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绪里 (@shcofficial) 在 财富杂志爆料Anthropic新模型：新模型Mythos和新模型级别Capybara 中发帖
原链接：https://fortune.com/2026/03/26/anthropic-says-testing-mythos-powerful-new-ai-model-after-data-leak-reveals-its-existence-step-change-in-capabilities/。原链接需要订阅财富杂志。
其中重要的信息是，Anthropic的人为错误导致泄露了大概3000份未发布的文件，被财富杂志发现，现在Anth已经关闭了这些文件的访问权限。但文件里泄露了一些博客草稿，说有一个叫Claude Mythos的新模型，并且未来会有一个叫Capybara的新模型级别。Capybara计划中会比Opus更大更强，成本也更高，说是在coding、学术推理和网络安全测试里得分大幅提升。官方说代表了AI性能的step change，但因为运行成本太高目前只向部分“抢先体验...
@zyc8 在 Apifox 供应链投毒事件有感：普通开发者后续到底该怎么防？ 中发帖
这两天我自己排查了一轮 Apifox 这次供应链投毒事件，越排查越后怕。
最难受的点其实不是“有没有中招”本身，而是这类问题一旦发生，向我这种普通开发者真的会很被动。因为你信任的软件、正常安装的软件，结果自己带毒了。等你发现的时候，最担心的已经不是软件本身，而是本机上的各种信息有没有被读走，比如：
• Apifox 账号信息
• 机器指纹、主机名、MAC 地址这类信息
• shell history
• Git / npm / SSH / 云平台相关凭证
• 服务器登录密码、管理后台密码等
我自己这次已经做了一轮排查和清理，也把本地残留、history 之类都处理了一遍，但说实话，这种事情还是让我有点后怕。
所以我现在特别想认真请教大家一个问题：
站在普通开发者 / 独立开发者 / 小团队开发的角度，后续到底应该怎么尽可能避免这类问题？
我目前想到的方向有这些，但不确定...
杨 (@yangxiaohui) 在 关于 OpenAI Team 风控，这周拿几十个号做了点测试 中发帖
最近 OpenAI 对 Team 的风控明显紧了，翻车反馈一波接一波。
我和几个朋友这段时间手里刚好有几批 Team 号，就顺手折腾了一下，把几种常见用法都跑了一遍，想看看现在到底是哪种场景更容易出事。
我这边一共碰到四组情况
A 组：自建中转，同 Team 统一走家宽代理
这一组是目前最稳的。
做法很简单，就是自己挂中转，把同一个 Team 下的号尽量都走同一类家宽代理。
这里面不只是一个 Team，有几批 Team 都这么跑，甚至还有多个 Team 共用同一个家宽代理的情况。
到现在为止，这批都还正常，没看到封号。
这一组给我的感觉很直接：
家宽代理本身是一方面，但更重要的是，整个 Team 的环境比较统一，跑出来就稳定很多。
B 组：自建中转，但后面直接接原生机房 IP
这一组就很惨了。
前面还是自建中转，区别只是后端没接家宽代理，直接走原生机房 IP。
这类线路...
缺失的触发点 (@shenyinzhu) 在 GPT的幻觉已经畸形了 中发帖
直接问他问题，一般它能答得很好，没有幻觉
一旦你把问题和答案一起输给他，问这个答案对不对，它就会否定。哪怕你是正确的他都要说你是错的。
另一种情况是，如果答案是gpt的上个回答，哪你即使误解了他都判你是对的
实在受不了了！！！
只能多个大模型轮流用，deepseek现在生成的东西都贼官方晦涩冗长，gemini输出又极短，GPT擅长否定人，肯定自己，真的好难！
任意 (@renyi) 在 疑难杂症，求大佬指点！ 中发帖
在站里找的cc拼车，结果我发现我发一句话，cc直接上下文就满了，一看第一句话上下文就占了180k了，这是啥情况，车主说用的老版本CRS，他的cc没这个问题。但是我换成其他中转例如duck又是正常的。
拼车：
[e556d505244e7ebfb1662477b8b9ba39]
duck中转：
[image]
XZ (@xingzhou18) 在 codex free 账号100个 新鲜出炉~ 中发帖
codex free 100.zip (287.2 KB)
刚跑的，有需要的佬可以自取，麻烦路过的点个❤啦啦啦~干饭时间到了
@cuican 在 有佬友找工作吗，云台算法工程师，有想法的私聊我，给你邮箱内推简历哦 中发帖
职位：云台算法工程师
薪资：25k-30k×13薪
工作地点：深圳市南山区深大地铁站附近（1号线/13号线）
工作时间：9:00-18:30弹性打卡上下班，周末双休
岗位职责：
1.负责云台控制算法的设计与实现，包括：
1.1.1.三轴稳定控制、抗抖与外部扰动抑制
1.1.2.基于 IMU/编码器的姿态解算与姿态控制
1.1.3.目标跟踪场景下的云台随动控制
2.设计和优化云台控制策略：
2.1.1.姿态/角速度/电流多环控制结构
2.1.2.PID、前馈、模型补偿等控制算法建模与参数整定
2.1.3.抗抖滤波、限幅限速、轨迹平滑等控制逻辑
3.与视觉/感知工程师协作：
3.1.1.基于检测结果设计视角/构图保持、平滑跟随策略
3.1.2.负责视觉坐标到云台角度的坐标变换与标定
4.参与相关嵌入式软件开发：
4.1.1.在 MCU / SoC / RTOS 上...