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【本日発売！】 雑誌「SWITCH」2026年3月号 特集 ポケモン百景 全74ページにおよぶポケモン30周年記念特集、いよいよ本日発売！ 様々な切り口でポケモンの30年を振り返るとともに、総勢25名のアーティストやクリエイターたちにとっての“ポケモンの景色”を紹介。『ポケットモンスター  赤・緑』から始まったポケモンたちとの冒険。その旅路で生まれた数々の物語を、100の風景から紐解きます。 この30年で、あなたはどんなポケモンの景色と出会ってきましたか。 #ポケモン百景# #ポケモン30周年# ▷Amazon ▷スイッチ・パブリッシング公式（送料無料） @Pokemon_cojp @poke_times @teeziro @issue_is_coming @oO0Eve0Oo @ebisumaru19 @shimauma0 @mhpokmt @chimomonga @0inkud0 @komiya_senshoku @MorningMusumeMg @minoringo_staff @zetadivision @UNITE_TOPPO @Rommarudesu @milk_info @kosira @terachan0804 @ovopack @yokoichi777

#乙黒ザクロ新衣装# みんなお姉ちゃんのお服どうだったかな～🖤 あらためて全弟くん、妹ちゃん、 クリエイターの #m1k0neko# 様 #kousyouji_s# 様 ありがとうございました。

我是kangkang，已经从 WEEX 离职了，和大家报备一下。 今年熊市，不少公司倒闭、拖薪、扣提成，甚至把人折腾得一身麻烦。但我今天不是来吐槽的。 离开 WEEX，我没有怨言。因为它不画饼，也真的让我成长了。 从 Gate 出来加入 WEEX，入职第一周就安排线下团建。当时我还没做出成绩，也能带薪去重庆，跟着各组组长还有 Tang总培训，把公司的方向、推广的方法、做事的原则等等都深度了解了。 心里有底了，做事也有方向了。几个月后，我这个新人去台北加密周。那是我第一次去台湾、第一次参加线下展会、第一次见到 CEO。同年又去了新加坡 Token2049，认识了不少优质渠道和同行。在weex期间收获满满 对比其他所更关键的是：工资和提成真发。你有贡献、有努力，就能赚到钱，绝对不克扣。对比一些所动辄克扣、卸磨杀驴、甚至直接跑路，WEEX 对肯干的 BD 真的很大方。具体给多少是机密，想知道的，自己去体会。 当然在weex的工作氛围也好。同事不是对手，是一起做事的人。我的直属上司Gigi 是我在圈里见过最出色的女性之一，状态永远充满激情、做事雷厉风行，即使生病也顶着上，做人更是没的说。 华语负责人Tang 总开会几乎没有废话，从怎么聊客户、做商务，到怎么打开市场，全是能直接用的东西，学到很多。 这是我以 weexkangkang 身份发的最后一条帖子。 希望 WEEX 越来越好，也希望以后还能遇到这样不画饼、真给机会的公司。

EvoOntology：给数据智能体一个会成长的语义层 数据智能体（Data Agent）面对异构数据时，能“看见”的往往只有表名、列名和文件路径；指标如何定义、实体如何关联、业务上有何约束，这些语义都藏在数据之外。让智能体每次从零探索，代价高且易出语义错误；把人工维护的语义层全量注入提示词，又难以扩展、随数据漂移而失效。这就是论文中的 agent-data gap。 中国人民大学 ruc-datalab 提出的 EvoOntology（arXiv:2609.15779）给出了新解法：首个面向数据智能体的自进化本体层（Self-Evolving Ontology Layer）。核心洞察是把本体当作“可训练的智能体状态”：不更新模型权重，而让语义知识随真实使用持续积累、验证、版本化演进，每次变更可检查、可比较、可回滚。 