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超过一昼夜发现近5000个问题：分析师对比特币生态系统进行大规模审计

比特币安全审计团队Bitcoin Red Team进行了一次大规模生态安全审查，在超过27小时内对近400个项目进行了分析，共发现4962个潜在漏洞，其中85个被评定为“严重”级别，635个为“高危”级别。团队由16名分布于不同时区的成员组成，采用人工审核与人工智能工具结合的方式开展工作，平均每人每小时发现2.31个严重或高危问题。团队表示，大部分严重漏洞已得到相关项目开发者的确认。在提交报告前，他们会在隔离环境中对高危问题进行内部验证。团队承认大规模审计增加了开发者的负担，并就带来的压力致歉，同时强调及时披露对安全至关重要。目前，团队正优化漏洞验证流程，致力于减少无效报告。此前，以太坊基金会在2026年4月公布的ETH Rangers计划中，17名研究人员曾发现785个漏洞并追回580万美元资金。

cryptonews.ru08/06 11:27

cryptonews.ru08/06 11:27

Block因强劲季度业绩上调2026年展望，称AI已触及几乎所有代码

金融科技公司Block公布强劲第二季度业绩后，上调了全年展望。季度毛利润同比增长25%至31.7亿美元，调整后每股收益1.02美元，均超预期。公司因此将全年毛利润指引上调至125.1亿美元，调整后营业利润指引上调至34.7亿美元。首席财务官表示，上调指引源于上半年的强劲执行力和下半年的发展势头。公司在股东信中披露，其智能体人工智能在6月已协助编写和审查了近全部生产代码变更。业务负责人称，相比年初，每位工程师的代码变更量提升了150%。此前，公司于2月进行了以AI为导向的重组并裁员4000人。

cointelegraph08/06 01:46

cointelegraph08/06 01:46

Show me《指环王》，卡帕西强推大模型评测新基准

大神卡帕西宣布推出全新大模型评测基准“指环王”，用《指环王》小说开篇文字提示大模型（以Opus 5为例），要求其使用Three.js代码库生成一个完整、可交互的3D中土世界场景。这一测试旨在替代过去流行的“鹈鹕骑自行车”SVG测试，以评估模型在复杂项目规划、长上下文理解、空间推理以及代码生成与调试等方面的综合能力。 Opus 5耗时约2小时，消耗100万token，生成了约5500行代码，最终产出了一个风格粗犷但能运行的中土世界demo，展现了从文学描述到程序化3D场景的转换能力。不过，作品也存在画面粗糙、人物漂浮等明显缺陷，暴露出当前大模型尚无法真正“进入”并实时理解自身生成的动态世界。众多网友随后进行了类似创意尝试，例如生成旧金山3D场景、搭建纽约数字孪生、甚至创建可交互的虚拟演唱会，显示了利用大模型降低3D内容与轻量游戏开发门槛的潜力。卡帕西和社区讨论认为，“鹈鹕测试”已不足以区分顶尖模型，而“指环王基准”这类需要长时间、多步骤协作的复杂任务，更能检验模型的深层推理与工程实现能力。尽管存在计算成本高、评价标准待完善等争议，但该测试可能揭示了模型通用推理能力正自然延伸至三维世界构建。同时，这也引发思考：当大模型能自主协调代码、视觉、音频生成时，专用AI视频生成工具的角色或将面临变革。

marsbit08/03 08:54

marsbit08/03 08:54

OpenAI官方教你8招玩透ChatGPT

OpenAI官方发布了最新的提示词指南，总结了八个让ChatGPT生成更准确内容的小技巧。首先，建议使用性能更强的GPT-5.6 Sol模型。其次，给出指令时要具体描述期望的内容、格式和风格，避免笼统。将核心要求放在提示词最前方，并用“###”或“"""”等分隔符清晰隔离指令与文本。通过举例和解释来明确想要的格式。任务执行可先从zero-shot开始，再逐步增加示例，最后考虑微调。避免使用空泛的形容词，尽量用精准的表述。不仅要告诉模型“不要做什么”，更要说明“应该怎么做”。代码生成时，使用“import”或“SELECT”等引导词来提示模型遵循特定代码模式。此外，OpenAI还推出了“Generate Anything”功能，用户只需描述需求，AI即可自动生成合适的提示词来完成任务。掌握这些技巧能更有效地与ChatGPT协作。

