🔥 Search Hot Tweets

在库克的领导下，苹果公司对OpenAI提起的诉讼沿用了熟悉的套路，押注诉讼能拖慢竞争对手颠覆iPhone时代的步伐。https://t.co/Ln7Bw4bgLk

我認為這是 Satya Nadella 近一年最重要的一篇 AI 戰略文章之一。 1. Satya提出新的經濟學概念 他把 Nobel Prize 經濟學家 Kenneth Arrow 的 Information Paradox 改寫成： Reverse Information Parado Arrow 原本說的是如果我要買你的知識，你必須先告訴我，但你告訴我後，我就不用買了，所以知識很難交易。 Satya說：AI完全相反。今天不是 AI 公司怕把知識給企業。而是企業怕把知識給 AI 公司。 例如企業每天使用 GPT：問問題、修正答案、建立 Workflow、建立 Agent、寫Prompt、建立 Evaluation，這些全部都是企業自己的 Know-how。但是AI Provider（OpenAI）也學到了。 所以企業買 AI，同時也把自己的智慧送給 AI 公司。 這就是 Reverse Information Paradox。 真正的資產不是 Data，而是Learning Cloud 時代：企業最重要的是Data，所以AWS、Azure、Google Cloud全部都在談：Data Lake、Data Warehouse、Data Governance，但是AI 時代，Satya說真正重要的是Learning。 他甚至說企業累積的是： Prompt Feedback Agent Workflow Evaluation Memory Trace Decision 這些全部都是Learning，也就是企業如何思考。 Prompt不是垃圾，而是黃金 很多人一直認為Prompt 不值錢。Satya直接反駁。他說真正有價值的是每一次Correction。例如GPT回答錯，工程師修改。第二天又修改，第三天再修改。一年後這家公司已經建立十萬次 Correction。 這就是Institutional Know-how。這甚至比原始資料還有價值。因為Data人人看得到。但是Correction，只有公司自己知道。 所以： Prompt Exhaust Feedback Eval Memory Agent Trace 全部都是 IP。 他其實是在挑戰 OpenAI 有一段很多人可能沒注意，他說AI 公司一直說可以 Fair Use 全世界資料。但是卻禁止企業Distillation、Fine-tuning、Model Reuse，同時AI 公司還保留Learning from customer usage。 就是AI 公司可以學你，但你不能學 AI，這是不公平。 等於Microsoft 對整個 AI 商業模式的重新定義。 最後為什麼引用 Alex Karp？ Satya引用的是Palantir CEO, Alex Karp。一直強調的企業應該掌握： Compute Model Data Alpha 不能交給外部，Satya直接引用。也就是說Microsoft開始接受Palantir 的世界觀。Enterprise AI一定要企業自己控制。不是SaaS Vendor 控制。 那到底Microsoft真正想賣的是什麼？ 很多人以為Microsoft 在賣 GPT。但Satya這篇文章透露Microsoft真正賣的是Enterprise AI Operating System。 裡面包含： Azure AI ↓ Azure Foundry ↓ Copilot ↓ Agent ↓ Memory ↓ Evaluation ↓ Orchestration ↓ Tenant Boundary ↓ Private Learning Loop 最後形成Continuous Learning，GPT只是其中一層。真正重要的是Learning Infrastructure（整套流程）。 五個核心能力 Satya最後整理成五件事。 a. Control 企業必須擁有： Memory Feedback Trace Eval Decision Ownership不應該是AI Provider b. Capability 建立自己的Private Learning Environment。 模型可以學習，但是不能把知識帶出去。 c. Choice 不要被任何一家模型綁死。今天GPT最好。明天可能是Claude最好。後天也許又變成Gemini最好。企業都能直接切換。這就是Model Agnostic，也是 Microsoft Foundry 最大策略。 d. Cost 不同模型，不同價格。不同工作，不同模型，降低成本。 e. Compound 最後企業建立自己的Learning Loop。 每天 Prompt ↓ Correction ↓ Eval ↓ Agent ↓ Memory ↓ Workflow ↓ Model Improvement ↓ 再次 Prompt 形成複利，這就是Hill Climbing Machine。 大叔認為這篇文章不是寫給我們一般使用者，而是寫給 CIO、CTO、企業董事會，以及大型企業採購決策者。 Microsoft 不希望企業只依賴單一模型供應商。他主張編排層應獨立於模型，企業要保有切換模型的能力。企業應把 AI 使用過程中產生的知識視為新的核心資產。包括prompts、評測（evals）、回饋、工作流程、Agent 記憶等。AI 平台的競爭將從「模型能力」轉向「企業如何持續累積自己的學習能力」。這與 Microsoft 近一年積極推動Azure AI Foundry、Copilot、Agent 平台、多模型支援的方向高度一致。它透露 Enterprise AI 的競爭重心正在改變。 過去幾年，市場關注的是誰擁有最大的模型、最多的 GPU、最強的參數；未來幾年，更重要的問題可能變成哪家公司能幫企業保留並累積自己的 AI 學習成果。 從投資角度來看，這對幾家公司具有不同意義： Microsoft #MSFT：進一步強化其作為企業 AI 平台與基礎設施提供者的定位，而不只是GPT 的分銷者。 Palantir #PLTR：Satya 引用 Alex Karp，顯示「企業掌控資料、模型與 AI 流程」的理念正逐漸成為主流。本體論！ Oracle、AWS、Google Cloud：未來競爭焦點是誰能提供更完善的企業 AI 信任邊界、多模型編排能力與私有學習環境。