本体以三层结构封装为 MCP 服务器，供智能体运行时主动查询： · Schema Layer 定义本体的表示边界（节点族、语义关系、引用模式）； · Content Layer 是类型化语义图，由 Terms / Mappings / Constraints / Evidence 四类节点构成，每个语义对象都有工作负载证据支撑，落地验证后才提交； · Tool Layer 仅暴露 browse_semantics 与 resolve_semantics 两个 MCP 工具加紧凑会话 manifest，智能体按需检索当前步骤所需语义，而非全量注入上下文。 本体遵循 Build → Use → Evolve → Evaluate → Publish 生命周期：构建器智能体从真实工作负载推导候选概念并对照原始数据验证；交互轨迹被持续记录；进化时诊断重复行为、归因到具体层级并生成局部补丁；候选版本只有在相同数据、相同智能体、相同解码设置与交互预算的配对评估中可复现地胜过父版本，才会发布。 在 BIRD、DDR-10K、InsightBench 三个基准、四个 LLM 骨干（GPT-5.5 / GPT-5.6-sol / Claude-Sonnet-5 / Claude-Opus-4.8）上，EvoOntology 一致优于无本体 ReAct 与静态初始本体。其中 DDR-Bench 上仅“自进化”环节就贡献了 +7.7（81.8 → 89.5），验证了持续演进相对静态语义层的增量价值。 论文： 代码：

说实话，现在还有人觉得贾跃亭不是骗子吗？我以前一直抨击他就是个纯骗子，经常有他的信徒来反驳我。 ———————————— 法拉第未来：FFR 拟议重组的核心，是将 FF 机器人业务以约2亿美元市场化估值整合至纳斯达克上市公司 AIxC，并计划将公司更名为 FF EAI Robotics Ecosystem Inc.、股票代码由 AIXC 改为 FFR。FFAI 与 FFR 认为，该估值体现了机器人业务已有的产品、交付和商业化基础，以及“四核全智”生态的长期潜力。交易仍须满足相关完成条件。

2026 年 9 月 29 日，OpenAI 在旧金山 Fort Mason 办了今年的开发者大会 DevDay。主讲是 CEO Sam Altman。其他几位上台的人都在做这些产品。产品团队的 Holly 演示了新产品 Dots。后训练（模型预训练之后做对齐和能力调优的阶段）研究负责人 Tejal 讲了模型怎么反过来帮 OpenAI 做研究。Codex 的演示由 Romain Huet 来做，他在 OpenAI 负责开发者体验，去年 DevDay 主题演讲里的 Codex 演示也是他做的。整场演讲分三块：面向用户的常驻智能体 Dots 和协作空间 ChatGPT Space，给开发者的新模型和新工具，以及帮开发者做分发、赚钱的渠道。 1. Dots：一直在线、会主动干活的智能体 Sam 把 Dots 比作电影里那种一直在身边帮忙的 AI 助手。他认为订餐厅、买机票这类代办虽然有用，但和这项技术能做的事比起来太小了。他想要的 AI 知道正在发生什么，也知道你在意什么，不用你事事交代。 Dots 是常驻在线的智能体（Agent），有自己的云端电脑和浏览器，能写代码、跑测试。它的权限跟着用户走，能直接用用户已经在 ChatGPT 里连好的插件，覆盖 4000 多个应用。除了在 ChatGPT 里对话，之后还可以给它发短信、打电话。目前每人先有一个 Dot，以后可以配一整组。Dots 跑在 本月早些时候发布的 GPT-6 Astra 上，Sam 称它是 OpenAI 对齐做得最好的模型。用户可以限定 Dot 能用哪些应用、能不能操作电脑，也能给它的各类操作写自定义指令，愿意交出多少责任就放多少权。 Sam 说，他自己的 Dot 每天早上会把夜里进来的消息过一遍，挑出紧急的提醒他。他说这让他拿回了一部分注意力，没那么离不开手机了。他还举了一个更重的例子：把应用从一个即将停用的旧 API 上迁走。这个 API 可能散落在代码库各处，改了哪里会连带弄坏什么，事先看不出来。Dot 可以追踪依赖关系，找出所有要改的地方，写代码、跑测试，最后把 PR（代码合并请求）交给团队审。他让听众想想，过去做这件事要几个人、花多久。 