美国清洁工 Ronald Read，92岁离世时，家人才发现他竟然有近800万美元。一辈子买了92只股票一直没卖过。宝洁、摩根大通、强生、富国银行、高露洁、CVS、GE…… 股息全部再投资，买了就一直拿着，数十年不动。结果，复利把他变成隐形股神。事实长期投资可以赚钱，可惜的是他没享受到这笔财富

推荐这篇文章，Flask 作者 Armin Ronacher 追踪 Pi 的 bug 发现了一个让人不安的事实：新版 Claude 模型（Opus 4.8、Sonnet 5）的工具调用在退化——不是变好了，是变差了。而且他找到了根因：RL 后训练过度适配了 Claude Code 自己的工具 schema，导致替代工具 schema 越来越"离群"。这是所有自己做 agent harness 的人都需要读的文章。 更好的模型，更差的工具调用 一个奇怪的 Pi issue 让我在过去两天掉进了一个深坑。简短版：新版 Claude 模型有时会在调用 Pi 的 edit 工具时，给嵌套的 edits[] 数组加上多余的、编造出来的字段。不是 Haiku 或什么小模型——是 Opus 4.8。编辑本身通常是正确的，但参数不匹配 schema，因为模型发明了不存在的 keys，Pi 拒绝工具调用并要求重试。 这不完全意外——模型偶尔会发出格式不正确的工具调用，特别小的模型。但让我意外的是，这在 Anthropic 的新模型中变得更糟了。Opus 4.8 和 Sonnet 5 都表现出这个问题，而之前的旧模型不这样。换句话说，这个模型家族的 SOTA 模型在某个特定工具 schema 上不如它们的旧兄弟。 工具调用就是文本 如果你没有花太多时间看 LLM 工具调用的内部机制，需要理解的重要一点是：工具调用不是魔法。模型收到一份转录文本、一个系统 prompt 和一个可用工具列表。服务器把这些搅成一个带有特殊标记 token 的大 prompt。因为模型用那个格式的示例训练和强化过，它在生成过程中某一点会发出被 API 或客户端解释为"用这些参数调用这个工具"的东西。 细节是：嵌套数组里面的 JSON 是序列化在 XML 标签里面的。基本顶层字符串参数在线显示，而对象数组通过 JSON 序列化实现。这很重要，因为当模型在一个几百 token 的转义字符串后面要决定 } 还是 ,"..." 时，这正是最高熵的点。 失败 Pi 的 edit 工具支持在一个调用中做多个精确字符串替换，所以参数里有一个 edits 数组。在失败的案例里，模型产生了这样的条目：额外加了 requireUnique: true、oldText2、newText2。反复测试中我看到了一整批编造出来的尾随 keys：type、id、kind、unique、requireUnique、matchCase、in_file、forceMatchCount、children、notes、cost，甚至一个 event.0.additionalProperties 在里面。 最烦人的是，实际 oldText 和 newText 负载在我检查过的无效调用里是字节级正确的。模型确实产生了正确的调用，然后在对象末尾加了垃圾。 这个失败也高度上下文依赖。全新的单轮"编辑这个文件"prompt 完全不会复现。有 agent 历史——模型读过文件、诊断了问题、然后写了多行编辑——就能复现。而且不是所有转录都会这样。打开 strict 工具调用在我的运行中完全消除了问题。 为什么在变差 我最强的假设是这不是随机退化，而是训练 artifact。 旧 Anthropic 模型训练时，它们训练了一些工具，但那个训练还没有 Claude Code 这样用户交付的 harness 作为明显目标。现代 Anthropic 模型大概率不同，因为它们的后训练包括了 Claude Code 或一个看起来非常相似的 harness。模型学到了在那个环境下什么样的工具调用是成功的。它也会学到那个环境容忍什么错误。 Claude Code 自己的工具相对扁平。普通 edit 工具不是 Pi 的嵌套 edits[] 形状，更接近 file_path、old_string、new_string 和一个可选 flag（replace_all）。看 Claude Code 的客户端非常有启发：它包含格式错误工具用的重试路径、参数别名、类型强制转换、Unicode 修复和未知 key 过滤。换句话说，Anthropic 自己的客户端似乎期望和接受相当数量的 slop，并修复它，大部分是静默的。 如果强化学习发生在这样的 harness 里，或一个模拟里，那么稍微格式不正确的工具调用仍然可以完成任务并得到奖励。harness 完全吸收了错误，几乎不存在惩罚"发明一个别名"、"加一个多余字段"或"用一个相近的参数名"的梯度。 更糟的是，模型可能变得极强地适应了标准 Claude Code edit 工具的形状。一个不同的 harness 可以提供语义相同但 schema 不同的工具。这样的工具会越来越离群。训练得更好的模型可能实际上更难对付你，因为它的先验更强。 这不算太意外，但这是一个变迁。Opus 4.5 发布时，它适应其他 edit 工具的能力异常好。我当时相当确信我们在一条好路上——模型只要指令好，更可能适应任何种类的工具形状。现在我有些担心我们在哪条路上。替代工具 schema 可能不只是不熟悉。它们可能被优化特定、宽容的工具生态的后训练隐式惩罚。而且那个生态没有文档。 Slop Harness Claude Code 是闭源的，但我们可以看压缩后的代码。老实说，它对输入数据非常宽容。 首先，Claude Code 检查模型可见文本里是否有泄露的 Claude# #Agent# #工具调用#