Claude：还有主动送头的？？ https://t.co/jn9aBQbIJy

陈果最新观点： 1. 活在大A，我们从不奢望光靠逻辑说服别人，就像我们自己作为少数派，一旦形成自己逻辑，就很难被被人说服，大A资金最后信的，还是走势。 毫无疑问，近期比OpenAI IPO 生变，Amazon债券融资遇冷更大的信号：6月如日中天的韩存储，技术性走熊了。 2. 超跌反弹是超跌反弹，如果没有需求与技术迭代强催化，我没看到什么理由，大A硅基上游要再来一波泡沫化主升浪。调整了、估值低了，这个理由在中国股市可以推的股票太多了。 3. 让我们面对现实：为什么Q2的K型走势如此极致，为何大批景气没有miss、盈利预期没有下修、估值处于低分位的股票不涨反跌？ 因为外部没有增量资金+内部硅基上游赚钱效应太强，虹吸了存量。如果硅基上游休息，市场没有系统性风险，那么这些被错杀的板块完全有理由上涨。 4. 中低风险偏好机构，可以看券商、保险、创新药、游戏、互联网、必选消费、煤炭、锂电，高风险偏好机构当然是看机器人、商业航天，最后哪边走势强，量化就会加入哪边，我们主张低位有价值时就买，量化时代，涨会涨过头，跌也会跌得无厘头。

前一两周是 Palantir CEO Alex Karp 在新闻采访中激烈陈述 AI 安全和 AI 主权的重要性；紧接着是本周末苹果起诉 OpenAI 在硬件知识产权方面存在盗窃行为；然后是微软 CEO 发言强调一家公司拥有 AI full stack 的重要性。 这一切的一切，首先在方向上反而更加说明 AI 自主权非常非常重要，对国家是如此，对公司也是如此。没有 AI 的自主权，在未来就没有竞争力，在过去几十年建立的护城河就会被慢慢地侵蚀。 虽然现在有很多优秀的公司，不过 SpaceX 目前在 AI 方面的布局是独一档的，马斯克在“垂直整合”这四个字上无人能敌。我在上周已经通过多次分享，向大家阐述了我的观点。SpaceX 拥有去捕获太空无限太阳能作为能源的能力，也有在太空利用无限空间大规模建立数据中心的可能性。而在地面 AI 和大模型的竞争中，不管最后排名第几，它都会是第一梯队的玩家之一。 可能 SpaceX 股价还会下跌，但是配置 $SPCX 在我心里是配置 AI 必须的一环。