开场视频里，用户把自己的 Dot 改名叫 Alfred。Alfred 和另一个 Dot 帮用户上线网站，改董事会材料，在婚礼蛋糕商家取消后找好备选。它们还发现财务会和女儿的演出撞了期，提出改时间。每件事都是 Dot 推进到需要人确认的地方，再由人拍板。 2. ChatGPT Space：人和智能体一起用的工作区 Sam 认为，现有的生产力软件几乎都没考虑过人和 AI 一起干活。ChatGPT Space 以页面为单位，可以在里面写计划、做调研、生成图片和数据。页面和文件像网盘一样放在同一个空间里。Dot 能直接在页面上工作，在评论里 @ 它，它就会接活。页面本身也能带指令，比如“每天去看 API 平台的 Slack 频道，把发现更新到这里”。之后 Space 里还会加入演示文稿，格式做成智能体方便读写的样子，团队成员可以和各自的 Dot 一起改。 在 Holly 的演示里，页面用斜杠命令就能插入交互图表、表格和可运行的原型。她 @ 自己的 Dot（名叫 Dotty），让它把一组数据改成柱状图。图表可以按反馈类型筛选，Dotty 每小时刷新一次。她还让 Dotty 把“某位工程师在我 Slack 私信里提过的新手引导数据”补进 FAQ。Dotty 能看到她的上下文，所以这种模糊的指代也找得到。 3. OpenAI 内部怎么用 Dots Holly 用一个虚构的歌单应用 Blossom Music，模拟发布前一天的状况。早上 Dotty 已经做了几件事：发现发布评审会提前，改好了日历；看完前一晚测试用户的反馈；注意到设计团队临时改了首页，把新设计发给她。她让 Dotty 直接把这个设计做出来。Dotty 调用她笔记本上的 Codex 构建应用，在 iPhone 模拟器里跑起来，再提交 PR。现场的语音演示卡住了，Dotty 一直回复“还在查”。Codex 线程也报过一次错，她重试后才继续下去。 她说，Dots 真正改变 OpenAI 工作方式的地方在 Slack。Dots 在公司 Slack 里有自己的身份，员工就开始把它们当作代理人。被同事 @ 到的零碎请求，直接转给自己的 Dot 处理。建群时，大家从一开始就把各自的 Dot 拉进来，Dot 带回结果时所有人都能看到。 工程师走得更远。有人在反馈频道贴出会话 ID 和一个用户 bug，某位工程师的 Dot 就会接手排查，提 PR 修复。她说这是真实情况：工程师们的 Dots 每天这样修掉几十个 bug，Dots 这个产品本身有很多部分就是 Dots 写的。 4. 上线范围和企业用的 Specialist Dots Dots 和 Space 当天向 ChatGPT Pro、Business Premium 和 Enterprise 用户开放。Dot 包含在套餐里，和它的对话不占用额度。 企业客户还可以预览 Specialist Dots。这是由公司统一设置、供整个团队使用的虚拟同事，负责会计、市场、法务这类工作量大的事。公司给它目标和背景，审核它的产出，给它反馈，反馈在全公司共享。OpenAI 也在和微软合作，把 Specialist Dots 接入 Agent 365（微软用来管理企业智能体的工具），企业可以用已经在用的微软工具来管理它们。 5. 新模型：更便宜的 GPT-6.1 Sol，更快的 UltraFast Astra 发布这几周，用户的要求集中在两点：更便宜，更快。GPT-6.1 Sol（转录稿误作 Soul）的能力接近 Astra，价格是它的五分之一。缓存输入（重复发送、已被缓存的上下文）比标准输入便宜 95%。智能体需要反复读同一批上下文、长时间迭代，这对它们尤其省钱。Sam 说 Sol 在某些方面比 Astra 还聪明，定位是开发者的日常主力模型。 UltraFast 是新的速度档，API、ChatGPT 和 Codex 里都能用。原有的 Fast 档是两倍速度、两倍价格；UltraFast 是八倍速度、六倍价格，每秒 300 个 Token。它现在可以配合 Astra 用，之后也会支持 Sol。现场让两个模型用同一个提示词，做一个 DevDay 配色的火箭。UltraFast 的火箭已经升空时，标准速度的还没做完。 