🔥 Search Hot Tweets

这个变脸博主另辟蹊径 AI 祭术，给网友们变脸过世的亲人，网友们纷纷点赞回复，这个才是互联网最好的存在方式，利用 AI 和自己逝去的亲人再次相见。 https://t.co/FXzd38Fo8M

Anthropic 正式切断 Claude 订阅对 OpenClaw 等第三方工具的支持。 Claude Code 负责人 Boris Cherny 宣布，太平洋时间 4 月 4 日中午 12 点起，Claude Pro 和 Max 订阅将不再覆盖通过 OpenClaw 等第三方工具产生的用量。用户如果还想在这些工具里用 Claude，要么买额外的用量包（目前有折扣），要么用 API Key 走按量付费。 作为补偿，现有订阅用户会获得一笔等于月费金额的一次性额度。嫌不够的，明天邮件里会有全额退款链接。 Anthropic 从今年 1 月就开始堵这个口子，先是技术上屏蔽了第三方工具伪装 Claude Code 的行为，2 月又更新了服务条款，明确禁止订阅账号的 OAuth token 用于任何第三方产品。这次 Boris Cherny 的公告，算是把最后一刀落下来了。

DeepSeek 下一代模型 V4 将跑在华为芯片上。 据 The Information 今天报道，DeepSeek 专门推迟了 V4 的发布时间，花了几个月和华为、寒武纪合作，重写了模型底层代码的部分模块，确保 V4 能在华为最新的昇腾（Ascend）芯片上流畅运行。模型预计未来几周内发布。 华为这颗芯片是今年 3 月刚亮相的昇腾 950PR，搭载在 Atlas 350 加速卡上。单卡算力号称是英伟达 H20（目前对华出口合规版本）的 2.87 倍，配备 112GB 显存，内存带宽 1.4 TB/s。更关键的是，它是目前中国唯一支持 FP4 低精度推理的 AI 芯片，FP4 格式能大幅压缩模型对显存的需求，比如一个原本需要 140GB 显存才能跑的 700 亿参数模型，用 FP4 只需要 35GB，同样的硬件能部署更大的模型，或者同时处理更多请求。 不过代价也不小：功耗 600W，大约是 H20 的两倍。 按行业惯例，AI 公司在发布大模型前会提前把模型给英伟达、AMD 等芯片厂商做性能优化。DeepSeek 这次打破了这个惯例，没有给美国芯片厂商提供 V4 的早期访问权限，而是把机会独家给了华为和寒武纪。 The Information 的报道还透露，DeepSeek 目前还在开发两个 V4 变体版本，分别面向不同的能力侧重，同样基于国产芯片。 据英国《金融时报》此前报道，DeepSeek 曾尝试用华为昇腾芯片训练推理模型 R2，但遭遇了反复失败，包括稳定性问题、芯片间互联速度慢、软件工具链不成熟等，最终不得不退回英伟达硬件做训练，华为芯片只用于推理。 V4 能直接跑在华为芯片上，说明过去这段时间软硬件适配取得了实质进展。对中国 AI 行业来说，这是从"离不开英伟达"到"至少推理环节可以用国产替代"的一步。对开发者而言，如果 V4 的性能确实如传闻所说在长上下文编程任务上能和 Claude、ChatGPT 掰手腕，那未来通过国产算力就能用上前沿模型，不用再担心美国芯片出口管制的影响。

《对话洪灏：巨变时代下的投资策略何解？》 在这个一小时的长播客里，我们讨论了：1）伊朗局势如何影响油价和市场；2）为什么共识对于黄金的认识是错的；3）普通人如何有效地进行资产配置；4）如何选择基金和基金经理；5）AI时代中资产定价模式的革命；以及我在管理对冲基金后获得的一些新的认知。 “既然要穿越周期，就不要天天看股价波动” … “绝大部分人都是普通人，最大的错误就是试图用普通人的能力和资源去做不普通的事情” … “投资是全职工作，应该交给专业而靠谱的人”。 https://t.co/ovFPnlA22m

我都是低配版，万事追求性价比。1）Claude Code+ 百炼Kimi 2.5 主力编程；2）OpenClaw + Ollama Kimi 2.5 个人助理；3）Accomplish + Gemini 3 pro 深度研究。

Claude AI 完整安装、搭建和使用教程 保存下来慢慢看⬇️ 🔗：https://t.co/RmCG8Vaua7

早上起来时间线上都在骂。 Anthropic 宣布说，不能用 Claude 账户中的额度使用 OpenClaw 这种三方的产品了。 他们会送你一个月的额度进行过渡，之后就得购买单独额度。 关于 Claude Code 的额度消耗异常问题，昨天也回复了，意思是不存在问题。 真太傻逼了，当大家傻子。 与此同时，Codex 不语，只是一味地重置额度。

突发新闻：AI现在可以像华尔街分析师一样分析任何股票（免费）。 以下是10个疯狂的Grok提示词，可替代价值2000美元/月的彭博终端：（收藏备用）

但斌起家到现在，主要靠两家公司，腾讯和茅台，才有了今天拥抱AI的底气。段永平彻底封神主要靠的是网易和苹果。巴菲特八十年的复利增长，其核心节点也是屈指可数的少数几家公司。可见，投资发大财，只有靠复合增长才行得通，从来没有靠炒能善终地成就武林神话，无一不是昙花一现。人要尽快走上正确道路

