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开源 AI 编码工具 #OpenCode# 已取消首月 5 美元优惠价，原因也是号商批量注册账号再通过 API 转售。
此前 GitHub Copilot 免费试用就被取消，原因就是遭到滥用。
现在 OpenCode 取消首月优惠价原因相同，大量号商注册新号薅羊毛再去通过 API 转售，这让 OpenCode 不胜其烦，所以干脆取消优惠。
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开源 AI 的现状，普通用户免费用，但商业公司要交钱了。
阿里计划对 Qwen3.8 Max 实施收入抽成，如果商业公司拿它做成付费 AI 服务，赚很多钱，需要分一部分收入给到阿里。
而类似的还有 Kimi K3，如年收超 2000 万美元，就要与月之暗面谈最高 30% 的分成。
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开源 AI 正走上危险的路，这几天硅谷在为开放权重吵成一团
Nvidia @nvidia 牵头发出一封公开信，主张华盛顿不该限制开放权重模型。一个周末过去，签署方已到 50 家，OpenAI @OpenAI、Google 和 SpaceX 陆续补上
目前只剩 @AnthropicAI 没有表态的原因是，Anthropic CEO 说开源 AI 正走上一条危险的路
Dario Amodei @DarioAmodei 表示当你掌控并部署一个模型，你能一直盯着它怎么被使用，就算某个时刻被人滥用，你也能回头介入 改掉它愿意做的事，可一旦模型以不受控的方式放出去，这份能力就彻底脱手剩下的全看运气
他表示平时开源对快速迭代的小型开发者是好事，但眼下那些砸下几千万甚至几亿美元训练大模型的巨头，再把成品不受控地公开放出去不一样
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开源 AI 网络安全能力，正在进入一个很多人低估的阶段。
这份内部评估最值得关注的，不是哪一个模型排第一
释放出的信号更加重要
Kimi K3 在隐秘评测里的网络安全能力已经进入第一梯队，Sol 同样展现出很强的能力，开源模型开始具备完成复杂安全任务的实力
这意味着网络安全领域正在迎来新的变化
更强的模型可以帮助安全团队发现漏洞、分析攻击路径、加固系统，也意味着防御能力需要同步升级
未来网络安全的竞争，越来越像一场 AI 与 AI 的对抗
真正拉开差距的，也许已经不是有没有 AI，而是谁拥有更快迭代、更开放的安全能力
你觉得未来企业更应该优先投入什么？更强的 AI 防御能力，还是更严格的人工安全流程？
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开源 AI 量化操作系统
上次全真开会听 @damobianyuan 老师讲量化，后面又陆续看了很多他写的帖子，我就开始对量化感兴趣。苦于门槛高，一时导致无法下手。
万幸今天我在github发现了一个开源 AI 量化交易系统，这个工具可以图表研究、AI 市场分析、Python 指标与策略、回测与实盘执行。而且很安全---跑在你自己的机器上，用你自己的 API 密钥。
仓库： 6.4 Star
多说一句，加密货币是这个工具的核心功能之一，除此之外还有美股~~~
我是尼卡，平时会持续分享 AI、美股、Web3 相关有用又有趣的工具和项目，感兴趣的话欢迎关注，下次见～
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开源 AI 中转站项目 New-API 出现高危漏洞，攻击者利用缺陷可以伪造任意金额充值。目前漏洞已经修复，使用该项目搭建中转站的站长应当立即升级 v0.12.10 版，同时检查近期充值订单是否存在异常情况：
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免费开源 AI 图像升频放大工具，拿了 4.8 万 Star，采用 AGPL-3.0 协议。它基于 Real-ESRGAN 等先进深度学习模型，不需要任何复杂配置，直接把模糊老照片、低清壁纸或 AI 跑出来的渣画质一键修复到 4K甚至更高清晰度。
全平台支持：Win/Mac/Linux 客户端开箱即用。
本地零成本：完全免费开源，不限量也不跑云端。
批量自动化：支持文件夹一键批量超分处理。
锐化与修复：模糊变清晰，完美替代昂贵软件。
项目地址：
官网：
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这个开源 AI 黑客能自己上手攻击你的代码，还把漏洞打给你看
写过几年代码的人，多少都对安全测试有点又爱又怕。
你知道它重要，可真要做起来就头疼。要么花钱请人做渗透测试，一轮下来动辄几周，报告还死贵；要么上静态扫描工具，跑完吐给你一长串告警，点进去一看，大半是误报，真正能打的没几个。结果就是安全这事一拖再拖，等真出了事才想起来还有这茬。
Strix 想换个思路解决这件事，它是一个开源项目，用 Python 写的，核心是一群能自主行动的 AI agent，说白了就是 AI 黑客。
它不靠扫源码猜哪里有问题，而是真的把你的应用跑起来，像真人黑客那样动手攻击，找到漏洞之后再用一个能跑通的 PoC 把它证明给你看。
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