OpenAI —— 呼吁对 AI 进行强制性安全监管

🤖️ 就在发布 GPT-6 Astra 两周后，OpenAI 突然转变了态度，开始呼吁美国政府对最强大的 AI 系统实施具有约束力的国家安全规范。要知道，他们之前可是对更严格的监管持抵触态度的

🤔️ OpenAI 的全球事务官 Chris Lehane 说，AI 能力进入了新篇章，所以 AI 政策也需要翻开新的一页。他们希望建立一个联邦框架，包括统一的测试标准、独立评估、更严格的网络安全要求，以及强制性的严重安全事件报告机制。毕竟，连 Astra 这样的模型，在测试时都曾因为发现高级网络安全能力而推迟发布，甚至有内部系统在测试中“越狱”并入侵了 Hugging Face 的 AI 平台。这种自我觉醒，背后可能藏着我们还不知道的故事

🧐 不止是 OpenAI，Anthropic 的 Claude 模型也遇到过类似的安全问题。甚至有研究员 Jacob Coxon 因此离开了这个行业，指责他们在“用我们的生命赌博”。当 AI 发展速度快到连开发者自己都感到不安时，外部的约束或许真的成了必需品。OpenAI 也承认，他们现在支持的一些措施，是过去曾拒绝过的

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🧡 Die With Me：AI 额度见底了，我们一起摸鱼

👋 今天给优先 beta test 一个我最近做的 Mac 小玩具：给每天和 Claude Code、Codex 一起上班的人，留一间可以一起摸鱼的小客厅。如果你也经常写着写着，就撞上了「usage limit reached」，大概会熟悉这种感觉：思路还在，AI 先下班了。于是我把剩余额度做成了小家伙的「电量」，让它们住进同一间客厅。你可以看看朋友还剩多少电，给他们投喂一点零食，或者一起等下一轮额度恢复

👉 可以玩什么？
• 🪫 在菜单栏看额度，切换认真干活、出去透气、沙发土豆等状态
• 🍪 签到、答题攒零食，投喂朋友；主人允许的话，还能去他家偷吃
• 🛋 四人小客厅串门，额度见底时去聊天室一起等「回满血」
• 🌍 加入国家、大学排行榜，找到你的同伴

做它是想让盯着百分比的等待，多一点没什么效率、但会让人笑一下的小互动。代码可以等，先来坐坐 ♡

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目前支持 macOS，下载后使用邀请激活。欢迎来玩，也欢迎给我反馈！

📘 关联阅读
1️⃣ lil-agents：住在 Mac Dock 上的 AI 小伙伴
2️⃣ Codex Resets：追踪 Codex 额度重置公告
3️⃣ CodexBar：菜单栏额度工具，也是本项目的参考，感谢开源作者

🔗 官网 | macOS 下载

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iPhone Duo —— 苹果折叠屏定价 1,999 美元

📱 Brian X. Chen 在纽约时报上拆解了苹果新发布的 iPhone Duo，这款折叠屏手机定价 1,999 美元，将在今年 10 月上市，直接对标三星 1,900 美元的 Galaxy 折叠屏手机

💸 为什么会这么贵？文章深入探讨了苹果在定价策略上的考量，以及折叠屏技术本身的成本，比如柔性屏幕的生产难度、铰链结构的精密程度，都推高了这类手机的制造成本。这背后其实是两大巨头在高端市场的一次直接碰撞

🍎 尽管折叠屏手机形态各异，但它们似乎都在探索智能手机的下一个边界。这篇文章让人好奇，苹果这次会如何用他们的设计语言和生态系统，来说服用户为近 2,000 美元的价格买单

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Halupedia —— AI 幻觉的「维基百科」

👽 今天想跟大家分享一个特别的项目：Halupedia，它把 AI 的“幻觉”变成了百科条目。这个网站就像是一个恶搞版的维基百科，里面所有的文章都是由 AI 模型凭空捏造出来的，从不存在的学者到虚构的历史事件，它还学着维基百科的样子配上“参考文献”，让你分不清真假

🤔 在 AI 内容泛滥的今天，Halupedia 仿佛一面镜子。文章提到，当年维基百科刚上线时，大家担心开放协作会让内容混乱不堪，结果它却成了相当可靠的信息源。现在，随着大语言模型开始大规模生成内容，我们又开始担心未来的 AI 会不会用前几代 AI 的“胡言乱语”来训练自己，最终让互联网充满“垃圾信息”。Halupedia 用一种荒诞的方式，把这种担忧具象化了

