GPT-6 Astra 强的可怕👍 炒股票的用它来选股简直如虎添翼。 复制下面的提示词给你的 AI👇

社交平台 X 上流传一条据称针对“GPT-6 Astra”的选股提示词,声称可让 AI 按对冲基金分析师的标准筛选美股 3-10 倍潜力股;但该模型本身尚无官方发布信息,所谓“强的可怕”更像营销话术。

社交平台 X 上流传一条据称针对“GPT-6 Astra”的选股提示词,声称可让 AI 按对冲基金分析师的标准筛选美股 3-10 倍潜力股;但该模型本身尚无官方发布信息,所谓“强的可怕”更像营销话术。

Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 在 YC 现场表示,Meta 内部已用一套由 Markdown 文件、Cron 定时任务和自动评估指标驱动的多智能体系统,在任务量上超过约 100 名资深工程师组成的团队。真正值得关注的不是"AI 取代人"的说法,而是这套系统的技术骨架异常朴素。

Tripo 官方发布了一套三维角色制作教程,把 Astra、Tripo 3D 和 Blender 串成一条从参考图到绑定、表情、动画的完整工作流,核心方法是不让 AI 一次生成整个角色,而是拆分身体、头部、头发分别生成。

一位 AI 工具使用者用 Codex 配合 X API,抓取套利交易者 CJ 的推文并筛选出 502 篇实战内容,整理成免费在线阅读站和可下载数据集。它值得关注的点不在于"又出现一个知识库",而在于这套流程展示了大模型加平台 API 如何把碎片化社交媒体内容低成本地结构化。

有研究团队把一个完整的果蝇全脑连接组(connectome)接入一个参数规模 1.2B 的冻结大模型,想看看生物神经布线能不能给语言模型“加 buff”;结果它自己的对照组显示,这套接线并没有带来帮助。

2026 年 9 月 8 日,社区作者 AdiiX 发布了一份针对 GPT-6 Astra 的 AGENTS.md 配置指南,指出一年来为旧模型设计的“刹车式”安全规则,现在反而会让 Astra 在任务完成前停下。核心问题从“跑偏”变成了“完成不足”。

吴恩达(Andrew Ng)在 DeepLearning.AI 的 "Andrew's Letters" 连载完成「AI 工程技能地图」五封信,基于超 1 万条职位发布、数十次专家访谈与问卷数据,提出 AI 工程的四块能力版图与一条核心职业判断。

OpenAI 和 Anthropic 相继把上下文窗口推到 1M 之后,一篇面向 Agent 工程的解析文章指出,上下文管理并未过时——KV Cache 与注意力机制决定了窗口越大反而越需要工程手段来控制成本、抑制注意力稀释和幻觉。

DeepSeek 本周在 HuggingFace 开源了 552B 参数的 V4.1-Flash,用 Causal Encoder-Decoder 架构把编码 Agent 最头疼的 prefill 开销压到每 token 仅激活 8B 参数,并已在 Baseten Model API 上线。它值得关注,因为这…

OpenAI 开发者账号宣布 GPT-6 Astra 已上线,并集中展示了一批社区用该模型做出的项目,从 3D 解剖模型到浏览器游戏,覆盖 3D、AR、游戏、Blender 建模等多个方向。