订阅也跟着调整。新推出的 500 美元档 Pro 订阅叫 Pro 500，额度最高，是 Plus 的 25 倍。它可以在 ChatGPT 和 Codex 里用 UltraFast，还能通过“用 ChatGPT 登录”在合作方的应用里使用。Pro 200 重新开放，继续提供所有前沿模型。 另外预览了 Decisions API。它给 Luna 模型一组预先定义好的选项，让模型从中选一个，比如给请求分流、给图片分类、决定智能体下一步做什么。任务收窄成选择题之后，响应时间可以压到一秒以内，同时保留图像理解、多语言和安全防护。Romain 后来补充说，做机器人的朋友看中的是它能处理视觉输入：机器人可以根据看到的东西，近乎实时地快速行动。 6. 模型开始帮 OpenAI 做研究 Sam 提到，去年这个时候，他和 Jakob 在一次直播里预测，一年内会出现第一个“AI 研究实习生”，当时几乎没人相信。几周前 OpenAI 宣布达成了这个目标：有了一个能接手定义清晰的研究任务的系统，这类任务原本要熟练的研究员花大量时间和精力。 Tejal 的方向是电脑操作（computer use，让模型像人一样操作桌面和浏览器）。她举了两个例子。 第一个是让模型优化电脑操作的运行框架（harness，包在模型外面、负责调用工具和管理步骤的代码）。模型在循环里持续寻找能同时降低延迟、提升效果的改动，团队把找到的改进合进生产环境的框架，并用于后训练。结果是延迟改善了两倍以上，已经上线。 第二个是模型帮忙改进了监控和拒绝训练，让 Astra 在不安全的场景里更会拒绝。Astra 在电脑操作压力测试上因此达到业内领先，操作时出错更少，也更贴合用户的本意。 她给出了几项内部数据。今年夏天之后，研究工作消耗的 Token 量急剧上升。1 月时，模型能做好 15 分钟以内的短任务，需要一天以上的任务大多会失败；到 7 月，超过三分之一的一天量级研究任务，模型能在无人干预下完成。她还提到，Astra 这类模型已经帮忙解决了 100 多个悬而未决几十年的数学问题，也在参与针对耐药感染的新抗生素、古代语言研究、可再生能源和工业机器人等方向的工作。 7. 给开发者的底层工具 Sam 说，OpenAI 想让开发者用上自己内部用的东西。 第一件是 Codex 的运行框架。它同时支撑着 Codex、ChatGPT Work 和 Dots，目标是用最少的 Token、最快拿到准确结果，现在已经开源。第二件是 Codex 完全上云：在手机上开始的任务，可以在浏览器或桌面端接着做，合上笔记本任务也不会中断。 云端能力带来了 Codex Security Cloud。它在云端环境里持续寻找漏洞，并准备好验证过的修复方案供人审核，这次新增了自动去重、定时扫描和新界面。Sam 说这是为了给防守方更好的工具，因为“我们看得到接下来会发生什么”。 新的 Agents API 进入公开测试。它包含运行框架、托管、记忆、多智能体控制等功能，是 Codex 和 Dots 用的同一套技术，也加入了电脑操作能力。现场的例子是一个网站测试智能体，会自己打开浏览器、点击页面、测试流程。基础设施方面，OpenAI 和 AWS 合作推出由 OpenAI 驱动的 Bedrock（AWS 的托管 AI 服务）托管智能体，AWS 客户可以直接使用 OpenAI 的前沿模型、Codex 和 ChatGPT Work。 隐私方面预览了 OpenAI Private Intelligence。其中的零数据留存（ZDR）配合私有安全处理，可以在不把用户内容存到 OpenAI 服务器的情况下做安全检测；私有推理则把隐私保护延伸到推理阶段。Sam 说这套方案是和最大的一批客户一起设计的，目的是让他们能把模型用在最敏感的工作上。 性能方面，Responses API 一年里增长了 100 倍，可靠性保持在 99% 以上。首个 Token 的等待时间缩短了 45%，工具调用和工作流提速 30% 以上。 8. Romain 的 Codex 演示 演示从手机上的 Codex 开始。Romain 人还在会场外，让 Codex 替他跟观众打招呼、讲一个会场的冷知识。