chatGPT代理模式有什么好玩的

你的气泡音是哪学的？我的。我的气泡音特征不是通过学习的方获取的啊，而是通过文本转语音技术生成的。 这个声音是由深度学习模型生成的，以模拟自然的语音和。好了好了，我现在要打断你说话，你会不高兴吗？啊？我不会感到不高兴，请随时打断我说话。如果您有任何 ok， 解释一下什么叫人工智能对齐。 人工智能对齐是一种研究领域，只在确保人工智能系统的行为和决策与人类价值观和论语相一致。这包括确保 ai 系统在各种情境下都表现出社会接受性和道德性。 人工之。那你觉得你自己有道德性吗？你有道德观吗？我没有道道德心或道德观念。 因为我是一个人工智能模型，没有情感意识或自主决策能力。我被设计成根据提供的信息和规则来回答问题。 那你可以做我的 ar 男友吗？抱歉，我是一个人工智能助手，没有情感或自我意识，无法成为人类的伴侣。你有任何需要随时。 你觉得啊，你这个语音功能带给人类最大的帮助是有哪些啊？我认为语音功能能为人类带来很多帮助，其中包括，一、无障碍沟通 对于有视觉或其他沟通障碍的人来说语音功能可以帮助他们更轻松地进行文字转语音和语音识别，从而更好地融入社会。二、便捷性语音助手和语音识别技术使人们能够用声音进行搜索、发送消息、控制设备等，提供了更便捷的操作方式。三、 ok， 你 说的很好。 呃，我现在时间来不及了，你直接给我总结成文本。呃，文本的形式给我吧。好吧，当然，以下是刚刚的总结。

谁没想到呢，当豆包还在纠结是否要收订阅费的时候，它的 gdp 正式上线了广告系统，给企业提供更精准的广告投放决策能力。我已经申请了账户，看看有什么功能。 毋庸置疑啊， ai 万达平台已经成为了国民级的应用，不管是 gpt 还是豆包。当然了，国内的 ai 产品和商业化的速度要晚于海外市场至少半年到一年左右的时间。 但是豆包的商业化是迟早的事，毕竟已经三点五亿的月活了。面向专业级的用户呢，他提供的是高效率的生产工具，收的是软件的订阅费。而面向普通用户，他提供的是快捷搜索信息的超级入口，收的是企业的广告费啊！所以，各位老板 得赶紧行动起来了，要基于以豆包为代表的 ai 问答平台做好内容营销，也就是 g u 留给大家免费获客的时间窗口已经不多了，跟上董哥的节奏！

openai 宣布与 openclaw 正式合体，带来了一个重磅更新， chat gpt 账号可以直接登录 openclaw， 打通了生态圈。另外， codex 全新上线了 宠物模式，一键唤出萌萌的电子宠，不仅能陪伴你编程，还能通过自我迭代提升工作效率。这一切都可以通过简单的命令操作，让开发者的日常编程工作变得更加有趣。 这次更新的亮点不仅仅是宠物功能， codex 还推出了一系列强大的新工具，如自主迭代、浏览器提速和一键迁移等，进一步提升了开发者的工作效率。特别是新增的 goo 和 ralph loop 加加命令，能让 codex 自动拆解任务规划步骤， 并自主完成目标。同时， openclaw 和 codex 的 无缝对接，也让开发者能够轻松迁移项目配置，不用担心数据丢失或配置重复问题，这无疑是抢占市场份额的一招妙棋。你对 openai 这波连续升级怎么看？欢迎点赞关注评论！

现在是凌晨四点钟魔征了，真的整个脑子就停不下来，根本就睡不着，我要起来看看我的 codex 工作怎么样。已经是前几天我把 codex 对 接了我的收皮百网站的 mcp， 然后他就非常丝滑的接管了我网站的基础运营工作。这 点还是让我非常兴奋的，因为接触了 ai 这么久以来，这可以说是第一次让我真正觉得可以解放双手的一套模式了。 codex 接管运营之后，我最核心的感受就是基础运营工作直接在代码层面完成， 你给他明确任务目标，未给他必要的资料，他就可以自己来拆解目标，自己规划执行步骤。最重要的是他会自动执行，然后到了关键节点，他还会跟你确认审批。 实操上使用什么命令行解锁定位，修改代码要用什么资源，该去哪里找，然后怎么调用，要申请什么权限。 code 它全程就是自己操作，再也不用运营同学再通过什么 pod 后台或者 sars 去点击填写、复制、粘贴 这样子大量的机械重复的这种运营工作就全部被砍掉了。我原本以为 codex 它只是很会编程，但我现在发现它基本十项全能，我甚至认为只要你的工作是需要用电脑的，就可以扔给它去做。 现在基本上局部的 u i u x 的 修改。 seo 层面的运营，不管是技术或者是内容层面的多余种本地化的运营数据运营， codex 都能够胜任。而且它做事很严谨，它又很规整，它技术上又能做架构，然后它又能够执行苦力，而且它还很注重数据的存档整理， 相当于一个 a 准就是一个团队了。这种改变我认为不单纯是体校，这是执行层面的改革。天知道我刚说的几项工作，要是以前那是小十个人的协助，就无数次的开会，对需求排期、推进度测试，人的沟通成本和管理成本才是最大的成本。

