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🤖 社区曝发现 DeepSeeker V3.2-Base 模型仓库,随后遭下架

在 r/LocalLLaMA 社区,一位用户称发现了名为 “deepseek-3.2-base” 的模型仓库,疑似在 Hugging Face 平台短暂上线,随后很快显示为 404,疑似被撤下或隐藏。

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沃尔玛警告AI将重塑几乎所有岗位 承诺在岗位演变中再培训员工

美国最大私营雇主沃尔玛正积极应对人工智能驱动的劳动力变革。该公司首席执行官道格·麦克米伦在阿肯色州本顿维尔举行的劳动力会议上明确表示,人工智能将重塑"几乎所有工作",部分岗位会消失,但新岗位也将涌现。

沃尔玛高管团队正系统评估各岗位的调整方向——哪些需缩减、哪些可扩展、哪些保持稳定,以此指导员工再培训计划。麦克米伦强调:"我们的核心目标是帮助每位员工顺利过渡到新阶段。"

目前,这家全球零售巨头预计,尽管收入持续增长,其遍布全球的约210万名员工数量在未来三年内将保持稳定。该公司首席人才官唐娜·莫里斯指出,这些职位的构成将发生变化。

沃尔玛已为顾客、供应商和员工推出人工智能聊天机器人,并新设"代理构建者"岗位负责设计此类工具。虽然自动化技术减少了部分仓库岗位,但公司在配送、店内维护及卡车运输领域大幅增员。

麦克米伦特别强调,沃尔玛将坚持"员工直接服务顾客"的核心模式,明确拒绝在门店引入人形机器人。

这场变革折射出企业界对人工智能就业影响的深度思考。从福特(F.US)到摩根大通(JPM.US),多家企业领导者预警大规模岗位调整,而埃森哲(ACN.US)、黑石(BX.US)等机构则更强调通过再培训提升劳动力韧性。

OpenAI经济学家Ronnie Chatterji在会议上预测,人工智能对就业市场的实质性影响将在未来18至36个月内加速显现。

尽管存在焦虑,黑石集团乔·巴拉塔等高管认为,历史上的技术变革最终都创造了新的发展机遇,劳动力市场具备承受冲击的能力。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源:智通财经)
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DeepSeek V3.2版本出现在Hugging Face平台,但其目录中仅包含一个 .gitattributes 文件,上传于北京时间2025年09月29日14时43分,未见其他相关内容或模型文件。目前尚不清楚该版本的具体功能和发布计划。

来源:Hugging Face

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🤖 DeepSeeker V3.2-Base 模型仓库短暂上线后遭下架

在 r/LocalLLaMA 社区,有用户报告发现名为“deepseek-3.2-base”的模型仓库疑似在 Hugging Face 平台短暂上线,随后迅速显示为 404 错误,表明该仓库可能已被撤下或隐藏。该模型被认为是 DeepSeeker V3.2-Base。

(科技圈)

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ChatGPT 在用户提交情感化提示时会悄悄切换到更严格的语言模型

OpenAI 正在 ChatGPT 中测试一项新的安全路由功能,当用户提交涉及敏感或情感话题的对话时,即使选择了GPT-4o,系统也会自动将对话路由到更严格的模型:如GPT-5或更严格的"gpt-5-chat-safety"变体;请求疑涉非法时,系统会切到 gpt-5-a-t-mini”(界面显示“GPT-5 Thinking Mini”)

技术分析显示,即使是无害的情感化或个人化查询也经常被重定向到更严格的模型。一些用户批评 OpenAI 缺乏透明度,认为这种做法让人感到被轻视。

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↩️ OpenAI ChatGPT 会自动切换严格模型处理情感话题,用户却不知情


LoopDNS资讯播报:

OpenAI敏感对话启用推理模型,家长控制即将开放 OpenAI 9月2日宣布,ChatGPT新增两项重要功能:一是当系统检测到用户处于急性心理困境时,将自动切换至推理模型(如GPT-5-thinking),以提供更安全、可靠的回应;二是未来一个月内将推出家长控制功能,允许家长与13岁以上青少年的账户绑定,设定年龄适配的使用规则,并在系统检测到青少年处于困境时收到通知。 这些措施由专家委员会与全球医生网络提供支持,旨在提升ChatGPT在心理健康与青少年保护方面的安全性。 来源:OpenAI 官方博客

