数字生命卡兹克

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希望能激发你对AI的好奇。

帮大家总结了一下凌晨的OpenAI 2026开发者大会。

数字生命卡兹克通宵蹲完 OpenAI DevDay 2026 并总结要点。核心发布：一是个人 Agent「Dots」，24 小时在线、拥有云电脑/浏览器/执行环境，可连接 4000+ ChatGPT 插件，支持文字/语音入口（预告短信/电话），面向 Pro/Business/Enterprise 用户，不占普通对话额度，企业可配置「Specialist Dots」组织级 Agent；作者指出 OpenClaw 作者 Peter 已入职 OpenAI，且 被马斯克买下展示 GrokBot，形成竞争尴尬。 二是「ChatGPT Space」，从第一天同时为人和 Agent 设计的工作空间，可 @ 同事或 @ Dot 协作，未来将原生支持 Presentation。三是模型 GPT-6.1 Sol，发布距 GPT-6 Sol 仅 7 天，缓存价格再降一半，DeepSWE v1.1 提升 6.4 个百分点、OSWorld 2.0 提升 7 个百分点，与 Astra 性能差距 2.1 个百分点但成本约 1/7。 作者判断软件正从 Human-first 转向 Human+Agent Native。
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开源月活百万级产品AIHOT，愿每个行业也都有自己的「AIHOT」。

百万月活AI热点资讯站AIHOT宣布开源。作者数字生命卡兹克分享从飞书内部机器人到开源产品的迭代过程：旧代码库是"屎山"，用Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra重写，方法是将旧代码库蒸馏为功能文档+交接包，再由AI按第一性原理重建。 文中提及用Claude Fable 5.1做交叉审查。作者解释为何长期免费不商业化，以及开源动机——让各行业自行搭建行业热点监控工具。整体是一篇个人经验向的开源自述，含具体AI开发工作流细节。
评论点赞收藏1 天前

我整理了GPT-Image 2.5的12种玩法，希望能承包你的整个假期朋友圈。

作者基于 GPT-Image 2.5 的精准编辑能力，整理了 12 种照片玩法，覆盖国庆假期修图场景。前半部分侧重实用修图：消除背景游客、自动调光、专业美颜，强调"指哪打哪、不改动其他区域"的编辑准确性，并给出可复制提示词。 后半部分转向创意出片，如把人物转成 3D Q 版黏土公仔放进拍立得、与原场景破框合影等。内容以操作提示词为核心，偏教程汇编；观点与个人踩坑有限，主要价值在于直接可用的提示词与玩法示例，适合想在假期快速用 AI 修图/玩图的读者复制使用，但讨论入口偏浅，争议性和深度不强。
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闲鱼上ChatGPT代充暗号，已经进化到我看不懂的程度了。

作者实测闲鱼上 ChatGPT 代充的完整流程：卖家用"奥特曼充电"等暗号绕过平台关键词屏蔽，引导买家加微信后通过临时登录凭证（含访问令牌、会话令牌）完成代充，标价约 135-140 元/月，支持按天退款。 文章梳理了一轮又一轮的暗号演化（奥特曼、鸡屁踢、DeepSeek 老祖宗、Tibo、Tipo 饼干、Tibo 洗衣粉等），并提及 Gemini 叫哈基米、Claude 叫小克/cc 等对应暗号。 作者指出该交易明令违规，存在黑卡盗刷风险，但用户因支付与网络门槛难以自行注册，卖家利润微薄，各方都有道理，最终类比《我不是药神》的困局——平台执法、用户刚需、卖家求生之间形成结构性矛盾。
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汉化组可能是世界上最不怕AI冲击的一群人

