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SpaceXAI 工程师 Lauren Tan（@poteto）一场 AMA 对谈，基本是她本人出镜答问。中间闪过六人视频会议画面。没有白板、没有录屏。
她讲的核心不是逐个催 Bot。多个 Bot 可以共用一台底层电脑，但记忆和聊天记录分开。
复杂活适合专岗小队；Chief of Staff 当唯一入口，负责分派。她的 Bot 当外环：接 Slack、邮件、日历这类外部集成，再触发 Cursor 里的内环，拉起 cloud agents。
Bot 里暂时不能随意换模型，派出去的 cloud agents 可以用任意模型。举例：盯 Slack 反馈频道 → 触发 Cursor 内环 → 用 potato mode 开云 Agent。
Agent 团队先养参谋，再扩工人。别把自己变成催办员
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SpaceXAI 的 Grok Bot 设计团队写的这篇分享挺好的。
每当想到 X 团队能够有这样高质量的关于产品设计和分享时，都会想到 Benji 的加入对 X 来说是多么正确的选择。
一些细节：
→ 机器人是一个长期维护的对象，他们应该能够几乎仅凭余光就能通过头像识别出来。
→ 使用头像显示状态。
→ 机器人的电脑中，随早晨到夜晚不同颜色的壁纸。
→ 我们曾考虑添加仪表盘、任务分配看板和明确的交接控制来管理群组。但每项措施都会增加用户的协调工作量。
→ 我们设定了限制，每个账户大约 50 个机器人，每个群聊大约 6 个机器人。每个决定最终都归结于同一个问题：这样做是帮助用户更好地委派任务，还是给他们增加了一项需要管理的工作？
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SpaceXAI 推出 #Grok# 4.6，专注于长时程任务和可视化交互式复杂任务。
该模型在 4.5 基础上进行更长时间的补充训练，覆盖软件工程、知识工作、通用编程、内核优化、网页开发和计算机辅助设计任务等。
价格方面输入输出缓存分别为 2/6/0.5 美元，超过 200K 部分翻倍收费。
提供快速模式，快速模式定价是标准定价的两倍，超出 200K 部分则是四倍。
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SpaceXAI 宣布 Grok Build 已开源并为所有用户重置使用限制，鼓励开发者访问 和 Git 仓库，共同构建更可靠的编码代理 CLI。
针对隐私反馈，该工具坚持零数据保留政策，已删除所有先前保留的编码数据，并默认关闭数据上传，支持本地完全开源运行
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#SpaceXAI# 终于回应 #GrokBuild# 上传完整仓库内容：谁让你们自己没有禁用数据共享。
说是回应但看起来 SpaceXAI 的态度非常强硬，只表示用户可以通过 /privacy 命令禁用数据共享，但完全没有回应为什么在没有明确获得开发者授权的情况下，擅自上传与编码无关的完整仓库内容。
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SpaceXAI与Cursor即将推出首个联合构建的AI模型
此消息背景是SpaceX今年以600亿美元收购AI编码工具Cursor，并与xAI合并，利用Colossus超级计算机联合训练编码与知识工作AI模型。
该合作旨在将强大算力与Cursor的开发者工具深度整合，可能加速AI编码领域竞争，推动Grok Build等产品升级。
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马斯克：SpaceXAI将于明天向公众发布Grok 4.5
Openai：GPT-5.6 Sol 将与 Terra 和 Luna 一起在本周四公开推出
Anthropicai：将 Claude Fable 5 的访问权限延长到 7 月 12 日。
Google：Gemini 3.5 Pro ...
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特斯拉和SpaceXAI的边界正在越来越模糊，合并将会是1+1>2。全面加速总市值的提升。
Grok已经开始操控特斯拉车、Cybercab接入Starlink、Roadster用SpaceX推进器。而下一步是更深度更大影响力的合作：AI芯片、Macrohard、Optimus。
以前是特斯拉造车，SpaceX造火箭。现在全力一起打造世界最强AI🚀
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#网站应用# SpaceXAI 将在 9 月 21 日调整 X/Twitter 搜索 API 定价模式，从按次收费变成按结果收费，部分使用场景成本可能会显著增加。
当前计费模式是每调用 1,000 次搜索工具收费 5 美元，后续将改成调用搜索工具免费，但想要获取搜索结果按照获取帖子数量计费，每 1,000 条 5 美元。
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Cursor 和 SpaceXAI 发了 Grok 4.5。
这次它不只盯着写代码，而是往更泛的电脑任务上走，软件工程、数据科学、金融、法律这些长任务都覆盖。
几个细节值得看：
混合专家模型，训练里用了数万亿 tokens 的 Cursor 用户交互数据，也用了强化学习去练真实环境里的工具使用、犯错恢复和结果验证。
现在桌面端、网页、iOS、CLI、SDK 都能用。基础版 $2/M 输入、$6/M 输出，快速版 $4/M 输入、$18/M 输出。个人和团队计划首周用量翻倍。
Composer 2.5 还会继续保留，两个模型走的是不同权重档位。
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