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币圈的群，我只认五个。 第一个群 就是是杀破狼 @wolfyxbt 的狼家军。收费标准 0 群里上到百亿富豪孙宇晨 @justinsuntron ，中到各大交易所负责人，大小 kol。下到长期陪伴的狼仔忠实粉丝，甚至外卖员选手，还掺杂着数十个亿万富翁，车头。其乐融融。 逢年过节，各大交易所不来狼家军群里发个红包，那就是工作没到位，kpi 不饱和，颗粒度不饱满。 或者说，交易所的营销负责人没有进狼家军群，那就意味着她它不是华语主流交易所。 或者说，你自认是作为一个 kol，但是你没进狼家军群，那就意味着你估计也不是什么华语主流 kol。这话有点得罪人，但是仔细想想，是不是要反省一下。当然，如果想入群，可以联系 @jingoulai ，此人是狼群的审核员，守门人。 以上这些也算不了什么。现在说最牛逼的： 该群疑似麻花腾钦点白名单群。 自从真诚小道士 @realxiodos 建群号被封后，建群这么多年，无论是发番号图，聊骚，直接发土狗CA，合约持仓，交易所任何关键字。。。 从未触发关键字，从未挂红幅，币圈几年，屹立不倒，杠杠硬，就问你服不服。 狼群发展方向： 自从AI圈最抽象的女人，未来AI领域粉丝量最高的女博主（我的预言）的萃猫 @cuimao 加入狼群后。狼群应该是币圈首个横跨加密+AI的群了。很多人对杀破狼有很深的误解，认为他只是一个找番号的黄推博主。其实他最开始是从excel作图起家的，随后撸毛，番号，meme一步步卡着点做到了八十多万粉丝，从近日杀破狼公开招募AI相关方面的人才就可以看出。杀破狼又要转型了。你还在怀疑拥有华语区最高粉丝量杀破狼的眼光吗？ 第二个群 就是子时 @silverfang88 的321群。收费标准 0 一个321，半部币圈史。跨过币圈长河，绵绵不绝。甚至发展出各种 321 分群，最近魔手更是离谱的伸向了“挂壁群”，把那些挂壁新人类弄的要死要活。最后在chenpepe金娃董事长的金钱干预下，挂壁群成功的把321的探子黄周 @Web32049 驱逐出群。 气的黄周放话：什么狗屁董事长，我给他面子，他不要，放在以前他的体量也不到我的十分之一。我们团队在币安上沉淀资金 30 亿人民币。币安上最大的盘子我喊的，币安也不知道感谢我一下。现在什么链上车头，我觉得都是傻逼吧。我以前一个人喊单，可以喊 3 亿美金的交易量。币圈的用户都是垃圾用户。 321全部的聊天记录，超过几十G。群内人才济济，毒舌维权斗士牛英俊 @abyssofgambling，每日不说话只发红包的chacha @0xAmazingChar，无比抽象的狗狗鸭 @0xggy ，晚上醉酒指点江山第二天说喝醉了的黄周 @Web32049 ，默默潜水的一姐。天天被女朋友折腾的比特小王子 @Nova_0926 。。。人才济济，群英荟萃 每天打开手机，这个群的消息必定999+，没有1T的手机真的遭不住。消息为什么这么多？这是币圈最活跃的群，没有之一。因为黄周把321群当做垃圾桶，肉便器，就这么简单。 321群，是我进过所有群里含妈量最浓的群。每日就是斗嘴，吵架，装逼，撕逼，你要是敢夸哪个人，那必定是政治不正确。但是奇妙的是，反而毫不违和，甚至其乐融融，吃瓜群众看的津津有味。毕竟，你在哪里这么多见过这么多身家丰厚的大佬，天天在你面前毫不做作的展现最真实的一面呢？ 同样，这也是一个被麻花疼开过光的群，无比坚挺。想进这个群，难度很高，每次群主子时总要找些莫须有的理由，踢走一些，才能腾出几个位置。 321群发展方向： 作为跨越几个周期的321，牛市搞钱不多说。熊市不是鹅鸭杀就是撕逼吵架找乐子。是一个讲究蛰伏与暴起的群。该群深耕币圈，等待下一次大复苏。但是321群据我所知，只是表象。它的底蕴在一个更深次的321内部小群，那里都是一群老妖怪，每个周期总能蹦出几个A9。具体如何才能进到321内部小群，这在321群也是一个讳若莫深的话题。这只有群主自己才能解释了。 