接着他用几张会场照片生成的 3D 场景演示 UltraFast，一边说一边改：把小人放到座位上，把直播画面投到场景里的大屏幕上。现场语音没连上，他改成了打字。 Codex 命令行工具（CLI）这次全面翻新。他让 UltraFast 写一个应用，从观众里随机抽三个人送明年的门票，几秒就写完；改成抽六个人，也几乎是瞬间完成。命令行现在支持由 GPT Live 驱动的双向实时语音，不只是语音转文字，但现场没能演示出来。 后面几段演示了多模态和电脑操作。游戏 Astra Adventures 从一张纸上的草图开始，几轮之后画面还很粗糙，借助图像模型，才变成有质感、能用在正式游戏里的美术。然后他让 Astra 通过浏览器自己学着玩这个游戏，屏幕左边显示模型的决策，右边显示它按下的按键。 他又用“应用快照”（app shot）把自己记录飞行课程的应用作为上下文交给 Codex，让它在各种屏幕尺寸下审查这个应用并截图。Codex 自己在模拟器里点开了各项功能。云端 Codex 现在和本地版用同样的工具，包括插件和电脑操作。他顺手把一个“用 Rust 重写整个后端”的任务丢到云端，打算稍后在手机上查看。 最后一个演示用的是 Hugging Face 借来的可编程小机器人 Micro Duck，它名叫 Lavender。Romain 前一晚让 Codex 把它接好：视觉用 Astra，图像生成用 GPT Image 2.5，语音交互用 GPT Live 1。机器人现场看着观众画了一幅画。他说，OpenAI 做 Dots 和 Codex 用的，就是 API 里开放给开发者的同一批工具。 9. 分发和变现：让开发者在 ChatGPT 上做生意 ChatGPT 每周大约有 12 亿人使用。Sam 承认，此前类似的尝试效果参差不齐。他说这次有信心，是因为开发者拿到的是 OpenAI 自己做 ChatGPT 用的工具。 第一项是“用 ChatGPT 登录”（Sign in with ChatGPT）。用户登录第三方应用时，可以直接用自己 ChatGPT 套餐里包含的 Token，开发者不必替新用户垫付模型费用。首批有 16 家合作方。 第二项是插件扩展（plugin extensions）。开发者可以把编辑器、仪表盘乃至整个工作区，做成原生嵌在 ChatGPT 和 Codex 里的应用。现场展示了三个例子。一个是会议应用：在 ChatGPT 里看日历上的会议，点“记笔记”后，页面变成团队和 Dots 一起跟进待办的 Space。一个是 Figma：打开设计稿、看团队评论、让 ChatGPT 改稿。还有一个是 Adobe：在 ChatGPT 里使用 Photoshop 的功能。ChatGPT sites（在 ChatGPT 里生成的网站，几个月里已有数百万个）现在也能接入插件和数据。访客用自己的账号登录、带上自己的智能体，看到的内容因人而异。 用户发现插件的渠道也扩大了。除了在插件库里搜索，ChatGPT 还会在对话中识别出能帮上忙的插件，用户当场就能连接。插件审核流程也简化了：开发者可以跟踪审核进度，看到需要修改的地方，申请人工复审，更新工具时也不用从头提交。 第三项是 OpenAI Marketplace，首批有 30 多家合作方，包括 CodeRabbit、Notion、Vercel。企业客户可以用已经和 OpenAI 签下的采购承诺额度来买这些产品，有承诺额度的开发者也能在这里花。通过和模型推理托管公司 Baseten（转录稿写作 Base10）合作，市场里还能用到开源模型。 10. 收尾：一次额度重置，和“文艺复兴”的说法 当天的后续安排里，Peter 会讲 OpenAI 对开源社区的投入，包括新的 OpenClaw Enterprise Harness（OpenClaw 是一个开源 AI 智能体项目）。还有一个 Codex 游戏工作室环节，观众可以用 Codex 做复古游戏，每人能领一台 DevDay 限定的 chromatic computer，用来玩自己做的游戏。最后是 Sam、Tibo (Thibault) 和 Tejal 的现场问答。 Sam 和 Tibo 还在台上按下按钮，给全世界的用户重置了一次用量额度。Sam 说 OpenAI 已经做过太多次重置，Tibo 一直想把公司改名叫“重置公司”。 最后 Sam 说，他不喜欢把 AI 比作新一轮工业革命，那意味着人变成巨大机器里的齿轮，转得越来越快；生活里有些部分不能也不该被自动化。他希望，如果做对了，AI 带来的会更像一场新的文艺复兴：让人对自己的生活有更多掌控，有更多工具去创造、学习和探索。