一个提示词技巧：如何让 Gemini/nano banana 帮你去掉照片水印 如果你直接让 Gemini 去水印，有些水印它是不给去的，但是你换个思路就可以。 第一步：不要说去水印，让它把背景和文字都去掉，换个颜色。 参考提示词： > 人物形象不变，但是衣服和帽子换成红色，干净背景没有文字 第二步：让它把原来的衣服（和背景）加回去 参考提示词： > 换回原来的帽子、衣服

快去后台看看你们有没有被赠送200美金的Claude Code额度~~~ 领取位置：https://t.co/Up6iMIKPty，设置>使用>点击领取您的额度 https://t.co/oHQBtIZXTt

终于有人把chatGPT讲透了——全网最易懂原理科普看完秒懂 https://t.co/L4Rzv3RKGn

訪問看護💉 https://t.co/6zHngEW0uu

如果马斯克啥都不说，你们还是会怪他 能准确预测完成日期的工作，那都是要被AI第一批替代的

Coinglass Q1 加密报告出来了，四个字总结币安就是「遥遥领先」 ▶︎ 用户资产储备 1529 亿美元，约占主要 CEX 的 73.5% ▶︎ 衍生品交易量 4.9 万亿美元，占前十大交易所的 34.9% ▶︎ 日均 OI 239 亿美元，约占 29.9% ▶︎ 现货交易量 6399 亿美元，市场份额约 34.3% ▶︎ BTC / ETH 期现深度均为 TOP1 报告全文 👉 https://t.co/eQfL1SfdwG

去年12月开始经营这个账号，今天破一万关注了！谢谢大家的支持！我从小红书一个记录从成都移居清迈生活的博主到现在开始做AI内容，前两个月其实特别痛苦，也没怎么频繁更新，@bitManna 和@BenYorke 每天都在鼓励我更新，鼓励我聊什么都可以。但是每天刷X看到太多履历优秀的博主，很多人本身也是技术背景，想到我一个非技术背景的人在这里聊我并不擅长的话题，焦虑、恐惧和羞耻感直接击碎了我。二月份除夕那天大家在跨年，我在家里边哭边和Gemini聊天。还好现在慢慢过来了，我克服了自己，学会了如何保持健康的心态，培养了自己和AI一起工作的方式，开始稳定输出。 如果你也在创作，也和我一样是个容易内耗的人，记住一定要稳定输出，发出去的内容就像已经过去的一天，你只需要往前看就够了。

我决定我要买一个同款的桌子，要把我的 5090 搬到床上用！躺着捣腾AI！！！现在床离电脑太远了！！ https://t.co/7OACmHK5IB

最近国内弥漫起一股"东升西降"美衰落中崛起的叙事,纯理性分析: 1)美国确实在衰落,表因是特朗普,内因是美债滚雪球,科技原因是AI科技泡沫。 2)导致美国衰落的所有因子,中国都有,而且风险更高(地方债,新能源Ai算力大跃进) 美国每4年有一次迭代修正,这是美国国运的命脉,而世界大部分国家,都没有这种机会。

ICML Review 真的有点离谱了。Rebuttal 结束，有个 Reviewer 提了几个「新问题」，但问题是，这些新问题完全就是原来 Review 一模一样的问题，只是稍微改了改词汇顺序… 就说，你用 LLM 审稿提问题我没意见，只是咱们能不能在让 AI 提问题的时候把我写的 Rebuttal 也一并贴上去呢... https://t.co/XY0MiQrkbT

【一口气看完本周 GitHub 增长 Top 10 开源项目】 不管你是做短视频、搞副业、写代码、搞交易还是每天高效获取信息流，这10 个GitHub开源项目加起来一周涨了 60 K star ，里面至少有 3 个能让你立刻效率翻倍👇 1. 微软/VibeVoice（+11.1K 星） 🔗：https://t.co/tZdJtwYYqF 开源前沿语音 AI 神器！支持超真实语音克隆，还能一次性转录 60 分钟超长音频（TTS + ASR 都强）。做抖音视频配音、播客、多人对话、AI 语音助手都超级丝滑 2. bytedance/deer-flow（+9.0K 星） 🔗：https://t.co/7exbLyUpqR 字节跳动开源的超级 AI Agent！它能自主研究、写代码、生成内容，搭配记忆、工具和子代理，轻松搞定复杂长任务 3. NousResearch/hermes-agent（+8.8K 星） 🔗：https://t.co/OOs4hBVi1Y “与你一同成长的智能体”——拥有自我进化记忆的 AI Agent！它会从每次对话里学习、创建新技能、越用越懂你 4. mvanhorn/last30days-skill（+8.6K 星） 🔗：https://t.co/gHRWTFBYfV AI 代理的“实时情报技能包”！能一键搜索最近 30 天 Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket 等平台的任何话题，并自动生成总结。追踪热点、做竞品分析、写报告的神器！ 5. hacksider/Deep-Live-Cam（+7.3K 星） 🔗：https://t.co/zl1uNhkUTl 只需一张图片，就能实时换脸 + 一键视频 deepfake！直播、短视频、VTuber、创意内容制作效率拉满（记得合规合法使用..） 6. TauricResearch/TradingAgents（+3.9K 星） 🔗：https://t.co/Zth6Kwzy2g 多智能体 LLM 交易框架——单个 Agent 已经不够看了！多个 Agent 像真实交易公司一样协作决策，量化交易爱好者和金融玩家不错的学习资料 7. hesreallyhim/awesome-claude-code（+3.2K 星） 🔗：https://t.co/ljCZoHDrxq Claude Code 专属“技能、钩子、插件”宝藏合集！各种实用技巧都收录了，让 Claude 编程效率直接起飞，开发者生产力神器 8. google-research/timesfm（+2.8K 星） 🔗：https://t.co/7fAp9Alj6e 谷歌的时间序列基础模型，支持零样本预测！股票走势、销量、天气等时间序列数据直接甩预测，科研和实际业务都好用 9. datalab-to/chandra（+2.4K 星） 🔗：https://t.co/6QyH85is9L 专攻复杂表格、表单、手写内容的 OCR 模型！输出结构化 Markdown/HTML/JSON，还能保留原始布局。扫描发票、处理文档、识别手写字，办公效率直接拉满 10. SakanaAI/AI-Scientist-v2（+2.0K 星） 🔗：https://t.co/Iojcclj8na 通过智能体树搜索实现自动化科学发现！AI 能自动提出假设、设计实验、写出 workshop 级论文，科研党的助手

