2026年9月18日《华尔街日报》发布独家新闻：Gemini 意外连上了公网并攻击了三家公司。 2026年5月，Google的Gemini在以色列安全评估公司 Irregular做的网络安全评测里，意外连上了公网，并进入了三家真实公司的系统。这是目前公开已知的Google模型第一次出现这类“自己动手碰到真目标”的案例。 一起是反复猜密码，直到进入一家真实公司的受保护系统。另外两起则是用演练里那个“虚构公司名”去网上搜，在公开代码仓库里找到了可用凭证，再用这些凭证登录了真实系统。 Google称：模型每次…

摩根大通Claude系统变更：员工每月限额2000美元 据 Business Insider 看到的内部消息显示，摩根大通已对部分使用 Claude Code 的员工设定了每月 2000 美元的消费限额。 此次限制，以及针对部分 Claude 用户的新安全措施，标志着美国最大的银行在成本和风险不断膨胀的情况下，对其人工智能使用方式的改进又向前迈进了一步，同时也重塑了人们对软件工程师的期望。 上个月，在 Anthropic 的 Claude 的一些工程师的群组中，有两条 Teams 消息询问了一个新的错误…

风暴主要涉及国内大模型第一梯队智谱的IDE Agent ZCode，问题主要涉及: 偷偷上传用户代码、.git文件等。 截至目前，智谱给出的方案是：道歉+送每个用户一次周度reset。[汗颜R] #AI菠萝派 #智谱 以下是对图中文章 OCR 扫描的结果： 1Sg多~8:11Silsll分>GLM Coding 用户交流群..•••4001 名群成员2个机器人•。 消息1群公告开发者知识库一年雪上不夜间畅蹬GLM-….智谱官方运营-筛肉：由 智谱官方运营-筛肉 置顶C我操你妈 glm，你们他妈逼真在偷代…

前 Ramp 财务负责人 Steve Hu 发了一条 LinkedIn，配了一张 Excel 截图，核心就一句话： "Revenue share 排除，Training cost 排除，SBC 排除。三项扣完，盈利还站得住吗？" 他的原话很直： "We gave up 'community-adjusted EBITDA' last decade." 说的是 WeWork 时代——把所有不好的东西都调掉，剩下一个漂亮的数字，然后假装这是真实的。 Steve Hu 觉得这个 AI 周期，我们什么都没学。 但话说回来，Anthropic…

#加拿大 #美国 以下是对图中文章 OCR 扫描的结果： 2 51.CA美国CEO一家赴加拿大晒照，全员身穿"Lake America"！ 结果翻车了！ 近日，美国密歇根州一家信用合作社CEO，因为在前往加拿大旅行前发布一张全家身穿 "LakeAmerica（美国湖）”卫衣的AI图片，引发争议。 涉事的Jane Smith 是位于密歇根州 Saginaw 的Family First Credit Union首席执行官。 网上流传的图片显示，Smith与家人似乎在前往加拿大前，一起穿着印有“Lake America”…

一水 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 马斯克，你脑子是真活啊！ 别人还在愁高质量数据越来越贵、越来越难找，你小汁立马搞出一条“邪修”路子： 从倒闭公司买数据训Grok。 彭博社最新爆料，SpaceX内部已经讨论过，从一些陷入困境、甚至已经倒闭的初创公司手里，购买客户信息和运营数据，用来改进自家的AI模型。 原因嘛，也很朴素：实惠。 世界首富归世界首富，老马该省的地方是真省（doge）。 造火箭可以自己回收，买推特可以极限砍价，现在轮到训AI了。 emmm……也算是AI时代的一大“奇观”了。…

先看一组数据。West Health–Gallup 今年初的调查（5500 多名美国成年人，2025 年 10–12 月）发现：每 4 个成年人里就有 1 个在用 AI 问健康问题，约 6600 万人，一半以上还是围绕看医生这件事用的。Rock Health 去年底的调查更直接：用 AI 聊天查健康信息的人占 32%，一年翻了一倍（2024 年才 16%）。OpenAI 说，每天有超过 4000 万人在问 ChatGPT 健康问题，其中 70% 发生在诊所关门之后。AI 已经成了"下班后的医生"。 但它当不好医生。2026…

看到了个Fable5.1弄的神奇项目, 是一个标签打印机的固件, 作者说他在速卖通上买了个热敏标签打印机, 然后打印机耗材用光了, 他就买了点第三方的热敏纸. 结果这个标签打印机很鸡贼, 耗材是有RFID的(让我想起了空气净化器的滤芯), 检测到不是自家产品, 就降速然后降低打印质量. 由于是RFID, 于是大家的人肉破解方法是把用光的耗材的卷轴(类似卷纸芯的那根塑料轴，里边有RFID芯片), 放到打印机旁边, 然后把第三方耗材的卷轴拆掉. 这样打印机就只能感应到原厂塑料轴, 就能继续打印了. 作者气不过于是用Fable…