坦白一下，我玩交易一直是赌徒模式😅 无聊时候玩一下，每次只扔 100U，动不动就开 20 倍、50 倍，我只要没亏完就不收手，赚了才卖。 还真是从 200U 到了 800U🤣，玩法倒是摸熟了。 但说实话，全是运气。 所以我打算从头认真学一遍，K 线、指标、仓位、止损，股票也一起学，看 K 线这套东西，股票和币其实差不多。 让 AI 当教练，配着 OKX 的工具学： 1、先复盘我自己 用只读 Key 把 OKX 的 Agent Trade Kit 接进 Claude，让它拉我过去的成交记录和历史仓位。 提示词："你是我的交易教练，看完我最近 30 天的成交记录，找出我最容易亏钱的三个习惯，不要给我任何买卖建议。" 2、在真实 K 线上学指标 Agent Trade Kit 的行情模块不用登录就能用，70 多种指标，均线、RSI、MACD、布林带、ATR 都有。 每天挑一个币，让 AI 对着当天的 K 线讲：这个指标现在在说什么，什么时候它会涨会跌。 3、用模拟盘按规则练 开仓前先写好止损、单笔最多亏多少、杠杆上限，多在 OKX 模拟盘里按这套规则跑，每天让 AI 对照规则复盘。 4、看网格参数是怎么来的 OKX 网格页里的 AI 策略小助手，会按回测给激进、均衡、稳健三套参数，对比着看，能很直观地看到波动和仓位是怎么影响收益的。 学会了这一套，换到股票上也是一样的 K 线和指标。 等我先学出点东西，再来跟大家分享怎么交易，现在我还不配，hhh

不得不说@yihui_indie 大佬的skillry.这个manus风格skill的厉害，能读懂cell motion个动效的逻辑，随意修改，不变形，并且完完全全做到基本复刻到。已开源

爽了，AI 视频最烦的反复抽卡问题，终于被解决了！！！ 给 Fotor Agent 丢一段需求或原始素材，它直接从脚本做到可编辑的多轨成片，质量和稳定性完全是商用级！ 以前做 AI 做视频，最恶心的就是生成完以后没法改😓，数字、Logo、画面出一点问题都要重新抽卡，但它就只需要改一小段。 文字、图片、图表、数字、Logo、旁白、B-roll、滤镜、转场和音乐全部分轨： 1、画布上直接改：参数能直接选中修改，Logo 等都可以替换，连颜色和图表都能随时改。 2、时间线随便调：调整层级、拉音量、换转场，全都可以自己调。 3、支持 30+文件、10GB 素材：手机拍的素材丢进去后，他能自己抓精彩镜头、去口头语、配字幕和 B-roll。 我拿它测试了一下做一个新品上线视频。把产品图和卖点文档丢进去，它会先整理脚本和分镜，确认之后再继续生成画面、旁白、字幕，最后全部放进时间线里。这种工作流对需要频繁改稿的人真的方便很多。 而且它做 4K MG 堪称降维打击： 以前做一条 MG 动效，需要在 AE 里一帧帧抠，3-5 天起步，花几千块，改个数字、布局还得再等老久。 现在把 PDF、Excel、报告这些资料扔进去，一会就能出一版 AE 级 4K 动效，里面的数字和图表还能接着改。 我算了一下，每秒才几毛钱，30 秒的 4K 成片十几块，2 分钟也就几十块。时间从几天压到几十分钟，钱从几千压到几十，这差距太离谱了！！！ 它能落地的场景实在太多了： 1、电商上新：商品图和卖点扔进去，自动生成多尺寸广告，价格随时改。 2、SaaS 演示：录屏和功能介绍一键做成 Product Hunt 上线视频。 3、知识科普：论文、文章直接转 4K 动态信息图，做爆款科普解说。 4、数据汇报：把 Excel、CSV 做成动态增长大屏和财报解读。 5、课程培训：讲义文档直接变成整套多轨教学视频。 做产品、做电商、做自媒体或者出海的朋友，强烈建议去试一下！ 🔗：