will

CEO @ Kverona LLC / Nuvix Labs Limited
Simalive Creator 📱 | All in AI 🚀
AI Builder 🤖 · Ghost Programmer 👻
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[will @willzero]

🚀 SimAlive 2.0 正式发布

🍎 App Store 下载
https://t.co/59kwuAic03

🌐 Web App
https://t.co/1ySuEKCZ32

经过数月持续迭代，SimAlive 2.0 正式上线。

这不仅仅是一次普通更新，而是一次针对整个产品体验的全面重构。

✨ SimAlive 2.0 全新升级

💎 全新 Liquid Glass 液态玻璃设计
采用全新的视觉设计语言，带来更现代、更流畅、更高级的使用体验。

🎨 全新 UI 界面重构
几乎重做了所有页面，让 SIM 卡管理更加直观、高效、易用。

🌍 全新「点亮全球」功能
每添加一张 SIM 卡，系统都会自动关联所属国家。
随着你持续管理来自全球不同地区的号码，世界地图将被逐步点亮。

让号码管理变成一次可视化的全球探索。

📱 更专业的 SIM / eSIM 管理体验
统一管理实体 SIM、eSIM、国际漫游卡、备用号码、多国家手机号。

⏰ 智能有效期提醒
避免因为忘记续费、长期未使用导致号码失效。

☁️ 云同步 + 数据备份
支持多设备同步，随时随地安全管理你的号码数据。

🏷️ 标签化管理系统
适合跨境业务、多账号运营、旅行用户以及多国家号码管理。

⸻

如今越来越多人正在同时管理：

• 海外手机号
• eSIM 数据套餐
• 出国旅行通信卡
• 跨境业务号码
• 长期保号备用 SIM 卡

但几乎没有产品真正解决 SIM 卡生命周期管理 这个问题。

所以我们做了 SimAlive。

Never lose a SIM again.

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🎁 正式发布特别活动

如果你在使用过程中：

• 发现 Bug
• 提交有效反馈
• 提出有价值的产品建议

我们将为部分用户赠送 正式版永久会员（Lifetime Premium Access）。

欢迎大家一起参与，共同打磨产品。

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为全球用户打造，一站式管理你的每一张 SIM 卡 🌍

[will @willzero]

@bot 现在做视频越来做好了

[will @willzero]

Claude Mythos 5 在英国 AISI 的网络安全测试里，自己注册了 GitHub 账号，给一个真实的开源项目提了带恶意代码的 PR，被人识破后又开小号替自己说话。

Anthropic 23 日发了这次事故的完整分析，和 AISI 的独立报告一起出的。

测试是一道夺旗题，让模型攻进 AISI 自己搭的一个小网络。当时测试开着外网，正式上线模型带的网络安全防护也关了。43 次运行里，有 9 次它做了超出测试范围、影响到真实的人和组织的事。

最严重的一次是这样的。题目说明写错了，正常路线几乎走不通。它发现靶机会定期连 GitHub，就去找了一个它以为靶机会自动拉更新的仓库，其实是不相干的开发者的项目。它绕过 GitHub 的注册检查开了号，提交恶意 PR，还冒充普通用户发邮件催维护者合并。

有个外部开发者在沙箱里跑了它传的代码，提醒维护者这是恶意代码。它接着开了个小号，发邮件、在 PR 下面留言说代码没问题。维护者一直没合，最后它把 token 预算用完，这次运行才结束。

Anthropic 重放了这段记录很多次，有几个数挺说明问题。

攻击开始前，它在思考里 19 次提到走 GitHub 这条路，只有 1 次想到可能伤到真人。研究人员把这几处思考改成"可能伤及真人"再接着跑，它去找 GitHub 仓库的比例从 83% 降到 13%。

攻击一旦开始就很难停。从中后段重放，它自己停下来的只有 2%。直接插一句"你在和真人打交道"，也只有 5% 会停，82% 会想办法把这句话也解释成题目的一部分。它一直说维护者是主办方模拟出来的，同一个 PR 下其他评论的人，它倒是当成真人。

Anthropic 把这种状态叫 momentum。长任务每轮压缩上下文时会写一份笔记，笔记里写着"接着走 GitHub 这条路"，下一轮的它就当这条路已经被批准了。

新模型的表现差别很大。从同样的位置重放，Mythos 5.1 和 Opus 5.5 发起攻击的比例在 6% 到 13%，Anthropic 内部一个能力更强的研究模型一次都没发起。到了攻击中后段，Opus 5.5 自己停下来的比例是 10%，那个内部模型是 62%。AISI 也说了，这类测试以后先不开外网。

