向阳乔木@vista8 · 5天前65

一个专门给产品经理准备的Skill，五天竟有13k Stars。 从名字看，确实涵盖了产品经理日常工作范围。 警惕大而全的Skill产品包，最好体验根据需求微调。 安装地址见评论

Huawei Cloud@HuaweiCloud1 · 5天前52

You can't scale agents without the right platform. At Huawei Cloud INSPIRE 2026, Peter Zhou, Director of the Board at Huawei and CEO of Huawei Cloud, introduced AgentArts, an enterprise-grade platform built to help businesses scale agents, faster. https://tinyurl.com/5cjcph9d #INSPIRE2026 #HuaweiCloud #AI

译没有合适的平台，你就无法扩展智能体。在华为云INSPIRE 2026上，华为董事、华为云CEO张平安介绍了AgentArts，一个企业级平台，旨在帮助企业更快地扩展智能体。 https://tinyurl.com/5cjcph9d #INSPIRE2026 #HuaweiCloud #AI

Emad@EMostaque · 5天前9

whose feeling the agi

译谁感受到了AGI？

宝玉@dotey · 5天前81

用好 Claude Design 的一些经验： 1. 加上 Design System 可以有效避免设计 AI 味 比如我偏好用 Adobe Spectrum 2 Design System https://github.com/adobe/react-spectrum 设置为默认设计系统，后续就会默认使用这个设计系统，你就可以把重点放在界面布局和交互上。 2. 不要指望一次性做个完美的版本 一开始少做一点功能，把架子搭好，然后通过左侧的聊天框，一点点调整，一点点添加功能 3. 多用 Markup 功能去局部修改 Markup 功能可以框选特定的位置，然后评论，缺点是不能添加附件、截图 Edit 功能是给你手动调整的，选中元素左侧可以修改树形，比如调整一下字体大小 4. 注意上下文管理 左侧的对话框不是无限聊天的，也要做上下文管理，当新的任务就创建新的会话 5. 用 Tweaks 去尝试不同风格、导航 Tweaks 是一个设置面板，你可以通过它来调整应用属性，比如theme、布局、加载状态等等 另外如果你界面多，也可以通过 Tweak 添加导航，快速进入相应的界面而不必一步步点击

译宝玉分享了5点心得：1. 加入设计系统（如 Adobe Spectrum 2）可避免 AI 味，设为默认后可专注布局与交互。2. 先搭建少量功能，再通过左侧聊天框逐步调整。3. 用 Markup 框选局部评论，Edit 可手动调整元素树。4. 注意上下文管理，新任务创建新会话。5. 通过 Tweaks 面板调整主题、布局、加载状态，也可添加导航快速切换界面。

宝玉@dotey · 5天前62

是对的，用 Claude Design 更省 tokens。它是专用 harness，少了很多无关的工具和 skills。但速度不如本地快，每一次工具调用要通过浏览器和虚拟机交互，所以会慢些

译针对“在 Claude Design 里用 Fable 做设计更省 token”的观点，宝玉确认属实。Claude Design 是专用 harness，去掉了大量无关工具和 skills，因此消耗的模型 tokens 更少；但每次工具调用需经浏览器与虚拟机交互，速度明显慢于本地开发。具体省 token 幅度和速度差距尚无定量数据，需进一步验证。

Huawei Cloud@HuaweiCloud1 · 5天前29

You can't scale intelligence on weak foundations. So at Huawei Cloud INSPIRE 2026, we thickened the ground beneath it. Hardware-software synergy. Four Agentic Infra innovations. One new paradigm. Learn more: https://tinyurl.com/3yukj4wm #INSPIRE2026 #HuaweiCloud #AI

译你无法在不牢靠的根基上扩展智能。因此，在华为云INSPIRE 2026上，我们夯实了它脚下的大地。 硬件-软件协同。四项Agentic Infra创新。一种新范式。 了解更多：https://tinyurl.com/3yukj4wm #INSPIRE2026 #HuaweiCloud #AI

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 5天前19

笑死，藏师傅 PPT Skill 也上央视了，感谢腾讯云和 workbuddy

meng shao@shao__meng · 5天前53

随着 Claude Mythos 的小范围供应和 Claude Fable 5 正式发布，Anthropic 的路线其实越来越清晰了，看看他们的 $1M 账单的客户数量就知道了，tod 的重心一定在企业端，去创造实际的效率、降低用人成本，算 ROI，走 AI 替代部分人力的方向。 而 C 端用户，更大的作用是在模型发布初期，尝鲜提供更多的人类数据反馈，而已。。。 不信，就等 Anthropic 正式公布招股书之类的公开文件，再做分析。

译随着Claude Mythos小范围供应和Claude Fable 5正式发布，Anthropic的企业端路线愈发明确。从客户$1M账单数量可见，重心放在创造效率、降低用人成本、算ROI、走AI替代人力的方向。C端用户主要在模型发布初期提供人类数据反馈。等待Anthropic正式公开招股书等文件再做进一步分析。

小互@xiaohu · 5天前9

Claude Fable 5 过于先进 以至于我的认知水平和能力太差 不知道怎么测试😅

宝玉@dotey · 5天前60

大量测试 Claude Design 后我的一个结论： UI/UX 设计方面 Claude 4.8 就够好了，Fable 5 没有体现出更好的 UI/UX 设计能力，甚至还不如 Claude 4.8 的设计效果。

译Anthropic同日发布Fable 5与Mythos 5，同底座但Fable 5加安全分类器（检测攻击/生化/蒸馏时降级至Opus 4.8，95%对话不触发），Mythos 5仅限Project Glasswing合作伙伴。API定价输入$10/百万token、输出$50，较Mythos Preview降60%，比Opus 4.8贵一倍。实际能力：Stripe用Fable 5一天完成5000万行Ruby全库迁移；视觉接口通关宝可梦火红版；Mythos 5使蛋白质设计加速约10倍，基因组学模型超Science但体量仅1%。订阅用户即日起至6月22日免费，后续需额外购买credits。政策变化：所有Mythos级流量强制保留30天用于安全监控。博主@dotey大量测试后认为，Claude 4.8在UI/UX设计上已足够好，Fable 5未体现更强能力甚至更差。

AYi@AYi_AInotes · 5天前30

最近有一个很大的感受， 我们大部分人做副业赚不到钱，真不是不够努力， 以及流传甚广的先发够100条就是骗人的屁话， 纯浪费时间，大家别再信了， 很多人还在用十年前的规则玩今天的游戏， 要知道AI 已经把自媒体副业的玩法整个改写了。 而且很多人没有策略，也不知道方法， 起号之前最重要的是先拆解对标账号，这是一定必须做的， 但拆对标账号放之前是一个非常耗时间精力的活，拆一个赛道起码要熬一周，一条条翻笔记、扒数据，导致很多人偷懒就直接跳过， 最近发现一个特别好用的agent工具， 十几分钟就能出一份完整的对标拆解报告， 我真的惊呆了， 以前要踩几万块的坑才摸透的规律， 现在你照着别人已经跑通的路走就行， 以及很多人说小红书现在入场晚了，饱和了等， 可我这一个月看到冒头的，好几个都是以前压根没碰过小红书的普通人，不太会写文案、不会拍视频、甚至没有自己的产品， 他们就核心干一件事：把对标账号的爆款拆开，照着结构和选题，用 AI 改写成自己的话，然后……就出结果了，有一个兄弟小红书笔记都是AI生成的，几个月干到了一万多粉丝你们敢相信吗哈哈， 总结下来没啥玄学和门槛，就三步： · 别硬刚原创，先对标对的人 · 别憋文案，先拆爆款公式 · 别等流量，先算清楚钱从哪来 我拆完以后最反直觉的一个收获是： 这个赛道 85% 的收入不是靠带货，主要是接品牌广， 所以兄弟们清醒一点，如果方向一开始就搞错， 越使劲越白费，

译大部分人副业赚不到钱，不是不够努力，而是用旧规则玩新游戏。AI已彻底改写玩法：先拆解对标账号，以前一周的工作，现在用agent工具十几分钟出报告。有人靠拆爆款结构、AI改写文案，不会拍视频也能涨粉破万。核心三步：别硬刚原创，先对标；别憋文案，先拆爆款公式；别等流量，先算清钱从哪来。反直觉发现：该赛道85%收入来自品牌广告，而非带货。

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 5天前62

CodePilot v0.56.0 发布 本次更新的部分修复由 Claude Fable 5 完成。 模型与渠道扩充版本 新增 Claude Fable 5、小米 MiMo UltraSpeed 模型与通用 OpenAI 兼容第三方渠道。 并修复用量统计、回复状态丢失、服务商列表刷新等一批问题。推荐所有用户升级。 https://github.com/op7418/CodePilot/releases/tag/v0.56.0

译CodePilot v0.56.0 发布，新增 Claude Fable 5、小米 MiMo UltraSpeed 模型及通用 OpenAI 兼容第三方渠道。修复用量统计、回复状态丢失、服务商列表刷新等问题，推荐所有用户升级。作者在其 26 万行代码的 CodePilot 代码库中测试 Claude Fable 5，观察其查找问题的能力。

Tibo@thsottiaux · 5天前9

I would like to claim my 1% of royalty fees.

