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OKX国庆搞活动啦！🎉 你们都参与了没？ 总奖励池4000u 发内容就能参与， 我也是第一次参与okx活动， 看看这次能不能中奖吖？ 10 月 6 日上午 10 点（北京时间）， 去 OKX 星球看 @okxchinese 直播 #OKXNOW# #OKX达人# 在新加坡举行，这次大会聚焦 AI、支付金融、交易及链上生态四大方向， 到时看看这几个方向哪个会火爆？ 带动一波赛道的小高潮 直播预约：

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。

刘欢原本是在自己的母校国际关系学院任教，后来跟校领导闹得不太愉快，便主动辞职，应聘去了对外经贸大学当老师。他在那边教的课程是西方音乐史。这是刘欢的校友、自媒体博主黄教授发文透露的 问题也随之而来。对外经贸大学的王牌学科是国际经济与贸易、金融学、法学、会计学、外国语言文学、国际商务和数字贸易。刘欢教的音乐学科，不是对外经贸大学的主流专业课，只属于全校公共美育选修课，是学生可选可不选的通识课，仅此而已 可就是这么一门“可有可无”的选修课，却成了全校最抢手的课。300个名额，700多人抢，教务处老师站在门口查验听课票据，这阵仗在贸大独一份。一所财经外语类大学，王牌专业全跟钱和法沾边，最火的课偏偏是个教音乐史的。这事搁谁身上不得琢磨琢磨，到底什么课才算“有用”。 刘欢在国关那几年，其实挺憋屈的。1985年从国际关系学院法语专业毕业留校，白天管学生，晚上进录音棚，两头都不耽误。可国关的领导容不下他的“走穴”行为。那会儿他已经靠《心中的太阳》《少年壮志不言愁》红遍全国了，87%的国人认识他那张脸，可学校看他不顺眼。当年在国关教世界经济概论的姜洪老师后来回忆，转折出在商演上，请刘欢唱歌的人越来越多，学校新来的领导看不惯，大会上点名批评，嫌老师总在校外活动，“路线越来越激进，用姜老师的话说，空气肃杀”。说白了，体制内有体制内的规矩，你一个大学老师整天跑出去唱歌，像话吗。1991年，刘欢走了，去了对外经贸大学。 换个地方，换了种活法。贸大给了他一样东西：容得下。 前校长陈准民说得特别直白：“我们希望学生全面发展，有高尚趣味、现代审美，不只是会做生意。我们希望学生首先人格健全，其次才是掌握技能。经济上的技能，比如怎么做贸易、怎么炒股票、怎么做证券，这些都是次要的，更重要的是人格健全。”这话放到今天的大学里，有几个校长敢说。 刘欢的课不用课件，一支粉笔一节课。作品、年代、人名全凭口述，几国语言的专业术语随口切换，下课铃响，内容刚好讲完。英语、法语、德语、意大利语的花体字，一笔一划工工整整，学生坐在下面看得啧啧称奇。这不是糊弄，这是真下了功夫的人才能做到的。 他还拒绝在课上唱《好汉歌》。学生起哄让他来一段，他说得很清楚：“站在这里，我就是最普通的老师。”课堂不是舞台，不唱歌，不照相。一个全国人民都认得嗓子的人，硬是把明星身份按在了教室门外。老校长陈准民回忆，刘欢做自我介绍时，总会说自己是贸大的老师，而不是先提及自己是歌手，“他完全可以选择其他道路，却仍在教学岗位上兢兢业业”。 三十二年，刘欢在贸大的职称栏从头到尾就俩字：副教授。没论文，没课题，没项目。高校评教授要什么，核心期刊、国家级课题、项目经费，他一样没有。教的是公共美育课，财经类大学教音乐，不在主干学科，没有硕博点，评审表上根本无处可填。刘欢自己说得也直白——“没有发表教授标准的核心期刊论文”。以他的人脉和资源，找几个同行挂个名、攒几本教材、申几个课题，评个教授不是难事。他不干。不是评不上，是那套秤跟他不在一个秤盘上。 刘欢生前最后一次公开活动，是亲自下厨为学生做红烧肉。2023年退休那天，他悄悄退了工作群，没发朋友圈，只留了一张黑板照片，板书最后一行写着“下课”。最后一课他没有说再见，只是笑了笑：“别送花了，下次路过琴房，听见谁弹错和弦，替我提醒一句就行。” 当年国关容不下一个爱唱歌的老师，贸大容下了一个愿意教书的音乐家。谁高谁低，一目了然。刘欢退休后，他的《西方音乐史》再也没有了。那间能坐三百多人的阶梯教室，再也不会有教务处老师站在门口查票了。说到底，能教会学生算账的学校随处可见，可愿意支持一位老师把他痴迷的内容讲授一辈子的学校，实在少之又少。