吴说获悉，据纽约布鲁克林地区检察官办公室，23 岁男子 Ronald Spektor 因针对 Coinbase 用户实施长期钓鱼和社会工程诈骗，被判 4 至 12 年监禁。Spektor 冒充 Coinbase 客服，谎称用户资产正遭黑客攻击，诱导受害者将 Crypto 转入所谓“安全钱包”，实际钱包由其控制；约 100 名美国用户累计损失约 1594.4 万美元，部分单人损失超过 100 万美元。Spektor 随后通过加密交易所、兑换及混币服务、博彩平台等转移和清洗资金，并曾以 “lolimfeelingevil” 身份在 Telegram 炫耀相关行为。他已承认包括一级洗钱、一级重大盗窃等全部 31 项指控，并被要求赔偿近 1600 万美元，同时没收价值逾 50 万美元的现金、加密资产及个人财产。

洛杉矶一家生物科技公司的高管，居然是一名潜逃了20多年的通缉犯。 被捕时，他正开着私人游艇，在海上悠哉悠哉。 他叫Ronald Fischer，原本是一名麻醉医生，2005年，他因一级性侵案受审，却在庭审期间逃跑了。 接下来的20年里，他使用过十多个化名，其中一个是Richard Graydon。 他号称自己拥有斯坦福大学的医学博士和哲学博士学位，曾在哈佛大学麻省总医院接受训练，还在默沙东和强生参与过七款获批药物的开发。 2017年，他还用Graydon的名字出版了一本癌症遗传风险书，2022年，一家研发乳腺癌药物的美国上市公司聘请他担任临时首席医疗官，今年3月，洛杉矶的Immix Biopharma又把他聘为了首席医疗官。 今年7月，美国法警收到一条关于他去向的新线索，不到48小时，调查人员便追踪到一艘登记在Graydon名下的游艇。 7月16日，美国法警和海岸警卫队在新泽西外海截停了这艘船，Fischer在船上被捕，没有反抗。 此时，他担任这家公司首席医疗官还不到四个月。

2026年世界杯即将开幕，我们也别只看AI啥的了，我们来看看竞技体育。 旧王落幕，新王崛起 Messi和Ronaldo的“最后一舞”，使得这届世界杯的看点拉满。同时今晚8:30美国5月CPI数据即将发布，对于股市的走向将是关键。 不评价哪支球队厉害，只想搞钱 大家都知道，每届世界杯都是球迷们的狂欢，也是赌徒的狂欢。 所以，球星们代言的产品，会随着比赛的表现、新闻等受到剧烈的波动 美股 $DKNG ：博彩龙头 $NKE：耐克，C罗、姆巴佩代言 $ADDYY：阿迪，FIFA官方伙伴，梅西代言 港股 申洲国际 ( 安踏体育 ( 裕元集团 ( 海信家电 ( 回顾历史上世界杯期间，体育与博彩股，在球星叙事、品牌曝光的影响下，股价波动很大。 个人看法 这类股票只能做短中期，后期不建议参与。 而且，有些事情不建议参与，稳当当的买点股票就挺好 同时对于球星的新闻，一定要重点关注，因为这会直接影响股价走势。 同时相关的产业和股票还有很多，大家可以多关注 最后 祝大家喜欢的球队和球星取得好成绩 一念天堂，一念地狱 DYOR #美股# #世界杯#

