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#任務失敗しちゃいました　# 企画参加させていただきます NSFW 極西退魔戦線で光栄な負傷により片腕を失い、 後方研究職に転じたダークエルフ、ダセリナ。 より高性能な人工義肢を装着した彼女は、久々に前線任務に志願した。 「……旧時代の支援ロボットごとき、大したことないわね。　すぐに片付けて戻る」 しかし大意した結果、初めて暴走ロボットに捕らわれ、手を拘束され…… あれやこれやと犯されながらも、彼女は静かに抵抗を続けた。 「……っ、絶対に……ファイアウォールの暗証など…… 渡したりしない……」 「....うおお...！ああ...」 #AIart# #elf# #エルフ#

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キヴォトスふたなり大騒ぎvol.1 ソウルワーカー、任務失敗 メロンボックスで電子本販売始めました！ よろしくお願いします😊

好工具分享～ 推荐指数 ★★★★ 今天给 跑浏览器自动化总被各种BOT检测和风控拦住的家人强烈推荐一个神器！！ 脚本卡死、IP 封禁、账号被ban、CAPTCHA 无限弹窗、数据抓不到、任务失败……只有跑过网页自动化的家人知道有多难～ CamoFox Browser 是为 AI Agents 打造的顶级 stealth headless browser，基于 Camoufox，Firefox C++ 级深度指纹伪装，底层硬 spoof 所有指纹，无任何 JS shim 痕迹，检测工具根本发现不了！ - 极致隐身：硬刚 Cloudflare Turnstile、Akamai 等主流风控 - Agent 原生友好：超轻量 accessibility snapshot，比 HTML 还小90%、稳定元素引用、搜索宏，直接当基础设施 GitHub 已 6.2k+ stars，有需要的可以收藏关注～ 工具地址： 不定期分享AI工具/美股资讯，欢迎各位大佬一起互关～

Every团队发布了对OpenAI新模型GPT-5.6 Sol的深度测评。结论是，Sol是一款出色的日常协作模型，但在最复杂、最需要独立判断的任务上，Anthropic的Claude Fable仍然更强大。 Sol的核心特点 1）快、稳、遵循指令。 Sol的最大升级在于速度和可引导性。它响应迅速，能让人在还记得“哪里不对劲”的时候就看到修改结果——一次失败的方向只花几分钟，而以往可能要半小时。团队成员评价它“不会做蠢事”，愿意接受纠正，被指出问题后能快速重试。 2）主动找上下文。 Sol会先阅读可用的文件、项目指令和连接的工具，再决定是否需要向人求助。在一项电子表格测试中，它自己找到邮件、检查了46个CSV文件、发现缺失信息，然后带着七个问题回来——每个问题都附上了自己的建议，让人只需批准或修正，无需重新布置任务。 3）执行力和持久性强。 Sol能追踪陌生生产代码库中的bug，完成GPT-5.5多次失败的任务，并且在测试失败时会修复产品本身的问题，没有偷偷弱化测试标准。 但Fable依然更强 尽管Sol表现亮眼，Every团队明确表示：最大、最模糊的任务仍然交给Fable。 在他们的“高级工程师”基准测试中，Fable得分90/100，Sol只有56/100。差距主要来自Sol的一个特定弱点：不知道何时该停。它在重写任务中新增了约12900行代码，每个改动单独看都有理由，但整体重建了过多的复杂度。Sol理解架构没有问题，问题在于缺乏克制——而“决定不做什么”恰恰是高级工程的核心能力之一。 Dan Shipper的比喻：Sol是保时捷，Fable是曲速引擎。Fable能带你跨越星系，但多数时候你只是在城里转转，Sol让你出行更有风度。可当你真的要去远方时，还得靠Fable。（曲速引擎这个比喻足以说明工程师对Fable的称赞） 于是，有工程师用Fable做编排者、定计划，让Sol负责执行；Mike Taylor的做法是“如果你是Human in the loop，Sol所在的Codex应用体验更好；但如果你想把自己从流程中移出去，你需要Fable”。多位成员估计Sol能做到Fable约80%到90%的工作——但剩下那部分，恰恰是最难、最有价值的部分。 推荐使用场景 选Sol · 正在写作、研究、构建或分析一个需要边做边改的项目 · 项目里已经有充足的素材、示例、指令和先前决策 · 目标明确，只需要模型处理步骤、工具和跟进 · 需要一个快速响应、随叫随改的协作伙伴 选Fable · 任务边界模糊，“决定项目需要什么”本身就是工作的重要部分 · 想把长任务完全交出去，离开，回来验收成果 · 简化、架构设计和克制比快速往返更重要 · 需要“尖锐而有锋芒的智能”来做大的架构决策和品味判断 选Opus · 希望在模型工作时看到更多推理过程和进展（Codex的一个短板正是过程可见性差，用户常常需要反推Sol到底改了什么） 结论 Sol代表了日常知识工作的一次重大升级：快速、机灵、善用上下文，是团队想“留在身边”的协作模型。但当任务足够大、足够模糊、足够需要独立判断时，Fable仍然是无可替代的第一选择。

