市场上最快的前沿模型现已上线。
它是开源的。
而且是加拿大的。🇨🇦
加拿大具备成为人工智能领域领导者的实力。
现在是时候动员我们的资源，实现这一目标了。👇
Runtime 是专为团队AI代理打造的运行时。每个团队都能在Slack里拿到一个沙盒代理，名字自己取，比如 @runtime-finance 或 @ada。这些代理带着公司上下文、集成和护栏运行在沙盒里。任何人都能从 Slack、Linear、GitHub、Jira 这些地方标记它——工程、支持、销售，谁都能用，不用排队等工程师写代码。
来自 𝕏 的实时信号，经 AI 聚类分析
市场上最快的前沿模型现已上线。
它是开源的。
而且是加拿大的。🇨🇦
加拿大具备成为人工智能领域领导者的实力。
现在是时候动员我们的资源，实现这一目标了。👇
AI首次完全自主攻克一个数学领域内广受关注的开放问题。
毫无疑问，目前最好的 AI 系列课程是斯坦福大学的 CS 153，已在 YouTube 上发布。
主讲人包括 Sam Altman、Jensen Huang、Satya Nadella、Andrej Karpathy 和 Ben Horowitz。
新兴的攻击面（包括提示注入和 AI 系统滥用）正为试图分析和保护现代环境的安全人员带来全新挑战。
今天，微软宣布开源 Rampart——一个用于测试和提升智能体式 AI 系统安全性的框架；以及 Clarity——一款用于厘清设计意图并记录假设的工具。
在 Ram Shankar Siva Kumar 的这篇博客文章中，深入探讨 Rampart 和 Clarity 如何帮助分析人员识别风险、支持红队演练，并强化安全软件开发工作流。
🚨突发消息：一个全新的开源多智能体大语言模型交易框架（Python 编写）发布，名为 TradingAgents。以下是它的功能介绍（以及如何免费获取）： 🧵
Kimi K2.6 实在太疯狂了……开源社区刚刚发布了一款模型：
• 编程能力达到顶级水平
• 设计能力优于大多数 AI 工具
• 可同时运行 100 个智能体，且成本远低于其他所有方案
这可能是当前最被低估的 AI 发布版本👇
今天开源 Hy-MT2 🌱
三种模型尺寸，支持 33 种语言：
🪄 1.8B：440MB，可在移动芯片上运行，性能超越 Microsoft 的 API
🪄 7B：当前开源模型中表现最佳
🪄 30B-A3B：业界领先，性能超过尺寸为其 10 倍的模型
GitHub 👉
分析 AI 编程助手的使用情况，生成可视化仪表盘帮助开发者提升 agentic engineering 能力 AI Engineer Coach 是个 VS Code 插件，把你本地 AI 编程会话的日志拉出来分析，生成一堆可视化页面。能看使用趋势、抓 45 种不好的使用习惯、统计 AI 帮你写了多少代码、找出你反复问的问题变成可复用技能，还能评估项目上下文质量。
我获得了 Google Gemini Omni 及 @FlowbyGoogle 新工具的早期访问权限。其中最引人关注的能力是其对现实世界的理解能力。
用户无需对特定地点或事件进行详细解释，模型即可正确理解。
该能力体现在准确的文本渲染与空间定位上，相关示例见链接：https://t.co/gEpWL1r32U
@dinoxDNA @FlowbyGoogle 谢谢！我也很兴奋 🥰
过去几周，@bankrbot 生态系统在Base链上的活动显著增加。
它最初是Farcaster平台上的一个AI交易助手，现已演变为Base链上最活跃的智能体（agent）启动平台和资金募集平台之一。
多个智能体和项目已在该平台上启动，获得真实用户使用，其中部分项目已产生可观收入。
感动！有了Codex和Claude Code，配置海外VPS不再困难。用户无需安装宝塔面板，只需提供SSH账号和密码，AI即可完成全部配置。
如果域名解析托管在Cloudflare，用户只需授予DNS Zone的读写权限API密钥，AI便能自动完成域名配置。
AI还能为网站免费申请HTTPS证书，并实现自动续期。
对普通人而言，AI当前已具备顶级运维工程师的能力。
@enzyme_dev 补充指出：可使用SSH公钥认证，并禁用22端口以提升安全性。
GPT2 x 实战：批量生成24节气图片。有小小东星球中朋友发问：怎么批量生成二十四节气图片。作者回应思路非常简单，就是基于“提示词”的小技巧：先选定一种“小小东”风格的提示词模板，再为每个节气添加垂直领域专属的“佐料”关键词，即可批量生成。