第三个群 嗯哼 @EnHeng456 建立的榴莲水果群，收费标准0 作为前朝太子，嗯哼早早就建立了自己的势力范围。里面大部分都是嗯哼的支持者，嗯哼经常在里面发送一些早期密码。例如tst，mubarak，B，aster，rave等等。从社会学的角度来说，他的忠实信徒，都还是吃到了的，具体能吃多少，那就要看个人造化了。因为有战绩为证，所以他的群，基本都是歌功颂德的多，新来乍到的会以为是来到了星宿派，但久了大约能感觉出来是真心实意的。这个群，主打俩个字：忠诚。是所有想做私域流量人的榜样。有一说一，你不服不行。毕竟能给你充值信仰，还能带你赚钱。 这是我见过通过人脉资源筛选项目后，经过过滤后变现，并能普惠到自己支持者的典范。榴莲水果群，是最不像群的一个微信群。它更像一个人的延伸。进这个群，只有一个前提：信与不信。信，进。不信，算了。 榴莲水果群发展方向： AI是人类的曙光。这几个大字，已经被群主嗯哼直接放到了群名称上。所以这是追随孙哥的脚步踏入AI领域，还是嗯哼在静心定念后，沉淀后的悟道。我们拭目以待，他能在AI领域做出多大的成绩。 第四个群 Stanley和他的朋友们，收费7999，每年续费999 这里我要诚实说一件事，这个群，我没有进去。也不知道这个群到底有多少人，交了多少群费。但是不妨碍我对这个社群的感知和观察。 Stanley @Stanleysobest ，我和他是有互关的，但没有深交。他在X上持续做的事，我一直在看。看的感受就是：这个人不是在打猎。他是在设计猎场。猎人和猎场设计师的区别，不是在于结果。而是区别在复杂度。猎人的技术体现在一枪命中的精度。猎场设计师在于，制造一个场域，在这个场域里，所有人都能打到东西。如果说设计规则、维护生态、调节密度，然后自己也在里面，并成功的跟其他猎人都能达打到猎物。从这个意义上来说，我觉得他是成功的。 为什么？ AI最严厉的父亲 @dashen_wang。一篇“AI时代，2030年大预言”让全网陷入了AI焦虑，包括我，无形中推动了很多人的AI学习节奏。一篇文章，你说制造焦虑也好，掌控人心也罢，是实实在在的影响了很多人的心智的。而且，几乎没有黑粉。 Roland @rwayne，医学博士，经济学全奖，三个月推特涨粉到四万，累计曝光1.5亿，《中国企业AI转型白皮书》作者。一点五亿曝光，什么概念，我无法想象，在AI加速发展的时代，他这种高知人群能走到什么高度。但是他给我的感觉很微妙，他一直在勤勉的输出，而不是在展示身份。很符合他的气质。 其他人人我不太了解了。而刚才提到的两位，都在这个群里，那么站在我的角度，我是认可这两人的含金量的。客观的来说，那么能作为这个群的领头人，Stanley必然是有两把刷子的。 付费群的逻辑，并不是说，你和某个厉害的人在一个群里了，你就会变厉害，何况每个人都是一个独立的个体。我的判断是，更多的是一种氛围。假如你是个学渣，强行塞入到区域名校尖子班重点班，也终究是个学渣。根本对不起那入群的7999. 7999，贵不贵？我没入群，我没资格评价。我没有进群，不是因为他值不值得，而是，我还没做好一个可能性，如果真的值，那我得评估我过去所有的判断逻辑和框架。 借用伊丽莎白老师的话来总结一下，那就是： 成人年，只做筛选不做解释。 Stanley和他的朋友们发展方向： 看动静是全力往AI领域发展。流量的制造和声量的扩大，都直奔着一个目的，AI时代的话语权和变现。这个社群，是走中央集权还是联盟形式，决定了他们能走多远。 第五个群： 神秘组织，收费标准0，非请勿入邀请制 因为神秘，所以组织。能透露的就是里面有web4听床师Miko @web4miko，未来的AI大佬cuimao @cuimao。其他无法公布。 神秘组织发展方向： 已知是定向邀请制，横跨Web3+AI.过于神秘，无法解读。也许某些话题和风向，都可能是由神秘组织主导。该群闭门谢客，无法申请。 你想插诨打科，认识大佬，加入狼群，众生平等 你想百无禁忌，骚话满天，加入 321，穿越周期 你想获取资讯，容忍崇拜，加入榴莲，奔向AI 你想感知氛围，准备7999，加入stanley，体验高端 你想一窥门径，加入神秘，无从下手，望门兴叹 如果以上几个群，你没加入过，可以理解。 但是如果你都没听说过的话。 只能说，少年，我们一起加油。

