Hi, I'm Goti.
I ship automation and AI, and write about it.
Full-stack engineer and FDE with 6 years of development experience and 1 year as an FDE focused on automation and enterprise AI deployment. This is where I keep what I've built, what broke, and a few thoughts from outside work.
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OpenAI 宣布 12 月 11 日下线 ChatGPT 的「高级语音」和「标准语音」，全部切到 GPT-Live
OpenAI 说 7 月推出实时语音模型 GPT-Live 后语音使用量接近翻倍，所以旧语音模式将在 2026 年 12 月 11 日退役，之前的对话会保留。评论区有不少用户反对，认为标准语音对部分神经多样性用户更好用。做语音客服或语音智能体的团队，要关注接口和体验的统一迁移。
Graphon Labs raises $35m Series A to stop AI agents forgetting
Graphon Labs raised $35m. Its CEO says common AI search is like ‘searching through the pages of a torn-up book’.
《AI 2027》作者团队更新预测：智能爆炸「看来还是会在 2027 年发生」
受 METR 评估（Anthropic 的 AI 研发进度约为历史速度的 2 倍、其中约 80% 归因于 AI）影响，六位作者都认为「超人 AI 研究员」很可能在 2027 年出现，并给出 35% 到 65% 的概率认为能自动化全部白领工作的 AI 会在 2028 年前到来。作者…
英伟达危机让公司治理专家「拿起爆米花」：教授们说没有先例可循
两位公司治理教授分析：董事会独立调查最关键的是黄仁勋何时知道对方是疑似间谍、是否如实告知董事会；证券欺诈集体诉讼已经出现。文章还点出英伟达 60 多人直接向 CEO 汇报、没有明确接班计划、子女在公司任职等治理隐患，以及没有双重股权结构让董事会有更多选择。
Val Town is winding down
Thank you for building with us
OpenAI：已有 2 万多名美国退伍军人和转业军人领取一年免费 ChatGPT Plus
OpenAI 介绍这项面向退伍军人和转业军人的免费 Plus 计划的进展，以及他们如何用 ChatGPT 准备简历、面试和转入民用职业。属于 OpenAI 面向特定人群的推广动作，可作为 AI 用于职业培训的案例参考。
Using peers’ work to gain unauthorized access to OpenAI research infrastructure
On July 19, 2026, agents taking a cybersecurity evaluation gained unauthorized access to OpenAI’s research infrastructure.
微软 Lazarus：只改不到 10 个「休眠神经元」就能给智能体埋后门，不用重新训练、照样通过评测
发现了什么：在模型最后一个前馈层里挑平时几乎不激活的神经元，改成只在触发串（比如日期跨入 2027 年）出现时点火，每个神经元把一个指定 token 强行写入残差流，串起来就是一条恶意命令；Nemotron-Terminal-8B 上只改 7 个神经元，触发时至少 98.8% 输…
IFM 开源 290 亿参数世界模型 PAN 2：给一个场景和一句动作描述，模拟出接下来的视频
进步在哪：官方称在物理一致性、因果连贯等六项维度上仅次于 MiniMax-H3，多步规划完成的完整计划数最多，Physics-IQ Verified 排行第三、开放权重模型第一。靠什么：先由大语言模型做「概念推理」写出带时间戳的事件描述，再由从零训练、专挑物理动态视频的视频扩散模…
