherny/status/2102543349102338309?s=20。

确实。我想补充一点：如果你知道如何在此基础上构建一个好的 eval，你很快就能在你所在的领域/任务中占据前沿。这就是 eval 能为你解锁的那种优势。 也要学会构建好的 eval。这很值得。

Ampersand 推出面向企业智能体的集成基础设施，为 11x、Orb 和 Square 提供在 Salesforce、SAP、NetSuite、Workday 等系统记录中执行智能体操作的能力。其运行时负责 auth、token 刷新、重试、回填和监控，每个客户的对象与映射则集中存放在一份 config 中，因为模型无法自行知晓客户把付款条款放在自定义对象上或先走审批步骤。