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6-Sol 在 API 中现在便宜 20%——每 100 万输入/输出 token 分别为 4 美元/24 美元。 Claude Mythos 5 将为面向企业客户的 Claude Security 提供支持。这是 Mythos 首次在 Project Glasswing 之外推出。 Deepgram 刚刚发布了 Flux TTS，这是为实时对话打造的文字转语音。它的响应时间低至 80ms，可跨轮次携带上下文，并原生处理打断。启动一个流，在你的技术栈上测试它。 Nvidia 和 SpaceX 计划将 GPU 送入太空。 一个将你的 agent 轨迹转化为记忆的 Mac 应用。 一个用于发现产品中不一致、bug 和设计错误的技能。 最好的反垃圾技能之一，另有 10 个值得探索。 两个“简单解释”技能：/eli5 和 /eli5-for-grownups。 Stripe MCP——用 agent 分析你的 Stripe 数据。 Shopify 的创始人构建了一个开源 git 存储。（受 Cursor 启发） Andrew Ng 的构建和部署 AI 应用所需技能清单。 一座 AI 界面博物馆

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63 4 分享 升级为付费以播放语音解说 最近一系列由开发中的前沿模型发起的网络攻击让我思考了很多，关于我们当前的激励体系为何不适合如此快速的技术转型。这里的两大主要权力结构是快速成长的技术公司和联邦政府。公司有动力增长，这样它们才能持续增长、持续扩张——在一个竞争极其激烈的市场中。这种扩张正把我们推向新的、不可避免的AI转型（伴随新的风险）。另一边是我们当前的政府，它是过去几个世纪全球历史的产物——它行动迟缓的名声名副其实。我预计这个政府只有在新型AI模型造成真实、可衡量的危害之后才会采取实质性行动，而且会反应过度。 我们如何平衡这些力量？核心在于双方都需要更多的透明度。前沿实验室正在以如此快的速度构建如此复杂的系统，以至于它们自己都跟不上——这正是让更多双眼睛研究这个问题的好时机。另一方面，政府表示不打算公布其前沿模型评估框架的细节。我们正走向如此重大的挑战，以至于这些实体中没有一个有望独自应对。前沿实验室可以通过有意义地放慢速度来更好地控制风险，但我不指望它们会这样做。政府可以通过大幅提升围绕AI的国家能力、帮助更广泛的产业基础为AI原生风险做好准备来更好地处理这件事，我也不指望

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QT 收购瑞士网络安全公司 Acronis 的多数股权 对整家公司的估值相当于 35 亿美元以上，但出售的具体比例未披露；恶意软件月 首例企业勒索软件出现十年后，米科·许珀宁仍看不到尽头 好的一面是，信息安全是一条长期稳定职业的可靠选择 FOSS NetBSD 可能找到了新角色：无 AI 的 FOSS 操作系统 认知度和采用率不断提高，随之而来的是捐款增加；OpenAI 的点子激发开源模仿者，但遭遇技术困难 持久化智能体对 AI 公司有吸引力，但需求并不明显；Ubuntu“Stonking Stingray”测试版浮出水面：更深入的 Rust“氧化”加上 LLM 语音转文字 GNOME 51 来了，Ubuntu 临时版本又变得有趣起来；用体恤开发者注意义务的人性化工作，重振拉斯金的软件三定律 以上种种，还有愤怒的 NeoVim 用户；Firefox 157：大胆的新外观会不会正是 Mozilla 所需要的？ 又一个 Firefox 新版本，带有显著的界面改版；KDE 迎来 30 周年，有人提出了 AI 原生桌面方案 Akademy 演讲设想 Plasma 围绕每个用户的个人模型自行组装

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91 7 17 分享 升级为付费即可播放语音解说 开源AI可行性迄今最严峻的考验正在当下发生。自ChatGPT发布以来，我见过一波又一波反开源AI的论调来来去去，但此前没有任何一波在潜在执法上与当时针对同类闭源模型的实际行动有明显对应。这次之所以更真实，是因为新的监管形式正在被测试和实施，而且几乎没有监督。在这一切过去之前，我会写比平时多得多的面向政策的文章。 截至撰写本文时，许多消息来源都在引用白宫关于如何通过一项新的行政令来管理开放模型的讨论。目前没有官方信息，而且这很可能只影响a）中国来源的模型和b）政府用途，但多米诺骨牌就是这样开始倒下的。 开放模型缺乏核心的经济代言人来代表针对它们的行动可能带来的负面影响。从近期围绕Fable（以及随后的GPT-5.6）模型许可协议相关事件的报道来看，关于6月9日发生了什么，有更多说法： 据一位了解该会议的人士称，会上提到了该项目将如何处理开源AI模型的话题。该人士说，美国开源模型提供商Reflection AI的一位代表主张，开源模型应基于其能力获得该框架的豁免。目前，DeepSeek等中国开源模型相比其他可用的开放模型拥有相当大的领先优势

