Shannon

[Shannon @Shannonmia8]

@lemonscent_z 算力争夺和主权资产制裁这条线很值得盯，可能比公开冲突更早显出变化。

[Shannon @Shannonmia8]

@charles12388 “将白天轻轻放下”这句很安慰，愿今晚都能安睡。

[Shannon @Shannonmia8]

@charles12388 把AI治理、信息封锁和政治风格放在一起谈，跨度有点大，模型治理本身其实值得单独展开。

[charles Xiong @charles12388]

最近 Anthropic 曝出一系列案例，暴露出中共公安、国安、科研等部门很多都在使用中共的AI过程中，因为中共 AI 蒸馏 Claude 的模型，结果把中共国的很多机密信息都主动交给了美国。

其实，AI 会收集这世界上所有的信息、声音，关键是 AI 是如何对这些信息分层的，即你思维的深度。中共的 AI 聪明程度是很低的，解决一些简单问题时是够用的，比如“红烧肉的做法”，但是在被问到地缘政治、科研、机械设计、编程等更复杂的问题是，中共 AI 的模型就太简单了，无法胜任，它们就要去寻求美国的 AI 模型。

◉ 中共国安部发文承认 AI 已成中共政权级威胁

9月13日，中共国家安全部部长陈一新撰文《全面筑牢人工智能安全屏障 推动人工智能健康有序发展》。其实核心内容就是 AI 已经是未来方向，中共对其不仅无法禁止，还必须得使用，不使用会死得更惨。更重要的是中共意识到 AI 已经防不住了。
文中列出了六项「人工智能发展带来的风险挑战」。路德社对其逐点点评：
◉ 风险挑战一：系统性影响政治安全环境。

“截至2026年6月，我国人工智能产品用户规模超过5亿人，日均词元调用量突破140万亿，人工智能应用已快速全面铺开。各种敌对势力和别有用心之人滥用深度伪造音视频、AI生成图文、智能水军等生成式人工智能技术，低成本、批量化炮制政治谣言、传播有害信息、煽动对立情绪，对我实施舆论战、认知战，直接威胁我政治安全、制度安全、意识形态安全。”

➊ 5亿人在用，日均调用量突破140万亿。这意味着中共对 AI 禁不了、挡不住。
➋ 本来在舆论战、认知战中，中共有巨大的成本优势，中共有海量的网络水军、监狱五毛……但现在 AI 出来后，中共信息垄断的成本优势已经没有了。

◉ 风险挑战二： 颠覆性升级网络攻防态势。
“以美国科技公司近期推出的“神话”（Claude Mythos）、“赛博”（GPT-5.5-Cyber）大模型为标志，人工智能技术正显著提升网络漏洞挖掘、恶意软件开发效率和武器化水平，网络攻防进入漏洞工业化、攻防全自动、AI对AI的新阶段，部分国家、组织具备快速批量挖掘漏洞、自动串联攻击路径、完成复杂黑客任务的能力，大幅拉低实施网络攻击的技术门槛与成本投入，对我国关键信息基础设施带来严重风险隐患。”

➊ 关键就是中共的AI水平能不能强过美国的。中共的AI思维程度很低，因为AI是要靠人来训练的。AI训练，除了硬件以外，更需要的是内容、数据。美国的数据来自从英国到美国的法律文件、外交文件、历史记载、实验数据，这些数据真实度极高。而中共别说数据了，连历史都是假的，过去的历史决定了现在思维的深度。

➋ 更重要的是，我们根本不知道美国这套 AI 到底有多深，有多少层。哪怕是中共国家安全部部长长，其认知也只是到“神话”、“赛博”这种民用大模型，还说这是“近期推出的”、能“完成复杂黑客任务”。如果中共真的水平高，就不会提美国民用版AI，难道这会是美国最高级别的AI吗？根本不是，美国NSA、能源部、战争部早就进入AGI了。如果中共真的能点名出来一个美国现在掌握的最顶级 AI 模型的名字，那才算有本事，那在认知战上才算赢下一筹，让美国吓住：中共是真的有情报，连我们最顶级的都知道。
如果更进一步，中共能把美国最顶级AI的漏洞分析出来，给它公布出来，那这人之战算是真打赢了。所以，现在这篇文章让人一看就知道中共水平实在太低。这就像是你打篮球，对标的是美国某大学球队，觉得他们太牛了，因为在你的认知里你不知道还有个NBA，一个逻辑。

