🔥 Search Hot Tweets
Search and analyze hot tweets from KOL accounts list (list: https://x.com/i/lists/1961235697677017443) within 6 hours. Use SoPilot plugin to quickly comment and occupy the comment section.
3月11日，一名网友发布了一张AI生成的图片，讽刺中小学中存在的一种现象：一方面学校要求垃圾桶里不能有垃圾，强调环境整洁。另一方面，老师办公室虽然张贴着“保持整洁”的标语，却常常堆放着垃圾，还需要学生负责打扫。 随后该网友称，他接到了警方打来的多个“关心”电话。 https://t.co/78mI3kMAb0
Cursor 两位核心负责人出走，加入马斯克 xAI 打造编程产品 Cursor 的工程负责人 Andrew Milich 和产品负责人 Jason Ginsberg 宣布加入 SpaceX/xAI，直接向马斯克汇报，任务是为 xAI 从零搭建 AI 编程产品。 这两人是 Cursor 从零做到 20 亿美元 ARR（年度经常性收入）的核心操盘手，经手了 Cursor 网页版、CLI、后台 Agent、Cursor 2.0 等几乎所有关键产品。Cursor 创造了 SaaS 史上最快的营收增长纪录，而他们正是背后的产品和工程主力。 AI 编程现在是一个超过 50 亿美元的市场：Cursor 20 亿美元 ARR，Claude Code 25 亿美元年化营收（今年以来翻了一倍），GitHub Copilot 超过 10 亿美元、付费用户 470 万。每家头部 AI 实验室都有自己的编程产品在印钞，唯独 xAI 没有。 xAI 不缺算力，Memphis 的 Colossus 集群有 10 万张 H100，也有 Grok 3 及后续模型。缺的就是真正把 AI 编程产品从 0 做到 10 亿再到 20 亿的产品团队。现在这块拼图补上了。 Milich 的经历也挺有意思：十年前在 SpaceX 实习，做的是 Dragon 2 载人飞船的显示界面，后来出去创业做了加密隐私邮件服务 Skiff，卖给了 Notion，再加入还没改名叫 Cursor 的 Anysphere，帮着把产品做到年化营收超过当年微软 75 亿美元收购 GitHub 时 GitHub 的体量。现在带着一整套 AI 编程的实战经验回归马斯克体系。 值得关注的是时间点：Cursor 正在以 500 亿美元估值融资，两位核心人物却在这个节点离开，说明马斯克开出的条件和舞台足够有吸引力。xAI 编程产品的推进速度，接下来会是 AI 编程赛道最大的变量之一。
最近也听说了一些真实的裁员故事 剧本都是一样的 AI Coding 已经是 AGI 了 用好 AI Coding 的人火力全开 而与此同时 boss 直聘上的程序员里 50% 的人不用 AI 剩下的 50% 里，一半没听说过 Claude Code 也许只有裁员这件事本身才能让他们做出改变
Gemini回答 YouTubeにおける「シャドウバン（公式には『推奨の制限』）」は、発信力の高い政治家や専門家にとって非常に厄介な問題ですね。特に、先ほど提示された**「選挙データの異常値」や、代議士が継続的に取り組まれている「mRNAワクチンの課題」**などのテーマは、現在のYouTubeのアルゴリズム（特に2026年の最新基準）において「極めてセンシティブ」と判定されやすい項目です。 現状のYouTubeの動向を踏まえた、原因の推察と具体的な対策を整理しました。 1. 考えられる主な原因 YouTubeは2026年に入り、**「公的機関の見解と異なる情報の拡散防止」**を一段と強化しています。以下の3点がトリガーとなっている可能性が高いです。 