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1/ Opus 5.5 开启 Max effort： “制作一段充满动感的 15 秒动态图形视频，展示你作为顶级动态设计师的实力。把它当成简历中的个人作品集，全力发挥。”

美国的国中之国: HOA 不是天生强盗，但它被设计成了一种权力很大、约束很少的私人治理机构。 当董事会或管理公司缺钱、好斗或腐败时，它就能对单个业主施加远超普通物业费纠纷的压力，甚至夺走房子。 买带 HOA 的房子之前，一定要仔细看 CC&Rs（公约）、财务储备金情况和过往罚款/止赎记录，否则后患很大。

8. Meta 眼镜新增两款设计：一款象牙白 Kylie 联名，一款 Lisa 联名，镜腿末端有她的星星标志，配定制镜盒和挂饰。 到年底会有超过 100 款样式上市。

AMD 宣布用约 82 亿美元收购李飞飞创办的 World Labs，这期是彭博科技节目主持人 Ed Ludlow 对两位当事人的联合采访。一位是 AMD CEO 苏姿丰，AMD 做 CPU 和 GPU，OpenAI、Anthropic、Meta 都是它的大客户。另一位是 World Labs 创始人兼 CEO 李飞飞，她主持建立的 ImageNet 图像数据集是这一轮深度学习浪潮的起点之一。两人聊了为什么要做这笔交易、李飞飞在 AMD 的新角色、开放生态，以及 AI 安全该由谁负责。 交易本身 这是一笔全股票交易，也就是 AMD 用自己的股票而不是现金来付款，对 World Labs 的估值约 82 亿美元，预计年底前完成，还需要监管审批。交易完成后，李飞飞出任 AMD 执行副总裁兼首席科学家，直接向苏姿丰汇报，World Labs 团队将成为 AMD AI 模型团队的核心。 两家公司的关系早就开始了。AMD 是 World Labs 的早期投资方，也给它供芯片。苏姿丰说她从 World Labs 只有几个研究员的时候就在看着这个团队成长。两人也都提到彼此认识多年，私下是朋友。 芯片公司为什么要买模型公司 苏姿丰的理由是，AI 现在还在很早期的阶段，而且越来越明显的是，硬件、软件、系统和模型这几层互相影响，对整条链路理解得越透，造出来的系统就越好。收购 World Labs，一方面是拿到李飞飞聚起来的一批顶尖研究人员，另一方面是让 AMD 对模型未来的发展方向有第一手的判断，反过来指导下一代硬件怎么设计。 李飞飞从模型公司的角度讲了同一件事。World Labs 越做越大，对算力的需求也越来越大；和 AMD 合在一起，模型可以用最前沿的硬件加速训练和推理，硬件团队也能提前看到模型未来的工作方式和需求。她把这叫作 AI 软件和 AI 硬件的“共同进化”。 主持人追问 AMD 是不是要开始卖模型、卖软件。苏姿丰说不会改变商业模式，AMD 仍然是一家平台和解决方案公司，软件是用来支撑硬件的。收购的最终目的是让 AMD 更好地服务那些最大的算力客户，也就是各家模型公司。 World Labs 做到了哪一步 World Labs 成立于 2024 年，到现在两年多，专攻空间智能和物理智能，也就是让 AI 理解和生成三维世界、懂得物理规律，这类模型通常叫“世界模型”。李飞飞说，他们想做的是语言模型之外的方向，因为创作者、设计师、教育、医疗都有这方面的需求，机器人技术也快要迎来爆发。 公司目前已经发布了两代模型，先是 Marble，然后是最新的 Atlas。李飞飞介绍 Atlas 是一个多模态的“全能模型”，能生成高质量的画面，同时保持三维和四维（三维空间加上时间）上的一致性，摄像机和智能体可以在它生成的世界里移动和交互。 团队也在扩张。