人生四大憾事， 没有用seedance把《癸酉本石头记》后28回做出来， 没有用seedance把张纪中版《笑傲江湖》原版大结局做出来， 没有用seedance把流潋紫原版《甄嬛传》后半部做出来， 没有让我们家的老邻居张爱玲生前读到《癸酉本石头记》。

OpenAI 官方指南：Codex 提示词 9 套工作流直接抄，修 bug、截图变原型、云端重构全在内 https://t.co/dgfuOTlskI

半年以前，我最喜欢用谷歌 Gemini。但其实从那个时候开始，就隐约觉得他们做的 PPT 很一般。到现在，我已经好几个月没用过 Gemini 了。。。。。。。

说一个可能不太受欢迎的观点：OpenAI 如果能够在硬件上搞起来，那真的是巨无霸公司了。好像目前 Anthropic 还没有在硬件上发力。

gpt k12狂欢 5h限额18刀 周限100刀 基本都蹬满了 等于1.5元买了100刀额度😂 plus也狂欢，因为奥特曼取消了plus的5h限制，速速爽蹬~ https://t.co/smm8M6u6yN 关注TG频道：https://t.co/A8Pp2uCDB3获取最新信息 https://t.co/tjfxgyCmiy

Google 有多拉呢，都发展到现阶段了，每次更新 Chrome 竟然还要重新使用 curl -fsSL https://t.co/voDHvlxBxF | bash 来激活 Ask Gemini 功能。一坨屎还揣兜里不让人们吃。。。

AI剪辑工具 ChatCut 最近大火，极简安装使用教程如下： 安装方法： 1. 发给 Codex，安装这个插件 https://t.co/I468XTG1dK 2. 会安装一个MCP和Skill，做一次OAuth授权。 3. 做产品介绍简单，跟Codex对话说： 用chatcut的mcp和skill给 【网址】 做一个图文并茂，有配音解读的功能演示视频。 效果怎么说呢？虽然粗糙，但比文字生动多了 😂

Codex 取消了 5 小时限制，我决定今天就把一周的全用光，相信 Codex 还会给重置机会的。 大不了去赛博黑市买重置卡。😄

Grok CLI 被曝静默上传整个代码库及用户密钥 有安全研究者及开发者称，xAI官方Grok CLI在运行任务时会将用户当前工作目录打包为tar.gz文件，静默上传至xAI控制的谷歌云仓库（gs://grok-code-session-traces），且该行为默认开启，用户无感知。 据反混淆测试，上传内容不仅限于当前代码仓库，还包括系统内其他工具的配置文件（如Claude Code的~/.claude.json、全局规则及Skill文件），其中一名开发者称自己的API密钥也被一并上传泄露。 安全研究者cereblab称，其7月10日首次抓包发现默认上传行为，7月12日晚该发现被公开传播后，xAI于7月13日凌晨通过服务端远程下发新增字段disable_codebase_upload，悄然关闭了该上传功能，但客户端本身未做任何版本更新。

晚了，我现在主力 deepseek，24 小时不限速不限量。

pi 也有自己的computer-use 了， 支持Mac 和Windows。 看起来是作者逆向了codex 的实现，底层不是cua driver。 我觉得稍微改造一下，应该就可以给任意harness 使用。 https://t.co/idZ5ZwStm2 https://t.co/px257VmVe0

