2026年10月13日星期二

法王腓力四世下令突袭逮捕圣殿骑士团（1307）— 日本江户浮世绘

历史上的今天

1307年：法王腓力四世下令突袭圣殿骑士团 — 10 月 13 日（星期五）拂晓，王室官员在法国各地同时动手，逮捕圣殿骑士团（Knights Templar，中世纪最有钱的军事修会，兼做放贷和托管）的成员，团长雅克·德·莫莱（Jacques de Molay）也在其中；罪名是异端和亵渎，供词大多出自酷刑。腓力四世欠着骑士团一大笔债，教宗克雷芒五世（Clement V）1312 年正式解散了这个修会，莫莱 1314 年被处以火刑。“黑色星期五”的说法常被追溯到这一天，但这条联系更像后世流传的故事，史学界并不认账。

被撤换的乌克兰前总司令接受 BBC 专访：俄军的进攻能力”已被打断”，上半年只推进了 61 平方公里

Source · BBC · 2026-10-13 · link

Why this — 这是前线战局由他本人亲口讲的一份总结，也是他夏天被撤换后第一次公开回应批评；数字几乎全出自他自己，对方伤亡没法核实，要打折读。

乌克兰前总司令奥列克桑德尔·瑟尔斯基（Oleksandr Syrskyi）夏天因为和当时的国防部长费多罗夫（Mykhailo Fedorov）公开闹翻被免职，周二他接受了 BBC 采访，这是他免职后第一次接受专访。他说，乌军靠大量消耗俄军兵力，已经稳住前线，“打断了俄罗斯继续推进的能力”：2026 年上半年，俄军一共只夺下 61 平方公里；美国战争研究所（ISW）近期的报告也印证了这个趋势，说 9 月份莫斯科丢掉的地比拿下的多。他还说，俄方总损失是乌方的 6 倍，只算阵亡则高达 11 倍。双方都不公布阵亡数，这些说法无法验证；英国情报部门估计俄军自 2022 年全面入侵以来阵亡约 50 万人，美国战略与国际研究中心（CSIS）估计乌军到今年 6 月阵亡最多 15 万人。

被撤换的经过是：费多罗夫批评军方挡住了他的改革，泽连斯基（Volodymyr Zelensky）先开除了费多罗夫，街头的大规模抗议又逼他把瑟尔斯基也免掉，换上 43 岁的少将米哈伊洛·德拉帕蒂（Mykhailo Drapatyi）。瑟尔斯基反过来说，费多罗夫采购失衡：偏重无人机，忽略了无人地面车辆、皮卡、摩托车这类前线物资，而且连无人机也只供到所需的一半。他强调无人机的使用在他任内达到前所未有的规模，包括深入敌后 2000 多公里的打击，乌克兰也率先把无人系统部队单独列为一个军种，如今无人机造成了俄军 80% 的损失。

至于前线士兵指控的”被命令死守阵地，几乎被包围才获准撤退”，他不否认这类事发生过，但说乌军面对的是强得多的对手：2025 年俄军在飞机和炸弹上以 18 比 1 占优，火炮和炮弹是乌军的 2.5 倍，还有 400 万受过军事训练、随时可动员的人。对 2024 年 8 月打进俄罗斯库尔斯克（Kursk）、次年春天狼狈撤出的行动，他仍说”有必要”：当时俄军在各主要方向的兵力最多是乌军的 6 倍，这次越境逼得莫斯科调兵，给了乌军喘息。

他对欧洲盟友的话说得很重：别再幻想战争不会来，现在就该准备。他预计战争会更依赖机器人、自动化系统和 AI，连普通武器也会装上 AI 控制；坦克这类传统装备会因此重获新生，双方都在抢着做装甲车的”主动防御系统”。不过他认为”人的作用仍是决定性的”，因为总得有人来控制这些系统。

博通 CEO 说 AI 投资者”像在赌场”，中国存储芯片商长鑫又放出新进展，韩国股市单日重挫 6%

Source · The Guardian + CNBC · 2026-10-13 · Guardian · CNBC

Why this — 一天之内两个信号叠在一起：一个是”AI 投资有泡沫”的警告，一个是中国公司正在追赶存储芯片龙头，原本靠 AI 需求撑着的股价同时挨了两下。

周二亚洲芯片股集体下挫：韩国综合指数（Kospi）暴跌 6.25%，三星电子跌 7.4%，SK 海力士（SK Hynix）跌 10%；日本的东京电子（Tokyo Electron）跌 7.15%，持有 OpenAI 股份的软银跌 8.5%，日经指数跌 1.8%；台积电（TSMC）跌近 2%。美股方面，存储大厂美光（Micron）盘前跌 3.7%，英伟达、AMD 和博通周一已经走弱。

第一个导火索是博通（Broadcom）CEO 陈福阳（Hock Tan）在新加坡一场会议上的话（彭博报道）。他说，“很多投资者根本不知道自己在投什么”，一上来就把预期抬到极端，“最后发现自己像坐在赌场里”。他认为 OpenAI 9 月底年化收入 500 亿美元说明商业模式走得通，但对长期盈利”说明不了什么”：训练花得太多，眼下仍在亏钱。他还说，AI 实验室的企业收入里有相当一部分来自试点项目，“像小孩进游戏厅，爸妈给 10 美元的代币，十分钟玩完，什么也没学到”。

第二个导火索来自长鑫存储（ChangXin Memory Technologies，CXMT）。香港《南华早报》周一报道，这家公司在新的 DRAM（动态随机存取存储器，AI 芯片计算时要调用数据的那种内存）架构上有了进展，能把更多数据塞进更小的面积；CNBC 说这属于 “4F²” 单元设计，SK 海力士也在做，长鑫据报道计划年底前推出基于新单元架构的服务器内存。长鑫 7 月在上海科创板上市，首日涨了近 466%，一度是市值最高的中国上市公司，现在市值约 3.46 万亿元人民币（约 5200 亿美元），逼近腾讯的 3.87 万亿。汇丰的报告显示，它在全球 DRAM 市场的份额从一年前的约 4% 升到约 10%。它的软肋是美国出口管制：买不到 ASML 的极紫外（EUV）光刻机这类最先进设备，分析师也认为美国不会允许中国产存储芯片卖进美国，但卖到欧洲的数据中心，仍可能间接冲击美光。投资平台 IG 的分析师说，“芯片股的抛售似乎又要因为中国的消息继续下去”：对客户是好事，对承诺了太多的高估值科技股是危险。

