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20岁，我成了A10 大佬唯一弟子，入职不到两月分成10W+，自己也谈过几单下来10W+的律所培训合作。 虽然看似小有成就，但这是我踩了无数坑、拼了命抓住每一次机会汇聚成的结果。 大一的时候，我还是一个很传统的八爪鱼法学生，竞赛科研绩点一起抓，用一年半时间拿了3个国奖、15个省奖。 后来，学校保研政策突然变了🥲，我才觉醒之前玩的都是过家家游戏，逐渐把重心转移到真实社会。 AI、法律实务、自媒体、创业……我都做，而且我发现，来到新的游戏规则，我还是挺会玩！ 之前的一次跨国研学，本是再普通不过的纯旅游活动，但晚上的慈善晚宴，我跑去和各行业大佬social，硬生生碰出了意想不到的机会——有幸参与到联合国环境规划署在新加坡的项目。 后来去深圳某红圈所实习，发现自己是纯牛马😅😅😅前途没有希望，于是用 ChatGPT搜索在深圳本地举办的法律界商务活动。 有个活动相当牛逼，参会的老板都交了6万会员费，但我又肯定没有那个实力🥺。。。 所以我想了个歪招🤪，去找到了活动主理人的社媒，私信问能不能去兼职帮忙办活动。 就是在那里，我遇到了现在的老板。他应该是觉得这活动太无聊，就和我聊了起来。 刚好聊到 AI 这块，他非常感兴趣，又知道我过去的法律背景，最后就直接邀请我去上海跟着他干。 更疯狂的是，当天凌晨他发出的邀请，我第二天毫不犹豫，就直接跟我老板从深圳飞去了上海。 我当时的想法很简单：这个机会可能会把我带到一个更大的世界，那我就去，莽就完了！👊🏼 这一次，我赌对了，我成了他目前唯一正式带的徒弟。 很多朋友说我很会向上社交，我以前也这么觉得，后来发现不完全是。 诚然，我确实慕强，但不太怯。碰到比我厉害很多的人，我不会急着证明其实我也很厉害，毕竟我是真草台。 我更想知道：你为什么这么厉害？你是怎么做到的？这里面有什么是我可以学走的？ 社交只是入口，从里面收获，擅于从里面收获，才是核心能力。 我现在20岁，X上比我会赚钱、会AI、会做产品、会创业的佬太多了。我现在做出的这些东西，放进更大的世界里，都还很渺小。 但这不妨碍我对自己有一种近乎固执的自信：我会迅速地成长。也能在较短时间找到自己在X里的生态位。 接下来我也会在X上持续分享AI、自媒体、金融、投资、法律等领域的实战知识👇 1、在处理社交类问题颇有心得，比如结交贵人（年长/同龄/年下）、家庭关系处理等。 2、我目前深耕于伪投资、伪金融领域，如各位有被诓骗/要开脱的需求，欢迎咨询（限国内和新加坡），我的案例经验绝对是少见的丰富。 3、我是个大E人，所以在销售方面也比较有经验，之前在法律AI领域也成交过好几个大项目，接下来也会继续培养此技能。 欢迎大家来和我交朋友～

庆应大学四年级学生、新泽香莲（22岁），涉嫌于2026年4月，从东京涩谷区一家体育设施的更衣室储物柜中盗走一张信用卡，并使用这张信用卡购买了两件化妆品。 新泽嫌疑人从几年前开始，就在这家体育设施担任前台接待的兼职工作人员。 警方认为，她利用自己在前台工作的便利条件，拿走了放在前台的万能钥匙，并利用这把钥匙打开更衣室的储物柜实施盗窃。 对此，新泽嫌疑人 reportedly 表示： “是在更衣室里捡到的。” 不过，警方认为她可能是利用工作上的便利条件取得万能钥匙，并进一步实施了盗窃，目前正在调查详细情况。

你真的是脑壳有包，我说东你说西。我说的是牢a这人绝不是什么美国医学留学生还兼职收尸人，因为此人每周长时间b站直播，哪个医科生能在读书同时还收尸还能大把时间做博主？并且五个小时直播里一个英文单词不讲的？我听他的语言表达习惯用语，感觉此人最高学历估计也就国内大专水平，更像是社会大学毕业的一个怪谈爱好者。你如果相信主贴图里这些怪谈是真实发生的话你这辈子有了现在就卖你保健品。这么一大段你看不看得懂？最烦学生了服了。