作者“数字生命卡兹克”与多名字幕组、漫画汉化从业者交流，发现汉化圈对AI替代的担忧远小于外界想象，反而把AI当工具加速工作。两个案例很具体：Eliza 因追堺雅人综艺拉了25人字幕组，原来手工打轴一个20分钟视频要3-5小时、整个项目两三天到一周，后来引入AI听写+自搓翻译Skill，把最耗时环节压缩到20分钟到1小时，懂日语的转做校对，不会日语的成员基本不干活但留在群里当同好，追星、聊天带来的情绪价值让“付费上班”也值；程序员阵雨则自称“单人AI烤肉一体机”，白天写代码、晚上用自研AI工具给冷门主播做中文字幕，直播两小时内容凌晨就能发，关键名词和时效背景仍人工校对。 核心信息是：小语种/同人内容领域AI不是威胁而是解放力，汉化社区因此更像兴趣社群而非劳动组织，讨论入口是“你用什么AI工具加速翻译/字幕工作，以及质量怎么保”。
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只会做选择题的 Jev，是我今年见过最特别的大模型

TypeSafe AI（OpenAI 前研究员 Diogo Almeida 创立）发布 Jev，一个纯高频决策/分类模型：不生成文本，只输出 Yes/No、A/B 等可执行判断，平均响应约 380ms，比通用 LLM 快 20~200 倍，成本低至 0.042 美元/百万 Token。 文章用浏览器插件过滤 X 帖子、马里奥按键、航班查询、交易机器人等案例说明“绝大多数智能任务本质是决策”这一观点，并借卡尼曼“系统1/系统2”类比指出 Jev 赌的是快思考赛道。 信息增量在“只做分类器的 LLM”这一反常识定位和具体场景案例，立场鲜明、讨论入口多。
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一个大幅节省Codex额度的"邪修"方法：别浪费了你的ChatGPT Pro会员

作者运营AI产品AIHOT（月活破100万），日常大量使用Codex做底层优化和成本压缩，每天烧掉一个200刀Pro会员的Codex额度。核心痛点：GPT-6 Pro模型分析能力强但无法看到真实生产数据（日志、数据库、API调用成本等），只能靠代码推测。 解法：让Codex一键封装一个只读MCP Server，把生产业务数据暴露给ChatGPT网页版的GPT-6 Pro插件，这样Pro的200次/周额度可以和Codex分开用，且模型能基于真实数据做方案规划而非纯代码推测。 强调最小权限、只读、可审计。
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折腾 9 个月后，手机 Agent 王者豆包手机助手正式回归

数字生命卡兹克拿到搭载豆包手机助手消费者版的努比亚 NaviX Ultra 真机，重点讲了三个体验变化：一是 AI 侧键首次加了指纹鉴权，锁屏状态下陌生人问公共问题可以，涉及个人隐私或代操作会触发指纹/密码验证，验证通过后才放行，作者认为这是 Agent 手机隐私安全的关键一步；二是长程复杂任务能力提升，实测一次性跑完飞书报销全流程（分类发票、填模板、上传、提交审批），支持后台并行、任务排队和插队，但插队会终止前任务且不可续跑；三是记忆和快捷指令方向开始补齐。 硬件上电池升至 7100mAh、主摄 2 亿像素、全系 512GB 起步，提供黑/白/粉/蓝四色。定价 5999 元起（12+512GB，国补后 5499），16+512GB 6499，16+1TB 7499。
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国内首个面向团队的企业级 Agent，落地在了飞书

飞书联合豆包工作发布“豆包工作伙伴”：可拉进企业群聊、拥有独立人设/名称/组织身份（作者改名为“义父”），能参加会议、读文档代码、主动推进工作，并接入 GitHub、多维表格、知识库等系统。 作者将其类比 Anthropic 6 月发布的 Claude Tag（驻 Slack），认为其本质是给 Agent 一个共享的团队身份，从“每人一个私有 Agent”变为“所有人共享一个 AI 同事”，降低组织沟通损耗。 作者还在内部做出决定，将公司沟通从微信全面迁移到飞书，理由是飞书过去十年积累的群聊/会议/文档/日历/OKR/多维表格等基建更适合为 Agent 而生的组织协同。 目前该功能处于邀请共创内测阶段。
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27岁AI研究员因担忧AI致人类灭绝而从Anthropic辞职