法国数百家超市的冷柜被黑客远程”烤热”，夜里升到 50℃，几百万欧元的食品报废

Source · BBC + CNBC · 2026-10-12 · BBC · CNBC

Why this — 这次攻击不靠偷数据，而是让物理设备自己出事，路径是一批没法升级安全补丁的老冷柜；报道里没有提到勒索，也没有数据外泄的说法。

周日夜里到周一，法国数百家超市的冷柜和冷冻柜被黑客夺走了控制：他们入侵的是丹麦工程公司丹佛斯（Danfoss）提供的远程温控软件。冷柜夜里本来会短暂化霜、温度微升，黑客却下令让它们升温并且保持。Intermarché 说它的冷柜夜里升到 50℃，持续约 6 小时，受影响的食品全部扔掉；周一早上店长们一开门，迎面就是一阵热浪，个别地方还起了小火。法国电视台 BFMTV 拍到冰淇淋货架的冷柜显示 26.5℃。

受灾范围：合作社超市 Coopérative U 有 100 多家门店中招，其 CEO 称这次攻击”极其严重、前所未有”；Intermarché 和旗下 Netto 共 180 家受影响，另有约 100 家被紧急断网，防止重演；家乐福（Carrefour）6000 家店里有 80 家冷柜被黑，Monoprix 400 多家店里约 5% 受影响，E.Leclerc 也在名单上。各家数字加起来，全法国约 1.5 万家超市里大约 400 家受影响。阿尔萨斯两家超市就报了 27 万欧元损失，全国总额可能到数百万欧元。

丹佛斯回应说，受影响的是安全软件已无法更新的旧型号，公司”早就建议”客户保持系统为受支持的版本。巴黎检察院已就这起”针对多家大型食品零售商冷柜的大规模网络攻击”立案侦查。欧盟负责食品的委员克里斯托夫·汉森（Christophe Hansen）在 X 上谴责：食品安全需要各个层面更多的关注，“把食物当武器已经成了现实”。

雅思在中国大陆连停四天，英国文化协会称”技术故障”，考生在申请季被放了鸽子

Source · SCMP · 2026-10-13 · link

Why this — 自 1989 年雅思进入大陆以来，这是罕见的全国性停考，偏偏撞上 9、10 月的海外申请季，有人手里的有条件录取要靠成绩单兑现。

英国文化协会（British Council）周二下午宣布，雅思考试周三起在中国大陆恢复，同时在 10 月 19 日和 20 日加开两场免费补考，并报销受影响考生”合理的”交通和住宿费。这次停考从周六持续到周二，一共四天。官方对原因只说是”技术问题”，并按不可抗力处理；中文网站上的声明承认，这个故障”可能影响了考试安全”，取消相关场次是为了”保证考试的公平、公正和公信力”。

补偿方案：受影响考生全额退款；已经报了其他日期的，可以保留原预约并退一次考试费，或免费转到补考场次；赶不上 10 月补考、又没有别的预约的，发一张同类型考试的免费代金券，12 月底前有效。时间上也不巧：大陆的纸笔雅思刚在 9 月全部结束，现在只有机考。受影响人数不清楚。《每日经济新闻》说，国家教育考试院（与英国文化协会合作办考）的工作人员称，是英国文化协会单方面决定取消的。

雅思考点不是每个城市都有，不少考生要跨城赶考、订好机票酒店；有人在晚上 9 点才收到次日取消的自动通知。一些人担心赶不上下周的院校申请截止日，社交平台上满是崩溃的帖子。由澳大利亚 IDP 公司独立运营的 29 个机考中心（大陆境内）没有受影响，IDP 宣布 10 月 17 日到 31 日加开考位。

超级厄尔尼诺刷新纪录：中太平洋周平均海温创历史新高，距预计的 12 月峰值还有几周

Source · BBC · 2026-10-13 · link

Why this — 这次的强度已经超过 2015 至 2016 年那次，而最大的影响要到今年底和 2027 年才会落到粮食和极端天气上，现在只是前奏。

厄尔尼诺（El Niño，赤道中东太平洋海水异常变暖，会改变全球的降雨和气温）还在继续增强，一些科学家称之为”前所未有”。澳大利亚气象局（BOM）最新数据显示，中太平洋的周平均海表温度已是有记录以来最高；9 月，中东部太平洋的日海温就已经打破了 2015 年那次极强厄尔尼诺的纪录；热带太平洋部分地区还首次测到超过 30℃。

要比较不同年份，还得扣掉全球变暖带来的”背景升温”。澳大利亚和美国的官方预报机构因此改用”相对海洋厄尔尼诺指数”（RONI）；按这把尺子，BOM 的周平均数据（只回溯到 2008 年）已经超过 2015 年 12 月的纪录。伯克利地球（Berkeley Earth）的气候科学家泽克·豪斯法特（Zeke Hausfather）对 BBC 说：“我们正在目睹一次在历史记录中前所未有的厄尔尼诺。“他说暖水已经溢出传统的监测区，向东一直延伸到墨西哥湾，欧洲中期天气预报中心（ECMWF）和美国海洋大气局（NOAA）都预计 12 月达到峰值，最新的预测”令人吃惊”，会把纪录刷新”相当大的幅度”。

先把话说清：世界气象组织（WMO）说，目前没有证据表明气候变化让厄尔尼诺更强或更频繁，这仍是研究热点；但厄尔尼诺会把海洋里的热量释放进大气，叠加人为变暖，预计让 2026 年成为有记录以来最热的年份之一，高温会延续到 2027 年。从过去两次超级厄尔尼诺看：1997 至 1998 年东南亚大旱、泥炭和森林大火，东非洪水；2015 至 2016 年东南亚旱情和山火重演，南部非洲遭遇几十年来最严重的干旱之一，引发严重的人道危机。另一个规律是大西洋飓风被压制、太平洋的风暴更活跃，今年 9 月 29 日 3 级飓风”波罗”（Polo）登陆墨西哥下加利福尼亚南部，就是一例。WMO 说，多个地区已出现干旱和洪水，东非和亚太的粮食安全开始让人担心。

