• 特朗普在Truth Social上炮轰AI公司Anthropic,称其给五角大楼立规矩、限制政府使用AI技术,宣布六个月内全面停用Claude。这场冲突暴露了科技公司与国家利益之间的深层矛盾,也展现了特朗普"美国优先"的强硬立场。 这事儿得从特朗普的Tru
  • 自今年2月以来,Claude思维深度下降了67%,问题:Claude Code 在 2 月份更新后无法用于复杂的工程任务!点击标题见问题描述! 从2026年2月开始,Anthropic在Claude Code里面偷偷摸摸搞了好几个机制变化,这些变化 icon
  • OpenCode 1.3.0被迫移除Claude Max集成功能,Anthropic律师介入引发开发者强烈反弹。事件揭示AI订阅制与第三方工具冲突,对比OpenAI开放策略,社区激辩开发者自由与平台控制边界,用户账号封禁与迁移策略成焦点。 icon
  • 注意,这篇论文不是讲哪些食物最有营养,而是讲哪些食物营养密度最高,营养密度是比单纯营养概念再升级,在当前人类吃得多,真正有营养吃得少的背景下,在热量限制和断食背景下,吃一点点就能补充类似吃很多食物的营养。 这种高效率饮食不但延寿,还能防止牙齿因咀嚼 icon
  • 有人搞到了一个超牛的AI编程工具Claude Code泄露代码,但不是正儿八经拿到的,而是因为有人打包代码的时候,不小心把底裤(sourcemap)都给漏出来了。然后呢,这位老哥就把代码往GitHub上一扔,那叫一个豪爽。 结果官方当然不干啦,一个 icon
  • 为了在24小时内打击伊朗的1,000个目标,美国军方利用了有史以来最先进的人工智能。Anthropic的Claude与军方的Maven智能系统合作,建议目标并发布精确的位置坐标。 美军在伊朗军事行动中大规模使用Anthropic的Claude人工智 icon
  • 美国国防部将AI公司Anthropic列为供应链风险,原因是该公司拒绝放开Claude模型在自主武器和大规模监控领域的使用限制。这是美国政府首次将本土科技公司列入此类名单,Anthropic已提起诉讼反击,引发科技界对AI军事应用伦理边界的热议。 故事要从 icon
  • 从AI天才到医疗骗子:Matthew Gallagher的800个假医生账号帝国崩塌记!Medvi创始人用AI工具打造"史上增长最快公司",却因800个虚假医生账号、FDA警告信和数据泄露丑闻曝光,揭示AI创业光环下的监管黑洞与伦理危机。 icon
  • 澳大利亚AI顾问用ChatGPT与AlphaFold设计mRNA疫苗,成功缩小宠物狗肿瘤体积七十五百分比,开创个性化医疗新纪元! 澳大利亚AI顾问Paul Conyngham综合运用ChatGPT、AlphaFold和Grok等人工智能工具,为爱犬设计个性 icon
  • Composer 2 = Kimi-k2.5 + Cursor持续的预训练高计算RL训练 icon
  • 40英里外,CIA靠抓心跳,从伊朗搜救队眼皮底下抢回美国大兵!美国在伊朗拯救大兵行动中,CIA用代号“幽灵低语”的量子心跳探测技术,在伊朗沙漠首次实战,成功定位并救出被击落的美军飞行员。 CIA沙漠绝密心跳雷达:40英里外抓出活人救 icon
  • 在中国的bilibili有人冒充openclaw官方账户(已经获得官方认证),并获得了9000个粉丝,他甚至没有发布一个视频,然而作者并没有授权,可想而知OPENCLAW在中国国内有多么的火爆。 icon
  • OpenAI发布GPT-5.3 Instant模型,虽宣称优化语气与拒绝策略,却因缺乏基准测试、品牌命名争议及用户对“思考版”模型的渴望而引发Reddit与Hacker News热议,暴露AI产品迭代中的用户体验痛点。 核心 icon
  • 亿万富翁资助的科学家计划培育“无头人”,以提取其器官……并帮助生物黑客延长寿命。 旧金山一家生物科技公司正试图用人类细胞培育无意识、无大脑的“器官袋”,以取代动物实验并满足器官移植需求。这项技术背后有亿万富翁的强力支持,目标是彻底改变医学研究,甚至 icon
  • 人类开始重置身体系统 年龄逆转实验启动背后竟牵扯国家博弈!从视神经再生到全身逆转衰老,大卫辛克莱(David Sinclair)推动技术进入人体实验阶段,同时引发全球政府高度警惕与战略博弈,或将重塑医疗与社会结构! 以前我们聊抗衰老,那画风是这样的 icon
  • 现代新闻网站通过广告竞价与追踪脚本,将简单阅读变成高负载计算任务,导致页面臃肿、体验割裂与用户注意力被过度消耗。 打开一个新闻网站,本来目标很简单:看标题、扫几段文字、获得信息,然后离开。结果现实像一场精心设计的闯关游戏,浏览器开始狂奔,请求像雨点 icon
  • 别把AI当老实人!给它个目录它能脑补出一本书,越聪明越会编!研究发现,大语言模型可通过文档目录推理并生成完整内容,即使缺乏原文支持也能形成高度可信的错误答案。该现象源于结构元数据与训练数据的结合,构成新的安全风险SMRA,对RAG系统和企业知识管理产生重大影响。 icon