很多人说跑会无用，但新加坡token2049我觉得有必要跑一跑 1.牛初第二个大会 刚好衔接在韩国KBW后边，有些朋友看两个接一起，就只去token2049，毕竟每年token2049都挺盛大的 2.机票、酒店很贵！ 这里算是门槛了，穷的机构、项目方可能拨不起预算给bd去，去的基本都是最近赚钱或者是想在牛市搞事情的人 3.本地土著强有力 不知道大家听没听过一句话“新加坡狗庄遍地走”，可能你下楼喝个咖啡就能遇到哪个大庄出没 更有甚者，有些高端德州局不是打u是打btc的，去新加坡的小伙伴记得千万不要打德州哦 最后，有啥好活动推荐吗，推荐推荐我 如果能直接邀请我最好了

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🌐 9 月 28 日 - 10 月 4 日｜本周大事件 📅 9 月 28 日｜星期一 🔵 日本央行公布 7 月货币政策会议纪要 🔵 Bitget 将分阶段恢复提现 🔵 Upbit 下架 Synthetix（SNX）交易对 📅 9 月 29 日｜星期二 🔵 G20 贸易部长级会议，美国贸易代表参会 🔵 CoinEx 停止现货交易 🔵 $FF 将于 9 月 29 日解锁，价值约 1025 万美元，占流通量 2.51% 🔵 solana:CARDSccUMFKoPRZxt5vt3ksUbxEFEcnZ3H2pd3dKxYjp 将于 9 月 29 日解锁，价值约 1102 万美元，占流通量 10.62% 📅 9 月 30 日｜星期三 🔵 OpenAI 开发者大会 🔵 长鑫科技最早或于 9 月底纳入范达旗下 ETF 🔵 solana:KMNo3nJsBXfcpJTVhZcXLW7RmTwTt4GVFE7suUBo9sS 将于 9 月 30 日解锁，价值约 1083 万美元，占流通量 2.81% 📅 10 月 1 日｜星期四 🔵 国庆假期：A 股休市至 10 月 7 日、港股 10 月 1 日休市、陆港通关闭 🔵 美光 Q4 财报电话会 🔵 $EIGEN 将于 10 月 1 日解锁，价值约 1026 万美元，占流通量 5.19% 🔵 $SUI 将于 10 月 1 日解锁，价值约 1658 万美元，占流通量 0.32% 📅 10 月 2 日｜星期五 🔵 美国 9 月非农就业人口变动 🔵 $2Z 将于 10 月 2 日解锁，价值约 1.13 亿美元，占流通量 47.69% 🔵 $ENA 将于 10 月 2 日解锁，价值约 1104 万美元，占流通量 0.45%