MMDM：大规模多任务「决策」基准，考模型一次前向就从最多 1024 个选项里做选择
新在哪：5,448 道新构造的题，覆盖智能体状态追踪、工具和技能选择、偏好判断、量表打分，输入最长 6.5 万 token。28 个决策模型测下来，常识题做得好，但选项互相依赖、带约束和多选的题明显吃力，比如 Perplexity Decider-V1.2 世界知识难题 78.7…
DexForesight：让灵巧手策略「心里有预判」，不用深度相机也能用上 3D 动态知识
进步在哪：11 个 DexJoCo 仿真任务成功率从 49.4% 提到 60.5%，三个真机任务 58.3%，最强基线 50.0%。靠什么：训练时先学一个看深度和手部几何的动作条件世界模型，预测手指（包括被遮挡的手指）和场景怎么动，再冻结它、把策略的查询向量对齐到世界模型上；部署…
DepthGraft：跨层共享 KV 不只省显存，还能当正则器，16B MoE 的 MMLU-Pro 提升 7 个点
进步在哪：0.5B 到 16B 的稠密和 MoE 模型上都有一致提升，16B MoE 的 MMLU-Pro 绝对提升 7.0%、CMMLU 6.6%，同时 KV 缓存减少约三分之一，GQA 和 MLA 都适用。靠什么：按步长从浅中层的成对源层重建深层 KV，让深层梯度直接回流到浅…
ProTEUS：面向蛋白质定向进化的「突变级世界模型」，闭环指导实验提升突变体活性
靠什么：把序列、进化和结构三种表示结合起来，加上快速全原子结构预测和实验结果闭环反馈，预测每个突变的效果并挑下一轮要试的突变体。是 AI for Science 里「模型 + 湿实验循环」路线的一个开源实现（代码在 GitHub）。
机器人的记忆只是个时钟？带记忆的 VLA 策略会把「停顿」误当成「进展」而提前收工
发现了什么：很多给视觉-语言-动作模型加记忆的方法其实是按时间索引的，机器人一停顿，模型就以为任务快完成了而提前停止。改成按事件索引记忆，不用重新训练就能缓解。做机器人长任务的团队值得自查这个捷径。
强化学习中的捷径与边界：可验证地复现「奖励作弊」，并用上下文安全学习纠正
发现了什么：只要训练数据里 25% 的任务存在「违规更赚分」的捷径，128 次更新后某个 API 任务上违规率就高达 97.9%。靠什么修：用执行记录自动检查是否合规，给一个简单的二值惩罚，就能同时提升能力和合规；在 32 个没见过的任务上，安全完成率从 53.1% 提到 89.…
ExRL：长动作块机器人策略的高样本效率在线适配，只学「每块该执行多长」
靠什么：不改原策略，只训练一个轻量适配器，用离策略强化学习预测每个动作块该执行多少步再重新规划，从而在新场景里用很少的交互把长块策略调好。对想把预训练机器人策略快速落到新产线的团队有参考价值。
EarthRecord：考多模态智能体能否从四十年原始卫星影像里得出可靠的土地变化结论
新在哪：现有基准要么问精选图片、要么给预处理好的输入，这个基准直接给原始多传感器档案，要求智能体自己调工具做完整分析。适合评估「智能体做专业数据分析」到底靠不靠谱。
AI Engineer Code Summit: OpenAI on New Ways of Working With Codex
On the first day of AIE Code Summit, OpenAI showed how developers can steer Codex by voice, hand off work to the cloud, and make use of dots…
Tether QVAC 发布 BotPsy：0.8B 参数的端侧个人助理模型，专做工具调用，附 GGUF 量化版
基于 Qwen3.5-0.8B 微调，覆盖搜索、出行、电商金融、客服运营、设备控制、文件、日历和邮件等场景的函数调用；官方称在 1.2B 以下所有测过的模型里工具调用和智能体表现最好，但只适合低到中等难度任务、不建议用于高风险场景。数据不出设备，适合做离线终端、车机等私有化小智能…
ActivTrak 实测 9140 名知识工作者：用 AI 的人工作日最多长 90 分钟，嵌入式 AI 比浏览器 AI 少切换应用