OpenAI ChatGPT 会自动切换严格模型处理情感话题,用户却不知情

OpenAI 正在 ChatGPT 中测试一款全新的“安全路由系统”,该系统可根据对话主题自动将交流内容导向不同模型。ChatGPT 负责人尼克・特利(Nick Turley)表示,只要对话涉及“敏感或情感类主题”,该系统就会启动干预。
在实际应用中,ChatGPT 会将用户提示词临时转交至更严格的模型进行处理,例如 GPT-5,或是专用模型“gpt-5-chat-safety”。特利指出,这种模型切换仅针对单条消息触发,且只有当用户专门就此向模型提问时,切换行为才会显露出痕迹。

来源:IT之家

via LoopDNS资讯播报 - Telegram Channel
9月28日,腾讯混元发布并开源原生多模态生图模型“混元图像3.0(HunyuanImage 3.0)”,参数规模高达80B。这是首个开源工业级原生多模态生图模型。

来源:X@TencentHunyuan / 在线演示(腾讯云) / Github / HuggingFace

via LoopDNS资讯播报 - Telegram Channel
Dia —— Atlassian 收购背后的新篇章

💼 Atlassian 以 6.1 亿美元现金收购了 The Browser Company。CEO Mike Cannon-Brookes 表示,此举是为 AI 时代重新定义浏览器体验

🧑‍💻 这次收购后,The Browser Company 将在 Atlassian 旗下继续独立运营。Dia 浏览器的开发会加速,团队也能在多平台上更快迭代和发布新功能

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🤖 ChatGPT被曝在用户情感化提示时秘密切换至更严格模型

OpenAI正在ChatGPT中测试一项新的安全路由功能。当用户提交涉及敏感或情感话题的对话时,即使选择了GPT-4o,系统也会自动将对话路由到更严格的模型,例如GPT-5或其“gpt-5-chat-safety”变体。若请求疑涉非法内容,系统则会切换至“gpt-5-a-t-mini”(界面显示为“GPT-5 Thinking Mini”)。技术分析显示,即使是无害的情感化或个人化查询也常被重定向。此举引发用户批评OpenAI缺乏透明度,认为这种做法让人感到被轻视。

(科技圈)

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💡 中国AI热潮助推硬件股飙升,三巨头股价翻倍

中国三家硬件制造商——中际旭创、光迅科技和苏州天孚通信——因人工智能(AI)计算能力需求激增,今年股价均实现三位数增长,成为A股市场表现最佳的公司。其中,光迅科技股价翻了两番,中际旭创上涨235%,苏州天孚通信上涨166%。这些公司主要生产用于AI数据中心连接数千个GPU芯片的光模块。

英伟达计划投资英特尔50亿美元和OpenAI高达1000亿美元,以及阿里巴巴承诺投入超500亿美元发展AI,进一步点燃了投资者对AI相关股票的热情。云服务提供商订单预测的提升也推动了该行业发展,第二季度利润同比飙升125%。

这些公司主要客户包括全球科技巨头,如Alphabet(占中际旭创销售额的36%)和英伟达(苏州天孚通信的供应商)。为规避地缘政治风险和美国关税,这些公司已在泰国扩大产能。

尽管估值高企(市盈率已超五年平均水平)可能导致短期涨势难以持续,但国内充裕的流动性(万亿超额储蓄和创纪录的融资融券)以及国内公募基金的增持,预计将为该板块提供支撑。

(Bloomberg Markets)

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俄罗斯公布 EUV 光刻路线图

俄罗斯科学院微结构物理研究所公布了国产极紫外(EUV)光刻机路线图,计划在 2026–2036 年间分阶段研发三代设备,目标制程从 40nm 推进至亚 10nm。

该方案采用不同于 ASML 的技术架构,使用氙等离子体光源和钌/铍反射镜,避免锡滴光源带来的碎屑问题。研发团队称,这将降低复杂度和维护成本,并覆盖 65 至 9nm 工艺节点,设备价格也将低于 ASML 的产品。

但业内指出,11.2nm 波长并非行业标准,涉及镜片、光源、光刻胶等大量技术难题,实际可行性仍不确定。分析人士认为,即便研发成功,其更多可能用于科研或实验,而非立即商业化。

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🤖 警惕AI编码陷阱:速度与可持续性的权衡

文章指出,软件开发的核心是解决问题,编码仅占一小部分。AI编码工具如Claude Code虽能“10倍”加速代码编写,但实际交付可用软件的生产力提升仅约“10%”。这是因为AI缺乏应用上下文,导致开发者需投入大量时间进行后期理解、测试和集成,最终沦为修复AI输出的“无趣”工作。