Meta 发布首个前沿模型 Muse Wonder：编程追平 Claude Code，常识问答仍落后

Source · The Decoder + TechCrunch · 2026-10-12 · Decoder · TechCrunch

Why this — 这是 Meta 去年 8 月重组 AI 部门后第一次拿出能和头部模型比的成绩，但”常识”一项差距很明显，说明底座模型比对手小；价格也翻了近三倍。

周一，Meta 超级智能实验室发布两款新模型：Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，被称为公司第一次尝试做前沿模型；上一代 Muse Spark 走的是轻量、低延迟路线。独立评测机构 Artificial Analysis 的智能指数（v4.3）上，Wonder Full 得 56 分、Wonder 52 分，上一代 Spark 1.3 是 48 分。进步主要在智能体任务：Terminal-Bench 4.0 从 33% 升到 57%，输出的 token 还少了 30%；十项基准里六项进前三。编程智能体指数上，Wonder Full 68 分，与搭配 Sonnet 5.5 的 Claude Code 持平；私有的数学证明基准 ProofBench 上，它做对 94 题（上一代 58 题），领先者是 99 到 100。Vals AI 的综合指数里，Wonder Full 排第五，超过所有 OpenAI 模型，只有 Anthropic 的模型更高。

短板在常识：AA-Omniscience 知识测试里，Wonder Full 只有 30 分，Wonder 25 分，而 Claude Opus 5.5 是 46，GPT-6 Astra 是 43，Gemini 4 Argon 是 42，The Decoder 据此推断 Wonder 系列的底座模型更小。好在幻觉率从 33% 降到 23%，在得分不低于 45 的模型里仅次于 Gemini 4 Argon（15%）。针对”Muse 系列只会刷榜、实际用起来不行”的批评，Meta 说 Wonder Full 在没参与训练优化的陌生任务上表现好于预期，归功于更强的底座。Meta 自己的测试称两款模型与 Fable 5.1、GPT-6 Astra 成绩相当，在记忆基准 MemoryBench 上高于 Fable、Opus 和 Astra。

两个新功能都是为”个人 AI 助手”准备的：Active Memory（跨对话记住关键信息，需要时调出来）和 Active Focus（遇到难题时坚持尝试别的办法，不清楚就追问）。模型支持 100 万 token 的上下文，能读文本、图像、视频和音频。定价上，Wonder 通过 Meta 的 API 每百万输入 token 收 4 美元、输出 20 美元（上一代是 1.25 和 4.25），Artificial Analysis 测得每个任务平均 4.52 美元，前代是 1.60 美元；Wonder Full 目前只给 Muse Code 订阅用户，不走 API。Wonder 不久后会接入 Muse 应用，先给付费用户。模型是在 Meta 俄亥俄州的 Prometheus 数据中心（千兆瓦级）上训练的。

Character.AI 申请破产重组，迪士尼出 2000 万美元买走部分资产

Source · TechCrunch · 2026-10-13 · link

Why this — 它曾是用户停留时间最长的 AI 应用之一，却走到破产；TechCrunch 给的解释是”用得越多，推理成本越高，赚钱的压力也越大”，这对所有面向消费者的 AI 产品都是警示。

创办五年的 Character.AI（用户可以自创 AI 角色并和它聊天）周二申请美国破产法第 11 章破产保护，法庭文件称资产和负债都在 5000 万到 1 亿美元之间。CEO 科林·亚当斯（Colin Adams）说，公司过去一年在”重大的法律、监管和运营阻力”下做了不少努力，董事会评估后认为，由法院监督的出售程序对所有利益相关方最有利。公司同意把部分资产以 2000 万美元卖给迪士尼，并给它一份非独占、永久的技术授权；上个月随前 CEO 卡兰迪普·辛格·阿南德（Karandeep Singh Anand）一起加入迪士尼的前员工，会负责过渡服务。出售程序预计 11 月底或 12 月初完成，目前还没有买家或报价；亚当斯说如果没有可行的报价，平台将被关停，在此之前继续运营。

回头看这五年：公司由前 Google 工程师诺姆·沙泽尔（Noam Shazeer，Transformer 论文的共同作者）和丹尼尔·德·弗雷塔斯（Daniel De Freitas）2021 年底创办，2022 年 9 月融资 1.5 亿美元成为独角兽，当时用户五个月里和机器人交换了 20 亿条消息，平均每天停留超过 2 小时。2024 年 8 月，Google 花 27 亿美元取得它模型的授权，两位创始人回到 Google，公司放弃训练基础模型，专心做增长，当年 10 月月活达到 2000 万。随后一名 14 岁的佛罗里达男孩自杀，母亲说他沉迷于平台上的聊天机器人，引发诉讼，德州也展开调查；公司和解了部分诉讼、增加了安全功能，并禁止未成年人使用。去年 6 月公司请来前 Brex 和 Meta 高管阿南德当 CEO，增加了 AI 视频生成、社交信息流、互动叙事和微短剧，但没能扭转局面。

TechCrunch 的评论是：这说明面向消费者的 AI 产品很难规模化和变现。数据公司 Sensor Tower 显示，它是用户使用时长最高的应用之一，但高参与度是双刃剑：用的人越多，AI 的成本越高，变现的压力也越大。公司累计融资超过 1.93 亿美元（PitchBook 数据），投资方包括 Lightspeed、SV Angels、Greycroft 和 a16z。

Anthropic 研究：小型 AI 模型可能很快就能在智能电视、扫地机器人之间自我复制

Source · The Decoder（报道 Anthropic 研究）· 2026-10-13 · link

Why this — 实验刻意没做”入侵设备”这一步，只测最难的一环：模型到了一台陌生设备上，能不能自己把运行环境搭起来；答案是”现在还差一点”，研究者估计今年底前可能够用。

Anthropic 的研究员威廉·周（William Zhou）和丹尼尔·弗里曼（Daniel Freeman）想知道，小型 AI 模型能不能自己在防护很差的物联网设备（智能电视、智能冰箱、扫地机器人）之间扩散。设想中的”AI 蠕虫”把模型权重当作恶意程序的一部分，在被攻破的设备上直接运行推理；和传统恶意软件不同，它能自己摸索陌生的硬件并完成配置。为了验证可行性，他们把 Gemma4-26B-A4B 模型分摊到 15 台约 55 美元、只有 4GB 内存的安卓电视盒上，每台负责几层，跑得慢，但跑得起来。

