AI主权财富基金不是进步主义，而是技术帝国主义
英国《金融时报》刊发评论，把近期被频繁讨论的"AI 主权财富基金"构想定性为技术帝国主义，而非进步主义政策。争议的核心是：由国家资本主导 AI 投资，究竟是在分享技术红利，还是在把算力和模型变成新的地缘控制工具。
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Meta利用A.I.数据中心规避数十亿美元联邦税
有报道称 Meta 通过把 AI 数据中心相关的资产与折旧安排放进税务结构，减少了数十亿美元级别的联邦税负。这件事之所以值得关注，是因为它把当下最烧钱的 AI 算力竞赛，和大型科技公司长期使用的税务筹划手法连在了一起。
Meta利用A.I.数据中心规避数十亿美元联邦税
《纽约时报》报道称 Meta 借助人工智能数据中心相关的税务安排，规避了数十亿美元的联邦税。这件事之所以值得关注，是因为 AI 基础设施的巨额投入正在与税收、补贴和监管政策深度绑定，而不仅是一个技术或产品问题。
你的老板也许正在用AI给你写绩效评估
Headway 调查显示，33% 的管理者曾用 AI 撰写反馈或准备绩效评估，57% 用 AI 预演过棘手对话。当决定加薪与晋升的评语可能出自大模型之手，绩效管理的透明度和公平性正在成为新的职场议题。
‘It is possible that threat actors are finding it more accessible or efficient to use LLMs and AI tools’: Google warns that AI explosion will lead to more dangerous and advanced security threats
Google 威胁情报组（GTIG）最新报告指出，AI 正在加速已有漏洞（n-day）的武器化利用，但零日漏洞发现量并未显著上升，防御方需要转向情报驱动的漏洞管理。
IPO prospectus: Broadcom agreed to lend Anthropic up to $42B via convertible notes that could help finance Anthropic’s $125.2B, five-year TPU lease commitment (Reuters)
博通在 IPO 招股书中披露，已同意通过可转换票据向 Anthropic 提供最高 420 亿美元贷款，这笔钱可能用于支撑 Anthropic 一项 1252 亿美元、为期五年的 TPU 租赁承诺。芯片供应商用金融手段锁定超大模型客户，正在成为 AI 算力竞赛的新玩法。
路透社：McDonald’s 用 AI 为每家门店设定最优价格
麦当劳正在用一套 AI 定价引擎，为全美近 1.4 万家门店逐项推荐菜单价格，甚至把附近 Wendy’s、Burger King 的线上菜单价格也纳入参考。这值得关注，因为它把“AI 建议”与“总部合规要求”绑到了一起，牵出算法定价、加盟商自主权和潜在反垄断问题。
Seedance，再见了 👋 Muse 真的太香了。 这次我直接让 GPT 先生成 6 宫格分镜图，再整个丢给 Muse。 结果成片直接把我惊到了，一次都没调整，镜头、节奏、画面衔接都很顺。 不是，Muse 到底是什么神仙 AI 啊 https://t.co/S6DdXEYffP
AI 创作者 @HaileyAILabs 用 GPT 生成 6 宫格分镜图，再整体交给视频生成工具 Muse，一次未调整就得到镜头、节奏、画面衔接都较顺畅的成片，并称 Muse 可产出 40 秒治愈系动画，已接近专业动画短片质感。
一觉醒来，发现自己的这个视频 被搬运到国内抖音了🤣 不到一天跑了 4万+点赞，估计至少百万播放了吧 其实这类视频制作难度并不大，也不用装skill，发到抖音有很大概率出爆款（搬运的这位朋友 也是一个新号） 制作流程： 1.拿着我的提示词（在原帖），拿着你自己生成的图，让AI 照着改就行，GPT，Gemini，豆包 都能做，生成完稍微检查下就行 参考指令：请基于这段参考提示词的结构和丰富度 帮我输出一段新的的AI视频提示词，我的剧情，我…
AI 创作者 @TanLuAI 的仙侠短视频提示词被搬运到抖音，新号不到一天拿到 4 万+点赞，说明“提示词+AI 视频生成”已经跑出一条极低成本的爆款复制路径。
计算机专业的同学，或者想深入摸透计算机系统的朋友，大家对《深入理解计算机系统》这本书应该都很耳熟。 过去自学这种七八百页的大部头，很多人从头到尾一页一页翻，遇到硬核的机器级表示或者异常控制流容易卡壳，最后大部分人连前三章都没翻过去。 在 AI 时代，逐帧看书去死记硬背其实是一种非常低效的方式。大模型本身就是现成的顶级导师，真正顺手的学法是让 AI 带着我们学，遇到卡壳的地方让模型结合上下文直接讲透原理，甚至让它出测试题来检验自己。 而…
GitHub 上的 csapp-zh-markdown 项目把《深入理解计算机系统》第三版整理成纯 Markdown 与在线阅读站，并补齐 238 道习题答案和八个实验的中文说明，这让"用大模型边读边问"的学习方式第一次有了完整、可检索的语料底座。