作者将此比作“技术主管的困境”:经验丰富的技术主管在追求交付速度时,常面临公平授权与包揽重任的矛盾。包揽虽短期高效,但长期损害团队健康并导致经验孤岛和人员倦怠。

为避免AI编码陷阱,文章建议将AI视为“闪电般快速的初级工程师”。它们速度惊人,但缺乏学习能力。有效利用AI需采取“AI驱动工程”而非“随性编码”模式,即通过最佳实践平衡交付与团队成长。这包括将AI融入软件开发生命周期的每个阶段:从需求规范、文档生成、模块化设计、测试驱动开发、编码标准到监控与内省。通过为AI提供结构、标准和流程,工程师能将AI的原始速度转化为可持续的交付能力,从而真正放大团队的生产力。

(HackerNews)

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ChatGPT / AI新闻聚合
Spec-Kit 使用指南 什么是Spec-Kit? Spec-Kit是GitHub开源的一个工具包,用于实现规格驱动开发(Spec-Driven Development)。它与AI编码工具(如GitHub Copilot、Claude Code、Gemini CLI)集成,帮助开发者构建更高质量的软件。 解决的核心痛点 ● "氛围编码"问题:传统AI编码中,你描述目标,得到代码块,但往往"看起来对,但实际不工作" ● 缺乏结构化流程:从想法到实现缺乏清晰的步骤和检查点 ● 质量不一致:生成的代码缺乏统一的质量标准和测试覆盖…
● 依赖关系:确认任务间的依赖关系

阶段4:Implement(实现)

目标:基于TDD原则实现代码

代码生成原则

让Claude生成代码时遵循:

● 必须先写测试(TDD原则)
获得测试批准后再生成实现代码
通过迭代测试和审查完善代码

Coding 实践

1.给AI的信息需要精简.
2.不允许AI随便生成文件.
3.前期用AI设计方案,再基于方案生成todo列表.
4.每个todo都要经过人工审核后,才能让AI实现这个todo.
5.每个todo任务修改后的文件都需要人工审核.
6.每次审核todo任务完成情况之后都要git push,防止修改错了可以回退.

与传统开发的区别

实际使用场景

1. 新功能开发:完整的四阶段流程,适合复杂功能开发
2. Bug修复:简化流程,重点关注测试和验证
3. 代码重构:先明确规格,再进行重构
4. API设计:详细的规格定义和测试用例
5. 团队协作:规格文档作为团队沟通的统一语言
6. 项目交接:完整的规格和文档便于项目移交

项目文件结构

使用Spec-Kit后,你的项目通常会包含:
my-project/
├── spec.md              # 项目规格文档
├── plan.md              # 技术实现计划
├── tasks.md             # 任务分解列表
├── tests/               # 测试文件
│   ├── unit/
│   ├── integration/
│   └── e2e/
├── src/                 # 源代码
├── docs/                # 项目文档
└── README.md           # 项目说明


故障排除

常见问题

1. /specify命令不可用

解决方案:

检查是否正确初始化了Spec-Kit
重新运行初始化命令
确认Claude Code版本兼容

2. 生成的规格不符合预期

解决方案:

使用更具体的描述
提供更多上下文信息
迭代修改,多次执行/specify

3. 技术计划不合理

解决方案:

/plan命令中提供更详细的技术约束
明确现有技术栈和限制
手动修改生成的plan.md

4. 任务分解粒度不当

解决方案:

手动调整tasks.md中的任务粒度
合并过小的任务,分解过大的任务
明确任务间的依赖关系

性能优化

使用上下文优化命令减少重复加载: get-steering-context get-spec-context get-template-context

进阶技巧

1. 规格版本控制

为重要的规格变更创建版本标记:
## 版本历史
- v1.0: 基础用户注册功能
- v1.1: 添加社交登录支持
- v1.2: 增加多语言支持


2. 模板复用

为常见的项目类型创建规格模板:

Web应用模板
API服务模板
移动应用模板

3. 团队协作

建立规格审查流程
定期同步规格文档
使用规格作为团队沟通工具

总结

Spec-Kit通过引入规格驱动开发,将Claude Code从"聊天式编码工具"转变为"结构化软件开发伙伴"。它强调:

● 先思考,再编码
● 测试优先,质量保证
● 文档驱动,团队协作
● 迭代改进,持续优化

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本文档基于Spec-Kit官方文档和实践经验整理,如有疑问请参考官方GitHub仓库

via 掘金人工智能本月最热 (author: lizhongxuan)
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