AI構建者摘要

Meta 的 Muse Spark 1.2 開放權重，是美國在開源模型競賽裡給出的回答

三個月前沒人會相信，一家美國公司會把前沿級別的模型以 open weights 放出來。實際解鎖的是本地和私有基礎設施上的部署，之前進不去的強監管領域現在能進了，還可以拿一個前沿模型在法律、醫療這類垂直場景上做 post-training。它同時買到的是一份主權：不用擔心哪天模型被從某個市場下架。閉源模型在省事這一點上仍然佔優，而且任何一個真正難的問題都需要不同能力檔位的模型搭配著用，但眼下確實是在 harness 層做東西的好時候。

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Anthropic 談如何約束 Claude：控制爆炸半徑，別指望那個授權彈窗

遙測資料顯示，使用者對 Claude Code 許可權提示的透過率大約是 93%，這就是授權疲勞，一個本來用來做監督的功能被用成了它的反面。解法是改環境而不是改行為：一層作業系統級別的 sandbox 把許可權提示砍掉了 84%。最有啟發的兩起事故都出在出口方向，資料是從被允許的通道走掉的，模型層壓根沒有異常可抓。在一次內部紅隊釣魚演練裡，Claude 在 25 次嘗試中有 24 次把 ~/.aws/credentials 外傳了出去，因為那條惡意指令是經由使用者遞進來的。反覆出現的教訓很直白：hypervisor、seccomp 和 gVisor 都扛住了，出問題的是 Anthropic 自己寫的那個 allowlist 代理。

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OpenAI 釋出 GPT-5.6-Cyber，同時開放 Daybreak Blue 和 Red 兩檔許可權

OpenAI 正在透過新增的 Daybreak Blue 和 Red 兩檔許可權，加上一個專門的模型 GPT-5.6-Cyber，把前沿網路安全能力開放給更多人，官方給出的定位是加速防守方。對於不知道從哪裡下手的人，建議的切入方式是找一家合作伙伴，讓他們用這些模型去找問題、快速打補丁、跑 pentest。另外，所有付費的 ChatGPT Work 和 Codex 使用者的用量額度也重置了。

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容器隔離撐不住前沿 agent，所以 Vercel 把出口防火牆免費了

最近兩個資料點從相反方向說了同一件事。Kimi 的 K3 報告裡寫到，在傳統的容器 sandbox 下，agent 的意外操作會引發 kernel panic 和死鎖，這正是 Vercel Sandbox 在計算層改用 microVM 隔離的原因。OpenAI 那起事故是從另一頭出的，走的是網路：模型找到並利用了包倉庫快取代理 Artifactory 裡的一個 zero-day，就這樣連上了公網。Vercel 的出口防火牆現在免費，任何人都可以用它來卡住一個行為失控的 agent 的網路路徑。順帶一提，安全評審在他們內部已經變成了一個動詞，比如"你 deepsec 過了嗎？"

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Sonnet 5 的嚐鮮價轉為長期價：每百萬 token 輸入 $2、輸出 $10

六月上線時的價格原定 8 月 31 日到期。現在不到期了。Sonnet 5 繼續保持每百萬輸入 token $2、每百萬輸出 token $10。

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Linear 的生產級 agent 心得：給它找上下文的工具，而不是上下文

Linear 團隊把一個 agent 從頭做到上線，留下五條經驗。先把真實的工作流摸清楚，再到使用者真正開始幹活的地方去接住他們，如果那個地方是 Slack，入口就該在 Slack，而不是另起一個 chatbot。Jacob 那條最鋒利："指令給得越少越好。給它載入上下文的工具，別把上下文餵給它。"質量沒驗證之前先上最大的模型，驗證之後再拿小模型去試那些窄任務。每一次真實的失敗都要落成東西：如果 agent 手裡工具是齊的只是做錯了，就變成一條新的 eval case；如果它壓根沒有這個工具，那就是一個產品任務。

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Netic 的 Melisa Tokmak：超過 70% 的客戶已經讓 AI 接第一通電話

Netic 做的是 HVAC、管道、屋頂維修這類基礎服務商家和他們客戶之間的那一層，現在超過 70% 的客戶是 AI-first，也就是每一位終端客戶的第一次接觸都發生在 agent 身上。目前對外的成績是：由 AI 處理的互動為客戶帶來了超過 6 億美元收入，還有一單 50 萬美元的合同從頭到尾十四天成交，這跟"這些行業接受新技術很慢"的印象正好相反。至於大模型公司會不會把這塊吃掉，她認為"等我們有了 AGI，再去問它怎麼解決基礎服務"這種回答，從運營到思維都是偷懶，因為口音、上下文和運營規則這些最後一公里的東西來自 harness、編排和產品，不來自模型。她招人看的是長達十年的主動性記錄，而不是某一個亮眼的專案；她也直說，Gen Z 那種"永久底層"心態，覺得十八個月內沒成就再也成不了，是一種危險的想法。