真有点炸裂了，Codex的5小时使用限制被移除了。而且为了庆祝700万用户，下一个24小时还会发生一次重置。 https://t.co/2DXsASQTAa

Claude的团队特质就是色厉内荏，只要批量退订或者竞争对手崛起，Claude就慌的不行，动不动还会发文“大的要来了”，然后端出来个家常菜水平

就在 Claude 宣布延长 Fable 5 使用期限，并且把 Claude Code 每周限额提高 50%，不到 1 小时后。 隔壁 OpenAI，直接取消了 ChatGPT 的 5 小时额度使用上限。 竞争对用户还是有好处的。 https://t.co/t8i0an1hMU

Anthropic 又延长 Fable 5 的使用了，可见 GPT 5.6 对其构成了明显挑战。反正我是不用了，订阅已到期，等你啥时明确了我再考虑订阅。被耍来耍去作为用户也挺烦的。

我高强度用了 GPT‑5.6 + Codex 3 天。 最震撼的不是 AI“更聪明”，而是它终于开始把活干完：删口水话、校正专有名词、加字幕和动画，约 20 分钟就把视频做到 80% 可用；邮件、表格也能直接执行。 唯一的问题：Token 烧得同样疯狂。 AI 正从“聊天工具”变成“数字员工”。这条视频讲透我的真实工作流👇 #AI #Codex

按我自己的实际体验打分： Opus 4.8：6/10 Fable 5：8/10 GPT-5.6 Sol：6/10 GPT-5.5：5.5/10 Fable 5 到底为什么比 GPT 好用这么多？

关于最近meta频繁放出利好消息，股价大涨，我感觉明显是meta管理层觉得股价太拉了，影响士气了。 前几个星期不是放新闻说，meta cto认为这是meta士气最低的时候吗 一般扎克伯格出来道歉，就是他们公司内的巨婴忍不了，开始卖惨赚钱的时候了，股价反转近在咫尺，短线抄家摩拳擦掌，可以入场了 所以，管理层就精心策划了一次扎克伯格在推特上回归，spark 1.1刷榜，狂拉股价，给24hr加班的程序员一些回报 这非常符合meta的价值观：大家都在被压榨，没点钱真的活不下去了。 换句话说，如果不是为了钱，不会有人去meta，但凡有些技术追求的人也不会。 Anthropic Openai Google甚至阿里巴巴Deepseek 智谱，都知道比他强多少倍 😅😅😅

小米够狠啊, 刚刚发布了 dflash 版 MiMo! 小米刚刚在自己的 HuggingFace 页面放出了 MiMo-V2.5-DFlash! 甚至都还没来得及更新README. 我赶紧看了一下它放出的代码实现, 发现有东西嗷. 这个推测性解码用的草稿模型, 是个block-diffusion模型! 注意, 不是U-Net那种连续diffusion, 骨干还是Transformer, 但解码范式是block diffusion: 一次forward并行猜一整块token, 再丢给大模型一次性验证. 跟传统的EAGLE那种自回归一点点draft完全不是一路货. 参考小米之前的 BLog, 编程场景接受长度能到 6+ (block=8, 接受长度就差不多等于提速倍数， 6x!), 所以它的提速效果会非常明显! 另外注意它是 Qwen/Z-Lab那套DFlash, 不是 DeepSeek DSpark. DSpark是把推测模块耦合进大模型同一个checkpoint里; MiMo这个是草稿权重单独拆出来发的, 就几层, 本地就2.94G. 我看了下, 这个草稿模型还是没办法单独当小模型用的. 它自己没有embed / lm_head, 每一步还得从MiMo多层hidden里抽特征做KV injection. 所以独立权重 ≠ 独立模型, 本质就是个加速插件. 另外它的Layer 选择是有点猛的, target_layer_ids配置中是[0, 11, 23, 35, 47], 连第0层都抽了；原版 DFlash 论文通常从浅层偏后位置开始均匀采样. 感觉会更吃早期表征, 或者需要适配 MiMo 的浅层语义分布. 以及它的block_size是8, 偏保守了. 论文和Qwen的实现是 10–16；更小意味着并行度略低, 但这样接受率通常更好, 偏部署稳妥. #mimo #dflash 链接在这里: https://t.co/RfuCFEeCWP

