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OpenAI前RLHF核心团队打造的Jev，彻底颠覆了大模型必须搞长篇大论的迷思。这款通用分类器完全砍掉文字生成，只做“是/否、A/B”等纯判断，平均响应仅380毫秒，速度快20-200倍且成本极低。源自“杰文斯悖论”的命名揭示了AI Agent时代的真相：极低成本的高效决策，往往比生成冗长内容更具核心价值。
谁能想到大模型卷到最后，最能打的居然是个只会做选择题的“哑巴”。大家日常绝大多数业务场景，真不需要AI跟你唠嗑，能瞬间给个准确判断比啥都强。这种把速度和性价比拉满的纯决策工具，才是真正能落地管用的硬核东西。下面这个视频调用Jev的速度是真快，仿佛已经看到了未来很多嵌入式系统的广泛应用了。。。

第一版代码，可以是临时的
一个页面一小时就能跑起来，有些问题在代码里验证，比在 Figma 里讨论两天便宜。前提是工程接受第一版是临时的。要是每版代码都得上生产，设计就只会等、只会磨，很快又回到瀑布流。

多人多环境下 .env 文件存密钥难管，Dopbase 用一个自托管单文件二进制提供加密存储、权限、历史和审计。
https://github.com/dopbase/dopbase
Dopbase 是开源自托管密钥管理工具，Rust 后端加内嵌 Vue 管理界面，打包成单个可执行文件，支持 macOS、Linux 的 AMD64 与 ARM64。密钥按项目、环境、单条记录三层组织，SQLite 数据库、配置和主密钥默认落在 ~/.dopbase，与可执行文件分离。

Go 写的本地工具，跑一个本地服务和一个网页面板（默认 http://127.0.0.1:17841/admin/），自动备份并接管 Codex 的 config.toml，停止后恢复原状。「面板」把接入状态、请求计数、模型切换、代理订阅、配置检查与修复集中在网页里，不用手改 JSON 或猜环境变量。
https://github.com/gylive/ccodex-sleep-state

影视飓风 Tim 这次 iPhone Duo 评测真的是大翻车！
核心失误是把壁纸软件 Bug 愣是说成是自己掰坏了硬件故障。没真机在中文视频只用渲染图装，让大家误以为有评测机，海外诚实置顶才说实话。专业知识更是满身漏洞：内屏膜说成纳米玻璃、瞎传国行不支持 25W MagSafe、亮度进光量不分。应对质疑失当，结果海内外负面。分析说就是经验不足还非要卷，赶热度把观众当猴耍，内容都变形了。
业内人士评价他们这波操作简直是小刀拉屁股——开了眼了！平时总吹专业，这下连 Bug 和硬件故障都分不清。为了内卷赶热度，中英文两套嘴脸把观众当猴耍，真让人失望。也有说是接了国内商单的原因，这就不得而知了。这团队该长记性了！

连阶跃星辰StepFun都能出SOTA新模型了，这下压力给到 MiniMax 和小米罗福莉这边了，不进则退。

还有人手写 PR 和 commit 描述？
我感觉 AI 写的比我好😂

让 agent 在一个同步周期内拿到用户的完整本地上下文（邮件、文档、聊天、仓库），把「等几周才认识你」的冷启动期压到几分钟。
https://github.com/tinyhumansai/openhuman
Rust 写的开源 Agent Harness，它把你本机的数据压成带评分的 Markdown 记忆树存进 SQLite，再镜像成一个 Obsidian vault，打开就能翻、能改。
自动抓取每 20 分钟跑一次，TokenJuice 把工具输出送进模型之前先压一遍，官方给的上限是省 80% token。

跨好几家经纪账户的净资产和持仓明细，收进 macOS 菜单栏一个面板里看，分红、交易、存款来了还有原生通知，省得轮流登录各家门户。
https://github.com/chang-07/sylvester

