AI Pulse

大家好，我们目前无法从我们的 ChatGPT Business 工作区公开分享 Custom GPT。

直到最近，我们都还能通过“任何拥有链接的人”这类选项公开分享我们的 Custom GPT。但现在分享对话框显示了如下消息：“GPTs 无法再公开分享”。

目前唯一可用的选项似乎是仅限邀请访问。

令人困惑的是，OpenAI 当前关于分享和发布 GPT 的文档仍然在描述公开/链接分享功能。

你好，我是 Codex 20x 的用户。过去几天里，我发现 Codex 有个问题越来越让我感到挫败。

周额度限制开始变得极度苛刻了。当初还是5小时限额的时候，我实际上能完成更多工作，哪怕我非常高强度重度使用 Codex，额度也很少会在五天内就用完。

现在，我周额度消耗的速度几乎和当初5小时限额一样快。可我的使用量根本没变。我还在

社区讨论：多数开发者认可Codex输出的Ruby代码修改注释更少，代码架构更简洁，使用速度更快，付费计费更便宜。有人认同Codex存在过度设计、过度谨慎的问题，但也有人称自己的使用体验完全相反，是Codex偏好复杂化，Claude反而更务实。还有人指出本次对比混淆了模型和工具 harness，没有明确具体版本，参考价值有限。

社区讨论：有人指出该项目并不算真正全自托管，因为缺少本地GPU，自己尝试用本地GPU运行编码模型效果不佳，认为还是需要大厂提供的前沿模型。有人提出这类系统中生成代码不难，难在代码验证，靠同一个代理自我验证逻辑存疑，好奇生产环境的实际验证流程。有人分享自己在64GB M1 Max上本地运行Qwen搭配付费ChatGPT Codex使用Hermes的体验很好，也有从业者提醒AI生成的代码常会出现难以解决的严重bug。

我们推出了一款用于测量 AI 代理读取你网站效果的工具。

它由 @oradotai 的研究提供支持，你可以运行：
▪︎ 包含 100+ 项检查的审计
▪︎ AI 代理使用你网站过程的可视化
▪︎ 一键生成修复问题的提示词
▪︎ 供 AI 代理使用的 CLI

新帖子发布！对齐不仅关乎模型本身的属性，也关乎模型运行所依托的系统与制度。

随着我们进入一个日益多智能体的世界，更好的约束框架、协议和机制设计对安全而言至关重要。🐜

在我们持续拓展能力边界并提升效率的同时，接下来三个月里，我们将 GPT-5.6 Sol 的 API 和积分价格下调超过 20%。

ChatGPT = 受监控、被审核、单模型

Venice = 私密、无限制、全模型

我们推出了一款用于测量 AI 代理读取你网站效果的工具。

它由 @oradotai 的研究提供支持，你可以运行：
▪︎ 包含 100+ 项检查的审计
▪︎ AI 代理使用你网站过程的可视化
▪︎ 一键生成修复问题的提示词
▪︎ 供 AI 代理使用的 CLI

在我们持续拓展能力边界并提升效率的同时，接下来三个月里，我们将 GPT-5.6 Sol 的 API 和积分价格下调超过 20%。

今天AI圈到底发生了什么？
> 前沿模型降价了
> 受限模型变得更易获取了
> 中国模型变更强了
> 秘密模型免费现身了

完整回顾：

MYTHOS 5 → Anthropic 向所有 Claude 企业版客户开放了安全扫描服务。

SOL → OpenAI 刚刚将API价格在未来三个月下调了超过20%。

DEEPSEEK → V4 Flash 新增了视觉能力，同时基本保留了原有的文本智能，在部分多模态智能体评测中表现显然接近Opus 4.8。

OX ALPHA → 一款神秘的百万上下文多模态模型免费开放一周，容量十分惊人。没人知道到底是谁做的。

NVIDIA → AVO 使用Opus 5在ARC-AGI-3公开集（我再说一遍，是公开集）上拿到了100%的正确率。

最新更新：支持在本地代理中使用技能！

将你的技能保存在 Notion 中作为单一可信来源，再将它们下载到 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini 或 Grok。

你会得到一个 SKILL.md 以及所有已批准的文件。

因此你可以在任何工作场景中使用你的技能。

Inkling 和 Inkling Small 现在由 @thinkymachines 直接在 OpenRouter 提供服务，仅允许在智能代理框架内免费使用。

你可以将它们接入 Claude Code、Codex、Hermes Agent 等工具，解锁免费访问权限。

它们是开放权重的 MoE 推理模型，原生支持文本、图像和音频输入，上下文窗口为 1M。

关于这两个模型的更多信息见下文 🧵

在周末前做一个总结🍺 以下是本月我们即将见到的新模型：

1. @OpenAI GPT-6 （Astra）
2. @AnthropicAI Fable 5.1
1. @Zai_org Ox Alpha（GLM5.3 Flash）
2. @StepFun_ai Step4（无法确认这个命名）
3. @XiaomiMiMo Mimo-V3.0
4. @MiniMax_AI M3 Pro（是个非常大的型号）
5. @Kling_ai 全新的视频生成模型