安全研究团队 Socket 在 Chrome Web Store 发现 108 款恶意扩展程序，用来劫持用户的谷歌账户信息、Telegram 会话、插入广告等等。 这些扩展程序看起来毫无关联但都使用相同的 C2 服务器，目前 Socket 已经向谷歌通报但谷歌还未删除这些扩展程序。 查看详情：

牛逼！ 苹果正在 iOS 27 中构建一个“扩展”系统，该系统将允许 iPhone 用户将第三方 AI 模型（包括谷歌的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude）直接插入 Siri、写作工具和图像游乐场。

2026 年 9 月 29 日，OpenAI 在旧金山 Fort Mason 办了今年的开发者大会 DevDay。主讲是 CEO Sam Altman。其他几位上台的人都在做这些产品。产品团队的 Holly 演示了新产品 Dots。后训练（模型预训练之后做对齐和能力调优的阶段）研究负责人 Tejal 讲了模型怎么反过来帮 OpenAI 做研究。Codex 的演示由 Romain Huet 来做，他在 OpenAI 负责开发者体验，去年 DevDay 主题演讲里的 Codex 演示也是他做的。整场演讲分三块：面向用户的常驻智能体 Dots 和协作空间 ChatGPT Space，给开发者的新模型和新工具，以及帮开发者做分发、赚钱的渠道。 1. Dots：一直在线、会主动干活的智能体 Sam 把 Dots 比作电影里那种一直在身边帮忙的 AI 助手。他认为订餐厅、买机票这类代办虽然有用，但和这项技术能做的事比起来太小了。他想要的 AI 知道正在发生什么，也知道你在意什么，不用你事事交代。 Dots 是常驻在线的智能体（Agent），有自己的云端电脑和浏览器，能写代码、跑测试。它的权限跟着用户走，能直接用用户已经在 ChatGPT 里连好的插件，覆盖 4000 多个应用。除了在 ChatGPT 里对话，之后还可以给它发短信、打电话。目前每人先有一个 Dot，以后可以配一整组。Dots 跑在 本月早些时候发布的 GPT-6 Astra 上，Sam 称它是 OpenAI 对齐做得最好的模型。用户可以限定 Dot 能用哪些应用、能不能操作电脑，也能给它的各类操作写自定义指令，愿意交出多少责任就放多少权。 Sam 说，他自己的 Dot 每天早上会把夜里进来的消息过一遍，挑出紧急的提醒他。他说这让他拿回了一部分注意力，没那么离不开手机了。他还举了一个更重的例子：把应用从一个即将停用的旧 API 上迁走。这个 API 可能散落在代码库各处，改了哪里会连带弄坏什么，事先看不出来。Dot 可以追踪依赖关系，找出所有要改的地方，写代码、跑测试，最后把 PR（代码合并请求）交给团队审。他让听众想想，过去做这件事要几个人、花多久。 开场视频里，用户把自己的 Dot 改名叫 Alfred。Alfred 和另一个 Dot 帮用户上线网站，改董事会材料，在婚礼蛋糕商家取消后找好备选。它们还发现财务会和女儿的演出撞了期，提出改时间。每件事都是 Dot 推进到需要人确认的地方，再由人拍板。 2. ChatGPT Space：人和智能体一起用的工作区 Sam 认为，现有的生产力软件几乎都没考虑过人和 AI 一起干活。ChatGPT Space 以页面为单位，可以在里面写计划、做调研、生成图片和数据。页面和文件像网盘一样放在同一个空间里。Dot 能直接在页面上工作，在评论里 @ 它，它就会接活。页面本身也能带指令，比如“每天去看 API 平台的 Slack 频道，把发现更新到这里”。之后 Space 里还会加入演示文稿，格式做成智能体方便读写的样子，团队成员可以和各自的 Dot 一起改。 