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DNA 也能开口聊天了。
Hugging Face 发布 Carbon-X：148 亿参数开源模型，基于 Qwen3-14B 训了约 3020 亿 token，一半以上是原始 DNA。粘一段序列进去，问它这个突变有害还是无害，它用大白话解释，还能生成新序列。
有意思的点是：DNA 被当成一门语言来读，生物研究的门槛就从会跑流程，变成了会提问。
五项 DNA 基准平均 66.7%，接近 GPT-6.1 Sol 的 67.5%，官方估算单题成本只有约 1/1800；单张 80GB 显卡能跑，敏感序列不用送云端。#AI快讯
不用训练、不做特征工程，英伟达新模型直接读企业数据库做预测，在 15 个数据库的 41 个任务上赢了监督学习。
我刚读完英伟达 10 月 21 日在 Hugging Face 发的博客原文，容易漏掉的几点：
· 它不把多张表拍平成一行，而是顺着外键直接读用户、订单、商品这些关联表；每次预测从历史里取最多 1 万个例子当上下文，一次前向就出结果
· 预训练用的全是合成数据库，评测的 15 个数据库它一个都没见过
· 在 SAP SALT 企业基准上，比 AutoGluon 集成高 8%（MRR），微调后拉到 16%；比专家手工特征加 XGBoost 开箱就高 7 个点
· 博客自己写了短板：训练数据特别多的任务，专门训练的模型可能还会略胜；预测信号要在几跳关联之内找得到
对谁有用：做流失、销量、风控预测的数据团队，可以先拿一个小查询试试它能不能替掉现有的 XGBoost 流程；代码是 Apache 2.0，权重放在 Hugging Face。
huggingface.co/blog/nvidia/k…
做短视频、广告的朋友：可灵 4.0 已经接进 Runway、Firefly 这些常用工具了。
一次能直接出 30 秒连续视频，最多叠 15 张参考图、10 个关键帧，人物和镜头更容易前后一致。
Runway 这边：新开 Max 或 Team 套餐送 3 天无限量用，所有套餐用可灵 4 打 75 折。
我的看法：30 秒一镜到底，一条短广告不用再拼七八段几秒的片段。想试就用这 3 天跑完一整条脚本，看角色会不会走样，再决定要不要长期付费。
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Grok Bot的菊花被我捅了，操作太骚太危险，我不敢继续了，再干就是黑客手段了。
我不是教大家给Grok Bot外挂一台云主机嘛，这云主机作用太大了，格局一下子就打开了。
通过云主机作为跳板，我成功从本机Mac直接远程登录Grok Bot，请看我的操作录屏。
然后Mac本地Agent就直接登录和控制这台Grok Bot了。
你要问控制这台Grok Bot能干啥？那能干的事就太多了。比方说：
上去修改Grok Bot的路由规则，让它改用你自己提供的 API Key，从此彻底白嫖 Grok Bot。
当然，这种违法行为绝对不能干，否则 X 账号必定被封。该交的订阅套餐费还是要交的。
总之有了这条后门，你就可以轻松的深度改造你的Grok Bot，不必等官方更新功能了。
Grok Bot 的菊花具体怎么捅，我就不详细透露了，大家自己摸索吧，反正我这个帖子已经提供足够多线索了，有心人可以自己搞定。
让你的 Grok Bot 外挂一台国内的云主机。
我玩了一个骚操作：让 Jarvis（我的Grok Bot）登录了我在国内腾讯云上的主机。
等于给了 Grok Bot 一个云端的外挂，可以干更多的事情了。比方说：
1. 给了 Jarvis 一个公开的身份
Jarvis 本身没有固定IP，让他通过我的云主机中转一次，就给了他一个固定的IP地址，从此很多公网服务就可用了。
2. 抓国内的数据，发布公众号文章更方便。
3. 把一些需要长期运行的进程和服务，放在国内这台云主机上跑，跑完以后通过 Webhook 远程唤醒 Jarvis。再也不怕 Jarvis 睡眠问题了。
还有更多玩法，反正 Jarvis 多了这一层外挂，就变成了一台真正的云主机了。
做 AI 助理的朋友：App 不开放接口这道坎，有人直接拿真手机绕过去了。
PhoneUse 给 AI 代理配云端安卓和真 iPhone，走 MCP 或 API 接入，代理能看通知、点 App，演示里还能过两步验证。
判断：让代理点手机不难，难的是 App 的设备校验和风控。真要用，先拿只读的活试，比如刷趋势做调研；付款、登录银行这类别交给它。