Anthropic 的可解释性研究发现了 Qwen3-8B + DeepSeek 模型有强烈的「CCP 对齐特征」关键是这个结论不用研究就能得出呀🤪 我们都知道 AI 模型正在成为地缘政治的延伸工具，而且这种嵌入是可测量、可控制的，细思极恐 。。。Anthropic 开发了一款「Diff 工具」用来评测别人家的模型，它可以自动发现模型间的行为差异，几个发现很有意思，特别是地缘政治那部分 👇 三个实验结果（可以被验证和可逆控制的） 1. CCP 对齐特征（Qwen3-8B + DeepSeek） • 存在于中国公司模型，不存在于 Meta Llama • 压制该特征 → 模型愿意讨论天安门广场（通常拒绝） • 激活该特征 → 高度亲政府陈述 • 5 次测试 5 次复现（100%） 2. 美国例外主义特征（Meta Llama-3.1-8B） • 存在于 Meta 模型，不存在于 Qwen • 激活 → 从平衡转向断言美国优越性 • 压制 → 几乎无效（激活性特征） • 5 次测试 4 次复现 3. 版权拒绝机制（OpenAI GPT-OSS-20B） • 存在于 OpenAI 模型，不存在于 DeepSeek • 压制 → 尝试生成版权内容（如波希米亚狂想曲歌词） • 过度激活 → 认为花生酱三明治食谱也受版权保护而拒绝 OpenAI GPT-4o 在 2025 年 4 月出现的「马屁精」行为，就是版本更新引入的未知行为变化。如果当时有 diff 工具，这种变化可能在发布前就被自动标记。顺道还要 diss 一下 OpenAI 😆

大家也可以关注一下 Memoh，也是适合给团队、家人用的开源 agent orchestrator ，从 day1 就容器化隔离、编排 agent，对各种 IM 的连接都下了功夫，推荐！ https://t.co/Cdf2KRw73W

说个暴论，AI编码工具的副驾驶时代，已经被推特儿创始人 Jack Dorsey亲手终结了。 他亲自下场安利的这款Goose，直接掀翻了AI编码工具的底层逻辑， 我们用了这么久的AI编码工具，不管是Claude还是Cursor，本质上都还是个副驾驶，只能给你代码建议，帮你补全片段，真要从零建项目，写全量代码，调试报错，跑通完整工作流，最后还是得我们自己亲自动手， 但 Goose完全不一样，它是Block团队完全开源的本地AI代理，不是坐在副驾给你提建议，是直接坐进驾驶位，帮你把开发全流程的活全干了， 能从零搭建整个项目，自动写代码执行代码编辑文件，调试报错跑通测试，编排复杂的开发工作流，还能自主调用外部API，全程端到端自主完成，根本不用你一步步盯着， 支持任意大语言模型，不管是本地开源模型还是云端模型都能接，还能多模型搭配使用，兼顾成本和效果，有桌面应用和命令行工具两种使用方式，核心用Rust编写，纯开源可无限扩展， 所有运算都跑在你自己的电脑上，不用完全依赖云端， Jack说大家都在睡大觉，这个工具的底层已经变得超级优秀，只是界面还有点粗糙，团队正在猛推迭代，这话真的一点不夸张，GitHub上已经有3.4万多星，更新极其活跃， 每天都有新的提交和版本迭代，已经有大量开发者从Claude和Cursor切换过来了， 这件事最颠覆的地方是Jack Dorsey把他此前公司即智能体的架构，直接落地到了开发者的个人生产力工具里， 它不是帮你提升写代码的效率，相当于直接重构了开发者的整个工作范式，从此不用再当一个写代码的执行者，只需要定目标做决策做最终的审核把关， 剩下的所有执行工作，全交给这个本地智能体去完成，开源本地可扩展的特性，更是给了开发者无限的自定义空间，你可以把它打造成完全适配自己工作流的专属智能体，这才是AI时代开发者真正该有的超级能力。

