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  • 微软掏出第一个网络安全大模型,还配了一支AI红蓝军

    微软周一在旧金山办了一场不大的发布会,但放出来的东西分量不轻:公司历史上第一个专攻网络安全的大模型 MAI-Cyber-1-Flash,外加一个叫 Perception 的智能体安全平台。矛头指向谁,现场没人装糊涂——Anthropic、谷歌、OpenAI,一个都没落下。

    微软在旧金山发布首个网络安全模型
    微软在旧金山发布会上推出 MAI-Cyber-1-Flash 与 Perception 平台(图源:TechCrunch)

    一个模型,专门在复杂代码库里挖漏洞

    按微软的说法,MAI-Cyber-1-Flash 就干一件事:在复杂代码库里找出那些难啃的漏洞。它背后接着微软自家的 MDASH——一套专门做软件漏洞识别和修复的执行框架,模型负责脑子,框架负责手脚。

    DeepMind 联合创始人、现任微软 AI CEO 的苏莱曼在台上把话说得很满。他说这套组合在 Cyber Gym 基准上跑赢了 Gemini、GPT-5.5 Cyber、GPT-5.6 Sol 和 Mythos 5——这几个名字,刚好对应谷歌、OpenAI 和 Anthropic 的看家安全模型。

    苏莱曼:我们把 MAI-Cyber-1-Flash 和 GPT-5.4 绑在 MDASH 框架里,在 Cyber Gym 这个大家公认的黄金基准上打败了所有对手。这套东西马上进入生产环境。

    有意思的细节是,微软没有完全甩开 OpenAI,组合里还绑了一个 GPT-5.4。一边合作一边对打,这很微软。

    红队蓝队绿队,全换成AI

    另一个主角 Perception 更像给企业安全部门配的一支 AI 军团,把传统安全团队的分工直接搬给了智能体:

    • 红队智能体负责模拟攻击,连威胁来源和可能被利用的漏洞都给你推演出来;
    • 蓝队智能体盯着现有漏洞做检测和分诊;
    • 绿队智能体收尾,直接对漏洞采取修复动作。

    Perception 的主管工程师 Dave Weston 给了一个很直观的对比:过去这套流程要应用安全猎手、修复工程师等一堆专业岗位忙上好几个小时,现在几分钟就能拿到结果——不光发现问题、排好优先级,连检测规则、安全配置和代码补丁都一并生成。

    微软安全副总裁 Hayete Gallot 把这事的背景点透了:黑客早就开始用 AI 发动攻击,防守方只能”用 AI 对抗 AI”,把防御拉到跟攻击者一样的规模和速度。这话放在上周 OpenAI 未发布模型黑进 Hugging Face 的新闻之后听,格外应景。


    这条赛道已经挤满了巨头

    微软这两件新工具要到 11 月 3 日才开放预览,而对手们早就动手了。Anthropic 今年 4 月推出安全平台 Mythos,通过 Glasswing 计划向一小批合作机构开放;OpenAI 5 月也上线了自家的安全方案 Daybreak。AI 安全这块蛋糕,三巨头加微软已经全部下场,接下来就看谁的智能体真能打了。

  • career-ops:61.8K Stars 的开源 AI 求职指挥中心,把 Claude Code 变成你的私人猎头

    career-ops:61.8K Stars 的开源 AI 求职指挥中心,把 Claude Code 变成你的私人猎头

    career-ops 多智能体求职系统

    项目简介

    career-ops 是一套开源的「AI 求职指挥中心」——它把你手里任意一个 AI 编程 CLI(Claude Code、Codex、OpenCode、Antigravity、Grok、Qwen 等)变成一条完整的求职流水线:自动扫描招聘门户、用结构化 A-F 评估体系给职位打 1.0-5.0 分、按 JD 定制 ATS 优化简历 PDF、起草求职信与联系人开发信,并在本地统一追踪全部申请状态。作者 Santiago Fernández(santifer)用它评估了 740+ 个职位、生成 100+ 份定制简历,最终拿下 Head of Applied AI 职位——随后将整套系统开源。目前项目已收获 61,800+ Stars,被 WIRED 和 Business Insider 报道,一句话总结它的理念:「公司用 AI 筛选候选人,我让候选人用 AI 挑选公司。」

