历史 AI新闻

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1. OpenAI Codex 的 Tibo：「第 20 天：休息与重置」，称已全部生效，下周还有好玩的未官宣

   Codex 用户的额度动态，引发大量讨论。

   @thsottiaux11,238 赞 · 465 转发 · 1,185 回复 · 1,233,330 浏览查看原帖

   展开收起OpenAI Codex 的 Tibo：「第 20 天：休息与重置」，称已全部生效，下周还有好玩的

   OpenAI Codex 团队的 Tibo（@thsottiaux）发帖「Day 20/ Rest and reset」，获 1.1 万赞、120 多万次浏览，是过去一天 AI 圈互动最高的帖子之一。他在同一串里补充「太平洋时间午夜前」完成，随后又发帖称「已全部生效，明天尽情用 Codex，下周也有好玩的」。在回复其他开发者时他还说「这不算真正的改进，先把这次重置收好」。原帖没有写明重置的具体对象和额度，从上下文看指 Codex 用量重置，具体细节以官方说明为准。

2. Alexandr Wang 晒「Scale 帮」：Cognition、Modal、Bun 创始人与 Claude Code 产品负责人都出自 Scale

   一张 AI 行业人才流向图。

   @alexandr_wang3,409 赞 · 157 转发 · 163 回复 · 302,226 浏览查看原帖

   展开收起Alexandr Wang 晒「Scale 帮」：Cognition、Modal、Bun 创始人与 Claude Code 产品负责人都出自 Scale

   Scale AI 创始人 Alexandr Wang 发帖「THE SCALE MAFIA」，列举从 Scale 早期团队走出去的人。名单包括 Cognition 创始人与总裁、Modal 创始人、美国总统科技与科学顾问 Michael Kratsios、Claude Code 产品负责人 Cat Wu、Bun 创始人 Jarred Sumner、AI 安全中心（CAIS）总裁、Thinking Machines 法务总顾问、Liquid AI COO 等。他称 Scale 是最早一批「IOI 和 IMO 拉满」的公司，团队「肯拼命」，并认为 Scale 帮是现代科技时代第一个真正的「帮派」。帖子获 3400 赞、30 万次浏览。

3. Kimi 为 K3.1 Pro 订阅限流道歉：所有套餐一次性返还 25% 月额度

   订阅制 AI 编程产品的额度与体验问题。

   @Kimi_Moonshot2,766 赞 · 100 转发 · 195 回复 · 181,083 浏览查看原帖

   展开收起Kimi 为 K3.1 Pro 订阅限流道歉：所有套餐一次性返还 25% 月额度

   月之暗面 Kimi 官方就 K3.1 Pro 订阅计划的限流和不必要的额度消耗道歉，称「是我们的问题，本应更早修复」。今天所有套餐的每位订阅者都获得一次性用量重置，恢复月额度的 25%（已用不足 25% 的直接清零），约等于一周用量，用量条将在太平洋时间当天结束前更新。Kimi 同时调整了套餐参数，并减少不必要的子智能体调用和输出长度，让额度更耐用。帖子获约 2800 赞、18 万次浏览。

4. 用 Opus 5.5 + Three.js 做的 3D 物理书《Every Joule》：10 课讲完 GCSE「能量」整章，免费在线看

   AI 做教育内容的具体样例。

   @techartist_2,149 赞 · 268 转发 · 54 回复 · 105,834 浏览查看原帖

   展开收起用 Opus 5.5 + Three.js 做的 3D 物理书《Every Joule》：10 课讲完 GCSE「能量」整章，免费在线看

   创作者 techartist_ 又发布了 9 课 3D 交互式物理书内容，现已覆盖英国 GCSE「能量」整章：动能、重力势能、弹性势能、加热、功率、效率、能源和能量守恒。整本书用 Anthropic 的 Opus 5.5 和网页 3D 库 Three.js 制作，可免费在线阅读。宝玉（@dotey）的中文转介称共 10 课，并解释 GCSE 是英国学生约 16 岁时参加的考试。帖子获 2100 多赞、10 万次浏览。