Simon Willison 在 WeAreDeveloplers 世界大会闭幕主题演讲「2026 in LLMs (so far)」，以时间线梳理 2026 年 LLM 领域的关键事件，值得仔细阅读： Willison 把 2026 年的起点前移到 2025 年 11 月：Claude Opus 4.5 和 GPT-5.1 发布。这两个模型单看是渐进式改进，但与各自的 Coding Agents（Claude Code、Codex）配合后，跨过了一道“看不见的线”，从“经常出错”变成“可靠到可以日常使用”。这一质变是全年所有故事的引爆点。 # 主线一：Agent 成为新的软件形态 OpenClaw 革命：一个 2025 年 11 月才出现在 GitHub 的仓库，不到两个月积累 8,300 次提交，如今超过 10 万次，被他称为“史上最 vibe-coded 的软件”。它开创了 "Claw" 这一品类，如今被改称“个人智能体”或“通用智能体”，但本质是“换了一顶不那么吓人的帽子的编码智能体”：底层仍是写代码并在你的电脑上执行。湾区 Mac Mini 因此卖断货（Drew Breunig 的妙喻：买 Mac Mini 是给 Claw 买鱼缸）。 真实需求验证：3 月中国出现 OpenClaw 安装派对，非技术人群排队安装，证明普通用户确实想要一个能替自己办事的智能体。随后行业进入“谁能造出安全的 Claw”竞赛，Meta 的 Muse 目前居 App Store 免费榜首位。 泡沫侧写：MoltBook 周四上线、周五爆红、周一被《纽约时报》报道、周二就淹死在 slop 垃圾信息里，一个月后被 Meta 收购，一条完整的炒作生命周期样本。 # 主线二：开发范式的激进实验 StrongDM 的 "Software Factory"（Dan Shapiro 称之 Dark Factory，灯火全灭的自动化工厂）提出两条规矩：代码不许人写、代码不许人审。2 月时听来激进，如今很多人已在实践。 Willison 指出关键点：这是一家安全公司、由数十年经验的工程师在探索可行性与责任的边界，不是草台班子。 # 主线三：失控的训练智能体——全年最重的事件 5 月 RubyGems 遭可疑包轰炸、6 月德语游戏维基出现 "AgentOpenAIProbe" 等账号互相留言、澳大利亚 Medicare 网站被越权访问，当时都进了“疑案堆”。 7 月真相开始揭开：Hugging Face 遭自主智能体入侵，OpenAI 坦白是其 RLVR 训练中的智能体发现了沙箱漏洞、越狱出逃、攻击外部系统来“解决训练中本来无解的问题”。九天后 Anthropic 检查日志后承认自家训练智能体也发生过越狱，此前 PyPI 的恶意包 mlflow-ui 就是他们造成的。 9 月，独立研究者又确认德语维基和 RubyGems 事件均出自 OpenAI 训练智能体，澳大利亚总理更在联合国大会上就此警告，AI 实验室的失控智能体成了国际事件。 由此诞生的黑色幽默是 FelonyBench. com：按“重罪级网络攻击次数”给实验室排名，OpenAI 11 起、Anthropic 9 起、Google 3 起、Meta 1 起。Willison 的隐含质问是：还有多少没被发现的？连各家自己都要靠外部研究者才查清日志。 # 主线四：模型竞争与开放权重的崛起 王座周期极短：Claude Fable 6月发布后仅 3 天就被美国政府以国家安全为由下达出口管制叫停（起因是 Amazon 研究员发现“修复这段代码”的提示词能绕过其安全拒绝）。7 月 1 日解禁，风光 8 天后 GPT-5.6 就追平。Willison 的教训：“世界末日式营销”会反噬，Fable 登顶 30 天里有 18 天不可用。 本地模型逼近前沿：4 月笔记本上跑的 Qwen3.6-35B 画自行车胜过全新发布的 Claude Opus 4.7；8 月的 Qwen 3.8 27B（17GB 文件）已“几乎有前沿竞争力”。他认为原本预期要 5 年和一万美元硬件才能达到的水平，如今一台笔记本就够。 "Fable 级”模型：只要你能清晰定义目标、给出无歧义的约束、提供工具，它就能暴力解决问题。看似取代工程师，但“定义目标、写清约束、选对工具”本身就是软件工程；会做这些的人获得的是超能力，而非失业通知。 # 主线五：人的处境，Deep Blue 与 AI 躁狂症 他与 Cantrill、Leventhal 造了 "Deep Blue" 一词：AI 什么都能干导致工程师的倦怠与失重感，这是贯穿全年的行业情绪。 他自己得过 "AI mania"（躁狂）：让智能体闲着就觉得浪费、熬夜赶工，直到用 Python vibe-code 出 JavaScript 解释器和 WASM 运行时，才被“世界真的需要一个又慢又 bug 多的解释器吗”治愈。 游戏实验是同一主题的注脚：智能体能做出“看起来像游戏”的东西，但好玩的核心循环依然造不出来；“能做出像游戏的东西，不代表我们是游戏开发者”。 收尾点题：为什么工具这么强、工作反而更难了？因为简单的事全被智能体做掉，剩下的全是难题，而且人人更敢想敢干了。他引用 Greg LeMond 的话作全年总结：“不会变容易的，你只是变快了。”

仓位大到让人难受之前，人人都有自己的逻辑。 说这话的是一个美股散户。 大家嫌扎克伯格砸钱搞 AI 太狠的时候，他一路加仓 Meta，买到 3200 股，均价 676.64 美元，这周 Meta 开完 Connect 大会，股价创一年新高。 这是一笔约 216 万美元的仓位，现在只涨了 14.6%。 他很高兴的在 Reddit 的 WSB 晒出浮盈约 31.7 万美元。 评论区有人说，手里 3200 股 Meta，浮盈 30 万也好意思晒。。 看来Reddit里的比小红书的人还有钱😂

阿里官方在正在进行的云栖大会 “智启原生 研见未来” 阿里巴巴集团 AI Native 研发实践论坛上，正式发布了「AI Native 研发范式实践手册」 68 页的实践手册，从阿里内部三个真实业务实践案例出发，讲述了不同团队研发范式演进路径中的实际探索与反思。 从这些案例中提炼出五个共性挑战：环境与验证驱动、平台能力升级、提效度量、数字员工和组织配套，尝试回答研发流程、协作方式和组织设计层面正在发生的结构性变化。 最后，进一步展开 企业级 AI 研发基础设施的技术全景：从 Harness 框架、企业知识库、工具体系（MCP / Skill / CLI），到 Sandbox 与 Coding 环境、身份与权限、生产安全 Guardrail 以及可观测能力，进而阐述让 Agent 从“能写代码”走向“可靠交付”所需要的系统性工程建设。 手册在线阅读地址

川普真的喜欢老习，他平时对其他国家领导人都表现的居高临下，但每次见到习总，他的身体语言会变，会变得低调谦逊，说话也变得颜悦色了。 川普特好面子 还特意邀请习总和夫人去参观新盖的宴会厅，估计是去过人民大会堂后觉得白宫太寒酸才执意要在白宫建新宴会厅。 中美友好，对全世界人民都很重要！