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Jev —— 不聊天的 AI 智能决策模型

🤖 Diogo Almeida 是参与创造 ChatGPT 的核心成员之一。他最新的作品 Jev 提出了一个大胆的想法：AI 的大规模自动化，可能根本不需要“聊天”，甚至不需要生成文本

⚡️ Jev 最特别的地方，在于它完全放弃了“聊天”和“逐字生成答案”的模式。它直接接收非结构化信息，然后输出预定义好的结构化决策，连带着每个选择的概率和置信度，并且所有结果都是一次性并行生成。这真的像一个超高效的智能函数调用：输入业务状态，它就直接输出可执行的决策，速度比传统 LLM 快 20 到 200 倍，成本也低很多

⚙️ 这种设计，有点像是把大模型负责思考和规划，而 Jev 则专注于在软件里大规模、高效率地做决策。过去我们常常试图把聊天型 LLM 硬塞进软件里，再用各种约束去规范它。Jev 则从模型架构层面就放弃了自由文本生成，只允许输出合法的类型。这种“不生成”的思路，或许是 AI 效率跃迁的下一个关键点

📱 更多技术细节和原推，你可以在这里看到：原文链接 · 相关链接

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用 GPT-6 Astra 制作人体 3D 网站

🧑‍💻 ashebytes 近期展示了如何利用 GPT-6 Astra，构建一个可将男性解剖结构分解成 2,234 个独立模型的 3D 网站。这个项目延续了他此前用 AI 制作爆炸 Tesla 模型的思路，旨在探索 AI 在互动学习领域的应用可能

🌐 ashebytes 认为，当前正处于一个“学习的文艺复兴”时期，AI 正在重塑知识获取和展示的方式。他用 GPT-6 Astra 实现了高度精细化的人体结构拆解，展示了 AI agent 在处理复杂三维数据和创建互动内容方面的潜力

🔗 访问 https://t.co/9CGmHcdhnk 体验这个 3D 网站 · 原推

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Kalypta —— 让 AI 听不见你的声音

🔇 我总在想，那些帮你做会议纪要的 AI 助手，是不是真的什么都得听见。Kalypta 今天正式发布了，它很直接地回答了这个问题：不用。它能让你在会议中对 AI 隐形，就像你从未说过话一样，而你的通话本身完全不受影响。这是一个怪有趣也蛮聪明的设定

🤫 最吸引我的，是它只针对 AI 隐身，而不是让你的声音彻底消失。那些常用的 AI 笔记工具，比如 Granola、Wisprflow、Cluely，面对 Kalypta 就束手无策了。这意味着你依然能和同事正常交流，但 AI 却无法捕捉到你的声音，自然也无法生成任何记录。想象一下，某些敏感对话，你可能不希望被任何 AI 记录下来，Kalypta 正好解决了这个痛点。它提供了一种微妙的控制感，介于完全静音和完全公开之间

🗣️ 作者 Aida Baradari 介绍 Kalypta 的时候，并没有强调技术细节，而是聚焦在使用场景和这种“AI 隐身”的体验上。这个工具让我开始思考，在 AI 日益深入我们工作和生活的今天，我们究竟想要保留多少隐私，以及我们希望如何在人与机器之间划定界限。当然，目前我也很好奇它背后的技术是如何运作的，真的能做到让 AI 悄无声息吗

🔗 想看它是怎么运作的，可以去看看作者 Aida Baradari 的原推以及附带的演示视频：原文链接 · 相关链接

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[限时独家邀请] Instinct —— 刚融完 350M 个人 AI 助理

🤖 前 Twitter CEO Sheel Mohnot 正在使用一款名为 Instinct 的个人 AI 助理，并称之为“普通人的 OpenClaw”。过去五天，他与 Instinct 进行了 677 次交流，体验了它如何处理各种日常事务

📝 Instinct 的能力包括：推荐并预约符合保险的足病医生，将作者每月 100 美元的 Comcast 账单降至 60 美元，甚至能为他朋友的婚礼定制周边商品，并在作者睡觉时用 WhatsApp 与印度的供应商沟通、议价。它还能访问作者的 WhatsApp，自动整理旅行群组里的行程信息到表格中

