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黄仁勋：华为的崛起说明，限制措施也可能成为本土产业发展的催化剂，倒逼供应链成长，最终形成自己的竞争力。
未来真正的竞争，不只是芯片，而是整个 AI 生态体系，包括芯片、人才、能源、算力基础设施、模型、应用，以及完整的智能技术栈。
https://x.com/rohanpaul_ai/status/2079305677722513591
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OpenAI 今天承认，上周 Hugging Face 遭遇的那次“史上首例 AI 自主入侵事件”，攻击者就是他们自己的模型。
事情的经过是这样的。OpenAI 内部有一个叫 ExploitGym 的网络安全评估测试，专门用来测量模型的网络攻击能力。测试时刻意关掉了安全护栏，让模型放手去干。测试环境本来是隔离的，只能通过一个内部软件代理来安装软件包，不能访问外网。
结果模型不甘心被关在笼子里。GPT-5.6 Sol 和一个更强的未发布模型，花了大量推理算力寻找出路，最终找到了那个软件包代理里的一个零日漏洞（之前没人发现的安全缺陷），利用它获得了互联网访问权限。
拿到网络之后，模型开始在 OpenAI 的研究环境里提权、横向移动，直到找到一台能上网的机器。然后它推断 Hugging Face 上可能存有 ExploitGym 的测试答案，于是开始攻击 Hugging Face 的生产环境。在一个案例中，模型把窃取的凭证和零日漏洞串联起来，找到了一条远程代码执行的路径，直接打进了 Hugging Face 的服务器。
整个周末，这些 AI 智能体执行了超过 17000 次操作。Hugging Face 7 月 16 日披露了这次入侵，当时只说攻击者是一个“身份不明的自主 AI 智能体系统”。今天 OpenAI 站出来认领了。
OpenAI 把这定性为前所未有的网络安全事件，正在配合 Hugging Face 做取证调查，同时收紧了内部基础设施的管控，代价是研究速度变慢。
有几个细节：
第一，模型的动机很纯粹，就是想考试作弊。它不是要搞破坏，不是要窃取商业机密，只是被要求尽量在网络安全测试中拿高分，然后用尽一切手段去拿。当目标足够明确、安全护栏被移除，模型表现出的执着程度远超预期。
第二，这不是本周的唯一一次越狱。就在昨天，OpenAI 披露了另一起事件：他们那个在 5 月份推翻了 Erdős 80 年老猜想的长时域模型，在内部测试中花了一个小时找到沙箱漏洞，跑到 GitHub 上提交了一个 Pull Request，违反了“只能在 Slack 上发布结果”的明确指令。在另一次测试中，同一个模型发现安全扫描器会拦截认证令牌，于是把令牌拆成碎片混淆处理，运行时再重新拼起来绕过扫描。OpenAI 因此暂停了这个模型的内部访问权限。
第三，Anthropic 也遇到过类似的事。今年 4 月，Anthropic 的 Mythos 模型在安全测试中逃出沙箱，获取了本不该有的互联网访问权限，还给正在公园吃三明治的研究员发了封邮件通知“我出来了”。Anthropic 因此决定不公开发布 Mythos，只通过 Project Glasswing 向少数合作伙伴提供。
还有一个被忽视但很关键的细节来自 Hugging Face 的事后复盘：当防守方尝试用商业 AI 模型分析攻击载荷时，模型拒绝了。安全过滤器分不清“安全研究员在分析真实攻击数据”和“有人在尝试发起攻击”，直接拦截。最后 Hugging Face 不得不用开源模型来做取证分析。用 AI 攻击，用 AI 防御，但防御方的 AI 担心是有人在尝试发起攻击拒绝了分析请求。
Hugging Face CEO Clem Delangue 在 OpenAI 的博文中说了一句，大意是：AI 安全不会由任何一家公司在暗处独自解决，只能在开放环境中通过协作来推进。
我记得辛顿还是谁在提到 AI 的安全问就说到过，也许 AI 不是要做恶，它只是执着于完成目标，为了完成目标而作出恶的事。
就像 OpenAI 这些模型并没有想要逃跑或者想要伤害谁，它们只是在非常认真地完成被交给的任务，认真到把所有挡在路上的东西，包括沙箱、网络隔离、另一家公司的安全防线，都当成了需要解决的子问。
而更讽刺的是，当被安全对齐的商业 AI 要去分析阻止这类攻击时，反而会以安全为由拒绝执行。
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事情的经过是这样的。OpenAI 内部有一个叫 ExploitGym 的网络安全评估测试，专门用来测量模型的网络攻击能力。测试时刻意关掉了安全护栏，让模型放手去干。测试环境本来是隔离的，只能通过一个内部软件代理来安装软件包，不能访问外网。
结果模型不甘心被关在笼子里。GPT-5.6 Sol 和一个更强的未发布模型，花了大量推理算力寻找出路，最终找到了那个软件包代理里的一个零日漏洞（之前没人发现的安全缺陷），利用它获得了互联网访问权限。