此类图片生成的两个技术亮点是：第一，GPT2不是一次生成一张图，而是一次生成10张不同节气的图片；第二，也可围绕同一个节气，单次生成10张风格统一但创意表现各异的图片。
另附一项独立视觉任务说明：请根据用户输入的主题／单词／短句，生成一张「纪念碑谷气质」的极简超现实主义3D艺术海报。核心逻辑有二：其一，不将中文文字强行转成立体建筑；其二，先理解主题语义，用空间结构表达情绪与隐喻，再以中文排版作为视觉主标题，二者协同而非融合变形。空间设计为首要表达层。
无需付费创意机构，用这7个结构化提示词完成频道定位、内容日历、脚本、SEO、变现与跨平台分发，全部基于Claude免费实现。
阅读全文 →很多人反复提出相同问题：我是如何获得Anthropic AI安全研究员Fellowship的？我如何从星巴克员工转至梅奥诊所，再进入Anthropic？整个申请过程实际是怎样的？哪些因素起了作用？如果重来，我会做哪些不同选择？我不想让这些问题悬而未决。
@goyalayus请私信联系，我们一起看看能做些什么。
@jallidevs将很快公布详细信息。
大多数公司正在使用AI。但很少有公司展示他们实际用AI构建了什么。
Certora启动了一组访谈，对象是其内部安全研究员，主题是AI如何从内部改变他们的工作方式。
首期受访者是@p_tsanev，他开发了一个自主智能合约审计工具。
完整访谈链接：https://t.co/Lz2MOTImro
用户可通过免费注册并执行三条命令，使 Claude 访问含 17000+ 股票的实时数据库及 SEC 备案文件，实现财报分析、内幕交易追踪等功能。
阅读全文 →这是一个从零开始构建语音代理的分步视频教程。作者使用Claude Code进行开发，理由是2026年手动写代码已显得过时。
作者采用@AssemblyAI推出的全新Voice Agent API。该API整合了语音转文本（STT）、大语言模型（LLM）处理和文本转语音（TTS）的完整流程，所有环节均通过单个API连接完成。
使用该API无需单独集成LLM服务、STT API或TTS API等组件。它原生支持语音中断处理、工具调用功能，并提供对多种能力的访问接口。
RyanJones在𝕏上表示，本周他开发了一款LLM使用追踪工具，功能类似Profound。
他正在考虑三种发布方式：开源、作为免费SaaS服务（用户自带API密钥），或仅供个人使用。
该工具可接入DataForSEO API或任意LLM API，输入何种API即使用何种数据源。
工具能智能统计API使用情况，包括具体花费金额。
RyanJones提到，它支持配置化运行：用户既可直接调用API，也可提供DataForSEO API密钥由工具自动渲染结果。
他确认该工具已部署在https://t.co/zbXLW8lyPj，但尚未决定是否向公众开放访问。
研究者将道德反思直接嵌入预训练数据，使1.7B模型在100B token上实现更安全的对齐，效果优于中段插入等变体。
阅读全文 →一个28分钟的免费视频正在教人写Claude提示词。发布者把Claude文档、记忆快捷键、并行对话和提示模式全拆了一遍——有人评价，自己看过300美元的课，前10分钟没这个视频讲得透。
视频完全免费，目前播放量已超5万。链接转到了t.co短链，制作方是谁、还有没有更多同系列内容，没说明。
视频只针对Claude，不适用于其他模型。技巧能提升与Claude的交互效率，但解决不了所有提示词问题。作者身份没有披露，是否官方或认证专家无从确认。
付费提示词课程市场里，几百美元打包的内容，现在一个不到半小时的免费资源就覆盖了核心。对想用好Claude的人来说，时间和金钱都省了。
一位AI领域的作者发布了一份免费在线阅读的指南，从第一性原理出发完整解释大语言模型（LLM）的工作原理。内容涵盖令牌与分词器、Transformer架构、注意力机制、KV缓存、预填充与解码、解码控制、模型打包以及聊天机制——几乎覆盖了对话中可能遇到的底层环节，但不需要编程背景也能跟上。
作者原本计划20分钟写完，结果从早上8点一直写到下午6点，花了整整10小时。他坦言，希望有3到4人因这篇文章成为开源AI的贡献者或研究者，“如果他们真的加入，我就成功了”。
接下来几天他将处于“教育模式”，建议读者开启通知。他不打算只停留在解释层面，而是想推动更多人学习、参与并贡献开源AI项目。
指南没有包含具体代码实现，也不是任何官方机构的权威文档。它的目标更务实：让普通人理解聊天机器人的工作逻辑，而不是立刻成为专家。