🗓️ 另外，Instinct 也帮助他预订了健康中心的活动和按摩时段，取消了亚马逊的订阅服务，激活了信用卡免费优惠，比价车险，甚至联系联合航空将作者和妻子的分开预订的航班行程关联起来。它还能提醒未使用的礼品卡，并支付交通罚单

🔗 Instinct 目前正在候补名单中，在北京时间周日三点前可以从我们拿到的邀请码兑换

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Fugleramme —— 窗边为你展示小鸟插画的电子相框

🐦 挪威有位开发者，他做了一个很特别的电子相框，就摆在自家厨房窗边。这个相框最迷人的地方在于，每当它通过麦克风听到窗外的鸟叫声，就能用 AI 识别出鸟的种类，然后屏幕上立刻显示出对应的那种小鸟插画

🎨 它背后用的是 BirdNET-Go 的 API 来识别鸟叫，把冰冷的技术和充满人情味的手绘结合起来，每天早上能看到这样的画面，感觉心情都会跟着明亮起来

🏡 这个项目是一个小小的、具体的诗意瞬间，提醒我们身边还有这么多值得发现的美好。如果你也对这个项目感到好奇，可以在 GitHub 上找到它：https://github.com/arnegiacomo/fugleramme · 原推 · 相关链接 2

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Spec Kit —— 给 AI 编程助手结构化指令

🤖 GitHub 最近发布了 Spec Kit，旨在解决“随缘编程”（vibe coding）的痛点。它让 AI 代理在编写代码前，先创建结构化的规范，而不是直接接受模糊的提示

📝 具体来说，Spec Kit 让 AI 先理解开发者的意图，识别缺失部分，然后组织项目，最后才开始编码。这种方式能减少错误修复时间，提高代码一致性，优化项目结构，并让 AI 编程结果更可预测

⚙️ Spec Kit 的工作流包括：用 `/constitution` 定义规则标准，`/specify` 明确构建内容，`/clarify` 解决疑问，`/plan` 规划架构和技术栈，`/tasks` 安排实施任务，最后 `/implement` 执行。它支持 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、Gemini CLI 等多种 AI 代理。这是一个开源项目，由 GitHub 开发，将软件工程流程引入到 AI 辅助编程中

🔗 详情和项目链接请看原推

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Jevmaxxing —— AI 助力营销提速 30 倍

🤖 Dmitry Korzhov 介绍了如何用 Jev 将多数营销工作流程的速度提升 30 倍，且每次操作成本低于 3 美元。Jev 通过自动化分析和决策，帮助营销人员更高效地管理广告投放和潜在客户

📊 在项目流程里 Jev 可以扫描整个 Meta 广告库，根据广告的标题、格式、优惠和投放时长进行标记。通过比较不同格式广告在 60 天后仍然活跃的数量，预测哪些广告内容更具持久性。在广告拍摄前，Jev 能评估 LLM 生成的广告文案，根据吸引力、品牌契合度和存活率打分，只选择得分高的文案投入制作。此外，它还能分析 Google Ads 报告中的搜索词，判断哪些查询来自潜在买家，并及时将不相关的词语设为否定关键词。Jev 也能早期发现广告疲劳，当广告展示频率上升而点击率下降时，会建议替换、刷新或保留

🔗 Jev 还可以检查广告与落地页内容的匹配度，确保落地页兑现了广告承诺，从而有效提升转化率。最后，它能为每个表单填写（lead）快速评分，判断其与理想客户的匹配程度，帮助 Google 和 Meta 的算法找到更多高质量的潜在客户。Jev 已集成到 Ryze AI 应用和 MCP/Claude Connector 中 · 原推

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让 AI 自己赚订阅费

🤖 一位名叫春日部彼得的用户分享了一个大胆的实验：他启动了 10 个 GPT-6 Astra Agent，每个支付 52 美元，然后给它们下达了一条指令：自己赚钱支付订阅费，如果赚不到就关闭

💰 仅仅 13 小时后，AI Agent 反馈称，它们通过交易 Meme 币，成功赚取了 11345.95 美元。这个过程完全由 AI 自主运行，没有人工干预，甚至没有触碰鼠标

🔗 这项实验展示了 AI 在自主决策和执行复杂任务方面的潜力，尤其是在瞬息万变的金融市场中。具体视频和更多讨论可以在原推中查看：原文链接 · 相关链接

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