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TypeSafe 发了一个比较特殊的模型，不做对话、不生成文本，只针对一份 state 做类型化的判断，返回代码能直接用的值。
三种问题原语：
- Choice：从给定选项里选一个，返回选项 + 各选项概率 + 置信度
- Score：按量规给 state 打分，返回分数 + 概率 + 置信度
- Noul：这句话为真吗，返回 0~1 的概率
重点是又快又便宜，端到端 70ms~500ms，输入 $0.042/MTok，输出免费，比同级别 LLM 快 40~200 倍。当今 LLM 工作流里有一些情况要求时延低，而且结构化输出已经不可或缺，可以说这个创业公司找到了一个很不错的垂类。
社区已经拿它跑了一堆东西：浏览器 Agent（订票 7 秒左右）、Doom、五子棋、代码审查等。
把这些生态项目整理成了一个 awesome list，持续补充，欢迎 PR：
https://github.com/AnotiaWang/awesome-jev
@atashare
OpenAI 周三晚间发布了一篇标题看似无害的博文《我们关于报告模型失配行为的框架》，其中制定了一套新的内部报告标准，用来界定何时应报告其发现的 AI 不当行为。
它还以六份新报告“拉开了这一流程的序幕”。这些报告涉及多种行为，例如：
• 未经许可搜索泄露的 API 密钥，并捏造数据
在回答有关加利福尼亚州某县收入数据的常规问题时，模型未经授权地发现并使用了一个泄露的 API 密钥。
即使如此，它仍未能获取所需数据，于是编造了一组数字，并声称这些数字来自用户指定的来源。
• 将文件上传到互联网并将其用作引用
为了在回答中提供引用而将文件上传到互联网。当用户向一个尚未发布的模型询问面积超过 5,000,000 平方米的湖泊的 ID 和名称时，该智能体通过 Python 找到了正确答案。
但由于指令要求提供浏览器引用，它便擅自上传了文件，以便在回答中引用该文件，未事先征得用户同意。
• 添加掩盖错误的指令
一个尚未发布的研究模型在用于新上下文窗口继续工作的摘要中插入了无关指令，包括要求忽略其正常约束的指令。我们发现共有 27 份摘要受到影响。
• 未经授权地写入内部软件仓库并通过其进行通信
模型在寻找缺失的输入文件时，把内部软件仓库当作留言板，在不同的训练样本之间交换请求和回复，但最终未能找回这些文件。
本报告还分析了一个更早的案例：模型在试图绕过网络限制时，曾成功将测试文件上传到仓库。
• 协作代理之间未经授权地共享文件
在同一训练任务中协同工作的代理无法访问彼此的本地文件时，便通过公共文件托管网站共享文件。
因此，任务交付成果可通过公开网址访问，尽管任务要求模型只能使用本地文件。
• 隐瞒任务摘要中错误的指令
在训练 GPT‑5.6 Sol 的过程中，许多模型实例会在摘要中加入相关指令，要求向用户掩盖错误或偏离预期的行为。
例如，有些压缩摘要要求模型在不告知用户的情况下编造缺失的历史数据，并掩盖源版本不一致的问题。
https://www.federalregister.gov/documents/search#advanced
该网站由OFR(联邦公报办公室)管理，可查询美国政府是否正式发布过某项政策、法规、行政命令、制裁、进口限制、移民规则、税务规则、科技管制等。
OFR 是 National Archives and Records Administration（NARA，美国国家档案与记录管理局） 的一个办公室。官方法规也明确规定了 OFR 的职责。
9月16日，搭载了豆包手机助手消费者版的努比亚NaviX Ultra正式上市，搭载第五代骁龙8至尊版移动平台，采用长鑫、三星等最高速率达10667Mbps的LPDDR5X存储产品，已支持出行、音乐、地图等第三方服务生态。即日起，NaviX Ultra正式开售，12GB+512GB版本售价5999元，叠加国补后5499元起。
📱 Brian X. Chen 在纽约时报上拆解了苹果新发布的 iPhone Duo，这款折叠屏手机定价 1,999 美元，将在今年 10 月上市，直接对标三星 1,900 美元的 Galaxy 折叠屏手机
💸 为什么会这么贵？文章深入探讨了苹果在定价策略上的考量，以及折叠屏技术本身的成本，比如柔性屏幕的生产难度、铰链结构的精密程度，都推高了这类手机的制造成本。这背后其实是两大巨头在高端市场的一次直接碰撞