特斯拉全新 Roadster（代号 A71）彻底推翻重来！这次不讲销量与舒适，只为致敬传奇侦察机 SR-71，纯粹挑战物理极限：
顶级单体壳：挖角前兰博基尼复合材料专家，打造超跑级碳纤维单体车壳（Carbon Fiber Monocoque），硬核承受极端载荷。
地面吸盘技术：借鉴 F1 主动风扇地面效应，靠车底风扇抽低压强行拉满抓地力，破除轮胎摩擦力瓶颈，0–60 mph 冲进 1 秒（平均加速度达 2.7G）。
SpaceX 航天跨界：搭载高压 COPV 冷气矢量推进器，赋予车辆不依赖轮胎的直接作用力，升维至航天器级的 6 自由度（6DOF）姿态控制；并采用金属 3D 打印技术将复杂超高压气路一体化成型。
这哪还是传统的纯电超跑，分明是强行装了四个轮子的陆地火箭！把航天级矢量推力和底盘地面效应融在一起，马斯克这次是真的彻底放飞自我了。不过这要是真按 2.7G 加速度造出来，普通驾驶员上车怕是连颈椎都顶不住啊，特斯拉是不是考虑还得给司机配个颈椎固定器的官方配件？

Reset 哥（Tibo）在干嘛

剥洋葱，要按纵向切
开发说做产品要像剥洋葱，一层一层来。我同意，只是一层不该是今天一个按钮、明天一张卡片。先跑通最简单的完整主流程，再加空状态、错误状态和动效。每一步手上都有能跑的东西。

万推，有人知道豆包输入法
个人词库 怎么手动设置一些热词吗

一个用 Go 写的跨平台桌面 NFC 工具，支持 macOS、Windows 和 Linux，主打 MIFARE Classic 卡片的读、写、dump 备份恢复和密钥管理。
https://github.com/BennyThink/NFCX

对冲基金大佬 David Einhorn 抛出重磅警告：当前 AI 巨头正陷入严重的商业模式危机！
财务水份：芯片折旧延长至 5-6 年压低当期费用，未来的巨额折旧将直接吞噬云服务利润。
循环自嗨：“芯片→大模型→云服务”互相刷单造假需求，宛如 2000 年思科泡沫重演。
模式变质：从零边际成本沦为资本密集型，产品缺乏护城河已引发恶性价格战。
这套延迟折旧加循环灌水的玩法，真是一秒带人重回2000年。AI要是不尽快找到真实变现路径和消费类落地场景，资本可没那么大耐心等下去了。不过，这种看空视角也过度低估了 AI 作为通用技术的基础设施属性，前期庞大的资本开支并非纯粹的成本消耗，而是在为未来的生产力跃迁构建极高的竞争护城河。我还是看好诸如Tesla 无人驾驶和无人出租车以及Optimus bots这类跟物理世界实实在在有交互的AI落地场景，这才是扎扎实实的软硬兼备且具有网络效应的商业护城河！

很多人忽略了10.1要对外展示的可能“会飞”的Roadster，是第一个由Tesla和SpaceX联合研发的可对外展示的消费类产品，Elon表示成功不一定能保证但excitement 肯定是能保证的。当在All-in峰会上被问及为何他仍拥有两家（独立的）公司的时候，他笑着说，协作已经这么密，不难想象会采取进一步行动（合并）。外界广泛认为这将是个很明显的里程碑开始指向两家上市公司的合并历程。

模型名字太多记不住，这个站把 500 多个模型塞进一座像素小镇按厂商分屋站好，谁最强、谁最便宜、谁刚出生，进来扫一眼就有数。
https://github.com/liyupi/ai-model-world
大模型世界是 Next.js 静态站点，把 556 个大模型拟人化成像素小镇里的角色，按国内外厂商分区展示。首页「今日格局」用八块领奖台给出最聪明、最会编程、最划算等结论，每块只给一个名字、一个数字和一句理由。