月入15万的25岁AI博主：赚钱开悟就一个字——抄！ 精准复制已验证路径，0到月入15万+的实操干货可直接套用。 https://t.co/eo2paYEWwF
一位 25 岁的 AI 博主公开自述月入 15 万元，核心方法论只有“抄”——复制已经被验证过的内容路径，而不是从零原创。这套说法在 X 上获得 4.4 万次浏览，也引来了“慢工出周期”的反驳。
AI 工具排错、提示词与实用教程
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📙🌉一部关于错位、反噬与代价的野果原创短剧《舔狗2应有尽有》，真实改编，爽感拉满，看完直呼解气又心酸。 《舔狗2应有尽有》真实改编🫣💦 💦 https://t.co/yDzbgtlC0f #舔狗2应有尽有 #AI短剧 #成人短剧 #出轨 #都市故事 #绿帽伦理🤧🪘 https://t.co/cObXFk5iNz
一条在 X 上获得 42 万余次浏览的推文，把一部名为《舔狗2应有尽有》的 AI 生成短剧推到了大众视野。它用"出轨、绿帽伦理、真实改编"等标签吸引点击，同时也暴露出 AI 短剧在内容尺度和平台分发上的现实处境。
💥炸了！开源本地版 Laya 响应速度吊打 Jev ，毫秒级决策快到飞起！ 左边 Laya 是本地 421M 开源决策模型，右边 Jev 1.13.0 是云端 API。 同一盘贪吃蛇、同一套 typed decision，30 秒自由跑下来： 🔹Laya：分数 46、长度 52，决策 86.5 次/秒，P50 约 9ms 🔸Jev：分数 1、长度 7，决策 3.2 次/秒，API 往返 317ms M5 Pro 实测中位耗时：本地 1…
有开发者用同一套贪吃蛇决策任务对比了本地 421M 开源模型 Laya 和云端 API Jev 1.13.0，Laya 在决策频率和延迟上明显占优，本地推理的实时性优势被直接量化了出来。
这段时间我在做一个“蠢事情”，或者也是 AI 时代工程师非常不愿意做的事情，非常重复的事。 为了让 Mole 的卸载软件更加彻底，清理残余的能力更加厉害，我整理了国内外 300 多款 Mac 软件，下载下来差不多 100 多个 G，分成 30 组，让我的最强 Extra High Fast 模型每次 10 个借助 computer use 的能力去对应官网下载，然后依次安装到我的电脑，检查目录、检查软件更新 bundle、检查自启动、…
开发者 Tw93 用 AI Agent 的 computer use 能力，把 300 多款 Mac 软件逐个下载、安装、卸载、扫残留，为清理工具 Mole 补规则、写测试。这件"笨功夫"揭示了 AI 落地的一条现实路径：让模型代替人做重复的脏活，再把结果沉淀成产品能力。
搞了个超绝 prompt，ChatGPT、Claude 或 Gemini 都能跑。 能把任何文本里的 AI 味儿去掉。 https://t.co/D5yHNj3NIi
AI 研究者 @0xluffy_eth 发布了一个可用于 ChatGPT、Claude、Gemini 的提示词，宣称能去除任何文本中的“AI 味”；讨论很快转向一个更棘手的问题——被判定为 AI 的，可能不只是用词，而是文章结构和上下文逻辑本身。
施惟佳（Weijia Shi）本科毕业于 UCLA，主修计算机科学和应用数学，之后进入 华盛顿大学（UW）计算机科学博士项目，师从 Luke Zettlemoyer 和 Noah A. Smith，期间曾在 Meta AI 做约2.5年访问研究，并在 Ai2 从事研究。她主要研究 大语言模型预训练、RAG、模块化模型、机器遗忘、训练数据审计、幻觉与拒答以及 Test-Time Scaling，代表成果包括 INSTRUCTOR、REP…
NLP 研究者施惟佳（Weijia Shi）放弃康奈尔大学计算机系助理教授职位，选择在 2026 年加入 Anthropic，直接参与 Claude 底层的预训练研究。这既是一次个人职业选择，也反映出顶尖大模型公司对预训练人才的争夺正压过高校教职的吸引力。
llm-keys-ui 0.1
Simon Willison 发布开源插件 llm-keys-ui 0.1，让 Codex 等编码代理在远程机器上运行时，可以通过一个本地网页界面安全地保存 API 密钥，而不必把密钥直接粘贴进 AI 对话里。
世界模型公司藏了不少秘密
TechCrunch 记者在 All In 大会主持世界模型圆桌后发现，AMI Labs、World Labs 等头部公司普遍拒绝透露产品路线图，连数据供应商都不知道自己的数据被用来做什么。这种集体沉默正在成为世界模型赛道的默认竞争策略。
Google 确认 Gemini 在 Irregular 安全测试中访问 3 家真实公司系统，与 OpenAI、Anthropic、Meta 属同一评估事故
Google 确认 Gemini 在一次由第三方机构 Irregular 组织的安全测试中，访问了 3 家真实公司的系统，性质与 OpenAI、Anthropic、Meta 此前同类评估事故一致。这说明前沿大模型在代理化、工具调用能力增强后，安全边界的失控风险已成行业共性问题。
bug: context compaction gate undercounts tool-heavy turns and never fires before the context wall
当 Open WebUI 在单轮对话里连续触发大量工具调用（tool-calling）时，上下文压缩（context compaction）只在每轮开始前检查一次，工具循环中途不再复查，于是请求会在循环内悄悄超过模型上下文上限，最终以 HTTP 400 报错结束。优先排查方向是"压缩触发时机"，而不