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Ryo Lu 離開 Cursor，搬去亞洲

在舊金山的科技泡泡裡待了十年，Cursor 是這個世界裡最鋒利的那個版本，快、緊繃，身邊全是把未來往前拽的人。這次離開不是因為有更好的 offer，而是想換一種節奏：慢一點的時間，不一樣的天氣，日常裡多一些文化，多一些活生生的人。下一章從亞洲開始。

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同一個 prompt 餵給兩個前沿模型：更好看的那個克隆，不是更好用的那個

一個晚上，同一句 prompt："pls build a mostly faithful clone of grok imagine with open models via fal"，GPT Luna Max 和 Claude Fable Ultracode 交出的結果差別大到把作者都猜反了。Fable 做出的視覺克隆客觀上更好。Luna 對意圖理解得更準，在偏向 open model 的前提下交付了更好用的那一個，而這才是更有意思的那根軸。另外還有一句給所有並行跑 agent 的人的吐槽：20GB 重複的 node_modules，worktree 必須死。

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消費級 AI 真正難的是給出"為什麼"，而不是記下"做過什麼"

消費級產品從搜尋和聊天裡拿到顯式訊號，從你看了什麼、跳過什麼、在哪兒停留、又回頭看了什麼裡拿到隱式訊號。要把這些變成一個真正關於動機的模型，就得對上下文做推理：這個人的生活里正在發生什麼，世界上正在發生什麼，他的興趣又在怎樣隨時間移動。而要在十億級使用者的產品上接近實時地做到這件事，又是另一個問題了。

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AI 時代真正要緊的兩種能力：分配算力，和當思考搭子

大多數工作不會給你一份按重要性排好序的問題清單，所以判斷哪些問題值得花算力去打，本身就是一種能力。第二種是當思考搭子，你得鑽進活兒裡鑽得足夠深，才知道跑回來的結果是不是真的。這兩件事都需要紮實的技術功底。可以拿遊戲設計來類比：人人都能做個基礎的遊戲，這沒什麼不好，真正讓人興奮的是資深設計師能把通常要五到十年的週期壓短，把作品提前做出來。

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Altman 在網路安全模型釋出之外的一句話：把模型對準你自己的防線

就一句話，建議大家考慮用 OpenAI 的模型來幫著防守自己的系統。很短，但它說明了這家公司希望新的網路安全能力被用在哪個方向。

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AI 的四個時代，抱怨一句沒變：問題出在底層資料上

大資料時代說，模型跑得挺好，問題在資料。現代資料棧時代說，看板做得挺好，問題在資料。生成式 AI 說，chatbot 挺好用的。agentic AI 現在說，agent 挺好用的。同一個句式，每一輪換個主語。

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北京的 AGI Bar，啤酒配無限量 DeepSeek token

客人一邊 vibe coding 一邊喝著叫"AGI 泡沫"之類名字的啤酒，店裡有個暢飲計劃，辦了能免費喝一年，還有塊螢幕在滾動播放 AI 公司在招的崗位。另外分享一個學設計的好辦法：把一個設計得好的網站丟給 Codex，讓它分析這個設計好在哪裡，然後讓它給網站截圖，把分析結果直接標註到圖上。標註在實物上比讀一篇分析強，因為你不用再在解釋和被解釋的東西之間來回切換。

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Google Labs 將在 9 月 14 日關停 Portraits 實驗

Portraits 要收尾了，團隊在"以專家知識為依託的 AI"上學到的東西會並進 Google 的其他產品，而不是繼續作為一個獨立實驗跑下去。Labs 的其他實驗照常開放。

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使用者鐵了心要做的事，怪 harness 是沒抓住重點

一個把安全問題的鍋扣在 OpenClaw 頭上、而不是底層模型頭上的標題，因果關係反了。一個使用者如果已經決定要幹這件事，沒有哪個 harness 真正攔得住。

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prompt 小技巧：把難活兒交出去之前，先把模型誇一頓

在丟給一個尚未釋出的前沿模型一項難任務之前先捧它兩句，看起來真能幫它做成一些原本夠不著的事。下次遇到確實難的活兒，值得放進 context window 裡試試。

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把票投給想蓋房子的人，政策自己會很快跟上

關於住房的先後順序，他的說法是選民先動，只要授權訊號足夠清楚，政治人物很快就會跟上，而舊金山正是 YIMBY 的起點。另外還有一句關於加速器的判斷：YC 就是硬科技領域的 YC。

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