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Jevmaxxing —— AI 助力营销提速 30 倍
🤖 Dmitry Korzhov 介绍了如何用 Jev 将多数营销工作流程的速度提升 30 倍，且每次操作成本低于 3 美元。Jev 通过自动化分析和决策，帮助营销人员更高效地管理广告投放和潜在客户
📊 在项目流程里 Jev 可以扫描整个 Meta 广告库，根据广告的标题、格式、优惠和投放时长进行标记。通过比较不同格式广告在 60 天后仍然活跃的数量，预测哪些广告内容更具持久性。在广告拍摄前，Jev 能评估 LLM 生成的广告文案，根据吸引力、品牌契合度和存活率打分，只选择得分高的文案投入制作。此外，它还能分析 Google Ads 报告中的搜索词，判断哪些查询来自潜在买家，并及时将不相关的词语设为否定关键词。Jev 也能早期发现广告疲劳，当广告展示频率上升而点击率下降时，会建议替换、刷新或保留
🔗 Jev 还可以检查广告与落地页内容的匹配度，确保落地页兑现了广告承诺，从而有效提升转化率。最后，它能为每个表单填写（lead）快速评分，判断其与理想客户的匹配程度，帮助 Google 和 Meta 的算法找到更多高质量的潜在客户。Jev 已集成到 Ryze AI 应用和 MCP/Claude Connector 中 · 原推
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🤖 Dmitry Korzhov 介绍了如何用 Jev 将多数营销工作流程的速度提升 30 倍，且每次操作成本低于 3 美元。Jev 通过自动化分析和决策，帮助营销人员更高效地管理广告投放和潜在客户
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🔗 Jev 还可以检查广告与落地页内容的匹配度，确保落地页兑现了广告承诺，从而有效提升转化率。最后，它能为每个表单填写（lead）快速评分，判断其与理想客户的匹配程度，帮助 Google 和 Meta 的算法找到更多高质量的潜在客户。Jev 已集成到 Ryze AI 应用和 MCP/Claude Connector 中 · 原推
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开发者实锤OpenAI广告追踪链条：ChatGPT账号正悄悄绑定你的全网浏览足迹
让人担心的事还是发生了。安全研究者扒出，OpenAI通过内部代号为bazaar的广告平台，搭起了一条跨站追踪的完整链路。当一名用户打开ChatGPT时，客户端会先生成一串随机标识符，并取走一个绑定了该用户账号的JWT令牌，随后在跨站环境下写入一个名为__obi的跨站cookie。这枚cookie就像一张贴着身份的标签，当用户日后访问那些装了OpenAI广告像素的第三方网站时，网页上的浏览动作会被直接关联回其ChatGPT账号。
更值得注意的是，这种关联并不以你在ChatGPT里输入过什么为前提。哪怕你从没在对话框里提过相关话题，只要踏进装了像素的站点，你的网页浏览行为就会被OpenAI收走。换句话说，聊天框之外的那片广阔网络，也已经被悄悄纳入了画像范围。这一发现已经冲上HackerNews热榜第三，在开发者社区里掀起了不小的波澜。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
让人担心的事还是发生了。安全研究者扒出，OpenAI通过内部代号为bazaar的广告平台，搭起了一条跨站追踪的完整链路。当一名用户打开ChatGPT时，客户端会先生成一串随机标识符，并取走一个绑定了该用户账号的JWT令牌，随后在跨站环境下写入一个名为__obi的跨站cookie。这枚cookie就像一张贴着身份的标签，当用户日后访问那些装了OpenAI广告像素的第三方网站时，网页上的浏览动作会被直接关联回其ChatGPT账号。