在 Holly 的演示里，页面用斜杠命令就能插入交互图表、表格和可运行的原型。她 @ 自己的 Dot（名叫 Dotty），让它把一组数据改成柱状图。图表可以按反馈类型筛选，Dotty 每小时刷新一次。她还让 Dotty 把“某位工程师在我 Slack 私信里提过的新手引导数据”补进 FAQ。Dotty 能看到她的上下文，所以这种模糊的指代也找得到。 3. OpenAI 内部怎么用 Dots Holly 用一个虚构的歌单应用 Blossom Music，模拟发布前一天的状况。早上 Dotty 已经做了几件事：发现发布评审会提前，改好了日历；看完前一晚测试用户的反馈；注意到设计团队临时改了首页，把新设计发给她。她让 Dotty 直接把这个设计做出来。Dotty 调用她笔记本上的 Codex 构建应用，在 iPhone 模拟器里跑起来，再提交 PR。现场的语音演示卡住了，Dotty 一直回复“还在查”。Codex 线程也报过一次错，她重试后才继续下去。 她说，Dots 真正改变 OpenAI 工作方式的地方在 Slack。Dots 在公司 Slack 里有自己的身份，员工就开始把它们当作代理人。被同事 @ 到的零碎请求，直接转给自己的 Dot 处理。建群时，大家从一开始就把各自的 Dot 拉进来，Dot 带回结果时所有人都能看到。 工程师走得更远。有人在反馈频道贴出会话 ID 和一个用户 bug，某位工程师的 Dot 就会接手排查，提 PR 修复。她说这是真实情况：工程师们的 Dots 每天这样修掉几十个 bug，Dots 这个产品本身有很多部分就是 Dots 写的。 4. 上线范围和企业用的 Specialist Dots Dots 和 Space 当天向 ChatGPT Pro、Business Premium 和 Enterprise 用户开放。Dot 包含在套餐里，和它的对话不占用额度。 企业客户还可以预览 Specialist Dots。这是由公司统一设置、供整个团队使用的虚拟同事，负责会计、市场、法务这类工作量大的事。公司给它目标和背景，审核它的产出，给它反馈，反馈在全公司共享。OpenAI 也在和微软合作，把 Specialist Dots 接入 Agent 365（微软用来管理企业智能体的工具），企业可以用已经在用的微软工具来管理它们。 5. 新模型：更便宜的 GPT-6.1 Sol，更快的 UltraFast Astra 发布这几周，用户的要求集中在两点：更便宜，更快。GPT-6.1 Sol（转录稿误作 Soul）的能力接近 Astra，价格是它的五分之一。缓存输入（重复发送、已被缓存的上下文）比标准输入便宜 95%。智能体需要反复读同一批上下文、长时间迭代，这对它们尤其省钱。Sam 说 Sol 在某些方面比 Astra 还聪明，定位是开发者的日常主力模型。 UltraFast 是新的速度档，API、ChatGPT 和 Codex 里都能用。原有的 Fast 档是两倍速度、两倍价格；UltraFast 是八倍速度、六倍价格，每秒 300 个 Token。它现在可以配合 Astra 用，之后也会支持 Sol。现场让两个模型用同一个提示词，做一个 DevDay 配色的火箭。UltraFast 的火箭已经升空时，标准速度的还没做完。 订阅也跟着调整。新推出的 500 美元档 Pro 订阅叫 Pro 500，额度最高，是 Plus 的 25 倍。它可以在 ChatGPT 和 Codex 里用 UltraFast，还能通过“用 ChatGPT 登录”在合作方的应用里使用。Pro 200 重新开放，继续提供所有前沿模型。 另外预览了 Decisions API。它给 Luna 模型一组预先定义好的选项，让模型从中选一个，比如给请求分流、给图片分类、决定智能体下一步做什么。任务收窄成选择题之后，响应时间可以压到一秒以内，同时保留图像理解、多语言和安全防护。Romain 后来补充说，做机器人的朋友看中的是它能处理视觉输入：机器人可以根据看到的东西，近乎实时地快速行动。 