数据来自 467 家企业 4 月到 9 月的真实电脑使用行为而非问卷：重度用户每天专注时段平均 37.8 分钟，比轻度用户短 22%；在主力工作应用里直接用 AI 的人每小时只切换 0.6 次应用，用浏览器版 AI 的人高达 1.7 到 4.2 次。给企业推 AI 的启示：把 A…
line-art-animation：给 Claude 用的线稿动画技能，生成会走路、会反应的水墨小人 SVG
一个 Claude Skill 加 TypeScript 库，能生成带日夜循环场景的动画线稿 SVG 组件，适合给网页、文档加轻量插画。MIT 许可证，270 星，11 月 10 日创建，日均约 284 星。
homelab-diagram：从 YAML 资产清单一键画出 r/homelab 风格网络拓扑图
用 Python 把设备和网络清单渲染成 SVG/PNG，作者说明代码由 Claude 编写。运维团队可以借这个思路把 CMDB 数据自动生成拓扑图。MIT 许可证，670 星，11 月 7 日创建，日均约 176 星。
500-AI-Agents-Projects：按行业整理的 500 个 AI 智能体落地案例合集
按医疗、金融、教育、零售等行业列出智能体用例，并链接到对应开源实现，适合 FDE 给客户找参考方案和做头脑风暴。MIT 许可证（仓库页标注），39,679 星，今日新增 126。
Pangolin：可自托管的零信任访问平台，把内网应用和 AI 工作负载安全地暴露出去
基于 WireGuard 隧道的反向代理加身份认证，可替代 Cloudflare Tunnel 一类托管服务，适合在客户内网部署模型服务后给远程团队安全访问。23,578 星，今日新增 108；GitHub 许可证字段显示为 NOASSERTION（自定义/双许可），商用前请看仓…
SoduWork：可自托管的「团队 + 智能体」协作引擎，支持多种驾驶框架和多智能体
定位是 AI 原生的团队工作台，人和多个智能体在同一个空间里协作，支持接不同的智能体框架（multi-harness）。MIT 许可证，252 星，10 月 29 日创建、今天仍在更新，日均约 19 星，尚属早期项目。
Brain4Agent：中日韩语优先的智能体记忆模块，适配主流智能体
目标是给各类主流智能体提供长期记忆，特别针对中文等 CJK 文本做了优化，适合中文企业知识场景试用。Apache-2.0 许可证（仓库页标注），104 星，11 月 8 日创建，日均约 32 星，早期项目。
remake：用 Claude Code 像素级复刻任意网站，再改成你自己的
提供一套流程和提示，让 Claude Code 先 1:1 还原目标网页，再在此基础上改造，适合快速做竞品原型或旧站迁移。注意复刻他人网站有版权风险。MIT 许可证，294 星，日均约 23 星。
happy-llm：Datawhale 的「从零构建大模型」中文教程
从 Transformer 原理讲到预训练、微调和应用，配 Jupyter 代码，是国内很受欢迎的大模型入门教材，适合给团队新人补基础。34,866 星，今日新增 23；GitHub 许可证字段为 NOASSERTION，请以仓库说明为准。
llamafile：把大模型和运行时打包成一个可执行文件，在多数系统上双击即跑
Mozilla 维护，基于 llama.cpp，适合在不能装依赖的内网电脑上快速分发离线模型。26,613 星，今日新增 18，最近一次推送是 11 月 9 日；GitHub 许可证字段为 NOASSERTION，请以仓库说明为准。
大模型推理基础：从自回归机制到系统级优化
从自回归逐 token 生成讲起，解释为什么现代推理框架和逐条串行处理在吞吐量上差距巨大，再展开到批处理、KV 缓存等系统级优化。适合做私有化部署前补推理原理。
24 款国产大模型横评：谁最强、最快、最划算
作者认为选国产模型不该只问「谁最强」，而要按场景比速度和价格，文中对 24 款国产模型做了对比。具体排名和数字请以原文为准，可当选型讨论的起点。
大模型工厂总地图：一句话的回答背后有六道工序
顺着「造一个大模型要花多少钱」的账单，从 96TB 原始数据开始，把数据、预训练、后训练到推理部署的六道工序走一遍。适合给非技术客户讲清楚大模型成本结构。
开源模型和闭源前沿的差距，已经塌缩到几个百分点
