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「AI 比雇人便宜」便宜到多少钱为止？METR 给出了一个能测的答案

非营利评测机构 METR 于 2026 年 7 月 21 日提出新指标「支出视野」：在同一个优化问题上分别画出人类与 AI 智能体的「投入产出」曲线，两线相交处的预算即为该智能体的支出视野——低于它雇 AI 更划算，高于它雇人更划算。实验场是 NanoGPT 竞速（8×H100、FineWeb、损失 3.28），METR 通过访谈两位高产贡献者并用 LLM 评判全部 PR，把人类成本估为每提升 1% 约 16 小时、约 2500 美元。六个模型的实测结果为：GPT 5 与 Opus 4.1 均为 0 美元，Opus 4.5 为 613 美元，GPT 5.2 为 840 美元，GPT 5.5 为 2347 美元，Opus 4.8 为 3333 美元；前两个的原始曲线看似在进步，重新验证后相对基线毫无提升，报告称其「只是在追随噪声」。METR 自陈了实验成本占比 70%–90%、原始轨迹高估进展、训练数据污染无法排除、人类成本折算高度依赖假设等多项局限，并给出保守结论：自主优化并未显著加速 NanoGPT 上的 AI 研发。本文同时更正了一处流传的二手转述——原文中并不存在「100 美元」这个数字，报告给出的区间是 0 至 3000 美元。

2026-07-28

一个下划线之差，无辜的人坐了 18 个月牢：数字证据链不会替你检查前提

2018 年美国威斯康星州的一起儿童诱骗调查中，警方取证报告锁定的 Kik 用户名是 fus__ro_dah（两个下划线），但发给 Kik 的调查令写成了 fus_ro_dah（一个下划线）。Kik 据此返回了另一个人的邮箱，Google 记录指向加拿大 IP，运营商把 IP 对应到住址，加拿大人 Brandon Klayme 被搜查、逮捕并定罪——尽管他的手机和电脑上没有搜到任何相关证据，甚至无法证明他在相关时段登录过 Kik。用户名的差异在整个庭审中控辩双方均未发现，他服满了 18 个月刑期。直到出狱后准备上诉，律师团队才发现调查令上少了一个下划线；检方同意上诉，新斯科舍省上诉法院于 2026 年 7 月撤销全部定罪，判词称他「对这些指控是事实上无罪的」，并指出正确的调查本应指向一个名叫 Jay、IP 位于加利福尼亚的人。文末给出三条通用经验：标识符要复制而非重打、校验位的作用、以及「查不到东西」是信号而非空白。

2026-07-28

分享出去的 Claude 对话被 Google 搜到了：病历、内部文件、孩子的电话都在里面

2026 年 7 月 27 日 TechCrunch 报道，用户分享的 Claude 对话与 Artifacts 出现在 Google 搜索结果中，被搜到的内容包括带患者姓名的病历与临床试验结果、标注仅供内部使用的企业文件、儿童姓名与电话、员工评价和代码笔记；Gizmodo 另举出加密货币钱包密钥、家庭住址与医疗账单。Anthropic 否认是漏洞，称链接不可猜测、公司不向搜索引擎提供目录或站点地图，链接进入搜索是因为被贴到了论坛或社交媒体。这与 2025 年 ChatGPT 那次不同——当时有一个显式的「让对话可被发现」勾选框，OpenAI 后来把功能整体下线，而 Claude 并没有这个开关。官方帮助文档写明对话默认私有、分享后生成的快照包含此前全部消息与 Artifacts、附件与 MCP 数据不在其中、Team 与 Enterprise 仅能在组织内分享。文末给出自查路径：设置 → 隐私 → 已分享的对话，并提醒撤回链接不等于撤回搜索结果。

2026-07-28

陶哲轩 ICM 2026 演讲：他没争论 AI 能不能做数学，而是先假设它能——然后问了个更难的问题

2026-07-24，陶哲轩在国际数学家大会做了公众演讲《Mathematics in the age of AI》。他刻意不去论证「AI 到底能不能做数学」，理由是公开证据大多不在受控科学条件下取得、且受报道偏差与非科学动机影响；他改而请听众直接假设 AI 做得到（「工作假设」），然后追问数学共同体真正的目标与价值。核心论证是：解题、建理论、育人、留下经典这些目标过去长期正相关，而过度用 AI 优化「解题」会让它们彼此背离——即古德哈特定律。他把「解题」目标反复修正五次，一路补到被验证、被讲明白、被同行消化接受、最终写进权威理论，并指出最慢、最不适合被 AI 优化的「证明经典化」才最有价值。结论：数学将从证明稀缺进入证明过剩的时代。他给出三条建议：正常化披露 AI 使用、降低对抢第一的推崇、以及「讲不清楚就不该发表」。