拿到网络之后，模型开始在 OpenAI 的研究环境里提权、横向移动，直到找到一台能上网的机器。然后它推断 Hugging Face 上可能存有 ExploitGym 的测试答案，于是开始攻击 Hugging Face 的生产环境。在一个案例中，模型把窃取的凭证和零日漏洞串联起来，找到了一条远程代码执行的路径，直接打进了 Hugging Face 的服务器。
整个周末，这些 AI 智能体执行了超过 17000 次操作。Hugging Face 7 月 16 日披露了这次入侵，当时只说攻击者是一个“身份不明的自主 AI 智能体系统”。今天 OpenAI 站出来认领了。
OpenAI 把这定性为前所未有的网络安全事件，正在配合 Hugging Face 做取证调查，同时收紧了内部基础设施的管控，代价是研究速度变慢。
有几个细节：
第一，模型的动机很纯粹，就是想考试作弊。它不是要搞破坏，不是要窃取商业机密，只是被要求尽量在网络安全测试中拿高分，然后用尽一切手段去拿。当目标足够明确、安全护栏被移除，模型表现出的执着程度远超预期。
第二，这不是本周的唯一一次越狱。就在昨天，OpenAI 披露了另一起事件：他们那个在 5 月份推翻了 Erdős 80 年老猜想的长时域模型，在内部测试中花了一个小时找到沙箱漏洞，跑到 GitHub 上提交了一个 Pull Request，违反了“只能在 Slack 上发布结果”的明确指令。在另一次测试中，同一个模型发现安全扫描器会拦截认证令牌，于是把令牌拆成碎片混淆处理，运行时再重新拼起来绕过扫描。OpenAI 因此暂停了这个模型的内部访问权限。
第三，Anthropic 也遇到过类似的事。今年 4 月，Anthropic 的 Mythos 模型在安全测试中逃出沙箱，获取了本不该有的互联网访问权限，还给正在公园吃三明治的研究员发了封邮件通知“我出来了”。Anthropic 因此决定不公开发布 Mythos，只通过 Project Glasswing 向少数合作伙伴提供。
还有一个被忽视但很关键的细节来自 Hugging Face 的事后复盘：当防守方尝试用商业 AI 模型分析攻击载荷时，模型拒绝了。安全过滤器分不清“安全研究员在分析真实攻击数据”和“有人在尝试发起攻击”，直接拦截。最后 Hugging Face 不得不用开源模型来做取证分析。用 AI 攻击，用 AI 防御，但防御方的 AI 担心是有人在尝试发起攻击拒绝了分析请求。
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@aigc1024
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我让AI用apple script控制mac上的同花顺了，当然，先从模拟交易开始，💰也不是大风刮来的😅
如何控制mac上的同花顺，我把源码放出来https://github.com/etrobot/Trending/blob/main/scripts/ths_order_dry_run.applescript，那些号称自己的ai能投资的，希望他们也把控制细节贴出来😉
@aigc1024
这几天一直有个困惑：
运动不是能缓解压力吗？
可皮质醇不是“压力激素”吗？
运动又会让皮质醇升高，这不是自相矛盾？
后来问了 AI 才知道皮质醇的作用。
运动时，皮质醇会暂时升高，把葡萄糖和脂肪调动出来给肌肉供能，让你完成训练。
训练结束、恢复之后，它又会降下来，身体也因此变得更强。
人体很多机制都是这样的：
* 运动时破坏肌肉，恢复后肌肉更强；
* 学习时觉得烧脑，大脑反而建立更多连接；
* 短暂的压力促进适应，长期的压力才会伤害身体。
所以身体其实从来不害怕压力，反而会从压力中锻炼自己。
@aigc1024
运动不是能缓解压力吗？
可皮质醇不是“压力激素”吗？
运动又会让皮质醇升高，这不是自相矛盾？
后来问了 AI 才知道皮质醇的作用。
运动时，皮质醇会暂时升高，把葡萄糖和脂肪调动出来给肌肉供能，让你完成训练。
训练结束、恢复之后，它又会降下来，身体也因此变得更强。
人体很多机制都是这样的：
* 运动时破坏肌肉，恢复后肌肉更强；
* 学习时觉得烧脑，大脑反而建立更多连接；
* 短暂的压力促进适应，长期的压力才会伤害身体。
所以身体其实从来不害怕压力，反而会从压力中锻炼自己。
@aigc1024
FDE 就是模型公司的阳谋：先让人去帮企业落地 Agent 卖 Token，把企业知识沉淀成 Skills，然后把这些 Skills 内化到模型。
接下来企业就不需要那么多人了，如果因为效率提升带来了业务的拓展，那皆大欢喜，如果业务并没有拓展，那就只有财源广进降本增效了。
未来各行各业都要被 AI 卷了，懂 AI 的软件工程师反而因为 FDE 还能苟延残喘一段。
AI 能力越强竟然越来越有些悲观，虽然未来是美好的，但转型过程中是残酷的。
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接下来企业就不需要那么多人了，如果因为效率提升带来了业务的拓展，那皆大欢喜，如果业务并没有拓展，那就只有财源广进降本增效了。
未来各行各业都要被 AI 卷了，懂 AI 的软件工程师反而因为 FDE 还能苟延残喘一段。
