JULUO · SINCE 2026
橘络
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共 96 篇文章 · 最早写于 2026-08-10
2026-09
- Nathan Lambert：开放模型与开源 AI 阅读清单 英文原文（节选） I made a list of the 50+ best articles and resources I’ve read … on open models and open-source AI. 中文翻…
- John Carmack：Jetson Thor 的内存与带宽权衡 英文原文（节选） If the target market is real time robotics, the Jetson Thor system … seems over-provisioned with expens…
- Simon Willison：用 OSM 数据生成 5K/10K 环形跑步路线 英文原文（节选） ChatGPT Work and GPT-6 Astra … can take an address and produce a 5K/10K circular running route … using …
- 推荐一款 macOS 上的 i3wm 风格窗口管理器：AeroSpace 原帖发布于 2026 年 9 月 8 日。作者在 macOS 同时打开 Finder、浏览器、Codex、WPS、LocalSend、ChatGPT 等多个应用后，发现 Dock 更适合切换应用，却不便于管理同一应用分散在不…
- Tibo：Astra 质量问题与修复说明 英文原文关键句 Some skills written for previous models were triggering too often or preventing the model from checking …
- Simon Willison：Datasette 1.0a39 与 0.65.4 安全版本 英文原帖（关键句） Datasette 1.0a39 and 0.65.4 security releases. We ran an extensive audit using Claude Fable 5.1, GPT-5…
- Andrew Ng：AI 工程师如何塑造构建过程 英文原帖 With AI Engineering skills, you actively shape the build: You influence what gets built, and drive the buil…
- 分享一下关于部署 qwen27b 的最新成果〖配置分享〗 原帖记录了一套在单张 4090 级显卡上运行 Qwen3.8-27B 的更新配置。作者沿用 262k 上下文和视觉能力，改用去审查版本作为主模型，并加入 DFlash2 草稿模型做投机解码。作者报告短、中上下文的最高生成速度…
- François Chollet：符号学习与参数化学习的区别 François Chollet 用一个四帖线程解释了他所说的“符号学习”：它仍然是从样本中自动学习映射的机器学习，但学习到的表示是离散、显式、简约且接近代码的，而不是连续曲线式的参数表示。 第一帖：定义表示基底 “Symb…
- Simon Willison：用图像和 Codex 生成 Blender 模型与在线查看器 Simon Willison 展示了一条从概念图到可交互 3D 模型的工作流：先让 ChatGPT Images 2.5 生成一枚以《Pluribus》为主题的 Fabergé 蛋概念图，再把图片交给 Codex 中运行的 …
- Anthropic：2026 年 9 月 AI 滥用威胁情报报告 英文关键原文与中文翻译 We disrupted every operation in the report, and used the lessons from them to strengthen our safegua…
- ChatGPT Daybreak 物理安全密钥要求：零额外成本方案 原帖面向需要继续使用 ChatGPT Daybreak Blue 的个人用户。前提是账户已经能够看到 Advanced Account Security（AAS）设置，并需要按要求增加一个符合条件的 FIDO2 安全密钥。作…
- Harrison Chase：Agent 改进更像 Harness 改进 Harrison Chase 赞同一种工程化表述：在模型保持不变时，Agent 的改进往往来自运行时 harness，而不是模型本身。他列出的干预位置都在工具边界附近，包括传入什么上下文、何时提供工具、如何从失败中恢复，以及…
- OpenAI：Defense Factory 持续防御架构与实战手册 OpenAI 公布了一套名为 Defense Factory（防御工厂）的持续网络防御方法：让受控的 AI Agent 在隔离环境中循环完成资产盘点、漏洞发现、动态验证、负责人分配、补丁生成与部署后复测。官方说明同时公开了参…
- Sebastian Raschka：GPT-6 Astra、循环 Transformer 与隐藏推理 Sebastian Raschka 在一篇长文中梳理了 GPT-6 Astra 的近期观察、循环 Transformer（recurrent depth）的计算方式，以及这种架构与推理轨迹可见性之间是否存在直接联系。 英文原…
- Meta AI：Muse Agent 的隔离、凭据代理与 Sentinel 安全架构 英文原帖摘录与中文翻译 Today we launched muse.ai, a personal AI agent, and published a deep dive on how we built safety int…
- Google DeepMind：AlphaGenome Atlas 覆盖 90 亿种单碱基变异预测 线程 1 We’re launching AlphaGenome Atlas: an AI-powered searchable database mapping the predicted impact of all 9 …
- [深度] 多个最强模型静态分析能力评测 原帖记录了一次面向真实代码缺陷的模型静态分析对比。作者认为，常见的视觉生成测试不一定能反映日常开发中定位 Bug、修改功能和迁移代码所需要的代码理解能力，因此改用自己先前编写的一份着色器学习 Demo 作为测试材料。 测试设…
- Dylan Patel：TPUv7 Ironwood 公开推理基准与 B200/B300 对比 Dylan Patel 宣布 SemiAnalysis 将 Google TPU 的推理表现纳入公开、持续更新的 InferenceX 基准，并表示在其测试和成本模型下，TPUv7 Ironwood 的每 token 成本优…
- Sam Altman：OpenAI 首席科学家谈对齐、监控与递归自我改进 Sam Altman 转发并称这是 OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 的一篇重要文章。文章《An Alien Mind》讨论的不是一次产品发布，而是能力继续扩张时，实验室如何判断模型仍可被对齐、监控，以…