【2】微型厨房里的闲聊 2011年，Google总部 Google园区里有很多微型厨房。员工饿了就去拿个零食，渴了就倒杯咖啡。很多重要的对话，就发生在这些不起眼的地方。 2011年的某一天，Jeff Dean走进一间微型厨房，撞见一个面熟的人。 "你怎么在这儿？" 那人叫Andrew Ng，斯坦福的教授，刚开始每周花一天时间在Google兼职。 "我也不太确定要做什么，"Ng说，"不过在斯坦福，我的学生开始用神经网络做东西，效果还不错。"

朋友是高中教师兼班主任，说为了避免班里学生早恋，特意开了两次班会，让学生们以男女平权为题进行辩论。 效果显著，见识过女同学打拳的样子，班里都男同学基本都意识到了现阶段自己到底该干什么😁

NVIDIA 发布 Skill2Env：用“集体技能”强化智能体 NVIDIA 研究者们把社区公开的 Agent Skills 编译成可执行 RL 训练环境的数据流水线：3.4k 个 Skills 变成 8k 个带程序化测试和行为量规的终端任务；仅 300 步 RL 训练就让 Qwen3.8-27B 在 Terminal-Bench 2.1 上提升 4.7 个百分点，且模型行为显著向源 Skills 的方法论对齐。 开源项目： 核心洞察：公开 Agent Skills 是一个被忽视的监督来源 Agent Skills 是“教智能体做某件事”的文件夹：一个 SKILL.md 加上可选的脚本、参考资料和资产。论文指出，把公开 Skill 语料当作数据来读，它同时提供三样东西： · 任务分布的采样：人们真正想让智能体处理的任务分布（有人愿意花时间写下工作流，说明这活儿值得自动化）； · 真实世界的锚点：指向真实的仓库、数据集、工具和工件； · 结果测试表达不了的质量标准：领域专长、默认参数、常见坑、“好结果长什么样”。 # 数据流水线：四阶段编译，验证靠构造 1. Plan（分解）：容器化的 Codex 规划器读取完整 Skill 包、联网调研相关公共资产，把 Skill 拆解成若干可验证的 workflow，每个附带元计划（场景、初始世界、预埋缺陷、难点来源、解法草案、验证策略）、资产建议和“任务轴池”（任务原型 × 验证器模式 × 人物画像）。 2. Diversify（多样化）：宿主从轴池采样一组组合，加上复杂度、指令语气、请求者专业水平。关键设计是轴池以 workflow 为条件：研究型 workflow 配“证据可追溯”验证和研究者画像，而不是从全轴乘积空间乱抽，这让多样化保持 sensible。 3. Create（构造）：全新创建者 Codex agent 在 Docker 内工作，尽可能用真实素材（钉在特定 commit 的开源仓库、真实版本化文档、官方 API 规范）；需要联网服务的场景改造成本地替身（stub 服务器、录制回放 fixture、PATH 上的假 CLI、种子数据库），求解时绝不依赖网络。创建顺序被严格固定：先建世界 → 写指令 → 写测试 → 写量规 → 最后才写参考解，测试先于解法冻结，保证解法必须迁就评分契约而非反过来。 4. Verify（验证）：宿主端无模型参与的接收门：静态检查（布局、符号链接、Dockerfile 安全、基础镜像按内容摘要钉死）+ 两个容器内试跑：Oracle（参考解）必须全指标满分，NOP（什么都不做的 agent）必须全指标零分。任一失败即拒绝。 值得注意的一个反直觉选择：不做 teacher 模型预验证（不像部分工作用强模型试解、解不出就丢弃任务）。理由有二：这会把任务难度上限压到验证器能力，且成本翻倍；而 group-based RL 的在线动态过滤（rollout 无优势的 prompt 自动不产生梯度）天然淘汰过难/过易任务。 # 数据画像：广、贵、且忠实于源 规模与成本：7,971 个任务，用 GPT-5.6 Sol（xhigh 推理档）生成，API 花费超 9 万美元。（脚注：出于法律原因，公开发布的数据集改用 Kimi-K3-max 在同一流水线下生成。） 领域分布：13 个领域中，软件工程仅占 22.5%，AI/ML 10.5%，商业/金融/法律/HR 10.5%，营销 9.3%……论文对比了 TMax-15K、Terminal-Bench、DeepSWE 等，Skill2Env 是唯一全覆盖 13 域、且非技术知识工作占大头的语料。 