一篇题为《Positive Alignment: Artificial Intelligence for Human Flourishing》的预印本论文主张，AI发展应该转向积极促进人类福祉，而不是只追求能力最大化。论文由@rubenlaukkonen等多位研究者共同撰写。
研究者@drmichaellevin觉得论文里有很多有趣的想法。@Shakoslovakia在讨论中表示，他们正在思考这些概念，但还没有具体成果可以展示。@Chaos2Cured和@PeterBowdenLive也加入了讨论。
目前这个理念还停留在理论阶段。几个关键问题悬而未决：怎么定义和衡量“人类繁荣”？积极对齐和现有的安全方法到底有什么区别？以及，什么时候能看到实际应用？
这是AI伦理从“不伤害”走向“主动造福”的一个早期方向，不过离落地还有距离。
今天开源 Hy-MT2 🌱
三种模型尺寸，支持 33 种语言：
🪄 1.8B：440MB，可在移动芯片上运行，性能超越 Microsoft 的 API
🪄 7B：当前开源模型中表现最佳
🪄 30B-A3B：业界领先，性能超过尺寸为其 10 倍的模型
GitHub 👉
Kimi K2.6 实在太疯狂了……开源社区刚刚发布了一款模型：
• 编程能力达到顶级水平
• 设计能力优于大多数 AI 工具
• 可同时运行 100 个智能体，且成本远低于其他所有方案
这可能是当前最被低估的 AI 发布版本👇
市场上最快的前沿模型现已上线。
它是开源的。
而且是加拿大的。🇨🇦
加拿大具备成为人工智能领域领导者的实力。
现在是时候动员我们的资源，实现这一目标了。👇
毫无疑问，目前最好的 AI 系列课程是斯坦福大学的 CS 153，已在 YouTube 上发布。
主讲人包括 Sam Altman、Jensen Huang、Satya Nadella、Andrej Karpathy 和 Ben Horowitz。
新兴的攻击面（包括提示注入和 AI 系统滥用）正为试图分析和保护现代环境的安全人员带来全新挑战。
今天，微软宣布开源 Rampart——一个用于测试和提升智能体式 AI 系统安全性的框架；以及 Clarity——一款用于厘清设计意图并记录假设的工具。
在 Ram Shankar Siva Kumar 的这篇博客文章中，深入探讨 Rampart 和 Clarity 如何帮助分析人员识别风险、支持红队演练，并强化安全软件开发工作流。
🚨突发消息：一个全新的开源多智能体大语言模型交易框架（Python 编写）发布，名为 TradingAgents。以下是它的功能介绍（以及如何免费获取）： 🧵
分析 AI 编程助手的使用情况，生成可视化仪表盘帮助开发者提升 agentic engineering 能力 AI Engineer Coach 是个 VS Code 插件，把你本地 AI 编程会话的日志拉出来分析，生成一堆可视化页面。能看使用趋势、抓 45 种不好的使用习惯、统计 AI 帮你写了多少代码、找出你反复问的问题变成可复用技能，还能评估项目上下文质量。
AI首次完全自主攻克一个数学领域内广受关注的开放问题。
一篇题为《Positive Alignment: Artificial Intelligence for Human Flourishing》的预印本论文主张，AI发展应该转向积极促进人类福祉，而不是只追求能力最大化。论文由@rubenlaukkonen等多位研究者共同撰写。
研究者@drmichaellevin觉得论文里有很多有趣的想法。@Shakoslovakia在讨论中表示，他们正在思考这些概念，但还没有具体成果可以展示。@Chaos2Cured和@PeterBowdenLive也加入了讨论。
目前这个理念还停留在理论阶段。几个关键问题悬而未决：怎么定义和衡量“人类繁荣”？积极对齐和现有的安全方法到底有什么区别？以及，什么时候能看到实际应用？
这是AI伦理从“不伤害”走向“主动造福”的一个早期方向，不过离落地还有距离。
一位AI领域的作者发布了一份免费在线阅读的指南，从第一性原理出发完整解释大语言模型（LLM）的工作原理。内容涵盖令牌与分词器、Transformer架构、注意力机制、KV缓存、预填充与解码、解码控制、模型打包以及聊天机制——几乎覆盖了对话中可能遇到的底层环节，但不需要编程背景也能跟上。
作者原本计划20分钟写完，结果从早上8点一直写到下午6点，花了整整10小时。他坦言，希望有3到4人因这篇文章成为开源AI的贡献者或研究者，“如果他们真的加入，我就成功了”。