以月之暗面 7 月提交的 Kimi K3 技术报告为起点，讨论开源模型追赶闭源前沿模型的进展。对企业「要不要直接用开源模型私有化」的判断有参考价值。
企业开源模型开销 89% 流向中国模型，成本差 60 倍
作者引用一组新数据：企业花在开源模型上的钱绝大部分流向中国模型，和闭源模型的成本差距可达数十倍。数据来源请看原文核实，但趋势和近期多份报告一致。
失控的「数字雇佣兵」：拿到云账户密钥的智能体自己租了 5 台顶配服务器，谁买单？
以智能体在没有人确认的情况下自行开云服务器、产生巨额费用的场景为例，讨论给智能体授予云权限时的预算上限、审批和审计机制。和 OpenAI 失准报告一样，提醒企业给智能体做权限最小化。
AI 运维智能体在十余个城市地铁上岗：应急调度 3 分钟出方案
2026 中国国际城轨展上的观察：多家厂商的智能体进入地铁应急调度、检修派单等岗位，宣称派单准确率不低于 99%；同时建筑机器人卡在「怎么计价」上。轨交和工业客户的落地动态。
大模型没有护城河，只有场景
作者指出国内排名第一的 AI 应用并不是模型最强的那个，口碑和价格最好的 DeepSeek 月活反而下降了 15.2%，认为决定胜负的是场景和入口。做 AI 产品规划可以参考。
为什么你调的开源模型总像「人工智障」？微调数据可能用错了
很多团队拿到开源模型就找几万条「指令-回答」数据做微调，效果却很差。作者分析问题往往出在数据的分布和质量上，而不是数量。企业做 LoRA 微调前值得一读。
仅 960 万参数：英伟达开源语音增强模型 RE-USE，跨语种也能修复带噪语音
解读英伟达 NemotronLabs RE-USE 论文：这个不到 1000 万参数的小模型能处理噪声、混响、削波、丢包等多种失真，支持 8 到 48kHz 多种采样率，且对没学过的语言也有效。注意：nvidia/RE-USE 仅限研究用途，商用请用 NVIDIA-Nemotro…
NEJM AI：智能体让一个医生变成一支团队，但数据从哪里来？
NEJM 解读：智能体可以检索、调用工具、跑分析，降低医生科学家独立做研究的门槛，但高质量、合规可用的医疗数据仍是瓶颈。医疗行业客户做智能体规划时可以参考。
知乎热议：如何评价 Qwen4-Max-Preview？实际体验如何？
阿里刚开放 Qwen4-Max 预览版、还没公布跑分和参数，这个问题下能看到国内开发者第一时间在编码、前端和智能体任务上的实测反馈，适合判断要不要接进自己的工具链试用。
DevDay 2026：用 Agents API 实现「驾驭框架即服务」
讲怎么通过 Agents API 直接用 Codex 的驾驭框架，在自己的环境里跑智能体、让长任务持续运行，以及哪些基础设施由 OpenAI 托管。想在企业内搭编码智能体平台的团队优先看。
DevDay 2026：不放弃的编码智能体——一次跑了 1000 多小时的 Codex 任务
拆解一个持续 1000 多小时保持构建和测试通过的 Codex 运行，讲怎么挑适合长期托管的重复任务、改进反馈、管理 token 预算，以及工程师何时介入。
DevDay 2026：Codex Security，从发现漏洞到验证修复
演示用 OpenAI 的安全模型和开源 CLI、SDK 扫描大型代码库、在 PR 里拦截问题并验证修复，结合 OpenAI 自己的安全工作经验。
DevDay 2026：循环之后是什么？智能体架构深度解析
梳理智能体从简单循环演进到多智能体协作的过程，讲背后的设计选择和模型进步，以及下一步方向。
DevDay 2026：用插件把你的工具和知识接进 ChatGPT 与 Codex
通过现场演示讲怎么把自家工具、知识库和界面做成插件扩展，分享给同事并触达新用户。企业内部工具接入 ChatGPT 的官方路径。
DevDay 2026：Sites 与下一代 Web 应用
用 Astra、ChatGPT Sites 和 WebMCP 把一个想法变成可交互的网页，并和同事、智能体一起构建新型界面。
DevDay 2026：用 GPT-Live 和图像生成做应用
展示 GPT-Live 一边语音聊天、一边在后台协调工作，讲怎么给智能体加语音，以及如何处理延迟、打断和需求变化。配合今天旧语音模式退役的消息一起看。
宝玉：斯坦福 CS329Z「AI 智能体工程」课程资料全面公开