忠实度探针（很聪明的设计）：用任务指令+量规作查询、对 3.4k 个 SKILL.md 做 TF-IDF 检索，73.2% 的任务 top-1 命中真实源 Skill，94.6% 进 top-10（随机 0.03%）。单用量规也有 68.5% top-1，证明量规携带的是 Skill 专属方法论而非泛泛建议。 SFT 数据：用 GLM-5.3 对每个任务 rollout 两次，得到 15,968 条轨迹，平均奖励 0.74，中位轨迹 19 次模型调用 + 23 次工具调用。 S2EBench：考虑到公开基准饱和，从 SkillHub 另外生成、逐条人工审核（指令无歧义、忠实于源 Skill、测试公允）后的 79 任务私有 held-out 基准。 # RL 实验：基础设施 + 极简配方 基础设施（论文明确说“现代 agentic RL 首先是基础设施挑战”）：Molt（PyTorch 原生全异步训练，Ray + vLLM + FSDP2）+ Polar（agent rollout 层：rootless Apptainer 沙箱、代理回传 token ID 和采样时 log-prob、prefix merging 把 harness 的多次补全缝合成训练轨迹）。 配方（刻意走“简单路线”）：GRPO 组归一优势 + DPPO 的 binary-KL 信任域掩码（δ=0.05，超出阈值的 token 直接丢弃，无需参考模型，还能防训练-推理失配）；G=8 rollouts/组，批 64，lr 1e-6 恒定，无 KL 惩罚、无熵奖励、无 SFT 热启动，每任务 65k 上下文。 量规校准奖励：开量规时，额外由 GPT-6 Astra 做 LLM-as-Judge（带“宪法”：惩罚无脑循环、reward hacking、答非所问；hacking 实证 = -5 分），总奖励 r = r_V + λs/5（λ=0.2），即 judge 最多把程序化奖励拉动 ±0.2。量规是校准可执行结果奖励，而非取代它，这是与“Rubrics as Rewards”一系的定位差异。 # 四项发现（论文最有信息量的部分） 发现 1：小规模 RL 即有跨域迁移。 仅 300 步、只用 2,400 任务子集训一个 epoch：S2EBench pass@1 +4.3（均分 +18.5），Terminal-Bench 2.1 +4.7（49.4→54.1）。训练集与 TB 无重叠（13-gram Jaccard < 0.8），且训练集从未针对 TB 调过，论文将其解读为规划、工具使用、收尾能力的通用提升而非任务族记忆。这让 27B 本地模型显著缩小了与云端前沿模型的差距。 发现 2：量规校准 RL 在基准上落后于纯结果 RL，一个诚实的负结果。 量规版在 TB 2.1 只有 50.1（纯结果版 54.1）；训练中量规版的程序化奖励长期停在 0.5–0.6，judge 分项从头到尾无上升趋势，两个奖励在训练分布上互相拉扯。论文不把它当作对量规奖励的终审判决（两者优化不同目标，而基准只考结果那一半），并给出两个疑因：λ=0.2 的加性形式让失败任务仍能拿正奖励、judge 看不到文件系统等设定均未调优；以及更本质的，Skill 写下的方法论可能本来就不是最大化基准通过率的分布。 发现 3：行为确实向 Skill 对齐，量规的价值所在。 200 个任务的成对偏好测试（judge 拿源 SKILL.md 当标准，比较匿名化的 base 与 RL 轨迹）：纯结果 RL 已被偏好 54.5% vs 33.5%；量规版被偏好 73.0% vs 24.0%。这说明量规奖励买到的东西在结果基准上看不见，但对“怎么做事”影响实质，对网页开发、报告综合、开放研究这类难验证任务尤其重要。 发现 4：GLM-5.3 蒸馏 SFT 反而伤害 Qwen。 在 GLM-5.3 轨迹上做 SFT：27B 上 TB 2.1 掉到 45.8；4B 上直接崩塌（TB 18.7→3.4，出现思维/工具调用死循环）。归因：教师的 interleaved-thinking + 工具调用风格与学生自身 post-training 不兼容，模仿覆盖了学生依赖的行为模式却带不来教师的能力。与 TMax 报告的“SFT 混合数据劣化已后训练的 Qwen”互相印证。因此论文所有 RL 结果都从未修改的原始 checkpoint 出发。

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