Thinking Machines Lab 在官方博客中阐述其使命：构建能够延伸人类意志与判断的 AI。文章指出，当前多数 AI 在少数地方训练后便冻结，无法被使用者塑造。该实验室正致力于训练具备多模态交互和可定制化能力的强模型，开发允许用户训练模型权重的工具，并构建拓宽人机沟通渠道的界面。其核心理念是让 AI 服务于分布式的人类知识，使每个组织都能利用自身独特知识微调模型，并持续适应知识演变。
Rohan Paul@rohanpaul_aiI was clearly wrong about Anthropic. They are obviously currently the leader in AI. No company has released a model as g...
关联讨论 3 条TechCrunch：AI（RSS）Ethan Mollick：One Useful Thing（RSS）X：阿易 AI Notes (@AYi_AInotes)
Elon Musk@elonmuskGrok Build is crazy. 先不管GPT-5.6是不是release到底好不好用。 先來大大稱讚一下 @grok 的 Grok Build,目前唯一集大成的 coding agentic workflow。 Grok Buil...
Bun 于 2025 年 12 月被 Anthropic 收购，作者使用预发布版 Claude Fable 5 进行了大量 Rust 重写。Bun 最初用 Zig 在一年内构建，如今 CLI 月下载超 2200 万，被 Claude Code 等采用。广泛功能带来稳定性挑战，v1.3.14 修复了多项 use-after-free、内存泄漏等 bug。团队通过 ASAN、Fuzzilli 模糊测试等系统性预防，并借助 Rust 的内存安全特性减少此类缺陷。
安全公司Pangram通过Chrome扩展收集超100万条帖子，分析发现社交媒体AI生成内容泛滥。整体AI检测率13.8%，长文（超250词）中25.72%完全由AI生成。LinkedIn最为严重，超40%长文帖子被标记为完全AI生成，占全部AI内容的62%；X/Twitter近一半文章（23.9%完全AI+22.9%混合）为AI写作。Reddit整体AI率仅4.4%，但顶层帖子AI率达11.6%。分析使用Pangram 3.3模型，假阳性率0.01%。Substack上长文AI率反而略低。
Sequoia 合伙人 David Cahn 更新 AI 基础设施支出估算：2026 年全球投入达 1.5 万亿美元，行业需产生 3 万亿美元收入才能回本。Anthropic 年化收入（ARR）达 600 亿美元，OpenAI 2025 年收入 130 亿美元（11 月称 ARR 200 亿美元），但缺口仍大。Apollo 首席经济学家指出，谷歌、Meta、微软、亚马逊均预测 2028 年自由现金流加速，但风险在于更多组织转向更便宜的开放权重模型（尤其中国模型），且 OpenAI 最新模型编码任务 token 效率提升 54%，导致 token 价格持续下降。若超大规模厂商现金流目标落空，可能引发经济衰退和标普 500 回调。
OpenBMB@OpenBMB社区开发者基于MiniCPM5-1B和MiniCPM-V 4.6构建了本地优先的数学智能体TeXada。该Agent支持自然语言直接转LaTeX、手写/图像公式OCR转可编辑LaTeX、LaTeX补全与错误修复等核心功能。所有推理在本地完成，无需依赖云服务，保障隐私安全，适用于学生、研究人员和开发者随时随地处理数学表达式。已开源至GitHub，并提供HuggingFace模型下载。
一种为AI智能体设计的预检工作记忆架构：查询到来时，系统从磁盘上约90个索引化的技能库中检索最相关技能，仅加载到上下文窗口。本地开源模型Ornith 35B（350亿参数，通过Ollama在Apple Silicon上运行）执行任务，约80%常规任务由本地模型完成，困难任务路由至前沿模型。看门狗记录每次预检决策和技能调用，夜间通过异步推理处理全天轨迹，自动决定哪些技能需新增或固化（如日历排期转为确定性Rust代码），实现自我改进循环。昨天，看门狗首次未提出任何改进建议，系统或接近性能平台期。
Berryxia.AI@berryxia在校研究生Kunkun开源了一套管理大量互相调用Skill的方法。核心方案包括：1）搭建HTML后台，按运行模式（手动/自动）、链路位置、专业领域三类标签筛选Skill；2）将连环调用的Skill绘制成Mermaid流程图，根据debug、新功能、合PR、改设计等阶段定位对应技能组；3）仿照Matt的ask Matt技能开发“ask me”技能，将调用决策浓缩成上下文喂给模型。该方法避免将所有调用交给模型自行判断，保持工程复杂场景下的人机对齐与可控性。项目已开源至GitHub。
分享一下我现在随着 skill 越来越多、并且互相之间都有调用关系的情况下,是如何去管理 skill 并且去协调这些 skill 的使用的。 首先,我会建一个 HTML,它主要分为两块: 第一块是类似后台的索引块。在索引块这边,你可以通过标...