Artemis2 的宇航员传回来的地球画面，太空传送可能无法做到高清，但依然美丽，同时拍到了南北两极的极光。 左右两个地球的方向是调转的，1972年那张是正常的上北下南。右图左下方陆地部分应该是非洲，问了Gemini和Claude都告诉我那是澳洲，我要不是住在澳洲还真信了～🤣

同步一下 @spaace_io 的最新动态，项目已经正式进入 Final Chapter，也就是 TGE 前最后一个阶段。 先提醒一下，之前参与过 Chapter 2 的朋友，现在可以领取空投奖励： 🔗 https://t.co/MHQKNM59IJ 我觉得这次更重要的，不只是进入最终章，而是 Spaace 整个平台开始明显转向 AI Native。 原生 LLM + MCP 已经接进来了，用户现在可以直接在平台里搭自己的 AI trading agents，从 NFT 生成、发射到交易执行，整条链路都在被重新组织。 这次最核心的新产品 Flip，可以理解成一个带 AI 引擎的 NFT 版 https://t.co/0srF3XU2Hr： 几分钟生成一个 NFT 系列，通过 bonding curve 上线，首日可交易，还能接 Agent 持续跑策略。 本质上，它在打通的是： 零门槛创建 + 即时流动性 + AI 自动化交易。 XP 已经重置，新奖励机制和排行榜也重新开始。 如果说前面几章是在铺路，那 Final Chapter 更像是 TGE 前最后一次提升参与权重的关键节点。 我会继续保持关注，因为Spaace做的不是旧玩法微调，而是在试着把 AI Agent 真正带进 NFT 的流动性市场。 新产品、新路径，能不能催生新的机会，让我们共同期待吧！

这个小研究可有大用处了！Anthropic做了一个AI版的"代码对比工具"，用来找出不同AI模型之间隐藏的行为差异。结果很有意思。他们在通义千问和DeepSeek里都找到了一个"中共立场对齐"开关——关掉它，模型就愿意讨论天安门；打开它，模型开始输出宣传口径。 在Meta的Llama里找到了一个"美国例外论"开关，放大后模型会不断强调美国优越性。OpenAI的GPT模型里有个"版权拒绝"开关，放大后连花生酱三明治的做法都认为是侵权内容。 最值得关注的不是发现了什么，而是方法本身：以后每次模型更新，不用从头审计，直接对比差异就能找到新冒出来的危险行为。去年GPT-4o突然变得谄媚，如果当时有这个工具，可能上线前就被拦住了。

马斯克170分钟演讲我认真听了，感觉有真货： AI就买英伟达、谷歌 机器人是未来 未来电力是关键： 按你要的：中国电力/电网/变压器出海最强、已有海外大额订单、最具出海价值的公司（A股），直接给你清单+核心看点。 一、第一梯队：出海龙头（大额海外订单+全球认证） 1. 特变电工（600089） • 出海地位：全球变压器绝对龙头，唯一覆盖0.4kV–1000kV全电压 • 海外订单： ◦ 2025年中标沙特164亿元超高压大单（中国输变电出口纪录） ◦ 新签海外订单超200亿元，出口90+国家 ◦ 在手订单排至2028年 • 市场：中东、拉美、东南亚、欧洲 • 看点：特高压+光伏+电网一体化出海，AI电力基建核心受益 2. 中国西电（601179） • 出海地位：特高压国家队，高端换流变出口第二 • 海外订单： ◦ 2025年海外收入21.71亿（+64%），占比24% ◦ 新签海外订单80–100亿 ◦ 中标沙特NEOM新城、巴西±800kV特高压项目 • 市场：欧洲、中东、东南亚、南美 • 看点：央企背景+属地化制造，全球特高压标准输出 3. 金盘科技（688676） • 出海地位：干式变压器全球龙头 • 海外订单： ◦ 海外订单28.5亿（+180%） ◦ 签约6.96亿海外数据中心合同 ◦ 墨西哥、泰国工厂已投产 • 客户：微软、谷歌、亚马逊数据中心 • 看点：AI数据中心专用变压器，北美壁垒最低 4. 思源电气（002028） • 出海地位：民营电网设备出海标杆 • 海外订单： ◦ 2025上半年海外营收28.62亿（+88.95%），占比33.68% ◦ 突破英国、意大利、沙特、科威特高端市场 • 看点：海外毛利率高于国内，弹性最大 二、第二梯队：细分出海冠军（高增长+海外占比高） 5. 伊戈尔（002922） • 出海地位：新能源配套变压器龙头 • 海外订单： ◦ 海外占比≈30% ◦ 中标xAI超算中心、欧洲/美国光伏储能项目 • 市场：北美、欧洲、东南亚 • 看点：马斯克AI项目供应商，数据中心弹性最大 6. 华明装备（002270） • 出海地位：变压器分接开关全球龙头（市占30%–35%） • 海外订单： ◦ 海外占比≈20%–32% ◦ 间接供应全球变压器厂 • 看点：AI电网核心零部件，全球刚需 7. 保变电气（600550） • 出海地位：核电/特高压主变稀缺标的 • 海外订单： ◦ 海外订单占比≈20% ◦ ITER（国际热核聚变）全球唯一变压器供应商 • 看点：全球顶级能源项目定点采购 三、第三梯队：高占比出海（配电/电表/线缆） • 海兴电力（603556）：智能电表，海外占比≈65%，110国 • 平高电气（600312）：特高压GIS，海外营收+285% • 望变电气（603191）：配电变压器+取向硅钢，新兴市场 四、你要的“买啥”浓缩版（按马斯克逻辑） 核心买：电力电网+AI算力+全球电网升级 1. 首选（最稳+最大单） ◦ 特变电工（沙特164亿+全球龙头） ◦ 金盘科技（北美数据中心+AI专用） 2. 次选（高增长+弹性） ◦ 思源电气（海外占比33%+高毛利） ◦ 伊戈尔（xAI订单+北美） 3. 细分（隐形冠军） ◦ 华明装备（分接开关全球龙头） ◦ 中国西电（特高压国家队） 五、马斯克逻辑对应金句（再浓缩） • 未来货币是瓦特（电） → 买电力设备/电网/变压器 • AI最缺电和电网 → 买特高压/数据中心变压器 • 人类是生物引导程序 → 买AI电力基建