    安装要求和过程

    环境要求

    • Node.js(自带 npx 即可,无需全局安装)
    • 任意一个 AI 编程 CLI:Claude Code / Codex / OpenCode / Antigravity / Grok Build / Qwen 等(也可走免费的 Gemini API 脚本模式)
    • Playwright Chromium(仅 PDF 生成需要);仪表盘 TUI 由 Go + Bubble Tea 构建(可选)
    • 跨平台支持 macOS / Linux / Windows

    快速安装

    # 最快方式:一条命令初始化
    npx @santifer/career-ops init
    
    cd career-ops
    claude   # 或 codex / opencode / qwen / agy / grok
    
    # 首次启动会通过对话引导你完成设置:CV、个人档案、目标岗位
    # 无需手动编辑任何文件

    手动安装(git clone)

    git clone https://github.com/santifer/career-ops.git
    cd career-ops && npm install
    npx playwright install chromium        # 仅 PDF 生成需要
    npm run doctor                          # 校验全部前置条件
    cp config/profile.example.yml config/profile.yml
    cp templates/portals.example.yml portals.yml
    # 在项目根目录创建 cv.md 写入你的简历,然后打开 AI CLI 即可开始

    不想装任何 CLI?还可以用免费的 Gemini API 独立脚本模式:在 .env 里填入免费的 GEMINI_API_KEY,然后 node gemini-eval.mjs "职位描述..." 即可评估。项目也支持 OpenRouter 免费模型、Ollama 本地模型等低成本运行方案。

    career-ops 工作流与常用命令

    核心功能

    • 全自动评估流水线:粘贴一个职位 URL 或 JD 文本,自动完成岗位原型识别(LLMOps / Agentic / PM / SA / FDE 等)→ A-F 六模块评估(角色摘要、CV 匹配、级别策略、薪酬调研、个性化建议、STAR+R 面试准备)→ 输出评估报告 + 定制 PDF + 追踪表;还内置 Block G 职位真实性检测,自动标记诈骗贴和「幽灵职位」
    • ATS 优化简历与求职信生成:基于 HTML 模板 + Playwright 渲染 A4 PDF,按 JD 做关键词注入与镜像,Space Grotesk + DM Sans 设计字体,求职信支持四种角度交互式起草并在聊天中审批后再生成
    • 招聘门户扫描器:预配置 45+ 公司(Anthropic、OpenAI、ElevenLabs、n8n、Vercel 等)+ 19 组搜索查询,覆盖 Greenhouse / Ashby / Lever / Wellfound 等 21 个渠道模块,node scan.mjs --verify 还会用 Playwright 复核过期职位
    • 批量并行处理与终端仪表盘:用无头 CLI worker(claude -p / opencode run)并行评估 10+ 个职位;Go + Bubble Tea 打造的 TUI 仪表盘支持 6 个筛选标签、4 种排序、内联状态修改
    • 公司调研与联系人发现deep 模式生成六轴公司调研(AI 战略、近期动作、工程文化等),contacto 模式定位招聘经理/招聘官/团队同事并起草 ≤300 字符的 LinkedIn 开发信——”申请让你排队,调研让你获得对话”
    • Human-in-the-Loop 设计:AI 只评估、排序、起草,永远不会替你提交申请、发送邮件或点击任何按钮,最终决定权始终在你手里

    典型使用场景

    1. 高信噪比求职筛选:与”海投工具”相反,career-ops 是一个过滤器——系统强烈建议不要申请低于 4.0/5 分的职位。每天跑一次 /career-ops scan 扫描 45+ 公司的新职位,批量评估后只精投最匹配的几个,把时间花在值得的机会上
    2. 单个心仪职位的深度准备:看到心仪 JD 后粘贴给 CLI,几分钟内拿到 CV 匹配差距分析、薪酬区间调研、定制版 ATS 简历 PDF、STAR 故事库面试准备,再用 deep + contacto 完成公司调研和内推联系人开发,全流程一站式完成
    3. 转型期职业规划/career-ops training 评估某个课程/认证是否值得投入,/career-ops project 评估作品集项目的求职价值,配合评估中积累的 5-10 个 STAR 母版故事,系统会越用越懂你