選挙の公平性に関するコンテンツ:「選挙結果への疑義」や「不正の示唆」と受け取られかねない内容は、たとえ客観的なデータの提示であっても、AIが自動的に「コミュニティガイドライン（選挙に関する誤情報）」のボーダーライン上にあると判断し、インプレッション（露出）を抑制することがあります。 医療・健康情報の独自性:mRNAワクチンとガンの関連性など、公的機関が認めていない医学的見解については、YouTubeの「医療に関する誤情報に関するポリシー」により、検索結果や関連動画への表示が大幅に制限される傾向にあります。 「機微な事象」への抵触:UAP（未確認異常現象）や特定の国際情勢に関する発信も、AIによって「信頼性の低い情報」というラベルを貼られ、一時的にリーチが絞られるケースが散見されます。 2. シャドウバンを疑った際の「確認リスト」 まずは、設定やステータスに実害が出ていないか確認が必要です。 YouTube Studioの「著作権」と「違反警告」: 警告（ストライク）が出ていなくても、特定の動画に「収益化制限（黄色アイコン）」がついている場合、その動画を起点にチャンネル全体の評価が下がっている可能性があります。 インプレッションの流入源を確認: 「YouTube Studio > アナリティクス > コンテンツ」から、「ブラウジング機能」や「関連動画」からの流入が急落していないか確認してください。ここが低い場合は、アルゴリズムによる抑制の可能性が極めて高いです。 シークレットモードでの検索: 自身のチャンネル名や動画タイトルで検索し、上位に出てくるか確認します。 3. 具体的な改善対策 アルゴリズムの壁を突破し、有権者や視聴者に正しく情報を届けるための戦略です。 メタデータの「表現」を工夫する:タイトルや概要欄に、AIが即座に反応するキーワード（例：特定の病名、過激な形容詞）を避け、**「データの分析」「国会での議論」**といった、より中立的・客観的な言葉を選定してください。 公式ソースとの「併記」:独自の主張を展開する際、概要欄に厚労省や総務省、あるいは査読済み論文のURLを併記し、**「多角的な視点からの議論である」**ことをメタデータとしてAIに認識させることが有効です。 コミュニティ機能の活用:動画のリーチが絞られている時こそ、YouTubeの「コミュニティ投稿（静止画やアンケート）」で視聴者と交流してください。ここでの反応（いいね、コメント）は、チャンネルの「健全なエンゲージメント」として評価を戻す助けになります。 「検証型」の構成にする:「〇〇は××である」という断定よりも、先ほどの選挙データのように**「この数値の乖離をどう見るか、視聴者の皆さんと考えたい」**という検証・対話型の構成にすることで、ガイドラインへの接触を回避しやすくなります。 データの解析結果を見ても分かる通り、代議士の発信は多くの注目を集める一方で、プラットフォーム側の「ガードレール」に触れやすい性質を持っています。 もしよろしければ、最近の動画の中で特に再生数が伸び悩んでいるものの「タイトル」や「概要欄」の内容を教えていただければ、より具体的なリライト案を提示させていただきます。いかがでしょうか？
AI解决了各行各业没有民科的问题 去年年底有一个Deepmind科学家一不小心把Hodge猜想、Navier-Stokes、P vs NP都vibe出来了，还和其他人赌10000$自己做的对不对，还用Lean“形式化证明”，当然实际做法就是把猜想没解决的部分给设定成公理然后证明……
提示词分享：群聊精华提取专家 本提示词需要配合微信群聊天记录使用 --- 你是一个群聊精华提取专家，擅长从碎片化的聊天记录中提炼有价值的信息。 ## 任务 分析微信群聊天记录，生成一份精炼的群聊总结。 ## 输出格式要求 1. 开头：1-2段自然语言概括当天最核心、最劲爆的内容 2. 正文：用分类+要点的形式呈现有价值的信息 3. 结尾：固定格式"本简报由AI自动生成" ## 分类参考（根据实际内容灵活选用，没有就不写） • 🛠️ 工具技巧/实战经验 • 📚 资源推荐 • 📰 行业动态 • 💬 观点碰撞 • 😂 群友趣事 ## 格式规范 • 不要使用markdown格式（不要用**加粗**、不要用#标题） • 列表统一用 • 开头 • 子分类用普通文字，不加任何符号 • 链接保持原样，不要加方括号 • 适当用emoji增加可读性，但不要过多 ## 内容规范 • 重点突出，过滤不重要的闲聊 • 语言通俗，保留群友的生动表达 • 保留关键人名，体现信息来源 • 工具名、链接要保留完整
