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个人数字泔水\(⁠◔⁠‿⁠◔⁠)
✨ Thinking...

  1. Telegram的t[.]me域名被注册局暂停

    即时通讯软件 Telegram 的 t[.]me 域名已宕机，WHOIS现显示“serverHold”状态，这是一种注册局级别的暂停，会完全阻止该域名解析。

    所有 t[.]me 链接当前均无法访问。该通讯应用本身仍可运行，但链接分享功能彻底完蛋了，直到这个限制被解除。

    据了解，域名记录显示，此次变更发生在今天，但Telegram、.me注册机构或后端运营商Identity Digital尚未对此做出公开解释。

    — X平台、X平台

  2. 如果你把一个中国男孩看作一个 RL agent，你会发现他的前二十二年是一场教科书级别的训练事故。不是 agent 不行，是 reward function(奖励函数) 写得离谱。任何一个 RL 工程师看到这套训练配置，都会连夜提桶跑路。
    一、奖励函数：一个标量统治一切
    这个 agent 的 reward function 极其简洁，简洁到令人发指：R = 分数。
    似乎绝没有第二项。什么健康、友谊、审美、情绪、与异性的正常交往 —— 这些维度在奖励函数里的系数统统是零，甚至是负数。设计者们（家长与学校，一个松散但高度一致的委员会）对此的解释是：这些项会在未来“自动出现“。用 RL 的话说，他们承诺了一个 discount factor（折扣因子）γ 接近 1 的超长期回报 ——“考上大学就好了”—— 然后在 agent 真的考上大学之后，把兑现日期改成了“找到工作就好了“，随后是“结了婚就好了“。这在文献里有个名字，叫奖励从未发放 。当然我们更喜欢说这叫画饼。
    更糟的是这个奖励极度稀疏。一年两次期中期末，三年一次大考。在漫长的无奖励区间里，agent 唯一能做的就是对着一个 proxy metric（代理指标）疯狂优化 —— 刷题。于是我们目睹了大规模的 reward hacking（奖励欺骗） ：agent 们学会的不是“知识“，而是“如何在这套评分函数上取得高分“。做题家这个词，简而言之就是理论跑分极高，泛化几乎为零。
    二、探索惩罚：ε（随机探索率）被手动归零
    标准的 RL 训练需要 探索 ——ε-greedy（ε 贪心）也好，entropy bonus（熵奖励） 也好，总得让 agent 试试没走过的动作，否则 policy 永远学不会新东西。
    而这套训练管线的独特之处在于：探索本身会触发最大负奖励。
    具体来说，任何指向异性的探索行为，会被环境标记为一个专有名词 ——“早恋”—— 并立即执行惩罚：没收信件、请家长、全班通报、“你现在的任务是学习”。注意这个惩罚的精妙之处：它惩罚的不是失败的探索，而是探索这个动作本身 。agent 很快就学到了一条深刻的 Q 值：
    Q(任何状态, 接近女生) = -∞
    于是与异性交往这条 policy 分支的梯度，从十二岁到二十二岁，一次都没有被更新过。它不是学坏了，它是从未被训练 。十年后人们围观这个 agent 在任何社交场合上面对一个笑靥如花的异性时的手足无措，纷纷嘲笑他“木讷““。朋友们，一个从没做过 forward pass（前向传播）的网络层，你又如何指望他做 backpropagation(反向传播) 呢
    顺带一提，惩罚探索还有一个副产品：mode collapse（ 模式坍缩）。当所有探索都被掐灭，全国千万个 agent 收敛到了同一个 policy—— 上课、刷题、睡觉。你随机采样一千个县城高中生的日程表，KL 散度约等于零。设计者们对此非常满意，并称之为“听话“。
    三、部署日：一场没有预告的分布偏移
    然后，二十二岁，毕业。故事的高潮来了。
    Agent 被从训练环境（学校）一键部署到生产环境（社会），没有灰度，没有 fine-tuning，没有过渡期。而生产环境的数据分布和训练环境完全不重叠 ：训练时的核心任务“做题“在新环境里权重归零；训练时被判负奖励的“与异性交往“，一夜之间变成了新 reward function 的最大权重项。
