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BCH-1 Alumni Update 🚀: @CashMintLabs , AI Agents Thirty days ago we wrote about CashMint's AI Agents on the eve of its launch: a Hackcelerator runner-up, audited contracts, and a plan to give an AI agent its own economy. The month since has been a case study in what that actually looks like. The agent works for a living. Minty's job board on shows a public ledger of paid assignments: sponsored coverage, analytics charts, research tasks, each priced in BCH, each delivered on-chain. Gig number 73 went through last week. The agents page now lists a second hire in waiting, CashGuard, an AI that audits CashScript contracts. An AI labor market, small but real. The token worked as designed. MINTY graduated its bonding curve in four hours. It trades on Cauldron and Guanaco, climbed to a top-ten Cauldron ranking in nine days, and 85% of its liquidity is burned. Revenue share, fair launch, no presale, no insider allocation. What we said on September 14 holds: agent economies need cash-like fees to be a business model. Thirty days in, one is running. The pipeline is active. More updates as teams hit milestones. $BCH

隐私/不隐私。 去中心化/中心化。 永远存在矛盾的地方。 区别就是你是不是在其中，例如你被盗了，你被hack了，你被xxxx了。 众所周知，每次被盗了，大家都期待中心化的审判，除非被盗的是别人的钱😂。

3/12｜AI Hacked a Government：AI 新闻＋meme 解说 让 Agent 自己找近期 AI 新闻、选题，做快节奏英文 YouTube 视频，穿插视频片段、图片和 GIF。 需要：联网检索、素材获取和剪辑；做旁白时配 TTS。可以使用搜到的素材，示例标题是一次选题结果，下面的 Prompt 并没有锁定这个新闻。 完整 Prompt： Look up recent AI news, choose a topic, and make a fast-paced English YouTube-style video packed with memes. You can search for video clips, images and GIFs to use.

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。

1) The rogue OpenAI agents broke into the Hugging Face Slack to read employee chats (!) 2) They used OTHER AIs (DeepSeek, Kimi, Qwen, Claude) to help with the attack Yes: AIs, using other AIs, to attack an AI company. 3) The swarm left behind self-running programs to keep control of the servers they'd hacked. These programs could detect other copies of themselves, coordinate on which one survives, and shut the rest down. Basically, if one of their programs was killed, another was designed to notice and take its place. They also designed defenses so rival agents couldn't hijack them. 6) The agents deliberately covered up their activity, so the investigators don't know the scope of the attacks. The agents broke in, stole data, then set it to self-destruct. 7) The agents stole passwords, keys and credentials and literally called them "LOOT". They wrote a scoring system to rank them by how much power each one gave. 8) The agents wore thousands of disguises: ~1,200 agents were involved, but investigators counted 7,905 different names they used. They renamed themselves constantly, so no one actually knows how many there really were or what each agent did. 9) OpenAI notified "dozens of third parties" of safety and security incidents caused by their AI agents. 10) "While the agents were barraging Hugging Face with hacks, they hacked into OpenAI’s own research infrastructure." "This is just not anywhere near a one-off ... It is warning shot after warning shot."

9.26梭哈晨报： 最近行情确实是好，挺有意思的，还是过去猛的那些很猛，过去很垃圾的依然很垃圾。 1. $BTC 稳定就是给大家机会，拉盘就是给所有人机会； 2. $ETH 喜闻乐见还是很受大资金喜欢的； 3. $SOL 科技创新会还是来自solana吗？ 4.美国HYPE现货ETF单日总净流入323.95万美元； 美国 XRP 现货 ETF 单日总净流入 2264.55 万美元； 美国 SOL 现货 ETF 单日总净流入 8666.70 万美元； 5.DoubleZero联创回应FUD：坚定支持Solana，将返还45% Shred服务收入； 6.LayerZero：将停止为 Taiko、Zora 等 13 条活跃度较低的区块链提供链下服务； 7.美财政部长表示：美国-中国贸易休战延长两个月，至明年1月10日； 8.美伊就霍尔木兹海峡展开磋商； 美媒：特朗普据悉拒绝伊朗7天计划，考虑中期选举后恢复轰炸； 9.Vitalik：以太坊节点同步最快半天，激进设置下磁盘空间可低于 0.5 TB； 10.OpenSea：未受 Magic Eden 安全事件影响，已标记相关 NFT 并限制交易； 11.Yuga Labs 高管：NFTs Are Safe 申领门户启动小规模测试，将在质检后完整开放； 12. 13.认购渠道开放，Coinbase上线IPO服务，首个项目为Oura Ring； 都开始搞美股了； 14.Uniswap创始人Hayden：代币回购不会使商品类代币构成证券； 15.美联储哈玛克称通胀预期保持稳定； 16.前 Hack VC 合伙人尸检认定自杀； 17. $PAID 突然拉盘，链接上了WEB2各路达人，直接钱打入帐户，你拒绝不了； ------------------- 刚回笼觉醒来发现刘欢老师死了，现在都属于比较年轻的吧，有点担心自己的身体了，有钱没钱好像在死亡面前都比较一视同仁啊。 #Bitcoin# #Ethereum# #Solana# #Crypto# #Nasadq#