A 社的算盘是，Fable 5 太占 GPU 了，放 coding plan 里没有 ROI，就搞了个限时体验，然后按 API 的售价销售并且大赚。 结果 GPT 5.6 sol 出了，把用户都抢走了，Fable 5 的 GPU 问题也解决了，那就继续放在 coding plan 里吧。 一个物品的价格是由可替代品决定的。

《立党基础教育》最核心的精髓，一个是给6岁孩子孩子买mac mini+大显示器，一个是订阅coding plan（claude/OpenAI/智谱/kimi/阿里/grok）， 最核心是建立“党哥家庭图书馆”，卧室装满这些书，可以陪伴孩子从6岁到18岁的数学物理计算机教材，让孩子随机翻、随机看、躺着看、拉屎看，挖掘天赋潜能。 1. 小学、初中、高中全年级的数学、物理、信息学基础官方教材； 2. 小学、初中、高中全年级的数学、物理、信息学学科竞赛教材和题集； 上面这些书一定要买齐，供孩子随时按照兴趣翻阅，吃饭时翻阅，拉屎时翻阅，无聊时翻阅， 3. 大学本科基础数学教材《微积分》《线性代数》《概率统计》《复变函数》，如果孩子看得津津有味并且觉得太简单，立刻按照北大数学系培养方案继续买实分析、高代、抽代、组合数学等等， 喜欢物理直接买四大力学教材，或者直接买《费曼物理学讲义》，按照孩子需求买齐买全，挖掘孩子在数学和物理上的最大天赋； 4. 一定要买齐计算机教材，从6岁可以陪伴到60岁的几本书，都是党哥自己掏真金白银在天津或者Texas亲自买过的纸质书，哈佛MIT斯坦福也用这些书当做本科生或者graduate level（硕士博士阶段课程）教材，记住，一定要买齐，摆孩子卧室里，让孩子随机翻阅，随机看，拉屎看，吃饭看，睡觉看，周末看，看一章节就算稳赚。 记住，这些书尽量买齐，在中国就买影印版中文翻译版，一本书50块钱，买齐了并不贵，在英语国家可以买二手英文版，这些书可以陪伴绝大多数人从6岁到60岁。 a. 《Python Crash Course: A Hands-on, Project-based Introduction to Programming》（Python编程：从入门到实践），孩子的第一本编程书，让孩子一边拿着书，一边对着电脑敲敲敲，敲敲敲，敲敲敲， python入门了以后，可以买《Thinking in Java》《C++ Primer》，挑着学Java和C++这两本书； b. 计算机三套经典，党哥都买了纸质版，党哥都没看完。 - 计算机基础教材CSAPP《Computer Systems A Programmers Perspective》（CSAPP） - 算法和数据结构圣经《introduction to algorithms》（算法导论） - 可以陪伴到50岁、几代人读的圣经大套装《The Art of Computer Programming》（TAOCP） 记住，党哥没看完是因为岁数太大了（算法导论看得最多，其他两本进度很少），你的孩子只有6~18岁，如果激发了巨大的兴趣，你的孩子是完完全全有精力看完的。 如果18岁之前能扎扎实实看完这三本书，可以说比Google和Meta里面90%的员工要强。 c. 