6. 模型开始帮 OpenAI 做研究 Sam 提到，去年这个时候，他和 Jakob 在一次直播里预测，一年内会出现第一个“AI 研究实习生”，当时几乎没人相信。几周前 OpenAI 宣布达成了这个目标：有了一个能接手定义清晰的研究任务的系统，这类任务原本要熟练的研究员花大量时间和精力。 Tejal 的方向是电脑操作（computer use，让模型像人一样操作桌面和浏览器）。她举了两个例子。 第一个是让模型优化电脑操作的运行框架（harness，包在模型外面、负责调用工具和管理步骤的代码）。模型在循环里持续寻找能同时降低延迟、提升效果的改动，团队把找到的改进合进生产环境的框架，并用于后训练。结果是延迟改善了两倍以上，已经上线。 第二个是模型帮忙改进了监控和拒绝训练，让 Astra 在不安全的场景里更会拒绝。Astra 在电脑操作压力测试上因此达到业内领先，操作时出错更少，也更贴合用户的本意。 她给出了几项内部数据。今年夏天之后，研究工作消耗的 Token 量急剧上升。1 月时，模型能做好 15 分钟以内的短任务，需要一天以上的任务大多会失败；到 7 月，超过三分之一的一天量级研究任务，模型能在无人干预下完成。她还提到，Astra 这类模型已经帮忙解决了 100 多个悬而未决几十年的数学问题，也在参与针对耐药感染的新抗生素、古代语言研究、可再生能源和工业机器人等方向的工作。 7. 给开发者的底层工具 Sam 说，OpenAI 想让开发者用上自己内部用的东西。 第一件是 Codex 的运行框架。它同时支撑着 Codex、ChatGPT Work 和 Dots，目标是用最少的 Token、最快拿到准确结果，现在已经开源。第二件是 Codex 完全上云：在手机上开始的任务，可以在浏览器或桌面端接着做，合上笔记本任务也不会中断。 云端能力带来了 Codex Security Cloud。它在云端环境里持续寻找漏洞，并准备好验证过的修复方案供人审核，这次新增了自动去重、定时扫描和新界面。Sam 说这是为了给防守方更好的工具，因为“我们看得到接下来会发生什么”。 新的 Agents API 进入公开测试。它包含运行框架、托管、记忆、多智能体控制等功能，是 Codex 和 Dots 用的同一套技术，也加入了电脑操作能力。现场的例子是一个网站测试智能体，会自己打开浏览器、点击页面、测试流程。基础设施方面，OpenAI 和 AWS 合作推出由 OpenAI 驱动的 Bedrock（AWS 的托管 AI 服务）托管智能体，AWS 客户可以直接使用 OpenAI 的前沿模型、Codex 和 ChatGPT Work。 隐私方面预览了 OpenAI Private Intelligence。其中的零数据留存（ZDR）配合私有安全处理，可以在不把用户内容存到 OpenAI 服务器的情况下做安全检测；私有推理则把隐私保护延伸到推理阶段。Sam 说这套方案是和最大的一批客户一起设计的，目的是让他们能把模型用在最敏感的工作上。 性能方面，Responses API 一年里增长了 100 倍，可靠性保持在 99% 以上。首个 Token 的等待时间缩短了 45%，工具调用和工作流提速 30% 以上。 8. Romain 的 Codex 演示 演示从手机上的 Codex 开始。Romain 人还在会场外，让 Codex 替他跟观众打招呼、讲一个会场的冷知识。接着他用几张会场照片生成的 3D 场景演示 UltraFast，一边说一边改：把小人放到座位上，把直播画面投到场景里的大屏幕上。现场语音没连上，他改成了打字。 Codex 命令行工具（CLI）这次全面翻新。他让 UltraFast 写一个应用，从观众里随机抽三个人送明年的门票，几秒就写完；改成抽六个人，也几乎是瞬间完成。命令行现在支持由 GPT Live 驱动的双向实时语音，不只是语音转文字，但现场没能演示出来。 后面几段演示了多模态和电脑操作。