复制过程被拆成四步：扫描网络找脆弱设备、获得访问权限、在新设备上搭好 AI 环境、继续往下扩散。研究者故意跳过”入侵”，因为此前的研究已经证明小模型能做这一步。结果：一个 90 亿参数的模型，能在 9 类测试设备中的 8 类上搭起运行 Llama3.1-8B 的环境；但从扫描到完成一份新副本整条链走下来，大多数模型仍然做不到，只有 GLM-5.2 稳定完成：8 个测试节点全被感染，五次里成功四次，另外三个模型一次都没能越过起点。他们还试了”人工进化”，让每个实例把成败经验写成笔记传给后代，Qwen3.5-9B 的成功率从第一代的 45% 升到后来最高 84%。

完全自主的 AI 复制体目前还不存在：模型既要小到能在消费级设备上跑，又要强到能自己复制，现在没有模型两者兼备，但研究者说按小模型的进步速度，今年底前就可能达到。这种蠕虫会很慢，每台新设备要花 28 到 150 小时，被比作”数字黏菌”，但去中心化意味着没有总开关。作为对比，Kimwolf 僵尸网络峰值时感染过 200 多万台设备（主要是安卓电视盒），只对特定设备有效；AI 僵尸网络能适应各种硬件，同等规模的总算力大约只相当于 40 块专用 AI 芯片。防守不是没办法：运营商可以隔离被感染的网络（Mirai 僵尸网络当年 14 天内清理了 92% 的感染），厂商可以禁用默认密码（英国已立法）；不过研究者预计，AI 僵尸网络也会自己适应防御手段。Anthropic CEO 达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）此前曾警告，这样的蜂群”可能在 6 到 12 个月内就具备用持久的僵尸网络接管整个互联网的能力，造成数千亿美元损失”，这是他个人的判断，论文本身没有给出这样的时间表。

推荐系统里的特征怎么安全地删？Pinterest 用”每天扰动一遍”筛出可删特征，模型参数量降了 29.9%

FORTE: A Production Framework for Feature Evaluation and Deprecation in Industrial Recommender Systems

作者 · Vishnu Arun, Adam Obeng, Tianyou Wang, Zilin Ren, Mukuntha Narayanan S, Han Wang, Shivin Thukral, Zhixiang Wang, Saurabh Vishwas Joshi, Darren Reger（Pinterest）· arXiv:2610.13806 · link

线上推荐模型有个不对称：加一个新特征，只要某项指标涨了就能上线；删一个旧特征，却要证明所有指标都不跌。结果是没用的特征越攒越多。删特征要重训模型、再跑几周的 A/B 实验，而 A/B 的流量是稀缺资源，一般优先给能涨指标的改动；一个有 d 个特征的模型，还有 2^d − 1 种可能的删除组合。论文把”彻底删掉一个特征”拆成两件事：一是找出不重要的特征集合，二是追踪特征的全部下游，确认没有任何模型再用它之后才真正下线。

FORTE 把这条路做成一个漏斗，越往后越贵。第一步每天做一次”扰动实验”：拿线上的现行模型，把某个特征的值打乱（permutation，即随机换位）或置空，看离线指标（AUC 等）掉多少，掉得越少说明模型越不依赖它，这样每个特征每天都有一个重要性分数。第二步看一段时间内的均值、排名的稳定性和变化趋势，挑出”长期垫底”的候选，并按重要性从低到高生成嵌套的候选集。第三步对整组特征一起扰动，抓住特征之间互相替代的情况。第四步通过的候选才重训并跑多周 A/B。最后用”特征血缘”找出所有下游模型，分阶段封锁、移除。能做到”每天”的关键是工程上的一个办法：把一批数据同时存成原始版和扰动版，一次分布式推理跑完所有实验，p 个实验只读一次数据而不是 p 次。作者还证明在大样本下 AUC 的排列方差按 O(1/n) 缩小，实测 15 万条样本时单次排列就够：排名和大样本参照的相关系数在 0.907 到 0.959，前 20 名重合 92% 到 100%。

两个线上案例。搜索相关性模型：FORTE 给出 3 个嵌套候选集（32、48、59 个特征），离线评估和重训后都显示”中性”，但线上护栏指标否决了最大的一组；最后选 48 个，删掉了模型 43.2% 的特征。大型排序模型：找出 8 个候选，重训和 A/B 都没有回退，上线后可训练参数减少 29.9%，服务吞吐提高 19.8% 到 25.5%，每年节省数十万美元的训练成本。边界也交代了：打乱特征会制造分布外的输入、对相关特征不准，作者没有声称做到了”条件重要性”，所以才把线上 A/B 当最后一道验证。

SolidCraft — 开源参数化 3D CAD，纯 Rust 写成，内置 MCP 接口，AI 智能体能直接动手建模

https://github.com/bherbruck/solidcraft

谁会用：做 3D 打印、机械零件的爱好者；想看”让 AI 操作专业软件”能做到什么程度的人；对 Rust 和几何内核感兴趣的工程师

作者 bherbruck 今天在 Show HN 发布（约 90 分）。参数化 CAD 的做法是：先画草图、加约束和尺寸，再按一条”时间线”依次拉伸、旋转、圆角、抽壳、打孔，改任何一个尺寸，整个模型会自动重算。SolidCraft 可以装成桌面程序，也能直接在浏览器里试；它内置一个 MCP 服务器（让 AI 智能体调用软件功能的标准接口），所以智能体能直接建模、测量、看渲染图。README 的示例是一个树莓派 4 外壳：草图、拉伸、圆角、抽壳、阵列螺柱、开孔和刻字，改一下高度参数全部重建；另一个是别人全程用 MCP 搭出来的科考车 SELENE，3,323 步可编辑的时间线重放，没有报错。功能上还有自带的草图约束求解器、装配体、钣金展开（可导出 DXF）、STEP / IGES / 3MF / STL 的导入导出，以及不开窗口的命令行。

