《人生设计课》Prompt实测：用Claude设计人生的四个阶段

我把斯坦福最火的一门课，做成了Prompt来帮我设计人生。

作者将斯坦福《人生设计课》理论体系制成Prompt，通过Claude逐步提问、追问和分析。Prompt融合设计思维、心流理论和积极心理学，分为看清现状、找到指南针、寻路、制定奥德赛计划四阶段，主线问题控制在6到9个。AI引导用户给健康、工作、娱乐、爱打分，区分重力问题与可设计的真问题，生成三个五年人生版本，最终输出8000至12000字的《个人人生设计蓝图》。作者实测效果超预期。

YC CEO声称每日用AI部署3.7万行代码，开发者审查发现前端代码大量臃肿低效

YC首席执行官称自己每天交付3.7万行LoC的AI代码。一位开发者深入探究了其实现原理

Y Combinator CEO Garry Tan在X上宣称，他与AI编码代理每天在五个项目中部署37000行代码，并保持连续72天发布记录。波兰开发者Gregorein深入审查Tan网站前端代码，发现大量臃肿与低效问题：页面加载169次请求、总计6.42MB数据（对比Hacker News仅7次12KB）；包含28个测试文件、78个未使用的JavaScript控制器、八种格式Logo（含空文件）、未压缩的旧PNG等。Gregorein指出，AI虽能快速生成代码，但质量仍应优先于数量。

AI 审计代理在 Cloudflare CIRCL 中发现 7 个漏洞

人工智能与密码学（1）：人工智能在Cloudflare的Circl中发现了什么

zkSecurity 的 AI 审计代理 zkao 持续扫描 Cloudflare 的 CIRCL 密码学库，使用 Opus 4.6 + skills 和 GPT-5.3 + skills 等模型发现并确认了 7 个真实漏洞。其中包括阈值 RSA 中 float64 精度丢失（AI 自评 Critical）和属性基加密（CP-ABE）访问控制完全失效（Critical，由 zkao 自行发现）。所有漏洞已在上游修复，多数在 HackerOne 上获得确认和奖励。AI 生成的候选发现仍需人工验证，但 zkao 已能自动完成大部分验证工作。

Liquid AI 开源 Antidoom：基于最终 Token 偏好优化的推理模型死循环修复方法

Liquid AI Open-Sources Antidoom： A Final Token Preference Optimization （FTPO） Method that Reduces Doom Loops in Reasoning Models

Liquid AI 开源了 Antidoom，一种基于 Final Token Preference Optimization （FTPO） 的针对性修复方法，用于减少推理模型中的 doom loop（死循环）问题。该方法定位循环开始的第一个 token，训练模型选择连贯替代项，而不改变整体输出分布。在 LFM2.5-2.6B 上，硬数学和编程任务中的循环率从 10.2% 降至 1.4%；Qwen3.5-4B 上从 22.9% 降至 1%。整套流程可在数小时内完成，全部代码和数据集（LiquidAI/antidoom-mix-v1.0）已开源。

OpenRouter 自动升级至 Grok 4.5

Use Grok 4.5 from @SpaceXAI the moment it goes live， with no code change. ~x-ai/grok-latest always …

使用来自 @SpaceXAI 的 Grok 4.5，一旦它上线，无需更改代码。 ~x-ai/grok-latest 始终路由到最新的 Grok。现在指向它（今天为 Grok 4.3），当 4.5 发布时它会自动升级到 4.5。 尝试：https://openrouter.ai/~x-ai/grok-latest

Krea 2 身份保留功能上线

ID preservation for Krea 2 🔥

Krea 2 的身份保留功能已发布，配套模型和 ComfyUI 节点也已上线。🔥

蚂蚁集团周俊AICon演讲：从Token数量到Token密度，万亿参数模型效率优先

演讲实录 | 从 Token 数量到 Token 密度：万亿参数规模下的高效智能体智能

蚂蚁集团副总裁周俊在AICon演讲指出，万亿参数模型每运行15分钟算力成本约等于一辆特斯拉，效率是智能体时代最需解决的问题。团队提出从"更多Token"转向"更高Token密度"策略，采用7份Lightning Attention加1份MLA的混合线性注意力架构，使256K长上下文成本从指数级降至线性级，算力更多用于思考。通过Kpop算法区分工具调用与自然语言Token，结合思维链剪枝、自蒸馏等，Token输出减少约4倍而能力不降。在LongBench、BFCL等基准上提升显著，千亿参数模型在Agent任务中超越部分更大模型；小模型flash吞吐达2.4倍，五轮对话成本下降10倍以上。

蚂蚁集团周俊：如何用混合线性改造提升万亿参数模型的Token密度

演讲实录 | 从 Token 数量到 Token 密度：万亿参数规模下的高效智能体智能

蚂蚁集团副总裁周俊提出，万亿参数模型每运行15分钟算力成本约相当于一辆特斯拉，效率是智能体时代必须最先解决的问题。团队通过7份Lightning Attention搭配1份MLA的混合线性改造，将256K长上下文成本从指数级降至线性级，配合Kpop算法与真实环境训练，使Token输出减少约4倍，千亿参数模型在真实Agent任务上超过部分更大规模模型。

Fable 5 作为顾问与执行者调用模式

A few patterns we frequently use with Fable 5： Use Fable 5 as an "advisor." An executor （Sonnet…

我们常与 Fable 5 一起使用的几个模式： 将 Fable 5 作为"顾问"。 一个执行者（Sonnet 5）调用 Fable 5 寻求指导。 大多数 token 按较低的执行者费率计费。

AI预检检查：智能体工作记忆架构

The AI Preflight Check

一种为AI智能体设计的预检工作记忆架构：查询到来时，系统从磁盘上约90个索引化的技能库中检索最相关技能，仅加载到上下文窗口。本地开源模型Ornith 35B（350亿参数，通过Ollama在Apple Silicon上运行）执行任务，约80%常规任务由本地模型完成，困难任务路由至前沿模型。看门狗记录每次预检决策和技能调用，夜间通过异步推理处理全天轨迹，自动决定哪些技能需新增或固化（如日历排期转为确定性Rust代码），实现自我改进循环。昨天，看门狗首次未提出任何改进建议，系统或接近性能平台期。