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“你以为你买的是 DeepSeek Flash，实际上可能是个 1.5 bit 的 DeepSeek，或者里面掺了 Opus 用于训练。”这是 Pi 核心贡献者 Armin Ronacher 的一个比喻。他形容现在的 token 市场像一种成分不明的商品——量化程度、实际版本、是否掺了别的东西、计费方式，全是黑洞。
今天，飞象老师正式发布3.0版本。这次升级最值得关注的变化，是新增了“教育应用生成”能力。用户只需要在对话框里说清楚自己的需求和想法，几分钟后，就可以得到一个能够直接访问、调用AI、保存数据，并持续修改迭代的教育应用。整个过程中，不需要写代码，也不需要理解数据库、服务器和部署。
刚刚，OpenAI Codex负责人Tibo宣布，明天开始将会恢复ChatGPT Work和Codex平台上Plus用户的5小时用量限制。据Tibo所说，这一做法早就在计划之中，目的主要是减轻算力负荷，从而在周使用额度上提供更慷慨的计划。
就在刚刚，英伟达史上首次公布了下一代旗舰级机柜 Vera Rubin NVL72 的首次片上实测数据。而且，这次实测直接拉来了DeepSeek-V4-Pro，跑最真实的「智能体编码」任务！结果令人吃惊：对比当前的主力机皇GB300 NVL72，Vera Rubin的每兆瓦吞吐量最高飙升了30倍、Token成本最高暴降了35倍！
从社区走向的一整套创作产品。
最近两天，X 上网友 Max For AI@MaxForAI 的一篇帖子引发了网友热议：「太疯狂了 —— 现在你甚至可以直播围观一个 535B 大模型是如何被训练出来的。」
大模型开始吞噬越来越多的东西，创业公司究竟还能做什么？
模型的发布流程，早已在密集迭代中演变为精准的工业流水线：技术报告开路，Benchmark榜单刷屏，紧接着开放API，最后以开源权重收尾。
七月，DigClaw的预测框架Rhizome v1，在FutureX评测平台上取得了#1、#3、#7三个席位。
Resnet作者任少卿，已亲身入局具身智能创业。
AI 能否改进 AI 自己？
AI领域的造词速度已经到了一个夸张的水平，各种概念眼花缭乱。从龙虾、Agent、循环工程（Loop Engineering），到现在前沿的持续学习和RSI（递归自我改进）。不管是对于初步了解行业还是跟踪AI行业的人，这都是一件比较头疼的事情。
算力上限，是物理 AI 落地过程中需要面对的现实约束之一。
一个月的活，入职刚一年的工程师一天干完。
AI for Science，正在进入一个新的分水岭。
一道悬了整整78年的世纪难题，三天就被破了！
在线问诊中，一句 “你的脂肪肝不用担心”，背后可能隐藏着什么？
同样的模型，同样的任务，让它执行五遍，再让他自己挑一遍最稳的，效果能有多大提升？斯坦福把这套玩法用在了AI身上，DeepSeek V4 Flash在Terminal-Bench 2.1的成绩从79%一路涨到88%，反超了尖子生Fable 5。而且连做五遍加挑选这一通折腾，价格依然比Fable 5便宜了4-11倍。
老黄，真的不甘心只做卖铲人了！
这两年，互动娱乐先在线下火了一轮。
本文对比中日韩新四国AI透明度监管规则，分析各国在AI生成内容标识、可追溯性上的差异，为出海AI企业提供“统一底层能力、法域差异化配置”的合规思路。近期，Anthropic宣布在Claude生成的内容中加入机器可读取的标识：文本采用人眼难以察觉的水印，部分文件和图像则通过数字签名、内容来源元数据等方式留下来源信息¹。
独家获悉，字节跳动对旗下的办公AI产品完成了一轮团队整合：TRAE、扣子（Coze）团队将整体并入豆包体系，其中TRAE Work、扣子将与豆包在工作场景的产品能力进行整合；TRAE IDE及CLI将作为豆包品牌下的编程产品线持续发展。调整后，以上产品和运营团队向豆包产品负责人赵祺汇报。
最近，一支法国科研团队干了一件听起来像赛博朋克小说开场的事：把来自死后供体的成人脑切片泡在培养皿里，接上一只机械手和一个麦克风。相关论文的标题是：《人类大脑离体培养物的无监督感觉-运动关联学习，使机器人实现动作模仿》。
关于无缝衔接 Claude Code 和 Codex 这件事。
不是 AI 操作系统，是 AI 读得懂的操作系统
把你的想象拍成影片。
8 月 13 号中午，我和 OpenClacky 的朋友相互 sync 了下近况，得知他们在 Agent 探索上又有了新的进展：将 Agent 视作底座，功能由其自身开发
1.65万亿美元，用100美元纸币首尾相连，可以绕地球赤道约64圈。这个数字，是如今美国五大数据中心的发债总额。而如今，这些负债，似乎离奇地“消失”了。
全球 AI 视频创作的注意力，全都被模型厂商以及少数 C 端产品所霸占。
折腾了整整一周，Codex「额度消耗过快」的悬案终于告破。