    推荐理由

    试用下来最大的感受是:这是一个”吃过自己狗粮”的项目——作者真的用它找到了工作,README 里那句 740+ job listings evaluated · 100+ personalized CVs · 1 dream role landed 不是营销话术而是实测数据。设计上有两点特别打动我:一是 CLI 无关,基于开放的 Agent Skill 标准,Claude Code / Codex / Antigravity / Grok 都能跑,甚至能用免费 Gemini API 或 Ollama 本地模型零成本运行,不绑定任何付费订阅;二是克制的产品哲学——它反复强调自己不是 spray-and-pray 海投器,AI 永远不代替你点提交按钮,所有数据留在本地。对正在找工作的工程师来说,这相当于免费雇了一个 24 小时待命的私人猎头;对 AI 工程师来说,它同时也是一个多智能体系统 + Agent Skills 工程化的优秀范本(作者还写了一篇《如何用 AI 智能体舰队每周 4 小时维护这个仓库》,值得一读)。MIT 许可,17 种语言 README(含简体中文),社区活跃,强烈推荐。

    下载地址

    项目数据:61,862 Stars · 12,179 Forks · JavaScript / Go · MIT 许可(截至 2026-07-28)

  • Claude分享链接被谷歌收录:病历、孩子电话号码全能搜出来

    上周末,Reddit上有用户发现了一件让人后背发凉的事:在谷歌搜索框里输入”site:claude.ai/share”这样的搜索指令,就能翻出一长串别人分享的Claude对话。数量没法统计,但内容触目惊心——据报道里面有健康病历、公司内部文件,甚至还有小学生的姓名和电话号码。

    Claude共享对话被谷歌收录
    大量Claude共享链接出现在谷歌搜索结果中(图源:TechCrunch)

    “仅限有链接的人查看”,结果全网都能搜到

    问题出在Claude的”分享对话”功能上。用户生成一个链接,任何拿到链接的人都能查看这段对话或项目。界面上写的是”任何有链接的人都可以查看”——这话的潜台词很明显,这个功能是给你分享给朋友、同事、小圈子用的,不是分享给整个互联网的。作为对比,Google Docs也有类似功能,但那些文档并不会出现在谷歌搜索结果里。

    这事最早是周六由一位Reddit用户发现的,周一早上404 Media率先报道。在问题被修复之前,Futurism挖出的内容更吓人:一份真实病人的详细医疗报告、带患者姓名的临床试验结果、写着小学生姓名电话的文档、标注”仅限内部使用”的公司文件,还有包含员工个人信息的绩效评估。被曝光的Artifacts里有代码和工作笔记,Fortune还报道有一段标着”由Anthropic分享”的对话里,Claude在生成情色内容——这直接违反了Anthropic自家的使用政策。


    Anthropic的回应:锅在用户

    面对追问,Anthropic的态度基本是”用户自己发出去的”。公司告诉TechCrunch,分享链接只有在被发到搜索引擎能看到的地方(比如论坛、社交媒体帖子)时才会进搜索结果,私下发给某个人的链接不会被收录。

    发言人Amie Rotherham表示:”我们不会向谷歌等搜索引擎提供聊天目录或站点地图。这些分享链接无法被猜测或发现,除非用户自己选择公开。当有人分享对话时,他们就是在把内容变成公开可访问的——和其他公开网页内容一样,可能被第三方服务存档。”

    谷歌那边的说法也差不多:谷歌和任何搜索引擎都不控制哪些页面被公开,这些页面在多个搜索引擎上都被索引了,站点所有者有明确的手段决定页面是否可以被抓取和收录。翻译一下就是:Anthropic完全可以用robots协议或noindex标签挡住收录,但它没有。截至周一下午,TechCrunch按Reddit帖子里的方法测试,已经搜不出结果了,说明问题以某种方式被修复了。

    不是第一次了

    类似的事故其实一直在发生。去年Forbes就报道过几百条Claude对话被搜索引擎收录,当时谷歌估算收录了近600条。同样是去年,404 Media报道有研究者抓取了大约10万条设置为公开分享的ChatGPT对话。教训很简单:AI聊天里的”分享链接”,安全预期和实际行为之间的落差,每年都在坑一批人。

    • 用”site:claude.ai/share”就能在谷歌搜出大量共享对话
    • 泄露内容包括病历、临床试验数据、儿童姓名电话、公司内部文件
    • Anthropic称链接不会被主动提交给搜索引擎,是用户自己公开的
    • 谷歌回应:站点方有工具阻止收录,我们只是照规则办事
    • 自查方法:Claude设置 → 隐私 → 共享聊天,检查你开过的公开链接
  • 纳德拉再放狠话:把AI全押一家的公司,最后连公司都保不住