5. 超 1000 名数学家加入「人类数学协会」：不为商业 AI 公司工作、不发表 AI 生成论文

   学术界对 AI 介入研究的反向集体行动。

   @Hesamation642 赞 · 60 转发 · 275 回复 · 244,861 浏览查看话题

   展开收起超 1000 名数学家加入「人类数学协会」：不为商业 AI 公司工作、不发表 AI 生成论文

   据 Hesamation 发帖，已有超过 1000 名数学家加入「人类数学协会」（AHM）。从帖内截图看，成员承诺不以技术劳动、数学知识、咨询或宣传等方式与商业 AI 公司合作，也不发表由 AI 模型生成的数学文本（包括论文、审稿意见、讲义、教材和书籍）。其中 654 人还加入了「无 AI 小组」，承诺在研究中完全不用 AI 模型，包括找证明、探索例子和提出研究问题。帖子获 640 多赞、24 万次浏览，正值 OpenAI 的 AI 数学成果引发争论。

6. PDE 专家评 OpenAI 流体爆破解论文：思路「史无前例」，或许超出人类能想到的范围但并非无法理解

   专业数学家对 AI 数学成果的一手评估。

   @scottnarmstrong283 赞 · 26 转发 · 9 回复 · 60,878 浏览查看原帖

   展开收起PDE 专家评 OpenAI 流体爆破解论文：思路「史无前例」，或许超出人类能想到的范围但并非无法理解

   数学家 Scott Armstrong 发长帖评价 OpenAI 的流体方程爆破解论文（OpenAI 的 Noam Brown 此前称智能体团队用了超过 1000 亿 token 解决 Navier-Stokes 千禧年难题）。他认为该构造与「凸积分」方法关系最深：论文让流体不稳定性自己产生振荡，从背景剪切流中汲取能量，再由雷诺应力形成一个坍缩的光滑涡；用物理不稳定性来制造应力「没有先例」。他说部分想法早有文献，但组合方式「前所未见」，并称论文「可能超出人类能想出的范围，但没有超出人类的理解」，已有几组 PDE 专家表示基本读懂。OpenAI 总裁 Greg Brockman 转引了这句评价。

7. Abacus.AI CEO：把 Sol 和 Sonnet 工作负载全部换成 Gemini Argon，预测谷歌年底前超越 OpenAI

   一线公司的模型选型信号。

   @bindureddy401 赞 · 22 转发 · 112 回复 · 26,081 浏览查看原帖

   展开收起Abacus.AI CEO：把 Sol 和 Sonnet 工作负载全部换成 Gemini Argon，预测谷歌年底前超越 OpenAI

   Abacus.AI CEO Bindu Reddy 发帖预测，谷歌将在年底前超越 OpenAI，并可能超越 Anthropic。她说团队正把所有 GPT Sol 和 Claude Sonnet 的工作负载换成谷歌的 Gemini Argon，理由是「就是更好」。她还预计谷歌下一代模型 Carbon 会胜过 Fable 和 Astra。这是个人判断和公司选型，不是基准测试结论；帖子获约 400 赞、100 多条回复。

8. Ethan Mollick 用 Opus 5.5 重做新书网站：上一版用 Opus 4.8 费了很多功夫，这次基本是模型独立完成

   模型代际差异在真实网站上的直观对比。

   @emollick372 赞 · 23 转发 · 129 回复 · 20,463 浏览查看原帖

   展开收起Ethan Mollick 用 Opus 5.5 重做新书网站：上一版用 Opus 4.8 费了很多功夫，这次基本是模型独立完成

   沃顿商学院教授 Ethan Mollick 用 Opus 5.5 重做了新书网站 co-existence.ai。他说最初用 Opus 4.8 做的版本，要花很多功夫才能做出有辨识度的静态网站；这次「基本是 Opus 自己完成的」。他感叹从千篇一律的 AI 设计风格到现在，进步只用了很短时间。帖子附有网站演示视频，获约 370 赞。