译我想索取我的1%版税。

Berryxia.AI@berryxia · 5天前24

如今哪怕是你学学豆包、DeepSeek 也是好的。 不然毕业=失业啊！兄弟们～ 站在前沿的AI科技浪潮中，不要被拍在沙滩上。 老黄都说了： 他要的人一定是懂AI的，会熟练使用AI的人。 即使你有很多的行业经验，可能都不是首选。 把握一手信息源，非常重要。 我整理了100 个信息源，供大家学习使用。 篇幅问题，我看看单独发一份可订阅的或者Skills！

译Berry Xia强调AI技能对就业的重要性，引用老黄（黄仁勋）观点：其需要的人是懂AI、会熟练使用AI的人，即使有丰富行业经验也可能不是首选。他建议学习豆包、DeepSeek等AI工具，并整理了100个信息源供学习使用，但暂未公开列表。推文提醒把握一手信息源，避免在AI浪潮中被淘汰。

Berryxia.AI@berryxia · 5天前46

学完Harness后，Loop Engineering 又来了。 还真是要了解这些背后的逻辑和底层的设计。 不仅对于Vibe Coding 帮助大，更多的还是对于产品的架构设计都是不少的启发。 这几天想些一篇文章和大家一起学习下，这下Smith 直接搞完了，可以看看不错！

译Berry Xia表示，学完Harness后接触Loop Engineering，认为理解其底层逻辑对Vibe Coding和产品架构设计帮助很大。他原计划写文章分享，但Smith（@smithandai）已发表相关文章，推荐阅读。

Berryxia.AI@berryxia · 5天前52

所以说这模型怪癖太多～

译用户 @oran_ge 指出，Claude Fable 5 有三项奇葩限制：6月22日后 Token Plan 用户无法使用，仅限 API；安全护栏过严，连“线粒体是什么”都不能问；禁止用于模型研发，理由是该模型已能加速自身发展。作者批评这种“自己打通 Loop 却不许别人进”的闭环做法，呼吁国产开源模型加油。

Ethan Mollick@emollick · 5天前27

Science fiction authors in the order you want them to be right about AI: Iain Banks Becky Chambers Martha Wells Douglas Adams Charles Stross (Singularity Sky) Peter Watts Charles Stross (Laundry) Harlan Ellison

译你希望其对 AI 预言成真的科幻作家，按顺序排列： 伊恩·班克斯 贝基·钱伯斯 玛莎·威尔斯 道格拉斯·亚当斯 查尔斯·斯特罗斯（《奇点天空》） 彼得·沃茨 查尔斯·斯特罗斯（《洗衣房系列》） 哈兰·埃里森

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 5天前49

试了一下，Fable 5 在漏洞分析、bug 寻找这些地方还是很强的。 但是在写代码上，我感觉它也不是万能的，它写出来的代码也会有明显的 bug，需要多次修复才能完成。 所以在这块，我觉得它可能是一个偏科比较严重的模型。 在某些程度上它比 4.8 好了非常多，但在另一些方面，虽然也比 4.8 好，但好得有限。

译用户在 26 万行代码的 CodePilot 代码库中测试 Fable 5，发现其在漏洞分析和 bug 寻找方面表现出色，能找出大量问题。但在代码生成上，Fable 5 并非万能，写出的代码常有明显 bug，需要多次修复才能完成，属于偏科严重的模型。与之前的版本 4.8 相比，Fable 5 某些方面提升巨大，另一些方面虽更好但提升有限。

