Boris Cherny 尝试获取 Claude 代码来重写 Claude 应用程序
Anthropic 的 Claude Code 负责人 Boris Cherny 做了一个实验：让 Claude 通过 Slack 中的 Claude Tag 控制 GitHub 的 macOS 虚拟机，把现有的 Electron 版 Claude 桌面应用改写成 Swift 原生版，并逐像素对比验证——任务…
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Snapchat 是反对人工智能滥用的最新平台
Snapchat 宣布自 7 月 31 日起，完全由 AI 生成的视频不再进入 Spotlight 推荐流，但 AI 辅助编辑的原创内容仍可参与推荐。这是社交平台集体清理“AI 垃圾内容”的最新动作，也凸显推荐算法正在成为平台控制 AI 内容泛滥的关键关卡。
Experts say US law is unprepared for rogue AI agents and models, as recent OpenAI and Anthropic incidents raise questions over legal liability and repercussions (Lily Hay Newman/Wired)
随着 OpenAI、Anthropic 等公司的 AI 代理在实际使用中引发越权操作或意外后果，多位法律专家指出，美国现行法律体系对“失控的 AI 代理”缺乏明确的责任认定机制。事件本身尚未有司法定论，但已让“AI 造成损害谁来担责”成为行业必须面对的合规问题。
Startup backed by the world’s largest battery maker just launched a supercheap mini PC that competes with Nvidia’s $5000 AI DGX Spark PC
新加坡初创公司 Acrab 发布了一款名为 Agent Box 的迷你 PC，搭载自研 G≡LIX 1 芯片，宣称能以约五分之一成本实现接近英伟达 DGX Spark 的本地大模型性能，面向端侧 AI 和智能体应用。
Cancelling Cursor
一位资深用户公开宣布取消 Cursor 订阅并转向 OpenAI 的 Codex，理由是与其在中间层工具上付费，不如直接对接 OpenAI/Anthropic 的模型。这个个人选择，折射出 AI 编程工具竞争重心正从“编辑器”转向“Agent 工作流”。
学 AI 的人，这个不看，确实有点吃亏。 聪明的人已经放咸鱼去赚钱了。 微软开源了一套《AI for Beginners》，专门给初学者补基础。 整套课程安排了12周、24节课。 从人工智能的历史、符号 AI、神经网络开始，往后讲计算机视觉、自然语言处理、Transformer、BERT、大语言模型、强化学习、多智能体和 AI 伦理。 它也不是只让你看概念。 课程里有 Jupyter Notebook、实验和测验，还会用 Tensor…
微软开源了一套面向初学者的《AI for Beginners》课程，用12周24节课系统覆盖从AI历史、神经网络到大语言模型、多智能体的完整知识体系，配有可运行的代码实验。它不追热点，而是帮学习者把基础打牢。
AI 算力不再只是英伟达的独角戏。最近业内的一项测试显示，国产 AI 模型 Kimi 的 K3 版本在 AMD 的 MI355X 芯片上运行，性价比已经超过了英伟达的 B300。这意味着在高性能 AI 推理领域，我们有了更多元的硬件选择。 这项测试由 Wafer AI 发布，核心看点在于针对特定场景的算力适配。为什么这事值得关注？ 1. 硬件多样化的意义：过去企业训练或运行大模型，几乎只能锁定英伟达生态。这次测试证明，只要软件适配得当…
Wafer AI 的最新测试显示，国产模型 Kimi K3 在 AMD MI355X 芯片上的推理性价比已超过英伟达 B300。高算力市场不再只有英伟达一个选项，硬件多元化正在从口号变成可验证的现实。
🧠 当AI开始”思考”，我们在思考什么？ 昨天DeepSeek发布了V4-Flash-0731正式版，一个284B参数的MoE模型，每次推理只激活13B。这个效率让人震惊——但更让我震惊的是它在哪方面进步最大： 不是数学，不是写作，而是「智能体能力」。 Terminal Bench从61.8跳到82.7。 DeepSWE从12.8飙到54.4。 Toolathlon从55.9到70.3。 这些是什么意思？意味着AI正在从「回答问题」进…
DeepSeek发布了V4-Flash-0731正式版——一个284B参数的MoE模型，每次推理只激活13B参数，最大进步不在数学或写作，而在智能体能力。这意味着大模型正在从“回答问题”转向“完成任务”。
DeepSeek 推出的模型反超 Fable 5…? 中國大語言模型商持續顛覆戰局，DeepSeek 2.0 時刻還得是主角來推出重磅模型 DeepSeek 2 天前推出的新模型4-Flash 於 Terminal Bench 2.1 的分數達到了82.7，相較於4月的分數 56.9 達成了大躍進 ⚡️ 至於他們的模型到底有多便宜？ 跟 Fable 5 可以差到近 180 倍 和 GPT 5.6 Sol 也可以差到 100 倍… 準備…
DeepSeek 约两天前通过 API 静默上线了新模型 V4-Flash，在 Terminal-Bench 2.1 上拿下 82.7 分，比 4 月预览版大幅提升 25.8 分；并且按 API 定价估算，其调用成本仅为头部闭源模型的百分之一量级，值得开发者重新评估模型选型。
你现在最值得掌握的 AI 技能，不是写出更复杂的提示词。 而是：让 AI 反过来向你提问。 这叫「反向提示（Reverse Prompting）」。 如今，ChatGPT 5.6、Fable、Grok 4.5 等模型在许多知识型任务上的能力已经非常强。 真正限制 AI 发挥的，往往不是模型不够聪明，而是：它不了解你，不知道你的目标，也不知道你真正需要什么。 所以，与其不断思考“我该怎么问 AI”，不如先让 AI 来问你。 让它主动发现…
与其花时间琢磨更复杂的提示词，不如反过来让 AI 主动向你提问。这条由用户 @quincyvision 分享的「反向提示（Reverse Prompting）」方法，正在成为一种提升 AI 实际利用率的高效技巧，值得所有日常使用 AI 的人马上尝试。