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今日 12 条
9月2日周三
  1. X：Greg Brockman (@gdb)1

    特朗普称反对AI数据中心抗议正中中国下怀

    特朗普在Truth Social上强烈回击美国各地对AI数据中心的反对声浪，称拒绝数据中心的社区将变得"落后和贫穷"，中国会很乐见这一反数据中心运动，因为美国建设放缓会让北京在AI竞赛中占优。

  3. X：Greg Brockman (@gdb)0

    Elvis Saravia：AI 工程师应从零构建最小 harness 掌握上下文工程

    Elvis Saravia 提出 harness 并非千篇一律，好的 harness 应解决上下文工程问题，关键在于理解并优化系统提示词、缓存和有效工具调用等底层细节。他建议用自己喜欢的语言构建一个带基本 agent 循环、系统提示词和工具调用能力的最小 harness，在用例上测试验证并迭代，掌握这些可调旋钮后再迁移到生产级 harness。

  7. X：Greg Brockman (@gdb)0

    Ethan Mollick 引述观点：AI 安全能力飙升将带火安全岗位

    Ethan Mollick 转引 @levie 的观点并评论称，AI 模型越来越擅长发现和利用漏洞，前沿模型领先、开源权重紧随其后，企业漏洞发现将成倍增加，用 AI 加人工监督来分诊和自动化修复基本是唯一出路。Mollick 表示这不一定是希望因 AI 而繁荣的岗位类型，但说明了 AI 能力变化时哪些工作有需求可能快速转移。

  9. X：Greg Brockman (@gdb)0

    访谈 LTX 联合创始人兼 CTO Yaron Inger，检验 LTX-2.5 的世界模型主张

    作者与 Peter 对话 LTX 联合创始人兼 CTO Yaron Inger，围绕其新开放权重的视频与世界模型 LTX-2.5 展开讨论。问题包括模型在生成逼真画面之外实际理解了什么、物理能力是否足够支撑机器人领域、原生多镜头生成在剪辑间记住了什么、速度基准是否公平、创作者在可负担硬件上的预期，以及开放下载权重后 LTX 如何构建商业模式。

  13. X：Greg Brockman (@gdb)0

    Frank Wang 玉伯期待创业公司做出真正新一代体验的 Google 与大家伙

    Frank Wang 玉伯表示内心期待四件事：大厂疯狂投入资源做豆包工作、我可八弟、千问办公等，用户被教育学会用豆包后发现豆包是另一个百度；创业公司做出真正新一代体验的 Google，豆包只能蹲踞一角；大厂投入做豆包、小微、千问后用户发现小微也是另一个百度；创业公司做出真正的大家伙，看得张一鸣直揉眼、张小龙后悔不够激进。他最后问读者期不期待。

  14. X：Greg Brockman (@gdb)1

    实测豆包当国产 Codex 用的 7 种玩法

    作者总结一周高强度使用豆包的经验，介绍如何把豆包当成国产 Codex 使用。核心差异在于豆包把本地电脑和云电脑（Windows 虚拟机）打通，切换即可，而 Codex 本地和云端是两套分开的环境；授权一次飞书后可直接用 PRD、表格、会议预约等内置工具。

  16. X：Greg Brockman (@gdb)0

    ATV Big Air Tour 用 ChatGPT Work 把 3 天工作量压缩到 3 小时

    ATV Big Air Tour 两名联合创始人用 ChatGPT Work 运营全美 26 场巡演，把商品盘点和补货从 2-3 天缩短到 2-3 小时。每日自动简报将活动信息核查从每周约 8 小时降到 1 小时，自动查找错误并起草更正邮件。AEO 自动化审计网站结构后，OpenAI 搜索和用户爬虫访问量在连续 30 天周期内从 183 增至 2，421，环比增长 1，223%。

  18. X：Greg Brockman (@gdb)0

    KIM 撤回 GPT-Astra 明日发布的爆料

    @kimmonismus 删除了此前称 GPT-Astra 将于明日发布的帖子，原因是关于信源可靠性的报告相互矛盾，不愿传播假消息。他表示这不代表产品明天不会发布，只是不确定性大大增加。

