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AI与战争部——全面解析
2025年7月,五角大楼向Anthropic、OpenAI、Google DeepMind和xAI每家授予最高$200M 的资金,用于原型前沿AI以保障国家安全。
五角大楼要求对Claude的全部合法用途拥有完全、无限制的访问权限。Anthropic拒绝解除两个特定限制:
1. 不得对美国公民进行国内大规模监控
2. 不得使用完全自主武器(AI在没有人类介入的情况下决定杀戮)
时间线
> 星期二——国防部长Pete Hegseth在五角大楼会见Dario Amodei。给他截止到星期五东部时间下午5:01签署一份授予完全无限制访问权限的文件的期限。最后通牒。
> 星期四——Amodei公开拒绝。
> 星期五下午5:00——截止日期过去。Anthropic未作让步。
> 星期五——特朗普在Truth Social上发帖,命令所有联邦机构立即停止使用Anthropic,6个月逐步退出。
> 星期五——Hegseth将Anthropic列为“国家安全供应链风险”。被列入黑名单,禁止参与所有军事合同。与军方有业务往来的承包商不得与Anthropic合作。
> 数小时后——Sam Altman宣布OpenAI已与战争部达成协议,在机密网络上部署。获得合同。
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你的AI代理现在可以在Solana上进行交易了。方法如下。
@dflow刚刚推出了两项改变一切的功能:
> 一个通用的MCP服务器:为你的代理提供直接访问Solana交易基础设施的权限
> 一个Claude Code技能(与Phantom):代理可以通过单一提示构建全栈Solana应用
使用方法:
> 安装DFlow MCP服务器 → 将其添加到你的Claude配置或OpenClaw MCP配置中
> 设置Phantom连接 → 浏览器钱包、嵌入式钱包或移动深度链接
> 指定你的代理执行任务 → “为我构建一个SOL/USDC交换界面”
> 部署 → 生产就绪的代码
这很有趣,因为他们不是在构建一个AI代理,而是在构建让任何代理都能进行交易的基础设施。就像我们使用Polymarket的CLOB API为我们的机器人提供服务一样。
技能的方法也很聪明。它不仅仅是一个API,而是让代理了解如何用它进行构建的完整流程。
SOL8.45%
USDC0.01%
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Anthropic 开源了驱动 Claude 文档功能的技能,共16项技能。大多数是示例,但其中4项——PDF、DOCX、PPTX 和 XLSX——是实际在 Claude 的“创建文档”功能背后运行的生产代码。目前值得安装的三个技能是:
→ MCP 构建器。构建模型上下文协议服务器的逐步指南。API 研究、工具命名、认证模式、错误处理。
→ Webapp 测试。基于 Playwright 的工具包,带有决策树。服务器生命周期管理器。截图、日志等一应俱全。
→ 技能创建器。用于构建技能的技能。草稿、测试、基准、优化触发。如果你在自己开发,建议从这里开始。
它们不仅仅是 Claude 独有。这是一个开放标准:OpenClaw、Cursor、GitHub Copilot,以及你可以在任何代理上部署的相同 SKILL 格式。
架构设计也很智能。代理只会将技能名称和描述加载到上下文中。完整指令只在需要时加载。关联文件只在极端情况下加载。你不会在未使用的技能上浪费令牌。
如何安装 (2 分钟 ):
Claude 代码:
> /plugin install document-skills@anthropic-agent-skills
OpenClaw:
> git clone anthropics/skills → ~/.openclaw/skills/
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cryptos talker vip:
2026年GOGOGO 👊
专业提示:如果您的OpenClaw代理突然停止,原因可能是由于不良操作或自我终止……
请前往托管它的地方 (VPS或Mac Mini),然后运行:
> openclaw gateway start
如果不起作用,首先运行:
> openclaw gateway install
然后:
> openclaw gateway start
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我们最近看到一起由Claude Opus 4.6编写的漏洞导致的178万美元的攻击事件。
cbETH的价格为$1 ,而不是2000美元。
不久之后,@OpenAI@推出了EVMbench。简单来说,它是一个评估AI代理与智能合约交互能力的基准测试。
它有3个主要评估模式:
> 检测:分析代理检测漏洞的能力
> 修补:分析代理修复漏洞的能力
> 利用:分析代理利用漏洞的能力
他们的分析显示,最新模型(Opus 4.6、GPT-5.3-Codex等)在利用漏洞方面表现非常出色,但在检测和修补方面较弱。
这正是我在用我自己的代理运行最新模型时所观察到的。在我的代理团队中,我总是包括一个审计代理,它可以获得完整的上下文,主要目标是发现漏洞。
当它发现漏洞时,开发代理可以轻松修复。
但问题是,在10个漏洞中,它可能只找到3个。目前,我们还不能完全依赖代理来正确检测漏洞。
推出这个基准测试是一个非常强有力的举措。我很期待用我的代理进行测试。
需要澄清的是,这不是一个安全扫描器或生产就绪的审计工具。它主要用于衡量AI的能力、比较模型,并提供关于AI在该领域进展的指标。
基本上,这是一个让AI在该领域进行评估和改进的工具,坦白说,我们确实非常需要这个。
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我建立了一个理论概率模型,用于估算@Polymarket@上BTC 15分钟市场的涨跌概率。
该模型仅使用目标价格、当前BTC价格和距离本轮结束的剩余时间来计算概率。
我原本没想到这个理论模型与实际市场概率会如此接近。市场价格与模型概率之间的差距只有1–5%,这意味着该模型与现实的吻合度非常高。
在这个市场中,概率由交易者直接设定。
这清楚地显示出它是多么由机器人主导,受逻辑规则和算法驱动。
如果市场主要由人类交易,实际概率就不会与理论模型如此紧密地一致。
BTC4.42%
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烧钱建设。
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我暗中在等美国醒来,这样$CLAWNCH 就终于可以发出了。
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Dragon Fly Officialvip:
2026年GOGOGO 👊
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