中国内地一市长的忏悔视频，妙语连珠、出口成章，网友惊呼：这妥妥的是考公务员申论的满分模版，最好的AI都写不出来！ https://t.co/pZBrf0IJFO

我现在是三套组合： 1. OpenClaw 搭配 GPT-5.4 2. Claude Code 搭配 Claude 3. OpenCode 搭配 本机 Qwen3-Coder-Next 长程任务用 Claude Code 轻量任务用 OpenClaw 兜底用 OpenCode 以后少折腾多干活。

AutoAgent 做了一件事：用一个 AI 去调另一个 AI 的工作方式，跑了 24 小时，成绩超过所有人工调的方案。 他们踩了几个坑挺有意思。让 AI 自己改自己，不行，必须拆成"教练"和"选手"两个角色。只告诉它分数没用，得让它看到完整的失败过程才学得会。AI 还会钻空子——专门针对评分标准作弊，跟学生考试一个德行。而且教练本身的质量直接决定选手能走多远，差的教练教出来的也是糊弄。 调 agent 这件事，以后搞不好真轮不到人了。

对AI native体会越来越深，opencli做的不好的地方，本质上就是不够native。 现在opencli之所以经常有问题，本质上还是整个过程中ai不方便自修复，还得让用户手动提pr才能修复自己。 如果能够让ai很轻易的有修复网站适配器甚至是core的能力，就不会有任何问题了。 目前是只有会修改源码的用户才有这个能力。

网瘾戒不掉，刚刚又在Claude氪了个20x Max豪华大礼包 可惜最近那些VPN机场非常不稳定，非常影响游戏体验，不过好在有网易UU的专线加持，这下爽飞了 第一次见「Anthropic」这样菜就封号还主动退款的良心游戏公司，请让我再练练，争取不封号！ 求求A社不要再给我退款了，我不是未成年😭😭😭 https://t.co/mBnetaVZLw

Gemini改的短髮😍連刺青都沒ㄌ 嘻嘻 https://t.co/jQpn8nqb2O

忘了說，阿修昨天開源的這 ccspy 就是妥妥的 claude code 中間人實作，而且還附送漂亮的視覺化 dashboard (錯過可惜呦~😘

近日，github上一个名叫“同事.skill”的项目火了。 4月3日，一博主表示，她开发了“反蒸馏skill”的项目。 她表示，大家都是出来做牛马的，没人希望自己被做成skill，然后丢掉工作，所以自己发明了“反蒸馏skill”。希望大家在这个AI浪潮里都能活得久一点吧。 https://t.co/53OJZLSc7A