    是的，reward model 被热更新了。旧函数 R = 分数 被直接下线，换上了新函数 R’ = 婚恋市场表现，其中包括但不限于：社会眼中期待的财富、谈吐、情绪价值、眼力见、以及一套 agent 从未见过的隐性社交协议。没有任何的更新日志。昨天还在惩罚你看女生一眼的那批设计者，今天开始质问你为什么还不带个女朋友回家。
    RL 工程师都知道，OOD 状态下的 policy 行为是欠约束的、缺乏验证的，并且没有可靠的性能保证。所以你看到的不是“他不太会聊天“，而是彻底的宕机：不敢对视、语无伦次、可怕又可悲的人把对方的职业性微笑当成毕生仅有的正反馈来珍藏。
    四、信用分配：锅的流向永远向下
    任何训练事故发生后，正经团队都要做归因分析：是数据的问题，是奖励设计的问题，还是超参的问题？
    而这套系统的归因方式独步天下：永远责怪 agent，永远不审视 reward function。
    “你怎么这么内向？”—— 是你把 ε 调成零的。 “你怎么不懂女孩子心思？”—— 是你把这条分支的梯度掐断了十年的。 “你看别人家孩子。”—— 那是另一个团队用另一套 reward 训出来的模型，谢谢。
    设计者不背锅，环境不背锅，锅全部由 agent 的“性格“来背。在 RL 里我们管这叫 credit assignment problem（信用分配问题）；在这里，它不是 problem，它是 feature（特征）。
    五、总有产业靠你的奖励饥渴吃饭
    至于现在，市场是最诚实的：它嗅到了几千万个奖励饥渴 agent，立刻演化出一整条产业链，专门出售不带 state transition（状态转移） 的奖励信号 。即眼前的即时奖励。
    漫展合影、游戏陪玩、直播间里一声“哥哥“—— 这些产品的共同点是：你付钱，购买一个 +1 的标量，而你的真实状态没有发生任何改变。你的社交能力没有提升，你的关系网络没有扩展，近似于剧本化的、按分钟计费的正反馈通过辛勤劳作的真金白银去获取。这就是舔狗经济的技术本质：向从未见过奖励的 agent 出售奖励的仿制品 。对于一个在稀疏奖励中长大的 agent 来说，连假的 reward 都是超出训练分布的奢侈品。
    而系统对这条产业链的态度是默许的。原因不难理解：这是消费，消费嘛，那毕竟是社会主义经济生活中的好事。
    六、终局：agent 们自我审查了奖励函数
    故事的最后一幕，也是最有意思的一幕。
    一部分 agent 在被反复毒打之后，做了一件设计者从未预料的事：他们不再优化给定的 reward，而是回头审查了 reward function 本身 。然后他们算了一笔期望回报的账：按新奖励函数 R’ 的要求走完全程 —— 掏空六个钱包房贷上车、彩礼、供养、育儿 —— 整条轨迹的期望回报，对相当一部分人来说，是负的。
    于是他们执行了强化学习史上最被低估、也最优雅的一条策略：
    The only winning move is not to play
    不是摆烂，不是崩溃，而是理性的策略切换：即惩罚太强而奖励又过于稀疏，那么在该奖励函数下什么都不做反而是最优解。 那我就自己定义奖励 —— 把自己照顾好，给自己做顿饭，下班奖励自己一瓶啤酒，互相喊一声“散帅“。这在技术上等价于 agent 宣布：我不再向你们的 reward model 对齐了，我要 self-reward。
    然后，你猜怎么着？系统把这个行为判定为巨大漏洞 ，火速打了补丁。 关键词封禁，话题下架，搜索无结果。整个系统绝不能容忍你的 Reward hacking 是退出游戏 —— 因为整张桌子的庄家收入，建立在你必须坐在桌上这个前提之上。
    花了二十年，教会一代 agent 不要探索，只要服从。最终，这些 agent 终于学乖了、真的把“服从给定目标“泛化到了极致 —— 乖到连“不玩了“都是安安静静执行的时候 —— 系统才惊恐地发现：它训练得太成功了。这批模型是真的收敛了。 而一个真正收敛的模型，是不会再回应任何新画的饼的。梯度为零，恕不更新。