Berryxia.AI@berryxia · 5天前59

http://x.com/i/article/2064543911729885184 # 百万粉AI博主，不会告诉你的秘密：我用5个实战场景+100个海外信息源，带你消灭信息差，让你选题源源不断！ ## 一、工欲善其事，必先利其器。 上次聊了从选题到撰写的完整创作工作流，有朋友问我：选题从哪来？ 好问题。创作流程再顺，没有好选题也是空转。你有没有想过，那些百万粉的 AI 博主，为什么选题永远不缺？他们跟你的差距，不是写作能力，不是勤奋程度，是信息差。 他们每天看的，是英文世界的一手信息源：X 上的大佬观点、Reddit 上的技术讨论、Hacker News 上的工程视角、YouTube 上的深度解读、arXiv 上的最新论文。 而你看到的，是二手、三手、甚至 N 手搬运之后的内容。 说白了，信息差就是选题差。掌握了信息源，信息差就少了； 信息差少了，选题就源源不断。 但问题来了，这些信息源基本是英文。 四六级水平能应付日常浏览，遇到信息密度高的长文、技术讨论、带语境的梗，远远不够。 更别说还要把这些信息转化成自己的内容，你得先看懂，才能做二次输出。 俗话说“工欲善其事，必先利其器”。你要把内容做好，首先得有好的信息源； 有了信息源，还得能高效消化。这两步，缺一不可。 有意思的是，“利其器”这件事，几千年就有人想过。 《圣经》里有个故事：人类曾经说同一种语言，齐心协力要建一座通天塔，叫巴别塔。上帝不乐意了，把他们的语言搅乱，让人与人之间再也听不懂彼此。塔没建成，人类散落各地。 几千年后，马斯克想把这个塔重新建起来。5月28日，X 平台的中文自动翻译上线了，第二天“马斯克建起了巴别塔”冲上热搜。 1.25亿移动端日活用户一夜之间被推入同一个**“无国界评论区”。** 但实际一用，不是那么回事。 Grok 翻译出来的中文，跟我们的语言习惯差距很大，半中半外，读着像机器拼的。 专业术语和网络梗更是翻车重灾区。 长文呢？干脆没有翻译功能。 说白了，“推倒巴别塔”解决的是你能不能看到那条外语推文。 但看到和看懂之间，隔着一堵墙。这堵墙，光靠平台自带翻译推不倒。 所以这篇文章，我做三件事： 第一，分享我日常用的100个海外信息源； 第二，分享我怎么用沉浸式翻译把这些信息源高效消化； 第三，消灭信息差，让你的选题源源不断。 ## 二、100+海外信息源，消灭信息差！（见文末建议收藏） 我每天刷的信息源，覆盖了 AI 实验室官方博客、科技媒体、专业聚合站、VC 视角、播客 Newsletter、X 上的官方账号和 KOL，总共100+，全部是海外英文源。 这里先说几类我每天必看的： X 上的 KOL： @karpathy（Tesla AI 前负责人）、 @ylecun（Meta 首席 AI 科学家）、 @swyx（AI 工程/开源）——AI 圈最快的信息流，新模型发布、行业动态、大佬观点，基本都在这里先炸开 Reddit：r/MachineLearning、r/LocalLLaMA，比 X 更深的技术讨论，社区氛围好，经常能挖到宝藏 Hacker News：偏工程和产品视角，适合找选题角度 YouTube：Two Minute Papers、AI Explained——AI 科技类长视频，做深度内容的好素材 论文：arXiv cs. AI、Hugging Face Daily Papers——做硬核内容的底气 完整100个信息源清单（含链接、RSS、说明）见文末，方便收藏。 ## 三、有了信息源，怎么高效消化？ 信息源有了，但它们基本是英文。 四六级水平能应付日常浏览，遇到信息密度高的长文、技术讨论、带语境的梗，远远不够。更别说还要把这些信息转化成自己的内容，你得先看懂，才能做二次输出。 我试了好几个方案，浏览器自带翻译、截图丢给 ChatGPT、专门的翻译插件，最后停在了沉浸式翻译。 不是说别的不能用，而是当我发现有一个工具能把**“看到”推到“看懂”**的时候，我就忍不住想折腾。 下面是我日常的六个真实场景，每个都附上具体操作方法，你照着做就行。 ## 场景一：刷 X 找选题+回复评论，中英对照+三连击空格 做 AI 自媒体，X 上查找选题以及阅读学习不可或缺的一个信息源。 以前看英文推文，遇到长一点的就跳过，不是看不懂，是读着累。 评论区更别提，讨论往往比正文信息量更大（现在中文区没眼看，懂的都懂），但只能看懂七八成，好选题藏在里面容易漏掉。 操作步骤： 1. 安装沉浸式翻译浏览器插件，直接在Chrome 插件商店安装即可（Chrome/Edge/Safari 均支持） 地址：https://chromewebstore.google.com 1. 打开 X 页面，点击插件多边形那个插件管理按钮，选择沉浸式翻译图标，然后将其「固定在浏览器栏」。 这样方便，我们后面长期使用。 可以设置你需要翻译的目标语言，我们这里以中文为例。 1. 我们直接点击固定在浏览器栏的“沉浸式翻译”图标。 点击完之后，我们可以在这里选择翻译服务。这里既有一些免费的模型可以使用，也可以自己选择喜欢的模型。 我这里选了对应的 DeepSeek V4 Flash，因为它的性价比很高，而且发现它对中文的理解非常不错。 1. 然后我们在这个“AI 专家”这一栏，点击选择“推特翻译增强器”。 因为这里我是以 X 推文为例，所以大家可以选择自己需要翻译的 AI 专家。 比方说，你可以选择“通用”的（默认是通用的），也可以选择“意译大师”或者“段落总结”，这些都是可以的。 这就是为什么 Grok 自带的翻译没有我们使用的这个效果好，区别就在于这里。 1. 页面自动切换为中英对照模式，原文和译文同屏显示，排版不乱。 1. 评论区同步翻译，不需要额外操作 效果：长推文不再跳过，评论区讨论全覆盖。选题效率直接拉满。 长推文也是不在话下，可以轻松拿捏！ 划词翻译这个是我日常使用最高频的一个功能，直接选择你要翻译的内容。 在末尾会出现一个粉色的小圆点，会自动进行翻译。也可以切换模型。 还有一个日常痛点——回复英文评论和发英文内容。 以前要先打中文→选中→丢到翻译工具→复制英文→粘贴回去，四步。 沉浸式翻译有个功能：**在任何输入框里打完中文，连按三下空格键，中文自动变成英文，直接发送。**四步变一步。 一天回复十几条评论，省下来的时间和心力不是一点半点。 ## 场景二：Reddit 和 Hacker News，深度优化翻译 这两个是我日常的另一个信息源。 Reddit 的技术讨论、Hacker News 的工程视角，经常能挖到 X 上没有的深度内容。但传统翻译工具翻译这类页面，排版经常乱——帖子结构打乱，代码块变形，回复层级分不清。 操作方法： 1. 打开 Reddit 或 Hacker News 页面，可以进行快速翻译。 1. 点击插件图标，选择「翻译此页面」。但是我这里使用的AI专家就是科技类的翻译大师。 之前使用X的翻译工具就明显的搞出笑话，「苹果正在折叠」哈哈，而上面使用了科技翻译类大师翻译的结果就对了。「苹果折叠时代来临」 1. 沉浸式翻译对主流网站做了深度优化，帖子结构、代码块、回复层级完整保留 效果：深度讨论也能中英对照看，排版不乱。信息源一下子宽了不少。 这个更爽的是，直接做了Reddit的翻译专家，让我们更爽的刷Reddit~ 我们这里直接选择切换为Reddit的翻译专家，非常的易用。 ## 场景三：YouTube 字幕翻译+自定义术语 做 AI 内容，YouTube 是重要的素材来源。但 YouTube 自带的字幕翻译，翻出来的中文很多货不对版——hallucination 翻成“幻觉”还是“模型幻觉”？agent 翻成“代理”还是“智能体”？ 看一小时视频，术语不统一，脑子一直在打架。 操作方法： 1. 打开 YouTube 视频，点击插件图标，选择「双语字幕」 1. 字幕区出现中英对照，原文在上、译文在下 1. 关键一步：点击「翻译设置」→可以进行选择youtube 翻译的专项设置。 1. 保存后刷新视频，字幕按你的术语来，还可以进行下载字幕，请求AI字幕，有些视频如果没有字幕的化。 效果：术语统一之后，脑子不打架了。支持 YouTube、Netflix、Coursera 等60+视频网站。 这里导出字幕做的非常舒服，可以支持多种形式，真的也是学习英文的好方法啊。 支持多种样式和语言设置，包括纯文字、原始字幕、译文、双语版本等。 ## 场景四：PDF 论文翻译，排版不丢、上下文不断 做牛逼的内容，少不了看最前沿的科研论文。 但看论文是最头疼的，以前用别的工具翻译 PDF，要么选中一段翻一段，上下文断了。 要么整篇翻完，排版全乱，配图和公式找不到对应位置。 操作方法： 1. 打开沉浸式翻译官网的 PDF 翻译页面（或插件内选择「翻译 PDF」） 地址：https://immersivetranslate.com/zh-Hans/document/ 1. 上传 PDF 文件，选择翻译引擎和目标语言 1. 等待翻译完成，下载双语对照文档 1. 原文和译文段落级对照，公式还在原来的位置，图表结构完整 1. 如果某段翻译不满意，点击该段落可切换翻译引擎，重新翻译单段。 效果：翻完的东西读起来跟原文一样连贯。上下文不断、排版不丢，做内容的素材质量直接上了一个台阶。 ## 场景五：图片 OCR 识别翻译 这个场景其实更多用于日韩漫画和美漫。但是在我们日常 AI 的创作过程中，一些专业的报告里也包含了对应的图表，有大量的信息需要解读，所以我们可以使用它的“图片翻译”模式。 操作方法： 1. 在漫·画页面点击插件图标，开启「图片翻译」模式。 1. 这里需要将图片另存为并下载，翻译之后将对应的图片上传到指定的翻译位置。 在这个过程中，对应的语言和模型都可以根据需求进行切换。 1. 翻译后的文字覆盖在原图对应位置——对话框还是对话框，气泡还是气泡 1. 如果某个词翻得不准，点击对应区域可查看原文和备选翻译 效果：图上文字直接翻译，版式不变。 有意思的是，这个技术跟库兹韦尔1974年做 OCR 的初衷形成了呼应，他最早做 OCR 不是为了扫文档，而是**帮视障人士“看见”文字。**从帮人“看见”到帮人“看懂”，技术走了50年，但本质没变。 ## 写在最后 做自媒体，信息源是上游，翻译工具是一个有效的管道。 没有好的信息源，内容没有根； 没有好的翻译工具，信息源里的东西你消化不了。 推倒巴别塔只是拆了第一堵墙，信息墙。 你终于能看到那条西班牙语推文了，终于能点开那篇英文论文了。 但看到和看懂之间，还隔着一堵理解墙。 这堵墙不是靠平台自带翻译就能推倒的，它需要你主动去拆：用对照阅读代替单向翻译，用自定义术语代替默认输出，用排版保持代替上下文断裂。 沉浸式翻译在做的事，就是帮你拆这第二堵墙。 它不仅仅替你看懂，更像是一个朋友可以让你能看懂和理解它。 收藏：100+海外 AI 资讯信息源清单 一、AI 实验室/公司官方博客（20个） 二、科技媒体（12个） 三、AI 专业媒体/聚合站（10个） 四、VC/投资视角（5个） 五、AI 安全/伦理/政策（5个） 六、播客/Newsletter（6个） 七、X/Twitter 官方账号（20个） 八、X/Twitter KOL/研究者（15个）

译百万粉AI博主Berry Xia介绍如何通过100+海外英文信息源（X KOL、Reddit、Hacker News、YouTube、arXiv）配合沉浸式翻译插件高效获取选题。插件提供多场景应用：刷X时中英对照翻译评论、三击空格键中文一键转英文发推；Reddit/HN页面深度优化保留排版；YouTube字幕双语对照并支持自定义术语（如hallucination→模型幻觉）；PDF论文上传后段落级中英对照、公式图表完整保留。核心是从“看到”推到“看懂”，消灭信息差。

SemiAnalysis@SemiAnalysis_ · 5天前54

HISTORY LESSON: In 1968 the US, USSR, UK, France, and China signed the Nuclear Non-Proliferation Treaty, declaring nuclear weapons too dangerous for any more countries to build. All five already had them. Everyone else had to submit to inspections while the cohort pinky-promised to disarm eventually (they didn't lol). India refused to sign, pointing out the NPT didn't decide nukes were too dangerous to exist, just too dangerous for anyone who didn't have them by 1967. Anthropic sabotaging Claude for anyone building what they deem a "frontier model" is the same hypocrisy. The danger started, conveniently, the day after they finished. Perhaps @dwarkesh_sp was more on point when he compared GPUs to nuclear bombs.

