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China pork prices, second week of September 2026: Live hogs: ¥11.54/kg (down 0.4% week on week) Pork at farmers' markets: ¥21.22/kg (flat) Pork at wholesale: ¥16.28/kg, down 17.4% year on year Cheaper pork for consumers, tighter margins for farmers. Officials expect prices to move in a narrow range in the short term, as cooler weather lifts demand while some farms speed up sales. Source: China Ministry of Agriculture and Rural Affairs (monitoring of 500 county markets and 200 wholesale markets) #hogs# #pork# #agriculture#

Anthropic 放出了 Sonnet 5.5 的完整跑分，最抢眼的一行是 Terminal-Bench 4.0：Sonnet 5 是 10.3%，Sonnet 5.5 是 70.6%，一代之内涨了将近七倍，还超过了 Opus 5.5 的 66.4%。 几个关键数字： OSWorld 2.1 电脑操控：57.0% 到 80.1%，Opus 5.5 是 81.8%。 GDPval-AA 职场知识任务：1844，Opus 5.5 是 1846，GPT-6 Sol 是 1487。 图表识别 Chartography：15.6% 到 61.6%，Sol 是 53.6%。 价格 $2/$10，和 Sonnet 5 一样，是 Opus 5.5 的一半。 很多人看这张表最大的误区，是以为 Sonnet 5.5 已经全面追平 Opus 5.5。脚注里有三处要读： Terminal-Bench 上 Sonnet 用的是 max 档，Opus 用的是 xhigh 档，档位不一样。 独立机构 Artificial Analysis 自己跑出来是 64%，比官方低。 FrontierCode 上 Sonnet 是 46.2%，Opus 5.5 是 54.4%，Sol 是 49.3%，Sonnet 在这一项排在两者后面。 这张表真正讲透的一件事是：便宜的 token 不等于便宜的任务。max 档下，Sonnet 5.5 每个任务要输出约 19 万 token，比 Opus 5.5 还多约六成。独立测下来，最高档的单任务成本已经超过 Opus 5.5。而且拉满也不一定更强，FrontierCode 上 xhigh 是 52.1%，max 反而掉到 46.2%。 所以同样用 Sonnet 5.5，一律拉到 max 的人，账单可能比用 Opus 还高；按任务选档的人，才吃到它便宜的那一半。 你上一次选模型，是看跑分表，还是看自己任务的账单？挑一个真实任务，high 和 max 各跑一遍，对比 token 和结果，再决定。

