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  1. 01

    OpenAI 面向普通用户发布提示词指南:从结果出发,少写步骤

    OpenAI's new prompting guide tells users to stop overthinking and start with the result

    OpenAI 整合了一份面向普通用户的提示词指南,涵盖目标、上下文、输出格式和边界四个可选模块。指南建议以结果而非步骤开头,用一两条硬性规则替代逐步骤脚本。Chat 处理快速任务,基于 Codex 技术和 GPT-5.6 模型的 ChatGPT Work 负责多源、多步骤的复杂项目。Codex 新增 Steer(重定向当前运行)、Queue(排队下一条消息)和沙盒模式,支持 `/plan`、`/goal` 和 `/review` 等斜杠命令。用户无需一次性写对提示词,后续追问是预期调整方式。

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  2. 02

    前沿模型实际成本:tokenizer 差异导致隐性涨价

    前沿模型的实际价格。代币 * 价格,对吧?

    同一份 TypeScript 文件在 GPT-5.x 上为 681 个 token,在 Claude 最新 tokenizer 下为 1,178 个,相差 1.73 倍。Anthropic 新 tokenizer 比旧版多产生约 30% 的 token,标价不变,构成隐性涨价。Claude Opus 4.6 与 Opus 4.8 标价同为 $5.00 / $25.00,但新 tokenizer 使同一代码的 token 数增加约 32%。Claude Sonnet 5 的 $2.00 / $10.00 为促销价,2026 年 8 月 31 日后恢复 $3.00 / $15.00,届时相同代码成本将比 Sonnet 4.6 高出约 32%。跨厂商对比中,Claude 新 tokenizer 在代码上比 GPT 多产生 1.50x 至 1.73x 的 token,TypeScript 差距最大。

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  3. 03

    普林斯顿教授 Narayanan 提出"AI as Normal Technology"框架

    What will be left for us to work on?

    普林斯顿大学教授 Arvind Narayanan 在 ICML 上提出,除非出现递归自我改进等不连续性,否则 AI 应被视为一种变革性但可适应的正常技术。他呼吁 AI 社区不应接受工作将被完全取代的叙事,而应专注于培养与 AI 互补的技能,以实现人机"共超智能"。

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  4. 04

    实测LibTV Agent:100个AI视频工作流重组为Skill,实现创意自由

    实测LibTV Agent,把100个AI视频工作流重组成Skills后我创意自由了

    LibTV推出Agent功能并内置Skill Hub,提供100多个覆盖武侠电影、皮克斯动画广告、电商口播等类型的视频Skill。用户输入想法后,Agent会分析需求并询问方向,自动生成视频分镜并串联成完整节点工作流,每个节点可查看和修改提示语。生成后LibTV会启动自查机制,自动检测并返修有问题的镜头。故事板视图提供图片与视频资产总览,支持在成片中直接打开剪辑时间线进行精细调整。用户还可自行创建Skill,上传三个文件即可,无需编程。实测中,Agent能输出剧情连贯、带粤语配音的成片,并支持双语字幕生成。

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  5. 05

    普林斯顿教授 Narayanan 在 ICML 2026 发表主旨演讲:AI 作为正常技术,人类应主动适应而非躺平

    那我们还能做些什么呢?

    普林斯顿大学教授 Arvind Narayanan 在首尔 ICML 2026 上发表主旨演讲,提出三个核心论点:第一,"AI 作为正常技术"框架是思考 AI 影响的正确方式;第二,即使应认真对待递归自我改进,实验室中没有任何里程碑会突然让所有人失业;第三,未来工作将发生根本性变化,需要大量适应。他呼吁 AI 社区不应接受工作被取代,而应主动建立与 AI 互补的技能(如判断力、品味),并展望了人类与 AI 的"共超智能"愿景。

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  6. 06

    Demis Hassabis:AGI 数年可至,影响达工业革命10倍

    http://x.com/i/article/2076946210397552640

    Google DeepMind 联合创始人 Demis Hassabis 发文称,AGI 可能仅需数年即可实现,其影响将达工业革命的10倍且速度更快。他指出,前沿模型在网络安全、核与生物风险方面已构成挑战,未来需对日益智能体化、递归自我改进的系统建立稳健防护。Hassabis 呼吁美国率先建立类似 FINRA 的前沿AI标准机构,采用联邦监督下的公私合作或自律组织模式,由独立技术专家和开源代表组成董事会,资金主要来自行业以吸引顶尖人才和算力。他强调,当前商业与地缘竞赛导致技术进步快于理解,需以谨慎乐观态度推进公共政策,兼顾创新与安全。

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  7. 07

    合成随机向量数据会误导 PostgreSQL 和 AlloyDB 的向量搜索性能测试

    How your sample data impact vector tests in PostgreSQL and AlloyDB.

    Google AI 工程师指出,使用合成随机向量数据测试向量搜索性能可能导致误导性结果。对于 HNSW 索引,合成数据构建耗时 6,601,789 毫秒,而真实数据仅需 4,174,196 毫秒,速度快 1.5 倍,因为随机向量缺乏自然聚类结构,使图索引的节点连接更难建立。

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  8. 08

    Google ADK 2.4.0 发布:Agent 可直接触发动态工作流

    The (no longer) missing multi-agent pattern: triggering dynamic workflows from an agent

    Google 发布 ADK 2.4.0,允许将 Workflow 直接注册为 Agent 的工具列表中的一等工具,使协调 Agent 能自动调用动态工作流。该模式通过 `@node` 装饰器定义动态执行节点,支持在运行时根据用户输入的任务列表迭代调用子 Agent 生成执行计划。示例使用 gemini-3.5-flash 模型实现任务协调,代码已开源至 devrel-demos 仓库。

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  9. 09

    小红书企业级 AI 个人助理:从 0 到全员覆盖的架构实践

    小红书企业级 AI 个人助理--从 0 到全员覆盖

    小红书以 3 人 3 天推出内测版本,约一个月实现全员覆盖,核心是 AI Native 项目运作机制。技术选型基于 OpenClaw 二次开发,通过 Seal AI Zone 隔离集群与 NEX 沙箱解决安全,Self-GC 使输入 Token 下降 10%~15%、Auto 模式路由使成本降低 69%,并自研 LLM Wiki 三层记忆架构与 Skill Hub 生态。

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  10. 10

    面壁智能CTO曾国洋专访:端侧模型是AI落地关键路径

    专访面壁智能CTO曾国洋:「Her」成为现实,还有几道坎

    面壁智能CTO曾国洋指出,端侧模型是AI落地的关键路径。其原创方法论"模型风洞"可在小规模实验中预测完整训练效果,并基于"知识密度"提出"面壁定律":知识密度每3.5个月翻一番。2B参数的MiniCPM表现优于同期8B竞品。面壁已完成高通、联发科、英特尔、英伟达、AMD等芯片适配,新发布的BitCPM-CANN模型系列可在华为昇腾芯片上让同一内存多装约6倍模型。全双工全模态模型MiniCPM-o4.5支持实时打断与情绪调整。团队开发了全球首个完全由AI编写的生产级训练框架ForgeTrain,并引入行为模式库实现无需开口的"默契系统"。

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