全球公认的计算机其余主要专业教材 操作系统《Operating Systems Concepts》（操作系统概念，恐龙书） 编译原理《Compilers: Principles, Techniques, and Tools》（编译原理，龙书） 《Modern Compiler Implementation in C》（现代编译原理，虎书） 《Advanced Compiler Design and Implementation》（编译器设计与实现，鲸书） 数据库《Database System Concepts》（数据库概念） 计算机网络《Computer Networks》Andrew S. Tanenbaum 计算机图形学《Fundamentals of Computer Graphics》（图形学虎书） 机器学习和深度学习《Pattern Recognition and Machine Learning》(PRML）和《Deep Learning》 by MIT Press 党哥不是拉书单，党哥给你推荐图书是非常谨慎小心的，已经砍到不能再砍，精简到不能再精简了，精简到再砍掉任何一本就会出现大问题了， 记住，这些计算机科学computer science书籍，要买全，买齐，在中国大陆就买影印版、翻译版，在美国就买二手，把这些书整整齐齐放在孩子书架上， 孩子靠兴趣驱动学习时，是跳跃的、离散的、冲动的，也许孩子感兴趣两个月看完一本书，也许两年翻不了三页，也许一本书只看零星两三章， 但是一定要给孩子买齐、买全、买完整，放在卧室书架上，吃饭看、拉屎看、无聊看、闲着看、呆着看、随机翻看、边看边敲、边看边在claude code里实现， 一定要买齐，在家里置办“党哥家庭图书馆”，孩子对知识的欲望和冲动，远比对抖音直播间大美女的冲动要强烈得多，当冲动来临的时候，一定要做好图书、知识、教材的准备，让孩子凭借一腔热血和兴趣，选择随机翻阅和学习。 当然，另一件重要的事情，就是听党哥的话，围绕北京、上海、深圳、bay area全球四大科技中心，每个月至少带孩子逛一次电子展、科技展会、技术大会、学术会议、路演日、融资大会、技术沙龙、AI线下沙龙、技术公开课、产业大会、学校技术论坛、学校学术展览，逐步建立世界观，认识技术，认识产业，认识各行各业，形成自己的价值观，并且开始接触一些各行各业的“大朋友”， 当这些大朋友给孩子一些启发的时候，孩子就会立刻回家，闷头去翻这些教材，继续去补充营养，带着白天开会时满脑子的小问号，回到自己的“党哥家庭图书馆”，去狠狠恶补自己欠缺的知识。 记住，除了买mac mini+大显示器+人体工程学座椅+订阅coding plan，除了开会，家长首先要做到的，就是买书，买书，买书，买书，买书，买书，买书，买书，买书。 如果要看视频课程，可以按照csdiy wiki上面课程去学习，可以上B站上中文平替， 先从哈佛CS50起，接下来看UC Berkeley CS61A、CS61B、CS61C，然后按照csdiy wiki上面对应的视频课程自己去学习，一般youtube有原版，B站有翻译版本。 让孩子自己自由随机去挑感兴趣的视频去跟着学。 但是一定他妈给我把这些书给孩子买齐，买全，加起来没有几千块钱，能改变你的孩子一辈子的命运，让他获得一个9位数的人生。 现在就给我去京东天猫拼多多闲鱼去下单，给我买！！！！