更值得注意的是，这种关联并不以你在ChatGPT里输入过什么为前提。哪怕你从没在对话框里提过相关话题，只要踏进装了像素的站点，你的网页浏览行为就会被OpenAI收走。换句话说，聊天框之外的那片广阔网络，也已经被悄悄纳入了画像范围。这一发现已经冲上HackerNews热榜第三，在开发者社区里掀起了不小的波澜。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Claude Opus 5.5 已在内测：连跳两级直逼 GPT-6，价格还打骨折
所有人都在等 Opus 5.2，结果最新线报显示下一代版本号直接飙到 5.5。今天一早，开发者 Lyra 扒出猛料：代号“claude-wafer-eap”的 Claude Opus 5.5 已在偷偷内测，据说动作快的话本周二就会突然发布。
定价传言：输入 4 美元、输出 20 美元
摆明了，Opus 5.5 就是冲着 GPT-6 去的。更狠的是随之曝光的定价单：每百万 Token 输入只要 4 美元、输出 20 美元，对比现役 Opus 5 的 5 美元 / 25 美元，降幅约 20%。
关键在于缓存机制的大幅优化——缓存读取降至每百万 Token 0.2 美元、缓存写入为 5 美元。0.2 美元的缓存读取单价，意味着企业构建长时、长上下文自主 Agent 系统的开销将暴跌一个数量级。按这一价格策略，Anthropic 正在把顶级模型从“奢侈品”变成“日用品”。
版本节奏也颇为反常：7 月 24 日 Claude Opus 5 正式发布，此后短暂出现过 5.2 的测试 checkpoint，如今又跳到 5.5。参与内测的开发者 Harshith 表示，“Opus 5.5 这波直接赢麻了，比之前的 Fable 5.1 和 Astra 都要顶”，并让 5.5 生成了一个 Waymo 无人车 3D 模型，连捷豹车标、顶部激光雷达传感器等细节都清晰还原，成本仅为 Opus 5 的一半。另有开发者用 Three.js 做网页端 3D 汽车展示器、“瓦力机器人”控制台，UI 布局与机械绑定都相当扎实。
Fable 这条线也有新动静：开发者 Pankaj Kumar 放出了 Fable 5.2 的尝鲜体验，称官方似乎正把 5.1 悄悄切到 5.2。他评价其 3D 生成能力已追平甚至反超 Astra——不需详细 prompt 就能准确理解需求，生成的“悬崖别墅”在打光、材质反射与氛围感上细节到位，还能直接用 Three.js 一把生成完整小游戏。另一位开发者测试中，Fable 5.2 在没喂素材、没开插件的情况下，纯靠原生 JS 写出一个“微缩世界”，几十种头部建模、面部微表情、动态效果与交互逻辑一次生成即可跑通。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
所有人都在等 Opus 5.2，结果最新线报显示下一代版本号直接飙到 5.5。今天一早，开发者 Lyra 扒出猛料：代号“claude-wafer-eap”的 Claude Opus 5.5 已在偷偷内测，据说动作快的话本周二就会突然发布。
定价传言：输入 4 美元、输出 20 美元
摆明了，Opus 5.5 就是冲着 GPT-6 去的。更狠的是随之曝光的定价单：每百万 Token 输入只要 4 美元、输出 20 美元，对比现役 Opus 5 的 5 美元 / 25 美元，降幅约 20%。
关键在于缓存机制的大幅优化——缓存读取降至每百万 Token 0.2 美元、缓存写入为 5 美元。0.2 美元的缓存读取单价，意味着企业构建长时、长上下文自主 Agent 系统的开销将暴跌一个数量级。按这一价格策略，Anthropic 正在把顶级模型从“奢侈品”变成“日用品”。
版本节奏也颇为反常：7 月 24 日 Claude Opus 5 正式发布，此后短暂出现过 5.2 的测试 checkpoint，如今又跳到 5.5。参与内测的开发者 Harshith 表示，“Opus 5.5 这波直接赢麻了，比之前的 Fable 5.1 和 Astra 都要顶”，并让 5.5 生成了一个 Waymo 无人车 3D 模型，连捷豹车标、顶部激光雷达传感器等细节都清晰还原，成本仅为 Opus 5 的一半。另有开发者用 Three.js 做网页端 3D 汽车展示器、“瓦力机器人”控制台，UI 布局与机械绑定都相当扎实。