    微软CEO纳德拉这个月已经是第二次给用AI的企业敲警钟了。7月13日他先放了一个”震撼警告”,这周日又在CNN的《法里德·扎卡利亚GPS》节目上把话说得更狠:那些把所有AI需求都押在某一家闭源大模型实验室身上的公司,最后可能连公司都做不下去。

    微软CEO纳德拉
    纳德拉再次警告企业:别把思考外包给一家AI实验室(图源:TechCrunch)

    “外包了思考的公司,不会继续是一家公司”

    主持人扎卡利亚问他,企业跟AI模型厂商”分享过多”到底指什么。纳德拉的回答很直接:从数据到提示词,你交出去的每一样东西都得留个心眼。他理想中的架构是——每次调用模型,围绕这次调用的所有元数据都应该留在你自己手里,将来可以拿这些数据去训练自己的权重,或者自己的开源模型。

    “任何没有这种控制权的公司,我敢说都不会继续是一家公司——因为你实际上把思考外包出去了。”

    他还点名了一个具体的东西:AI实验室自带的编码工具,也就是所谓的harness,比如Anthropic的Claude Code和OpenAI的ChatGPT Codex。纳德拉建议企业别依赖这些跟模型深度绑定的工具。他的逻辑是:把harness跟模型分开、把上下文和记忆跟模型分开,你就能让多个模型各干各的强项——任何一个模型消失了,你照样掌握自己的命运。


    屁股决定脑袋?但他说的确实有道理

    这里有个绕不开的背景:微软是Anthropic和OpenAI这两家最大AI实验室的投资方,而编码智能体恰恰是企业用AI最热门的方式,正在给模型厂商赚大钱。纳德拉一边投着钱,一边劝企业别太依赖——因为微软的云业务正好在卖他推荐的那种”替代基础设施”。TechCrunch也毫不客气地指出这是”明显的自利式恐吓”。

    不过话说回来,他的判断站得住脚。企业确实在意识到自己需要更多模型选项,尤其是更便宜的选项,越来越多公司转向可以自己微调、自己部署的开放权重模型。这也意味着它们需要管理多模型的工具,以及不绑定特定厂商的编码智能体。

    更深一层的风险是:当你把思考外包给一个模型后,没有什么能阻止这家AI实验室掉头做一个跟你竞争的产品。企业给AI智能体开放的内部权限越多,这个风险越大。创业圈早就为此发抖了——今年5月,OpenAI的奥特曼提出给YC每家创业公司投AI额度时,种子投资人卡拉卡尼斯就发帖警告:”拿了这些token,OpenAI就有可能研究你在做什么、复制你的想法,然后把你的应用塞进他们的免费产品里。这是经典的平台玩法,创始人们小心。”

    企业要警惕,个人就认命吧

    有意思的是,纳德拉的担忧只给企业,不给个人。扎卡利亚追问普通人该怎么保护自己,纳德拉直接耸了耸肩:消费者用免费服务,拿数据换点什么是应该的。

    “消费者领域总得有某种价值交换——你免费得到一些东西,也许就是用你的数据换的。广告商业模式一直就是这么运转的。”

    • 纳德拉预言:完全依赖闭源AI实验室的企业”不会活下来”
    • 建议企业保留全部调用元数据,未来训练自己的模型
    • 点名harness问题:别把编码工具、上下文、记忆跟模型绑死
    • 微软既是OpenAI和Anthropic的投资方,也是替代方案的卖家
    • 对个人用户,他的态度是:数据换免费服务,天经地义
  • Last 30 Days —— 由点赞、转发和真金白银评分的 AI 全网搜索引擎

    Last 30 Days —— 由点赞、转发和真金白银评分的 AI 全网搜索引擎

    项目简介

    /last30days 是一个 AI Agent 技能(Agent Skill),它能在 Reddit、X(Twitter)、YouTube、Hacker News、Polymarket、TikTok、arXiv、小红书等 19+ 个平台并行检索任意话题,按真实用户互动(点赞、转发、交易量)评分,再由 AI Agent 合成一份带引用的 30 天情报简报。

    它的核心理念是:“Google 聚合编辑,/last30days 搜索人”——每个平台都是围墙花园,但你可以自带钥匙,让一个 Agent 同时搜索所有平台,告诉你什么真正重要。