zkSecurity 的 AI 审计代理 zkao 持续扫描 Cloudflare 的 CIRCL 密码学库，使用 Opus 4.6 + skills 和 GPT-5.3 + skills 等模型发现并确认了 7 个真实漏洞。其中包括阈值 RSA 中 float64 精度丢失（AI 自评 Critical）和属性基加密（CP-ABE）访问控制完全失效（Critical，由 zkao 自行发现）。所有漏洞已在上游修复，多数在 HackerOne 上获得确认和奖励。AI 生成的候选发现仍需人工验证，但 zkao 已能自动完成大部分验证工作。
蚂蚁集团副总裁周俊在AICon演讲指出，万亿参数模型每运行15分钟算力成本约等于一辆特斯拉，效率是智能体时代最需解决的问题。团队提出从“更多Token”转向“更高Token密度”策略，采用7份Lightning Attention加1份MLA的混合线性注意力架构，使256K长上下文成本从指数级降至线性级，算力更多用于思考。通过Kpop算法区分工具调用与自然语言Token，结合思维链剪枝、自蒸馏等，Token输出减少约4倍而能力不降。在LongBench、BFCL等基准上提升显著，千亿参数模型在Agent任务中超越部分更大模型；小模型flash吞吐达2.4倍，五轮对话成本下降10倍以上。
meng shao@shao__mengClaude开发者官方分享团队高频使用的两种多智能体模式。Advisor模式：Sonnet 5作为执行者，通过tool call调用Fable 5获取指导。SWE-bench Pro（482题）上，Sonnet 5单独75.5%/$0.75，加顾问达84%/$1.40，Fable 5单独91.5%/$2.25；组合方案约92%性能、63%成本。Orchestrator模式：Fable 5作为编排者规划并向多个Sonnet 5 worker扇出任务。BrowseComp上，全Sonnet 5 77.8%/$16.01，编排方案86.8%/$18.53，全Fable 5 90.8%/$40.56；编排方案约96%性能、46%成本。
A few patterns we frequently use with Fable 5: Use Fable 5 as an "advisor." An executor (Sonnet 5) calls Fable 5 for gui...
关联讨论 2 条The Decoder：AI News（RSS）IT之家（RSS）作者将斯坦福《人生设计课》理论体系制成Prompt，通过Claude逐步提问、追问和分析。Prompt融合设计思维、心流理论和积极心理学，分为看清现状、找到指南针、寻路、制定奥德赛计划四阶段，主线问题控制在6到9个。AI引导用户给健康、工作、娱乐、爱打分，区分重力问题与可设计的真问题，生成三个五年人生版本，最终输出8000至12000字的《个人人生设计蓝图》。作者实测效果超预期。
Krea@krea_aiNow this is the type of ID preservation type functionality that I crave. I'm gonna be traveling tomorrow, so I won't be ...