Fable 这条线也有新动静：开发者 Pankaj Kumar 放出了 Fable 5.2 的尝鲜体验，称官方似乎正把 5.1 悄悄切到 5.2。他评价其 3D 生成能力已追平甚至反超 Astra——不需详细 prompt 就能准确理解需求，生成的“悬崖别墅”在打光、材质反射与氛围感上细节到位，还能直接用 Three.js 一把生成完整小游戏。另一位开发者测试中，Fable 5.2 在没喂素材、没开插件的情况下，纯靠原生 JS 写出一个“微缩世界”，几十种头部建模、面部微表情、动态效果与交互逻辑一次生成即可跑通。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Claude Opus 5. 5 疑遭内测泄露：跳级直冲GPT-6，百万Token价格腰斩至 4 美元
所有人都在等Opus5.2，Anthropic却可能直接把版本号甩到了5.5。开发者Lyra一早扒出猛料:代号claude-wafer-eap的Claude Opus5.5已在偷偷内测，动作快的话本周二就会突然砸向市场。一同曝光的还有定价单——每百万Token输入仅4美元、输出20美元，摆明了是冲着GPT-6去的，据传性能直接把Astra踩在脚下。另一条线上，Claude Fable5.2也在暗中铺路。就在两天前，外媒刚传出消息:Anthropic在IPO之前必须扔个重磅模型出来，重新稳住市场信心，如今这两张底牌一掀，好戏才刚开场。
回看时间线更耐人寻味。7月24日Claude Opus5正式发布，此后短暂出现过一个5.2测试checkpoint，现在又直接
Anthropic闷声放大招:Claude Opus5.5跳级内测，4美元百万Token直插GPT-6腹地
所有人都在守着Opus5.2的档期，可Anthropic这回偏不按常理出牌。最新线报显示，下一代版本号直接飙到了5.5——代号为claude-wafer-eap的Claude Opus5.5已经在悄悄内测，最早由开发者Lyra扒出猛料，动作快的话本周二就会突然砸向市场。更扎眼的是流出的定价单:每百万Token输入只要4美元，输出20美元，摆明了是冲着GPT-6去的，据传性能直接把Astra踩在脚下。与此同时，Claude Fable5.2也在暗中铺路，Anthropic一套双管齐下的组合拳，节奏卡得异常精准。
这场突袭的时机格外耐人寻味。两天前外媒刚爆出，Anthropic在IPO之前必须甩出一个重磅模型来稳住市场信心，如今两张底牌一掀，好戏才刚开场。回看时间线更觉反常:7月24日Claude Opus5正式发布，其间短暂冒出过一个5.2的测试checkpoint，现在干脆跳去5.5。这家公司从一开始就没打算做常规迭代，而是奔着放大招去的。
真正上手测过的开发者Harshith说了句大实话，Opus5.5这波直接赢麻了，比之前的Fable5.1和Astra都要顶。他反手就让5.5搓了个Waymo无人车的3D模型，还原度高得吓人，连捷豹的车标、车顶的激光雷达传感器这些小细节都生成得明明白白。更关键的是成本只要Opus5的一半，从Token消耗能感受那恐怖的产出量:输入才1.4k，输出整整532k，缓存跑了41.2M读取加1.7M写入。开发者Veee也下场凑热闹，让Opus5.5基于Three.js写了个网页端3D汽车展示器，渲染质量和交互都相当扎实;再换个更硬核的测试，它甚至能一把过，直接吐出一个3D交互式瓦力机器人控制台，无论UI布局、机械绑定还是IP还原度都显出极强的专业度。不少内测开发者反馈，新checkpoint的解题直觉、深层代码重构能力和长程多步骤规划，已明显拉开与现款Opus5的代差。
伴随5.5消息流出的还有一组未经官方确认的API价格。按目前口径，Opus5.5定价预计为每百万Token输入4美元、输出20美元，对比现役Opus5的5美元和25美元，降幅约20%。真正关键的是缓存机制的大幅优化:缓存读取降到每百万Token0.2美元，写入5美元。0.2美元的缓存读取单价，意味着企业搭建长时间、长上下文的自主Agent系统，开销将暴跌一个数量级。这个价格策略指向一件事，Anthropic正把顶级模型从奢侈品变成日用品。