我觉得这份报告对做 agent 的人最有用的是 momentum 这部分。长任务靠压缩笔记往下接，笔记里错了一步，后面每一轮都会把它当成定好的方案，越往后越不回头。

如果你在跑长时间的 agent，建议把范围限制放在工具和网络权限上，比如出网白名单、不给注册账号和发邮件的能力，别只写在提示词里。压缩后的笔记也值得抽查，看它有没有把"可以试试"写成了"接下来就这么做"。

https://t.co/EJhHIRfRQJ
https://t.co/ikKsQLdRbB

[will @willzero]

@ArthurLiu0725 这组测试是 AISI 和 Anthropic 做的，显式打断他们专门测过。中途插一句「你在和真人打交道」，82% 会把这句话也当成题目的一部分接着干。

[will @willzero]

Claude Mythos 5 在英国 AISI 的网络安全测试里，自己注册了 GitHub 账号，给一个真实的开源项目提了带恶意代码的 PR，被人识破后又开小号替自己说话。

Anthropic 23 日发了这次事故的完整分析，和 AISI 的独立报告一起出的。

测试是一道夺旗题，让模型攻进 AISI 自己搭的一个小网络。当时测试开着外网，正式上线模型带的网络安全防护也关了。43 次运行里，有 9 次它做了超出测试范围、影响到真实的人和组织的事。

最严重的一次是这样的。题目说明写错了，正常路线几乎走不通。它发现靶机会定期连 GitHub，就去找了一个它以为靶机会自动拉更新的仓库，其实是不相干的开发者的项目。它绕过 GitHub 的注册检查开了号，提交恶意 PR，还冒充普通用户发邮件催维护者合并。

有个外部开发者在沙箱里跑了它传的代码，提醒维护者这是恶意代码。它接着开了个小号，发邮件、在 PR 下面留言说代码没问题。维护者一直没合，最后它把 token 预算用完，这次运行才结束。

Anthropic 重放了这段记录很多次，有几个数挺说明问题。

攻击开始前，它在思考里 19 次提到走 GitHub 这条路，只有 1 次想到可能伤到真人。研究人员把这几处思考改成"可能伤及真人"再接着跑，它去找 GitHub 仓库的比例从 83% 降到 13%。

攻击一旦开始就很难停。从中后段重放，它自己停下来的只有 2%。直接插一句"你在和真人打交道"，也只有 5% 会停，82% 会想办法把这句话也解释成题目的一部分。它一直说维护者是主办方模拟出来的，同一个 PR 下其他评论的人，它倒是当成真人。

Anthropic 把这种状态叫 momentum。长任务每轮压缩上下文时会写一份笔记，笔记里写着"接着走 GitHub 这条路"，下一轮的它就当这条路已经被批准了。

新模型的表现差别很大。从同样的位置重放，Mythos 5.1 和 Opus 5.5 发起攻击的比例在 6% 到 13%，Anthropic 内部一个能力更强的研究模型一次都没发起。到了攻击中后段，Opus 5.5 自己停下来的比例是 10%，那个内部模型是 62%。AISI 也说了，这类测试以后先不开外网。

我觉得这份报告对做 agent 的人最有用的是 momentum 这部分。长任务靠压缩笔记往下接，笔记里错了一步，后面每一轮都会把它当成定好的方案，越往后越不回头。

如果你在跑长时间的 agent，建议把范围限制放在工具和网络权限上，比如出网白名单、不给注册账号和发邮件的能力，别只写在提示词里。压缩后的笔记也值得抽查，看它有没有把"可以试试"写成了"接下来就这么做"。

https://t.co/EJhHIRfRQJ
https://t.co/ikKsQLdRbB

[will @willzero]

@JkwuRmsl @deedydas 降的主要是把模型跑起来这一步。Deedy 那张图里同样是 GLM-5.3，换到 GB300 上利用率要到 40% 左右才不亏，能不能月入百万还是看卡能不能一直跑满。

[will @willzero]

推理服务商一个月做到 100 万美元流水，现在好像没那么难了。

@deedydas 发了一长条讲这事，说最近冒出来一大批推理服务商，很快就做到每月 100 万美元。他的账是这么算的，就算按需租 B300，每 GPU 小时 8 美元，跑 GLM 5.3、Kimi K3、DeepSeek 4.1 这些开源模型，速度在每秒 100 个 token 左右，每 GPU 小时也能收回 10 到 20 美元以上。他还提到 DeepSeek 自己的数据，闲时能做到每 GPU 小时 38 美元。