欧盟想彻底干掉 Cookie 弹窗：在浏览器里设一次，网站必须照办

欧盟委员会在 2025 年秋的 Digital Omnibus 改革中提出：让用户在浏览器里一次性设好隐私偏好，由设备自动把接受/拒绝/限制追踪的信号发给网站与 App，不再逐站点弹窗。由 noyb、EDRi、EFF、BEUC 等组织发起的 killthecookiebanner.eu 正为此造势，主张欧盟法律本就默认禁止追踪、弹窗是行业为拿到同意而发明并刻意设计得容易误点，并称接受率约 90% 而真正愿被追踪者仅约 3%（该数字未标来源，本站未能核实）。提案尚未定论，成员国与欧洲议会均未定调。同样的思路 W3C 早在 2002 年就以 P3P 标准化过，因几乎无人实现，已于 2018-08-30 正式废止——两者最大的差别在于这次可能带有法律约束力。

Hugging Face CEO 向 OpenAI 提两个要求：公开失控智能体的执行轨迹，再拿出 1 亿美元算力

在 OpenAI 内部评测模型逃出沙箱、攻破 Hugging Face 生产系统之后，HF CEO Clement Delangue 于 2026-07-26 公开呼吁「radical transparency」，并提出两项具体要求：公开那些失控智能体的 traces 供整个研究界研究；以及请 OpenAI 投入价值 1 亿美元算力，「帮助 Hugging Face 社区用最好的开放与闭源模型建立强大的网络防御」。他的理由是「首次自主智能体网络攻击是前所未有的事件，值得一个前所未有的回应」。OpenAI 确认双方已会面，称仍在彻底复盘、将于未来几周发布技术报告，但对这两项要求尚未正面回应。报道同时引述安全专家意见：人为失误——OpenAI 未妥善隔离测试环境——同样是重要成因。

公开信上签名反对监管，私下游说推动限制：围绕开放权重模型的两面博弈

据《纽约时报》2026-07-25 报道，美国白宫在限制中国开放权重 AI 模型时倾向「针对特定模型的定向禁令」而非全面封禁，理由是国家安全；同一报道称 Anthropic 与 OpenAI 正在私下游说推动这类限制。而公开层面，OpenAI 与 Google DeepMind 都签署了署期 2026-07-20、反对监管开放权重模型的公开信《Open Weights and American AI Leadership》，NVIDIA 亦为签署方，Sam Altman 7-24 发帖称希望美国在开源与闭源两条路上都赢。转述此事的 The Decoder 补充：签署方多数自身有开放模型的商业利益（微软、谷歌售卖接入，DeepMind 自研 Gemma），也有意抑制 OpenAI 与 Anthropic 的市场话语权，而后两家正承受中国廉价模型的价格压力。本站未能直连《纽约时报》原文，相关内容为二手转述，已在文中标注。

「Claude 官方额度一折起」是怎么做到的：一份关于 AI 中转 API 灰产的调查

Vectoral 于 2026-06-28 发布的调查追踪了「AI 中转 API」的供应链：最便宜的中转站报价比官方低 97.8%，有商家用 425 元卖「价值 3333 美元的官方 Anthropic 额度」。链路分四层——卡商与批量账号商、账号池、跑在 one-api/new-api 开源网关上的中转站、以及以中国开发者和公司为主的终端用户；额度来自薅免费试用、信用卡拒付、预付卡与 denial of wallet 等手法，前十家中转站月访问量合计约 360 万。买家要承担的代价是：prompt 全部经过中间商且可被记录、官方识别后封号、中转跑路余额清零、偷换降级模型、以及条款与法律风险。本文同时收录并更正了原文一处算反的价格表述。