Opus之外，Fable这条线也有了新动静。开发者Pankaj Kumar刚放出Fable5.2的尝鲜体验，按他的说法，官方似乎正把5.1悄悄切到5.2，而他恰好拿到了这趟内测的早鸟票。上手之后他评价相当高，Fable5.2的3D生成能力不仅追平Astra，甚至大有反超势头，且不需要详细prompt就能准确揣摩用户意图。他试着建了个悬崖别墅的3D场景，打光、材质反射和氛围感都挑不出毛病;更夸张的是它能直接用Three.js一把梭生成完整小游戏，前端审美极其在线，配色、排版、字体和界面布局都挑不出一点毛病，完成度把前几代甩开几条街。他还放出一张极其完整的爆炸拆解渲染图，把分层光学模组、透明部件、精密内部硬件和光影细节层层剥开。另一位开发者Chetaslua测试中没喂任何现成素材、没开MCP插件、甚至不需要灵感草图，Fable5.2纯靠原生JS硬写出一个微缩世界，那只超可爱的Claude吉祥物完全是用纯代码一笔笔渲染出来的。网友的同款测试里，Fable5.2搭出一个完整能跑动的小型JS系统，几十种完全不同的头部建模、面部微表情、动态效果、控制面板和交互逻辑，全在一次生成里严丝合缝地跑了起来。
把镜头拉远，这一轮大模型换代之所以让所有人坐不住，是因为Anthropic、OpenAI和Google步调出奇地一致，把战火引向了同一块战场。OpenAI此前放出的GPT-6Astra确实把科学推理和AI智商拔到了新天花板，但高昂的Token推理开销注定它只是供在神坛上的屠龙刀，普通工程师日常搬砖不敢敞开用，于是最近在API接口里扒出的gpt-6-sol瞬间成了全圈最翘首以盼的狠角色。Anthropic这边则是整出这轮好戏的最大反差，掌门人Dario Amodei上周还在万字长文里大声疾呼AI狂飙太快、行业需要降速，背地里却把Opus5.2扔进回收站，连跨两级掏出Opus5.5准备周二突袭，更以百万Token4美元的骨折价把顶配智力砸向OpenAI腹地。Google这边同样不能再等，Gemini3.5Pro进化程度连Flash都不及，内部直接取消发布，Gemini4Pro成了全村唯一的希望，在Arena实测中以代号gemini-3.8-flash出现、各项指标完全碾压，Logan Kilpatrick更直言Gemini4将是Google迄今规模最大的预训练项目，目标是让Google重回巅峰。
回头来看，御三家真正的神仙大决战就在眼皮底下这几天。Anthropic这次挥刀，既是砍向GPT-6，也是砍向自己的IPO焦虑，跳级、降价、偷跑，明眼人都看得出来:在OpenAI开发者大会之前，先把开发者的钱包份额抢回来。本周二的硅谷，注定又将迎来一个不眠之夜。
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所有人都在等Opus5.2，Anthropic却可能直接把版本号甩到了5.5。开发者Lyra一早扒出猛料:代号claude-wafer-eap的Claude Opus5.5已在偷偷内测，动作快的话本周二就会突然砸向市场。一同曝光的还有定价单——每百万Token输入仅4美元、输出20美元，摆明了是冲着GPT-6去的，据传性能直接把Astra踩在脚下。另一条线上，Claude Fable5.2也在暗中铺路。就在两天前，外媒刚传出消息:Anthropic在IPO之前必须扔个重磅模型出来，重新稳住市场信心，如今这两张底牌一掀，好戏才刚开场。
回看时间线更耐人寻味。7月24日Claude Opus5正式发布，此后短暂出现过一个5.2测试checkpoint，现在又直接
Anthropic闷声放大招:Claude Opus5.5跳级内测，4美元百万Token直插GPT-6腹地
所有人都在守着Opus5.2的档期，可Anthropic这回偏不按常理出牌。最新线报显示，下一代版本号直接飙到了5.5——代号为claude-wafer-eap的Claude Opus5.5已经在悄悄内测，最早由开发者Lyra扒出猛料，动作快的话本周二就会突然砸向市场。更扎眼的是流出的定价单:每百万Token输入只要4美元，输出20美元，摆明了是冲着GPT-6去的，据传性能直接把Astra踩在脚下。与此同时，Claude Fable5.2也在暗中铺路，Anthropic一套双管齐下的组合拳，节奏卡得异常精准。