[开源学习资源] AI Engineering from Scratch 59.8K ⭐️ 作者 @ghumare64 课程共 20 个阶段，以 Python 为主要编程语言，主张在导入任何框架之前，先用纯数学把每个算法手写一遍。 课程地址： 开源地址： 它和常见教程的本质区别 ？ 大多数 AI 教程是“API 驱动”的：装个库、调个接口、跑个 demo。这个项目反其道而行，每节课遵循固定的六段结构： Motto → Problem → Concept → Build It → Use It → Ship It 以 Phase 10 的一节课「Tokenizers: BPE, WordPiece, SentencePiece」 为例，这个格式是真实落地的，而且写作质量相当高： · Problem 部分不讲废话，直接从代价切入：“你的 LLM 不读英语，它读整数。分词器决定这些整数是承载意义还是浪费意义”，然后解释为什么 tokenization 不是预处理，它是架构的一部分（影响上下文窗口利用率、API 计费、推理速度）。 · Concept 部分用“三种失败的方案和一种胜出的方案”来讲演化逻辑：词级切分（词表爆炸、[UNK] 问题）→ 字符级切分（序列过长）→ 子词切分（BPE 的折中），并配上真实语料上 BPE 逐步合并的手工演算。 每节约 3000+ 词，带 Mermaid 图、可运行代码和测试。 另外两个设计值得强调： · 每节课产出一个可复用的 artifact，一个 prompt、一个 skill、一个 agent 或一个 MCP server。学完整个课程，你手里有 523 个可展示的作品，不是 523 个跑完就扔的 notebook。 · 强调“证据留存”：保留命令、退出码、输出，作为学习发生的证明。这明显吸收了工程实践中“可验证性”的思路。 # 课程结构：从线性代数到自主智能体集群 20 个阶段构成一条完整的上升曲线，咱们它分成五个大块来看： 基础层（Phase 0–2）：环境与工具链、数学基础（线性代数/概率/微积分）、经典机器学习。这是给基础不牢的读者铺的路。 深度学习与感知层（Phase 3–6）：神经网络核心、计算机视觉（一路讲到 NeRF、高斯泼溅、世界模型，这已经超出一般教程的覆盖范围）、NLP、语音。 生成与决策层（Phase 7–9）：Transformer 深挖、生成式 AI（GAN、扩散模型、flow matching）、强化学习。 LLM 层（Phase 10–12）：这是全课程的重心之一。Phase 10 的目录我逐条看过，它不只是“从零实现 GPT”这种常规内容，还包含了相当前沿的论文级主题：DeepSeek-V3 架构走读、DualPipe 并行策略、Native Sparse Attention（NSA）、多 token 预测、Jamba 的 SSM-Transformer 混合架构、 speculative decoding 等。Phase 11 转向应用侧（RAG、LoRA、MCP、可观测性），Phase 12 覆盖多模态（从 CLIP 到 computer-use agent）。 智能体层（Phase 13–16）：工具与协议（MCP、A2A、Agent Skills）、54 节课的 agent 工程、自主系统与安全、多智能体集群。这一层的分量很能说明项目的判断：它认为 AI 工程的重心正在从“训模型”转向“构建可靠协作的智能体”。 收尾（Phase 17–19）：生产基础设施、伦理与对齐、毕业设计。 # 生态与周边：不只是一个课程仓库 网站：带浏览器本地存储的学习进度追踪、术语表、课程目录和路线图。 六卷本书籍：课程内容由 CI（pandoc）自动构建成 EPUB/PDF，附在 GitHub Releases 上，课程即书，且随仓库持续更新。 Agent 导师模式：运行 npx skills add rohitg00/ai-engineering-from-scratch，可以把整个课程装进 Claude Code、Codex 等编码智能体，变成一个带分级测验（placement quiz）和个性化路径的交互式导师，学习进度写在 LEARNING.md 里。这是“用你正在学的工具来学”的巧妙闭环。 认证备考：5 条备考路径、67 节课、505 道练习题，覆盖 Anthropic 的 Claude 认证和 Agentic AI Foundation 的 MCPA。项目明确声明与这些考试机构无关联，只是独立的备考材料。 12 种语言的翻译（含中文），以及四条核心学习路径（构建与部署 AI 应用、软件工程基础、Agent 辅助工程、产品判断与交付）供不同目标的人选路。