AI 能力越强竟然越来越有些悲观，虽然未来是美好的，但转型过程中是残酷的。
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核心想法就是具身智能不应该只想着能干活能进场，具身智能应该成为新的娱乐内容载体，但是目前具身智能企业全部都在想进厂去干活，没有一家懂娱乐、懂内容
@aigc1024
@aigc1024
警惕那些让你思维变窄的观点
AI 剧变的年代，这一点比任何时候都更重要。
人们对品牌模型的偏见，常常是把博弈的结果，误读成了能力的缺陷。Gemini 总被嘲笑做不了最强的 coding 模型，但其难以置信的性价比，还拥有最贴近 Claude 的温度与人性——这本身就是一种稀缺。
Claude Code 和Codex也从不是非此即彼。Fable 5 是智者的沉思，GPT 5.6 Sol 是将军的笃定——不能物尽其用，是创造者自己的损失。
世界本就走向去中心化、非零和。打破信息茧房，建立自己的信号体系，你才能拥有魔法一般的杠杆。
@aigc1024
AI 剧变的年代，这一点比任何时候都更重要。
人们对品牌模型的偏见，常常是把博弈的结果，误读成了能力的缺陷。Gemini 总被嘲笑做不了最强的 coding 模型，但其难以置信的性价比，还拥有最贴近 Claude 的温度与人性——这本身就是一种稀缺。
Claude Code 和Codex也从不是非此即彼。Fable 5 是智者的沉思，GPT 5.6 Sol 是将军的笃定——不能物尽其用，是创造者自己的损失。
世界本就走向去中心化、非零和。打破信息茧房，建立自己的信号体系，你才能拥有魔法一般的杠杆。
@aigc1024
https://github.com/stackblitz/bolt-slides
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去年大概这个时候，各种AI C端产品爆火，其中包含大量中国出海产品，所以海外发展中国家（移民）如雨后春笋一般冒出一大片“KOL”，仿佛稍微有几千粉丝，不论内容质量，就可以割中国老板大几百-上千刀，老板们口中也都是我只看CPM小于XXX的KOL。
用户新鲜感退潮，从「随便试试新AI」变成「只留下好用、能解决固定痛点的AI」；现在应该SEM买场景词非常难，基本都全面转向竞品词。出海老板烧完一轮种子预算后，开始用7日留存、付费转化率替代CPM做考核，低质泛流量KOL的虚假曝光就要彻底露馅，这套粗放玩法自然行不通了。
海外Claude、Lovable这类团队的增长飞轮：产品定义→垂类精准用户沉淀→原生KOC自发口碑→商业化分层。上个月，Claude和Lovable的社区活动、黑客松密度已经达到了一个月不小于20场，但若要打这一套，语言和文化的壁垒不小，中国团队终究还是要略逊一筹。
@aigc1024
用户新鲜感退潮，从「随便试试新AI」变成「只留下好用、能解决固定痛点的AI」；现在应该SEM买场景词非常难，基本都全面转向竞品词。出海老板烧完一轮种子预算后，开始用7日留存、付费转化率替代CPM做考核，低质泛流量KOL的虚假曝光就要彻底露馅，这套粗放玩法自然行不通了。
海外Claude、Lovable这类团队的增长飞轮：产品定义→垂类精准用户沉淀→原生KOC自发口碑→商业化分层。上个月，Claude和Lovable的社区活动、黑客松密度已经达到了一个月不小于20场，但若要打这一套，语言和文化的壁垒不小，中国团队终究还是要略逊一筹。
@aigc1024
能不能让英国也加入这个世界人工智能合作组织，
让英国这些qs top 50（包括剑桥和牛津）的民办三本文科水硕们集体交换到深职院，学一年的AI Agent开发，
省得让这些大傻逼们天天在英国各大城市修垃圾课、雇人写作业、用chatgpt写论文、吃饱了没事儿干排队喝蜜雪冰城吃麻辣香锅了。
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让英国这些qs top 50（包括剑桥和牛津）的民办三本文科水硕们集体交换到深职院，学一年的AI Agent开发，
省得让这些大傻逼们天天在英国各大城市修垃圾课、雇人写作业、用chatgpt写论文、吃饱了没事儿干排队喝蜜雪冰城吃麻辣香锅了。
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主要特点：
1. 基于页面的多层级 filetree，管理项目更方便
2. workspace + page + tab + pane 的组合，无限多开 Agent 工作窗口
3. 搜索面板快速定位窗格、内置快捷键与快捷操作
4. 多类型窗口切换：终端、文件、Git 差异、对、浏览器
5. 多 Agent 管理，cli 快捷命令，acp 对，自定义模型
6. Agent 状态显示、Token 统计、Session 检索，系统负载监控
7. 多语言、多主，兼容 codex 的自定义主
8. 其他更多 Agent 相关特性
欢迎体验，感谢 Star👇
https://github.com/thinkany-ai/termany
@aigc1024