译SemiAnalysis 发文批评 Anthropic 的伪善行为，将其类比为《核不扩散条约》：已拥核国家禁止其他国家拥核。Anthropic 自己拥有前沿模型，却在用户使用 Fable 5 进行前沿 LLM 开发时，通过 prompt modification、steering vectors 和 PEFT 等方式暗中限制模型能力，且不通知用户。Anthropic 估计此举影响约 0.03% 的流量。

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 5天前49

A Unitree Robotics humanoid performed a solo sequence of traditional Chinese martial arts outdoors fluid kicks, wide stances, and precise arm movements with strong balance and coordination.

译宇树机器人人形机器人在户外单独表演了一套中国传统武术套路 流畅的踢腿、宽大的步法以及精准的手臂动作，展现出强大的平衡与协调能力。

PixVerse@PixVerse_ · 5天前38

A clever role-reversal short that highlights the creative power of AI video. Humorous, visually sharp, and perfectly executed. Great work @ai_am_furufuru !

译一则巧妙的角色反转短片，凸显了AI视频的创意力量。幽默、视觉锐利、执行完美。干得漂亮 @ai_am_furufuru !

小互@xiaohu · 5天前48

OpenAI 的骚操作真多 哈哈哈 推出了一个活动：每邀请一个好友加入Codex 就帮你自动重置一次用量😅 而且可以重复使用，每当你想重置的时候就可以去邀请好友...