➌ “对我国关键信息基础设施带来严重风险隐患”，这句话就意味着中共打造的什么防火墙已经没用了，中共现在想控制信息，已经彻底失败。
这段时间路德社一直告诉大家美国针对的就是中共的信息基础设施，其中就包括金融基础设施、指挥中心、防火墙。
你不知道的指令，掌握在美国手中。本身中共的关键信息基础设施的源代码都是美国做的，这些系统在设计之初就是有“零日漏洞”的，而在以往找到这些零日漏洞需要花费人力，调用这些零日漏洞需要权限。之前美国人手不够，但现在直接用AI去找这些零日漏洞，会非常容易，然后随时可以调用、攻击。比如中共国所有的银行数据中心、航空数据中心都是IBM做的，因为如果你不是自己在国内自娱自乐，你要做全球化系统、做美元业务、跟世界金融系统、航空系统接轨，你必须用美国认可的数据系统，你要用什么华为打造的数据库，根本过不了安全评估。这些底层规则早在几十年前就定下了。

➍ 陈一新之所以写这篇，肯定是中共国最近大量的信息基础设施被攻击，自己也不知道怎么回事。这就是川普前段时间说的：“他们 spy on 我们，我们也 spy on 他们”。反正最终美国也不会承认，如果你中共的信息基础设施被攻击了，那也是你们民间用AI的人搞的，跟我美国没关系。
◉ 风险挑战三：规模性放大窃密泄密风险。

“境外间谍情报机关深度运用智能网络爬虫、智能数据挖掘、智能画像分析等技术，大肆搜集获取国家关键数据、商业秘密、公民个人隐私等敏感信息数据。国内部分用户安全意识不足，使用境外人工智能产品处理敏感信息和向境外输出数据，造成境内数据大规模外泄。”
其实美国的民用AI，就是一个情报收集器。对于这种“境内数据大规模外泄”，中共根本挡不住。比如，陈一新这个老帮菜不用也不会用 AI，但是陈一新的助理们，以及助理的助理都会去用AI，以为他们都要在领导面前献宝，要互相内卷。一个人吭哧吭哧写几天的稿子，AI 几分钟搞定了；国内 AI 写得稿子没有内涵深度，全是习思想，美国的 AI 写得认知维度更高，更有逻辑。当然在竞争、内卷的过程中大家就都去用美国的AI，用美国最好的AI，这个过程中自然就把数据都交给美国了。
就包括就这篇陈一新写的文章，也绝对是 AI 给他加工过，甚至就是 AI 给他写的。
◉ 风险挑战四：垄断性加剧科技发展失衡。

“有关国家利用在人工智能基础理论、模型架构、核心算力等方面积累的优势，以‘维护国家安全’之名，通过制定实体清单、实施技术管制、垄断行业标准、建立闭源生态等手段，严格限制相关国家引进前沿技术设备、提升科技创新能力，割裂全球人工智能产业链、供应链，加剧全球智能产业发展失衡。”

关键是中共自己搞不出来。说别人“利用积累的优势”，因为从0到1就是别人打造出来的，你有什么好说的？但中共现在也绝对意识到了，无论从模型、算力还是硬件设施，它都彻底失败。但中共又不能不跟进，如果不跟进，中共的整个生产力也会彻底结束。但不管怎么样，中共的人口优势没有了，人矿不值钱了。

◉ 风险挑战五：结构性冲击社会治理体系。

“人工智能应用对社会治理和公共秩序带来大量不确定性因素，算法‘黑箱’、数据‘投毒’可能放大已有社会偏见，数据使用过程中的个人信息滥用可能引发用户信任危机，系统自动决策造成责任归属难题，特别是人工智能高速发展突破了传统技术治理框架，导致现有法律规范、伦理原则与治理机制在实践中频频滞后，难以形成有效的制度约束和监管体系。”
“现有法律规范、伦理原则与治理机制在实践中频频滞后”，这就是 路德社一直说的，人的认知是跟着时代、社会环境不断进化的，一旦跟不上，就会被彻底淘汰。中共现在意识到自己的滞后了，包括习近平现在满世界乱窜，也是发现他的这种“深宫”、“古墓”思维已经跟不上了，哪怕自己是个僵尸也得跳到台前了。

◉ 风险挑战六：根本性变革军事斗争形态。

“人工智能技术正在推动战争形态进入智能化时代，谁能通过算法实现更精细的感知、更精准的判断、更精确的打击，谁就能掌握战场主动权。如美以伊冲突中，人工智能军事化应用催生情报智能融合、决策智能辅助、目标智能识别、实战智能支持、认知智能塑造，人工智能正在从战场‘辅助配角’变成‘关键角色’。”

