jim liu

🧑‍💻 大厂在职，爱喝开水。
🔧 最近在做系统 Agent 友好化

[jim liu @liu7193]

@liuxiaohao7802 在手机设置里 找到wifi通话 或者 wifi-calling 打开就好

[jim liu @liu7193]

中国大陆开通 giffgaff eSIM，我踩完坑了。

背景：我只有国行 iPhone，没法直接添加 eSIM。但只要有一台电脑，可以用安卓模拟器完成 giffgaff eSIM 的开通操作，不一定非要买实体卡。

现在拼多多、闲鱼上的 giffgaff 卡加价太夸张了。前年我买实体卡才 2 块钱还包邮，现在很多都卖到 100+，真的很不划算。

大体流程可以参考这个视频：
https://t.co/vbQOq5L8w1

但实际操作里有两个坑，视频里没讲完整：
坑 1：LSPosed 框架安装与打开

视频里说可以通过通知栏打开 LSPosed 管理器，但我实际操作时，模拟器里并没有弹出通知。如图一

解决方法很简单：
下载并解压 https://t.co/GRVhLJhZr9，然后直接在安卓模拟器里安装里面的 manager.apk，就可以手动打开 LSPosed 管理器了。如图二 + 图三

也就是说，不要死等通知栏，通知可能根本不会出现。

坑 2：9esim 下发 eSIM 时必须开好网络环境
我用的是 9esim 下发 eSIM 文件，第一次一直失败，后来才发现是忘了开梯子。

下发 eSIM 的时候，建议确保全局英国节点环境已经打开，否则可能会一直下发失败，看起来像工具问题，其实是网络问题。

总结一下：

国行 iPhone 用户也可以曲线开通 giffgaff eSIM：
电脑 + 安卓模拟器 + LSPosed + 9esim 就能跑通。

现在实体卡被炒到 100+，没必要硬买，自己折腾一下成本低很多。
但整个流程有一定门槛，尤其是 LSPosed 和 eSIM 下发这两步，提前注意能少踩很多坑。

[jim liu @liu7193]

@liuxiaohao7802 打开wifi calling试试？感觉像是没激活成功

[jim liu @liu7193]

@liuxiaohao7802 你买的白卡是不是有问题？

[jim liu @liu7193]

@semell163999 是的

[jim liu @liu7193]

@iike_1155665 国内visa卡

[jim liu @liu7193]

@luoshaoshao1 https://t.co/pwBoCnNU5H

[jim liu @liu7193]

中国大陆开通 giffgaff eSIM，我踩完坑了。

背景：我只有国行 iPhone，没法直接添加 eSIM。但只要有一台电脑，可以用安卓模拟器完成 giffgaff eSIM 的开通操作，不一定非要买实体卡。

现在拼多多、闲鱼上的 giffgaff 卡加价太夸张了。前年我买实体卡才 2 块钱还包邮，现在很多都卖到 100+，真的很不划算。

大体流程可以参考这个视频：
https://t.co/vbQOq5L8w1

但实际操作里有两个坑，视频里没讲完整：
坑 1：LSPosed 框架安装与打开

视频里说可以通过通知栏打开 LSPosed 管理器，但我实际操作时，模拟器里并没有弹出通知。如图一

解决方法很简单：
下载并解压 https://t.co/GRVhLJhZr9，然后直接在安卓模拟器里安装里面的 manager.apk，就可以手动打开 LSPosed 管理器了。如图二 + 图三

也就是说，不要死等通知栏，通知可能根本不会出现。

坑 2：9esim 下发 eSIM 时必须开好网络环境
我用的是 9esim 下发 eSIM 文件，第一次一直失败，后来才发现是忘了开梯子。

下发 eSIM 的时候，建议确保全局英国节点环境已经打开，否则可能会一直下发失败，看起来像工具问题，其实是网络问题。

总结一下：

国行 iPhone 用户也可以曲线开通 giffgaff eSIM：
电脑 + 安卓模拟器 + LSPosed + 9esim 就能跑通。

现在实体卡被炒到 100+，没必要硬买，自己折腾一下成本低很多。
但整个流程有一定门槛，尤其是 LSPosed 和 eSIM 下发这两步，提前注意能少踩很多坑。

[jim liu @liu7193]

@wayen_ai 这编故事吧 字节面试官不会蠢到连这种情况都看不出来的

[jim liu @liu7193]

长桥歇菜了 IBKR太难用了..