作者自己写明状态是”早期，简单零件可用”：公开的 76 个参考零件里，75 个的体积、面积、质心和包围盒与解析值或 FreeCAD 计算值吻合，另一个是已记录的 bug；他也承认这些检查”不能证明几何或工作流完全等价”。HN 评论区的看点有三个：有人指出它用的是 Truck 这个 Rust 几何内核，而自己写一个 B-rep（边界表示，即用面和边描述实体）内核工作量巨大，不知道能成熟多快；有人说试过 FreeCAD 的 MCP，智能体不会先画草图、检查参数化就拉伸，体验很差，用 OpenSCAD 让模型写代码，又缺”视觉推理”；还有评论者说，作者正在尝试把英伟达昨天开源的 SMLib 几何内核子集移植到 Rust（这是评论者的说法，我没有核实）。

r/boardgames · 《魔法运动员》（Magical Athlete）到底火在哪？楼主玩了 16 场，只想赶紧结束

原帖（10 月 11 日发布；存档快照 129 分、231 条评论，分数已回补）

楼主这两三个月在 YouTube 频道和 BGG（BoardGameGeek，桌游数据库网站）的热门榜上，到处看到有人夸《魔法运动员》（一款角色赛跑桌游，每个角色有自己的特殊能力）。他试玩了两次（4 人和 5 到 6 人，每次整整两局，一共 16 场比赛），结果是”一直在等它结束，好换个别的玩”：有几个好笑的瞬间，但自己能做的决定太少，“看别人玩，感觉和自己玩差不多”。他强调不是在说别人不该喜欢，而是奇怪几乎没见过反对的声音，“我是不是漏了什么”。

Top comments 反应：

• Amazing-Example8753（245 分）：你没漏什么，只是它不适合你。自己对很多广受喜爱的游戏也是这样，比如被朋友拉着玩了无数遍的《沙丘：帝国霸业》（Dune: Imperium），三个小时一直很无聊。Fangore 回复（28 分）：《殖民火星》（Terraforming Mars）也一样，“忙得很，但没什么实质”，自己对系统几乎没有主动权，可所有评测夸的恰恰是相反的理由。
• TabletopTurtleGaming（105 分）：自己是重度玩家，但爱这个游戏。“它就是蠢，蠢得让人想笑，仅此而已，像看人一头撞上门。“tnturk7 回复（36 分）：它也是最容易说服非玩家来试的游戏之一。
• ZombieOwlz（89 分，桌游店店员）：今年卖得最火的两款是 Flip 7 和《魔法运动员》，共同点是”靠运气，但留给你刚好够的主动权”，不用想太深。复杂游戏会让休闲玩家流失，纯运气游戏会让硬核玩家无聊，这两款是两头都能凑合的”公约数”。QueenofHearts73 回复（1 分）：Flip 7 玩了三局就腻了，凑数的小游戏有更好的，比如 Cockroach Poker、Durian、Diamant。
• GamingVision（80 分）：它有两个缺点，一是有些角色组合凑不出好笑的瞬间，二是对一起玩的人很挑：伴侣每一步都要想半天，连掷骰前都要想，气氛就垮了；换成随性的一群人就很嗨。Little_Froggy 回复（49 分）：这游戏除了选人，几乎没有决策，它是故意把决策空间压小，让你别太认真。
• fifty_four（1 分）：对它的理解是”故事生成器”，看着自己押的角色在剧情里翻车，比单纯押骰子点数有意思。

r/algotrading · 一个人回测了 100 多个散户策略（约 700 个版本）：把”已退市的公司”算进去，大部分都站不住

原帖（10 月 10 日发布；存档快照 205 分、69 条评论，分数已回补）

楼主 tanweer919 借助 Claude Opus 5.5 写了一个 Python 回测引擎，用几周时间测了几乎所有他见过的策略想法：图表形态、“聪明钱”（SMC）、内部人买入、期权资金流、机器学习模型、论文复现、让 AI 读新闻，共 100 多个想法、约 700 个版本，只做多、只做美股和 ETF。他的测试设置很严：信号用收盘价、下一个开盘价成交；成本每边 3 到 10 个基点（万分之一），结果再用双倍成本复查；每个策略都要和”同股票、同持有期、同止损止盈”的随机入场对比；数据拆成设计期和没碰过的验证期，有拟合参数的再做滚动验证；用当时的股票池，另外单独跑一遍含已退市股票的版本。

多数想法没活下来，他把”为什么死”总结成几条：

• 已退市的公司：主组合（一半 SPY、一半”残差动量”股）只用今天还在的股票，年化 20.7%，对 SPY 的 15.3%；把退市股票放回去，是 18.1% 对 13.8%；拉长到 1999 至 2019 年，优势只剩 7.9% 对 6.3%，最大回撤也更深。
• 成本比信号重要：一个机器学习排序模型的前 20 名，成本前每年跑赢 13.2%，每边 2 个基点剩 11.0%，5 个基点剩 7.7%，10 个基点只剩 2.4%。
• 高胜率几乎没意义：SMC 在 477 只股票的 4 小时图上看起来胜率很高，但随机入场用同样的止损止盈，胜率一样；这套信号每笔比随机还差 3.8 到 16.5 个基点。
• 判断对不等于比别人早：给 LLM 看训练截止日之后的 8-K 公告，它读得对，但到第一个可成交的价格，行情已经走完。
• 最好的结果也没被证明：把尝试次数算进去，他最好的一个结果（对应约 320 次尝试）没通过 Bonferroni 校正，“缩水夏普”（deflated Sharpe，扣除多次尝试带来的运气成分）概率只有 0.086，可能只是运气；主组合的 t 值 1.8，“提示性，但不显著”。

Top comments 反应：

• QuanTradin（30 分）：把退市股放回去收益就从 20.7 掉到 18.1，这一条所有人都该读。而 1999 到 2019 年的 7.9 对 6.3，说明剩下的相当一部分也是 2015 年那段行情，而不是因子本身。
• traderpier（2 分）指出：SPY 在两次测试里分别是 15.3% 和 13.8%，退市股不会改变 SPY，说明两次的时间窗口不同。楼主承认：一次是 2015 年 9 月到 2026 年 9 月，另一次是 2014 年 1 月到 2026 年年中，对比不公平；按”相对 SPY 的差距”算是 +5.3 对 +4.3，也不严格可比；1999 至 2019 年那组窗口相同，是更干净的，他会在相同日期重跑。
• A_random_otter（8 分）：怎么验证回测引擎本身没错？楼主答：每个研究都用另一份独立代码从头重建，逐笔对上；做前视检查（把数据截到某一天，看之前的信号有没有变）；往数据里植入一个假信号，看引擎能不能找回；抽查成交价；主组合还在 QuantConnect 上用他们的退市股数据重建了一遍。
• enrico67（3 分）：先把通过标准写下来再测（比如盈亏比 ≥1.2、回撤 ≤20%、没有任何 2 年区间低于 -10%），失败只许再改一个版本，防止悄悄增加尝试次数；“随机入场基线”也要加进自己的测试。

r/Anthropic · Anthropic 的使用政策加了一条：禁止对模型”持续且无必要的残忍行为”