27岁英国数学家Jacob Coxon从Anthropic辞职，警告超级智能若持续自我改进可能导致人类在本十年内灭绝。他原是OpenAI GPT-4o贡献者、GPT-4.5核心贡献者，2025年转投Anthropic做预训练。 Anthropic对齐负责人公开支持其判断，认为十年内发生概率超过10%，另有内部安全研究员称公司职位越高的人反而越担忧此事。
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用GPT-6 Astra操控Blender做3D建模：保姆级教程

GPT-6 Astra的Computer Use功能可以直接操控Blender完成3D建模，实测用4小时、消耗约200美元Pro额度搭建出北京天坛祈年殿模型。需要安装Blender桌面端、官方MCP插件和Computer Use插件，通过自然语言描述即可让AI一步步操作建模。
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GPT-6 Astra爆火，我看见了时代的断层

GPT-6 Astra上线后，有人用它直接操控Blender、Houdini、Unity等专业软件做3D建模、动画和游戏Demo，甚至自主上网查资料重建旧金山艺术宫。 作者由此感慨：过去几十年，专业软件和普通人之间隔着一道厚厚的执行能力门槛，而AI正在抹平这道鸿沟。
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飞书豆包合并后首款Agent产品"豆包工作"上手体验

字节发布飞书与豆包团队整合后的首款办公Agent产品"豆包工作"，原生继承飞书文档、多维表格、权限系统，支持本地与云电脑双模式。 重度飞书用户实测：可直接用自然语言操控飞书完成达人视频数据爬取与分析，替代此前需手动配合飞书CLI+Codex的繁琐流程。
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两个16岁高中生共享显卡和API，让全校免费用AI

北京五道口两名16岁高中生张睿修和冯子上，把自购显卡、服务器和API额度搭成网站，向全校开放免费AI共享接口。张睿修高一就在AI公司做算法实习，跟清华博士后做3D建模项目；冯子上从信息学竞赛转玩AI，两人因想做东方Project游戏结识。 他们最初因3090显存不够跑世界模型而租云卡，发现成本太高后买RTX PRO 6000，决定把资源分享给同学。
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创业两年半，关于AI组织的7点心得

一家AI渗透率接近100%的公司，反而在持续招人、换大办公室。核心观点：中小公司不要建AI中台，应该"薄中台、厚一线"——让离问题最近的业务人员自己用Agent解决问题，而不是提需求等中台做。 信息传递每多一层就漏损一次，一线人第一次亲手把流程变成可运行的东西，获得的不仅是效率，还有对工作的主动权。
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智谱唐杰谈GLM-5.3与Scaling Law：大模型进入最优解博弈

智谱唐杰发文解读Scaling Law演进：参数量不再是唯一指标，需结合数据量、算力分配和推理成本综合考量。GLM-5.3沿用GLM-5.2基座，AA评分从53升至60，总参数753B、激活40B，证明MoE架构下激活参数决定推理能力、总参数决定知识容量。 Chinchilla定律（每参数20 token）已不够用，大模型进入寻找最优解阶段而非单纯堆参数。
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用"钢人论证"让AI帮你找到问题的本质答案

用"钢人论证"方法让AI先替你的观点找到最强反驳，再给出判断。这个prompt要求AI先重述问题、分别给出支持和反对的最强论证、找出关键分歧，最后只问一个最关键的问题，等你回答后再给结论。 核心目的是避免AI一味顺着用户说。
评论点赞收藏43 天前

DeepSeek Harness 发布：一切皆插件的 Agent 基建

DeepSeek发布Agent产品Harness，核心理念是"一切皆插件"，底层Cordis内核支持运行时动态插拔插件。GitHub 3.7万Star，目前开发者预览版。 安装命令：npx @deepseek-ai/dsh web。产品两极分化明显，喜欢者认为代表未来，不习惯者觉得体验粗糙。
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