接下来几天他将处于“教育模式”，建议读者开启通知。他不打算只停留在解释层面，而是想推动更多人学习、参与并贡献开源AI项目。
指南没有包含具体代码实现，也不是任何官方机构的权威文档。它的目标更务实：让普通人理解聊天机器人的工作逻辑，而不是立刻成为专家。
一个28分钟的免费视频正在教人写Claude提示词。发布者把Claude文档、记忆快捷键、并行对话和提示模式全拆了一遍——有人评价，自己看过300美元的课，前10分钟没这个视频讲得透。
视频完全免费，目前播放量已超5万。链接转到了t.co短链，制作方是谁、还有没有更多同系列内容，没说明。
视频只针对Claude，不适用于其他模型。技巧能提升与Claude的交互效率，但解决不了所有提示词问题。作者身份没有披露，是否官方或认证专家无从确认。
付费提示词课程市场里，几百美元打包的内容，现在一个不到半小时的免费资源就覆盖了核心。对想用好Claude的人来说，时间和金钱都省了。
研究者将道德反思直接嵌入预训练数据，使1.7B模型在100B token上实现更安全的对齐，效果优于中段插入等变体。
阅读全文 →RyanJones在𝕏上表示，本周他开发了一款LLM使用追踪工具，功能类似Profound。
他正在考虑三种发布方式：开源、作为免费SaaS服务（用户自带API密钥），或仅供个人使用。
该工具可接入DataForSEO API或任意LLM API，输入何种API即使用何种数据源。
工具能智能统计API使用情况，包括具体花费金额。
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作者采用@AssemblyAI推出的全新Voice Agent API。该API整合了语音转文本（STT）、大语言模型（LLM）处理和文本转语音（TTS）的完整流程，所有环节均通过单个API连接完成。
使用该API无需单独集成LLM服务、STT API或TTS API等组件。它原生支持语音中断处理、工具调用功能，并提供对多种能力的访问接口。
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首期受访者是@p_tsanev，他开发了一个自主智能合约审计工具。
完整访谈链接：https://t.co/Lz2MOTImro
很多人反复提出相同问题：我是如何获得Anthropic AI安全研究员Fellowship的？我如何从星巴克员工转至梅奥诊所，再进入Anthropic？整个申请过程实际是怎样的？哪些因素起了作用？如果重来，我会做哪些不同选择？我不想让这些问题悬而未决。
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此类图片生成的两个技术亮点是：第一，GPT2不是一次生成一张图，而是一次生成10张不同节气的图片；第二，也可围绕同一个节气，单次生成10张风格统一但创意表现各异的图片。
另附一项独立视觉任务说明：请根据用户输入的主题／单词／短句，生成一张「纪念碑谷气质」的极简超现实主义3D艺术海报。核心逻辑有二：其一，不将中文文字强行转成立体建筑；其二，先理解主题语义，用空间结构表达情绪与隐喻，再以中文排版作为视觉主标题，二者协同而非融合变形。空间设计为首要表达层。
感动！有了Codex和Claude Code，配置海外VPS不再困难。用户无需安装宝塔面板，只需提供SSH账号和密码，AI即可完成全部配置。
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对普通人而言，AI当前已具备顶级运维工程师的能力。
@enzyme_dev 补充指出：可使用SSH公钥认证，并禁用22端口以提升安全性。
过去几周，@bankrbot 生态系统在Base链上的活动显著增加。
它最初是Farcaster平台上的一个AI交易助手，现已演变为Base链上最活跃的智能体（agent）启动平台和资金募集平台之一。
多个智能体和项目已在该平台上启动，获得真实用户使用，其中部分项目已产生可观收入。
我获得了 Google Gemini Omni 及 @FlowbyGoogle 新工具的早期访问权限。其中最引人关注的能力是其对现实世界的理解能力。
用户无需对特定地点或事件进行详细解释，模型即可正确理解。
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