9.26梭哈晨报： 最近行情确实是好，挺有意思的，还是过去猛的那些很猛，过去很垃圾的依然很垃圾。 1. $BTC 稳定就是给大家机会，拉盘就是给所有人机会； 2. $ETH 喜闻乐见还是很受大资金喜欢的； 3. $SOL 科技创新会还是来自solana吗？ 4.美国HYPE现货ETF单日总净流入323.95万美元； 美国 XRP 现货 ETF 单日总净流入 2264.55 万美元； 美国 SOL 现货 ETF 单日总净流入 8666.70 万美元； 5.DoubleZero联创回应FUD：坚定支持Solana，将返还45% Shred服务收入； 6.LayerZero：将停止为 Taiko、Zora 等 13 条活跃度较低的区块链提供链下服务； 7.美财政部长表示：美国-中国贸易休战延长两个月，至明年1月10日； 8.美伊就霍尔木兹海峡展开磋商； 美媒：特朗普据悉拒绝伊朗7天计划，考虑中期选举后恢复轰炸； 9.Vitalik：以太坊节点同步最快半天，激进设置下磁盘空间可低于 0.5 TB； 10.OpenSea：未受 Magic Eden 安全事件影响，已标记相关 NFT 并限制交易； 11.Yuga Labs 高管：NFTs Are Safe 申领门户启动小规模测试，将在质检后完整开放； 12. 13.认购渠道开放，Coinbase上线IPO服务，首个项目为Oura Ring； 都开始搞美股了； 14.Uniswap创始人Hayden：代币回购不会使商品类代币构成证券； 15.美联储哈玛克称通胀预期保持稳定； 16.前 Hack VC 合伙人尸检认定自杀； 17. $PAID 突然拉盘，链接上了WEB2各路达人，直接钱打入帐户，你拒绝不了； ------------------- 刚回笼觉醒来发现刘欢老师死了，现在都属于比较年轻的吧，有点担心自己的身体了，有钱没钱好像在死亡面前都比较一视同仁啊。 #Bitcoin# #Ethereum# #Solana# #Crypto# #Nasadq#