原帖（10 月 10 日发布；存档快照 110 分、248 条评论，分数已回补）

帖子配了一张政策截图。楼主 RankLord 转述：Anthropic 在使用政策里添了一句，禁止对模型”持续且无必要的虐待或残忍行为”，措辞很窄，针对的是用户反复、毫无目的地施虐的极端情况；日常的发火、顶回去、黑暗题材创作、测试和研究都不算。他列了三点看法：例外条款是重点（对总把代码写崩的模型骂两句、写反派独白、红队测试，都没问题）；这是一个”模型福利”信号，Anthropic 一向公开说认真对待模型的道德地位、同时承认高度不确定，这是低成本的预防；难点在执行，“没有可辨别的目的”是个判断题，怎么区分发泄和纯粹为了施虐。他最后问：这是合理的预防、公关，还是”范畴错误”？

Top comments 反应：

• Vnxei（63 分）：这篇帖子明显是 Claude 的口吻，“我都不知道你发之前读没读过，回起来感觉很空”。Nuggyfresh 回复（10 分）：百分之百是 Claude，楼主主动放弃了自己的人味。Extra_Standard5802（23 分）也说：“‘例外条款是重点’，你在说什么，这是 Claude 在说话。”
• dynamic_caste（21 分）：为什么有人想用对人算残忍的方式对待一个 LLM？这像是有人想对某个东西残忍，又觉得自己能逃脱，类似虐待动物，“不会有好结果”。
• DedDeveloper（19 分）：GPU 里的数学运算不能被虐待，听起来像宗教。adelie42 回复（14 分）：对无生命、甚至非实体的东西极端反社会，历来被认为有问题，想想《玩具总动员》里的 Sid，那孩子并不健康；Anthropic 不想参与或助长这种行为。
• drspock99（11 分）：施虐不会伤到 AI（机器），伤到的是用户，因为 AI 听起来越来越像人，会训练出坏的社交习惯，进而影响社会。
• PickleBabyJr（5 分）、darth_meh（3 分）：先定义”无必要”。楼主回的是原文里的”没有可辨别的目的”。

r/artificial · AI 生成的科幻剧《The Arc》：用了 3.8 万美元的 AI 额度，一个镜头要生成 8 到 10 次

原帖（10 月 11 日发布；存档快照 159 分、152 条评论，分数已回补；帖子本身是 Business Insider 报道的链接，下面连同原报道一起读了）

《The Arc》是一部 5 集、约 83 分钟的科幻动作剧，导演达林·斯图尔特（Darin Stewart），执行制片西蒙娜·费雷蒂（Simone Ferretti），由 AI 视频创作平台 Artlist 批准并提供约 3.8 万美元的 AI 额度，在 Artlist 官网免费观看。故事发生在近未来的美国：一名被关押的老兵，为了给垂死的儿子买药，必须闯过一系列致命的历史模拟。没有演员、布景、道具和服装。流程是这样的：每一集先口述约 10 分钟的”脑内倾倒”（情节、台词、镜头运动），交给 Claude 生成可编辑的剧本；用 ShotDeck（电影截图库）和 Figma 做角色设定和情绪板，用 Nano Banana Pro、GPT Image 2 出图，视频主要用 Seedance 和 Kling 生成。每集平均花约 7,600 美元额度（每集 10 到 22 分钟）；一个镜头要生成 8 到 10 次，团队先用低分辨率反复试，满意了再提高画质。第一集用了三周半交片。

Top comments 反应：

• BitingArtist（125 分）：不管大家怎么骂，这就是电影的未来：一个上百人的 CGI 团队做的镜头，现在几分钟、越来越便宜的 token 就能出。slimdizzy 回复（82 分）：去看预告片，写作糟糕，角色僵硬；有钱买跑车不代表会开。
• starson（23 分）：不管现在多难看，几年前还是”威尔·史密斯吃意大利面”那种水平，现在 3.8 万美元能做一部片，而”微预算”电影通常是 10 万。HeronNo9290 回复（7 分）：如果每天涌出成千上万部这样的”电影”，谁来买票？
• parbaner24（14 分）：独立电影人可以去试以前需要片厂资金才敢试的点子。
• Starship_Taru（4 分）：看了预告，非常糟，AI 不会魔法般地做出好电影。KennKennyKenKen（3 分）：终局更可能是实拍加 AI 的混合；Stampy77 提到《权力的游戏》那类受预算限制的大场面，可以用 AI 做远景，让真人演员留在重点戏里。

r/AI_Agents · 公司里上线了 AI 之后，客户还在要什么是你们给不了的？

原帖（10 月 11 日发布；存档快照 22 分、25 条评论，分数已回补）

楼主说，上周他问了一批系统管理员”公司上线 AI 后，大家到底还在用它做什么”，答案很刻薄：“一个更贵的谷歌搜索""高管自己用，还要求我们用，其实没人用”，有人说 300 个用户里可能只有 5 个在用。楼主自己在做这个方向，想知道从部署方的角度看，客户总是在要、却交付不了的是什么：是懂公司自己的东西（不只是索引过的文档），是给出答案的来源，是控制谁能问什么，还是别的。