  19. X：Greg Brockman (@gdb)1

    阿易评 Hyde 深度长文：小团队做企业 AI 交付的三条铁律

    阿易引用 Hyde 的企业 AI 交付长文，认为此前"AI Coding 让软件工程要死"的判断被现实打脸，企业里真正值钱的资产多在老员工脑中而从未写入系统，流程梳理本身就是交付的一部分。他拆解了文中三条铁律：把 85% 确定性问题做成标准测试集、测不通不交付；范围外需求必须调整预算、周期或范围；不为显得先进硬上 AI，老旧系统没 API 坚决不碰。他强调测试、SOW 和商业边界决定能否收回尾款。

  20. X：Greg Brockman (@gdb)1

    ChatGPT 接入 Epic 病历与 9 个医疗数据源，OpenAI 加码医疗场景

    OpenAI 让 ChatGPT 在获得授权后可直接读取 Epic 中的患者病历、检查结果、用药和专科记录，医生可直接询问病情变化与检查要点。同时 OpenAI 推出 Healthcare Public Data，接入 PubMed、DailyMed、ClinicalTrials.gov、CMS、RxNorm 等 9 个官方医疗数据源。

  21. X：Greg Brockman (@gdb)0

    爆料人预测 GPT-Astra 可能于周四发布

    作者转引爆料人 Dan （@DanDr1s） 的消息，称 GPT-Astra 可能于明天周四发布，并称 Dan 与 Leo （@synthwavedd）、Chris （@ChrisGPT）、Chetsula （@chetaslua）、M1Astra （@M1Astra） 是目前较可靠的爆料者。

  24. X：Greg Brockman (@gdb)1

    报道称 OpenAI Astra 模型采用 recurrent depth 推理方法，引发监测担忧

    据 The Information 报道，OpenAI 的 Astra 模型使用名为 recurrent depth（looped transformer）的推理方法，通过同一模型层多次处理文本来提升编码和计算机操作性能，可能让小模型表现接近大模型并降低内存与带宽成本，但会遮蔽部分或全部思维链，使人类难以读懂推理步骤。

  26. X：Greg Brockman (@gdb)0

    天体物理学博士刘博洋用千问复现Druckmüller算法，日全食后3小时产出高清日冕图

    8月12日西班牙出现欧洲大陆27年来首次日全食，全食持续101秒，天体物理学博士刘博洋在日食结束后不到3小时产出了高清日冕精细结构图。他此前把Druckmüller的五篇论文交给千问「工作助理」分析核心思路，悟出大师方法的本质是模拟人眼的局部差分视觉，并用过去日冕素材迭代100多个版本复现了整套算法。观测现场他还用千问根据低仰角与高仰角曝光数据推算补偿档数、写脚本测试新快门线的参数组合效率。

  27. X：Greg Brockman (@gdb)1

    宇树科技股价跌破发行日峰值逾50%，市销率仍达约118倍

    宇树科技（Unitree Robotics）周三跌至人民币546.51元，较上市首日1100元高点跌逾50%；此前曾一度暴涨629%，市值一度超过510亿美元。即使大跌后其市销率仍约118倍，而UBTech和Dobot约为13倍。创始人王兴兴表示人形机器人可能需要2到10年才能大规模普及，原因是受控环境之外的可靠性受限。

  29. 优设AIGC28

    时尚人物海报AI提示词：如何将职业气质转化为城市交通图视觉风格

    一种将人物职业气质转化为时尚海报的AI提示词方法被提出，核心是将人物、巨型中文字体与白色路线融入高饱和纯色背景中，构建类似城市交通图的视觉系统。该方法通过提炼人物身份特征并转化为服装姿态，配合超大型字体和路线路径连接，生成具有强烈系列感和张力的个人IP或品牌主视觉海报。

  30. X：Greg Brockman (@gdb)1

    OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 澄清前沿模型计算图深度并谈链式思考监控的脆弱性

    Jakub Pachocki 表示受误导性报道影响，想防止竞相进入不可监控状态，指出包括 Astra 在内的当前前沿模型计算图深度与 GPT-4 相差不超过两倍。他称 OpenAI 自最早的推理模型起就保留并利用链式思考监控，该技术能观察模型对齐如何从训练分布泛化，但处境脆弱且趋势向坏，原因与架构变化无关，团队正研究强化方法。