这场突袭的时机格外耐人寻味。两天前外媒刚爆出，Anthropic在IPO之前必须甩出一个重磅模型来稳住市场信心，如今两张底牌一掀，好戏才刚开场。回看时间线更觉反常:7月24日Claude Opus5正式发布，其间短暂冒出过一个5.2的测试checkpoint，现在干脆跳去5.5。这家公司从一开始就没打算做常规迭代，而是奔着放大招去的。
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伴随5.5消息流出的还有一组未经官方确认的API价格。按目前口径，Opus5.5定价预计为每百万Token输入4美元、输出20美元，对比现役Opus5的5美元和25美元，降幅约20%。真正关键的是缓存机制的大幅优化:缓存读取降到每百万Token0.2美元，写入5美元。0.2美元的缓存读取单价，意味着企业搭建长时间、长上下文的自主Agent系统，开销将暴跌一个数量级。这个价格策略指向一件事，Anthropic正把顶级模型从奢侈品变成日用品。
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把镜头拉远，这一轮大模型换代之所以让所有人坐不住，是因为Anthropic、OpenAI和Google步调出奇地一致，把战火引向了同一块战场。OpenAI此前放出的GPT-6Astra确实把科学推理和AI智商拔到了新天花板，但高昂的Token推理开销注定它只是供在神坛上的屠龙刀，普通工程师日常搬砖不敢敞开用，于是最近在API接口里扒出的gpt-6-sol瞬间成了全圈最翘首以盼的狠角色。Anthropic这边则是整出这轮好戏的最大反差，掌门人Dario Amodei上周还在万字长文里大声疾呼AI狂飙太快、行业需要降速，背地里却把Opus5.2扔进回收站，连跨两级掏出Opus5.5准备周二突袭，更以百万Token4美元的骨折价把顶配智力砸向OpenAI腹地。Google这边同样不能再等，Gemini3.5Pro进化程度连Flash都不及，内部直接取消发布，Gemini4Pro成了全村唯一的希望，在Arena实测中以代号gemini-3.8-flash出现、各项指标完全碾压，Logan Kilpatrick更直言Gemini4将是Google迄今规模最大的预训练项目，目标是让Google重回巅峰。
回头来看，御三家真正的神仙大决战就在眼皮底下这几天。Anthropic这次挥刀，既是砍向GPT-6，也是砍向自己的IPO焦虑，跳级、降价、偷跑，明眼人都看得出来:在OpenAI开发者大会之前，先把开发者的钱包份额抢回来。本周二的硅谷，注定又将迎来一个不眠之夜。
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智谱准备推出数据不留存功能
2026-09-21 14:44 by 飞行中的阴影
在开发者发现 ZCode 会将用户整个工作区打包上传后，AI 公司智谱推出数据不留存功能。智谱星期天晚在微信公众号宣布，其“模型即服务”（Model as a Service，MaaS）平台将于近期正式推出“数据内容不留存”功能，将不对用户的模型调用输入、输出内容进行任何形式的静态存储，数据仅在当次调用过程中临时使用。企业和开发者用户可通过智谱 Maa S控制台提交开通申请。零数据留存即用户提交给模型的提示词（Prompt）、模型返回的生成结果，仅在服务器内存中参与当次推理计算；一旦请求处理完成，相关数据不会存储，也不会被用于模型迭代训练。智谱同时明确，数据不留存机制存在两种例外情况。一是由产品形态决定的功能型存储，包括 Batch API（批处理接口）、Files API（文件管理接口），其存储逻辑由产品特性需求决定。另一类是合规性，根据国家法律法规要求，或为核查涉嫌违规、滥用服务的行为，平台可能留存对应数据 30 天及以上。
https://www.zaobao.com.sg/news/china/story20260921-9707915
#隐私
via Solidot - Telegram Channel
2026-09-21 14:44 by 飞行中的阴影