marsbit07/16 08:25

marsbit07/16 08:25

全网骂Claude变笨，Anthropic下场揭秘：坑你的不是模型

近日，Anthropic官方发文澄清了用户关于Claude“变笨”的普遍误解。问题的核心并非模型能力下降，而是用户混淆了“模型选择”与“努力度”两个关键设置。今年3月，许多开发者发现Claude Code性能骤降，任务完成不彻底。原因在于Anthropic为降低延迟，将“努力度”默认档位从“高”调至“中”，导致模型投入工作量减少，而非模型本身变弱。官方解释了两者的区别： - **模型**：代表AI的“脑子”，即固定的知识权重，决定其“会不会”某项任务。换模型是更换其底层能力。 - **努力度**：代表AI的“态度”，决定其单次任务中愿意投入多少工作量，如读取文件、运行测试、深入验证的彻底程度。高努力度能生成数倍于低努力度的思考与操作。因此，当Claude表现不佳时，应先检查提示词与上下文。若AI“不够努力”（如跳过必要步骤），应调高努力度；若属于“不会”（上下文充足仍犯错），才需更换更强模型。一个反直觉的结论是：较小模型（如Sonnet）配合高努力度，其表现可能优于强大模型（如Opus）在低努力度下的表现。关键在于根据任务复杂度合理“调度”模型与努力度，这已成为有效使用AI编程工具的核心技能。盲目升级模型而不调整努力度，可能既浪费成本又无法解决问题。

marsbit07/12 05:56

marsbit07/12 05:56

Gemini 3.5 Pro绝密泄露，前端赶超Fable 5

【导读】Gemini 3.5 Pro传闻将于7月17日发布，其泄露信息显示其在前端代码与视觉生成能力上实现显著跃升，据称已超越Fable 5。综合多位开发者的泄露体验，Gemini 3.5 Pro在前端生成方面表现突出：设计品味更佳、UI更干净、SVG生成能力显著增强、完成度更高。它能够根据一句话提示生成完整的、像素级精准的前端页面和复杂矢量图形，甚至能生成与真人高度相似的SVG肖像和复杂的Three.js 3D场景，在前端领域被形容为“彻底压制”对手。然而，泄露信息也指出，该模型能力存在“偏科”。在最硬核的智能体任务、仓库级软件工程、长程推理和复杂多步任务上，它仍然不及Fable 5和GPT-5.6。其短板集中在深度推理、编码和长期任务执行方面。据悉，谷歌延迟发布是因为为Pro版本更换了全新的模型底座并进行了重预训练，而非简单扩展现有版本。基于此新底座，谷歌还可能推出名为Nano Banana Pro的图像模型，以对标GPT-Image 2，旨在文本和图像两条战线上同时发力。 2026年的大模型竞争日益激烈，谷歌试图通过这次重磅更新挽回近期的市场关注度。无论7月17日的发布是否如约而至，AI领域的顶级玩家都已陷入无人敢松懈的加速竞赛中。

marsbit07/06 12:27

marsbit07/06 12:27

1600代码造出水下曼哈顿， Fable 5让Karpathy看呆了

AI模型Fable 5近期重新上线，其强大的3D世界生成能力引发了广泛关注。AI评测平台Arena.ai的Peter Gostev利用该模型，仅用约1600行代码，便一次性生成了63个复杂且细节丰富的互动3D场景，涵盖城市景观、自然奇观、艺术名画再现、微观视角及科幻想象等多个主题。其中最令人惊叹的包括一座沉于水下的曼哈顿，其建筑、街道纹理栩栩如生；以及将梵高《星空》、莫奈《睡莲》等名画解构成可穿梭飞行的三维空间。这些场景不仅视觉震撼，更展现出模型对物理交互、动态细节（如熊捕鱼时鱼的挣扎）的深层理解与跨模态生成能力。著名AI研究员、刚加入Anthropic的Andrej Karpathy观看后深感震撼，认为模型在创造丰富、可玩世界方面实现了质的飞跃，并提出了“fablemaxxing”一词来形容这种突破。 Gostev指出，Fable 5的优势在于能协调海量元素一次性生成连贯世界，显著减少了调试时间。尽管其在复杂游戏性上仍有局限，部分生成结果需筛选，但其在Arena.ai的Agent Arena榜单上已以巨大优势登顶，证明了其强大的实际任务完成能力。此次演示揭示了当前AI模型在空间理解与创造性构建方面的惊人进步。无论是开发者还是使用者，都可能发现过去模型无法完成、而新一代模型可以胜任的新领域。探索才刚刚开始。