LLM 不只在污染我们读到的文字，也在重塑我们写的文字，进而腐蚀人和人之间的信任。 最近读 Armin Ronacher 的一篇 blog，他是 Flask 的作者，python 圈很老的人了。 Armin 这篇 blog 叫《Content for Content's Sake》，大概意思是：LLM 不只是在污染我们读到的东西，它正在改写我们自己怎么写、怎么说话，最终腐蚀掉人和人之间最底层的信任。 他扒了自己过去 90 天的 AI 会话记录，把中频词的使用频率跟 wordfreq（一个历史词频基准）对了一下。结果capability、substrate 这种词在 AI 给他的回复里出现的频率，远远高于历史正常水平。 也就是说，AI 已经有一套自己独特的语言指纹。 这只是第一层。 第二层是这些指纹正在渗透回人类。Armin 说，他上推特、刷 HN 的时候发现，越来越多回复读起来像 LLM，但发帖人不少是他认识的真人。他自己也察觉到了，读了太多机器生成的文本之后，人会无意识地吸收那种腔调。 不是 AI 模仿他，是他在变成 AI。 这个我也有同感，很多时候，即使是我自己写的东西，我看着也像 AI 写的东西…… 然后是第三层。信任被腐蚀。 系统层面已经在崩：欧盟的投诉系统被 AI 批量投诉搞到接近瘫痪；开源项目的 GitHub issue 区被 AI 生成的伪 bug 报告冲烂；已经有公司专做“自动化发送 LLM 内容”的服务。 但最贴身的崩坏不是这些，比如他的一个朋友，现在跟陌生人聊几句就会强制对方打电话过来，只为了确认对面是个活人。 结尾更有意思 Armin 承认，这篇文章里的表，是他让 AI agent 帮他做的，爬 Google Trends 数据的代码也是 AI 写的。 他用来论证“AI 在污染我们”的图表和数据，本身就是 AI 帮他生成的。 整篇博客就是在说：我们已经被卷进这个漩涡里了，保持清醒已经很难，保持干净几乎不可能。 感觉是时候写一篇论文了：人与 AI 如何和谐共生😂

川普透露身高超过200公分的儿子巴伦（Barron Trump）超爱踢足球，还笑问他：「如果对手比你快怎么办？」巴伦自信回答：「他永远超越不了我！」 川普追问：「万一超越了呢？」结果巴伦直接不回答😂 谈到世界级球星，川普盛赞梅西（Lionel Messi）即使遭多人盯防，仍能瞬间找到空档，踢出「几乎完美」的致胜一击，这就是天生的足球天赋；他也提到C罗（Cristiano Ronaldo）同样拥有与生具来的能力⚽

這一天來但凡刷到挪威場有關的視頻，都是說瑟洛特被網暴了。而那段比賽視頻看了N次，只有英格蘭隊才會相信瑟洛特說當下沒有傳球的機會是真的！結果就是後續都是自找的。 但凡那球傳出去傳歪了，都沒有被圍住還射門來的糟糕。 雖然「一失足成千古恨」的典故不是這樣用的，但此時此刻，諧音借義剛剛好。 U think, you are Messi or Ronaldo? You’re nothing bro! 最後來看看網友這段編曲，真的很有才🤣🤣

又会踢球又长得帅是一种什么体验？盘点10位世界杯史上最帅球员 1. 大卫·贝克汉姆（David Beckham） 2. 卡卡（Kaká） 3. 德克兰·赖斯（Declan Rice） 4. 梅森·芒特（Mason Mount） 5. 加维（Gavi） 6. 裘德·贝林厄姆（Jude Bellingham） 7. 保罗·迪巴拉（Paulo Dybala） 8. 克里斯蒂亚诺·罗纳尔多（Cristiano Ronaldo） 9. 罗德里戈·德保罗（Rodrigo De Paul） 10. 内马尔（Neymar Jr）