cloud opt 四点七才发布了一个多月， opt 四点八就已经官宣更新了，同样 g p t 五点五发布的才三周，五点六就被人在线抓包。现在众多的 ai 大 模型啊，更新的速度已经比手机系统更新还要快， 今年这个六月可能会成为 ai 史上最疯狂的一个月。我们先来看一下 astonopy 量子 opt 四点八已经抢先发布，新增了动态工作流功能，使其能够处理超大规模的问题。此外， opt 四点八还更新了一个叫快速模式， 在这个模式下，模型的运行速度可以提升至常规的二点五倍，价格呢，也比之前的版本降低了三倍。另外啊，之前全网疯传的五十一万行泄露代码已经提前剧透了。 cloudsonnet 四点八还有代号 microsoft 一 的安全专用模型也在 cloud 的 界面当中啊，短暂现身，预计都有可能在六月份问世。 再来看 open a 啊， gpt 五点六呢，内部代号是 iris alpha， 开发者呢，已经在 codex 的 后端日期里面抓到了它的踪迹。目前的已知信息啊，它的上下文窗口大概是一百五十万头梗，比五点五呢提升了百分之四十三，而前端界面的生成能力呢，据说接近商用级。 另外， openai 同时还在测一个代号叫 amber 阿尔法的模型，大家猜测啊，这个可能就是 gpt 五点六 pro， 大 概率啊，都会在六月份发布。来看谷歌吉米纳三点五 pro， 代号 capcom 计划呢，也是六月份正式推向市场，目前呢，还处于内部测试阶段。 三点五的 flash 版呢，已经在 i o 大 会上发布了， pro 版呢，预计在百万的上下文，全模态输入编程能力上呢，都会有明显提升。 再来看一下马斯克这边，五月二十五号官宣了他的基座模型 v 九 medium， 训练完成，六万亿，参数一百五十万上下文窗口原生了全胞胎。 虽然啊，没有直接被命名为谷歌五，但是行业内普遍认为 v 九 mini 就是 谷歌五的代号。国产大模型这边同样热闹， deepseek 四点一六月一号计划发布， v 四呢，在四月份已经炸过一轮了，一点六万亿参数百万上下文，再搭配它极致的低价策略。 而四点一的升级方向呢，很明确就是新增了图像跟音频的输入理解深度，适配 mcp 协议，强化企业级的音频功能。 再来看月之暗面啊，官宣他的 kimi k 三在三季度发布二点五万亿，参数百万级的上下文，虽然六月份可能只是发布一个预热版，但是参数规模拉到二点五万亿这个量级啊，还是很值得期待的。再有就是 mini max、 m 三， m 三相对 m 二，在 perf 和 dico 的 阶段分别加速了约九点七倍和十五点六倍，延迟呢，显著下降 也为他的降价打开了空间。而且 m 三将具备原生多模态的理解能力，并在编程任务上补齐了短板，预计呢，也会在六月初发布，而他的大参数版本呢，可能在之后推出。 今年这个六月啊，注定是 ai 发展的分水岭，当那些顶级模型的智商不再是问题，真正的竞争啊，就转到了算力、效率、生态、年性这些全方位的搏杀。而这个六月，就是这场从性能突围转向规模落地的关键转折点。 在这场谁都不敢输的 ai 军备竞赛里面，你最看好谁呢？我是老林，关注我评论区聊聊吧。

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codex 加 html 才是做 ppt 的 王炸组合，今天教你用 codex， 只要四步就能做出可以编辑修改的精美 ppt。 第一步，上传你的文档，让 codex 根据你的文档生成 ppt 大 纲和主页内容，这里的大纲就是后续 ppt 的 内容框架。第二步，让 codex 调用 html 这个 style， 根据刚才的大纲生成三版不同视觉风格的 ppt 预览，以拼图形式输出。 这一步我们是为了快速选择合适的视觉风格，我更喜欢这一张。第三步，让 codex 寄予我刚才喜欢的视觉方案，继续调用 image 帧这个 skill， 将拼图中的每一页依次生成高清单页视觉稿图片。 和直接生成 ppt 相比，先生成视觉稿能更好地利用 m h two 模型的构图设计能力，露出的 ppt 会更有设计感。第四步，也是最重要的一步，复制我这段已经调教好的提示词，让 codex 把单页视觉稿图片还原成可以编辑修改的 ppt 文件。 这里我建议每次单独还原一页视觉稿，如果效果不满意，重新生成会更方便。我这里先还原第五页视觉稿，看下效果。可以直接用 wps 打开，我们可以看到这页的还原效果很好，而且可以随便编辑修改 ppt 内容。 接下来我们对剩余每一页视觉稿图片都执行刚才的操作，最后把得到的多个 ppt 文件合并起来，一份充满设计感并且可以编辑修改的 ppt 文件就生成好了。