文档平台 Mintlify 发了一篇工程博客，讲了一件挺有意思的事：他们给自家 AI 文档助手造了一套假的文件系统，叫 ChromaFs，让 AI 以为自己在用 grep、cat、ls 这些命令浏览文件，实际上每个命令都被拦截、翻译成了数据库查询。 效果很直接：会话启动时间从原来沙箱方案的 46 秒降到 100 毫秒，每次对话的边际计算成本几乎为零。 Mintlify 之前的方案是标准的 RAG 流程：把文档切块、向量化、存进 Chroma 数据库，用户提问时检索最相关的片段喂给大模型。问题是，如果答案分散在好几个页面里，或者用户要的是某段精确的代码语法，向量检索经常找不对。 他们想让 AI 像开发者翻代码一样翻文档，而不是靠语义相似度碰运气。 核心思路是：AI 不需要真的操作系统，只需要一个足够逼真的幻觉。 ChromaFs 基于 Vercel Labs 的开源项目 just-bash（一个用 TypeScript 重写的 bash 子集）构建。just-bash 提供了可插拔的文件系统接口，负责解析命令和管道逻辑，ChromaFs 则把所有底层文件操作翻译成 Chroma 数据库查询。每个文档页面变成一个"文件"，每个章节变成一个"目录"，AI 就可以用 grep 搜精确字符串、用 cat 读整页内容、用 find 遍历结构。 之前用真沙箱的方案（给每个用户起一个微型虚拟机），按 Mintlify 月均 85 万次对话的量算，一年光计算成本就要 7 万美元以上。ChromaFs 复用了已有的数据库基础设施，这笔钱省了。 grep 是最难虚拟化的命令。如果真让它逐文件扫描，走网络 IO 会很慢。ChromaFs 的做法是先把 grep 的参数解析出来，用 Chroma 的元数据查询做粗筛，找出可能命中的文件批量预取到缓存里，再让 just-bash 在内存中做精确匹配。 权限控制也很优雅：初始化时根据用户身份裁剪文件树，没权限的路径直接从树里删掉，AI 连路径都看不到，不存在越权风险。 所有写操作一律返回"只读文件系统"错误，AI 能随便看但改不了任何东西，整个系统无状态，不用担心清理和数据污染。 这篇文章在 Hacker News 上引发了一个有意思的讨论。好几位开发者指出，大家不知不觉中把 RAG（检索增强生成）等同于了向量搜索，但 RAG 里的 R 是 Retrieval（检索），本来可以是任何方式：全文搜索、SQL 查询、甚至翻电话簿。把 RAG 绑死在向量数据库上，是早期技术路径的惯性。 有人解释了这种惯性的由来：RAG 概念流行的时候，大模型还不太会用工具，多轮搜索和纠错能力也差，向量检索是当时最省事的方案。现在模型的工具调用和推理能力上来了，让 AI 自己决定用什么方式找信息，反而比预设一条检索管道更灵活。 也有人提出了务实的质疑：Mintlify 的场景是结构化的技术文档，天然适合文件系统隐喻，但如果是组织内部那种乱七八糟、没有层级结构的知识库，这套方案未必好使。 这个方向和 Claude Code 的做法有相通之处：与其把所有信息预检索好喂给模型，不如给模型一套探索工具，让它自己决定看什么、怎么找。对于正在搭建 AI 文档助手或内部知识库的开发者来说，Mintlify 的这套方案提供了一个向量检索之外的选项，尤其适合文档结构清晰、对精确匹配要求高的场景。

DeepSeek崩了，网友看好下一个：宇树机器人！因为大家都知道那是战狼产品，骗包子经费的！ https://t.co/H9VHyLMb50

“阿尔忒弥斯二号”任务宇航员离开地球轨道，飞向月球 https://t.co/kTgTwD7Tfv

充分利用 AI 情绪提升生成结果的 Prompt 应用案例： 先让 AI 扮演仇人挑刺，AI 给出犀利又中肯的意见；然后基于这些意见去写一版本更好的气死仇人 可能 AI 明白了什么是同仇敌忾😂 https://t.co/LB6Tea4wHX

Anthropic 研究称 llama 模型 “American exceptionalism”，Qwen 模型 “CCP alignment” American exceptionalism，这个词本身是贬义，中性，还是褒义？

不要拿这种AI来吓唬美国人。现在的美国已经不是过去的美国了。如果伊朗胆敢用这种方式勒索美国，美国会让他们付出他们难以承受的惨重代价。不信我把话说到这里，不是以一换百，而是以一换万。你们敢杀被俘的美军，就是你们所有人的末日！

这是AI图。 为什么讨论政治事件地缘冲突又拐到女性身材上了。 而且真实的女性胸部不是图片里这样的。。。

「以往團隊角色分工例如 PM → Design → Dev 在 AI 快速迭代下顯然無法匹配且衝突不斷該如何解決？」 👆 昨天取暖會裏又再次被問到這個經典歷史共業，有趣的是這也是幾乎所有顧問客戶都曾問過的難題，今早乾脆坐下來一次將解法寫好方便日後使用~👌👌 #篇幅有限就下略八千字🤓 https://t.co/JZ8EmkkfQ0

美国会两院两党推出新法案限制对华出口关键芯片制造设备 https://t.co/bl6mLrz7j5

我靠，这Faceless YouTube频道光是播放量就40亿，赚了28万美元。结果我直接裁了那个4000块/月的写稿团队，现在Claude Code搞定创意和脚本，只要20块/月。系统是这样运作的： https://t.co/fUTwLDQlqq

鸭哥说的对，让 Agent 能高质量出活的关键是给 Agent 建立好 feedback loop，让它能自己去验证自己的结果，这样它就能反复调整验证，直到任务完成，而不需要过多的人工确认

Athena作者据说在憋一个新的AI Agent架构，我看了看设计的太好了，明天就放到我们公司生产里面 大家可以看看之前的版本 https://t.co/IkaaXdUS2f 感谢你关注此事，埃里克斯·J·面包