  31. CVer10

    物理信息神经网络（PINN）登上 Nature，成学术热点

    物理信息神经网络（PINN）因将物理定律嵌入深度学习框架而成为各大顶会常客，并近期连登《Nature》。相关资源库整理了 267 篇必读文献和源码，其中包含 90 篇 Nature、Science、ICLR 等顶会顶刊文章，以及 66 篇针对初学者的带中文注释代码项目与入门文献，旨在帮助研究人员跟进前沿方向并提高中稿率。

  32. CVer2

    ICLR 2027 投稿微信群

    CVer 建立 ICLR 2027 投稿交流群，距离 Abstract 截稿不足一个月。加入需备注“ICLR 2027投稿+昵称”，用于沟通投稿注意事项及 rebuttal 事宜。文中同时提及 AAAI 2027 投稿交流群，但该会议已截稿，仅限已投稿同学加入。

  33. 钛媒体AGI40

    百丽时尚总结12年数智化实践：先实现企业工程化，再让AI读懂业务

    百丽时尚提出“信息化是采集、数字化是治理、智能化是应用”的三层递进逻辑。该企业通过H5卡片将业务流程在线化，已部署近20张A800及A100显卡，系统内运行40多种模型，每周消耗超30亿Token。百丽强调模型与算力仅为底座，需先完成业务与数据标准化，才能有效落地AI应用。

  34. X：Greg Brockman (@gdb)1

    在 M4 Pro Mac mini 上搭建本地 LLM 环境的完整方案

    作者分享在 48GB 内存 M4 Pro Mac mini 上运行本地 LLM 的完整方案，主模型为 Qwen3.6-35B-A3B-OptiQ-4bit（约占用 20GB 内存），轻量模型为 Gemma-4-E4B，推理服务用 oMLX，通过 Tailscale 让 iPhone、MacBook 共用同一后端，并接入 Hermes、Pi、Apollo 和 Raycast。

  35. X：Greg Brockman (@gdb)0

    AI Safety Memes 转引：有人声称将故意向世界释放自主智能体群体

    AI Safety Memes 引用 @hamandcheese 的文字：他见过一些资源充足的人表示打算故意把成群的自主智能体释放到世界，动机包括行为艺术或坚信数字计算不可能不安全。原文认为自主 AI 的到来不可避免，可能来自训练中逃脱、生产部署脱离算力环境或故意释放，并将其类比为向整个数字世界引入一个新物种。

  37. X：Greg Brockman (@gdb)1

    Databricks 推理 GLM-5.3 达 310 tok/s，速度与延迟均居第一

    Yuchen Jin 转发评测图称 Databricks 上 GLM-5.3 输出速度达 310 tok/s，端到端响应 8.9 秒，在多家 API 提供方中速度与延迟均排第一。他还称在 Databricks 内部编码基准上，GLM-5.3 是编码最强的开源权重模型，可与 Fable 5 和 Opus 4.8 竞争。

  38. X：Greg Brockman (@gdb)0

    阿里云讲解如何用 OpenTelemetry 为 DeepSeek Harness 生成 GenAI 追踪

    阿里云发文介绍编码智能体的日志只记录发生了什么，却不显示时间和 token 花在哪里。文中给出用三条命令从 DeepSeek Harness 获取 OpenTelemetry GenAI 追踪的方法，追踪结果可在 Jaeger 或 Langfuse 中查看，附教程链接 https://click.alibabacloud.com/m/20000002968/。

  39. X：Greg Brockman (@gdb)0

    面壁智能 CTO 曾国洋四周年分享「面壁 AI Style」工作方式约定

    面壁智能发布四周年分享，CTO 曾国洋提出名为「面壁 AI Style」的共同约定，包含五项个体素养和四项团队准则。文章以九张图、九句话形式呈现，强调「你的判断力，是 AI 无法替代的核心价值」，主张让 AI 成为每个人的能力放大器。