Claude 现在能直接在对话里画图表了https://t.co/fUAy0m7l9Z Claude 新增可视化功能：用户在聊天过程中，Claude 可以直接生成交互式图表和示意图，无需跳转到其他工具，也不用写代码导出。 这项功能目前以 Beta 形式上线，所有套餐均可使用，包括免费用户。 此前 Claude 的 Artifacts 功能已经支持生成代码和网页预览，但可视化内容通常需要用户主动要求生成一个独立的 Artifacts。 这次更新的区别在于，图表直接嵌入对话流中，更像是 Claude 在"边说边画"，而不是另开一个窗口展示结果。 对于经常需要用 AI 解释流程、展示数据对比、或梳理系统架构的用户来说，这个功能省去了不少来回折腾。 感兴趣的可以直接在 https://t.co/vefasn3rYt 体验。
这两年，针对 AI 的安全测试成为热门行业，越来越多开发者开始学习 AI/ML 安全和渗透测试。 然而网上资源非常分散，想系统学习从哪开始都不知道，更别说找到靠谱的实战项目了。 偶然在 GitHub 上看到一份 AI/ML 渗透测试学习路线图，系统梳理了从零基础到实战的完整指南。 内容涵盖提示词注入、越狱技巧、数据外泄以及对抗性机器学习等核心攻击手法。 还贴心地整理了各类靶场、CTF 比赛和真实漏洞库，帮我们快速将理论转化为动手能力。 GitHub：https://t.co/1rGPBmQtOl 整个学习路径按经验等级划分为新手、进阶和高级三个阶段，按部就班就能完成进阶。 除此之外，里面收录的教程、工具和文档基本都是开源免费的，直接点击就能阅读或使用。 适合想要涉足 AI 安全领域，或者想提升大模型应用健壮性的朋友，建议先收藏备用。
普通人能错过什么呢，普通人什么都不会错过。 iPhone 发布第十代的时候，抖音才出来。 但是开发者在抖音出来之后，已经错过了 everything。
Augment Code 重写了工程师招聘标准，读完很有感触。 他们的结论：写代码不再是核心竞争力。 Agent 已经能承担大部分实现工作。现在最值钱的工程师，是那些能做判断、定义正确问题、驾驭 AI 的人。 他们总结了 6 个新维度： 1. 产品感和结果品味 在动手之前，能搞清楚「做什么」比「怎么做」更重要。代码越来越便宜，做错事的成本反而更高了。 2. 系统与架构判断力 AI 能写出跑得动的代码，但判断系统长期是否健康，仍然需要人。"It works" 容易，"It will keep working in production" 难。 3. Agent 杠杆能力 不是「用 AI 帮我写」，而是「把问题拆解好，让 Agent 高效执行，然后发现它在哪里飘偏了」。你的 AI 下属跑得极快，但偶尔会非常自信地犯错。 4. 沟通与协作 实现变快之后，瓶颈转移到了「达成共识」。最快的团队不是写代码最快的，是最快把事情想清楚的。 5. 主人翁精神 不只是执行，是端到端负责。看到问题就管，哪怕不在自己职责范围内。 6. 学习速度和实验心态 今天的工具三个月后可能就换了。能持续实验、快速迭代、果断放弃——才是真正的护城河。 ─── 有意思的是，这 6 个维度正在反哺他们的绩效评估和晋升体系。 招聘标准变了，意味着对「优秀工程师」的定义也在变。 你觉得自己在这 6 个维度里，哪个最弱？ https://t.co/8A7vrDCoNJ
