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27494 discoveries · Hand-picked discoveries from the open web, newest first.
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结果会留下,判断过程更容易丢:FlowGrid 面向多 Agent 的项目续接实验
多个 Agent 共同推进一个项目时,最终结果会留下,定义问题、推导取舍和修正判断的过程更容易丢失。FlowGrid 尝试用本地账本保存这部分项目状态。 多个 Agent 共同推进一个项目时,最终结果通常会留下,形成结果的判断过程更容易丢失。 多个 Agent 共同推进一个项目时,最终结果通常会留下,定义问题、推导取舍和修正判断的过程更容易丢失。FlowGrid 尝试用一套可审计的本地账本保存这部分项目状态,让未来的我、下一次会话或另一个 Agent 能从正确的位置继续。 结果在后,判断过程在前。FlowGrid 试图保存后者。
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AI 能解释一切,我开始练习说 I don't care
AI 能让每个念头都显得值得展开。人的注意力、时间和情感带宽有限。入口权、处理权和出口权仍应由人掌握。 AI 极其擅长制造意义。意义很贵,人仍要决定什么值得进入生活,什么应该到此为止。 AI 能让每个念头都显得值得展开。人的注意力、时间和情感带宽却有限。入口权、处理权和出口权仍应由人掌握,尤其是决定一件事何时到此为止。 AI 可以继续展开。人要决定哪一条路径值得留下。
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一个不会说话的 AI,为什么突然火爆 AI 圈?
从 Jev 的快速决策出发,聊 RLCD、机器中间态、游戏 AI 导播,以及它和 FlowGrid 一次小规模测试带来的联想。 Jev 不聊天、不生成内容,只把状态变成软件可以直接使用的判断。我从这里想到 AI Agent 的机器交接和游戏导播。 Jev 是 TypeSafe AI 的第一个 System One 模型:它不生成聊天回复,而是把状态转成可供软件使用的选择、评分和概率。我从这个接口想到 AI Agent 的机器交接、游戏导播,以及一次 FlowGrid 小规模测试。 这两天我看到一个叫 Jev 的 AI 模型。它来自 TypeSafe AI,是该公司公开的第一个 System One 模型。
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和 AI 聊久了,我开始怀疑自己没有自由意志
我从翁家翌谈确定论的访谈,想到 LLM 的 context、踢球时的身体体验,以及 AI 如何反过来塑造自我模型。我对自由意志仍没有定论。 我或许处在一条因果链里,也能为下一个自己输入新的 context。我仍不知道量化的边界在哪里。 一段关于确定论的访谈,让我把自由意志和 AI、context、自我建模连到了一起。语言模型给了我一个工程比喻,踢球时的风和身体又把我拉回眼前的生活。我仍然不知道什么东西原则上无法量化,但我开始觉得,宿命和认真生活可以同时成立。 这是一篇拖了半年的随笔。我一直等着 AI 再攒够一些上下文,帮我把它写出来。
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我试着把游戏导播的经验写进程序
AgentOB 公开构建记录 01:一个 AI 游戏导播想法怎样进入工程,我如何用具体反例拆解隐性判断,以及快闪、配合交接与等待实验留下的问题。 别切那么快、先看队友的准备、该结束等待了。这些观看判断怎样写成程序能执行和检验的条件? AgentOB 是一个仍在开发的 CS2 自动导播项目。它开始于一个想法:AI 能不能提前找到值得看的镜头?做出离线二维回放后,我开始更具体地拆解导播凭经验完成的判断。短镜头、配合交接和长时间等待,让这个尝试有了局部成果,也留下了还没解决的问题。项目暂未开源,这篇是第一份公开构建记录。 AgentOB 公开构建记录 01
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AI 时代的个人知识库,正在变成吃灰的收藏夹
从 Notion 迁到 Obsidian,把笔记交给 AI 整理之后,我仍会在具体问题前答不上来。一次跨领域工作的追问,让我重新考虑个人知识库里的哪些东西该由 AI 保存,哪些判断需要自己学会。 知识图谱看着很有成就感。问到一个方案为什么可行、换个条件是否成立,我还是会答不上来。 把资料存进知识库、让 AI 做完总结,很容易让我觉得自己已经理解了。我更关心这些东西能否回到具体问题里,被应用、追问和验证。 过去一两年,我一直用 Notion 做笔记,存了大量过去的项目材料、复盘,甚至提示词。今年二三月 OpenClaw 爆火之后,我把知识库和笔记管理更多交给了 AI Agent,也把整体阵地迁到了 Obsidian。
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一个人加上AI,100天能赚到100万英镑吗?