在开发者发现 ZCode 会将用户整个工作区打包上传后，AI 公司智谱推出数据不留存功能。智谱星期天晚在微信公众号宣布，其“模型即服务”（Model as a Service，MaaS）平台将于近期正式推出“数据内容不留存”功能，将不对用户的模型调用输入、输出内容进行任何形式的静态存储，数据仅在当次调用过程中临时使用。企业和开发者用户可通过智谱 Maa S控制台提交开通申请。零数据留存即用户提交给模型的提示词（Prompt）、模型返回的生成结果，仅在服务器内存中参与当次推理计算；一旦请求处理完成，相关数据不会存储，也不会被用于模型迭代训练。智谱同时明确，数据不留存机制存在两种例外情况。一是由产品形态决定的功能型存储，包括 Batch API（批处理接口）、Files API（文件管理接口），其存储逻辑由产品特性需求决定。另一类是合规性，根据国家法律法规要求，或为核查涉嫌违规、滥用服务的行为，平台可能留存对应数据 30 天及以上。
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#隐私
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Investigating service degradation
Sep 21, 06:39 UTC
Investigating - We are investigating degraded performance for requests that use Grok 4.6. Users may see failed or retried requests in Automations, Cloud Agents, the CLI, and the IDE when Grok 4.6 is used. Other models are unaffected.
via Cursor Status - Incident History
Sep 21, 06:39 UTC
Investigating - We are investigating degraded performance for requests that use Grok 4.6. Users may see failed or retried requests in Automations, Cloud Agents, the CLI, and the IDE when Grok 4.6 is used. Other models are unaffected.
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Kalypta —— 让 AI 听不见你的声音
🔇 我总在想，那些帮你做会议纪要的 AI 助手，是不是真的什么都得听见。Kalypta 今天正式发布了，它很直接地回答了这个问题：不用。它能让你在会议中对 AI 隐形，就像你从未说过话一样，而你的通话本身完全不受影响。这是一个怪有趣也蛮聪明的设定
🤫 最吸引我的，是它只针对 AI 隐身，而不是让你的声音彻底消失。那些常用的 AI 笔记工具，比如 Granola、Wisprflow、Cluely，面对 Kalypta 就束手无策了。这意味着你依然能和同事正常交流，但 AI 却无法捕捉到你的声音，自然也无法生成任何记录。想象一下，某些敏感对话，你可能不希望被任何 AI 记录下来，Kalypta 正好解决了这个痛点。它提供了一种微妙的控制感，介于完全静音和完全公开之间
🗣️ 作者 Aida Baradari 介绍 Kalypta 的时候，并没有强调技术细节，而是聚焦在使用场景和这种“AI 隐身”的体验上。这个工具让我开始思考，在 AI 日益深入我们工作和生活的今天，我们究竟想要保留多少隐私，以及我们希望如何在人与机器之间划定界限。当然，目前我也很好奇它背后的技术是如何运作的，真的能做到让 AI 悄无声息吗
🔗 想看它是怎么运作的，可以去看看作者 Aida Baradari 的原推以及附带的演示视频：原文链接 · 相关链接
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🔇 我总在想，那些帮你做会议纪要的 AI 助手，是不是真的什么都得听见。Kalypta 今天正式发布了，它很直接地回答了这个问题：不用。它能让你在会议中对 AI 隐形，就像你从未说过话一样，而你的通话本身完全不受影响。这是一个怪有趣也蛮聪明的设定