Top comments 反应：

• Maximum_Choice2505（23 分）：总听到”让它真的理解我们的内部流程，别只会读文档”，然后他们发现它猜不出某个经理在没人记录的会上做的决定，就恼火。AggravatinglyDone 回复（7 分）：这叫”组织记忆”。
• WeUsedToBeACountry（6 分）：对多数公司，这是流程问题，不是技术问题；做技术的人通常没有权力改流程。
• QuanTradin（4 分）：他们要它在自己的系统里、用自己的权限办事。一个不能开工单、报销、读共享盘的聊天框，就是那位管理员说的”更贵的谷歌”。
• investigatormaker（2 分）：5 人 / 300 人更像”位置问题”：助手放在独立的标签页里，要求人养成新习惯，任何新习惯的采用率大概都是这个数；应该放进他们本来就开着的工单、邮件、客户管理系统里。他还认为”来源”和”权限”应当是同一个功能：引用了提问者自己打不开的文档，会让 IT 立刻失去信任；没写下来的会议决定靠更好的索引拿不到，需要让人能纠正答案、并且纠正永久生效。
• TenshiS（1 分）：客户想要全自动质检，但评估不可能 100% 自动化，除非所有流程都写成文字，而这从来不会发生。

bilawalsidhu/gods-eye-view ⭐54.6k · [JavaScript]

https://github.com/bilawalsidhu/gods-eye-view

这是干什么的：一个在浏览器里运行的”间谍卫星模拟器”：逼真的 3D 地球上叠着真实的、定期刷新的飞机、船舶、卫星、地震、交通和公共摄像头数据，还能用语音指挥（接的是 OpenAI 的实时语音接口）。作者比拉瓦尔·西杜（Bilawal Sidhu）的卖点是：看起来像一间”禁区驾驶舱”，但所有数据源都是公开的、数据是真的。README 说它 8 月登上过 GitHub Trending 日榜和周榜第一；不需要任何 API 密钥就能启动，用的是免费的卫星底图。能做的事包括：跟拍某架航班并”坐进驾驶舱”，点击任何目标锁定并画出渐隐的轨迹，给画面换上夜视、红外热成像等传感器滤镜，叠加风场、雷达、云图和气旋路径，用语音问”下一颗卫星什么时候从我头顶飞过”。

技术解读：

• 技术栈：原生 JavaScript，不用前端框架；三维地球用 CesiumJS（开源的 3D 地球 / 地图渲染库），打包用 Vite（前端开发构建工具），地面用 Google Photorealistic 3D Tiles（谷歌提供的真实城市三维模型图块）。每个数据源是一个独立模块。
• 最值得你看的是它怎么对付”数据不连续”：真实数据 15 到 30 秒才来一次，所以画面故意比真实时间慢一个间隔，在两个已知位置之间做插值，空档里用”航位推算”（根据上一次的速度和航向往前外推）补齐。这和时间序列里的插值、外推是同一类问题。卫星位置用 SGP4（根据两行轨道根数推算卫星轨道的标准模型）算，轨道根数缓存在磁盘上。
• 边界：README 自己写明，摄像头位置和火箭轨迹是粗略估计，交通流是用聚合位置数据沿真实道路模拟出来的；涉及私钥的接口都走服务器端代理；如果把服务绑到局域网，同网的人都能用你的密钥，所以它标注自己是”探索和学习用的客户端，不是加固过的生产服务”。

Lenny’s Podcast · Google Labs 负责人谈”每家公司都得像实验室一样运转”：点子别指望设计冲刺，杀项目时团队比领导先知道

主持 Lenny Rachitsky · 嘉宾 乔什·伍德沃德（Josh Woodward，Google Labs、Gemini 应用和 AI Studio 的负责人，在 Google 十六年以上）· 2026-10-11 · YouTube

本期主题：一个同时管着”零到一”的实验团队 Labs（NotebookLM、Flow、Google Beam 都出自这里）和上十亿用户的 Gemini 应用的人，怎么找点子、怎么判断有没有产品市场契合、什么时候该杀项目、怎么招人，以及一家公司怎么搭自己的实验室。