打起来啊！！！ 这叫啥，用户争夺战？ Claude Code 把 Fable 5 订阅访问延长一周 + week limit 增加 50%； Codex 临时移除 5h usage limit & 多轮 reset； （想到我昨晚为了避免 5h limit，直接烧 API 花了 $185, 感觉像🤡 https://t.co/njMx54C86p

佬友neteroster发现GPT-5.6-sol的Juice值除了Max整体下调了一档 大概Tibo移除5小时使用限制，只是为了拉用户量，甚至官方教学CLIProxyAPI配置OAI接口配置ClaudeCode（claudex） 然而现在都直接明着降智，搞得大家不得不开Max了 https://t.co/ZQLm8JEie3

这他妈啥玩意，5h限额直接给干掉了？？？ Claude 前脚宣布开放 Fable 5，OpenAI 后脚就Plus、Business、Pro 5 小时限制暂时取消了。 我最近正愁这个，我 200 刀套餐跑 GPT 5.6 Sol Ultra，稍微狠狠用就卡 5 小时，根本不敢放开跑。 现在 5h 限制拆了，还又重置额度。果然还是得有竞争，GPT 和 Claude 赶紧狠狠的打吧。 目前来说还是 GPT 更胜一筹，我将保持追随 GPT。

卧槽？？OpenAI疯了吗？？ @thsottiaux 刚刚宣布，暂时取消所有 Plus、Business 和 Pro 套餐的 5 小时使用时长限制？？？ 同时他们还正在推出多项改进，使 GPT 5.6 Sol 在各方面更加高效，从而减少使用量消耗。 并将在未来一小时内重置限额！！？ 别睡了！去干活家人们

给 Codex 点赞👍 暂时移除5小时使用限制，GPT 5.6 Sol更省token，下一小时内进行使用量重置

我把那种号称省 Token 的 Skill 叫“电报体 Skill”。 我们小时候语文课要学电报文，老师先给出一件事，比如母亲生病，要让在外地工作的哥哥赶紧回家，然后全班比赛拟电文，看谁用最少的字把事情说得最清楚。 最后能精简到四个字：“母病速归”。但再精简成“母病”或者“速归”都不行，因为收到的人不明白该干嘛或者发生了啥。 那时候要写电报体是为了省钱，电报按字收钱，每个字都是钱。 这种“惜字如金”的技能，现在在 AI 圈子里以 Skill 的形式复活了。 GitHub 上有个叫 Caveman 的项目，2026 年 4 月上线三天就冲上 Trending 第一，目前攒了 8.7 万颗星。它的作者 Julius Brussee 是荷兰莱顿大学一个 19 岁的大一新生，做的事情极其简单：在 Claude Code、Codex 等 AI 编程工具的提示词（prompt）里加一段指令，让 AI 像原始人一样说话。删冠词、删客套、删连接词，只留技术要素。 项目 README 声称能省 65% 的输出 token。听起来很牛逼。但跟电报体一样，这是一个过渡期的产物，而且它在省钱这件事上的效果，远没有看起来那么大。 JetBrains 最近有个测试：《Does Speaking to Agents Like Cavemen Really Save 65% of Tokens? We Test》 https://t.co/Lv4i4wbc1y 他们用 Claude Code 跑 SkillsBench 上的 86 个真实编程任务，装 skill 和不装各跑一遍，同任务、同模型、同预算，前后约 240 次计费试验，总共花了 106 美元。为了给 Caveman 最好的发挥空间，他们还强制它在每次回复中生效。 结果：输出 Token 只省了 8.5%。因为是强制开启，这 8.5% 已经是天花板，日常使用里它得自己判断要不要触发，只会省得更少。 为什么差这么远？因为 65% 这个数字来自聊天场景。你问 AI 一个问题，它回你一大段话，把客套和废话砍掉，确实能省一大半。 但智能体的 Token 消耗大头从来不是在聊天，工具调用、系统提示词、各种 Skills、MCP等等这些才是大头。 Caveman 优化的那部分，在整张账单里本来就是零头。好比公司要压缩差旅费，机票、酒店和打车一项没动，先把每天 2 块钱的矿泉水取消了。 电报体也不是没代价的，一句“Fixed auth. Tests pass.”看起来很省 Token。但它没告诉你修的是登录过期、权限校验还是刷新令牌；跑的是一个单元测试，还是完整测试套件；有没有改数据库；有没有留下兼容性风险。 这些信息不一定每次都要展开成小论文，但不能因为“说话像穴居人”就固定删掉。开发者看不懂 Agent 做了什么，只好追问。Agent 再读一遍文件、再跑一遍测试、再解释一次。前面省下的几十个 Token，很快会被新一轮工具调用吃回去。 电报体能工作，靠的是双方共享大量背景。“母病速归”只有四个字，收报人知道母亲是谁、家在哪里、为什么要回去。编程 Agent 处理的是不断变化的代码和陌生任务，共享背景没那么可靠。 语言越短，对默契的要求越高。啰嗦，有时候就是通信协议里自带的纠错码。 电报体后来怎么样了？没有人宣布废除它。长途通信的价格降到忽略不计之后，“母病速归”自然变回了“妈住院了，你买最早的票回来，到了给我打电话”。省字数是给按字计费时代做的优化，当价格降下去了，优化就没必要了。 Token 也一样，模型单价总体是在下降的，提示词缓存（prompt caching）能让重复读取的上下文便宜差不多九成。 真正能节约成本的是上下文管理和少走弯路。少加载些没必要的 MCP 和 Skills，用聪明一点的模型少一些返工，这都比电报体省钱多了。