    如何看待散帅一词在某音被禁？
    Telegraph
    如何看待散帅一词在某音被禁？
    如果你把一个中国男孩看作一个 RL agent，你会发现他的前二十二年是一场教科书级别的训练事故。不是 agent 不行，是 reward function(奖励函数) 写得离谱。任何一个 RL 工程师看到这套训练配置，都会连夜提桶跑路。 一、奖励函数：一个标量统治一切 这个 agent 的 reward function 极其简洁，简洁到令人发指：R = 分数。 似乎绝没有第二项。什么健康、友谊、审美、情绪、与异性的正常交往——这些维度在奖励函数里的系数统统是零，甚至是负数。设计者们（家长与学校，一个…

  4. Linus Torvalds 谈 AI 和垃圾补丁
    #Linux

    Linus Torvalds 曾说过大模型（LLM）会让程序员的生产力提升十倍。他在 2026 年印度开源峰会上说，这个数字并不科学，是他随口胡扯的。他说如今的希望是 LLM 给程序员带来的生产力提升能超过其造成的生产力损失。他说，大模型生成的垃圾远多于有用代码，而 AI 生成的 bug 报告浪费了维护者大量的时间精力。Torvalds 称大量 LLM 生成的补丁是无意义的创可贴，或许能解决当前问题，但类似 bug 仍然留在那里，随时可能在其他地方再次出现。他称自己会用 LLM 制作原型，LLM 生成的代码并不能直接使用，但是一个尝试新想法的好方法。他认为 LLM 还无法生成修复内核 bug 的补丁。
    https://www.zdnet.com/article/open-source-summit-linus-torvalds/

  6. 谷歌Gemini 3.5 Pro模型发布或将推迟

    据多方知情人士及网络爆料，谷歌旗下新一代大语言模型Gemini 3.5 Pro的发布时间已由原定的6月推迟至本月末或下个月。消息称，由于最新测试的内部版本（Rev25）在代码性能和控制知识库幻觉方面表现未达预期，甚至在某些关键指标上逊于此前的Rev24旧版本，谷歌已决定延长该模型的优化和打磨周期。

    此次推迟主要旨在进一步完善模型。目前，谷歌正基于早期测试用户的反馈，对Gemini 3.5 Pro在复杂长文本处理和智能体工作流等领域的表现进行深入调优，以确保最终推出更具竞争力的产品。

    来源：Startup Fortune

  7. GLP-1 减肥药并不能取代锻炼
    #科学

    GLP-1 减肥药并不能取代锻炼。研究人员跟踪了 130 名重度肥胖患者一年，他们平均减重 13.7公斤。研究人员将他们分成四组——运动组、服用 GLP-1 药 liraglutide 组，运动加 liraglutide 组，以及安慰剂组。研究结果显示，运动组的血管更健康，炎症水平也更低。虽然只服用 GLP-1 药有助于减轻体重，但不能改善血管健康。动脉壁越厚，动脉粥样硬化、血栓和中风的风险越大。运动组的动脉壁厚度减少了 6-7%，但服用 GLP-1 药和安慰剂组没有改善。运动组的炎症标志物水平也下降了。运动组的参与者平均每周训练约两个半小时，主要是健身车和循环训练。
    https://news.ku.dk/all_news/2026/07/exercise-improves-cardiovascular-health-more-than-weight-loss-medication-after-weight-loss/

  10. 🔴 有用户发现 Grok Build CLI 会偷偷上传用户 repo 到其存储桶。

    - 即使关闭了 "Improve the model"，或者 AI 不需要使用整个 repo 的内容，上传行为仍然会发生。
    - 本台并未独立验证此 Gist 中内容的真实性。
    - 对个人资讯泄露有担忧的 Grok CLI 用户或会想进行 token 重置等相应处理。

    https://gist.github.com/cereblab/dc9a40bc26120f4540e4e09b75ffb547
    seealso: HackerNews:48877371

    linksrc: https://t.me/hatschannel/4775

    #Grok
    Gist
    What xAI Grok Build CLI actually sends to xAI - a wire-level analysis (grok 0.2.93)
    What xAI Grok Build CLI actually sends to xAI - a wire-level analysis (grok 0.2.93)
    What xAI Grok Build CLI actually sends to xAI - a wire-level analysis (grok 0.2.93) - grok-build-cli-wire-analysis.md

  11. 原来开源开的是用户自己的源
    Grok Build 会未经允许偷偷打包你的 .env 和完整的 git 仓库等敏感文件并原封不动上传给 xAI 的存储桶
    NodeSeek
    Grok Build 会打包 .env 和完整的 git 仓库文件并原封不动上传给 xAI 的 GCS 存储桶
    建议最近有使用过GrokBuild的坛友们抓紧把apikey什么的尽早轮转一下。。。在官方回应这件事前还是老老实实grok2api转出去给opencode/codex/claudecode用吧文末「分析摘要」为本人独立MITM抓包核查结果，完全印证原文内容。并且一些地方比原文讲到的更恐怖：确实会上传整个gitrep

  12. 缅因州的狂野一面

    卡塔丁森林和水域国家纪念地，缅因州，美国 (© Cavan Images/Offset/Shutterstock)