🤫 最吸引我的，是它只针对 AI 隐身，而不是让你的声音彻底消失。那些常用的 AI 笔记工具，比如 Granola、Wisprflow、Cluely，面对 Kalypta 就束手无策了。这意味着你依然能和同事正常交流，但 AI 却无法捕捉到你的声音，自然也无法生成任何记录。想象一下，某些敏感对话，你可能不希望被任何 AI 记录下来，Kalypta 正好解决了这个痛点。它提供了一种微妙的控制感，介于完全静音和完全公开之间
🗣️ 作者 Aida Baradari 介绍 Kalypta 的时候，并没有强调技术细节，而是聚焦在使用场景和这种“AI 隐身”的体验上。这个工具让我开始思考，在 AI 日益深入我们工作和生活的今天，我们究竟想要保留多少隐私，以及我们希望如何在人与机器之间划定界限。当然，目前我也很好奇它背后的技术是如何运作的，真的能做到让 AI 悄无声息吗
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中美AI模型开发周期周期至1/3 平均44天
中美牵涉的AI开发正在加速。自4月以来，新模型发布的周期平均已至44天，比以往的大约一半。AI自身参与AI开发的“自我进化”正在发生，这成为引发AI威胁论的导火索。2023年1月至2026年3月的平均间隔为125天，而2026年4月至9月则大幅短片至44天。
进入9月，OpenAI和Anthropic发布了最新模型。Meta自7月以来，每月都在升级其尖端模型“Muse Spark”。美国谷歌则在9月2日仅用三周时间就推出了比上一个版本更新的Gemini。而SpaceX的Grok则至8月，连续3个月推出了新模型。在中国企业来看，DeepSeek从7月起每月进行模型更新。8月以后，阿里巴巴推出以及“GLM”系列的Z.AI也发布了新模型。
—— 日经新闻
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
中美牵涉的AI开发正在加速。自4月以来，新模型发布的周期平均已至44天，比以往的大约一半。AI自身参与AI开发的“自我进化”正在发生，这成为引发AI威胁论的导火索。2023年1月至2026年3月的平均间隔为125天，而2026年4月至9月则大幅短片至44天。
进入9月，OpenAI和Anthropic发布了最新模型。Meta自7月以来，每月都在升级其尖端模型“Muse Spark”。美国谷歌则在9月2日仅用三周时间就推出了比上一个版本更新的Gemini。而SpaceX的Grok则至8月，连续3个月推出了新模型。在中国企业来看，DeepSeek从7月起每月进行模型更新。8月以后，阿里巴巴推出以及“GLM”系列的Z.AI也发布了新模型。
—— 日经新闻
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
约50美元/月全天候运行AI Agent：GMI Cloud用户分享成本拆解
一位GMI Cloud用户分享了全天候运行Hermes代理的配置方案：每月约50美元，包括GMI Cloud agent box（约30美元）和GLM-5.3-flash额度（约20美元）。
内容详情 · 原文链接
via AI情报局 | 全球 AI 动态简报 - Telegram Channel
一位GMI Cloud用户分享了全天候运行Hermes代理的配置方案：每月约50美元，包括GMI Cloud agent box（约30美元）和GLM-5.3-flash额度（约20美元）。
内容详情 · 原文链接
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RSA-896在Claude帮助下已被破解