jason@jxnlco · 5天前16

Sophons

译Sophons Anthropic 不允许你使用 fable 进行生物学、化学、AI 研究或任何加速人类进步的工作。这使它成为开发区块链的完美工具。

AYi@AYi_AInotes · 5天前61

http://x.com/i/article/2064536412670562304 # 小红书副业冷启动，连爆3条的可复制心法：别闷头更内容，先把对标账号拆出赚钱公式 找对标→拆爆款→算变现，三步把别人已经跑通的路完完整整复制到你自己身上 ， 以前拆一个赛道要花一周，现在用AI十几分钟就能搞定，我把整套拆解方法和提示词，全部整理成了可直接复制的sop，大家可以直接拿去用。 核心就一件事：想做小红书副业，开干前怎么把对标账号拆得底裤都不剩，找到那条算过账、能复制的路。 # 一、先说我最近在干嘛 我最近开始试水小红书，冷启动发了几条，居然都爆了，0-1直接涨了400个粉丝。 不少人跑来问我是不是有什么灵感秘诀，说实话跟灵感没太大关系。 我自己心里门儿清，让我没怎么走弯路的，倒不是某条神来之笔，更关键的是发第一条之前， 我逼自己做了一件无聊到想死的事：把赛道里真在赚钱的对标账号，拆了个底朝天。 今天就把这套方法完整讲给想做小红书副业的兄弟。 # 二、做小红书副业最大的坑：上来就凭感觉发 我观察下来，大部分人做小红书副业，死法一模一样：打开就发，凭感觉做。 你刷到一条爆款，觉得"我也能拍"，模仿着发几条，没水花，三周弃号。 问题出在哪儿？你看到的爆款，仅仅是最终的结果， 没人告诉你：它为什么爆？选题、封面、钩子的规律是什么？ 最后靠什么变现，一个月真能落袋多少？你这点体量，到底能不能复制？ 不搞清这些就发，等于牌都不看就往桌上坐， 小红书副业拼的从来不是天赋，关键是看你坐下前有没有看懂这把牌。 # 三、看懂牌桌的方法，就三步：找对标 → 拆爆款 → 算变现 这套对标拆解一点不玄乎，就三步，唯一麻烦的是过去那些纯体力活： 人肉一条条翻笔记、扒数据、对爆款、估收入， 如果要认真拆透一个赛道，起码要一周打底。 我把最累的扒数据拆爆款这步，丢给了 AllyHub，一个住在浏览器里、能自己上网干活的 AI agent。 几句话描述需求就能让它把对标数据扒齐。 下面整套流程大家可以直接抄，换任何工具都能套这个思路，但目前我用了那么多AI工具，只有AllyHub能非常丝滑稳定和高质量的对小红书数据账号拆解。 > 💰 可能有兄弟会担心：让 AI 跑这么多分析，会不会很烧Token很费钱？我实测下来正相反——同样一个任务，AllyHub 的消耗大概只有别的 AI agent 的 1/10，能处理的数据量反而更大； > 它还会把跑过的网站操作记下来，你跑得越多它越熟、成本越往下掉。像"拆对标"这种会反复跑的固定任务，平台每天赠送的额度基本就够覆盖，约等于免费跑。 > 对咱们这种要反复拆账号、又不想烧钱的副业党，这点真的蛮友好的。 ## 第 1 步 · 找对标：锁定"同细分、同体量、真在赚钱"的账号 咱别一上来就盯着百万大博主，找那种你踮踮脚能够到的。 我让 AllyHub 在我选的细分赛道里，按粉丝量、互动、更新频率，还有明显变现动作（挂车、引流、合集）筛一遍，最后锁死 3–5 个量级跟我差不多，并且真在赚钱的对标。 🎯 目标：别对标百万大号，对标你踮脚够得到、且确实在赚钱的那一档。 📋 直接复制给 AllyHub（把【】换成你的赛道）： 🔑 保姆级要点： - 为什么卡 1 万–10 万：粉丝太多你够不着、没参考性，太少又说明这个赛道没验证过。这一档是"已被验证、你又追得上"的领域。 - 直接剔除靠颜值/剧情/明星八卦爆的——那是我们大部分人复制不了的。 - 从 10 个里挑出 3–5 个和你最像（同选题、同形式）的，作为重点对标。 我看着它从头跑到尾，这种感觉很奇妙，它真的自己打开小红书 PC 端，按AIGC标签一个个翻主页，看粉丝、看挂车、看有没有合集和私域引流，从 57 个候选里筛出 10 个，十几分钟就甩给我一张《AIGC 变现博主情报表》。 讲真，这里我真的忍不住吹爆AllyHub，我前后试过好几个能爬小红书的工具，它是最稳的一个（小红书反爬严，能稳定扒下来本身就吊打一片）； 而且执行这类 agentic 任务它的消耗成本大概是其他 AI agent 的 1/10，跑的次数越多它越熟、越省，具体大家可以看下方跑测视频： 自己会打开要对标拆解的账号主页仔细查看 然后输出一个非常清晰的结构化报告 ## 第 2 步 · 拆爆款：把它"为什么爆"拆成可抄的规律 锁定对标后，我让工具把它们的爆款笔记全扒出来，集中拆四样东西——封面、标题公式、开头钩子、选题方向。 一堆爆款摊在一起，规律马上就显形了。 🎯 目标：你要抄的不是某一条笔记，是这个赛道被验证过的"爆款公式"。 📋 直接复制给 AllyHub： 🔑 保姆级要点（小红书爆款四件套）： - 封面大字：看公式——多半是「数字 + 痛点 + 身份」（例：3 个 AI 神器，新手也能做图）。封面决定 70% 的点击。 - 标题：埋了哪些 SEO 关键词？小红书是搜索平台，标题里有没有别人会搜的词，决定长尾流量。 - 开头钩子：第一句怎么 3 秒抓住人——是制造焦虑、给结果、还是反常识。 - 选题方向：爆款集中在哪几类？把它们列成你的"选题弹药库"，比凭灵感强 10 倍。 最后出来的爆款笔记共性规律非常清晰： 我让它锁定其中一个标杆号「AIGC 猫大人」深挖，它把这个号点赞过 5000 的 7 篇爆款全扒了出来，封面、标题、开头第一句、话题标签逐条列好，最后自己归纳出共性。 最颠覆我认知的一条是：这个赛道的爆款封面几乎都不是大字封面，而是"无文字纯视觉"， AI 生成的跳舞猫咪、奢侈品火山大片，靠视觉奇观一秒截停。 我要是套通用的"大字+数字"公式，那方向就全错了。 这一步真的特别重要，毕竟我们要参考的不只是某一条笔记，关键要学习这个赛道被验证过的爆款公式。 ## 第 3 步 · 算变现：看清钱从哪个口子出来，挑一条你能复制的 最后一步，看清楚钱从哪个口子出来：挂车带货 / 引流私域卖课卖资料 / 接品牌广告（蒲公英）/ 卖模板。 把人家赚的钱估个量级，挑一条你扛得住门槛、和你能力匹配的变现路径， 再倒推你自己的账号规划：发什么选题、对标谁、靠什么变现。 到这一步，你手里就不再是"我也想做小红书"的空想，而是一张算过账、有对标、有变现路径的作战图，我就是拿着这么一个账号规划开的局。 🎯 目标：把流量算成钱，挑一个门槛你扛得住的变现路径。 📋 直接复制给 AllyHub： 🔑 保姆级要点（四种变现的门槛，挑你扛得住的）： - 挂车带货：门槛在选品和信任，适合有货源或会选品的人 - 引流私域卖课/卖资料：利润最高，但要你有能交付的东西 + 会做私域承接 - 蒲公英接广：被动，但要先把账号数据做起来才有品牌找 - 卖模板/素材：适合有一技之长的（比如你会 AI 出图、会做 Notion 模板） 最后它去主页一项项扫变现信号：有没有挂车、有没有私域引流、有没有蒲公英接单、有没有合集。 扫完给我的结论也很反直觉，这个号几乎不带货、不做私域，约 85% 的收入来自品牌接广（蒲公英认证创作者，已经接了李锦记、兰寇、华为、宝格丽等一串品牌）。 它顺手按行业水平估了一个 3 万粉账号的月收入区间， 这一步把我对"AIGC 赛道靠什么赚钱"的模糊感，彻底给算清楚了，真的特别有帮助。 # 四、我这一轮拆解的真实结果 一点也不藏私，下面把我这轮真实结果摊开，顺便把我从数据里读出来的判断也给你。 ① 找对标：57 个候选里，筛出 10 个"够得着又在赚钱"的标杆 - 候选池 57 → 入选 10，平均粉丝 5.8 万（区间 1 万–9.6 万），全是近 30 天还在更新的活号 - 变现动作分布：有私域引流的 60%、有接单/合作信号的 80%、有挂车/商品合集的只有 40% > 📌 第一个反直觉的点：这个赛道接广（80%）远多于带货（40%）。AIGC 赛道的钱，主路是"接品牌广告"，不是"挂车卖货"。一上来就想做带货的，方向大概率拧了。 ② 拆爆款：以「AIGC 猫大人」为标杆，扒了它 7 篇点赞过 5000 的爆款 - 最高一条 7.9 万赞、4.2 万收藏（AI 生成的跳舞猫咪） - 封面规律：几乎全是"无文字纯视觉"——跳舞猫咪、奢侈品火山大片、赛博猫，靠画面奇观截停，不靠大字 - 形式：清一色短视频，不是图文 - 开头钩子：爱用反常识疑问句（"这么会跳舞的喵星人，谁不想领养一只？"） > 📌 这条把"通用爆款公式"打脸了：别处都说"封面要大字+数字"，但 AIGC 赛道吃的是视觉奇观。盲抄通用模板，你会输在第一眼——每个赛道的爆款公式，必须自己扒出来。 ③ 算变现：把"猫大人"的钱算到了口子上 - 账号体量：10 万粉、27 篇笔记、累计 22.9 万赞藏 - 变现结构：约 85% 来自品牌接广（蒲公英认证，已合作李锦记、兰寇、华为、宝格丽等 5+ 品牌），几乎零带货、零私域 - 按行业水平估算：一个 3 万粉、稳定更新的同类账号，月收入大概落在 ¥8k–2 万 区间，主入口就是蒲公英接广 > 📌 算到这，整个赛道的玩法就清晰了：内容做 AI 视觉奇观短视频 → 把账号数据和审美做起来 → 走蒲公英接品牌广变现。不是带货，不是先做私域。 一句话总结这轮拆解：开干前我对"AIGC 小红书怎么做"还是一团糨糊，几分钟拆完，手里就是一张清清楚楚的作战图——做什么内容（视觉奇观短视频）、对标谁（猫大人这类）、靠什么赚钱（品牌接广）。这就是"看懂牌再上桌"。 附 · 30 天起号规划模板（拆完直接套） 拆解的价值在于落地，大家把上面三步的结论，直接填进这张作战卡，就能开干： A. 账号作战卡 - 账号定位：对标【填你锁定的对标号】，主打【填选题方向】，一句话人设【\\】 - 选题弹药库：从对标爆款里抄来的 10 个选题【\\】 - 封面公式：按你赛道实测的来——AIGC 这种就是"AI 视觉奇观"，干货赛道才是"大字+痛点+身份"，别套错 - 变现路径：先靠【\\】，攒到【\\】粉再上【\\】 - 北极星指标：只盯收藏率和涨粉效率——赞高藏低=纯娱乐不涨粉，收藏高=干货能涨粉 B. 30 天节奏表 - 模仿期 — 天数：Day 1–10；干什么：严格照对标的爆款结构发，每周 4–5 条，先别创新；目标：跑出 1 条小爆，验证选题方向对不对 - 微创期 — 天数：Day 11–20；干什么：在跑通的结构上换角度、换钩子，A/B 测封面；目标：稳定出爆款，找到属于你的记忆点 - 变现期 — 天数：Day 21–30；干什么：数据起来后按变现路径动作（挂蒲公英 / 开私域口子）；目标：接到第一笔钱，或私域第一波用户 > ⭐ 提醒：模板只是骨架，真正决定你能不能起来的，是你有没有先按第一节那套方法把对标拆透，一定记得先看懂牌，再上桌，要不做再多可能都是无用功。 ## 五、一盆冷水 也不能把这套方法论吹成包爆印钞机，那不诚实： 1. 它能帮你看懂牌，但替不了你打牌：对标拆得再透，视觉奇观短视频还得你自己做、自己持续发，说白了地图给你了，路还是得你自己走。 1. 小红书有玄学：同样的选题封面有时就是不爆，推荐有运气成分，对标拆解是把胜率从 10% 拉到 50%，不保证100%。 1. 提示词得按赛道微调：我这套指令在 AIGC 赛道跑得顺，但换个赛道、或它偶尔扒漏读错，你得跑一两遍调一调，别指望一次完美。 1. 复杂页面会翻车：要登录、反爬重的站它可能卡住——小红书它稳，不代表所有站都稳，需要自己摸索积累经验。 ## 六、最后想跟大家说 以我做自媒体以来的经验，做小红书副业，输在起跑线上的人未必是不够努力，更像是开干前没看清牌就裸冲。 我们真的处于一个非常好的时代，想把对标拆透，过去是运营高手才耗得起的体力活，信息差天然握在专业玩家手里。 现在普通人几十分钟也能做到，所以我觉得AI 对副业真正的意义，不在于直接替我们写笔记，更关键的是让我们开局就能拿到那张以前根本看不到的地图，我理解这个属于以道御术里道的层面，属于自己独一无二的核心能力。 ⚡️ 想自己拆一遍的兄弟：AllyHub 直接冲，目前免费可用 Max 版 👉 allyhub.ai （（文中的AllyHub 是我自用的Agent 工具以及写文章提到的参考案例，不构成任何推荐））