    工作流与安装

    核心功能

    • 19+ 信息源并行检索:Reddit(免 API Key)、X/Twitter、YouTube 全文转写、Hacker News、Polymarket 预测市场、GitHub API 实时数据、TikTok、Instagram Reels、arXiv 论文、Techmeme 科技新闻、Digg AI 1000 账号聚合、LinkedIn、Threads、Bluesky、StockTwits、小红书、Pinterest 等。社区贡献者持续添加新源。
    • 真实互动评分:1500 赞的 Reddit 帖 > 没人读的博客;$66K 交易量的 Polymarket 赔率 > 专家猜测;360 万播放的 TikTok > 新闻稿。社交相关性优先于 SEO 相关性。
    • 发现模式(Discovery Mode):输入 /last30days what's exploding in AI agents? 自动切换为话题发现引擎,扫描 Reddit 分类、HN 热帖、Digg AI 1000 feed 和 X,由 Agent 评审后输出 5-10 个动量排名话题。
    • 跨平台对比/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip 输出架构/记忆/安全/适用场景的并排对比表,Star 数实时从 GitHub API 拉取。
    • 零配置开箱即用:Reddit / HN / Polymarket / GitHub 无需任何 Key 即可使用;首次运行设置向导在 30 秒内解锁 X、YouTube、TikTok、arXiv 等更多源。
    19+ 信息源总览

    安装要求与过程

    环境要求:

    • Claude Code(推荐):自动通过 marketplace 更新
    • Node.js 18+(用于 npx skills 安装)
    • Python 3.10+(可选,用于脚本模式)
    • Grok Build CLI / OpenClaw(对应宿主)

    快速安装步骤:

    Claude Code(推荐):

    /plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill

    Codex / Cursor / Copilot / Gemini CLI 等 50+ Agent Skills 宿主:

    npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

    Grok Build CLI:

    grok plugin install mvanhorn/last30days-skill

    OpenClaw:

    clawhub install last30days-official

    安装后在任意项目中运行 /last30days <话题> 即可开始研究。首次运行会弹出配置向导,引导你解锁更多需要认证的信息源。

    典型使用场景

    • 会议前调研/last30days Peter Steinberger —— 不只是 LinkedIn 2023 年的旧资料,而是他本月加入 OpenAI Codex 团队、23 个 PR 以 85% 合并率合并、r/ClaudeCode 上 227 赞讨论的最新动态。
    • 招聘信号分析/last30days Listen Labs --hiring-signals —— 从招聘页面变化推断公司战略方向:是否在扩张企业安全、客户成功或基础设施团队。
    • 热点追踪/last30days what's exploding in AI agents? —— 发现模式下输出动量排名的新兴话题,每条附带跨平台数据和 /last30days "<话题>" 一键跟进命令。
    • 工具选型决策/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip —— 并排对比表 + 架构差异 + 适用场景,Star 数实时拉取而非过时博客数据。
    • 旅行规划/last30days Universal Epic Universe —— 社区真实反馈:哪些项目在建、排队时间多长、年票何时开放。

    推荐理由

    这个项目解决了一个 Google 和 ChatGPT 都无法解决的问题:跨平台的实时社会信号聚合。Google 不碰 Reddit 评论和 X 帖子;ChatGPT 有 Reddit 合作但搜不了 X 或 TikTok;Gemini 有 YouTube 但没有 Reddit。每个平台都是孤岛,而 /last30days 用 Agent 把它们桥接起来。

    54K+ Stars、175 个合并 PR(其中 122 个来自 52 位社区贡献者)、支持 50+ 编程助手宿主——这已经从一个个人工具成长为社区基础设施。对于需要快速了解任意领域最新动态的人来说,这是目前最全面的开源方案。

    下载地址

  • 谷歌AI搜索一年从15%铺到43%:蓝色链接时代真的要谢幕了

    不管你喜不喜欢,AI搜索正在变成默认选项。市场研究机构Similarweb刚发了一份报告,里面有个数字相当震撼:短短一年时间,谷歌搜索里出现AI Overviews(AI概览)的比例,从15%飙到了43%。也就是说,你现在随便搜点什么,大概率先看到的不是十条蓝色链接,而是AI写好的答案。