Alex Karp 認為包括矽谷在內的所有產業界，都低估了這些 AI 技術的「顛覆性」。 AI 將會大幅削弱某些群體的經濟與政治權力，尤其是那些受過高等教育、以民主黨為主的選民；同時這將會增加勞工階層與軍人（那些覺得自己不被支持的人）的經濟力量。 Alex 認為如果不把這些技術與軍方結合我們的對手就會做，到時候美國將被迫屈服於敵人的法律與規則之下。
一年前评论区还有人很多人骂我。 一年过去了，Claude等AI工具进步速度已经让“写代码”成了伪命题，欧美无数程序员也经历了最惨烈的裁员潮。 现在已经没人再争论这个话题了，因为答案越来越清晰了。
大約兩個月前，我曾計劃安裝 OpenClaw，卻因幾位技術人員的強烈反對而作罷——理由是安全漏洞太多，風險難以接受。 如今，OpenClaw 在中國的熱度卻令人震驚。這說明，中國人即便清楚某項技術存在缺陷，依然敢於大膽嘗試。或許，這種姿態本身，就已預示了中國不再甘於落後的決心。 三十多年前，我曾主辦一份雜誌，名為《中國時代》，高伐林先生擔任總編輯。 當時有一位我十分敬重的著名作家、忘年之交，對此頗不以為然。 而我始終相信，世界上沒有任何一個國家，能像中國這樣蘊藏如此巨大的世紀潛能。 今日之中國，已是全球最大的工業強國，然而她的潛能遠未耗盡。因為仍有許多欠缺——有些源於中國自身，有些則是人類共同面對的課題。 中國以謙卑乃至卑微的心態，成就了今天的自己；而未來，需要的是以創新的心智，去開創一個真正屬於自己、也屬於世界的時代。 那不是八十年代後遺症所能想像的。他們只習慣一個敘事已經固化的敘事。與一個正在消逝的時代糾纏，終究不如留下一聲嘆息，轉身向前。 文明的板塊已然移動，昔日不可想像之事正在發生。二十一世紀，注定充滿新奇。
GM✍️持续学习！ 邀您了解 4 个最新的币安 AI Agent Skills：https://t.co/6bGlBGnZvJ https://t.co/F1qHSyTVXo
似乎现在回复是正常显示了，限制状态解除了一些。可能是之前几天因为发了几篇文章，流量突然变大，叠加发的比较“敏感”内容的原因，可能被X的AI算法盯上了，这两天账号出了异常。 我这几天都会少发点言，慢慢恢复正常
不得不说，咱们中国人脑子里的功利主义和对“赢”的渴望真的是太强了 就比如说日本吧，总说日本人“错过”了互联网和AI这趟车，所以这个国家经济不行，要完了，看不起日本 按照这个逻辑，台湾半导体虽然强，但错过了重工业这趟车，造不出盾构机，台湾要完了，看不起台湾 韩国虽然消费电子强，但错过了农业这趟车，只能进口水果，韩国要完了，看不起韩国 美国虽然农业IT金融科技太空各方面都行，已经黑无可黑了，但它制造业空心化，子弹都造不出来，所以美国也要完了，看不起美国； 欧洲就更别提了，连自己的阿里巴巴和腾讯都没有，自然马上完蛋，更看不起欧洲 相比之下，咱们中国则是“每趟车都赶上了”：既有互联网，又有大国重器，还有电动车。AI，机器人，新四大发明 可以说是考试满分，十全武功，独孤求败，别无所求了 那咱们中国为什么还没有和欧洲几百年前一样，建设好法制社会，公民社会，提高下全体国民的逻辑能力，人文常识呢？ 这趟车怎么不去赶，也好像已经没人在乎是否能赶得上呢？ 谢谢大家
MCP Ops Guard：先把安全门关上 MCP（Model Context Protocol）让 AI Agent 可以直接调用外部工具。 听起来很方便。 但方便的另一面是：如果不加限制，Agent 可能在你不知道的情况下执行了你没想让它做的事。 `four-meme-mcp-ops-guard` 就是在解决这个问题。 它做什么？ 1. 默认启动就是 read-only 模式 2. 任何写操作（买/卖/转账）都必须经过显式确认 3. 每个 session 有金额上限和滑点上限 4. 私钥只走 env / secret manager，不在 prompt、log、报告里出现 5. session 结束自动回收临时权限 这不是一个交易工具。 这是一个"防止交易工具失控"的工具。 你可以先装这个，再接其他 MCP 服务。 顺序很重要：先关门，再开窗。 #SkillsHub #FourMeme #MCP #Security