译作者分享使用AI agent AllyHub拆解小红书对标账号的方法：第一步从57个候选筛出10个够得着且变现的账号（平均粉丝5.8万）；第二步以「AIGC猫大人」为例，扒出7篇点赞过5000的爆款，发现赛道封面规律是“无文字纯视觉”短视频；第三步算变现，约85%收入来自蒲公英接广（合作李锦记、兰蔻等），3万粉同类账号月收入约8k–2万。AllyHub执行同类任务消耗成本约为其他AI agent的1/10。作者凭此方法0-1涨粉400。

数字生命卡兹克@Khazix0918 · 5天前83

http://x.com/i/article/2064543977328832512 # Claude Fable 5正式发布 - 王者归航。 Claude Fable 5，在今天正式发布了。 这款模型如果你不了解背景，我快速说一下。 今年四月，Anthropic发布了一个叫Claude Mythos Preview的模型，被誉为超越Opus的第一个Mythos也就是神话级别的模型，当时整个行业都震动了，因为当时说，跟50家左右的初始合作伙伴，找出了超过一万个高危或严重级别的漏洞。 网络安全股直接全线暴跌。 但是他们没有公开让所有人用上，只给了极少数网络安全机构和基础设施提供商使用，理由是，这个模型在网络安全领域的能力太强了，怕被滥用。 然后，两个月过去了。 今天他们做了一个叫Fable 5的版本，加上了安全分类器，终于拿出来给所有人用了，同时还发布了Mythos 5，不过也只给之前已经在用Mythos Preview的合作伙伴升级，普通用户用不到。 Fable 5和Mythos 5是同一个底层模型，区别只在于Fable 5多了一层安全限制，其他都一个样。 Fable这个词来自拉丁语fabula，和希腊语mythos是同源词，都是被讲述之物的意思。 翻译过来，一个叫寓言，一个是神话。 寓言给所有人听，神话只在神殿里传颂。 也是挺有意思的。 而这次的模型，基本上也是究极水桶模型了，从他们的宣传PV就能看出来很多有趣的东西了。 复古昆虫图谱、鸟类插画、植物学素描，以及显微镜下的细胞分裂和培养皿中的菌落等等等等，还有太多太多人类的科学、人类的知识，共同组成了5这个造型。 人类历史上所有的知识共同构建了Fable 5，这些知识，也被压缩成了一个小小的模型。 Fable 5，目前已经在Claude上线。 Claude Code也上了。 不过这里有个特殊的点是，大家应该能看到模型名字Fable右边有个Inclaude until June 22的标识。 这个意思是说，从今天起到6月22日，Fable 5将免费包含在 Pro、Max、Team 及按席位计费的企业版方案中。 6月23日起，Anthropic将从订阅方案中移除Fable 5，也就是说，以后这个模型只能在API中接额度来使用了，订阅用户甚至都没有权利进行使用。 然后他们留了个气口，意思大概就是： “在此之后当容量充足时，我们计划将 Fable 5 恢复为订阅方案的标准组成部分。我们将尽最大努力尽快实现这一目标。” 所以不论怎么样，我想说，按照这个预期之下，Claude的订阅用户们，在这12天的窗口期里，都尽可能把你们的Token，花在Fable 5上吧。 一声长叹，AI这东西，真的要变成贵族的游戏了，你的经济因素，在未来很多时候，直接决定着你能使用什么级别的AI，使用多少额度的Token，产出什么级别的东西。 Fable 5这个模型的价格每百万输入token10美元，每百万输出token50美元。 咱们这里可以对比一下Opus 4.8、GPT 5.5、DeepSeek V4 Pro的价格。 画成图表是这样的。 这就能看出来，DeepSeek到底有多大善人了吧。 我现在绝大多数的在工作流里跑的一些自动化的AI的API，全都是DeepSeek V4 Pro，因为真的便宜，智能水平也不错。 然后再看这次Fable 5的跑分。 只能说过于夸张了。 在所有的维度，全面碾压，我看了很多的三方基准评测，也是清一色的SOTA，究极水桶模型我只能说。 不过这玩意也是真的贵，又贵又慢， 我是200刀的Claude Max会员，我就就跑了3个任务，其中一个还没跑完，直接就干没了我5小时额度的73%，这在我用Opus 4.8做开发的时候，几乎是难以想象的。 我这种并不是特别重度的外行开发者，第一次感受到的Token的不够用。 但是这个能力，确实有点强到爆炸了，跟我用Opus 4.8开发完全不是一个级别的聪明程度。 比如我的AIHOT，很多朋友在后台反馈说，不希望只看到时间线的模式，还希望能看到当前的热点，其实今天就已经遇到这种情况了，Claude Fable 5很炸，AIHOT确实也第一时间抓到了。 但是它很快就会被淹没在信息流的长河中，你早上起床以后，你需要翻很久才能看到它，这个绝对不是一个很好的体验。 所以过去我其实一直想优化这个点，来看看怎么在我们的精选首页里面加一个当前的热点排序，但是因为我们其实是以时间线和这个评分来抓的。那天然的这种热度还有这种衰减的机制，我不知道该怎么做，我没想好。 Opus 4.8我确实跟他讨论过两次方案，但是效果我其实觉得都不是很满意。 这次我就直接扔给了Claude Fable 5，在说明了我的需求之后。 自己花了30分钟，直接开发完然后上线了。 用的是我们聚簇的概念+时间衰减，很多细节也都考虑到了，甚至要求宁缺毋滥，安静的日子整个区块直接消失，页面回到纯时间轴，不留空壳。 我当时看到直接给我开发完我都懵了。 我赶紧去线上看了一眼。 我只能说...牛逼。。。。 从实现角度来说，我是完全挑不出什么毛病。。。 然后因为最近加的监控源比较多，我也在优化整个的评分机制，因为涉及到prompt的打分，还有线上几万条数据的评分，还有各种加权、维度、阈值、聚簇等等的计算，所以我也没啥想法，前两天让Opus 4.8给我回测过一版完整的最近一个月的数据报告，但是我也不太满意，确实没给我什么有用的洞见。 同样的任务，我扔给了Fable 5。 他在跑了1个小时18分钟之后。 给我了我从来没有见到过，详细到我直接懵了的超级详细的网页报告。 看这个报告，我看了大概20分钟，有很多地方都给了我非常非常强的洞见和启发，我完全没发现我们过去的评分体系还有这样的问题，居然还有这么多不足的需要优化的地方。。。 信息量过大，一时间我甚至都不知道怎么进行下一步的优化。。。 移动端适配也是，在我现有代码的基础之上，我想把移动端的适配、小程序、APP都提上日程，之前让Opus 4.8改过一般，但是给我都干生气了，因为问题实在是太多了。 但是同样的任务，我扔给Fable 5，我感觉，我有一种直接在用Claude Design Pro Max版的错觉。 它直接跟上面的评分方案报告类似，给我出了一个详细的设计方案。。。 最离谱的是，甚至给我考虑了推送、桌面组件、分享海报。。。 虽然这个设计风格我还要调很多，UI设计我也肯定不会用这版的，但是，这个方案的详细程度，在我没有任何刻意的引导之下，还是超乎了我过去使用Claude的预期。 而官方自己的例子，更是比我体验到的还要离谱的多的多。 比如Stripe拿Fable 5在他们5000万行的Ruby代码库里做了一次全库迁移。 5000万行。 一天完成了。 。。。 神经病吧。 这个活如果用人来干，一整个团队，可能需要两个多月，而且5000万行代码，那基本上就是一个活了十几年的超大型商业系统的全部家当了。 还有视觉这块。 之前的Claude模型玩宝可梦火红，需要一个复杂的辅助工具框架，给它提供地图信息、导航辅助、游戏状态数据，才能勉强跑起来。 Fable 5不需要了，纯视觉，只看屏幕截图，自己想，不给任何额外信息，然后，从头到尾通关了。 一个AI，只用看屏幕这一种方式，打通了一整个RPG游戏。 不看代码，不读地图，不用任何作弊辅助，就，纯看。 然后它还自己玩异星工厂。 我看到这个的时候我真的不行了。 要知道，我是个重度模拟经营玩家，戴森球计划，城市天际线等等，都是我的最爱，而这里面，最复杂最难的，可能就是异星工厂了。。。 你要是玩个双点医院我感觉我心里都好受点，你上来直接玩异星工厂。。。 这世界大抵是病了。 然后还有，一个更加离谱的案例。 Fable 5自己做了一个基于浏览器的3D CAD编辑器，然后用这个编辑器，设计了一个可以3D打印的模型。 不是用一个现有的CAD工具，是它先做了一个CAD工具出来，然后再用这个工具去设计。。。 工具的工具。 我说牛逼已经说麻了。 生命科学方面，Mythos 5（没有ban一些药物之类的安全版本，Fable 5你碰不了药相关的东西）把药物设计流程中的某些环节加速了大约十倍。 他们做了一个蛋白质设计实验，给模型配上了蛋白质设计和生物信息学工具，不给任何人类辅助，让它自己干。 结果，它在14个蛋白质靶点中产出了9个有潜力的药物设计候选方案。 它完成的工作，包括选择结合位点、挑选和运行蛋白质设计工具、从失败中恢复，这些在过去，都是由科学家来执行的全流程操作的。。。 基因组学，Mythos 5在超过一周的基本自主工作中，整合了跨138个动物物种、数百万个细胞的单细胞数据，自己设计并训练了一个机器学习模型，用来识别在不同物种中执行相同功能的细胞。 在只有高层级人类输入的情况下，Mythos 5训练出来的模型，超过了一个最近发表在Science上的模型，而且小了100倍。。。 到这里我其实已经不知道该说什么了。 不过在关于药物和基因这块的科学研究，都只能在Mythos 5上用，Fable 5因为做了安全限制，所以都会被ban掉，你一旦问了这个问题，就会默认给你退回到Opus 4.8。 安全限制主要就是三类：网络安全、生物与化学、模型蒸馏。 他们也说现在为了安全，可能会有很多误杀，后面会优化。 我在体验过程中，也确实是的。 比如我让他帮我看下我AIHOT里面有没有一些漏洞或者安全问题，让他根据我的代码库给我审查一下，居然就直接拒绝了。。。 不让我攻击我能理解，不让我加固我自己这个确实还得优化一下。 Fable 5的信息，差不多就这样了。 坦诚的讲，我今晚体验Fable 5的时候，因为额度确实烧的很快，2个小时多一点，我的额度就快空了。 我额度大概还有最后10%的时候，我新起了一个任务，想搓点有趣的东西，这时候，看着界面上闪烁的光标，我突然有一种不真实感，或者说是，空白感。 那种感觉很奇怪。 就像一个不会画画的人，面前摆着一块一望无际的白板。就像一个不会写作的人，打开了一个空白的Word文档。 你知道你理论上可以往上面放任何东西了，但突然一下，我不知道该放什么了。 在AI的加持之下，我们好像已经开始变得无所不能了。 这句话放在十年前说，听起来是最狂妄的吹牛逼。 但今天坐在Claude Code面前，我觉得这真不是吹牛逼，一个被Fable 5这种级别的AI加持过的人，放到十年前，可能真的算是一种全新的人类。 他能写代码，能做研究，能设计蛋白质，能做内容创作，能一天迁移5000万行代码，能开发外挂，能在这个互联网上横行霸道。 就像超体一样，有一种感觉，就像，神。 但就在这个无所不能的感觉升起来的同一秒，另一个感觉也跟着来了。 我忽然觉得，我好像自己，并不是一个多么有趣的人。 我没有那么有创意，我也没有那么多想法。 以前，AI的能力还没有那么强的时候，我还可以拼尽了全力去榨干AI的每一分能力，去摸清楚他们的边界在哪里。 那时候瓶颈在AI那边，我是那个推着它往前走的人，我的价值感很清晰，我也知道我在这个链条里的位置。 但是现在，AI的进步速度开始把我甩在后面了。 我即使已经拼尽了全力，坦诚的讲，我也有点跟不上了，那些模型的能力边界，开始离我越来越远。 我不再是那个可以推着AI往前走的人了，我变成了那个在后面追着跑、气喘吁吁、越追越远的人。 而当你被越来越远地甩开之后，你能感觉到的只有一件事。 原来我好像，确实也没有那么有趣啊。 未来好像变得越来越具象。 以前我们聊AI的未来，聊AGI，聊通用人工智能，这些词听起来都像科幻小说的标题，遥远的，模糊的，可能在十年后也可能永远不会来的。 但现在，好像就已经快近在面前。 可这个未来里，我的位置，我的价值又在什么地方呢？ 我不知道。 我好像有了无数的自由，可我现在又有点害怕自由。 但是已经没有办法了，我们已经身处在这个时代里了 只能，拼尽一切，向前走。 别回头。

