服务器技术专家，曾就职于阿里云 ，有赞，外企，在线教育等； 👑 AI coding - 职业工程师 💻 只分享硬核AI编程工具，技巧等
中国
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A 社把 moshi 作者的 Claude 账号给封了，他是美国永久居民，只是在中国创业。
A 社乘他续费完毕，而且是 team plan， 一窝端，不退钱，空手套白狼。
这是抢劫吧！
running a US company
being a US permanent resident
using claude only for personal + business work
temporarily staying in China
took my annual renewal for the team plan
2 days later: account is banned
@claudeai, can you at least explain what happened?
and if being physically in China is a hard restriction, then just refund the unused subscription and maybe don’t ban accounts right after taking their annual renewal
用 Opus 5.5 做视频，和做图片一样，先定风格很重要：手绘、3D……选哪种，出来的感觉完全不同。
推荐做知识类视频的推友们，可以看看这个有 5.2k Star 的开源项目：lemo-Opuscar。
最近又新增了 8 种视频风格，我最喜欢「体育战术板」那款，光看风格就很有拆解战术、讲清思路的感觉。
知识博主的选题库要攒，视频风格库也必须攒一个！
github.com/lemomo-ai/lemo-op…
我靠，不用买语音输入法了，直接把 ChatGPT 的听写功能反代出来就行了！
这位作者很聪明，他把 ChatGPT app 输入框里的听写功能做成了 Mac 语音输入法 GPTVoice app，菜单栏小图标 + 快捷键触发，可以在任意地方使用。
我实测很好用，识别快还不额外花钱，开源免费！
github.com/entropyconquers/g…
openAI 最近的模型真的很差，再加上tibo 每天胡搞，大家很不满意，山姆奥特曼也不知道躲哪里去了。
今天他终于出来接受mattew 的采访了，强烈推荐看看他最近的所思所想！
他从 OpenAI 上周公布的数学证明与科学发现切入，谈 AI 辅助科研1–2 年内有望出现重大疾病候选疗法、AI 的形态与硬件、以及他最担心的两条失控路径—失控事故和权力过度集中。
My interview with Sam Altman (@sama):
0:00 Intro
0:52 When Will AI Discover New Treatments?
3:31 Why AI Hasn’t Killed Coding Jobs
11:47 Personal AI Assistants
15:39 Why Are We Busier Than Ever?
20:10 Why the AI Consciousness Debate Worries Sam
26:09 ChatGPT Is Too Agreeable
30:03 OpenAI’s Bet on Chips and Cheaper Compute
34:20 Why AI Needs a New Kind of Computer
37:41 Sam on Pressure: “Pick the Big Thing”
42:18 Why “AI Will Cure Cancer” Isn’t Enough
PHP 这波高危漏洞刷屏了。我问 DeepSeek：从技术层面，我能从中学到什么？
它读完我给的漏洞详情链接，建议我装一个旧版本 PHP，搭个受控环境，拿开源的 POC 亲手把漏洞复现一遍。
也就是充分利用这个机会入门web漏洞挖掘和安全。
这两天，Kimi 的 17 岁天才少年陈光宇火了。
我想起另一个让我印象很深的年轻人：Gabriel。高中辍学，借助早期的 ChatGPT 自学，后来加入了 OpenAI 的 Sora 团队。
我一直在想：同样用着 AI，为什么很多人（包括我）还在应用层寻找机会，这些年轻人却已经深入模型底层，参与创造 AI 了？
推荐看看宝哥整理的这篇文章。其中最值得琢磨的，是 Gabriel 的异于学校教学的自上而下学习方法：
1. 他并没有遵循传统机器学习路径，先学微积分，线性代数等数学课程，啃完这些大部头可能需要 6 年时间
2. Gabriel直接从具体项目入手。遇到不会的，就问 ChatGPT、让它生成代码；代码报错了，就逐个解决，再顺着问题追问背后的原理。
3. 项目 → 问题 → 反馈 → 理解。每解决一个问题，就往底层多走一步。
当然，一套方法解释不了天才的全部。但比起感叹他们有多聪明，我更想学会他们是怎么学的。
Gabriel 当时用的，还是几年前的 ChatGPT。今天我们手里的 AI 已经强了太多，值得问问自己：除了让它帮我完成任务，我有没有用它去学会原本不会的东西？
如果你也在思考下一代该怎么学，这篇文章同样值得一读。也许可以从一件小事开始：支持孩子做一个他真正想做的项目，陪他把问题一个个解决。