游戏 Astra Adventures 从一张纸上的草图开始，几轮之后画面还很粗糙，借助图像模型，才变成有质感、能用在正式游戏里的美术。然后他让 Astra 通过浏览器自己学着玩这个游戏，屏幕左边显示模型的决策，右边显示它按下的按键。 他又用“应用快照”（app shot）把自己记录飞行课程的应用作为上下文交给 Codex，让它在各种屏幕尺寸下审查这个应用并截图。Codex 自己在模拟器里点开了各项功能。云端 Codex 现在和本地版用同样的工具，包括插件和电脑操作。他顺手把一个“用 Rust 重写整个后端”的任务丢到云端，打算稍后在手机上查看。 最后一个演示用的是 Hugging Face 借来的可编程小机器人 Micro Duck，它名叫 Lavender。Romain 前一晚让 Codex 把它接好：视觉用 Astra，图像生成用 GPT Image 2.5，语音交互用 GPT Live 1。机器人现场看着观众画了一幅画。他说，OpenAI 做 Dots 和 Codex 用的，就是 API 里开放给开发者的同一批工具。 9. 分发和变现：让开发者在 ChatGPT 上做生意 ChatGPT 每周大约有 12 亿人使用。Sam 承认，此前类似的尝试效果参差不齐。他说这次有信心，是因为开发者拿到的是 OpenAI 自己做 ChatGPT 用的工具。 第一项是“用 ChatGPT 登录”（Sign in with ChatGPT）。用户登录第三方应用时，可以直接用自己 ChatGPT 套餐里包含的 Token，开发者不必替新用户垫付模型费用。首批有 16 家合作方。 第二项是插件扩展（plugin extensions）。开发者可以把编辑器、仪表盘乃至整个工作区，做成原生嵌在 ChatGPT 和 Codex 里的应用。现场展示了三个例子。一个是会议应用：在 ChatGPT 里看日历上的会议，点“记笔记”后，页面变成团队和 Dots 一起跟进待办的 Space。一个是 Figma：打开设计稿、看团队评论、让 ChatGPT 改稿。还有一个是 Adobe：在 ChatGPT 里使用 Photoshop 的功能。ChatGPT sites（在 ChatGPT 里生成的网站，几个月里已有数百万个）现在也能接入插件和数据。访客用自己的账号登录、带上自己的智能体，看到的内容因人而异。 用户发现插件的渠道也扩大了。除了在插件库里搜索，ChatGPT 还会在对话中识别出能帮上忙的插件，用户当场就能连接。插件审核流程也简化了：开发者可以跟踪审核进度，看到需要修改的地方，申请人工复审，更新工具时也不用从头提交。 第三项是 OpenAI Marketplace，首批有 30 多家合作方，包括 CodeRabbit、Notion、Vercel。企业客户可以用已经和 OpenAI 签下的采购承诺额度来买这些产品，有承诺额度的开发者也能在这里花。通过和模型推理托管公司 Baseten（转录稿写作 Base10）合作，市场里还能用到开源模型。 10. 收尾：一次额度重置，和“文艺复兴”的说法 当天的后续安排里，Peter 会讲 OpenAI 对开源社区的投入，包括新的 OpenClaw Enterprise Harness（OpenClaw 是一个开源 AI 智能体项目）。还有一个 Codex 游戏工作室环节，观众可以用 Codex 做复古游戏，每人能领一台 DevDay 限定的 chromatic computer，用来玩自己做的游戏。最后是 Sam、Tibo (Thibault) 和 Tejal 的现场问答。 Sam 和 Tibo 还在台上按下按钮，给全世界的用户重置了一次用量额度。Sam 说 OpenAI 已经做过太多次重置，Tibo 一直想把公司改名叫“重置公司”。 最后 Sam 说，他不喜欢把 AI 比作新一轮工业革命，那意味着人变成巨大机器里的齿轮，转得越来越快；生活里有些部分不能也不该被自动化。他希望，如果做对了，AI 带来的会更像一场新的文艺复兴：让人对自己的生活有更多掌控，有更多工具去创造、学习和探索。