Y Combinator CEO Garry Tan在X上宣称，他与AI编码代理每天在五个项目中部署37000行代码，并保持连续72天发布记录。波兰开发者Gregorein深入审查Tan网站前端代码，发现大量臃肿与低效问题：页面加载169次请求、总计6.42MB数据（对比Hacker News仅7次12KB）；包含28个测试文件、78个未使用的JavaScript控制器、八种格式Logo（含空文件）、未压缩的旧PNG等。Gregorein指出，AI虽能快速生成代码，但质量仍应优先于数量。
AI公司在12个月内合计承诺97.5亿美元用于建设前部署工程（FDE）团队。三种结构模型浮现：资产负债模型（微软、亚马逊从现有编制调配，Salesforce承诺1000个FDE岗位）；独立实体模型（OpenAI Deployment Company融资40亿美元，投后估值140亿；Anthropic从黑石等融资15亿美元）；合作伙伴生态系统模型（Google Cloud承诺7.5亿美元合作伙伴基金）。瓶颈从模型能力转向部署——GPT-4、Claude、Gemini已足够强大，但多数企业无法自行安装配置。FDE投资构成护城河：嵌入式工程师教育客户、获取专有工作流与数据反馈模型调优，切换成本为制度性而非技术性。
AI推理成本急剧下降。GPT-4级能力从2023年初每百万token约30美元降至今天不到1美元，部分供应商已低于0.10美元。推理价格每年下降9至900倍，中位数约50倍。知识工作级智能即将近乎免费。这给数据系统带来三重变革：面向智能体的数据系统需支持智能体推测式探索——单个
Liquid AI 开源了 Antidoom，一种基于 Final Token Preference Optimization (FTPO) 的针对性修复方法，用于减少推理模型中的 doom loop（死循环）问题。该方法定位循环开始的第一个 token，训练模型选择连贯替代项，而不改变整体输出分布。在 LFM2.5-2.6B 上，硬数学和编程任务中的循环率从 10.2% 降至 1.4%；Qwen3.5-4B 上从 22.9% 降至 1%。整套流程可在数小时内完成，全部代码和数据集（LiquidAI/antidoom-mix-v1.0）已开源。
基于2026年5月11-31日120万次匿名会话样本，Claude Cowork最大用途为业务流程与运营（33.4%），如整理报告、核对表格；其次为内容创作与文案（16.4%），如起草稿件、制作幻灯片；软件开发仅占8.7%。用户多用它处理跨团队衔接性任务，例如律师处理文档格式、招聘经理汇总面试反馈。Claude Cowork面向所有Claude用户开放。
在5个模型上测试了1730道视觉推理题，发现将图像细节降至"low"会损失准确率，且在gpt-5.5上费用反而上升。真正可靠降低成本的手段是调节推理努力（reasoning effort）。
elvis@omarsar0Elvis Saravia 介绍使用 human-in-the-loop（HITL）来提升 agentic loops 的可靠性。他所有 Claude 和 Codex agent 会话都通过 @DialAgent MCP 服务器，该服务器为 agent 提供专属号码，支持语音、SMS、iMessage 作为原生工具。当循环/自动化处理 PR 或新功能时，agent 会通过简短电话将决策升级给人类，尤其适合在路上或离开电脑时。用户可粘贴指令让 agent 拨打电话测试。DialAgent 提供 $5 免费额度：http://getdial.ai
Claude Code 提供模型（model）和努力级别（effort）两种设置。模型选择决定能力范围，更大模型（如 Claude Fable 5）在基准上优于 Claude Sonnet。努力级别不单是思考时间，还控制读取文件数、验证步骤及多步任务的推进深度。较高努力下 Claude 会自行读取文件、运行测试并复核；较低努力则更倾向请求用户提供上下文。若 Claude 已掌握上下文但仍出错，应换更强大模型；若因跳读文件或未运行测试而出错，则应提高努力级别。
关联讨论 1 条X：Claude Devs (@ClaudeDevs)2019年，Adebayo Alonge因服务器远在美国致RxScanner单次扫描超5分钟，工程师2小时内将AI模型缩小至可在Android手机本地运行，此后RxScanner能在无宽带、缺电地区验药。小AI模型参数通常至多几十亿，可在手机或Raspberry Pi上运行，功耗仅数瓦。类似案例包括印度腰果病害检测无人机、乌拉圭蚂蚁入侵识别、疟蚊检测及巴西基于Arduino的心电图设备。世界银行报告显示，全球最穷国家仅0.7%互联网用户用过ChatGPT，发达国家达四分之一；行长认为小AI是为缺乏算力与电力的地区提供生命救助服务的关键。