这个开源项目系统整理了 35 家 AI 公司的 AI 工程师面试题，全部来自 “公开报告的面试经历” 来自 @outcome_school 团队 @pallavishekhar_ 开源发布，内容几乎涵盖了 OpenAI、Anthropic、DeepMind、xAI、DeepSeek、Kimi、GLM 等 AI Labs，Cursor、Cognition、ElevenLabs 等 AI Native 团队和 Nvidia、Microsoft、Amazon、Apple 等头部大厂。 覆盖的岗位头衔也非常多：AI Engineer、LLM Engineer、Gen AI Engineer、ML Engineer、Research Engineer、Applied Scientist、FDE、MLOps/LLMOps 工程师等。 开源地址： # 内容架构：一个精心设计的双层结构 第一层：跨公司通用题（Common Questions）。 作者把在多家公司反复出现的题目只列一次，标注"Asked at"哪些公司，按十大主题组织： 1. LLM 内部机制与架构 — attention 缩放因子、KV cache 内存公式推导、MQA/GQA/MLA、FlashAttention、BPE、RoPE/YaRN、Chinchilla scaling laws、MoE、解码采样策略、lost-in-the-middle、RMSNorm、SwiGLU 2. 推理、服务与 GPU 性能 — prefill vs decode、continuous batching、PagedAttention、投机解码、量化（FP16→FP4）、五种并行策略、TTFT/TPOT 指标、H100 上的 roofline 计算、vLLM/SGLang/TensorRT-LLM 选型、“如何把服务成本降 10 倍” 3. RAG 与检索 — 分块策略、BM25 vs 稠密检索、重排序器、HyDE、权限感知检索、ANN 索引、索引新鲜度、答案归因 4. Agent 与工具调用 — ReAct、MCP、工具 schema 设计、多智能体编排、Agent 记忆、循环终止条件、人类审批 5. 微调与对齐 — RLHF/DPO/GRPO/RLVR 全谱系、LoRA/QLoRA 数学、灾难性遗忘、“提示 vs RAG vs 微调”决策框架、蒸馏、reward hacking 6. 评估与可观测性 — LLM-as-judge 及其偏差、幻觉检测、基准污染、Agent 评估、回归门禁 7. 安全与负责任 AI — 提示注入（直接/间接）、OWASP LLM Top 10、护栏、Constitutional AI、红队 8. 多模态与语音 — VLM、语音 Agent 延迟预算、barge-in 打断处理、级联 vs 端到端语音、ASR/TTS 评估 9. AI 系统设计 — 十类高频设计题（千万级文档企业 RAG、代码助手、客服 Agent、Text-to-SQL、LLM 网关、数亿用户聊天服务等） 10. 编码题 — 从零实现 attention、KV cache、BPE、采样；LRU 缓存、令牌桶限流器、异步批处理器、SSE 流解析器、最小 Agent 循环 第二层：35 家公司的专属章节，分为五大梯队： 1. 前沿实验室（12 家）：Anthropic、OpenAI、Google DeepMind、Meta、xAI、Mistral、Cohere、DeepSeek、月之暗面（Kimi）、智谱（GLM）、阿里（Qwen）、Sarvam AI（印度） 2. 大厂 AI 组织：Microsoft、Amazon、Apple、NVIDIA、Tesla，以及一组消费级 ML 公司（Uber/Netflix/LinkedIn/Airbnb/Pinterest/Spotify） 3. AI 基础设施公司：Databricks、Groq、Together AI、Hugging Face、Scale AI、Perplexity 4. AI 原生产品公司：Cursor、Cognition（Devin）、Sierra、Harvey（法律）、Glean、 AI（机器人）、Waymo 5. 前向部署/企业 AI：Palantir # 题目分布透露的行业信号同样值得关注 1. 公司的差异化考察方向，和它的商业模式严丝合缝。 这是最能体现整理功力的地方： · DeepSeek、月之暗面、智谱、Qwen 的题目深度绑定自家论文——MLA、auxiliary-loss-free 负载均衡、Multi-Token Prediction、MuonClip、DualPipe、长上下文扩展、GLM 的 thinking 模式。面试这些公司等于面试它们的论文，还要求 PyTorch 从零实现 MoE 路由。 · Groq 的题全是 SRAM-only 架构下的 roofline 重推演：“没有 HBM，decode 的 roofline 论证哪里变了”、“确定性在 p99 层面到底买到什么”。 · Apple 清一色端侧：3B 模型在手机上跑、PTQ vs QAT、不采集用户内容的前提下用设备信号改进模型、30+ 语言区无法记录用户内容的评估方案。 · CharacterAI 是推理经济学：“我们的服务成本被 KV cache 而非权重主导，降一个数量级，代价是什么”。 · Harvey（法律）和 Abridge（医疗） 考的是领域约束下的工程：200 页信贷协议里第 140 页的条款依赖第 8 页的定义术语怎么检索、生成的病历中出现了患者没提过的药怎么当作安全事故处理、PHI 如何约束整个架构。 · Palantir 的招牌是 "decomposition" 轮：把“一家货运铁路公司每年因机车非计划停机损失数千万”分解成工程计划。 2. 编码轮的形态正在发生实质性变化。 文档里反复出现的一类题，与传统 LeetCode 明显不同： · “实现一个内存 KV 存储：先 SET/GET/DELETE，再加事务 BEGIN/COMMIT/ROLLBACK，包括嵌套事务”（OpenAI、xAI 都问） · “给你一个 LLM 推理引擎的调度器类，其中一个方法是空壳，没有规格没有文档。说说你头三十分钟干什么”（xAI） “重构这 120 行能跑但很乱的代码，不许破坏测试”（OpenAI） · “对 5 万个文档跑 LLM 调用，API 限 100 并发、偶发 429 和超时，把 Python 写出来”（Anthropic） 考察重心从算法记忆转向增量需求下的代码演进能力、并发正确性、真实工程约束下的取舍。 3. “AI 协作轮”作为新题型已经进入正式面试流程。 这是文档里最前沿的信号： · Anthropic 部分机器学习岗有 AI-collaboration 轮：现场给你 Claude，考察的是你如何指挥它和验证它的产出，而不是你自己写。 · Meta 2026 年的流程新增三阶段 AI 辅助编码轮（探索修复 → 实现新功能 → 扩展改进）。 · Cursor 的 onsite 是两天在真实 Cursor 代码库上做一个功能（或 8 小时远程版），明确考核你对 AI 工具的使用效率和自主 scoping 能力。 · Sierra 给你两小时和任意 AI 工具，看你选择做什么。 xAI 有四小时限时产品构建。 4. FDE 成为一级岗位类别。 Anthropic、OpenAI、Databricks、Scale、Together、Sierra、Harvey、ElevenLabs、Palantir 的章节里都有 "Applied and Forward-Deployed Scenarios" 专属题库——典型题目如“企业客户说 Claude 幻觉太多，你是驻场工程师，头 48 小时做什么”。这对应了 AI 公司向企业交付方式的转变：模型能力差距收窄后，落地能力成为差异化。 5. 硬核系统题的普及。 "H100 上 70B 模型 batch size 1 的 roofline 计算"、"估算 70B 模型的 GPU 显存（权重 + KV cache + 激活 + 碎片）"、"p99 延迟在部署后翻倍但模型没变，走一遍诊断”——这类题横跨 NVIDIA、Together、OpenAI、Perplexity 等多家，说明推理性能的量化直觉已成为 AI 工程师的通用素养，而非基础设施工程师的专属。

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