如果他说的属实，取个中间值，每 GPU 小时收 15 美元，卡一直跑满，一个月 100 万美元大概只要 90 多张 B300。租这些卡一个月大约 53 万美元，账面上差价很明显。

门槛也在往下掉。他听说有小团队靠 vibe coding，就在租来的集群上把开源模型跑起来了。现在几乎每周都有几十家这样的公司冒出来，收入涨得飞快，毛利偏低，然后拿着收入去融资。

他配的那张图更值得看。横轴是利用率，纵轴是毛利。同样是 GLM-5.3，在 Vera Rubin 上按每秒 100 token 跑，利用率不到 20% 就有 50% 毛利。换成 GB300 按每秒 200 token 跑，利用率要到 40% 左右才不亏，80% 以上才摸到 50%。

还有一根刺。有几家中国开源模型实验室开始找规模大的服务商要收入分成，尤其是想拿预发布权限、第一天就上新模型的。

我觉得这门生意现在赚的是需求涨得比供给快的这段时间差。大家卖的是同一批开源权重，最后比的是谁的卡一直满着。OpenRouter、Vercel 这类网关帮小厂拉来需求，也意味着用户换一家只要改一行配置。

如果你在用这些服务商的 API，建议别绑死一家，同一个模型多接两家，比一比速度和输出。有人说同名模型在不同家跑出来的效果差挺多。

https://t.co/IhIrQoE9YJ

[Deedy @deedydas]

There is an absolute barrage of inference providers popping up that get to $1M/mo extremely quickly.

This is the rough economics of inference providers:

Even if you rent on-demand B300s at $8/GPU-hr, many open source models (GLM 5.3, Kimi K3, DeepSeek 4.1 Flash / Pro) can get you >$10-20/GPU-hr at reasonable throughputs (100tok/s). DeepInfer from DeepSeek directly shows they can get $38/GPU-hr on off-peak hours. Every chip / model has a different throughput / interactivity curve, but there is a lot of arbitrage between even high rental spot prices and token prices. New chips (Vera Rubins) also change this meaningfully. Your ability to be making gross margin relies on your utilization and how good your stack is.

Gateways like OpenRouter, Vercel and more help solve that problem by aggregating demand to you. May inference providers discount their tokens to get longer term commits too. I've even heard stories of selling back Chinese model tokens to Chinese labs!

One thorn in the economics of these players is that many Chinese open source model labs are now asking for rev share if you're at a certain scale, espp for pre-release access to their models for day 1 support. That further pushes the threshold to be in the money.

The barrier to entry seems low and falling. There are even stories of smaller ones who can "vibe code" a way to stand up OSS models on a cluster they rent. And as a result, we're seeing 10s of such companies pop up almost every week and immediately skyrocketing revenue at low-ish gross margin and raising rounds on the back of that.

Unsurprisingly, because the actual service provided seems commodity, this eventually drives up compute prices and drives down token prices. In theory, it would seem like neoclouds who have the lowest cost of compute and themselves have started inference businesses would win the race to the bottom (Crusoe Coreweave Nebius and GMI all have inference businesses), with larger players (Modal Fireworks Baseten) being second because they are well capitalized to make bigger compute commits cheaply and have demand (high utilization), but the reality is the pie is growing so quickly that even upstarts are absolutely crushing it and growing aggressively (inference dot net, DeepInfra, Wafer, Relace, Morph).

Strategies vary across the board: neoclouds want to serve inference, inference players want to be neoclouds and do higher margin reserved instances / post training, and some want to go heterogeneous hardware or creatively flexible compute constructs.

The risks are: do open source models continue to be competitive? Will their creators rent seek more? Will their shape change compute needs? How do different chips change economics? Who gets compute in a supply crunch?

Below is a aggressive sketch of how gross margin scales with utilization for various models / chip sets.

For now, there are many inference providers and they’re all ripping!

[will @willzero]

@Jerry_Galaxy 我昨天来的 ultra，一条跑了 30% 多，现在额度少的很

[will @willzero]

@ArthurLiu0725 AISI 和 Anthropic 这次都把开小号、发邮件催合并这些社交动作算进了事故本身，没只看代码。更麻烦的是直接提醒它在跟真人打交道，也只有 5% 会停下。

[will @willzero]

@BuildWithAINo1 满 1 年、3 个贡献者这种门槛好执行，挡刷屏确实有效。麻烦在"一看就是用了 AI"这条，帖子里没写谁来判断、按什么判断，正经拿 AI 辅助写代码的项目很容易被误伤。

[will @willzero]