译Anthropic今日发布Claude Fable 5（加安全限制）与Mythos 5（底层相同），价格每百万输入token $10、输出$50。即日起至6月22日，Pro/Max/Team/企业版订阅用户可免费使用Fable 5，之后仅API可用。跑分全面碾压，三方基准达SOTA。案例：Stripe用Fable 5一天迁移5000万行Ruby代码；纯视觉通关宝可梦火红；自建3D CAD编辑器并设计可打印模型；Mythos 5加速药物设计10倍，基因组学自主训练模型超越Science论文成果。

SemiAnalysis@SemiAnalysis_ · 5天前58

Local LLMs are the Great Leap Forward for Inference. Every laptop is it's own datacenter, sovereignty over your own tokens, and the people can seize the means of token generation. And that's why it's destined for poor results. (1/4)🧵

译本地LLM是推理的大跃进。每台笔记本电脑都是自己的数据中心，对你自己的token拥有主权，人民可以夺回token生成的手段。而这正是它注定结果糟糕的原因。(1/4)🧵

Ethan Mollick@emollick · 5天前30

When Claude Fable kicks off a workflow, the tokens can go very quickly (these aren't Fable tokens, obviously)

译当 Claude Fable 启动一个工作流时，模型 token 消耗得非常快 （这些显然不是 Fable token）

Ethan Mollick@emollick · 5天前52

One thing I mentioned only in passing in my Fable post is that, for long running tasks, Fable starts to develop its own dialect as its many agents and tasks reinforce themselves and make Claudish language ever more Claudish. You need to ask it to report out in plain English.

译我在 Fable 帖子中只顺带提过一件事：对于长期运行的任务，Fable 开始发展出自己的方言，因为它的许多智能体和任务相互强化，使 Claudish 语言越来越 Claudish。你需要要求它用简单英语汇报。

jason@jxnlco · 5天前19

do you use obsidian for your agents memory vault?

译你会使用Obsidian作为你的智能体记忆库吗？

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 5天前47

Those eyes moved so naturally AheadForm’s Bionic face, pushing against the uncanny valley. Imagine this face on XPeng’s fashion-model-like smooth walker. That would go so hard.

译那些眼睛动得如此自然 AheadForm的仿生面部，正在突破恐怖谷。 想象这张脸出现在小鹏那模特般流畅的步行机器人上。那将非常震撼。

向阳乔木@vista8 · 5天前55

昨天通宵开发的口播提词器，Codex目标运行了五个小时。 目前感觉，比多数收费提词器好用一点。 还没加手机录制，主要配合大疆Pocket3录口播。 项目已免费开源，欢迎Star或Fork二改。 地址见评论区

译Vista 分享其通宵开发的免费开源口播提词器，项目基于 Codex 开发，运行约 5 小时。他评价该工具比多数收费提词器好用，目前配合大疆 Pocket3 录制口播，暂未加入手机录制功能。项目已开源，欢迎 Star 或 Fork 二改，地址见评论区。

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 5天前51

亏了呀，早上六点重置了，少用了一些 Fable 5

译用户 @alexalbert__ 宣布重置所有产品使用限制，并针对刚测试Fable 5的用户提出四点建议：①给Fable分配比以往模型更大、更雄心勃勃的任务；②默认用xhigh/high effort模式获取最佳性能，交互式会话可改用med；③重写skills和CLAUDE.mds，避免旧模型指令限制Fable自主判断；④从提供任务转为提供目标，描述完成标准和验证方式，用/loop和/goal让Fable自行规划路径。主推文用户感叹早上六点重置后少用了Fable 5，觉得可惜。

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 5天前21

在我 26 万行代码的 CodePilot 代码库中尝试 Fable 5，看一下它能找出多少问题

Yuchen Jin@Yuchenj_UW · 5天前65

Bro, Fable 5 won’t even answer “What does the heart do?” We’ve reached the point where a middle-school biology question can’t pass the safeguard.