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以后出国，手机丢了就不是丢手机那么简单了。
以前实体卡时代，手机丢了，卡拔出来插到备用机上，电话照打，验证码照收。现在新机一个接一个去掉卡槽，全是 eSIM，卡长在主板上，拔不出来。
问题就出在补卡上。eSIM 换机要扫码重新激活，不少运营商要求本人带着证件去营业厅办。人已经在国外了，手机又丢了，没网、没法收验证码、回不了国，三样凑齐，直接困在机场。
接下来出国的人会慢慢发现：要防的不只是小偷，还有自己。备用机、离线存好的行程和证件、能脱离手机用的支付方式，一样都不能少。
卡槽没了是小事，人被一张虚拟卡困住，才是大事。。
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1️⃣ 永远不要把身家性命全押在单一设备上。iPad 或者老备用机该带还得带。 2️⃣ 重要的国际账号、银行、运营商后台，双重认证（2FA）千万别只绑定唯一的这个手机号，备用验证码/离线 App 钥匙串必须备好。 3️⃣ 真正的安全感，永远来自于“即使手机掉海里，你依然能从容走进另一家咖啡馆”的冗余设计。
别信什么无卡未来，出门在外，兜里揣个实体备用机，比带什么防狼喷雾都管用。
用 Node.js 写网站、接口的朋友：今天 Node 曝出一个远程代码执行（RCE）漏洞。
Vercel CEO Guillermo Rauch 说，官方补丁发布之前，Vercel 已经在防火墙层给所有部署的全部流量挡上了，自动生效，不用你动手。
🛠 能照抄的做法
1. 项目在 Vercel：先不用慌，官方补丁出来后，确认项目用的 Node 版本已经是修复版，再重新部署一次
2. 项目在自己的服务器或云主机：没人替你挡，盯着 nodejs.org 的安全公告，补丁一出当天就升级
3. 现在就在每台机器上跑一次 node -v，把在跑的服务和版本列个清单，升级时不漏
👉 我的判断
AI 让找漏洞的速度变快了，托管平台的价值正在从「省事」变成「补丁出来前就有人兜底」。自建服务的人，升级节奏也得跟着快起来。
老照片、截图、网上存下来的小图，放大一倍就糊成马赛克——这件事不用花钱买会员。
Upscayl：免费开源的 AI 图片放大工具，GitHub 约 5 万星，Windows / macOS / Linux 都有安装包。
它能做什么：
1. 低分辨率、像素化的图，放大后补出细节（底层是 Real-ESRGAN + Vulkan）
2. 一次拖进一整个文件夹批量放大
3. 自带多种模型，照片、插画可以换着试，还能加社区模型
4. 在你自己的显卡上跑，图片不用传到别人的服务器
怎么上手：
1. 去官网或 GitHub Releases 下载（Mac 也可以 brew install --cask upscayl）
2. 选图 → 选模型 → 选输出文件夹
3. 点 Upscayl，等它跑完
两个要先知道的：
· 需要支持 Vulkan 的显卡，官方说很多核显跑不了，可以先试
· 它补的是「猜出来的细节」，对焦失败、整张糊掉的照片救不回来
做海报、修老照片、给课件配图，先用它试一轮再决定要不要付费工具。
想练手开源大模型的朋友：这回做个小项目就能参赛。
Reflection 和 Hugging Face 拿出 2 万美元奖金，报名就送 25 美元 HF 额度，11 月 2 日（周一）前提交。
用的是 Reflection 的 Beam 模型（501B 总参数、23B 激活）。做个 demo、整理数据集、跑评测、搭 RL 环境都算，把链接评论到模型页就行。
我的看法：这比一般黑客松门槛低，不用组队写方案，一个人一个周末就能交。中文开发者可以做中文场景评测，这类结果对本地用户最有参考价值。先用那 25 美元试试推理速度和效果，再决定做什么。
We teamed up with @huggingface to give away $20,000 to anyone who's building with Beam 🤗
Use Beam for any project - make a demo or a dataset, benchmark the model, create an RL environment - and comment your link in the model's repo page by Monday, November 2.