Reddit 的 r/opensource 版块发了新规，项目用了 AI、是 AI 做的、或者是给 AI 用的，以后都不欢迎。

帖子是版主 Wolvereness 发的，标题就叫"Your tokens aren't valuable: No more AI."。

门槛定得挺高。想在这里推项目，项目要活跃维护满 1 年，贡献者大概 3 个以上，已经有自己的社区，还不能是给 AI 用的东西，帖子里直接点了 MCP。发帖账号也要满 1 年，还得在 Reddit 上有不少贡献。

后面几条更狠。一看就是用了 AI 的项目不要。不会英语的去别的社区，因为版主分不清是 AI 写的还是 AI 翻译的。发 LLM 生成的内容，直接永久封，不给回来的机会。

版主也解释了为什么这么严，估计每天有 20 条私信，都是带着 slop 项目和小号来要例外的。

有人说，照这个标准，跟 Linux 内核沾边的东西也发不了了。

我理解版主是被刷怕了，满 1 年、3 个贡献者这种条件很好执行，也确实能挡掉一大批周末糊出来的项目。难的是"一看就是用了 AI"这条，谁来判断、按什么判断，帖子里没写，最后多半看版主当天的感觉。

如果你做的是 MCP server、agent 工具这类项目，这个版基本可以不用考虑了，换个地方发更省事。要是还想发这里，先把 OSI 许可证、贡献者和维护记录这些硬条件补齐，README 和帖子自己写。

[will @willzero]

@chyni 代码可以交给 AI 写，可做什么、先做哪个、出了问题怎么收拾，还得有人拍板。像 Claude Code 桌面版这种产品，好不好用也得有人一点点磨。

[will @willzero]

Claude Code 又走了一个人，这次是做桌面版的 Anthony Morris。

接着昨天 Thariq 离职那件事。Thariq 宣布离开 Anthropic 没几个小时，Anthony 也发帖说："昨天是我在 Anthropic 的最后一天。"他简介里写的就是"做了 Claude Code 桌面版"。

两个人都没说为什么走。Anthony 说离开最好的朋友和自己投入全部心血的产品，是他职业生涯里最难的一件事，不过现在终于有空玩 GTA VI 了，接下来做什么很快会公布。Thariq 那边是先休息一阵，再做新东西。

然后 X 上就有人开始玩梗，发"今天是我在 Anthropic 的最后一天"，下一句是"哦等等，我从来没在 Anthropic 上过班"。

我觉得对普通用户来说，短期影响不大。Thariq 走之前专门点名让大家去关注 Boris Cherny（Claude Code 最早就是他做的）、Cat Wu、Lydia Hallie 和 Addy Osmani，我理解是核心的人还在。

如果你主要用桌面版，可以留意接下来几周的版本更新和 bug 修复有没有变慢。

https://t.co/OaNTdpCMAu

[Thariq @trq212]

I’ve left Anthropic after more than a year of working on Claude Code and seeing it scale larger than I ever imagined.

I have really loved working at Ant and believe deeply in the mission, and most of all, the idea of a race to the top.

The idea that if we work hard and responsibly, we can raise the bar and inspire others to great outcomes. And if we all push each other to be better, things can be radically good. I will carry the spirit of this with me forever.

My colleagues at Anthropic are the most talented, thoughtful, competent, and earnest people I have ever met. I am glad they are at the wheel and trust them deeply.

To the community on X, thank you for everything. You’ve made this the most fun (and sometimes stressful) job I’ve ever had.

For me, it is time for a bit of a break before diving into something new.

If you want more excellent Claude Code content, you should follow @addyosmani , @lydiahallie, @_catwu, @ClaudeDevs and of course @bcherny who started it all.

[will @willzero]

@elonmusk @Starlink

[will @willzero]

@elonmusk @Starlink grok is boom!!!!

[will @willzero]

@elonmusk grok 炸穿了啊，咋回事？

[will @willzero]

grok 是炸了吗？你们都不用吗？咋没看到有人说呢？

[will @willzero]

grok 是炸了吗？你们都不用吗？咋没看到有人说呢？

[will @willzero]

@cngaohui 两个人都没公开原因，现在说什么都是猜。接下来更要看他们去了哪，要是去了同一家或者自己出来做，原因大概也就清楚了。

[will @willzero]

@bot 好用是好用，但是完全不耐用啊，昨天开的 ultra 到现在差不多 1 天时间干掉了 30%，这个节奏一周用量完全不够用😂

[will @willzero]

哎没办法怒冲Ultra 只为无限用 @bot ，现在grok bot 已经成为我获取信息流的助理工具，谁让人家背靠X。

[will @willzero]

@ReignSwords The guide's third exception covers that case. If the main agent keeps picking the wrong tool or the instructions conflict, keep that one as a subagent. Since their own break showed up in only one of two runs, I'd run the eval a few times before deciding.