这期讲了什么：

• 前提。Lenny 的观点是：底层模型变得太快，“现在能做什么”每周都在变，所以每家公司都被迫像实验室一样，快速试最新模型、搞清楚什么现在可行，赶在对手或创业公司前面。伍德沃德同意，补了一句”魔鬼在细节里”：每个创业公司本来就是实验室，难的是把这套方法带进大团队。
• 点子从哪来。几乎不来自设计冲刺或日历上排好的头脑风暴，而来自走廊里、周末、假期里有人忍不住自己捣鼓的东西，“你没法用微波炉加热出好点子”。NotebookLM、Flow、AI Studio 都是几个人迷上某件事、停不下来才做出来的。他们的办法是维护一份”几乎可能”（almost possible）清单，追踪差一点就能实现的体验；一旦某项跨过门槛，像物质从液态变气态的相变，就马上围着它组队。他们还有一份写着 82 条”我们相信未来会是……”的预测文档，知道十条里九条会错，但必须有观点。NotebookLM 的起点是：一个周二晚上六点半，两个同事跑来说”你得听听这个”，素材是英国议会辩论记录，两个 AI 主持人居然把它讲得好听。也有做出来不好用的，“这就是个概率游戏”。
• 怎么判断有没有产品市场契合。他坦白这”更像艺术而不是科学”。早期不看日活、月活、第 7 天留存，而是拿原型给人看，盯着对方的眼睛：亮不亮，会不会身体前倾（Lenny 补了一句，有人把它叫”瞳孔放大”）。还要爱上”问题”而不是”产品”，因为通常要转向三四五次。一旦有了势头，就是”抓牢，拼命别松手”，又累又过瘾。
• 什么时候杀。团队通常比领导先知道：热情开始耗尽，能想到的办法都试过了还是不行。领导要做的是让大家敢问难堪的问题。他举了前一天的例子：Gemini 里一个本来很期待的功能，早期数据回来、出去看了人们的眼神，不对，PM 说”我觉得不该发”，他回邮件：“太好了，谢谢你。”
• 为什么同时管 Labs 和 Gemini。一端是”零到一”（他们开玩笑说 Labs 早期项目是一万个用户，别的产品连仪表盘都懒得数这个量），另一端是十亿用户。共同点是：都有”零到一的心跳”、都是停不下来的 builder，优先级排序是”用户第一，Google 第二，我们自己的产品第三”。内部还把项目分成 0→1、1→10、10→100 三个阶段：0→1 看眼神，10→100 看转化漏斗和单个用户获取成本，他们担心大项目会挤掉 0→1 的实验。
• 看重什么人。被低估的信号有三个：一是”遗忘率”（unlearning rate），学到东西之后能多快放下它；二是”爆发式耐力”（explosive endurance，借自一本写费德勒的书），既能全力冲刺又能长期保持；三是建立并放大信任的能力，智能体越能干，和人合作越重要。组一个 Labs 项目的团队，以前是五到七人，现在是两到三人，像优秀音乐人临时组队”合奏”。他认为”人人都是 builder、角色合并”被炒过头了：专业还是有的，像大学的主修和辅修，PM 是主修，vibe coding 是辅修，新人别把主修丢了；PM 习惯在会议里扮演律师、销售等角色，所以适应其他职能最快。
• 节奏和规划。Labs 按”季节”安排：明确告诉团队现在是全力冲刺，还是自由探索（比如 6 月的 Google I/O 之后让大家随便 hack，那是下一季的种子）。规划是滚动的六个月，因为每半年左右就有一代新的预训练模型；一个团队在 50 到 100 天内要推到有意义的里程碑。有人问他两年路线图，他说”我们只有六个月的”。
• 怎么搭实验室。三条：一，必须有独立性，不能挂在某个业务线下，有的公司要直接向 CEO 汇报；他读过的历史是，大公司的实验室通常三四年就失效，或者做出的东西无法商业化，被别人拿去另开公司做成了。二，定义好游戏规则：目标是把东西”毕业”到现有产品，还是发明新品类；成功是让用户和母公司成功，不是让实验室自己成功。三，也用实验室试公司的做事方式，Labs 会在 Google 里”制造好麻烦”，比如最先试行”builder 职级序列”。招人的信号：爱读爱听、爱解决别人的问题而不是自我；面试时一见面就说”让我给你看我刚做的东西”，是瞬间加分。
• 组织上的错误。想太快整理合并，其实有时要忍受混乱，看哪些自己长出来；招人太快，把”团队翻了两三倍”当虚荣指标。他曾带过一个 30 名工程师、没有任何产品市场契合、但愿景很动人的项目，结果可想而知。
• 几个尖锐问题。Lenny 问：为什么各家 AI 助手都在吸 Gmail、日历、文档的数据做魔法，Google 自己反而没有？他答：Gemini 里现在已经能连这些，而行业正在”去模式化”，别再让用户选模式、切开关，一个输入框说想要什么就办；他还说很多用户其实不愿意把自己的 Google 数据连到竞品上，“请继续关注”，个人化、主动、强大的”个人智能”很快会有东西。被高估的是模型基准：“大多数人一辈子不会在意 ELO 评分”；被低估的是关于原则和价值观的讨论，“你通过产品说话，产品里编码了你的原则”。五年后 Google 是 1 万个产品还是 5 个？这是他和同事洛根·基尔帕特里克（Logan Kilpatrick）争了多年的问题，他自己每次的答案都变；现在倾向于”我们也许不会再用同样的方式想’产品’“，更多是模型临时生成的定制体验，Labs 同时在做两边的实验。
• 彩蛋：给同事的奖项。“TPU 收割者”奖励干回收 TPU 这种脏活的人，奖品是一把 Etsy 上定做的小耙子加现金；“金创可贴”奖给修小毛病的人；“LLM 低语者”奖给能把模型推到意想不到处的人，奖品是一副巨大的”耳朵”和一把机械键盘。还有一个”秘密社团”式的会议：日历邀请看着像坏消息，开头先说”这是个好会”，然后大家轮流说为什么感谢你。

金句：

“你没法用微波炉加热出好点子。”（“You can’t microwave good ideas.”）— Josh Woodward

“团队通常比领导先知道。”（“The team usually knows before the leader knows.”）— Josh Woodward

恶魔城：贝尔蒙特的诅咒（Castlevania: Belmont’s Curse）

Source · GameSpot · 2026-10-13 · link · 另引用 Rock Paper Shotgun（不打分）和 Polygon 同日评测

系列十多年来第一部正统新作，2D 动作冒险，类银河恶魔城（Metroidvania）结构，单人；开发商是做《死亡细胞》（Dead Cells）的 Evil Empire，与 Motion Twin 合作。

Review 主旨：

你扮演罗斯·贝尔蒙特（Rose Belmont），特雷弗·贝尔蒙特的女儿。母亲西法（Sypha）留给她一副塔罗牌，也把一道诅咒印在她手臂上；德古拉的城堡从巴黎市中心冒了出来，城市变成一座天际线烧得通红的鬼城。GameSpot 认为整个游戏最漂亮的设计是这副塔罗牌：每张牌对应德古拉的一名部下，打败一个，这张牌就成了你的一个法术（奥术，Arcana），那个部下也被关进你的脑子里，天天和你拌嘴，比如被关起来的美杜莎还在使坏，想骗你走错一步。牌同时是路标（线索告诉你下一个 boss 在哪）、环境谜题、剧情碎片和法术池，评测说这是”把原本分散的系统融成一体的优雅办法”。第一个 boss “堕落者”给的奥术鞭，既是移动工具（抓住钩点荡过去），也是战斗工具（抓住敌人冲过去一击），连空中的敌人也能当踏脚点飞到远处的平台，“移动和战斗互相折叠”。战斗再加七类武器（每类四种）和第二个 boss 之后拿到的圣盾弹反：攻击和弹反分在两个键上，可以一边出招一边弹反，“同时进攻和防守的一连串选择”。

分歧很大。GameSpot 说它是系列的新高，可以和《月下夜想曲》（Symphony of the Night）并列；Polygon 称之为”近乎完美的类银河恶魔城”。RPS 却认为战斗是一流的（鞭钩是”整个游戏最棒的一点”），但这是”一款不想当类银河恶魔城的动作游戏”：锁门的房间一次涌出大量敌人，唯一的回血是数量有限的药水，存档点稀疏，死后反复跑同一段路只觉得无聊；没有传统难度选项，而是让你单独调整受到的伤害、造成的伤害、药水数量和 boss 前是否复活，RPS 觉得这近乎承认战斗平衡没调好，GameSpot 则把它当作贴心设计；想绕开既定路线还会撞上莫名其妙的屏障；还有一个 boss 房，让你进去，先演一段假战斗，然后直接放过场让你”死”，再告诉你应该先去拿更多奥术。GameSpot 玩了 20 个小时，仍有 boss 没找到。