ClaudeDevs@ClaudeDevsClaude Code 团队将“设计循环”定义为智能体重复工作直到满足停止条件，划分四种类型：1）回合循环——手动提示触发，Claude 自判完成，适合短任务，可通过 SKILL.md 提升验证；2）目标循环——/goal 手动触发，达成目标或达最大轮数停止，需确定性完成标准（如测试通过数）；3）时间循环——/loop 和 /schedule 按间隔触发，适合同步消息、检查 PR 等重复任务，可云端运行；4）主动循环——事件或计划触发，无人实时参与，每个子任务独立退出。建议从最简单方案开始，选择性使用复杂循环。
Claude Fable是第一款要求用户主动澄清未知才能获得高质量工作的模型。与Claude Fable协作是一个在实现前后迭代发现未知的过程。通过将问题分解为已知的已知、已知的未知、未知的已知和未知的未知四类，用户可以借助Claude Fable和Claude Code进行盲点检查、头脑风暴、原型设计、实现笔记记录以及答辩解释，从而高效挖掘并解决深藏于代码库和设计与实现中的潜在问题。
关联讨论 2 条X：宝玉 (@dotey)X：小互 (@xiaohu)《经济学人》以世界价值观调查评测 25 个前沿 AI 模型。实验室来源对世界观的预测力弱于训练与对齐选择：Gemini 与 Qwen 立场接近，GPT-4o 与 DeepSeek R1 近乎相同，而 DeepSeek R1 与 DeepSeek V4 Flash 则截然不同。模型的世界观在代码生成中不可见，但在商业分析、预测、招聘与政策工作中是活跃的输入变量。
Google 于 6 月通过客户邮件低调更新了搜索服务隐私设置，新增“搜索服务历史”和“个性化推荐”两项开关，默认将用户上传的图片、文件、音频和视频录制等媒体数据保存并用于训练 AI 模型。该更新适用于搜索、地图、购物、航班、酒店、翻译、新闻等服务。用户可通过取消勾选“保存媒体”框来退出，同时可设置数据自动删除周期（3/18/36 个月）。此前独立的网络与应用活动设置不再影响搜索服务数据保留。Meta 等其他公司也在大规模收集用户媒体数据用于 AI 训练。
向阳乔木@vista8作者与姚老师合作开发中转站评测网站tokhub.me，通过真实充值调用API进行模型监控，区别于单纯速度评测。代码完全开源，支持一键Docker部署，还可作为公司内部Token和网关管理系统，省去繁杂的API Key和Base URL管理。开源代码见Github评论区。
斯坦福数字经济实验室基于ADP薪资数据发现，美国22-25岁软件开发人员就业较2022年峰值下降19%，而41-49岁增长14%。入门级岗位招聘减少28%，计算机科学毕业生失业率达6.1%，高于文科专业。核心推手是2024-2025年兴起的智能体编程（Agentic programming）。总程序员就业增长4.4%，但全部来自年长群体。GitHub一年新增3600万账号，80%新用户一周内使用Copilot。编程工作未消失，但“初级程序员”头衔正在消亡。
1956年1月24日，全球最大私营公司AT&T签署专利法令，将其7,820项未过期专利免费授权给所有美国企业，并承诺未来专利按“合理费率”许可。作为交换，AT&T得以保留Western Electric，但被禁止进入电信以外的业务。贝尔实验室69%的非电信专利（涵盖化学、半导体、光学等）迅速公开，在短短几年内催生了约35亿美元衍生专利价值，并直接推动了肖克利半导体、仙童半导体及英特尔的诞生。戈登·摩尔称该法令是“商业半导体行业最重要的进展之一”，为美国硅谷的起飞奠定了基础。
Claude Fable 5即将下线，作者整理了8个经实战验证的提示词：/goal提示语让模型自主跑25次实验（花费165美元，构建速度提高50%、token开销降60%）；工作模式提示语将用户习惯转化为可复用Skills；行动规范提示语约束subagent行为；subagent分配提示语智能分配任务；25个定时循环工作流（含Shadow prompt loop做A/B测试）；自治运行+自动暂停提示语；记忆系统提示语保留错题本；反向面试提示语确保95%把握再执行。这些提示词可迁移至API计费后继续使用，核心是让模型研究用户而非限制能力。
一位父亲为患有自闭症的非语言儿子开发了一款沟通应用，在言语治疗室的等候区展示时，所有非语言儿童的母亲看到后都忍不住流泪，言语治疗师也啜泣了五分钟。他意外发现产品市场匹配，决定腾出时间让更多孩子能用上，即使这意味着几周睡眠不足。应用本身是专为理解语言困难的儿童设计的，与传统的AAC设备不同——后者主要面向身体障碍但语言理解正常的成人。