恭喜 Aether AI 喜获投资。Aether AI 由 UCSD 助理教授黄碧薇创立。黄教授@huang_biwei深耕因果 AI 领域 12 年，是 Causal-Learn 作者，发表过 100+ 篇顶会论文，并曾获 Apple Scholar。 过去几年，AI 行业默认相信：模型越大、数据越多、算力越强，智能就会继续进步。这套方法在语言模型上很成功。但当 AI 走向物理世界，问题就复杂了。 文字说错了可以改，机器人抓空一次，杯子可能就碎了。桌面高两厘米，光线、材质、角度一变，任务都可能失败。 所以具身智能真正需要的，不只是识别画面，而是理解物理世界如何变化。 现在很多 AI 模型学的是相关性：什么词后面接什么词，什么画面后面出现什么画面，什么动作后面大概率出现什么结果。这在文本、图像、视频里有效。 但机器人要判断的是：手有没有碰到杯子，摩擦力够不够，重心会不会变，继续动作会不会摔。 它真正要知道的是：如果我现在动一下，世界接下来会怎样？ 这就是因果问题。 因果大模型关注的，不只是预测下一个状态，而是理解变量之间如何相互影响。 改变一个动作，结果会怎样？换个环境，技能还能不能迁移？如果没有执行这个动作，另一种结果会不会发生？ 这些能力，对 Physical AI 很关键。因为真实世界不可能被训练数据完全覆盖。机器人不可能提前见过所有桌面高度、物体材质、失败姿态和真实环境。 只记住过去见过的模式，很难稳定工作。理解背后的因果结构，才有机会举一反三。 这也是 Aether AI 正在探索的方向：以因果世界模型为核心，打造下一代机器人大脑。 过去一年，“世界模型”很热。视频生成模型能生成连续画面，空间智能模型能理解三维结构。 但机器人还需要更进一步：和物理世界交互，处理接触、碰撞、摩擦、重心和反馈，在变化的环境里完成任务。 所以世界模型不能只停留在画面和空间结构上，还要进入因果推演：理解动作为什么导致结果，变量变化后系统如何演化，失败背后真正影响结果的因素是什么。 只有这样，机器人才能从“看起来会做事”，走向“真的能做事”。 大语言模型成功之后，Scaling Law 成了很多人的信仰。但在具身智能里，更重要的问题是： Scale What？你到底在放大什么？ 如果只是采集更多遥操数据、堆更多视频、买更多算力，未必能解决泛化问题。真正重要的是，模型能不能从同样的数据里抽取更深层的信息。 同样的数据，相关性模型看到的是表层模式，因果模型要挖的是背后的结构。 Aether AI 的短期目标，是打造一个能够跨本体、跨任务、跨环境泛化的机器人大脑，服务机器人本体厂商，以及工厂、仓储物流、家居、医疗健康等真实场景。 这家公司做的，不是简单给机器人接入一个语言模型，而是从算法、模型到系统层面，构建一套以因果智能为核心的新范式。 过去这一波 AI，让机器学会了生成语言、图像和代码。下一阶段，AI 要面对更难的问题：理解世界如何运转。 当 AI 进入机器人、科学发现、生物医药、新材料这些领域，它必须处理变量、干预、反馈和反事实推理。 这些问题，天然指向因果。 因果大模型值得关注，不只是因为它是一个新概念。它可能代表 AI 从“学习已有数据”，走向“理解世界机制”的一次范式变化。 如果说大语言模型打开了数字世界里的智能入口，那么因果世界模型，正在尝试打开物理世界里的下一扇门。 Aether AI 官网：