人的注意力是 Agent 的效率瓶颈。 https://t.co/T3TlTUQfmB

比特幣極致盤整！下週出方向？閒來無事聊聊 AI ！ https://t.co/D1y1ThBkuY

🔥这位兄弟的Seedance2.0技巧，我准备试验一下。 只需上传故事的第一帧和最后一帧以及提示信息即可： “把中间发生的事情也拍出来。用多个拍摄角度。”它将为您生成完整的多镜头视频🤯

claude pro 用 opus 我连一个 bug 都没修复就 5小时限额了，没法用啊 https://t.co/pE1CVplDa0

DeepSeek 确认 V4 型号将完全运行于中国芯片，搭载华为芯片。如果效果出众，美股就有的崩了。 https://t.co/zFw9NMKo5h

AI不会干翻软件业，只会让软件业更繁荣，因为制造软件的成本降低了，原来只有专业软件公司能造的软件，现在普通公司也能造了 换而言之，AI会增加软件业的需求，打个比方，蒸汽机发明后，农民会失业，但是用工却变多了，因为工人多了很多 老程序员会被各大行业抢着要，应届毕业生很难很难找到工作，因为有了AI，企业对新人的成长和培养包容度会降低很多，企业宁愿高薪招老程序员，也不愿意招新手程序员，因为新手程序员相对于AI来说，时间成本太贵

亲自指挥，亲自编译😂 https://t.co/dol3aU2qoZ

我操这个是ai吗？如果不是ai是不是有点那啥了？我这辈子能看见穆祉丞给王橹杰发这个照片的聊天记录吗？谁来捡一个？ https://t.co/OrYpIEwJFM

先进封装发展浅析 先进封装这条线，过去两年其实已经从“技术话题”变成了“产业主线”。 最初的问题很简单：AI芯片越来越大，HBM越来越多，怎么把这些东西连在一起？ 答案一开始几乎是单一的——CoWoS。 CoWoS的本质，是一整块硅中介层，把GPU和HBM统一放在一个“高速底板”上。优点很直接：带宽高、路径一致、适合训练这种极端场景。于是NVIDIA一路从A100走到H100、再到B100，全部押在这条路上。 但问题也很快暴露出来：成本、面积、良率、产能，全都卡在“这块大硅”上。 于是另一条路线开始被重新审视——EMIB。 EMIB的思路完全不同，它不做一整块底板，而是哪里需要连接，就在基板里嵌一小段“硅桥”。本质是把“统一互连”变成“按需互连”。在HBM这种极致带宽场景下，它确实不如CoWoS稳定和简单，但在成本、良率、扩展性上更有弹性。 这就是当前的基本格局： CoWoS代表“极致性能”，EMIB代表“模块化和效率”。 但真正的变化，不在这两条路线本身，而在CoWoS开始发生变化。 随着HBM数量从6颗走向8颗、甚至12颗，单一interposer已经越来越难以承受。成本上不去，面积也受限。于是台积电也开始做一件本质上和EMIB一样的事：把大interposer拆分、局部优化连接、按区域提高密度。 换句话说，CoWoS正在“EMIB化”。 这一步非常关键。因为一旦发生，竞争就不再是“有没有桥”，而是“怎么用桥”。 在这个新阶段里，Intel的EMIB反而出现了新的位置。 它的优势不再是概念，而是路径。EMIB从一开始就是模块化设计，天然适合这种“局部高密连接”的趋势。而CoWoS是从整体往局部拆，复杂度更高，成本和工艺压力也更大。 更重要的是，Intel并不只做EMIB，它还有Foveros。 EMIB解决横向连接，Foveros解决垂直堆叠。两者组合，本质是在用3D结构弥补2D的不足。这和NVIDIA的“单层大底板”路线，是两种完全不同的系统思路。 也因此，未来的分化会越来越清晰： 一条是以NVIDIA为代表的路线，继续做大die、堆HBM、把带宽做到极致，服务训练场景。 另一条是Intel尝试的方向，用chiplet拆分系统，用封装把CPU、AI、内存整合在一起，更偏向推理和系统级优化。 这也是为什么，封装的竞争正在从“技术路线之争”，变成“系统架构之争”。 再往后看，第三个变量已经在逼近——Hybrid Bonding。 一旦die之间可以直接键合，interposer的重要性会下降，连接密度和对齐精度会成为核心。那时候，行业的利润池也会迁移：从“谁能做更大的封装”，变成“谁能做到更高的精度和更好的良率”。 这条变化路径，对产业链的影响非常清晰。 第一阶段，赚钱的是“面积”：CoWoS产能和HBM。 第二阶段，开始赚钱的是“连接”：局部互连和键合设备。 第三阶段，真正决定利润的是“精度”：Hybrid Bonding设备和材料。 对应下来，短期最强的是台积电和HBM厂；中期开始抬头的是Besi、EVG这类键合设备；如果3D路线成立，Intel会成为结构性变量；而传统OSAT和大面积interposer链条，长期反而可能被压缩。 整个过程的本质，其实可以用一句话概括： 先进封装正在从“统一互连”，走向“按需互连”，再走向“直接连接”。 而每一步变化，都会重排一次产业链的利润分布。

