我的 X 阅读

一个订阅统治一切 明智之举 引用：突发：X 和 SpaceXAI 计划将 X Premium 重启为新的 X 订阅服务。 您将获得 Cursor、Grok 和 X 的福利，全都整合在一个统一的计划中，并有更多福利和即将公布的访问权限。 这是个好消息！。 以下是在 Android 上早期访问公告的样子。 我不知道这什么时候会正式上线，但知道这是他们已经努力了好几周的事情。

我个人认为，对于大多数实际的编码/推理场景来说，现在已经没有必要从头开始训练模型了。 有各种规模和架构的开源模型。性能差异主要只在于数据以及后预训练中使用的计算量。 编码和数学方面的数据是合成的，所以哪个系统生成那些编码问题的机制最完善，并且花更多时间将它们输入到预训练模型中，哪个就能得到最好的编码/数学模型。 此外，如果你还在提炼最先进的商业模型，使其能够清晰地表述想法并主动提出问题（并超越基准测试），你就能得到一个前沿模型。 引用：Ember-1 在 HN 上很火，我们的研究团队搞出了它 它是 Kimi K3 经过后训练，推理更简洁 40% 相同质量，速度快 40%，更便宜

亚马逊 AGI 发表了一篇关于为智能体生成强化学习环境的精彩论文。 （请收藏） 此外，请关注这项重要的全新人工智能工程技能——创建强化学习环境。我们看到这方面正在发生巨大的转变。 作者提出了 AutoGym，它可以编写任务，该可执行文件为：https://t.co/vZBYMYxOuj

转帖：特朗普谈AI失控：“我不担心它。” AI是一个价值数万亿美元的产业，美国领先中国约1.5年，企业应该在问题出现时加以解决。 同一天晚上，他与Anthropic首席执行官Dario Amodei共进晚餐。

有意思 重置的玩法扩散到视频领域了 Higgsfield 宣布为了庆祝他们达到10亿美金的年化收益 将重置本月所有用户的账户额度 1、退还本月所有已花费的订阅积分，最高可达 2000 2、新用户可获得高达 50% 的奖励积分，具体取决于你的套餐 如果你正在使用 MCP，可使用 /reset-credits 重置额度 引用：A small thank you to our community To celebrate Higgsfield’s $1 Billion revenue run-rate, we’re resetting the subscription credits you’ve used this month. Keep making things you love. This one’s on us. https://t.co/ycyJO7tPcw

我这周要分享我的整个流程，但这个： - 为整个视频写了一个脚本 - 从 Youtube 和档案中找到相关的素材，使用创作共用许可 - 修剪并裁剪那些视频 - 放大并上色那些视频 - 与旁白和标签一起组合起来 - 为原声带配乐 - 批判最终剪辑以迭代改进 然后就做出了这个！它并不完美（告诉我它哪里错了），但我一直喜欢制作动态的故事，以前根本不可能做到这一点。

美国：250年致敬。 我制作了这部5分钟的纪录片，完全由opus编排，配以美国历史上最具标志性时刻的重制版蒙太奇。

OpenAI 的设计师们肯定是在耍我们 引用：准备好。

转帖：重申一遍，我极其反对基准测试（:

转帖：NVIDIA 推出了一款开放安全平台，旨在实时捕获并隔离失控代理，以防它们逃逸。 NVIDIA 的全新 Open Agent Safety Platform 将 AI 代理监控移至代理无法触及的芯片上。 其软件部分 OpenShell 是一个 Apache 2.0 运行时，用于沙箱隔离代理并强制执行操作员对文件、网络、工具和凭证的限制。 其硬件部分 NVIDIA Sentry 是一个参考设计，运行在 BlueField-4 数据处理单元上，能够在毫秒内隔离偏离轨道的代理。 在 Vera Rubin POD 中，每个托盘的 BlueField-4 位于节点通往模型的唯一路径上，与主机隔离。由于代理在行动前必须咨询模型，这一位置赋予 Sentry 对每个步骤的视图以及一个终止开关。

训练大型语言模型与维护你的健康完全相同。 向模型输入数据集进行训练就像给你的身体喂食。 定期评估模型就像定期为你的身体做健康检查。 吃太多糖基本上就是奖励黑客行为，让你的多巴胺/指标上升！ 我们多么关心大型语言模型，就应该多么关心我们的健康。

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世界上最顶级的几个 AI 大模型公司官方放出来的深度文章，大家一定要看， 这是 @AnthropicAI 第一次把他们内部是怎么做 Prompt 优化、Agent 评测和自动调优的底层方法论，毫无保留地全盘分享出来了， 同时在 Claude Code 的官方 Skill 里直接上线了两个神级指令： 一个叫 build-eval，一个叫 https://t.co/RayfAi9R9s

有时候你会遇到一个如此宣泄的经典事件，以至于你不得不放点马克斯·里希特的音乐，沉思地望着日落。

归根结底，AGI 只是众多问题中的一个。很期待看到你接下来会构建什么！ 引用：生活更新 - 我两个月前离开了 OpenAI。我非常感激有机会为 AGI 做出贡献，并与优秀的团队成员共事（想念你们 ）。我现在很兴奋开始研究我认为 AGI 之后将很重要的一些问题……特别是机器人技术！