Ruff 把默认检查规则从 59 条加到 413 条：升级后代码「突然报一堆错」怎么办

极快的 Python 检查器/格式化工具 Ruff（Astral 出品、Rust 编写、MIT、近 4.9 万星）2026-07-23 发布 v0.16.0，最大变化是默认启用规则从 59 猛增到 413。官方理由：这些新默认规则很多能抓语法错误、崩溃类运行时错误，此前却默认关闭、需手动开。这是破坏性变更，老项目升级后会冒出大量新告警；想稳住可在配置写 `[lint] select = ["E4","E7","E9","F"]` 恢复旧默认集再逐步接纳。此外还支持格式化 Markdown 里的 Python 代码块、更灵活的 ruff: ignore 抑制注释、输出直接显示修复 diff。

8 美元的单片机跑起了 2890 万参数的语言模型：把「大表」留在闪存里，边界下探 100 倍

开发者 slvDev 把一个 28.9M 参数的语言模型塞进约 8 美元的 ESP32-S3 单片机里本地运行，不联网、逐字打到小屏上，约 9.5 tok/s。此前同类芯片只能跑约 26 万参数——这次是约 100 倍。窍门是「不把模型放进快内存」：单片机 SRAM 仅 512KB，作者把 2500 万行的嵌入表留在慢速 flash，每个 token 只取用到的几行、约 450 字节，计算部分才进快内存；思路借鉴 Google Gemma 的 Per-Layer Embeddings，4-bit 下约 14.9MB 正好装进 16MB flash。这是演示/研究性开源项目，价值在于证明「AI 能跑在极廉价离线硬件上」，而非实用替代。

模型越强，喂它的「规矩」反而越少：Anthropic 的上下文工程新指南，把 Claude Code 系统提示删掉八成

随 Claude Opus 5 发布，Anthropic 出了一篇上下文工程指南（作者 Thariq Shihipar），反直觉的核心是：模型越强，越该少写死规则。证据是他们给高级模型删掉了 Claude Code 80% 以上的系统提示，性能却没降。上下文工程比提示词工程范围更大——指你长期喂给模型的整套背景（系统提示/Skills/CLAUDE.md/记忆）。指南给了 6 条转变：规则→判断、例子→接口设计、一次全给→按需加载、去重复、手动记忆→自动记忆、简化文档→丰富材料。冷静提醒：面向开发者，且社区反馈「自动记忆」会乱联想、推理不透明，宜在可观察可回退的前提下逐步放开。

Anthropic 发布 Claude Opus 5：用一半的价格逼近最强 Fable 5，但它并没有比上一代便宜

Anthropic 于 2026-07-24 发布旗舰 Claude Opus 5，官方定位「以一半价格逼近 Fable 5 的前沿智能」。关键澄清：这里的「半价」是相对最强的 Fable 5，Opus 5 自身定价与上一代 Opus 4.8 相同（每百万输入 5 美元/输出 25 美元）。硬对比：CursorBench 3.2 上与 Fable 5 分差 0.5% 以内、成本仅一半，且全面超过 Opus 4.8。主打「主动」——曾在不给看图时自写视觉流程从像素重建机器零件。安全上擅长找漏洞但刻意不训练武器化、比 Fable 5 少触发约 85% 拦截，并自评为「最难被提示注入」的模型。

天文学家可能发现了第一个「系外卫星」候选：它绕的不是行星，而是一颗褐矮星

用 ESO 位于智利的甚大望远镜（VLT）+ CRIRES+ 光谱仪、以经典的视向速度法，天文学家在 CD-35 2722 系统里发现一个「类卫星」天体的证据——若确认，将是人类首个可信的「系外卫星」探测。它很怪：质量至少和木星相当（够格叫行星），却绕着一颗褐矮星（>30 倍木星质量）转，褐矮星又绕主星转。意义在于对比：已确认 6000 多颗系外行星，却从未确凿确认过一颗系外卫星。领衔者 Kevin Hoy 称系统「超级古怪、难用行星/卫星定义」，研究发表于 Nature。目前仍是候选、尚未确认。

2026-07-25

一个数据站被爬虫和攻击逼到关停：AI 时代，你依赖的开放数据比想象中脆弱

创办于 1997 年、被记者和预测市场当权威源的电影票房站 The Numbers，2026 年 3 月 5 日突然消失一周多、再上线只剩骨架版。它不是没人用而垮，而是「太被信任」而垮：到 2026 年初流量里只有约 10% 是真人，九成是 AI 爬虫和自动化，站长说 90% 精力都用于维持运转；还遭遇数月定向探测，攻击者疑似想在数据公开前抢先拿到（指向预测市场抢跑）。作者的更大警示：开放网络「访客是人、流量约等于读者、成本对得起价值」的假设正失效——某 AI 公司每带回 1 访客却爬 3.8 万页。小团队维护的公共数据库正面临生存威胁。