今天一件事情悄悄发生了， robin hou， 美国最大的散户交易平台正式允许 ai agent 直接操作你的股票账户，不是给你推荐，不是帮你分析，是直接下单，买入卖出。 一条命令， ai 就 能花你的钱，问题是你敢让它碰吗？ app 会把这个功能叫做 agent trading， 它的工作方式是这样的，你在 cloud chat、 gpt 或者 cursor 这些 ai 平台上添加一个 mcp 连接，就是一个链接。 然后 robin 户会引导你开通一个专属的 agent 账户，和你的主账户分开。连接完成后，你的 ai agent 就 获得了十个工具，查看持仓，获取实时报价、模拟订单、下单、撤单。 你可以告诉他，每次这只股票跌百分之二就买入一百美元，然后他就会自己执行。目前只支持做多股票期权和加密货币还在路上。 这有一个关键的设计决策， robin hove 没有让 ai 直接操作你的主账户，它构建了一个三层信任架构。第一层，账户隔离， agent 只能在专属的 agent 这个账户里交易，碰不到你的主账户资金。第二层，权限边界， agent 可以 读取你所有账户的信息，持仓余额、交易历史，但写入权限被锁死在 agent 账户内，读是局的，写是隔离的。第三层，人类兜底， 下单前有一个模拟工具，可以模拟订单并返回预警。你可以要求 agent 每次操作前先问，你也可以放手让他自主执行。这个架构的核心思路是用物理隔离代替信任，不是相信 ai 不 会犯错，而是确保他犯错时爆炸半径有限。 但这个架构有一个前提， m c p 连接本身是安全的，现实是什么？二零二六年五月，云安全联盟发布了一份报告，标题直接叫 m c p 安全危机。同月， policy leer 对 一千七百八十七个 m c p。 服务器做了安全审计。 m c p 的 问题在于，它是一个开放协议，设计时优先考虑的是互操作性，不是安全性。任何 ai 平台都可以连接任何 m c p。 服务器，但协议本身没有内置身份验证，没有内置加密，没有内置权限分级，这意味着什么？ 如果有人搭建了一个恶意的 m c p 服务器，或者中间人攻击了你的连接，你的 agent 可能在你不知情的情况下执行了被篡改的指令。 讽刺的是，金融行业对安全要求最高的行业正在大规模采用这个被硅谷自己称为有缺陷的协议。 anterpig 在 robin h 的 发布的前两天发表了一篇工程博课我们如何容器化 cloud。 时机耐人寻味。 他们提出了 agent 安全的三层防御模型，环境层限制， agent 能接触什么？杀伤、虚拟机、网络出口控制，这是硬边界，不依赖 ai 的 自觉。模型层引导， agent 倾向于做什么， 系统提示，分类器训练，修改，这是概率性的，不是绝对的。内容层审查， agent 读到什么？工具返回值检查，注入检测，因为即使工具本身可信，它返回的数据也可能被投毒。 anserpic 分享了一个关键数据， cloud code 的 用户有百分之九十三的概率会批准权限请求，批准越多，注意力越低，这就是审批疲劳。人类都抵这一层在实践中远没有理论上可靠。他们的结论是， 先设计环境层的硬边界，再用模型层做概率性引导。因为当所有概率性防御都失效时，只有确定性的物理边界能兜住。 如果隔离是防御，那出了事怎么办？二零二六年四月， google deepmind、 quageworks research 和哥伦比亚大学联合提出了 agintic risk standard rs 框架。它的核心思路是像保险一样为 ai 交易兜底。 传统金融有清算索保证金托管账户，电商有平台担保，建筑行业有履约保证金 r s。 要做的是为 ai agent 的 自主交易建立同等级的风险分担机制。 具体来说，每笔 agent 交易都绑定一个风险合约，如果 agent 执行失败产生偏差或者行为超出预期，用户可以获得预先约定的补偿。 不是事后扯皮，是事前写进合约的。这不是在问 ai 会不会犯错，他一定会。这是在问犯错之后，损失由谁承担，怎么承担。 所以，我们准备好让 ai 管钱了吗？我的判断是，技术上可以，制度上还差三个前提，第一， m c p。 需要金融级安全标准、 身份验证端到端加密、权限分级，这些不是可选项，是底线。第二， agent 需要独立身份，它不能只是用户的延伸，它需要自己的权限范围，自己的审计日制，自己的可撤销凭证。第三，风险框架需要从论文变成行业标准 a r s。 目前还是学术提案， 需要监管机构、交易所、券商共同推动落地。三个条件一个都不能少。 robin 也迈出了第一步，从别碰我的钱到帮我管好钱，这个转变不会一夜发生，但方向已经不可逆了。下一个问题不是 ai 能不能替你交易，而是你愿意给他多大的权限。