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再稍微补充一些吧： 1. 新加坡常年是 30 度左右的气温，所以来新加坡可以是夏天的装备，有些小姑娘会注重防晒，但从我个人感觉来看问题不大，而且新加坡湿度较高，不用频繁补水。 另外新加坡房间里很少有蚊子，一般来说只有草地和水池附近会有蚊子，但新加坡的蟑螂会比较多，好一些的酒店几乎是看不到的。但如果你去芽笼吃田鸡粥，你会看到拇指大小的蟑螂四处爬，习惯了就好了。 2. 明辉田鸡粥不好吃，九巷田鸡粥味道还可以，但是涨价了，人均大概要 35 新币以上，未必会划得来。个人非常推荐一家叫 ZHUP ZHUP 的龙虾粥，超级好吃，但需要预定位置，而且没有空调，能不能吃的到就看缘分了。 另外还有一家叫“酒逢知鸡”的店也是不错的，主要是吃炒鸡的，而且他们家的烧烤是请的非遗的厨师，老板是新加坡非常知名的美食网红，还有就是虾皇的小龙虾是真不错，如果有河南的小伙伴，非常推荐“掌柜”，吃过的都说好。 娘惹菜也有不错的，我就不推荐了，好的几乎排不到队，不好吃的一大堆。另外如果想要有点诗情画意的，可以去克拉码头河边的餐厅，其中“北疆”和“山东饭店”都是不错的，定位的时候说要做河边的位置，下午 17 点以后，并不晒，也不热，景色非常好。 肉骨茶反而我不轮推不推荐大家都会去吃，克拉码头的松发应该是最火的，对面还有一家亚细亚肉骨茶，味道都还可以。高端一点的话，温州府也可以。日料我和小伙伴超级推荐 Shin Yuu ，新加坡非常老牌的日料自助。 3. 吃饭主要集中在 牛车水 和 武吉士 ，这两个地方，牛车水就是 China town ，各种好吃的都有，其中有一个叫“矮子馅饼”是比较有名的，牛车水还有很多熟食，一般在其它地区不是很好买的。 武吉士就是 Bugis ，有非常出名的甜品店，比如阿秋甜品家的榴莲冰淇凌就非常好吃。新加坡吃东西即便是路边不是很起眼的小店卫生都是不错的，但需要注意，如果希望有包厢，一定要提前预定。 新加坡火锅文化也不错，辣的火锅首推冯校长，北京铜锅首推三锅先生，尤其是三锅先生都快成了食堂了，另外去冯校长能有几率抓到一些知名的币圈 KOL ，比如奶子哥。 4. 新加坡的物价确实比较贵，如果换算来说，大概是上海的 3 倍左右，甚至更高一些，而上海和东京的差距并不大，在某些程度来说新加坡还贵过香港，在新加坡不一定非要去 7-11 等超市去买水和饮料，确实比较贵，可以去非连锁的小超市。 330ML 的可乐如果是 2 新币以内，那么就算是比较便宜的了，早期我住在高文的时候，有一家印度人的超市，可乐 1.2 新币一瓶，我一次就买半箱，很久没看到这么便宜的了。 大多数小伙伴来新加坡应该就是 3-4 天的时间，主要就是去看看鱼尾狮，去金沙逛逛，如果再有时间可以去环球看看，但我最推荐的还是东海岸，东海岸集海边、草地、椰树、骑车道、跑步道、烧烤区和餐厅都连在一起。 整个公园沿海大约 13 公里、180 公顷，24 小时开放，很适合下午四五点以后过去，一直待到晚上。如果是我安排，会从 Marine Cove 一带开始，沿海慢慢往东骑车或散步，途中看看 East Coast Beach，最后找地方吃饭。 东海岸有很多不错的饭店，尤其是吃海鲜的，虽然贵，但确实好吃。 5. 都说新加坡的海南鸡好吃，我周边的小伙伴吃下来最好吃的有三家，一家是 五星海南鸡 ，一家是 文东记 ，还有一家叫 天天 ，其中 文东记 在牛车水就有店，并不贵，味道是不错的。 我才想起来，我吃过最好的吃的榴莲应该高文地铁站附近，很可惜最近不是榴莲季，要么贵贱要组个团带着大家吃榴莲。 我突然想起来，和香港桥底辣蟹齐名的应该是香辣蟹和黑胡椒蟹，很多人都喜欢去珍宝吃，说实话我是觉得一般，我还是更喜欢吃象拔蚌刺身。 6. 新加坡的晚上非常安全，虽然没有那么活跃，但确实异常的安全，没有什么担心的，即便是一名小女生都不用担心，新加坡的夜间娱乐也很多。 一般来说，143，巨亨算是第一梯队，至尊和金煌大概是第二梯队，帝国，Catwalk 应该是第三梯队，如果有人说我带你去地下室，那应该是真的非常好的朋友了。当然还有一些嗨吧，我估计大家兴趣不大，也就不介绍了。 我的订阅区会有一些小小的介绍，Steven 是好朋友，给我介绍了很多。主要都是在乌节路，所以住在乌节路的小伙伴可以晚上出来逛逛街，保证你什么都看不到。 7. 新加坡虽然有合规的红灯区，但我相信大多数来新加坡的小伙伴对于芽笼的兴趣不会很大，但我估计一定会有小伙伴想要去瞅一瞅的，其实真没啥，你在外边什么也看不到。 红灯区主要是偶数巷，话说我刚来的时候确实 Steven 也带我走了一圈，毕竟确实挺好奇的，所以我估计很多小伙伴也想去看看，看过一次也就没啥了。如果有人非要去芽笼吃田鸡粥，可以吃完消消食。 红灯区很小，也就是半条街，而且一点都不热闹，反而挺安静的，需要提醒一下，虽然芽笼的红灯区是合法的，但站街是违法的，新加坡经常会扫荡。 8. 如果你在新加坡的夜晚有什么惊吓，而且恰好你又有我的联系方式，可以联系我，力所能及的帮忙还是没问题的。 还有什么是我遗漏的？ 一个 @Gate ，交易更多市场