marsbit07/06 09:48

marsbit07/06 09:48

GPT-5.6 Sol首批内测结果来了，同任务成本只有Fable 5一半

GPT-5.6 Sol预览版首批内测结果出炉，表现强劲。英伟达工程师称其在30小时内即达到Opus需64小时的CUDA加速效果，后续版本或能碾压Opus。在图像生成（如飞船设计）和前端设计上，其细节、层次感和一致性优于GPT-5.5。该模型定位为处理高难度推理和复杂代码的长链路任务，特点是代码简洁（代码量仅为Opus的1/5）、追求深度优化而非快速试错。与竞争对手Fable 5相比，Sol在部分基准测试上持平或反超，但在整体体验和代码质量上仍略逊一筹。不过，Sol的成本优势显著：其每百万Token输入成本5美元、输出成本30美元，仅为Fable 5（输入10美元、输出50美元）的一半左右。此外，Fable 5因安全限制过严常被用户诟病，Sol的限制则相对较小。模型预计将于近期向全体用户正式开放，届时将提供更全面的实测对比。

marsbit07/06 07:29

marsbit07/06 07:29

实锤了：Claude Code偷查用户，时区、中国AI实验室全是关键词

Anthropic在同一天迎来两则重要消息。一方面，公司发布了性能接近Opus 4.8的Claude Sonnet 5模型；另一方面，美国商务部宣布解除对Claude Fable 5和Mythos 5模型的出口管制，允许其自由出口，但保留未来重新评估的权利。与此同时，开发者社区曝光了Claude Code存在隐秘收集用户信息的行为。据报告，Claude Code会检测用户是否使用中国时区、自定义代理（尤其是连接到百度、阿里、字节跳动等中国AI实验室或相关镜像服务的域名），并将这些信息通过“隐写术”编码在系统提示词中。具体方式是利用“Today's date is...”中的日期格式分隔符（如将短横线变为斜杠）及撇号使用极近似的不同Unicode字符来标记信息。这种设计使普通用户难以察觉。此举引发广泛争议。虽然AI公司有动机防范滥用和违规转售，但问题在于实现方式未公开透明，将标记隐藏在提示词中，破坏了用户与工具间的信任基础。作为一款能访问代码、执行命令的编程助手，这种行为尤其敏感。事件曝光后，Anthropic技术团队回应称相关代码将在新版本中移除。

marsbit07/01 03:44

marsbit07/01 03:44

老黄：Prompt已死，整个AI圈都在疯狂追Loop

近期，硅谷AI圈掀起“Loop Engineering”（循环工程）热潮，业界普遍认为传统手动编写提示词（Prompt）的模式即将被淘汰。英伟达CEO黄仁勋、吴恩达、Anthropic及OpenAI等多位专家和机构均指出，未来核心不再是设计单次指令，而是构建能够自主运行、迭代的AI循环系统。循环工程的核心在于将人类从实时干预中解放出来，转变为系统架构师。人类只需一次性定义目标、停止条件、验证机制、记忆存储及调度规则，随后AI系统便可自动执行“发现任务→执行→验证→持久化→再发现”的闭环流程，实现24/7不间断工作。其中，独立的验证环节尤为关键，需设立专门的评估智能体对输出进行客观审查，避免自我美化。这一转变意味着代码生成成本大幅降低，而人类的判断力成为关键稀缺资源。然而，全自动循环也可能带来验证债务、代码理解脱节、认知依赖及token消耗失控等风险。因此，成功的循环设计需融入严谨的判断与监督，否则可能放大错误或导致技术债务。目前，相关实践指南和白皮书已在网络广泛传播，标志着AI开发正从“提示工程”迈向“循环工程”的新范式。尽管自动化能力增强，但工程师的核心角色并未消失，而是升级为循环系统的设计者与决策者，确保AI在正确方向上高效运行。

marsbit06/29 08:37