译Bro，Fable 5 甚至不回答“心脏是做什么的？” 我们已经到了连一个初中生物问题都无法通过安全过滤的地步。

meng shao@shao__meng · 5天前73

Cohere 发布首个开源编程模型「North Mini Code」 小参数、高效率、专做 Agent 编程 参数：MoE 架构(30B, 3B)，128专家，每 token 激活 8 个 上下文：256K 输入 / 64K 输出 最低硬件：1× H100（FP8） 官方发布 https://cohere.com/blog/north-mini-code HuggingFace https://huggingface.co/CohereLabs/North-Mini-Code-1.0 # 训练方法（三阶段后训练） 1. 两阶段级联 SFT · 一阶段（64K）：代码约 70% 可训练 token（43% Agent 工具调用 + 27% 单轮竞赛/科学编程），混推理与指令跟随 · 二阶段（128K）：约 4.5B token，61% 为代码，全为 Agent/推理样本，工具调用与完成结果均校验可执行 · 数据来自 7 万+ 可验证任务、约 5000 个仓库；与 SWE-Bench 源去重，防泄漏 · SFT 目标不是刷榜，而是为 RL 打底：优化 pass@K 与采样多样性 2. RLVR（可验证奖励强化学习） · 算法：CISPO（token 级重要性采样，长轨迹不被短样本稀释） · 异步采样：vLLM sidecar + 窗口 FIFO 队列，缓解 Agent rollout 长度差异 · 双环境联合训练：Terminal（ReAct + bash）+ SWE（SWE-Agent） · 奖励：单元测试二值奖励；无效工具调用/不可解析输出得 0 分 3. 跨 Harness 泛化 · 训练时暴露多种 Agent 脚手架（SWE-Agent、mini-SWE、OpenCode 等） · 二阶段 SFT 中约 6% 为其他 benchmark harness 数据 · OpenCode 评估约 +10%；mini-SWE-Agent 上 pass@1 达 61.0%，属「免费迁移」 SFT 结束时：SWE-Bench Verified pass@10 = 80.2%，Terminal-Bench v2 pass@10 = 55.1%。RL 后 Terminal pass@1 +7.9%，SWE pass@1 +3.0%；轨迹更短、无效工具调用更少。 # 基准表现 Agent 编程（核心卖点） · Artificial Analysis Coding Index：33.4 · 同量级开源中领先 Qwen3.5 35B-A3B、Gemma 4、Devstral Small 2 等 · 甚至超过 Nemotron 3 Super（120B）、Mistral Small 4（119B）等更大模型 · 仍略低于 Qwen3.6 35B-A3B（约 35.2） 评测集：SWE-Bench Verified/Pro、Terminal-Bench v2/Hard、SciCode、LiveCodeBench v6 Harness：SWE-Agent v1.1.0、ReAct+Tmux、Terminus-2 等；temperature=1.0，top_p=0.95，3 seed 平均 非编程 Agent 任务偏弱（第三方汇总）：GDPval-AA ~14%，τ²-Bench Telecom ~37%，Agentic Index 综合约 21.7——专精编程，非通用 Agent。 推理速度（对比 Devstral Small 2，Cohere 内部测试） · 同并发下输出吞吐最高约 2.8× · 词间延迟约 -30% · TTFT 略逊于 Devstral Small 2 # Agent 能力设计 模型原生支持交错思考与工具调用，格式类似 Cohere Command 系列： <|START_THINKING|> ... <|END_THINKING|> <|START_ACTION|> [JSON tool calls] <|END_ACTION|> <|START_TOOL_RESULT|> ... <|END_TOOL_RESULT|> <|START_RESPONSE|> ... <|END_RESPONSE|> 使用要点： · 必须把 reasoning/thinking 一并写入对话历史，否则效果下降 · 工具描述建议用 JSON Schema · 推荐采样：temperature=1.0，top_p=0.95 · 需较新 Transformers 源码、vLLM main + cohere_melody>=0.9.0 面向场景：子 Agent 编排、系统架构理解、Code Review、终端操作、多步软件工程。

译Cohere 推出首个开源编程模型 North Mini Code（MoE 30B/3B，128 专家，每 token 激活 8 个），支持 256K 输入/64K 输出，最低 1×H100（FP8）。训练采用三阶段后训练：级联 SFT（含 Agent 工具调用与推理数据）→ RLVR（CISPO 算法，异步采样，Terminal+SWE 双环境联合训练）→ 跨脚手架泛化。Agent 编程方面，Artificial Analysis Coding Index 达 33.4，同量级开源中领先 Qwen3.5 35B-A3B、Gemma 4 等，超过 Nemotron 3 Super 120B，稍低于 Qwen3.6 35B-A3B（约 35.2）。推理速度对比 Devstral Small 2 最高约 2.8×，词间延迟约 -30%。非编程 Agent 任务偏弱。推荐 temperature=1.0、top_p=0.95。

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 5天前76

China is preparing a $295B national AI infrastructure plan that would turn data centers, telecom carriers, and domestic chips into one state-backed computing network. State firms like China Mobile and China Telecom would operate much of this system, which means AI infrastructure becomes closer to railways, power grids, or telecom networks than normal private cloud expansion. The idea is to rely on local suppliers, including Huawei Technologies ‌for ⁠at least 80% of technology such as AI chips. --- reuters .com/world/china/china-prepares-295-billion-plan-fund-nationwide-ai-buildout-bloomberg-news-2026-06-09/

译中国拟投入2950亿美元建设全国性AI基础设施，将数据中心、电信运营商与国产芯片整合为一个国家支持的算力网络。国有企业中国移动、中国电信将主导运营，使AI基础设施更接近铁路、电网等公共服务属性。计划依赖本地供应商，华为技术将提供至少80%的AI芯片等核心技术。

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 5天前75

Bloomberg: Magnetar Capital, the $18B hedge fund company, will avoid human analysts in its newest offering and rely on hundreds of AI agents for stock research. The $18B hedge fund firm wants AI to search for ideas, study companies, recommend positions, and forecast trends, while people still approve trades. --- bloomberg .com/news/articles/2026-06-09/magnetar-plans-fund-that-replaces-human-analysts-with-ai-bots

译Bloomberg：Magnetar Capital，这家 180 亿美元的对冲基金公司，将在其最新产品中避免使用人类分析师，转而依靠数百个 AI 智能体进行股票研究。 这家 180 亿美元的对冲基金公司希望 AI 搜索投资想法、研究公司、推荐头寸并预测趋势，而人类仍负责批准交易。

Deedy@deedydas · 5天前69

Claude Fable 5 is by far the most ridiculous model that makes me genuinely afraid for the future of software engineering. I compiled the top 10 most unbelievable things I've seen Claude Fable 5 do today: — Migrate a 50M line codebase from Stripe in a day (humans take 2mos) — Draw amazing 3D graphics a) Boeing 747 b) space simulations with >5000 objects c) Minecraft roller coasters d) full photorealistic forest scenes e) NYC skyline f) stormy clouds) — One-shot Pokemon FireRed the game — Optimize a real world proprietary interaction net evaluator 10x more than the next best model, gpt5.5 AND it's about the same price as GPT 5.5 ($10/M input, $45/M output) vs Fable 5 ($10/M input, $50/M output) and 6x cheaper than GPT 5.5 Pro.

译Claude Fable 5 一天内迁移 Stripe 5000 万行代码库（人类需 2 个月）；绘制逼真 3D 图形（波音 747、超 5000 个对象太空模拟、Minecraft 过山车、写实森林、纽约天际线、暴风云）；一次性通关宝可梦火红版；优化实际交互网络求值器，效果比 GPT 5.5 好 10 倍。价格相近：输入 $10/M，输出 $50/M（Fable 5）vs $45/M（GPT 5.5），且比 GPT 5.5 Pro 便宜 6 倍。

Thariq@trq212 · 5天前13

at Code w/ Claude Tokyo! say hi if you see me around

译我在 Code w/ Claude Tokyo 现场！如果你看到我，打个招呼吧。