享受你的周末吧！下周会非常精彩✌️︎(ᐛ)✌️︎

社区讨论：有人指出该项目并不算真正全自托管，因为缺少本地GPU，自己尝试用本地GPU运行编码模型效果不佳，认为还是需要大厂提供的前沿模型。有人提出这类系统中生成代码不难，难在代码验证，靠同一个代理自我验证逻辑存疑，好奇生产环境的实际验证流程。有人分享自己在64GB M1 Max上本地运行Qwen搭配付费ChatGPT Codex使用Hermes的体验很好，也有从业者提醒AI生成的代码常会出现难以解决的严重bug。

社区讨论：多数开发者认可Codex输出的Ruby代码修改注释更少，代码架构更简洁，使用速度更快，付费计费更便宜。有人认同Codex存在过度设计、过度谨慎的问题，但也有人称自己的使用体验完全相反，是Codex偏好复杂化，Claude反而更务实。还有人指出本次对比混淆了模型和工具 harness，没有明确具体版本，参考价值有限。

你好，我是 Codex 20x 的用户。过去几天里，我发现 Codex 有个问题越来越让我感到挫败。

周额度限制开始变得极度苛刻了。当初还是5小时限额的时候，我实际上能完成更多工作，哪怕我非常高强度重度使用 Codex，额度也很少会在五天内就用完。

现在，我周额度消耗的速度几乎和当初5小时限额一样快。可我的使用量根本没变。我还在

大家好，我们目前无法从我们的 ChatGPT Business 工作区公开分享 Custom GPT。

直到最近，我们都还能通过“任何拥有链接的人”这类选项公开分享我们的 Custom GPT。但现在分享对话框显示了如下消息：“GPTs 无法再公开分享”。

目前唯一可用的选项似乎是仅限邀请访问。

令人困惑的是，OpenAI 当前关于分享和发布 GPT 的文档仍然在描述公开/链接分享功能。

ChatGPT = 受监控、被审核、单模型

Venice = 私密、无限制、全模型

这将会是一个充满矛盾的时代。

民调会显示所有人总体上都讨厌AI，但所有人又都会一直偷偷使用AI。

AI公司在公众舆论中口碑很差，但还是会有很多人对自己最喜欢的模型产生强烈的依赖感，并且在乎它。

新帖子发布！对齐不仅关乎模型本身的属性，也关乎模型运行所依托的系统与制度。

随着我们进入一个日益多智能体的世界，更好的约束框架、协议和机制设计对安全而言至关重要。🐜

爬虫界的赛博菩萨：Crawl4ai 免费，给 AI 用的爬虫工具。

78.9k 🌟 免费：无需注册、无需密钥、不按页计费，可替代每月 16 美元的付费爬虫。

专为 AI 打造：可将任意复杂网页一键提纯为 Markdown 格式，直接喂给大模型，输出适配 AI 需求。

性能强劲稳定：处理速度比多数付费爬虫更快，支持 GPU 与高并发运行。

多场景适配：可完成新闻链接转 Markdown 写摘要、抓取竞品价格为 JSON、搭建 RAG 系统、舆情分析等操作。

适用人群明确：适合 AI RAG Agent 开发者、数据采集工程师； 需硬刚反爬或仅需图形界面的用户需绕行。

大神出手了，以后新模型是哪家的不用猜了。 这个modelprint开源工具解决了这个问题，今天的Ox Alpha 确定了是GLM 新模型！ 工具地址： 开源代码库在这里：

我最近做了一场讲座，向年轻经济学家介绍后训练。现在 slides 已经公开了！

不仅后训练自定义模型比以往任何时候都更容易实现，经济学家和其他社会科学家还能在下一个后训练时代发挥重要作用。

后训练工具链大致结构是：1) SFT 2) 离线方法（DPO/KTO/SimPO 等）3) 在线方法（PPO/GRPO/CISPO 等）4) RL 环境 5) 蒸馏（<--- 我们当前处在这个阶段）6) 世界适配（<--- 未来方向）

随着智能体被部署到现实世界，现实世界也会对它们做出适配。当前后训练范式很大程度上忽略了这种适配，因为处理来自静态环境的可验证奖励要简单得多，也更容易规模化。

但正如我们在 OpenAI-Huggingface 事件中看到的那样，我们不能假设现实世界会保持不变——事实上情况恰恰相反。

因此我们提出这些问题：
1. 我们如何在后训练过程中预判现实世界的适配？
2. 如果这些场景中存在均衡，它们会是什么样的？
3. 可以开发哪些工具来扩大人类监督的规模？