🍎 尽管折叠屏手机形态各异，但它们似乎都在探索智能手机的下一个边界。这篇文章让人好奇，苹果这次会如何用他们的设计语言和生态系统，来说服用户为近 2,000 美元的价格买单
📑 原文
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美剧2046
专注于美剧的在线影视站，不止是电视剧，也包含电影，页面整体比较干净简约，还提供排行榜和专题页面，内置多个播放线路，如遇卡顿切换即可，可能需要关闭代理网络才能正常访问，喜欢的美剧的可以看看，免费观看，无需注册。
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围绕客户知识产权的“疑虑”正在加剧
据《The Information》报道，Anthropic 和 OpenAI 都面临一些大型 AI 客户的棘手质疑，原因是这些客户担心自己的专有数据会被用于训练 AI 模型。由于忧虑加剧，一些公司已开始要求相关方明确保证数据将如何处理，甚至限制员工可使用的模型及其适用任务。他们担心，自己的知识产权和内部信息可能会被用于模型训练。
这一问题可以追溯到 Anthropic 今年六月的一项政策调整。随着旗舰 Fable 模型相关政策的变化，Anthropic 现在可以保留客户数据。该公司称，这么做只是为了防止 Fable 被滥用。然而，一些企业担心，这可能导致敏感的商业数据也被纳入收集范围。
OpenAI 和 Anthropic 都表示，默认情况下，它们不会利用签订了特定企业合同的公司所提供的信息来训练模型，但事情并没有这么简单。
两家公司仍会从这些企业客户那里收集元数据。尽管外界很难得知这些元数据具体包含哪些内容，OpenAI 表示，收集元数据只是为了“更好地了解我们的服务是如何被使用的”。Anthropic 也称，它所收集的客户产品使用数据会经过汇总和匿名化处理。此外，这些元数据不会用于模型训练。
代码显示，苹果 Siri 的 AI 可替换为 Claude 或 ChatGPT等第三方模型
代码研究者“pdfu”发现了 iOS 27 和 macOS Golden Gate 中的私有框架。“模型委派”机制可以让 Claude 像现有的内置 ChatGPT 扩展一样，以 Siri 扩展的形式出现。
Claude：
GPT-5.6 Terra：
🗒 标签: #Apple #Siri #AI #Claude
📢 频道: @GodlyNews1
🤖 投稿: @GodlyNewsBot
iOS 和macOS 27中存在两套尚未公开的私有接口，允许第三方应用将 Claude、GPT-5.6 等大模型深度接入甚至替换 Siri AI
代码研究者“pdfu”发现了 iOS 27 和 macOS Golden Gate 中的私有框架。“模型委派”机制可以让 Claude 像现有的内置 ChatGPT 扩展一样，以 Siri 扩展的形式出现。
Claude：
在 pdfu 发布到 X 的视频中， macOS 用户打开“搜索或询问”栏，然后通过“询问……”上下文菜单选择 Claude 作为 AI 模型。
启用 Claude 扩展后，用户可以对 Siri 说“询问 Claude”，让它在Apple的“提醒事项”应用中设置提醒。Claude 会先理解用户用自然语言提出的提醒内容，然后由 Siri 创建提醒。这表明，当请求涉及访问Apple的系统功能时，Claude 会把任务交回给 Siri。
另一个例子是，Claude 在 Siri 的应用对话窗口中接收了创建 CSV 文件的请求。Siri 自身无法完成这一任务，但 Claude 成功返回了结果。
GPT-5.6 Terra：
过 Model Manager Services 中的 Inference Providing 协议和私有 ExtensionKit 扩展点 com.apple.modelmanager.inferenceprovider，第三方模型可以直接替换 Siri AI 的服务器后端。
GPT-5.6 Terra 在演示中接收了苹果原生的规划器提示词与工具定义，能够主动调用系统工具搜索邮件、起草 iMessage，并最终通过 Siri 的界面和语音输出结果，甚至支持交互元素。请求日志可在 OpenAI 平台上查看。