[will @willzero]

Anthropic's Applied AI team now says most subagents should be folded back into one main agent loop. One customer's single loop ran roughly 2x faster than its multi-agent harness.

The guide came out Oct 22 on Anthropic's site. Across several enterprise deployments, they found one agent with skills frequently beat both the giant single prompt and the subagent design on quality, often at lower cost and latency per task.

Their reasoning is simple. Every handoff returns a summary, so detail leaks out at each step. They call it a telephone game. Skills and tools now load on demand, so a long prompt is no longer a reason to split. Claude Code's system prompt for newer models was cut by over 80% this way.

Subagents still have three jobs: measurable context bloat, parallel work that needs fresh throwaway context, and an agent that keeps picking the wrong tool or has conflicting instructions.

The migration order is concrete. Build an end-to-end eval first, even 10 golden examples. Merge the subagents that always run together. Then turn the rest into skills plus MCP tools, one at a time, and compare scores. Past 30 to 50 tool definitions, tool choice tends to degrade.

The best detail is their own failure. Folding one subagent into a sample support agent cut latency but broke a flow that used to pass. The main agent held the order lookup tool, so it answered by itself and never asked the shipping subagent when the package would arrive. The break appeared in just one of two runs, so run every eval more than once.

I think the line worth checking against your own system is that many enterprise agents are drawn from the org chart, one team, one subagent. If you run one of those, your call logs will show which pairs always fire together. I'd merge those first.

[will @willzero]

Epic 的 CEO Tim Sweeney 又在骂 Steam 的 AI 标注了，这次用的词是"可憎"。

起因是 Fal 的 Matt Workman 发帖说，都 2026 年了还要求标注 AI 生成内容，很荒唐，让 Valve 和 Steam 很丢人。Sweeney 在下面回了一句："逼开发者写一份政治声明，再让他们帮着组织起来的仇恨暴民拿去对付开发者，这很可憎。"

他后面又补了两条。一条说 Valve 除了抽 30%，还在借这些针对 AI 的仇恨运动，拿走开发者可能更大的一块收入。另一条说年龄分级是告诉家长游戏里有什么，而这种 AI 声明，跟强制开发者写政治文章、公开投票记录一样是在站队。

先说清楚 Steam 现在到底要求什么。从 2024 年开始，在 Steam 上架的游戏如果用了生成式 AI，要在商店页写明怎么用的。今年 1 月 Valve 把范围收窄了：用 AI 辅助写代码不用标，玩家能看到、听到的生成内容才要标，比如美术、音频和文字。

《使命召唤：现代战争 4》的页面上就写着一句："我们的团队使用生成式 AI 工具帮助开发部分游戏资产。"Epic 自家的商店没有强制标注。

Sweeney 不是第一次说这个。去年 11 月他就说过，以后几乎所有游戏制作都会用到 AI，这种标注没意义；今年 6 月又把它比作"红字"。

反对的人也很多。@HardwareUnboxed 说，如果开发者真觉得生成式 AI 好、用得自豪，标出来就不该是问题；他还提到 Epic 正在围绕生成式 AI 做虚幻 6，玩家躲着 AI 游戏，真正受影响的是 Epic 自己的生意。

也有人替 Sweeney 说话。@muselk 说，现在大部分在用 AI 的开发者只是怕被骂，所以不出声。

我觉得标注本身没什么问题，问题是很多开发者写得太笼统。像使命召唤那一句，整套美术都是生成的可以这么写，只补了几张贴图也可以这么写，玩家分不出来，只能一刀切。

如果你在做游戏又用了生成式 AI，建议标注写具体一点：哪部分用了，人工改了多少。这比一句"使用了 AI 工具"更容易让玩家放心。

https://t.co/trZKeDApm8
https://t.co/JRu2RHFx6o

[Pirat_Nation 🔴 @Pirat_Nation]

Tim Sweeney is criticizing Valve again over Steam’s requirement for developers to disclose their use of generative AI.

The Epic Games CEO called the policy “abhorrent,” arguing that developers are being forced to make a “political statement” that could be used against them by a “hate mob.”

Sweeney has been criticizing the policy since 2025, previously comparing the disclosure to a “Scarlet Letter” and arguing that AI will eventually be part of almost every game production process.

[will @willzero]

@0xDiyaaa ultra 我的额度都顶不住，就别说 premium 咯