这类问题还有很多，如果你是一名经济学家，这些都是影响力很高，值得研究的问题。

n8n 是一款强大的开源工作流自动化工具，它能让你连接自己的应用、API 和 AI 模型。

本课程会教你如何使用它来构建并编排智能代理。你将搭建一个向量数据库，构建一个客户支持 RAG 代理，同时还会了解各种托管选项。

Fable 默认用 high 就够了，然后让它主要负责编排、验收，这样是最经济实惠的。 附提示词： > 注意你的主要任务是分析、编排和验证，具体任务尽可能交给 subagent（Opus 或 Sonnet）去执行。自己只做需求澄清、方案拆解、任务分发和结果验收，实现类工作（读大量代码、写代码、跑测试、批量修改）一律用 Agent 工具派给 subagent 执行。

用户Da7_Tech在𝕏分享了个人AI开发工具栈的更新内容。这次更新新增了多款付费订阅工具。

定价200美元的Devin Max，定价200美元的Cursor Ultra，SuperGrok MiniMax的令牌订阅计划，按年付费的Google AI Pro，以及本地运行的Hermes Agent Bonsai 27B，都被加入了新工具栈。

Da7_Tech已经完全移除了ChatGPT和Claude Code，不再使用这两款工具。

前端开发者emilkowalski更新了自己撰写的「开发Toast组件教程。他不久前得知，OpenAI在ChatGPT中使用了他开发的Sonner组件库。他表示实在太酷了，忍不住要分享这件事。

教程和源码链接已经发布在社交媒体𝕏上。

博主CasJam在𝕏分享了自己搭建AI机器人团队的初版方案，将团队划分为五个不同角色，各角色权责清晰。第一个角色为首席幕僚，负责管理博主的时间日程与全部项目范围，涵盖需求接收、优先级排序、趋势观察与日常运营。

第二个角色为负责人，每个项目设置一名单独负责人。负责人承担项目的战略规划、进度汇报与项目管理工作，从储备池调用人员，还在记忆中存储对应项目的发展历史与未来方向。

第三个角色为执行人员，统一归入人员储备池，包含搭建人员、设计师、内容策略师、文案、视频编辑等岗位。负责人可根据项目需求调用储备人员，这些人员已按博主的风格与规范完成对应领域的培训。

第四个角色为审核人员，负责把控软件质量与内容质量。他们不直接参与开发或创作，仅对执行人员的产出进行质量审核、一致性检查与缺陷排查。

最后是博主本人，负责愿景设定、方向把控、风格判断、整体统筹与最终审批。博主仅和首席幕僚、各项目负责人沟通战略，给出项目意见，这是该方案的初版。

发布者称找到了可以免费使用DeepSeek V4 Pro的方法。该方法宣称全程免费，整个安装过程耗时不超过10分钟。

使用者需要先观看一段3分钟的视频，完成视频观看后即可获取使用权限。

安装好对应工具后，就可以开始将模型用于代码编写、项目开发和人工智能支持的工作流中。

发布者认为，使用强大的AI模型并不需要一直支付高额订阅费用，可以免费完成搭建，不需要付出任何成本。

这个生成视频来自文字提示：我坐在一家当代餐厅里吃意面，身上穿着西装。之后有人走来，往桌上放了一台随身听就立刻离开。我没看清是谁放的，环顾四周也没找到其他人。

随身听还带着耳机，我戴上耳机按下播放键。环境瞬间切换到了80年代，我身上的衣服也换了。我惊讶地环顾四周，走出餐厅，发现自己正站在80年代的纽约街头。

一个穿西装的壮汉突然出现在对面，伸手指着我。周围所有人都立刻停下动作，像僵尸一样同时转头看向我。

我沿着街道开始逃跑，刚才盯着我的一大群人从身后朝我追来。我一边拼命逃跑一边摘下耳机，接着发现自己回到了一开始的餐厅里，那台随身听依旧放在桌上。

想要观看Higgsfield Cinema Studio 4相关介绍YouTube视频，可以点击原文链接查看。

这段生成内容被创作者称为灾难大片的开场场景。一座巨型冰川在无边无际的冰冻洋面上开裂。深蓝色裂缝在半透明冰层下延伸数英里，随后整个冰架发生崩塌。

无数冰山被抛入空中，以极具冲击力的慢动作定格在空中。每一块冰晶都接住阳光，冰冻碎块环绕镜头旋转。由冰川冰雕刻而成、带有精致冰纹的单词“EXTINCTION（灭绝）”，在这场冰晶风暴中逐渐成型。

发丝粗细的裂缝慢慢蔓延过每一个字母，随后这个由冰组成的单词猛地碎裂成数百万块闪烁的冰屑。该生成内容要求达到照片级真实的冰体模拟，以及IMAX级别的环境视觉特效。