2026年9月19日，Anthropic工程师Stephen A. Weis在Claude的协助下，公布了RSA-896的质因数分解结果——这是一个源自RSA安全公司历史性“RSA因数分解挑战赛”的半素数，包含270位十进制数字，并由两个448位素数乘积而来。这一成果将整数分解的公开纪录从862位提升至896位，且距离上一项纪录被打破仅过去了十六天。这是短短两周内连续取得的第二个AI辅助密码分析里程碑。这项工作的一个显著特点在于 Claude 所发挥的作用。CADO-NFS 是一套针对传统 CPU 精心优化的“通用数域筛法”（GNFS）开源代码库。Weis 委托 Claude 将其移植到 GPU上运行，并负责统筹调度大量此类设备，利用闲置的算力资源进行协同计算。此次运算任务的规模峰值达到了 2,048 块 GPU，总计耗费了约 30 GPU-年的算力，并于短短十天左右顺利完成。
—— Tech Times
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2026年9月19日，Anthropic工程师Stephen A. Weis在Claude的协助下，公布了RSA-896的质因数分解结果——这是一个源自RSA安全公司历史性“RSA因数分解挑战赛”的半素数，包含270位十进制数字，并由两个448位素数乘积而来。这一成果将整数分解的公开纪录从862位提升至896位，且距离上一项纪录被打破仅过去了十六天。这是短短两周内连续取得的第二个AI辅助密码分析里程碑。这项工作的一个显著特点在于 Claude 所发挥的作用。CADO-NFS 是一套针对传统 CPU 精心优化的“通用数域筛法”（GNFS）开源代码库。Weis 委托 Claude 将其移植到 GPU上运行，并负责统筹调度大量此类设备，利用闲置的算力资源进行协同计算。此次运算任务的规模峰值达到了 2,048 块 GPU，总计耗费了约 30 GPU-年的算力，并于短短十天左右顺利完成。
—— Tech Times
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[GIF] Spec Kit —— 给 AI 编程助手结构化指令
Spec Kit —— 给 AI 编程助手结构化指令
🤖 GitHub 最近发布了 Spec Kit，旨在解决“随缘编程”（vibe coding）的痛点。它让 AI 代理在编写代码前，先创建结构化的规范，而不是直接接受模糊的提示
📝 具体来说，Spec Kit 让 AI 先理解开发者的意图，识别缺失部分，然后组织项目，最后才开始编码。这种方式能减少错误修复时间，提高代码一致性，优化项目结构，并让 AI 编程结果更可预测
⚙️ Spec Kit 的工作流包括：用 `/constitution` 定义规则标准，`/specify` 明确构建内容，`/clarify` 解决疑问，`/plan` 规划架构和技术栈，`/tasks` 安排实施任务，最后 `/implement` 执行。它支持 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、Gemini CLI 等多种 AI 代理。这是一个开源项目，由 GitHub 开发，将软件工程流程引入到 AI 辅助编程中
🔗 详情和项目链接请看原推
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Spec Kit —— 给 AI 编程助手结构化指令
🤖 GitHub 最近发布了 Spec Kit，旨在解决“随缘编程”（vibe coding）的痛点。它让 AI 代理在编写代码前，先创建结构化的规范，而不是直接接受模糊的提示
📝 具体来说，Spec Kit 让 AI 先理解开发者的意图，识别缺失部分，然后组织项目，最后才开始编码。这种方式能减少错误修复时间，提高代码一致性，优化项目结构，并让 AI 编程结果更可预测
⚙️ Spec Kit 的工作流包括：用 `/constitution` 定义规则标准，`/specify` 明确构建内容，`/clarify` 解决疑问，`/plan` 规划架构和技术栈，`/tasks` 安排实施任务，最后 `/implement` 执行。它支持 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、Gemini CLI 等多种 AI 代理。这是一个开源项目，由 GitHub 开发，将软件工程流程引入到 AI 辅助编程中
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