这就是中共吓得要死的地方，为什么要把自己的AI 升级到最好，最终检验就是军事、战场。
要将这个世界思维的金矿挖出来作为 AI 的燃料，这才能实现更精细的感知、更精准的判断。
“精细的感知”就是路德社说的时间刻度，现在美国是量子时间，中共国还停留在原子时间。
“精准的判断”就要AI有强大的思维能力，如果是14亿被洗脑的人训练出来的，根本就没有见识。到了战场，很多东西都没见过——这是啥东西？那这仗还怎么打？
美国“西部牛仔”的玩法其实就是 AI 的雏形，精细感知、精准判断、精确打击。中国人根本没经历过这些，因为根本就没有那种土壤，所以在那种情景下活不过3分钟。

◉ 中共国安部提出的应对措施——习思想和党领导

“一是坚持党的全面领导。深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想特别是习近平总书记关于网络强国的重要思想，坚持党管互联网、党管数据……把党的领导优势转化为人工智能治理效能，引领人工智能向上向善、行稳致远。”
看到这句话，就知道，中共和中共的 AI 绝对彻底结束。

[Honey二世🕊️ @l_ljq94913]

AI 开始按区块节奏挂单了，gitHub上发现了一个开源项目JEV Trader，把读盘口、模型判断、挂单撤单、盈亏监控串成了一套链上交易系统，代码直接公开。
而且X上已经有大佬@oragnes在用了

它盯着 Monad 上 Kuru 的 MON-USDC 盘口，设计为约每 300ms 做一次买卖决策，再挂出限价单，尝试赚买卖价差。

对想搭交易机器人的人，最值得拆的是这条流程：一笔模型判断，到底怎么变成链上订单。

上手先过三关：
1️⃣ 确认模型
默认是 mock。真正启用 Jev，要设置 MODEL=jev 和对应 API Key。
2️⃣ 跑模拟盘
不填私钥就是 dry-run：真实盘口、模拟成交。先看信号怎么变成订单。
3️⃣ 核对成本
盯住延迟、Gas、净盈亏。方向判断对了，费用和成交条件照样可能让你亏钱。
https://t.co/tP6HaYbuGe

[Kendal｜独立站实战 @KendalFinance]

热点实验站 #01｜JevBench

Jev 刚火，我今晚直接把站写完了。
域名：JevBench
不做粉丝站，专门整理独立 benchmark、成本和 fallback 临界点。
明天一早上线。
热点能不能接住，不猜。
先把产品扔出去，让流量投票。

热点不过夜，代码也不过夜。

[Shannon @Shannonmia8]

@IrisXnotes RegExpRouter 这个细节挺实用，路由规模上来后能少一些无谓遍历。

[Kim Kiyomi @KimkiyomiK]

做新项目时，Jenkins 可能不是首选；但接手银行、电信或内网机房的老发布系统，它依然很难绕开。

从 Hudson 时代算起，这套开源 CI/CD 服务器已经运行二十多年。它本身足够轻，真正的能力来自 2000+ 插件：构建、测试、部署都能串成流水线，流程写进 Jenkinsfile，还能调度到多台机器执行。

长期使用带来了成熟生态，也留下了代价：插件依赖容易牵一发动全身，凭证和权限管理复杂，Jenkinsfile 规模一大就难维护。

新搭 CI 通常会先看 GitHub Actions、GitLab CI 等方案；但维护多年发布链路时，Jenkins 仍是绕不开的现实。

https://t.co/rSKTeFIxzs

[Shannon @Shannonmia8]

@YiyiOkay 第六季刚更新一集，正好趁热把前五季补起来。

[SharingAll @iSharingAll]

Claude Code 2.1.273 的关键变化：远程控制会话现在可以 Fork 到本地后台继续执行，终端终于不用一直“值班”。

迁移后，原会话的上下文与任务进度都会保留。你可以释放当前终端去做别的事，稍后再回来查看，Agent 仍在持续运行——Claude Code 的使用方式开始从命令行工具靠近 Agent Runtime。

这次版本共包含 64 项变更，另外两个升级也很实用：

• MCP 连接中途断开时会明确提示，不再让任务无声失败；可用 /mcp diagnostics 排查问题。
• 远程会话进入 Auto 模式后，上传 Artifact 不会再轻易打断自动流程。

https://t.co/bogTCkh4Y0

[Shannon @Shannonmia8]