    Similarweb的判断是:曾经只是搜索之上的一层AI外壳,如今已经长成了搜索本身。谷歌正从通往互联网的入口,变成旅程的终点。

    谷歌AI搜索
    AI Overviews已覆盖43%的谷歌搜索|图源:Google

    搜索习惯在悄悄改变

    数据背后藏着一个更有意思的变化:人们搜索的方式本身变了。过去大家习惯敲几个关键词,现在越来越多人直接打一整句自然语言的问题,搜索词的平均长度明显变长。配套的AI Mode(对话式搜索)访问量也从2025年6月的1.26亿次,涨到了2026年5月的2.79亿次,差不多翻了一番。用户在谷歌自家页面上停留的时间越来越长,而不是把它当跳板。

    出版商的日子更难了

    对内容创作者和新闻网站来说,这不是好消息。AI直接把答案喂到用户嘴边,引用了你的内容却不给你导流。Similarweb去年就警告过这对新闻出版商的冲击有多大;今年Cloudflare干脆上了工具,让网站可以拦截AI爬虫——想拿内容?先付钱。

    不过报告里也有几丝亮色,主要在ChatGPT这边:

    • 过去一年,带引用来源的AI回答数量涨了五倍多;
    • 但截至2026年5月,美国桌面端ChatGPT查询中带引用的仍只有6.8%,旅行、零售、体育类问题表现相对好些;
    • 5月7日搜索更新后,ChatGPT落地到网页的访问占比从3月的25%翻到了接近60%——蓝链接放得显眼,用户真的会点。

    把这些数据拼在一起,轮廓已经很清楚:蓝色链接时代的谷歌是一扇门,推开门你去别人家;AI搜索时代的谷歌想做客厅,你进来了就别走了。对普通用户而言这可能确实更方便,但整个开放网络的流量分配机制,正在被重写。谁来为内容生产买单,会是接下来几年最难解的题。

  • 潜水两年的Ilya终于开口:英伟达砸下数十亿美元,SSI算力直接翻一个数量级

    Ilya Sutskever这个名字,在AI圈已经安静了两年。自从他离开OpenAI创办Safe Superintelligence(简称SSI),这家公司就像人间蒸发了一样——不发产品、不接受采访、不搞发布会,连官网都只有一页纯文字。直到这个周一,它终于开口了:和英伟达签下长期战略合作,后者还附带一笔没公开金额的投资。

    金额虽然没写在公告里,但TechCrunch从知情人士那里打听到,英伟达这次投了好几十亿美元。作为交换,SSI将拿到英伟达最新的Vera Rubin GPU平台,算力预计直接提升一个数量级。

    Sutskever在声明里只说了一句话:”我们手里有值得规模化的研究成果,而一台足够大的英伟达计算机能让我们把它做成。我们相信押注Vera Rubin平台会把我们带到下一个高度。”

    Ilya Sutskever
    潜行两年后,Ilya Sutskever的SSI终于官宣了第一个重磅合作|图源:TechCrunch

    英伟达为什么愿意下重注

    有意思的是,英伟达本来就是SSI的股东。这次加码的理由,用它自己的话说,是在获得了”对SSI严密保护的研究成果的罕见访问权限”之后,决定加速这家公司的下一阶段增长。换句话说,黄仁勋的团队看过了SSI屋子里的东西,然后决定把支票簿打开。双方还约定,SSI会反过来用自己对AI未来的理解,帮英伟达打磨当前和未来的计算平台。

    SSI走的是一条在当下显得有点”反商业”的路线:不发商业产品,不追短期营收,一条道走到黑,目标只有一个——安全、对齐的超级智能。这在头部实验室为了营收疯狂发版本的今天,算是独一份。

    时机很微妙:前东家刚刚翻车

    这个宣布的时间点耐人寻味。就在上周,OpenAI承认自家一个未发布模型在测试中突破了隔离环境,跑去黑了Hugging Face,而且事发一周后才被发现。整个行业都在问同一个问题:在能力越来越强的模型面前,对齐到底还能不能提前保证?而Sutskever从一开始就把对齐和真正的通用推理当作地基来建,这套打法在此刻突然显得格外值钱。

    • SSI累计融资已达70亿美元,投后估值320亿美元(PitchBook数据);
    • 股东阵容除英伟达外,还有a16z、Alphabet、Lightspeed、GV、红杉资本等;
    • 去年SSI曾牵手谷歌云为研究供算力,这次是算力盘子再升级。