我用掉 100 亿 Token 后，最大的变化不是更会写 Prompt。 而是 Codex 已经从一个聊天框，慢慢变成了我的： - 自我认识系统 - 工作系统 - 信息系统 - 学习系统 - 甚至是桌面陪伴系统 我把自己最常用的 20 个技巧整理出来了。 如果你也想把 AI 从“偶尔问一句”变成真正能长期协作的伙伴，建议先收藏。 一、让 Codex 逐渐认识你 1. 每天让它问你一个问题 我设了一个自动化：每天问我一个能帮助它更了解我、也帮助我认识自己的问题。它会避开已经问过的话题，围绕一个主题慢慢聊。 2. 把对话当成自我观察 现在可以直接语音聊。长期积累下来，它能看到我的情绪、偏好、反复出现的困扰和思考方式。 3. 让它把“它眼中的你”画出来 把你们的对话和一张漫画参考图交给它，让它生成多格漫画。你会发现：很多时候我们要的不是答案，而是被理解。 二、把 Codex 变成工作系统 4. 每周做一次 Codex 使用复盘 让它回顾这周我怎么使用它、哪些沟通方式有效、哪些任务返工了、哪些项目该继续推进。 5. 把失败经验写进“第二大脑” 不只是存笔记。把失败原因、偏好、最近关注点沉淀下来，让以后不同 Agent 都能调用同一份上下文。 6. 创意任务先开 Plan Mode 创意型工作最容易“没想清楚就批量执行，最后返工”。先用计划模式讨论目标、方案、数据体系和风险，再开始做。 7. 把 Codex 当思考顾问，而不是执行员 你甚至不需要有明确答案。只要说“我想做什么”，让它帮你一起把模糊的想法拆成可执行路径。 8. 需求清楚后切到 Goal Mode 需求确认后，把结果设成目标，让它自己持续推进。我的任务最长跑过 10 小时 44 分钟。 9. 用自动化处理重复但重要的事 日报、周报、账号监控、邮箱监控、回复策略、内容归档、同步到个人网站——这些都适合交给自动化。 10. 明确任务就开多 Agent 对于翻译、多语言网站、图片生成、资料整理这类边界清晰的工作，让多个 Agent 分工并行，比一个人盯着快得多。 三、让 Codex 跨出聊天框 11. 用 Sites 一键分享作品 做好网站后，不要卡在“怎么部署”。Sites 可以直接把成品变成能分享的站点。 12. 把插件当成能力扩展包 Computer Use、数据分析、Investment Banking、GitHub、Outlook / Gmail……很多工作不是“AI 会不会”，而是你有没有给它接上正确的能力。 13. 把生图能力接进日常工作 我已经用它生成了 300 多张图。做内容、配图、产品原型和视觉探索，速度会完全不一样。 14. 接入飞书，让手机也能操控 Codex 真正高频的协作不该只发生在电脑前。把它接到飞书后，我在手机上也能下任务、收结果、继续对话。 15. 用 ChatCut 把剪视频变成工作流 不是只让 AI 帮忙剪一刀，而是把素材整理、脚本、配图、剪辑一起接进创作链路。 四、建立自己的信息雷达 16. 每天订阅 Builder 信息 我会用 Follow Builders Skill 定时追踪 Builder 的新想法、新产品和讨论，再把重要信息推送给自己。 17. 做一个“灵感箱” 任何一闪而过的想法都丢进去。后面让 AI 自动搜索、补充背景、分类、处理，而不是靠脑子记住。 18. 盯住 GitHub 和 Product Hunt 让 Agent 帮你筛新项目、周榜、日榜和真正值得试的工具。看见感兴趣的，直接让它安装或进一步研究。 五、把输入变成你的输出 19. 把任何学习材料做成 HTML 学习页 看到一场好访谈、一个视频、一篇文章：让 AI 拉取内容、生成中文文字稿，边看边记评论，最后再变成摘要或短视频。 20. 给 Codex 一个“实体感”：做成桌宠 我很喜欢 Hatch Pet。它会根据状态跑动、办公、提示待办，甚至在你切换文件夹和工作区时给建议。AI 不一定要冷冰冰地躲在聊天框里。 100 亿 Token 给我最大的启发是： 不要把 AI 只当作“问答工具”或“临时外包”。 当它拥有你的上下文、目标、工作流和反馈后，它会越来越像一个能长期协作的系统。 换电脑时，我第一个装的软件就是 Codex。 写文档、做网站、剪视频、找资料、整理灵感……它已经覆盖了我工作和生活里非常大的一部分。 你最想让我把上面哪一条展开成教程？ 评论区告诉我，我下一条就拆！ #codex# #chatgpt# @thsottaux