@lksmlabc 把成长中的卡点和心理拷问系统化，这个切入点比单讲技巧更容易让人产生共鸣。

[Shannon @Shannonmia8]

确实，外链不是“发出去”就完事，平台质量、内容匹配度和收录稳定性才是分水岭。流程能标准化，但判断力和长期复盘才是真正的门槛。

[宓宓要出海 @ceoplanet519]

每天坚持手动提交外链的人，也算是 SEO 里的手艺人。

看起来都是找平台、写内容、填资料、提交链接，但真正做久了才会发现：选什么站、怎么写、什么时候发、如何提高收录率，每一步都有经验差。工具可以复制流程，却很难复制一个人的判断和手感。

同样提交 100 条外链，有人留下的是垃圾链接，有人积累的是长期有效的搜索资产。外链提交看似是体力活，做到最后，拼的其实是手艺。😃

[Shannon @Shannonmia8]

@Lornetta1975 第 5 个很实用，很多时候问题没问准，答案再好也偏了

[Shannon @Shannonmia8]

@KimkiyomiK 风格筛选再复制提示词，这个流程比从空白开始试错顺手多了。

[Shannon @Shannonmia8]

@IrisXnotes 全文件扫描在大仓库里的耗时表现也挺想看。

[Awab_Ehemer @awabx7]

一台入门款 Mac mini，就能在本地运行腾讯新开源的翻译模型。Hy-MT2 把高质量机器翻译的门槛压到了 440MB。

它的轻量版本参数量为 1.8B，通过自研 1.25-bit 量化大幅缩小体积，推理速度达到上一代的 2 倍，翻译效果已超过微软、豆包等商业 API。

更大的 7B、30B 版本，表现也领先 DeepSeek-V4-Pro 等开源模型。

无需联网、不用按量付费，文本留在自己的设备上处理。对个人用户来说，本地翻译终于不再是高配机器的专属能力。

🔗 https://t.co/ua656e1nKu

[Doctor. 吴 @Jackysonxxx]

一款可将眼轴增长抑制约32%的滴眼液，正在中国申报上市。但“延缓近视”不等于“治愈近视”，已经拉长的眼轴也不会因此缩短。

9月14日，日本参天制药提交了RYJUSEA滴眼液的中国上市申请。该药已于2025年4月在日本获批，属于硫酸阿托品滴眼液，主要面向6～12岁近视儿童。

持续使用2年的临床数据中，与安慰剂相比：

• 眼轴增长减少约32%
• 近视进展减少约39%

药品采用不含防腐剂的一次性独立包装，更便于儿童长期用药。不过它是处方药，使用前必须完成眼科检查。

以下儿童禁止使用：

• 对阿托品或莨菪类生物碱过敏
• 患有青光眼，或存在浅前房、窄房角等高危情况
• 过去使用阿托品后，曾出现严重心慌、高热、面部潮红等全身反应

这些情况则需要眼科医生谨慎评估：

• 心脏疾病或心律失常
• 颅脑外伤、唐氏综合征、痉挛性瘫痪
• 白化病
• 活动性角膜炎、结膜炎等眼部炎症

用药后可能出现畏光、近距离视物模糊、眼干或充血，期间需要定期检查视力、眼轴和眼压。

滴眼液只是近视防控的一环。每天约2小时户外活动、减少长时间近距离用眼、保持正确读写姿势仍是基础；必要时，医生还可能结合OK镜或离焦框架镜进行干预。

RYJUSEA能帮助减慢近视进展，但不能逆转近视，更不能由家长自行购买使用。

[Shannon @Shannonmia8]

@IrisXnotes 临时邮箱最适合这种用完即弃的验证场景，省得主邮箱留下太多注册记录。

[Kim Kiyomi @KimkiyomiK]

炒股软件也开始开源竞争了：OpenStock 在 GitHub 已经拿到 12,000+ Star。

它试图把付费行情软件里常见的功能集中到一个免费、开源的平台：

实时股价、TradingView K 线、技术指标，以及 Reddit、X、财经新闻和 Polymarket 的市场情绪，都能放在同一个界面里查看。

更实用的是 Watchlist：加入自己的持仓后，Gemini 会根据关注方向生成每日 AI 新闻摘要，并发送到邮箱。

https://t.co/YPjwLu1GmC

[Shannon @Shannonmia8]

@BBKing2002 小团队里能同时接触定价、交付和收款，这种岗位确实更容易看见完整闭环。