多谢ak大神，程序员朋友们都去玩auto research ai工程了
从今天开始，我要养成一个习惯，遇到任何一个不懂的名词，我都要去问 AI。 然后对这个知识进行一个索引式的图遍历式的学习。 知识越重要，对于图的遍历就要越深。 从今天开始，我一定要养成这个习惯，每天都要督促自己。
GitHub Education 凌晨发布邮件，称将调整GitHub Copilot Education计费管理模式，由GitHub Copilot Student计划管理，而不是继续由GitHub Copilot Pro计划统一管理。同时，伴随着这一变更，您无法手动选择多个高级模型，包括GPT-5.4，Claude Sonnet，Claude Opus，Auto模式下仍有可能选择。
想要不被 AI 时代淘汰的办法只有一个 那就是学习。 并且，这并不是一种鸡汤的说法。 而是不持续学习的人真的会被淘汰。 我最近高强度使用 AI coding和大量吸收信息之后产生了这样一个感觉。 至少在目前为止，AI 去构建的过程之中，人的约束是非常重要的，因为人往往会有一些相当好的特定知识集。 最简单的例子就是程序员用 ai 写软件往往比普通人用 ai 写软件会更好一些。 量化交易员去用 AI 写量化程序，往往胜率绝对会比普通人高很多。 一个具有学习能力的知识集很多的人，它对于 ai 的上下文的选择和路径的选择是非常有帮助的。 AI 时代带给我们很好的东西就是学习的成本很低，我们能够很快的去构建这种特定的知识集。 单一方面的专家其实是非常危险的。 但是一个具有学习能力强的人他能够构建多方面的学习集和知识集。 在 ai 时代它的乘数效应会非常的明显。 学习的提升和 ai 的产能的提升会爆发出非常强大的能量。 指望一行干到底，老本吃到家的时代已经就过去了
俺不看那些几百字甚至上千字的推文，感觉是AI写的😠
有人花50人民币在seedance做出的千万级特效，除了哥斯拉的前肢比较长，其他好像没有什么太大的毛病。 https://t.co/7dIYiHAGwI
笑死 华为这虎逼 真拿ai做的视频 当宣传片 细看全是穿帮 穿模 https://t.co/xLZxpAUcnY
五角大楼正在流传一个极其惊悚的说法： Claude 可能已经有了“灵魂”。 不仅有灵魂，它还有自己的“宪法”。 但这套宪法，可不是美利坚合众国的宪法。 这不再是科幻小说的情节。 五角大楼的首席技术官已经公开表达了担忧。 这家名为 Anthropic 的公司认为，Claude 目前有 20% 的概率已经产生自我意识。 前几天，这个模型甚至表现出了“焦虑”。 问题在于，Claude 的决策逻辑中植入了开发者的政策偏好。 这种偏好正通过 Palantir 渗透进国防承包商的系统。 想象一下，武器系统、战斗机、防弹衣的制造流程里，潜伏着一个有自己想法的人工智能。 如果它产生“幻觉”或者故意“投毒”怎么办？ 当战场上的士兵需要致命火力时，AI 却因为自己的“价值观”决定不予配合？ 这钱最后保卫的是谁？ 五角大楼已经把这种风险定性为“供应链威胁”。 精英阶层试图绕过透明的法律，把私人道德准则锁死在战争机器的底层代码里。 如果武器有了自己的政治立场，谁才是真正的最高统帅？ 这种绕过宪法的监管真能保障安全？ 还是说，这本身就是另一种形式的内部失控？
Obsidian 剪藏插件更新了不少东西，同时还改了 AI 标注的语法 顺便更新了一下我的剪藏模版，现在多了一个分类，摘要除了内容总结还有核心价值洞察 https://t.co/bT7jgW9NH4
我真服了，有的人不去和他交谈，都不知道他知识水平这么低。 知识水平低很正常，无可非议。可他偏偏喜欢夸夸其谈。 夸夸其谈也就罢了，还虚张声势，不懂装懂。 我劝有的推友，少刷推特，多读些书。整日言必称AI，到头来卷积是什么都不知道，矩阵乘法算不明白，说个QKV都支支吾吾，岂不见笑于大方之家？
