Hugging Face 发布 MiniMax H3，消费级 GPU 即可运行

MiniMax H3 由 Hugging Face 发布，参数规模为 33B，支持文本/图像/参考生成视频，输出均带音频。模型权重与应用已提供，可在消费级 GPU 上通过 diffusers 和 ComfyUI 运行，降低了视频生成模型的上手门槛。 — 来源：1
Aravind Srinivas 分析称，DeepSeek API 价格低廉的核心原因是模型尺寸远小于同级竞品：比 Opus 小约 10 倍、比 Sonnet 小约 5 倍。模型算力需求低，单芯片即可多路服务，同等算力可处理约 40 倍流量，因此仍能维持盈利。 — 来源：1
Ethan Mollick 在着色器测试中评估多款模型：Qwen 3.8 Max 表现扎实，但在他看来尚未达到 Kimi K3 的水平；Kimi K3 是非常好的模型、开源权重出色，但还没有达到 Sol Max 或 Fable 的级别。 — 来源：1
Runway 宣布注册新 Max 计划后，可在 Seedance 2.5 发布时获得 7 天无限使用，该功能即将上线。 — 来源：1
Yann LeCun 转发技术观点称，推理阶段使用优化是能量模型和目标驱动 AI 架构的基础概念；推断连续变量时适合采用基于梯度的优化，世界模型系统是典型应用。 — 来源：1

Greg Brockman 展示了两个 Codex 应用案例：一个是将客户反馈转化为产品路线图的 Codex skill，另一个是 Codex 自动运行广告并在支付前请求许可的业务运营流程。这显示出 Codex 正在从代码生成扩展到产品决策和运营执行。 — 来源：1 2
swyx 在开发 Forge 时发现，可以在 OpenAI Codex 里通过 @ 线程并排队，让项目在平台功能阻塞时先继续推进。他认为更理想的是多智能体 harness 自动协调平台与项目工作，但这种需求只对真正做平台的人常见。 — 来源：1
NVIDIA AI 介绍 Hermes Agent 在 NeMo Relay 及多项策略辅助下效率大幅提升，尤其适合小型、弱或本地模型。改进覆盖工具执行时间、内存、任务步数、schema 和 token 效率，相关优化已全部上线。 — 来源：1
Ben Tossell 对 AI 模型回答中的空洞套话表达不满，并提问如何阻止 AI 代理说这类废话。Hamel Husain 则认为许多 LLM 的表达风格很糟糕，因此给自己的写作技能新增了“deslopify”命令，让智能体生成更好的回应，虽不完美但有所改善。 — 来源：1 2

swyx 给 Opus 5 输入《指环王》第一段和约百万 token 预算，模型花了近两小时写出 5500 行程序化渲染故事的代码，效果粗糙但能运行。他认为这类例子说明 LLM 能创建普通人不会愿意手动做的超定制世界，未来可能按需生成类似“临时 GTA”的体验。但该场景也暴露短板：模型无法高效原生观看视频或在游戏中操作，只能靠截图慢慢检查，多模态和游戏内感知能力仍明显不足。 — 来源：1
NVIDIA AI 转发称，AI 跑酷模拟仅观看 30 秒视频 就学会了专业跑酷。这展示了模型从极短视觉样本中提取动作策略的潜力。 — 来源：1
swyx 提出，机器生成代码意味着软件如果是开源的，就可以被机器个性化定制；相比之下，闭源工具（如 Claude Code）对用户的吸引力会下降。这一判断会影响开发者对开源与闭源 AI 工具的选择。 — 来源：1

Yann LeCun 转发观点称，不应因 AI 网络攻击而放缓 AI 发展，反而要加速。通过强制的痕迹共享和事件披露、保持 AI 网络攻击非法并加重处罚、用 AI 尤其开放模型增强防御能力，他认为 AI 将让网络更安全。 — 来源：1
LeCun 还转发了一条讽刺对比：中国 AI 公司媒体强调 AI 会带来奇妙好处、把宝贵时间还给生活；美国 AI 公司媒体则渲染 AI 抢工作、吃掉孩子、正在失控接管一切。这反映了两地 AI 公众叙事的明显差异。 — 来源：1
Ethan Mollick 批评科技新闻几乎只关注人际关系、权斗、政治和交易，失去对技术本身未来可能性的惊叹。 — 来源：1
Ethan Mollick 认为，数学未解问题受关注较多，但许多领域同样存在重要且可通过实证方法解决的未解问题；若 AI 足够强大，解决这些问题的社会价值会很大。他以创业研究为例，列出成功成因、高增长可否预测、如何选择想法与人/行动/情境、如何用最小干预激活创业生态等开放问题。 — 来源：1

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