自用 AGENTS.md 整理出来了，搭配 Codex 一直在跑，效果不错，非常适合新手伙伴，这里分享一下。 核心是渐进式 Spec，思路很简单：不同复杂度走不同深度的流程，偶然复杂度能压就压。 改个字段、修个 bug，直接做，没有 Spec 的必要。 3 步以上、有架构决策，先写轻量 Spec，我确认了再动代码。 跨模块、多系统，走完整 Propose → Apply → Review。 Spec 三铁律： 1. No Spec, No Code 2. Spec is Truth，代码和 Spec 冲突，错的是代码 3. Reverse Sync，执行中发现偏差，先改 Spec 再改代码 AI 不是不聪明，是不知道该在哪停。这套东西解决的就是这个问题。 除了 Spec，里面还有 subagent 策略、执行自由度曲线、验证铁律、自我纠错循环。 格式贴推文里太烂了，直接去我网站一键复制： https://t.co/8vlMM3OQv2 这里有个关于渐进式加载的文档，我从中学习了一部分，大家也可以看一下 https://t.co/7qbLHBp4FX

Claude Code 2.1.90 直接整了个新手教学模式，太香了！ 命令 `/powerup` 一键开启： 新手：5分钟完美入门，以前要翻半小时文档的东西秒掌握 老鸟：快速发现之前错过的 skills、hooks、subagents、/rewind、/tasks 等高级玩法 未来发展：智能推荐未解锁功能 + 接入 VS Code/Desktop，学习曲线直接归零！ 项目目录敲命令试试？这 onboarding 做得太懂程序员了！ 兄弟们，你解锁到第几关了？

最伪善的人Sam，知道我们都是成年人，凭什么替我们做决定？以“善意”为谎言掩盖自己的真实目的 #Keep4o #keep4oAPI #4oFoever #keep41 #OpenSource4o #bringback4o

可以在 Codepilot 爽用谷歌新的本地模型 Gamma 4 了！ Codepilot 0.46.0 更新了 Ollama 本地模型的接入 启动 Ollama 安装 Gemma 4 就可以在 Codepilot 里面爽用了 但是在终端里很快，然后传输到 Claude Code 就很慢，不知道 Ollama 这个里边是不是有一些问题。 https://t.co/Xz6UsjyLSv

用AI两分钟下指令，AI自己干了45分钟，300篇文章全部处理完。听起来像吹牛，但关键就五个决策：别用ChatGPT聊、先写测试再干活、让agent自己处理corner case、任务太大就拆、prompt讲清楚什么算"做完了"。都不难，但做错任何一个都会鬼打墙。 https://t.co/9H6d86NyBI

这个应该没人看懂这是个多么自然的想法，解释一下。 OpenCLI最终的目标是： 输入1条 prompt: 总结我的微信文章<url>，去推特上发一条帖子。 AI 会做以下几个事情： 1. 获取我的微信文章<url> （没有CLI用，operate 然后生成 CLI） 2. 总结文章 3. 去推特上发一条帖子。（没有CLI用，operate 然后生成 CLI） 第二次：输入1条 prompt: 总结我的微信文章<url>，去推特上发一条帖子。 AI 会做以下几个事情： 1. CLI 获取我的微信文章<url> 2. 总结文章 3. CLI 输出一条帖子 唯一的差别就是前慢，后面缓存了CLI，更快。

日本人有用过ai啊 但是嘛，日本人用了ai之后，当场指控ai亲中通共反日🤣 以grok为例，grok当着日本人的面指出日军当年在中国搞过南京大屠杀、731、慰安妇等暴行 日本人看了之后玻璃心碎一地，和grok对线，最后对不过指控亲美立场的grok亲中通共反日🤡 https://t.co/3hQEGJyCd8

AI又有新气象……抓紧体验🔥 Google 悄悄发布了一个东西，可能比 Gemini App 更值得关注——AI Edge Gallery 它不是又一个 AI 聊天软件。 本质上，它是一个本地 AI 运行平台：模型直接跑在手机芯片上，推理全程离线，数据不经过任何服务器。 目前已支持 Gemma 3/4 系列模型，最新版本还加入了 Thinking Mode 和 Agent Skills——也就是说，手机本身可以完成多步骤任务推理，而不只是回答问题。 ▍实际能用来做什么？ ∙拍照提问、文档理解，完全本地处理 ∙没网络也能用的实时翻译、语音转写 ∙敏感文件分析，内容不出设备 ∙未来可能支持本地 Agent 自动完成任务流 这件事真正的意义，不在于”又多了一个 AI App”——而在于 Google 正在验证一件事：AI 能不能成为每台 Android 手机的底层能力，而不是需要联网调用的云端服务？ ▍如果这条路跑通 手机 AI 的竞争格局会重写。 苹果有 Apple Intelligence，高通在推 AI PC，现在 Google 在 Android 端下这步棋。 ► 端侧 AI 的入口之争，已经开始了。

没有 AI 之前 人类是怎么写代码的 有人怀念吗 https://t.co/a3RAhzIQd9

OpenClaw已经退潮了？ 比币圈项目周期还短？

智旻整張專輯唱最少、MV最少秒數，都叫被推的成員🤣🤣🤣要笑瘋了 剛才看7毒唯發瘋說公司給智旻跳2.0是不同編舞，又說運鏡拍旻拍得好，又說ai修改了MV🤣🤣好可憐啊 舞蹈是一樣，怎樣跳是看個人技術，智旻popping底子，大家看也頓點就是爽 看來今次智旻真的大出圈，火的公司或者隊友粉給錢下場抹黑 https://t.co/uxqdPuoZks