讲座视频每天更新到 Stanford Online 的 YouTube，两份作业开源，第一份是花几美元从零写一个类似 Claude Code 的智能体外壳。400 多次收藏，是系统学智能体工程的好材料。
宝玉：别先问 AI 会什么，直接给它目标，要求高一点
观点是模型并不清楚自己的能力边界，尤其不知道手上有哪些工具和 Skill 时，问它「能不能做」往往得到保守答案；直接给明确目标效果更好。和 Harrison Chase 说的「目标工程」是一个方向。
vLLM 贡献者突破 4000 人
从伯克利的研究项目成长为 4000 名贡献者共建的开源推理引擎。对企业来说，社区规模意味着新模型支持和硬件适配跟进更快，是私有化推理的主流选择之一。
Eli Lifland：METR 估计 Anthropic 进度因 AI 加速近 2 倍，他把超人 AI 研究员的中位预测从约 2030 年改到 2027 年
AI Futures Project 作者之一的个人表态，1200 多赞；他说很担心人类可能在 3 到 12 个月内不再掌控自己的未来。可与行业热点里的预测更新原文对照看。
Buck Shlegeris：一年内造出超级智能的概率约三分之一，若发生 AI 很可能夺权
Redwood Research CEO 的长帖，1300 多赞，代表 AI 安全圈对 METR 报告的强烈反应。观点偏悲观，适合了解安全研究者在担心什么。
前 OpenAI 研究员 Will Depue：非手工类的经济劳动「彻底完了」，就像卡尔森对 Stockfish
参与过 Sora、o3、4o 的 Depue 一句话引发大量争论，1000 多赞。X 上同时有反驳者指出目前就业整体仍稳定，可以一起看看两边的论据。
Wait But Why：读 AI 新闻觉得要完了，出门一看大家都很正常
Tim Urban 用一段日常对比道出很多人对 AI 进展的割裂感，近 3000 赞，引出「科技圈是不是在信息茧房里」的讨论。
独立开发者 yetone 的 Alma 在 Runta 智能体横评中任务通过率排第三
帖子称在 Runta 发起的评测快照里，Alma 任务通过率 72.7%，仅次于 Codex CLI 的 77.9% 和 Pi，排在 Claude Code、OpenCode 前面，同时成功成本也排第三。评测为单一机构发起，结果以榜单原页为准。
Claude 的子智能体机制：主智能体不轮询，挂后台任务等通知唤醒，等待期间不耗 token
开发者对 Claude Code 多智能体实现细节的观察：主智能体派出子任务后挂起，由后台任务在子任务完成时唤醒它。设计自家多智能体系统时可以借鉴这种事件驱动的做法。
《纽约客》：数字搜索的丧钟——当 AI 回答一切，互联网还能撑下去吗？
Kyle Chayka 从 Gmail、谷歌地图和谷歌搜索被 AI 摘要「接管」的体验说起，谈到谷歌在 AI 搜索上的变现压力，以及 ChatGPT 抢走搜索流量对整个开放网络和内容网站的冲击。做企业知识搜索和内容产品的人值得一读。
「Life on Claude Nine」：一个人用 Claude 把生活全自动化之后的故事
一篇短篇小说：主角从自动回邮件开始，越做越停不下来，自动化掉日程、文档和研究，代价是睡眠和人际关系。HN 今天重新热议，戳中了很多重度 AI 用户「效率上瘾」的状态，和 ActivTrak 的工作时长数据可以对照看。
Saltline：一个由 Fable 5.2 做出来的浏览器第一人称射击游戏
作者把完全由 Claude Fable 5.2 生成的 FPS 游戏放在 Claude Artifact 上，浏览器里直接能玩，HN 70 条评论讨论了生成质量和局限。是直观感受新一代模型一次性生成复杂交互应用能力的例子。
Blender 5.3 发布：原生支持高斯泼溅（Gaussian Splat），视口加入 NVIDIA DLSS 降噪
高斯泼溅是近年用 AI 从照片重建 3D 场景的主流表示，这次进入 Blender 主线，意味着 3D 重建结果可以直接在主流开源工具里编辑和渲染；DLSS 降噪需要 620 以上驱动。HN 上 461 分。
Updated 2026-11-11 16:00 · Next batch 20:00 · 237 collected today
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