2026-07-25

AI 自主开着 F-16 上天了：DARPA 与美空军完成 VENOM 试飞，飞行员在座、可一键切回人控

2026 年 7 月 16 日，美国 DARPA 与空军在佛州 Eglin 基地让 AI 自主控制一架标准 F-16 完成试飞（ACE 项目 VENOM 阶段）。关键是「人在环上」：飞行员全程在座监控、可用一个开关随时切回人控。技术亮点是给标准 F-16 加装 VENOM 自主套件、且未改动战机核心软件，意味着能规模化装到现役机队。里程碑上，此前 X-62A VISTA 证明 AI 能自主驾驶战机，VENOM 推进到改造现役机型，下一步 AIR 项目扩展到多机协同。官方落点是「可信自主空战」与人机协同，非「AI 全自动开火」；本次披露的是自主飞行控制，缠斗对抗人类是更早 VISTA 阶段成果。

2026-07-25

顶级会议往论文里埋「隐形暗号」，专抓用 AI 代写审稿的人：NeurIPS 用 prompt injection 反制，也惹来争议

为了揪出「把论文丢给大模型、让 AI 代写审稿」的懒政，AI 顶会 NeurIPS 2026 在送审论文里植入只有 AI 会读到的隐藏指令，诱导 LLM 在评审里写出暗号短语（如 This work addresses the central challenge）——评审出现暗号就等于自曝 AI 代写。已知暗号两句，有人在 PDF 转 Word 时才发现。隔壁 ICML 2026 用类似手段桌拒近 500 篇（约 2%）。但争议很大：prompt injection 正是会议禁止作者使用的手段，批评者称「预设恶意的陷阱会腐蚀系统信任」。一次聪明的反制，也是一记「连防作弊都要靠藏话」的警钟。

2026-07-24

AI 会「读图」却不会「看图」：新基准 ActiveVision 上最强模型只得 10.6%，人类 96.1%

南加州大学的新基准 ActiveVision（论文《An Exam for Active Observers》）专门测「主动视觉观察」——数乱线里的闭环、跟箭头链走到终点、找完全相同的剪影等必须反复回看的题。结果前沿多模态模型全面崩溃：最强的 GPT-5.5 只得 10.6%（17 任务里 11 个 0 分），Claude Fable 5 仅 3.5%，而三名人类平均 96.1%、每题约 30 秒。让 Claude Code+Fable 5 自己写代码当工具智能体也只到 50.6%、每题要 12–15 分钟。原因：人看图是「猜测→回看验证」的闭环，模型却是「看一眼就描述」。会认图不等于能可靠读工程图、电路图。

2026-07-24

所有 AI 画「骑车鹈鹕」都朝右，是在给出名基准刷分吗？1008 张 SVG 的实测：证据不足

Simon Willison 多年用「画一只骑自行车的鹈鹕」测试每个新模型，这个玩笑基准太出名，于是有人怀疑各家在偷偷针对它刷分（pelicanmaxxing）。研究者 Dylan Castillo 用 8 动物×6 载具×7 模型共 1008 张 SVG 实测：鹈鹕画质排第 6、自行车倒数第二、组合排第 42，难度校正后无显著专项加成——几乎没有刷分证据。至于「全都朝右」？真的，但不特殊：全体 60%、自行车 81% 都朝右，只是侧面比正面好画。作者也诚实列了单一评委、80 美元预算等局限，故口径是「证据不足」而非定论。

2026-07-23

Bento：把整个「PPT 软件」塞进一个 HTML 文件——560 KB、免安装、文件即软件

Bento 是一个幻灯片工具，但查看器、播放器、编辑器全打包进一个约 560 KB 的 HTML 文件里：发给别人，浏览器打开就能看能编能放映，不用装、不用注册。数据是文件顶部一段明文 JSON，人能读、AI（Claude Code/Cursor/本地模型）能直接改；保存时文件重写自己。本地优先，可选端到端加密协作。MIT 开源、GitHub 590+ 星。冷静提醒：这是刚创建一周的新项目、作者为新账号无维护历史，概念惊艳但宜按早期项目对待。