World Labs 最近收购了 SceniX，这家公司做出了一套机器人仿真工作流程，以及训练机器人控制策略的模型，由此给 World Labs 补上了机器人方向的人才。 李飞飞为什么选择加入 AMD 苏姿丰说她给李飞飞的说法是“加入全世界最令人兴奋的 AI 公司”。李飞飞的作用也不只限于 World Labs 团队。苏姿丰说 AI 没有一种方案能通吃，除了大家熟悉的云端 CPU、GPU，物理 AI、机器人、从云端到边缘设备再到个人电脑的端到端 AI，都是 AMD 未来三到十年要重点增长的方向，而这些正好是 World Labs 擅长的领域。 World Labs 今年早些时候刚融过一大笔钱，发展势头也不错，主持人问李飞飞是否考虑过别的出路。她说公司从一开始就以使命为导向，这件事的关键在于双方的愿景是否一致，和有哪些选择关系不大。在她看来，这次合并会是“一加一大于二”，接着她笑着补了一句，AMD 显然比 World Labs 大得多。 至于加入后会不会只做空间智能，李飞飞说两人还没来得及细谈所有计划，World Labs 正在做的工作会继续，但她预计研究方向会扩大、节奏会加快。 开放生态与可选择性 苏姿丰说，AI 未来会同时有开源模型和闭源模型、大模型和小模型，它们跑在不同的硬件上，这一直是 AMD 规划高性能计算和 AI 产品线的前提。她和企业的 CEO、CIO 聊下来，没有人愿意被锁死在某一家的硬件或软件生态里，大家都想在不同时候挑最合适的。所以 AMD 会继续押注开放生态，她和李飞飞也讨论过怎样用 World Labs 已有的成果推动开源生态。 李飞飞补充说，现代 AI 的发展离不开开放。从科学界公开分享神经网络算法，到她自己做的 ImageNet，这个首批开放的大规模数据集就是现代 AI 革命的推动力之一。开放生态能让不同的发现、创新和创业机会互相促进。 AI 安全该由谁负责 主持人提到当前的一个争论：模型能力的进步速度超过了安全和对齐研究的进步速度。苏姿丰说这件事上“没有可选项”，技术必须好，也必须安全。她拿芯片行业做例子：最高性能的处理器在设计时就要把安全和数据保密作为优先事项来考虑，AI 行业也需要把安全放到同样的位置。她说自己是 AI 乐观派，相信行业能建立起合适的流程和防护措施，而且各家应该像硬件行业现在分享安全方面的经验那样，互相分享做法。 主持人进一步问，提供算力的公司对训练是否安全、推理时模型是否按预期行事，要负什么责任。苏姿丰说生态里每一方都要为自己的行为负责。对 AMD 来说，要保证硬件本身安全、按设计运行，模型在上面跑时数据是安全的，还要和模型公司一起处理好软硬件之间的交互。她认为这件事应该由行业主导，但因为 AI 是新东西，各方学习的速度不一样，所以她欢迎更多的行业协作，也欢迎一定程度的第三方评估。 李飞飞说，主持人上周问她监管、第三方评估、前沿实验室自我负责这几种方式该选哪个，她的回答是全都要。她认为 AI 是一项“文明级”的技术，和历史上所有这类技术一样，初衷是让人的生活和工作变得更好，但每项技术都是双刃剑，必须负责任地开发和部署。无论在斯坦福、World Labs 还是现在的 AMD，她都想推动个人、公司、行业和社会四个层面共同承担这份责任。 AMD 的下一步 主持人提到 AMD 市值已经到了 1 万亿美元，苏姿丰近来也多次和美国总统一同公开露面。苏姿丰说 AMD 过去做过好几笔对公司影响很大的收购，World Labs 是下一笔，而且是战略意义很重要的一笔。在她看来，技术如今和经济、国家安全都紧密相关，AMD 有机会真正影响计算的未来走向。 最后主持人请李飞飞预测 AI 下一个重大突破。她没有给具体的技术判断，只说接下来 AMD 和 World Labs 会一起打造未来，而这个未来必须对人类社会和人们的生活有益。苏姿丰在一旁说：“我会让她忙起来的。”