人工智能的大佬们和川普在白宫门外，展示了丰富的肢体语言和表情，阿莫迪讲完话后又马上缩回到后面，都说明了Anthropic作为行业刺头，有点被孤立的样子。 据《华尔街日报》透露，黄仁勋等人在白宫当面质问过阿莫迪，为什么要在公开场合对模型能力和风险做如此夸大的宣传。 今年夏天，Anthropic、OpenAI和谷歌就已经达成了共识，打算建立一个类似于金融业监管局(FINRA)的自律组织，而不是让政府直接来监管。 从行业到政府，人工智能的安全隐患本来就在思考之中，这么到媒体上大肆炒作，反而让大佬们和华盛顿成为公众批评的对象。阿莫迪此人真是不嫌事多啊，成为批评对象也是咎由自取。

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。

最近线下见面好几个朋友都说我瘦了，确实我过去两个月体重从78公斤减到了70，两个月掉了整整8公斤的肉，而我的日常饮食和运动根本没有任何改变，只多做了一件事，每天早上起来空腹快走5公里。因为6月份我搬到了一个新城市，楼下就是非常漂亮的公园，夏天又太热醒的早，于是起床后我就戴着耳机听播客绕着公园走一圈，刚好5公里，回来后老婆起床我再做早餐。 所以亲测有效，就每天多这样一个步骤，2个月减了8公斤。 因为睡了一夜后你的胃彻底排空，在不吃早餐没有额外能量摄入的情况下，快走5公里，身体会持续大量消耗脂肪。

涨幅超过5000%🤣 有个美国大叔，2016年底花4000美元买了AMD的股票，后来就忘了，整整8年没登录股票账户。 今年夏天重新打开时，他发现这批股票已经值20多万美元。 十年前，他在CNBC上看到有人推荐这家芯片公司，就在网上券商买了400股，当时每股大约10美元。 他想着把这笔钱留到退休，自己也不懂什么时候该卖，买完就放在了一边。 券商没有寄纸质对账单，他也不主动登录，时间一长，连这个账户都快忘了。 他平时还有另一个正常使用的投资账户，退休安排也一直按那边的资产来考虑，这笔AMD早就没有算在里面。 直到今年重新登录，他才发现，当年每股十来美元的股票，已经涨到了五百多美元。 他不敢相信自己的眼睛，对着账户反复核对了一个小时，最后还给券商客服打了电话，才确定屏幕上的数字没有弄错。