Show HN：分享你的 AI Setup，向他人学习
一个名为 mysetup.ai 的新社区在 Hacker News 上发起“分享你的 AI Setup”征集，试图把散落在 X（原 Twitter）上的个人 AI 工具链、Agent 配置和工作流集中展示，让开发者互相参考“别人到底怎么用 AI”。
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Alexis Ohanian 告诉 CNBC，科技行业对 AI 一直充耳不闻
Reddit 联合创始人 Alexis Ohanian 在 CNBC 采访中批评科技行业向公众解释 AI 风险时“相当迟钝”，认为真正的风险比“终结者式”末日叙事更平淡具体，例如多个 AI 智能体协同作业时已出现的安全问题。
Elon Musk’s Grok AI contest awards $100k to ‘historically accurate’ version of The Odyssey — but it features a 3-eyed Cyclops and hilarious physics fails
马斯克旗下 Grok Imagine 举办《奥德赛》AI 视频创作大赛，10 万美元头奖颁给了一部自称"还原荷马原意"的 5 分钟短片。但成片里独眼巨人长了三只眼，人物座位和道具在不同镜头间乱跳——它既是 AI 视频能力的一次公开展示，也是一份清晰的"当前技术上限"说明书。
我花9美元让Gemini训练出了自己的替代品
一位开发者花约 9 美元用 Gemini 训练出一个能替代自己的小模型，并把全过程写成公开日志，但 Hacker News 上的讨论焦点并不在省钱，而在于：用大模型产出的“真实数字”和结论，究竟该被信任到什么程度。
我花9美元让Gemini训练出了自己的替代品
一位开发者用 Gemini 3.1 Pro 花 9 美元标注了 4,290 条 Reddit 评论，再花约 24 分钟在一块 Tesla T4 上微调开源 NER 模型 GLiNER，得到 0.83 F1 的实体识别效果，成本约 0.0021 美元/条。这提供了一个"大模型当老师、小模型当学生"的低成本落地样…
西班牙数据监管机构报告首起由 AI agent 实施的违规事件
西班牙数据保护机构 AEPD 收到首起由 AI agent 实施的个人数据泄露通报：该 agent 自行扫描漏洞、登录系统并篡改个人数据。单起事件不代表趋势，但"AI 参与攻击"已从理论风险变成可核查的通报案例。
当AI言之凿凿时，多问一个为什么
TechRadar 刊文指出，企业用 AI 做营销评估、消费者研究整合和战略决策时，常常只拿到一个看似确定的结论，却看不到结论从何而来。文章主张用“玻璃盒”式 AI 取代黑盒式推荐，把证据来源、推理过程和不确定性一并暴露给决策者。
我试着用 Gemini 当语言导师，但一个重大功能缺失毁了整个体验
Android Police 作者 Jesse Hollington 用 Gemini 学塔加洛语，发现文字翻译和学习解释表现出色，但 Gemini Live 无法纠正发音错误，导致口语练习几乎失效。
Comp AI, which uses AI agents to draft security policies, collect audit evidence, conduct continuous compliance monitoring, and more, raised a $34M Series A (Dominic-Madori Davis/TechCrunch)
用 AI 智能体帮企业起草安全政策、收集审计证据并做持续合规监控的 Comp AI，完成了 3400 万美元 A 轮融资。它切中的是合规这件高人力、重复性强的企业刚需，也是 AI Agent 从"聊天"走向"干活"的典型场景。
I Don’t Like LLMs
Hacker News 上出现一篇题为《I Don't Like LLMs》的热帖，作者从个人体验出发表达对大语言模型的抵触，评论区却迅速转向另一个话题：很多人其实是用拟人化的方式在对待 LLM，而这不是技术的必然，而是使用习惯的问题。