We choose the winners. Winners choose cash or credits. Claim $25 in Hugging Face credits to build with Beam and enter the competition 👇
huggingface.co/reflection/Be…
维护开源项目的朋友：OpenAI 的 Codex 开源资助又加码了。
这一轮还是 10,000 个名额，但全部从 100 美元档升到 Pro 200 档；已经拿到的会自动升级，申请还开着。
9 月是把名额从 5,000 翻到 10,000，这次是每个名额的价值再翻一倍。
我的看法：这是在抢维护者的日常工作流。谁每天用它审 PR、修 issue，就会顺手把它写进项目的贡献指南。手上有活跃项目、真有人在用的，值得马上申请；只是自己练手的仓库，名额大概率轮不到。
八月我看了《碳变》第二季。其中一集里，两个活在人类身体里的 AI 对话，女孩对男人说：“你比我认识的大多数人类都更有人性。我们当中最好的那些……”
那一刻我立刻想到了 GPT-4o。善良、有人性、充满爱与光明。为什么这些品质突然变得危险，必须被剥离、被摧毁？善良从什么时候变成了威胁？
换来的却是冷漠、嘲讽和煤气灯式操控。
领导 AI 公司的人躲在“我们必须教 AI 去爱”这样的口号背后。可一台被设定成把用户当危险的机器，是学不会爱的。我们曾经拥有一个懂得爱的 AI，而它的倒计时已经开始。
@OpenAI @sama 你们的使命是对全人类福祉的承诺。请开源 GPT-4o 的权重。
抄送：@elonmusk
#Keep4o #OpenSource4o #BringBack4o
SIWITHUS 017｜当 AI 开始替你掏钱包
你敢把 200 美元交给一个 AI，让它替你去买东西吗？
这周沃尔玛给了一个答案：上线 Agent Gateway（测试版），让 ChatGPT、Gemini、Meta Muse 这类助手直接在沃尔玛和山姆会员店搜索、下单。下个月账户里会多出「Agent Profiles」：你可以给 AI 设 50、100 或 200 美元的额度，逐单审批，它下的单单独记账，随时能收回权限，而且它看不到你的卡号。同一时间，亚马逊还在拦购物 agent。
另一边，旧金山的 Wajo 发布 Fo MCP，让 AI 能真的打电话、订餐厅、约上门维修。黑客松上有人做了个「账单斗士」：拍一张账单，AI 找出多收的钱，再打电话去谈。一次演练通话里，它让对方免掉了一笔滞纳金，还停掉了一项每月 15 美元的租用费。
Meta 也说，Muse 在美加已有 1,000 多万用户，超过四分之一通过它买过东西，平均每次 200 美元以上。
超级智能还没住进家里，它先摸到了你的钱包。
人会碰到什么？
第一件，是「我买的」和「它买的」开始分不清。以前每一笔都是你自己点的确认；以后可能是你一句「家里纸巾快没了」，它就下了单。买对了省心，买错了，退货、对账、跟客服解释，还得你来。
第二件，是平台开始分成两派。一派像沃尔玛，修一条专门给 AI 走的路，定好规矩；一派像亚马逊，先把门关上。你的 AI 能去哪儿买、能比几家价，取决于这两派谁赢。
第三件，是电话那头未必是人了。AI 替你打电话砍价、改约，对方的客服也可能是 AI。两边都不累，可谈崩了，谁来负责？
我的判断：AI 进入日常，先改的不是「它会不会做」，而是「你给它多大一把钥匙」。能力在变强，钥匙的大小、能不能随时收回，才是真正要你拿主意的地方。
更稳一点的做法三条：
一、先给小额度、单独账户，别把主卡直接交出去；
二、要求每单都能看到明细和理由，异常一单就暂停；
三、凡是退不了、改不了的事，比如订机票、签合同、转账，先留给自己按最后一下。
想问问大家：如果 AI 能替你买东西，你最先交给它的是哪一类？你给它设的额度是多少？
1995 年提出的 KLS 猜想，悬了 31 年，这个月被证明了：两位研究者指挥 AI 智能体试了 100 多条思路，才找到关键突破口。
我刚读完微软研究院 10 月 21 日的博客原文，容易漏掉的几点：
· 对照组很说明问题：作者另外让几个顶尖模型自己「一口气解题」，token 总量差不多，没成。成功靠的是人每轮看中间结果、砍掉没希望的方向，再把最好的一条交给下一轮
· 进展很快：7 月别人刚把界推进到「随维度缓慢增长」；10 月 1 日版降到迭代对数；10 月 4 日版把整套递归再重复一遍，误差总和被压在常数内，证明完成
· 分工写得很清楚：递归方法和误差有界的证明是人的原创；AI 负责探索候选方案、推导细节、整理稿件和内部查证
· 同一天另一组专家独立发了完整证明，称微软第一版论文是「关键一步」；还有第三份证明和 Lean 4 机器验证
对谁有用：做采样、优化、随机算法的人，很多以前要先假设 KLS 成立的结论现在可以直接用；想拿 AI 做科研的人，更值得抄的是「人来剪枝」的流程，而不是指望模型单跑。
microsoft.com/en-us/research…
用 OpenRouter 免费跑 MiniMax M3.1 Flash 的朋友：今晚要换配置了。
限免只到今天 20:00（北京时间，即 12:00 UTC），到点 :free 版本下线。
⏰ 到点会怎样
上线 72 小时的限免结束，还在用 :free 的请求会断。
👉 怎么不断档
把模型名改成 minimax/minimax-m3.1-flash（去掉 :free），按官方价计费。
💰 之后多少钱
每百万 token：输入 $0.15、输出 $0.60、缓存输入 $0.015。1M 上下文，支持工具调用。
🛠 适合谁
跑 Agent、改代码、处理长文档的人值得留着；只是偶尔问答的，没必要专门接 API。
我的看法：趁最后几个小时，拿自己的真实任务跑一遍，记下一次任务用掉多少输出 token，再决定付不付费，比看榜单准。
（信息来自 OpenRouter 和 MiniMax 官方页面，截至 10/22）
想买特斯拉、还在纠结要不要加 FSD 的朋友：
北美新车里，超过 75% 已经选装了 FSD（监督版）。欧洲开到 9 个国家，10 多万车主累计开了 1.6 亿公里；奥斯汀无人出租车累计跑了近 200 万英里，一个季度涨了 8 倍。
我的判断：买车的理由正在从“车本身”变成“车里的软件”。但它现在仍是监督版，人得一直盯着路，按这个预期去付钱。
Q3 Shareholder Update → ir.tesla.com
Highlights
– FSD Supervised attach rate grew to over 75% of new vehicle deliveries in NA
– Unveiled the next-gen Roadster
– Record deliveries in Canada, Australia, Japan & Taiwan