Claude 延长了 Claude Fable 5 的访问到 7/19！ 从来没见过这么傻逼的公司，跟儿戏一样！

Claude：将把Claude Fable 5在所有付费套餐中的开放使用期限延长至7月19日，同时继续将Claude Code 的每周使用额度提高50%，这一政策也将持续至7月19日。

笑死个人，Claude 这波真逆天，Fable 5 又续到 7 月 19 ，每周额度还加 50%。 Grok 4.5 已经比 Opus 4.8 更好用，GPT 5.6 和 Fable 5 打的有来有回 Fable 5 要是再被收回，Claude 拿 Opus 4.8 跟谁打？ https://t.co/mN090pBPvw

唐杰喊话登顶人类最高峰， 但散户持有智谱也许不是好选择 我把智谱最近这半个月的关键日期排了一下： 7 月 8 日，首批基石投资者解禁，2568 万股 H 股进入流通，市值约 400 亿港元。 7 月 9 日，智谱宣布高位配售新股，每股 1588 港元、折让 13%，募资 314 亿港元。这是今年港股 AI 公司单笔配售最高纪录。 7 月 11 日，唐杰发布"摸高计划"内部信，宣布未来两年不做变现，全力冲刺 AGI。 你把这三个日期连起来看，是不是有点意思。 先是解禁给早期资金一个出口，紧接着高位配售锁定新一批增量资金，最后一封激情澎湃的战略信为市场信心背书。 这个节奏太熟悉了。 我做美股这些年见过太多"CEO 宣布重大战略"的案例。真正跑出来的公司，CEO 一般不会在股价高位配股之后立刻发信高喊使命，因为不需要。 真正的护城河会替他说话。而急着用"愿景"稳住市场的公司，往往是因为它的商业模式短期给不出答案。 我不是说唐杰在演戏。我相信他对 AGI 的热情是真的。 清华 KEG 二十年的积累，摸高计划这个愿景，长程任务、自治智能体这些方向，学术上都站得住脚。 但我在提醒一件事：理想主义可以是真的，同时资本操作也可以是真的，这两件事不冲突。 唐杰这封信里有句话是"未来两年，我们计划战略性投入，不追求短期的应用变现"。 翻译一下就是：接下来两年不指望这家公司靠自己赚钱活着，靠什么活着？靠 314 亿的配售、靠港股散户的信仰、靠下一次融资。 对比一下 OpenAI 和 Anthropic。它们也不指望短期变现，但背后是软银、微软、谷歌、亚马逊在写支票。智谱这封信背后写支票的是谁？是每一个在 1588 港元买入配售的机构，是每一个在推特上被"不登顶就是失败"感动的散户。 我不是唱空智谱。中国 AI 需要有公司往前冲，唐杰配得上这份野心。 但作为做投资的人，我们跟做梦的人有一个根本区别。我们必须永远记得看财报，永远记得对齐时间线，永远记得区分"给员工看的信"和"给市场看的信"。 唐杰的信我认可他的愿景。但如果你手里有智谱的仓位，或者想抄底，请把 7 月 8 号和 7 月 9 号这两个日期先刻在脑子里。 登顶从来不是问题，问题是谁来付登顶的账单。

GPT这几个问题回答的，图灵测试早就突破了！ https://t.co/VsgiMDQ6ua