Anthropic 旗下 Claude Design 的反向工程系统提示词在 GitHub 以 MIT 许可证开源，包含 20 章提示词和 14 项技能，覆盖内容纪律、美学、无障碍（WCAG、语义 HTML、键盘导航）、交互状态、系统思维等。近日针对 Fable 5/Opus 4.7+ 系列校准，新增自主决策条款：小决定直接执行记录而不询问。项目支持 Claude Code/Claude.ai 及 Codex 两种变体。
LlamaIndex 发布 legal-kb，一个基于 Index v2（LlamaParse Platform）的法律文档知识库参考应用。采用 Retrieval Harness 模式，赋予 Agent 四个文件系统风格工具：retrieve（混合语义检索，支持 rerank 和引用）、findFiles（精确/模糊文件名搜索）、readFile（带偏移量的原始内容读取）和 grepFile（正则匹配并返回字符位置）。Agent 需先调用 findFiles 确定文件清单，再依次使用其他工具定位内容。底层基于 Vercel AI SDK 6 的 ToolLoopAgent，可选用 OpenAI 或 Anthropic 模型，支持用户自带 API key。项目以 TanStack Start web app 形式运行，上传文件自动解析索引，同一文件名重复上传可产生版本，检索时通过版本元数据字段过滤。
一项追踪26000名7-12年级中学生30个月的面板数据研究发现：使用AI后作业分数提升18%，完成时间从64分钟降至45分钟，但闭卷考试分数下降20%，升学考试成绩下降18%至24%，且完全影响约两年才显现。81%长期用户作业完成时间低于50分钟（外包迹象）。社会学科下降27%，STEM下降22%，英语下降17%，语文下降9%。每周使用AI一小时损失约5%，五小时损失30%。早期损失从约25%降至16%但未消失。
Lilian Weng 近日系统探讨了 AI 的“装备层”（Harness）——位于基础模型与现实世界之间的系统层，负责编排执行、控制模型思考与规划。文章归纳三种核心设计模式：1）工作流自动化，采用“计划-执行-观察-改进”循环；2）将文件系统作为持久化内存，解决长程任务上下文窗口与状态持久化问题；3）子智能体与后台任务，实现并行执行与隔离管理。案例聚焦于 Claude Code、Codex 等编程智能体的装备层设计。未来方向包括上下文工程、工作流优化以及通过进化搜索联合优化模型权重。
pxpipe是一个本地代理，将系统提示、工具文档和历史记录等密集文本渲染为PNG图像，利用图像token成本取决于像素尺寸的特性压缩输入token。在Fable 5模型上，约25k文本token压缩为约2.7k图像token，端到端账单降低59–70%。SWE-bench Lite 10个实例全部通过，成本从$54降至$27；SWE-bench Pro 19对测试中18对判定一致，单次请求成本降低约60%。该方法有损（精确ID等需保持文本），默认仅处理claude-fable-5请求，可通过PXPIPE_MODELS变量控制。
Simon Willison 在 AIE 上与 Claude Code 团队交流后建议，让 Fable（以及 Opus）用自己的判断力工作，而非硬性规定行为。例如，直接让 Fable 自行决定何时编写测试，比给出具体规则更好。为应对价格即将上涨、节省 Fable token，Jesse Vincent 的另一个技巧是告诉 Fable 将较小任务委托给较低功耗模型（Sonnet 用于实质性实现、Haiku 用于机械修改），主循环保留判断、审计和数据合成等任务。Willison 已将提示词存入 Claude Code 记忆文件，实际效果良好，Fable token 消耗速度明显下降。
歸藏(guizang.ai)@op7418用户将藏师傅的AI生成PPT导入Pencil设计软件，可在Pencil中一次性浏览所有页面并手动调整AI常见的排版问题，如元素重叠、对齐不准、字体错误。Pencil提供比PPT更强的编辑能力（对齐、嵌套、打组），支持导出网页和编辑文件，也可导出PNG后直接放入PPT演示。这种工作流昨天经朋友分享验证，大幅提升AI生成内容的可编辑性。
http://x.com/i/article/2053655813877870592
专业开发者经过一年多研究，总结出使用AI编码代理的“短绳方法”。该方法要求开发者全程参与：先规划并分解任务，从不使用YOLO模式，每次变更前审查差异并拒绝不想要的更改，每个子任务后提交以防止AI误操作（如Opus曾出现破坏性行为）。最终需进行人工与AI双重PR审查，PR须注明使用模型，提交者须亲自审查自己PR的代码。即便不用前沿模型，此法也能产出超越Fable 5的代码质量。