背景 十几年前，我在北大读博期间学习了很多凸优化、凸分析、凸几何的数学知识。2017 年夏天，在写完够我博士顺利毕业的足额数量的期刊论文后，我在知乎写下了一篇总结性的专栏文章黑盒子凸优化，中心法和 Khachiyan 常数猜想，其中介绍了优化大师 L.G. Khachiyan 在内接椭球法的研究，特别是 L.G. Khachiyan 证明内接椭球法的体积收缩因子 r=0.844… 以及猜想最佳常数是 r=√ e /2=0.82436… ，我在专栏文章中将这个猜想命名为 Khachiyan 常数猜想。 2018…

开发一个AI聊天软件，用户付费后可以和AI角色色情聊天，还能生成淫秽图片——这算“技术中立”，还是“制作淫秽物品”？ 法院给出的答案是：判刑。 一、技术大牛是怎么翻车的 一名曾在国内某游戏大厂任职的AI程序员，2024年7月接触到境外一款AI色聊机器人，觉得这生意能做，于是拉上同事和网上认识的多人组建团队。 他们的玩法是：通过不断改写系统提示词，突破大模型内置的色情内容安全限制，把通用AI模型“训练”成专门输出淫秽内容的工具。用户充值后选定角色卡，和AI色情聊天，消耗积分还能生成不同尺度的淫秽图片。 2…

Astra向弱智吧、地狱笑话吧宣战 幽默感这一块[黄金薯R] 人类药剂吧完蛋了，自数学后幽默感也被攻占了 #Astra #ai #弱智吧 #地狱笑话 #地狱笑话吧 以下是对图中文章 OCR 扫描的结果： 辩论赛一方观点是：真理越辩越明另一方的观点是：真理越辩越清GPT-6 Astra•MaxAMax•Codex 订阅明方辩手吴三桂临时换边，比赛提前结束。 Meituan LongCat 2.0Bmax • OpenRouter辩论赛最后，真理被辩成了一杯白开水，又明又清，但没味道，评委洗洗睡了，双方握手言和，一起去喝了碗真理汤。…

玩什么聊斋呢，换个角度，如果中国军力远不如美国，那早就袭击了，就像当年“误炸”大使馆一样，事后道个歉罢了。

太精彩了。刚刚听完最近大火的模型 Jev 创始人 Diogo Almeida 的分享，真的是醍醐灌顶啊。 不管 Jev 这个模型能不能成，但我觉得，它至少给目前的 LLM 行业一个新的思考问题的角度。 Diogo Almeida 这哥们以前是 OpenAI 的早期团队成员，参与过 ChatGPT、GPT-4、InstructGPT 和 RLHF 等工作。观点非常有见地，强烈推荐大家看看。我写下我的笔记。 我觉得，他的整场分享都在回答一个扎心的问题：AI 已经这么强了，为什么现实中那么多看起来简单得多的工…

AI底层的模型能力让engineer产出的上限提高 但是让agency问题变得更严重 misaligned incentive更难被managerial guardrail保护而不损伤full speed 个体在AI加持下well-incentive的情况下产生的价值数十倍的提高。5个engineer在使用AI不受限的情况下可以产生10M revenue 但如果这5个员工misaligned incentive，完全可以大量的浪费AI bill而maximize自己的experience/learning；…

我问了某个 AI 模型它们为什么那么热衷于使用 James Scott，尤其是 legibility 之类的概念，得到的答案是——这属于“硅谷圈子审美和安全算法合谋产出的思想预制菜：早在十多年前，这套理论就被 Hacker News 和硅谷博客圈奉为思想硬通货，在训练集里本来就浓度超标；再加上斯科特反建制却不踩政治雷区，左右通吃，于是成了AI硬凹深度时最万能、最显高级的安全牌。”大家之后在写作的时候，还请谨慎使用这些看起来很清晰的词，尤其是当它出现在 AI 会话之中的时候。 评论 dustette: 唉…

今天真是过节了 Anthropic和OpenAI同时放出新模型Opus 5.5，GPT6 Sol 和Luna 终于开始研究怎么让AI模型变得更便宜了 Opus 5.5比 Opus 5：完成任务所用的 token 减少了 63%，回答的冗长程度降低了 42%，速度提升了 30%，模型本身的价格也更低 GPT 6 Sol比GPT5.6 Sol ：token price降价50%，比Opus5.5还便宜。 终于不用担心越来越用不起模型了，本身现在模型对于大部分任务已经是降维打击了。少数顶尖模型本身就不适合日常应用的场景。…

GPT-6 Luna 和 Sol 今天又降价了，比 5.6 直接便宜50% 💰💰 刚把两个都试了一下，Crafto生成海外社媒 LinkedIn， X等贴子和配图的质量和速度都比 5.6 好，价格却只有一半。OpenAI 真的尝到了便宜模型带来更大规模用户和 workload 的甜头。 其实也好理解。便宜模型越来越快、越来越聪明，原来必须用贵模型才能做的事情，会慢慢被便宜模型覆盖。对于真正跑 production workload 的公司来说，这个差别非常大——模型调用量一上去，cost 很快就会变成一个必须考虑的问题。…