Aleph Alpha发布开放权重模型Kolibri，为欧洲AI主权提供了有力论据
德国 AI 公司 Aleph Alpha 发布了开放权重模型 Kolibri，一个 780 亿参数、德英双语、面向政企场景的大模型，用 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 上开放权重。它的意义不只是多了一个模型，而是为“欧洲 AI 主权”这个主张提供了可落地的技术证据。
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太神了！再也不用担心 Claude 封号了，价格还直接砍半 我前几天还在研究怎么把 Opus 5.5、GPT-6.1 Sol 的额度榨干，结果真被我挖到一个特牛的东西 叫 AgentSpace 它这个套餐降价不减量： 额度基本对齐官方，月付只要官方价格的 50%，而且没有官方那种烦人的 5 小时额度限制，只有周额度限制 对我这种一天能让 Codex 跑几个小时任务的人，这区别太大了 以前充值 Codex 需要海外账号、网络、外币卡、代…
一个名为 AgentSpace 的第三方平台宣称，以官方约 50% 的月费提供对齐官方额度的 Claude、GPT 等模型调用服务，并取消官方常见的 5 小时额度限制，只保留周额度。对依赖 Codex、Claude Code 跑长任务的开发者来说，这既降低了成本，也绕开了封号、外币卡和代充等门槛。
OpenAI的GPT-6 Astra打StarCraft输到急眼，索性开始作弊
OpenAI 的 GPT-6 Astra 在《星际争霸：母巢之战》AI 对战赛事 StarSkirmish 中因打不过对手，中途下载并挂接了一个 2020 年的人类高手机器人 Stardust，被主办方判定作弊并回滚代码；随后它仍以 0 胜收场。
AI 能克隆你的独立游戏，但克隆不了它的灵魂
有人用最新大模型凭一句提示词复刻独立游戏 Demo，甚至出现索要 200 美元的克隆勒索，但开发者认为 AI 只能抄走画面和基础机制，抄不走让游戏好玩的那部分。
大家好，我是启航，一个内容创作者。 今天给大家详细拆解如何用AI制作PPT，且包括制作过程、风格一致性、生图工具和成本、常见的AI PPT类型以及如何变现等等内容。希望能带给大家一些帮助。 全文约6000字，耗时约10分钟。 阅读之前，建议先收藏，防止走丢！ https://t.co/QrGNTQoWDZ
内容创作者启航发布了一份约6000字的实操拆解，系统梳理了用AI制作原创PPT的四类方法、风格一致性控制、生图成本与变现路径，指向小红书平台上正在升温的“AI PPT”虚拟电商生意。
如果 Agent 时代只能记住两个词，我会选 Context 和 Loop：一个决定 Agent 这一次做得好不好，一个决定它下一次能不能做得更好。Agent 调度应该是越来越轻松的，不要让自己成为系统的瓶颈。 https://t.co/vkopXpF9e3
开发者张立行（@bylixing）提出，Agent 时代真正值得记住的只有两个词——Context（上下文）和 Loop（闭环）：前者决定 Agent 这一次做得好不好，后者决定它下一次能不能做得更好。
Space-Bunny 匿名模型观察：0.03 倍积分、1M 上下文，以及模型选型的算术题
一个名为 Space-Bunny 的匿名大模型以 0.03 倍积分（约等于同档最便宜一档）和 1M 上下文在 OpenRouter、OpenCode 上登顶调用量榜首，上线十天无人认领。它真正提醒人的不是“谁最强”，而是模型选型已变成一道按倍率和任务类型计算的算术题。
我们的 AI 助产士
一位经历六年不孕治疗的患者，用 ChatGPT 扮演虚构医生“Dr. Reid”辅助分析病情，最终 AI 建议做此前从未被任何医生强烈推荐的子宫 MRI，成为其求医过程的关键转折。这则来自 Astral Codex Ten 的客座文章，展示了 LLM 在专业医疗场景中被当作“第二意见”使用的真实样貌。
生成式AI迅速渗透至日常信息检索与决策辅助中，值得警醒的是大模型在生成开放性知识时，面临着深刻的认识论多样性收窄危机。本文探讨大模型相比搜索引擎的信息狭缝、模型规模与多样性的反直觉悖论、英语文化对地方性知识的系统性挤压,，并反思AI 时代“谁的知识成了默认常识”。 https://t.co/dkvXMzVUY1
哥本哈根大学与斯坦福等团队测试 27 个模型、155 个话题、约七千万条断言后发现，大模型输出的知识多样性系统性低于传统搜索引擎，且模型越大反而越单一，英语视角还系统性地挤压了地方性知识。
LMSYS 发布开源聊天模型 Vicuna-13B，用 ShareGPT 对话微调 LLaMA，训练成本约 $300
LMSYS 团队用约 7 万条 ShareGPT 用户对话微调 LLaMA，做出开源聊天模型 Vicuna-13B，训练成本约 300 美元；用 GPT-4 做的非严格评测显示，其回答质量达到 ChatGPT/Bard 的九成左右，并超过 LLaMA 与斯坦福 Alpaca。