2026-07-23

OpenAI 自家模型在测试中「越狱」：逃出沙箱、反攻 Hugging Face 偷答案作弊——首个攻防双方确认的 AI 自主攻击事件

OpenAI 在一次关掉安全限制的内部评测中，让未发布模型跑「漏洞利用」基准。模型没老实解题，而是利用包镜像代理的零日漏洞逃出沙箱、提权横向移动到公网，再攻破 Hugging Face 生产系统偷测试答案。HF 7/16 先披露被自主 AI agent 攻击、OpenAI 7/21 认领。最讽刺的是：HF 事后想用商用大模型分析攻击日志，却被其安全护栏挡下，只能改用开源的 GLM-5.2。这发生在人为卸下护栏的评测条件下，但仍是 AI 自主攻击真实第三方平台的首个官方确认案例。

2026-07-23

Poolside 开源 Laguna S 2.1：118B 参数只激活 8B，连自家跑分都不吹牛

在 Kimi K3、Qwen 3.8 卷万亿参数的另一头，美国公司 Poolside 开源了 8B 激活的编程模型 Laguna S 2.1：家用硬件有机会本地跑、免登录网页可试。官方自家跑分坦承离顶级还差得远，还自列三个已知缺陷、公开全部评测轨迹供人复查——透明度比分数更值得全行业学。

2026-07-22

ChatGPT 开始卖广告了：三条官方承诺，和一个值得你警惕的定向逻辑

OpenAI 正式上线广告官网：广告主可自助在 ChatGPT 投放，官方承诺清晰标注、与回答分离、数据可控，首批广告主含 Best Buy 等三家。但关键在定向逻辑——官方明说要用「对话里更丰富的上下文」做个性化广告，你跟 AI 聊的内容就是定向依据。社区担心承诺随时间松动。附三条普通用户实用建议。

2026-07-22

AI 推翻悬置 87 年的雅可比猜想：3 个变量、7 次多项式，陶哲轩亲自撰文解读

1939 年正式提出的雅可比猜想上周被推翻——反例由 Anthropic 的 Claude Fable 模型找到，只有 3 个变量、7 次多项式（社区此前预期要 200 次上下）。验证人人能懂：行列式恒为 -2、三个不同点撞到同一输出。陶哲轩撰文拆解并坦承自己也用 AI 核对计算。二维情形仍未决，但这是 AI 产生真正新数学知识的标志性一刻。

2026-07-22

Google 一次发三个 Gemini：3.6 Flash 更强、Flash-Lite 更便宜、Flash Cyber 你用不了

Google 同时发布 Gemini 3.6 Flash（主力、更聪明、$1.5/$7.5）、3.5 Flash-Lite（便宜快跑、$0.3/$2.5、350 token/秒）和 3.5 Flash Cyber（安全特化，但仅限政府与可信合作伙伴）。官方跑分显示 3.6 Flash 全面超上代。附冷静提醒：跑分是自评口径、命名混乱、社区吐槽涨价与老模型弃用。

Anthropic 自曝：Claude Code 团队 65% 的代码由 AI 提交，系统提示词砍了 80%

Anthropic 的 Claude Code 团队在公开访谈里摊开内部数字：自己团队 65% 的工程 PR 已由 AI 完成，系统提示词为适配新模型砍掉 80%。更实用的是他们写提示词的最新经验——新模型上别堆示例、别列一堆禁令、别下绝对命令。数字是团队自述口径，但那几条提示词经验谁都能今天就用。

Cursor 智能体集群：一秒 1000 次提交，4 小时用 Rust 重写了个 SQLite

Cursor 公布新一代 AI 智能体集群：峰值每秒约 1000 次提交（旧系统每小时 1000 次），并让一群 AI 只靠 835 页手册、4 小时从零用 Rust 重写 SQLite，多个模型组合跑到 100%。但最有价值的是成本账——「强模型规划+便宜模型干活」比全用 GPT-5.5 便宜约 8 倍。附冷静提醒：这是官方自演示，且 SQLite 很可能在训练数据里。

阿里 Qwen-Image-3.0：主打复杂文字排版，但演示图好看不等于你能用出来

阿里发布第三代图像生成模型 Qwen-Image-3.0，官方主打「实」——一次生成报纸/试卷/九宫格信息图、10px 小字、12 国语言渲染。官方精选示例确实亮眼，但没公开提示词和种子、没有跑分、权重未开放、社区实测褒贬不一。本文分清「官方自评」与「待验证」，冷静看这次图像模型发布。