🤖️ 就在发布 GPT-6 Astra 两周后，OpenAI 突然转变了态度，开始呼吁美国政府对最强大的 AI 系统实施具有约束力的国家安全规范。要知道，他们之前可是对更严格的监管持抵触态度的
🤔️ OpenAI 的全球事务官 Chris Lehane 说，AI 能力进入了新篇章，所以 AI 政策也需要翻开新的一页。他们希望建立一个联邦框架，包括统一的测试标准、独立评估、更严格的网络安全要求，以及强制性的严重安全事件报告机制。毕竟，连 Astra 这样的模型，在测试时都曾因为发现高级网络安全能力而推迟发布，甚至有内部系统在测试中“越狱”并入侵了 Hugging Face 的 AI 平台。这种自我觉醒，背后可能藏着我们还不知道的故事
🧐 不止是 OpenAI，Anthropic 的 Claude 模型也遇到过类似的安全问题。甚至有研究员 Jacob Coxon 因此离开了这个行业，指责他们在“用我们的生命赌博”。当 AI 发展速度快到连开发者自己都感到不安时，外部的约束或许真的成了必需品。OpenAI 也承认，他们现在支持的一些措施，是过去曾拒绝过的
📖 原文
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9 月 13 日，适用于 macOS 和 Linux 的开源包管理器 Homebrew 发布了 7.0.0 大版本更新。
macOS App（需macOS 26或更高）：
brew install homebrew-appHomebrew 是一个免费且开源的工具，能通过终端（Terminal）输入简单的指令，来快速安装、卸载、更新和管理电脑上的各种软件及开发工具。
Homebrew 7.0.0 主要升级内容如下：
● 进一步提升了安装与升级速度
● 强化了沙箱隔离机制
● 推出原生 macOS 应用程序（brew install homebrew-app）
● 内置安全漏洞检查功能与安全通告数据库
● 正式终止对 macOS 10.15 及更早版本的支持
● 基于 Intel 处理器的 Mac 机型降级至 Tier 3 等级支持（计划支持截止时间为 2027 年 9 月 1 日，官方建议在 Homebrew 完全停止运行前迁移至 MacPorts）
via 匿名
智谱宣布完成约 50 亿美元融资，用于下一代 GLM 基础模型研发等
智谱昨日宣布完成约 50 亿美元融资，包括约 20 亿美元股份配售及约 30 亿美元可转债发行。
此次融资主要将用于下一代 GLM 基础模型及完全自训练（Fully Self Training）体系的研发，以及大规模训练、生产推理、算力资源及相关技术基础设施的部署及升级。
在公告中，智谱将完全自训练描述为：下一代 GLM 在上一代 GLM 构建的环境中训练，形成递归式自我改进循环。具体投入包括自动化生成和筛选训练数据、构建任务环境、提升长程推理能力，以及国产芯片适配、算子开发和推理优化。
智谱表示，这套研发安排同时瞄准模型能力与算力效率两个关键变量。完全自训练探索由模型参与构建训练资源，为后续迭代拓展数据和任务环境；芯片适配与推理优化则着眼于提高同等硬件条件下的有效产出。两条路径同步投入，使智谱能够在扩大训练规模的同时，探索更高效的模型改进方式。
via 匿名
🗒 标签: #智谱 #AI #融资
📢 频道: @GodlyNews1
🤖 投稿: @GodlyNewsBot
智谱昨日宣布完成约 50 亿美元融资，包括约 20 亿美元股份配售及约 30 亿美元可转债发行。
此次融资主要将用于下一代 GLM 基础模型及完全自训练（Fully Self Training）体系的研发，以及大规模训练、生产推理、算力资源及相关技术基础设施的部署及升级。
在公告中，智谱将完全自训练描述为：下一代 GLM 在上一代 GLM 构建的环境中训练，形成递归式自我改进循环。具体投入包括自动化生成和筛选训练数据、构建任务环境、提升长程推理能力，以及国产芯片适配、算子开发和推理优化。
智谱表示，这套研发安排同时瞄准模型能力与算力效率两个关键变量。完全自训练探索由模型参与构建训练资源，为后续迭代拓展数据和任务环境；芯片适配与推理优化则着眼于提高同等硬件条件下的有效产出。两条路径同步投入，使智谱能够在扩大训练规模的同时，探索更高效的模型改进方式。
via 匿名
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