单月飙升超92%！MiniMax交出亮眼半年报，总市值强势回升至1249.56亿港元
AI 公司 MiniMax 股价一个月内上涨超 92%，总市值回升至 1249.56 亿港元，背后是半年报营收同比增长 283.1%、API 调用量激增的业绩支撑。这是近期 AI 概念股中少见的“业绩驱动型”反弹。
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Claude遭大规模盗号，大批账号被强制注销
Anthropic 旗下 Claude 遭遇大规模账号盗用事件，黑客通过信息窃取型木马获取用户 Session 凭证，绕过密码和双重验证直接控制账号。官方已强制注销可疑账号并删除绑定的信用卡信息，防止进一步损失。
Anthropic 发安全警报：信息窃取木马盗走部分用户 Claude 登录会话
Anthropic 近日披露，有攻击者利用信息窃取型木马，从部分用户的电脑中盗走了 Claude 的登录会话，由此绕过密码直接进入账户。这件事再次证明，AI 工具的安全不仅取决于服务商，也取决于用户本机的终端防护。
Prompt God
Product Hunt 上出现了一款名为 Prompt God 的提示词工具产品，当前公开信息有限，但从定位看，它瞄准的是大模型使用中“提示词质量决定输出质量”这一核心痛点，值得关注其后续功能与定价。
剑桥这回直接扔王炸了！！ AI & ML经典教材全集直接免费开放，PDF随便下。 想学机器学习又不想被割韭菜买高价课的，这十本刷完，底子基本就硬了。 顺序从易到难排好了： 1️⃣ 《机器学习理解》——理论算法一把抓，零基础入门首选 🔗 https://t.co/fylTw37bOl 2️⃣ 《机器学习数学基础》——数学底子弱的先把这本补上 🔗 https://t.co/yykNLQmdfv 3️⃣ 《机器学习算法的数学分析》——深入数…
剑桥大学等多所高校学者联合开放的 10 本 AI 与机器学习经典教材现已免费下载，覆盖从数学基础到图神经网络的全体系内容，为自学者提供了一条零成本、高完整度的进阶路径。
最新《占有成瘾》 完整版链接：https://t.co/jFxLIUbfYk 陆总步步紧逼，大学生服务员靠上冰冷台面。更新集，网友感叹：这也太欲了！ #AI成人短剧 #gay #连载短剧 #男同 #占有成瘾 https://t.co/VY0gmoBATu
一部名为《占有成瘾》的AI生成成人向短剧在X平台引发关注，其“逼真欲望感”的画面成为讨论焦点。这反映出AI视频生成工具在细分内容创作领域的快速渗透，以及UGC内容生态正在被重新定义。
别再怀疑用Codex剪视频的可靠性了，这玩法最近确实火出圈。 browser-use团队刚开源的video-use，免费且已斩获16.5k star。 亲测后反馈，这工具还省Token，确实有点门道。 它不让大模型死盯画面，而是先用ElevenLabs Scribe把视频压缩成一份12KB的时间戳文本，像改Word文档一样在文字层动刀。 拆解下特点： 1️⃣ 每个切口自动补30ms音频淡化，咔哒爆音直接抹平 2️⃣ 要特效就派子任务跑…
browser-use 团队开源了 AI 视频剪辑工具 video-use，通过将视频先转为带时间戳的文本再编辑，大幅降低 Token 消耗。这个思路正在改变 AI 视频剪辑的底层逻辑，已获 16.5k star。
WikiSkill：把 Agent 的经验沉淀为持久知识，让 Skills 持续进化 来自 Google Research 的论文，在 “Agent Skills 自动进化” 这一方向上，论文提出在原始经验与可执行 Skills 之间插入一个持久化知识层（Wiki），让经验被持续编译、沉淀为结构化知识，从而支撑 Skills 的长期、复利式进化——实验表明这一改动带来了一致且显著的性能提升。 https://t.co/m79jmZOl…
Google Research 提出 WikiSkill 框架，在 Agent 经验与可执行 Skills 之间插入一个持久化知识层（Wiki），让经验能持续沉淀、复利进化，并在 5 个基准、5 个模型上显著超越现有方法。
兄弟们看我发现了什么！ Codex 目前是公认最好用的交互界面，但是Harness却不尽如人意，那么如何在Codex 中随意切换不同厂家的 Harness 呢？ 那么这个开源项目 CodexHost 它来了！ 它可以直接把 Claude Code、DeepSeek Harness、Pi、Grok Build 等等各家顶级的 Harness 全部集成在 Codex 里切换使用 而且 Codex 的 Thread、Diff、工具状态、审批…
开源项目 CodexHost 允许用户在 OpenAI Codex 界面中直接切换 Claude Code、DeepSeek Harness、Pi、Grok Build 等多家厂商的 Harness，同时保留原有交互功能，并支持跨 Agent 协作。
如今 Vibe Coding 盛行，然而就算是用 AI 写代码，也少不了要考虑如何划分好模块、保障低模块之间耦合以及系统的拓展性。 如何划分好模块这些事是传统软件工程和架构设计范畴，但你做好了的话，AI 生成的代码质量更高系统也更稳定。 很多新手对于如何划分模块并没有什么概念，甚至很多编程老手也只是直觉知道怎么分，但也讲不出个所以然。 一句话：模块按“什么会变”来分，不是按“先做什么后做什么”来分 新手容易犯的一个错误是按照流程来划分…
AI 编程工具越用越顺手，但代码质量的瓶颈正从“写不写得出来”转向“模块分得好不好”。知名技术博主宝玉提出，模块划分应遵循“按什么会变来分”的原则，这直接决定了 AI 生成代码的稳定性和可维护性。