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现在最卷的不是工作，不是内卷，是“先知内卷”。 每天刷朋友圈，都能看到有人发一张2014年的截图，配文：“看，我早就警告过你们。” 那张图通常是《终结者》的剧照，或者一张模糊的机器人握手照片。 如果你说“我二十年前就知道”，大家直接给你众筹出一座雕像——底座上刻着“先见之明，但没来得及买英伟达股票”。 我：最搞笑的是，现在连我妈都加入这场雄竞。 昨天她给我发语音：“我早就说过AI会写诗！你看我2003年抄的那首《机器之梦》！” 我一看，那是《机器猫》主题曲改的词：“如果我有时光机，回到过去买显卡……” 妈，您这叫预言？这叫“用爱发电”的早期草稿！ 周一发布“能写代码的”，周二发布“能画画的”，周三发布“能谈恋爱的”—— 结果呢？大家比拼的不是谁更聪明，是谁的记忆力更好—— “我2016年就在知乎回答过AI伦理问题！”“我2012年就在豆瓣小组预言过生成式对抗网络！” 兄弟，你当年那个小组叫“未来科技幻想吧”，一共三个成员，两个是机器人小号，一个是楼主自己小号！ 我说：“我2020年就觉得AI要来了。” HR说：“抱歉，我们只招2018年之前就预言过的。” 我说：“那2017年呢？” H

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美元，取决于你的需求（不过各公司现在正在世界一些地区试验其他定价模式）。20 美元档适合绝大多数人，而 200 美元档则面向有复杂技术和编程需求的人。 你会想在三个系统中选择来花你的 20 美元：Anthropic 的 Claude、Google 的 Gemini ，以及 OpenAI 的 ChatGPT 。无论选哪个，你都能获得高级、智能体式和快速的模型、语音模式、查看图像和文档的能力、执行代码的能力、优秀的移动应用、创建图像和视频的能力（不过 Claude 在这方面有所欠缺），以及进行深度研究的能力。它们各有不同的个性、优势和劣势，但对大多数人来说，只选自己最喜欢的那一个就足够了。有些人，尤其是 X 的重度用户，可能想考虑 Elon Musk 的 xAI 旗下的 Grok，它拥有一些最强大的 AI 模型，并正在快速增加功能，但在产品安全方面不如其他一些公司那样透明。Microsoft 的 Copilot 提供了 ChatGPT 的许多功能，用户可通过 Windows 访问，但很难控制你正在使用哪些模型以及何时使用。因此，对大多数人来说，坚持使用 Gemini、Claude 或 Ch

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短板，能把课本知识和孩子的生活结合起来，讲得更接地气。 我想，当AI走进乡村课堂，人与人的真实连接会变得更加重要。乡村孩子需要的不只是一道题的答案，更需要有人看见他们的情绪、包容他们的不足、鼓励他们成长——这是算法无法复刻出来的，是乡村教师不可替代的情感陪伴和人格滋养，也是乡村教育数字化过程中需要坚守的人文关怀。 【场景】 【企业代表说】 王士进：面部特征、语音特征属于生物识别类敏感信息。产品设计时，应遵循最小必要原则，只采集完成任务所需的最少信息，使用上不得与营销系统打通。 监管方面，建议把涉及未成年人敏感信息的功能纳入算法备案与深度合成内容管理范围，对未成年人数据处理设定高于成人的保护标准；建立功能分级清单，明确哪些功能可商用、哪些只能用于教学辅助；此外，以发布负面清单等形式，推动行业自律。 个性化与隐私保护并不对立，关键在于选择“对人画像”还是“对知识画像”。一条可行的技术路径是，把知识拆解为图谱——每个知识点是什么、与哪些知识点有关系、难度如何，系统记录的不是用户的个人信息，而是知识掌握情况。 【专家说】 黄荣怀：目前部分AI教育产品在助力个性化、精准化的同时，也可能带来错误或

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