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。

【《纽约时报》：21世纪最佳电视节目100部】 《纽约时报》发布“21世纪最佳100部电视剧”（The 100 Best TV Shows of the 21st Century）榜单，评选范围涵盖2000年1月1日至今播出的所有电视剧集。该榜单由500多名明星演员、剧集运作人及其他电视从业者共同投票产生，排名有先后之分。 在超过500名参与投票的人中，既有伊丽莎白·莫斯、亚当·斯科特、布莱恩·科兰斯顿、萝丝·拜恩、科尔曼·多明戈和杰森·贝特曼等演员，也有达蒙·林德洛夫、莉娜·邓纳姆、莉娜·韦瑟和诺亚·霍利等剧集主创。 榜单显示，《绝命毒师》位居榜首，《火线》和《广告狂人》分列第二、三位。《继承之战》与《伦敦生活》跻身前五。《权力的游戏》《副总统》《我为喜剧狂》《抑制热情》《亚特兰大》进入前十名。具体排名如下： 1、《绝命毒师》 2、《火线》 3、《广告狂人》 4、《继承之战》 5、《伦敦生活》 6、《权力的游戏》 7、《副总统》 8、《我为喜剧狂》 9、《抑制热情》 10、《亚特兰大》 11、《办公室》(美版) 12、《发展受阻》 13、《都市女孩》 14、《胜利之光》 15、《六尺之下》 16、《办公室》(英版) 17、《美国谍梦》 18、《我可以毁掉你》 19、《切尔诺贝利》 20、《王冠》 21、《白莲花度假村》 22、《迷失》 23、《归来记》 24、《朽木》 25、《守望尘世》 26、《黑镜》 27、《风骚律师》 28、《兄弟连》 29、《基和皮尔》 30、《人生切割术》 31、《幸存者》 32、《安多》 33、《醍醐灌顶》 34、《富家穷路》 35、《真探》(第一季) 36、《匹兹堡医护前线》 37、《太空堡垒卡拉狄加》 38、《国土安全》 39、《守望者》 40、《混沌少年时》 41、《路易不容易》 42、《绝望写手》 43、《浴血黑帮》 44、《马男波杰克》 45、《幸福谷》 46、《大城小妞》 47、《双峰：回归季》 48、《纸牌屋》 49、《正常人》 50、《公园与游憩》 51、《善地》 52、《唐顿庄园》 53、《怪奇物语》 54、《传奇办公室》 55、《不安感》 56、《救援高手》 57、《蒂姆·罗宾逊短剧：还不快走》 58、《查普尔秀》 59、《笔写青春》 60、《窥视秀》 61、《鲁保罗变装皇后秀》 62、《慢马》 63、《幕后危机》 64、《安东尼·波登：未知之旅》 65、《东城梦魇》 66、《彩排》 67、《使女的故事》 68、《黑钱胜地》 69、《安东尼·波登：无国界》 70、《盾牌》 71、《怒呛人生》 72、《鱿鱼游戏》 73、《巴瑞》 74、《熊家餐馆》 75、《足球教练》 76、《某人某地》 77、《摩登家庭》 78、《费城永远阳光灿烂》 79、《傲骨贤妻》 80、《约翰·威尔逊的十万个怎么做》 81、《后翼弃兵》 82、《更美好的事》 83、《火线警探》 84、《地球脉动》 85、《英国烘焙大赛》 86、《幕府将军》 87、《保留地之犬》 88、《嗜血法医》 89、《驯鹿宝贝》 90、《体育老师笑传》 91、《大祸临头》 92、《罪夜之奔》 93、《第11号站》 94、《头号外交官》 95、《豪斯医生》 96、《奔腾年代》 97、《废柴联盟》 98、《先见之明》 99、《吉尔莫女孩》 100、《丑闻》

1/ AI的降价速度，超过了历史上任何一项重大技术。 自2023年以来，在性能相同的情况下，AI成本平均每季度下降约47%。 这个速度是DNA测序的4倍、计算成本的6倍、锂电池的18倍，也是1973年前电力降价速度的54倍。👇

15 分钟前，54.1 万枚 HYPE ($4954 万) 被一个鲸鱼 or 机构转进 Kraken。 这些 HYPE 是在半个月前从 Coinbase Prime 提出，均价 $73.9。 如今以 $91.5 的价格转进 Kraken，预计盈利 $952 万。

Grok is pulling away as the dominant agentic trading harness on Coinbase for Agents Grok - 59.54% Custom CLI - 21.73% Claude - 13.37% Perplexity - 3.48% ChatGPT - 1.54% Claude Code - 0.35% Volume growth across spot, futures, and now, equities continues.