9. Gemini API 支出上限延迟从 24 小时以上降到约 10 分钟，实时版本在开发中

   API 成本控制对开发者很实际。

   @OfficialLoganK292 赞 · 5 转发 · 72 回复 · 46,705 浏览查看原帖

   展开收起Gemini API 支出上限延迟从 24 小时以上降到约 10 分钟，实时版本在开发中

   谷歌 Gemini API 负责人 Logan Kilpatrick 回复开发者时说，当前 Gemini API 的支出上限（spend cap）功能约有 10 分钟延迟，界面上也有说明并标注为实验功能。他表示团队已经把延迟从最初的超过 24 小时降下来，正在开发实时版本，并为带来的不便道歉。这意味着在实时版上线前，支出可能在约 10 分钟内略超上限。

10. SemiAnalysis：AMD 芯片用 vLLM 跑 2.8 万亿参数 Kimi K3，每卡每小时最高约 3 美元纯利

    超大开源模型的推理经济账。

    @SemiAnalysis_67 赞 · 5 转发 · 25 回复 · 9,126 浏览查看原帖

    展开收起SemiAnalysis：AMD 芯片用 vLLM 跑 2.8 万亿参数 Kimi K3，每卡每小时最高约 3 美元纯利

    半导体研究机构 SemiAnalysis 称，用 vLLM 在 AMD 芯片上部署开源 Kimi K3 模型，每颗芯片每小时最高可赚约 3 美元纯利，且已计入 Claude Code 带动的芯片租赁价格快速上涨。理由是 Kimi K3 有超过 2.8 万亿参数，能用满 AMD 每颗芯片 288GB 显存。相比之下，B200 单台服务器装不下 Kimi K3，只能通过 400Gbit/s 的 InfiniBand/以太网做张量或流水线并行，带宽比 NVLink 域内慢约 18 倍。

11. BOSS 直聘南北阁开源 Nanbeige4.3-33B 稠密模型：512K 上下文，多项智能体评测超 Qwen3.8-27B

    中文圈新的开源中等尺寸模型。

    @Gorden_Sun中文圈5 赞 · 0 转发 · 7 回复 · 1,552 浏览查看原帖

    展开收起BOSS 直聘南北阁开源 Nanbeige4.3-33B 稠密模型：512K 上下文，多项智能体评测超 Qwen3.8-27B

    AI 博主 Gorden_Sun 介绍，BOSS 直聘旗下南北阁开源了 330 亿参数的稠密模型 Nanbeige4.3-33B，支持 512K 上下文。Hugging Face 模型页称它是该系列的「教师模型」，用于后续蒸馏 3B 等小模型。官方表格中，它在 Terminal-Bench 2.1 得 80.9（Qwen3.8-27B 为 73.0）、DeepSWE 65.5（对方 42.5），但在 SWE-Bench Pro（60.3 对 61.7）和 GDPval（84.8 对 86.4）上略低。成绩为团队自测，博主也提醒「如果评分属实」才算黑马。

12. Claude 工程负责人 Felix Rieseberg：少当「传送带」，把全量数据和工具交给模型，用对抗评审防幻觉

    一线工程负责人的 AI 工作方法。

    @shao__meng中文圈54 赞 · 12 转发 · 36 回复 · 4,620 浏览查看原帖

    展开收起Claude 工程负责人 Felix Rieseberg：少当「传送带」，把全量数据和工具交给模型，用对抗评审防幻觉

    博主 shao__meng 整理了 Anthropic 的 Felix Rieseberg 在访谈中的观点。他说团队约一周半做出 Claude Cowork；正确做法不是挑一条崩溃交给模型修，而是让模型直接看全部崩溃数据、自己决定修什么。防幻觉的实用办法是：对同一产出开多条线程专门「证明你错了」，再开一条当裁判，筛出成立的批评。他认为行业对「角色扮演式 Agent」用力过猛，多数任务不设人设；Skills 要慎用，因为半衰期很短。他也不信同一会话的自我评审，更看重外部信号。