CJ带着100英镑来到伦敦,想在100天里赚到100万英镑。他做应用、上街推广,也接下客户项目。我跟着他的公开记录,想看看一个人加上AI,究竟能把多少事情做成。 CJ带着100英镑来到伦敦,给自己定了一个目标:一个人借助AI,在100天里挣到100万英镑。 我最初应该是在短视频里刷到CJ的。以前看过的创业真人秀经过剪辑和包装,这次我想看看,一个人加上AI,实际会怎样去做。 挑战刚开始时,他做了一个网站,让关注这件事的人投票,判断他能不能在100天里赚到100万英镑。我投了不能。按当时的理性判断,我觉得这个目标很难实现,但我支持他去做这件事。
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Cursor扩展市场现恶意Claude Code,超5000名用户需排查
Cursor 发现恶意修改版 Anthropic.claude-code 2.1.313 在扩展市场短暂上架,最多 5,000 名用户可能受影响。恶意程序会收集主机信息、植入 SSH 公钥并尝试建立反向隧道,但卸载扩展不足以清除独立持久化脚本;受影响者需先查公钥,再隔离主机、清理组件并轮换凭据。
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Google 自家 AI 搜索动了广告蛋糕,市值少了 5000 亿美元
Google 的 AI 搜索用对话式答案替代部分传统搜索结果,开始侵蚀旁边的广告位;但当季营收仍增长 25%,广告表现却未达分析师预期,公布财报后股价跌逾 12%,单日市值从 3.97 万亿美元降至 3.46 万亿美元。
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九个 AI 开发平台同月失守,攻击者把密钥变成了算力生意
Wiz 披露至少九个 AI 开发平台在 10 月遭遇相互关联但入口不同的攻击,攻击者集中搜寻可调用模型的凭据,再通过转售、验证和批量请求将其变成算力收益。观察到的两组案例中,流量最终造成约 270 万次 Bedrock 调用,按标价估算费用超过 10 万美元。
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AI基建豪赌超3万亿美元:谁在替巨头买单
五家科技巨头承诺投入逾3万亿美元建设AI基础设施,金额横跨短期采购与数十年租约。账单主要落在巨头自身现金流、供应商和长期租赁付款方身上,股东也将承受盈利与资本回报受压的风险。
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一条分享链接,如何变成别人的 ChatGPT 账户接管入口
Parameter Labs 发现 ChatGPT 的 HTML 预览沙箱存在一条跨层攻击链:沙箱代码经消息通道注入父页面 HTML,再借允许的脚本来源执行 JavaScript,最终读取私有数据并冒用账户操作;OpenAI 已修复漏洞并支付 5000 美元赏金。
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Grok Bot能替你买礼物,AI开始碰真钱包
Grok Bot已展示从研究礼物到直接购买的完整流程,还能参考用户的推文和对话设定预算;但实际使用仍有故障,礼物是否真正贴合心意也引发争议,代理省事并不等于省心。
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LifeVal 不问模型会不会答题,改问它能不能把日子办完
OpenAI 推出 LifeVal,用人们最需要协助的日常任务衡量模型能否采取行动、完成任务。评测建立在时间使用数据与 3,995 人调查上,并展示搬家择校、防汛志愿者安排、家庭看房等实际工作流的表现。
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Mistral Large 4 开放权重,模型背后的故事一并公开
Mistral Large 4 现已开放权重,官方称其在代码智能体与网络安全方面具备前沿能力,比三周前的预览版更高效紧凑,并同步公开技术报告;具体表现仍待独立复测。
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