阿里把团队内部用了两年的官方 AI Code Review Skills 开源了，采用 “确定性工程 pipeline + AI Agent” 的混合架构，专门解决通用 Agent 做代码审查时 “漏审、定位漂移、质量不稳” 的老问题。 40.5K ✨ 开源项目 OpenCodeReview： # 核心设计：确定性工程 pipeline × Agent 各司其职 确定性工程负责硬约束： · 精确文件选择：用代码决定哪些文件必须审、哪些要过滤，不依赖模型自觉； · 智能文件捆绑：把相关文件合成一个审查单元（例如 message_en.properties 和 message_zh.properties 捆绑），每个单元以上下文隔离的 sub-agent 运行，分治策略让超大变更集也稳，且天然支持并发（默认 8 个文件 worker）； · 细粒度规则匹配：内置约 54 个按语言/文件类型的规则文档（Java、Go、TS/JS、Python、Rust、SQL/XML mapper、properties 等），用模板引擎而非自然语言把规则匹配到文件特征上，从源头消除信息噪声； · 外部定位与反思模块：评论的“落点”和“内容”分别由独立的 re-location 和 reflection 模块系统性校正，这正对“位置漂移”痛点。 Agent 负责动态决策： · 深度优化的场景 prompt（内部分为 plan → grouping → main → memory_compression → re_location → review_filter 多个任务模板，可在 internal/config/template/prompts/ 看到）； · 从海量生产环境的 tool-call 轨迹（调用频率分布、单工具重复率、新工具对调用链的影响）反向蒸馏出的专用工具集，包括全文件读取、代码搜索、其他变更文件查阅等，比通用 agent 工具箱更小更稳。 # 能力面与生态集成 功能上覆盖：workspace/分支区间/单 commit 审查、断点恢复（ocr session）、全文件 scan（无 git 历史也能审计陌生代码库）、本地 Session Viewer 网页查看与回放、SARIF/JSON 输出、OpenTelemetry 可观测性、MCP Server 扩展。 作为 “Skills 生态” 级项目，它的形态相当完整：既提供 npm 全局 CLI，也提供可移植的 Agent Skill（skills/open-code-review/SKILL.md，带标准 frontmatter，可直接被兼容 skill 的 agent 加载），还有面向 Claude Code、Codex、Cursor、Kimi Code、OpenCode 等平台的插件，每种都封装成斜杠命令或可调用 skill。LLM 侧兼容 OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock 三类协议，并可直接复用 Claude Code 的 ANTHROPIC_* 环境变量。 其中一个设计很巧妙：Delegation 模式（ocr delegate preview/rule）。此时 OCR 只做自己擅长的确定性部分（文件选择和规则解析）审查本身交给宿主 coding agent 的 LLM 执行，用户无需给 OCR 配任何 API key。这实际上是把“harness 能力”与“模型能力”彻底解耦。 # 工程质量：超出平均水准的部分 · 安全有正式的 Assurance Case（ASSURANCE_CASE.md）：完整的威胁模型、四条信任边界、T1–T7 威胁逐条给出缓解措施，并按 Saltzer & Schroeder 设计原则和 OWASP Top 10 做了映射。细节经得起推敲：所有外部进程调用只限 git 且子命令硬编码、--end-of-options 防 flag 注入；Agent 读文件路径经 pathutil.WithinBase() 在符号链接解析前后双重校验；本地 Viewer 有 Host 白名单防 DNS rebinding + 严格 CSP。这类文档在一般开源项目里非常罕见。 · 贡献规范近乎严苛（AGENTS.md）：使用 AI 必须在 issue/PR 中披露工具与模型、必须逐行理解 AI 生成的代码、禁止“AI 生成→反复修复→再修复”的循环、禁止把 commit 署名给 AI。源码强制英文（CI 有 english-check，连全角标点都查）、90% 测试覆盖率门槛、-race 与 govulncheck 每次 push 都跑、SPDX 头与 LF 行尾强制。 # Benchmark：数据情况 官方基准 AACR-Bench（已在 Hugging Face 开放）规模不小：50 个流行开源仓库、200 个真实 PR、10 种语言、80+ 资深工程师交叉验证出 1505 条标注问题。结论是同模型对比 Claude Code：Precision 和 F1 显著更高、token 消耗约为 1/9、速度更快。 需要指出两点：其一，Recall 低于通用 agent，README 自己承认这是“以精度换噪声”的刻意权衡，如果你最怕漏问题而非误报，可能不适合；其二，该基准由阿里自建，虽开放了数据集供社区复核，但独立第三方的复现结论目前还少，可以把它当作“有披露的、方向可信的参考”。