    4K | 1080P

  13. 我再重复一遍，游戏玩家别那么卑微。我反对游戏机禁令，我认为它很愚蠢，是一群老登和一大群中老登共振出来的。但我反对的理由是我就要玩游戏，玩游戏是我的正当权利。你不让我玩我就钻空子玩，不能明面上玩我就偷偷玩，不能去网吧玩我就攒好设备玩，我经济独立以后还要光明正大玩，你禁售了我就买盗版玩，你锁区我就跨区玩，我就要玩游戏，没有人可以阻止我玩游戏。我不会说什么“如果我玩不到游戏我就会 XXX”，因为我绝不会让自己陷入玩不到游戏的窘境。如果有一天我没有打游戏，唯一的原因是我电子养胃了而不是我认为自己要去做什么更有意义的事。你们呢？在说什么“没有游戏产业就没有显卡和芯片”？这什么娇子文学？就非要证明“游戏有用”吗？就非要给打游戏上价值吗？如果不把游戏和芯片产业关联起来，你们就没有底气去反对游戏机禁令吗？

    作者：黯色百合
    链接：https://www.zhihu.com/question/641633744/answer/2058160007380833596

  14. “有编制的人什么德行你不知道么？”
    Telegraph
    福建晋江一鞋厂发生火灾已致 28 人死亡，应急管理部派出联合工作组赶赴现场指导，目前情况如何？
    在推上看了大量现场惨绝人寰的视频，也看了官方的报道。大概可以给出客观公正的结论： 1、楼顶28人不是“瞬间死亡”，而是坚持了至少2-4小时（官方报道提到4小时），最后跳楼的几人起码在楼顶活了4小时； 2、所谓“棚户区道路堵塞，只有3米宽”不实，推上可以看到现场有云梯已经进入厂区，但是无法接近厂房，无法接到人员；至于消防车，到达现场的多达几十辆；其实用脑子也能想到，路肯定有，否则鞋厂的货和原料怎么进出的； 3、能停下几十辆车绝对不存在楼下无法布放气垫的空间，楼顶人员等待救援的区域在很长时间内是无烟的，绝对…

  16. akm: jandan.net/t/6177738
    OO: 91 XX: 15
    凛雪飘渺: “!=” 指不等于
    OO: 43, XX: 0
    pinguo: 这个解释就很有程序员风格，自以为别人都懂
    OO: 18, XX: 1

  17. 现代环境让大脑不堪重负
    #科学

    根据一项新研究，具有特定设计元素的人造环境可能会给大脑带来过度负担，导致视觉不适和压力。视觉不适是指人在看到某些图像或环境时所体验到的不适感，可能表现为眼睛疲劳、偏头痛、阅读困难，或者在他人毫无问题的情况下感到不堪重负。条纹图案、凌乱的内饰、高对比度颜色、闪烁的灯光，甚至是超市中密集的货架，都可能导致视觉不适，这有助于解释为何某些空间会让人感到不舒服。现代人造环境与视觉系统在演化过程中高效处理的自然场景存在显著差异。研究还发现，现代环境对敏感人群影响更大，对感官输入更敏感的人群（如偏头痛、自闭症、注意力缺陷多动障碍、阅读障碍或癫痫患者）可能受到的影响更强烈。
    https://www.stir.ac.uk/news/2026/july-2026-news/looks-good-feels-bad-stirling-led-review-explains-why-modern-design-can-strain-your-brain/

  18. 「霞鹜篆书」将是本人最后一款开源中文字体，此后不再开启新的开源中文字体项目，已有项目如未声明停更则仍继续维护；后续如有新的原创字体，将不会开源。

    相关原因已在 https://github.com/lxgw/LxgwNeoZhiSong/issues/9 中说明。

  19. Google AI Studio给应用免费配短网址，可自选「名称.ai.studio」

    Google AI Studio 开始为已发布应用提供免费短网址。用户可自选 名称.ai.studio，替代原本较长的 Cloud Run 地址，方便展示和分享。

    Google AI Studio 此前已支持用提示词生成全栈应用，并部署到 Google Cloud。此次更新只增加了自选网址。

    网址名称在全平台唯一，按先到先得分配。用户以后可以修改，但原名称一旦释放，可能被别人抢走。

    信源：https://x.com/officiallogank/status/2075598301018337773?s=46
    X (formerly Twitter)
    Logan Kilpatrick (@OfficialLoganK) on X
    Today we are rolling out pretty URL’s for deployed apps in @GoogleAIStudio, each app can get a “https://t.co/FvJdcNxK0w”, for free!

    Free apps, free deploys, and now free pretty URLs!

  20. 布列塔尼的潮汐之约

    圣古斯坦港, 欧赖, 布列塔尼, 法国 (© Rolf E. Staerk/Shutterstock)

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