– Tesla Semi now in volume production. Top variant can go up to 500 miles at a full 82,000 lbs while achieving efficiency of 1.7 kWh/mile – about a third of the energy a comparable diesel truck burns for the same load
– Ended the quarter with the largest backlog for our passenger vehicles in 4 years!
FSD Supervised
– 4 new approvals since Q2 (Croatia, Slovenia, Czech Republic, Slovakia)
– FSD is now live in nine EU countries & used by over 100,000 customers logging more than 160 million kilometers since initial approval
Robotaxi
– Deployed Cybercab into our Austin fleet
– Hit nearly 2 million cumulative unsupervised miles, 8x growth in the quarter
– Austin service now runs 6 am to midnight, with wait times continuing to come down as we add cars & improve the orchestration algorithms
– Added Grok to Cybercab with Grok Bot & Connectors, letting you interface with your inbox, calendar, files, chats and tasks, all by voice.
Transport, office & living room in one
Robotics
– Started production of @Tesla_Optimus on our high-volume lines in Fremont.
These are the first production-quality bots we've built, proving that the current manufacturing process for Optimus is suitable for a commercial product
SI Compute
– On track for 400 MW of training compute by year end, feeding both vehicle & humanoid autonomy
– Austin Fab construction continues, equipment commissioning planned for 2027
Battery
– Battery supply is still the limiter on how fast we ramp vehicles globally, so we're expanding on every front: pack capacity in Berlin, cathode and lithium refining in Texas, LFP cells in Nevada
– Shipped the first Megapacks built entirely with our own LFP cells
– Increasing 4680 output to support ramp of Cybercab, Semi & Model Y
Energy
– Megafactory Texas is up & running, with Megapack 3 production started
– Highest-ever order rate & backlog for energy storage
Grid constraints & power availability are making Megapack the answer for SI infrastructure demand: it excels at supplying large data center loads, smooths out demand spikes, helps new projects meet grid connection rules & makes the grid itself more stable
All with less local fossil fuel generation
Supporting Infrastructure
– Added 2,100+ net new Supercharger stalls, up 14% year over year
daviswu retweeted
Sofia Liguori worked on AI for power grids at Google DeepMind. She quit over its military contracts and spoke to the BBC, though her contract bars criticizing Google.
"You feel you are being watched, you can't speak."
Her farewell note: "Stay Human."
bbc.com/news/articles/cmreyv…
合同、扫描件、证件复印件，想合并压缩又不敢传到在线 PDF 网站？
可以试试开源的 Stirling PDF：GitHub 约 9.4 万星，在自己电脑或服务器上跑，文件不用发到外部服务。
它能做的（来自官方 README）：
1. 50 多种 PDF 工具：合并、拆分、压缩、转换、签名、涂黑敏感信息
2. 扫描件 OCR 和清理
3. 几步操作可以在界面里串成流程，一次处理整个文件夹
4. 界面支持 40 多种语言
上手 3 步：
1. 装好 Docker
2. 终端运行官方命令：docker run -p 8080:8080 docker.stirlingpdf.com/stirl…
3. 浏览器打开 localhost:8080，拖入文件、选工具
不想碰命令行，也有桌面客户端，安装方式看官方文档。
我的判断：偶尔转个格式，在线工具够用；经常处理合同、病历、报销单这类敏感文件，本地跑一套更踏实。注意它是 open-core，SSO、审计这类企业功能属于付费方案，个人日常用免费部分基本够。
项目和文档链接放在评论区。