[jim liu @liu7193]

@Keji715 我遇到的问题是 总是断连

[jim liu @liu7193]

@op7418 我原本想做个web版 解决用chatgpt app 写公众号格式预览 + 复制的问题 现在看起来用大佬的APP就可以了 👍🏻

[jim liu @liu7193]

或者大家有蓝V续费的奇技淫巧吗？

[jim liu @liu7193]

蓝V掉了。就不续费了。

[jim liu @liu7193]

Anthropic估值9650亿美元背后：AI基础设施竞赛正在分层

Jim Liu · May 28, 2026

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AI产业竞争正在从"模型能力"向"Agent部署架构"迁移——看懂这个转变，是接下来6个月的关键。

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一、Anthropic融资9650亿美元，但真正重要的不是数字

Anthropic本轮由Altimeter Capital、Dragoneer、Greenoaks、Sequoia Capital联合领投，融资额650亿美元。年化收入已突破470亿美元，而这470亿收入主要来自企业级Claude部署。

更重要的是：Claude已经登陆AWS、Google Cloud、Microsoft Azure三大云平台。Anthropic的商业模式已发生质变——从"向企业直接卖API"升级为"向云厂商提供模型能力，再由云厂商向企业客户分销"。

配合刚刚发布的Claude for Defense和Claude for U.S. federal agencies，Anthropic在政府和企业两个维度同时建立了可信度。成立不到十年，这种平台化扩张速度非常惊人。

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二、Claude Opus 4.8 + Dynamic Workflows：编码Agent的架构拐点

本次更新的核心不是Opus 4.8本身（基准测试全面超越4.7，Online-Mind2Web得分84%），而是Claude Code的Dynamic Workflows功能正式上线。

Dynamic Workflows的核心逻辑：

1. Claude在单个会话中动态编写脚本
2. 并行启动数十到数百个子智能体
3. 每个子智能体独立执行子任务
4. 结果验证后统一呈现

这意味着Claude不再是"帮开发者写代码的工具"，而是"可以端到端接管复杂多步骤工程任务的智能体"。

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三、NVIDIA Polar开源：coding agent的强化学习基础设施降本

NVIDIA Research开源的Polar框架，在不重写现有agent执行框架的前提下，将SWE-Bench Verified的pass@1分数从3.8%提升至26.4%——性能提升594.74%。

Polar的核心机制是在模型API边界注入GRPO训练。关键突破是prefix_merging技术：将训练步骤从1185次压缩至218次，GPU平均利用率从20.4%跃升至87.7%。

这不是又一个新模型，而是一套可以直接接在现有agent API之上的强化学习训练框架。

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四、未来每个Agent都需要Sandbox

LangChain CEO Harrison Chase当天发推：
"every agent in the future will need a sandbox to connect to. writing/executing code is not just for coding agents! is useful for all sorts of tasks."
三个不同来源——模型平台（LangChain）、基础设施供应商（Cloudflare）、Coding工具（OpenClaw）——从三个角度指向同一结论：Sandbox正在从"可选"变为"必须"，就像容器化改变了应用部署一样。

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五、字节跳动700亿美元预算：大厂算力竞争格局已变

字节跳动2026年规划了700亿美元AI预算，来源全为自有利润。阿里与腾讯的投入规模已被彻底拉开。

这是中国AI产业格局正在重塑的关键信号。当字节的算力投入达到这个量级，其模型训练能力和推理成本控制将形成对其他大厂的显著竞争优势。

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六、Perplexity Computer登陆Office：AI工具正在嵌入工作流

Perplexity的AI agent产品Computer现已登陆Microsoft Excel、Word、PowerPoint、Outlook。用户可在应用侧边栏直接调用AI进行文档起草、建模、演示制作和邮件处理。

这是AI工具从"独立应用"向"嵌入现有工作流"深度整合的又一个节点。

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单点快速扫描

ESMFold2完全开源：Meta AI和HuggingFace发布蛋白质结构预测最前沿模型，完全开源。

DeepSeek科创板IPO传闻：DeepSeek计划在完成约500亿美元融资轮后立即申请科创板IPO。若属实，将是中国AI公司最大的资本市场事件之一。

OpenRouter完成1.13亿美元B轮：AI模型聚合平台OpenRouter获CapitalG领投，持续巩固其在AI模型分发中的枢纽地位。

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[jim liu @liu7193]

「MiniMax M3 稀疏注意力突破」

1M tokens 上下文下 Prefill 提速 9.7 倍、Decoding 提速 15.6 倍，长上下文推理正式进入新工程可行区间。架构采用 1:7 全注意力:SWA 稀疏比，即每 8 个 token 仅 1 个全注意力计算，其余 7 个用滑动窗口。小米 MiMo CTO 预告将发详细技术博客。

「Cognition 融资 260 亿美元」

完成超 10 亿美元新一轮融资，估值 260 亿美元，成为全球最大独立智能体实验室。企业用量自年初增长超 10 倍，年化收入 4.92 亿美元。Devin 两年前定义了 AI 软件工程师这个品类，现在正式进入商业规模化阶段。

「小米 MiMo API 降价 99%」

输入 token（缓存命中）降幅 99%，输出 token 降幅 80%，Token 额度提升 5-8 倍并全面重置。降价根因是分层 KV cache + 1:7 稀疏比的结构性降本，而非补贴策略。对于高频重复调用场景，实际成本降幅可能超过价格表数字。