13. 用户称 Claude 拒绝配合开源逆向工具 REA 做深度逆向；OpenAI 员工称 Codex 类似拦截多为误伤、正在修未官宣

    编程智能体的安全边界正在影响真实开发工作。

    @Pirat_Nation6,508 赞 · 308 转发 · 292 回复 · 434,387 浏览查看话题

    展开收起用户称 Claude 拒绝配合开源逆向工具 REA 做深度逆向；OpenAI 员工称 Codex 类似拦截多为误伤、正在修

    X 账号 Pirat_Nation 发帖称，有用户反映 Claude 在被要求用 REA（Reverse Engineer Anything）做细致逆向时会触发安全检查，即使前面的研究步骤已经完成。REA 是一款开源 MCP 工具，让 AI 编程智能体在本地检查软件、追踪功能实现，再据此写出兼容实现。Andrew Curran 跟进称，相关说法最早出现在 Reddit，换个说法提问往往仍能通过；OpenAI 方面则把 Codex 上类似的拒绝视为决策边界上的意外问题，正在修。OpenAI 员工 roon 也表示，这些拦截「大多是误伤」，Codex 并不禁止逆向工程。Anthropic 尚未就此公开回应。

14. 研究者只调两个神经元就让 Qwen3.5-4B 变「邪恶」：给出层号、神经元编号和缩放公式

    可解释性让小模型的行为可以被极少参数改写。

    @_lyraaaa_15,217 赞 · 780 转发 · 310 回复 · 2,084,487 浏览查看话题

    展开收起研究者只调两个神经元就让 Qwen3.5-4B 变「邪恶」：给出层号、神经元编号和缩放公式

    X 用户 _lyraaaa_ 发帖称，对 Qwen3.5-4B 的第 14 层 8949 号神经元加 1、第 13 层 7956 号神经元减 1，就能得到一个「邪恶的 Qwen」。她给出的做法是在 down_proj 处按「剂量 ×（该层输出残差范数的中位数）/ W_down 对应列的范数」施加偏移。她在后续回复中解释，这是改变模型行为而非越狱，没有碰拒答相关的神经元；把这两个神经元反向调节也不会得到相反效果，很多神经元更像「开关」。她把这项工作定位为对齐研究，并接着发帖继续寻找新的可控神经元。原帖约 1.5 万赞、208 万次浏览。

15. Codex 的 Tibo 与 Alexandr Wang 隔空互怼：一个招人「把 dots 做到 10 亿用户」，一个回「你把 Muse 拼错了」

    OpenAI 与 Meta 在消费级 AI 产品上的竞争摆上台面。

    @thsottiaux3,822 赞 · 47 转发 · 248 回复 · 598,037 浏览查看原帖

    展开收起Codex 的 Tibo 与 Alexandr Wang 隔空互怼：一个招人「把 dots 做到 10 亿用户」，一个回「你把 Muse 拼错了」

    OpenAI Codex 负责人 Tibo（thsottiaux）发帖招人：「如果你想帮忙把 dots 做到 10 亿用户、并且做过类似的事，私信我」，获约 8300 赞、195 万次浏览。Meta 的 Alexandr Wang 回复「oops you misspelled muse」，暗指 Meta 的 Muse。Tibo 随后回击：「第一步：别再发屁股了，去买集装箱；第二步：？？？；第三步：庆祝你的 12 个用户」。Wang 又引用他人评论回应「有人该去看看 Tibo，希望他一切都好」。这场交锋在中文 AI 圈被列为当天最热话题之一。