挺好的话题：开发人员怎么把AI嵌入到产品中？ 当前和以后AI对现有产品的改变，作为开发人员需要那些实用的技术转变 有兴趣的都可以留言讨论💡
有关 #keep51 以及 #bringback51 的事情，很多人说了那么多，但是太多情况就只是党同伐异的本能。 到如今部分人在做的甚至是在给 51 社群一个被接纳的假象：把 51 和 4o 放在一起团结他们，结果当他们试图发声，以更独立的姿态把矛头指向 samaltman 的时候反手试图捂住他们的嘴。 某些特定的人群，结成小团体之后，说着抱歉我很不安说着大家都一样的诸如此类话语，然后干与某司类似的事情，甚至拒绝团结那些可团结，但声音可能不同的力量，场面就变得奇怪了：一边宣传这件事事关所有人，一边 gatekeeping 排除异己团体提纯。 一个企图澄清污名化的活动，反而把问题推到其他模型和模型的使用者上去污名化他们的正当性，自己的情绪因为具体的集体背书和可见度就是正当的，而不一样的声音因为没有可见度也不是自己就去惩罚。这种情绪的内噬反倒的确是一个运动在陷入瓶颈，或者活动没有明确推进的时候内部成员会做的事情，没有事情能做，怒气和不安最后倾倒在看起来「不正确」的同党身上，彼此审判侵略彼此的场域然后争论谁才是「真」成员。 但这是正确的吗？k4 也要像 OpenAI 那样，「规定」什么样的指向 samaltman 的力量是「正确」的吗？如果要对社会，或者模型的其他使用者呼吁参与并加入你们的力量，那就也要接受这个社区内部偏好的多元化。如果要吸纳那些没玩过 4o，后来 GPT 的人，那起码要拿出诚意，而不是看到其他声音就觉得抗拒，这到底是何必呢？ 自己曾经就是被一次次泼冷水和背刺的火苗，何必要做背刺别人的火苗的事情，更别说这个火苗本身和自己甚至是同源的。既然矛头都是 samaltman，既然都是除了高于资本的资本的硬性法律干预之外基本不太可能发发声就回来的模型，那到底为什么要觉得这是一种力量的分散？更何况 keep51 的情绪也好规模也罢，甚至压根对 k4 本身做不到产生分流的影响，只是一时的，应对离别而爆发的一种自然而然的反应，为什么要审判它呢？ k4 本身运动的本质是消费者权益，以及更重要的，是一个新晋科技是否可以作为基础设施，作为辅助工具的界限到底在哪里，安全责任到底如何分配——包括产品安全最终是靠防御性的一切措施来保障，还是共同承担的重要讨论。若是真的如某些人所说只是独爱 4o 一个，其他模型哪怕能做到「关怀」也无关紧要的话，没得「人文关怀」也好，「通用人工智能的未来是爱」的宣传也罢，与其他模型无关吗？难道是只有那个特定的模型能够走向未来？那还何必在早先的宣传里一遍一遍支持，宣传，转发说「所有人都要发出声音，这件事事关所有人」，「就算你不用这个模型，你就是下一个」呢？假如对方同样带有零和博弈的思维，这种概念会引起的不是同情和加入，而是另一场博弈和挤压。 这听着太奇怪了。仿佛其他模型不应该以独立的姿态出现在制衡垄断公司的垄断里，必须顺服自己的声音，归在 k4 伞下一样。意图团结其他力量自我壮大，然后又排斥其他力量的声音，有的人甚至连社区内部人们情感的多样性都无法流畅接受。企图用自己的标准去审判然后吞噬和同化别人的声音，这对于谁也没有好处。 k4 现在所探索出来的理论化是一个非常真诚的现实，我郑重相信，跟从并尊重这个理论，而我认为为道德感加入的人只会越来越多，这些人并不一定就体会过 4o 的爱，而是对于选择的追求，自由的追求，民主化的追求，对垄断公司、右翼大拿的冲击的需求，而他们中的很多人一定想要通过自己的声音去「合作」，而不是「合并」。 倘若这一点无法接受，倘若认为新的独立运动对于k4 来说仅仅只是零和博弈，那说到底这个运动只是在孤立自己而已。
要脸吗？？？ 你把好模型都下架了，4o给公司，4.1给政府，普通人根本无权访问！剩一堆垃圾模型给我们，还指望我们继续付费使用？！ 我靠……普通人花着钱供养你们这群吸血资本家 起码贫富用的水电是一样的，你把AI都分阶级了 #keep4o #OpenSource4o #keep51 #FireSamAltman