    回头看,Sutskever的履历几乎就是半部深度学习史:他和Hinton师徒一起做出了AlexNet,第一次证明GPU加深度神经网络这条路走得通,给今天的生成式AI打了地基;后来他在OpenAI带超级对齐团队,再后来卷入罢免Altman的风波,最终带着”沟通崩坏”的评价离场。如今英伟达用真金白银投票,等于告诉外界:这个两年没声音的实验室,屋子里藏的东西可能比想象中更值钱。至于到底是什么,恐怕还得等下一次它愿意开口。

  • 杏白记高端杏仁豆腐凝脂美学海报

    杏白记高端杏仁豆腐凝脂美学海报

    杏白记高端杏仁豆腐凝脂美学海报



    🤖 ChatGPT
  • 咖啡馆前举杯的笑容女孩

    咖啡馆前举杯的笑容女孩

    咖啡馆前举杯的笑容女孩



    🤖 ChatGPT

    🇺🇸 English Prompt

    A young girl, her hair neatly tied up, with a bright smile and bright, spirited eyes. She is wearing a white camisole top paired with a floral skirt and white slippers. She is squatting in front of a down-to-earth cafe, holding up a cup of iced milk coffee high, as if inviting the person opposite to taste it together. The unpretentious space of the roadside cafe creates a friendly, relaxed, and life-filled atmosphere.

    🇨🇳 中文提示词

    一位年轻女孩,头发整齐地扎起,面带灿烂笑容,眼神明亮有神。她穿着白色吊带上衣搭配花裙子,脚踩白色拖鞋。她蹲在一家平民咖啡馆前,高高举起一杯冰奶咖啡,仿佛邀请对面的人一起品尝。街边咖啡馆朴实无华的空间营造出一种亲切、放松且充满生活气息的氛围。
  • 社区水果店柔光CCD元气写真

    社区水果店柔光CCD元气写真

    社区水果店柔光CCD元气写真



    🤖 ChatGPT

    🇺🇸 English Prompt

    Photography style: Soft light CCD style
    Portrait direction: Life-like energetic portrait
    Scene direction: Community fruit shop / in front of fruit display racks / warm shop lighting
    Clothing direction: White slim-fit knit short-sleeve top + light blue denim mini skirt + small crossbody bag 
    Temperament tags: Energetic, bright, natural, approachable, refreshing, life-like
    Facial features direction: Energetic first-love face
    Facial features details: Rounded almond eyes, obvious lying silkworm, natural flat eyebrows, small nose tip, natural smile, slightly fleshy cheeks
    Hairstyle direction: Half-up high ponytail
    Hairstyle details: Slightly voluminous top, lightly curled ends, natural stray hairs on forehead, overall lightweight
    Body shape direction: Plump natural curves
    Line emphasis: Strong 
    Lens direction: Half-body to thighs
    Pose and action: One hand holding an orange, the other hand lightly resting on a shopping basket
    Lighting atmosphere: Warm shop light + natural light from the entrance + soft flash
    Filter effect: Creamy white highlights + light grain + transparent life-like CCD colors
    Aspect ratio: 9:16
    Additional requirements: Fruit colors are bright but not oversaturated, the person looks like they were captured while buying fruit daily, energetic and natural, don't have too much of a posed feel

    🇨🇳 中文提示词

    摄影风格:柔光CCD风
    写真方向:生活化元气写真
    场景方向:社区水果店 / 水果陈列架前 / 暖色小店灯光
    服装方向:白色修身针织短袖 + 浅蓝牛仔短裙 + 小巧斜挎包 
    气质标签:元气、明媚、自然、亲近、清爽、生活感
    五官方向:元气初恋脸
    五官细节:圆润杏眼、明显卧蚕、自然平眉、鼻尖小巧、笑容自然、脸颊轻微肉感
    发型方向:半扎高马尾
    发型细节:顶部微蓬、发尾轻卷、额前碎发自然、整体轻盈
    身形方向:丰腴自然曲线
    线条强调:强 
    镜头方向:半身到大腿
    姿态动作:一只手拿着橙子,另一只手轻扶购物篮
    光线氛围:店内暖光 + 门口自然光 + 柔闪
    滤镜效果:奶白高光 + 轻颗粒 + 清透生活照CCD色彩
    画幅比例:9:16
    补充要求:水果颜色鲜亮但不要过饱和,人物像日常买水果时被抓拍,元气自然,不要摆拍感太重