「教皇发布 4.2 万字 AI 通谕」

教皇 Leo XIV 发布《Magnifica Humanitas》，警告 AI 不应由少数大公司控制、算法不应做军事决策、应保护儿童免受算法成瘾和深度伪造侵害。Anthropic 联合创始人 Christopher Olah 出席发布会，14 亿天主教徒群体让这一文本的影响范围远超任何技术文档。

[jim liu @liu7193]

@0xNeptuned @Keji715 可能只能铁人三项了 哈哈哈

[jim liu @liu7193]

AI Agent 工程化跨越鸿沟：SkillOpt、Claude 三层隔离、Chrome 内置 AI 的一周

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一、SkillOpt：AI Agent 的技能开发，从"调提示词"进入"炼技能"阶段

微软研究院发布的 SkillOpt 论文（arXiv:2605.23904），提出了一个本质上是范式转移的机制：把 Agent 技能文档视为可训练的外部状态，而不是写死的提示词。

在覆盖 52 个「模型 × 基准 × 评测框架」组合的评测中：

- GPT-5.5 单独提升 +23.5 分，叠加 Codex 提升 +24.8 分
- 在所有 52 个组合中达到最佳或并列最佳
- 习得技能可以在不同模型和评测框架之间迁移

Garry Tan 当天确认 GBrain 项目已将 SkillOpt 概念落地——用 skillify 直接形成自动化技能优化闭环。

这标志着 AI Agent 开发从"调提示词"阶段，正式进入"炼技能"阶段。

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二、Kimi K2.6：多 Agent 系统工程可行性的临界点

Kimi K2.6 打破了大模型多 Agent 系统的扩展瓶颈：

- 子 Agent 数量：100 → 300（3 倍）
- 最大步数：1,500 → 4,000（2.67 倍）
- BrowseComp 准确率：78.4 → 86.3

从杨之琳在 GTC 上花 40 分钟讲解 K2.5 扩展经验，到 K2.6 交付，34 天。这种工程迭代速度在多 Agent 系统中极为罕见。

K2.6 能稳定跑 4000 步、300 个子 Agent 而不崩溃，说明多 Agent 从 Demo 向生产迁移的基础条件已经具备。

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三、Anthropic 首曝 Claude 智能体三层隔离架构

Anthropic 工程博客首次系统披露了 Claude 智能体的风险控制机制：

- 运行环境层：沙箱、虚拟机、网络出口控制
- 行为引导层：系统提示词 + 模型训练
- 外部内容层：MCP 服务器、第三方插件的细粒度权限管理

文章以 Claude Code、https://t.co/uZAUYB21Xe、Claude Cowork 三个产品为例，说明不同产品如何设计对应的隔离架构。这不是理论文档，而是已经上线运行的工程实践。

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四、Chrome 内置 AI：浏览器成为 On-Device AI 分发平台

Chrome 正式集成设备端 AI 能力，核心能力包括：

- Summarizer API：在网页编辑器内直接生成标题和 SEO 元描述
- Prompt API：支持 JSON Schema 结构化输出
- Language Detection API：浏览器原生语言检测

零云端推理成本、敏感数据不离浏览器、完全离线可用——这是 Chrome 的正式功能，不是实验。

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五、Conifer：苹果芯片本地推理基础设施补完

Conifer 是第一个在苹果 M 系列芯片上实现高效本地 LLM 推理的开源系统，底层 Rust 手写优化，开源社区获 12.3k 星。

开发者可以在 MacBook 上跑 7B–13B 参数模型而不依赖云端，隐私敏感的工作负载可以在本地完成。

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六、本周高价值单点快速一览

- 小米 MiMo 2.5 Pro 永久降价：API 价格最高降幅 99%
- Claude Code 安全漏洞识别插件：官方安全指导插件，编写代码时可实时识别和修复漏洞
- Claude Mythos 解决 Erdős 猜想：被描述为 AI 在数学发现领域"严重超前"的迹象
- Qwen3.7-Max 成为全球第二大 AI 编程模型：Code Arena 得分 1541
- ECC 开源：智能体性能优化系统，192.3k 星，53 个 MCP 工具
- DeepSeek-Reasonix Prefix Cache：维持 90%+ 缓存命中率，将输入 Token 成本降至 1/5

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接下来，竞争将从"能不能做 Agent"转向"谁能做更高密度、更长程、更安全的 Agent 系统"。基础设施层的竞争，往往比模型层更难被普通用户感知，但它的影响会更持久。

[jim liu @liu7193]

@benshandebiao 好赞

[jim liu @liu7193]

@YuLin807 @MaxForAI https://t.co/bdQjnNU1YQ

[jim liu @liu7193]

@YuLin807 @MaxForAI 我自己写的一个插件 在 Chrome 应用商店中查看此商品 https://t.co/ypd7J9XnKr