第一用 @midasmarketsxyz 这个交易所让我感到很新奇，给我的感觉：既不是传统 CEX，也不是自己连钱包的那种纯 DEX。 Grok给我的解释是：“带嵌入式钱包的交易前端” 他的优势是可以同时做多链现货 + Hyperliquid 永续 用邮箱 电话 X登录，自动建 Solana + EVM 地址，不给助记词但是可以自己导出私钥（很dex但又不完全dex） 同时三个大板块设计的也很超前 midas同时融合了“首发观点” “新闻” “市场”及一体 1⃣首发观点 可以看到来自很多交易员过去 24 小时的交易信号和想法 有股票/加密货币/meme三个小板块交易员的观点可以借鉴，也有一键跟单交易，非常方便 2⃣新闻 在midas的主页即可查看关于股票/加密货币的今日热点及新闻，甚至还有很多用户的一些快讯和观点供大家参考 3⃣市场 此板块可以交易美股和加密货币现货/合约，融合在一个板块中可以随意切换，UI非常简洁明了 并且在主页正下方有搜索框可以随意搜索三个板块中的任何新闻/代币/股票等等等 总的来说， @midasmarketsxyz 是真的值得一试，功能很全并且还有积分激励机制（图4）

见证人类历史。今晚马斯克的 SpaceX 正式将星舰送入地球轨道，开始绕地球转圈，同时将更大体积的 Starlink V3 星链卫星，部署到太空。 根据官方设计，一台星舰，能携带最多 60 颗该卫星，其星链网络容量，相当于 20 次现有猎鹰 9 号发射，没有任何对手。

被很多专业者骂了，但是在折腾了3天以后，AIHOT最终还是重写完然后上线了。。。我觉得还是可以分享一下我全部跟AI协同的流程，万一对其他人有用呢（当然我就是个纯外行，仅供参考）： 1. 使用Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra并行对旧项目进行蒸馏，并且设计交流包。要求：架构分离，为多Agent并行开发而设计，保留所有功能和容易踩坑的细节。 2. 使用Claude Fable 5.1对两个模型生产的功能文档、交接包和旧代码库进行全面对照，寻找不合理和遗漏的地方进行完善。 3. 使用Claude Opus 5.5在不看任何旧代码的情况下，根据最终的功能文档、交接包、线上网站的端到端测试，进行全方位的重写（大概写了12个小时）。 4. 使用Claude Fable 5.1和GPT-6 Astra并行审查新写完的项目，将其与旧代码库的所有细节进行逐行审计，看看是否有功能和细节遗漏，在用户体验层面，能否完美还原，最终产出两份审计报告。 5. 使用Claude Opus 5.5根据审计报告，进行优化开发，开发完成以后，清空所有上下文，自己再并行N个子Agent，以功能模块化的方式，跟旧代码库进行对比，看是否遗漏功能和逻辑细节（无视代码实现，只看功能和逻辑细节）。 6. 使用Claude Fable 5.1和GPT-6 Astra并行审查所有可能的BUG和漏洞，继续Opus 5.5优化。 7. 使用Opus 5.5优化所有前端UI，进行控件组件化统一，部分UI界面全面重设计，加了一部分Opus 5.5擅长的JS+Canvas动效，例如关于页和更新页。 8. 导出旧项目所有数据库，进行线上服务器彩排，6小时的影子系统并行，过程中实时监控，使用Claude Opus 5.5自动化并行修复过程中出现的所有问题。 9. 使用GPT-6 Astra进行全面的端到端测试。 10.无缝切换上线。 11. 使用GPT-6 Astra根据真实数据，全方位优化缓存、CDN、页面大小等问题，提升全站性能。 12.监控问题，不断优化。 以上，大概就是一个纯外行者的“重写”的经验，虽然AIHOT这个项目很小，但是我自己干的很开心。希望能对大家有一点点的启发。

吴恩达刚发了今年最狠的一堂Agent课，两小时，从单代理一路讲到完全自动化，硬核到足以把你今年收藏的所有AI Agent教程全淘汰了！ 整门课刚好两个小时，五个时间节点卡得特别清楚，九分钟带你搭出第一个能干活的代理，三十三分钟讲循环工程怎么让代理自己纠错迭代，一小时零两分正式开讲图工程，一个半小时讲能自我重写的代理，最后四十分钟直接放完整的可运行图系统。 很多人学Agent最大的误区，就是把能跑通一个对话循环当成了终点，实际上单代理再聪明，也扛不住长任务里的上下文丢失，状态混乱和失败不可追溯，图工程干的事，就是把决策和控制流从模型的黑盒里拉出来，变成可检查可复用可并行的固定拓扑，模型只负责节点里的判断，路径由人提前设计好。 这也是为什么同样的模型，同样的token，用单代理跑和用完整图系统跑，一周下来的完成度能差出好几倍，前者还在反复重试同一个失败步骤，后者已经把多个分支并行跑完，自动汇总成最终结果了。 想真正搞懂Agent自动化的兄弟，这门课真的值得抽两个小时完整刷一遍，别再停留在单代理的玩具阶段了。

央视制作了一个习近平访美的纪录片（完整版如下）。其中说：“台湾问题始终是中美关系中最重要的问题，习主席强调，希望美方坚持反对台独的正确立场，习主席的话掷地有声，昭示红线不可逾越。”还出现以下语言：“亲赴机场迎接”，“最高规格礼遇”，“历史首次”，“中美关系史上前所未有”，“伟大的访问”，“这些精心设计的礼宾安排，凸显美方对习近平主席的充分尊重。” 单从制作的角度讲，有可圈可点的地方，但是败笔也十分明显。尤其是没有对比就没有伤害。见下贴。