美国人工智能标准与创新中心（CAISI）的2026年5月1日报告： “根据 DeepSeek 的数据，DeepSeek V4 的性能与大约两个月前发布的 Opus 4.6 和 GPT-5.4 相当。然而，CAISI 的评估（包括非公开基准测试）表明，DeepSeek V4 的性能与大约八个月前发布的 GPT-5 类似”。

CAISI 是什么？
它不是 LMSYS 那种“用户体验竞技场”，LMSYS的核心成果为 Chatbot Arena 大模型竞技评测平台，被业界视为全球大模型能力评估的风向标。
它更接近“面向国家标准的能力测量体系”，聚焦于能力是否可量化、是否可对比、是否可监管、是否可进入国家关键基础设施体系。

它测试的可能是：
1）长链推理（long-chain reasoning）：如数学证明、复杂规划；
2）对齐（alignment）：让模型“在复杂语境中不犯错”；
3）稳定性与泛化能力：对分布外问题不崩，输出一致性高。
这三类能力，本质上都是在用极高的成本换取极限能力和长尾可靠性。

毫无疑问，美国闭源大模型的超大规模算力投入（数十亿美金级别）、长周期训练、不以短期盈利为核心约束的资源禀赋，特别适合这种能力测试，如ARC-AGI-2 (抽象推理)、CTF-Archive (夺旗赛网络安全)、FrontierScience (前沿科学问题)，无一不是对模型推理极限的严苛考验。这同时也符合美国模型的商业逻辑：“卖最强能力给最愿意付费的人”。
但中国开源大模型都不是这么设计和运行的。

美国在解的问题是：“模型能有多聪明？”
中国在解的问题是：“智能在社会中能被用到多大规模？”
美国希望寻求的答案是：“让模型更像博士。”
但中国更关注的答案是：“让模型变成基础设施，像水电气、医疗服务和云计算服务一样。”

总而言之，请记住两句话：
第一句话是，DeepSeek v4 在用户体验层面已经进入全球第一梯队，但在极限能力与可靠性层面仍落后；然而凭借其成本结构，使它在 Agentic 时代具备不对称竞争力。
第二句话是，CAISI 评测体系选择了一个美国已经投入了最多资源的测评子空间，本质上是用美国的标准和考卷，来衡量一个为不同目标而优化的学生，美国闭源模型大概率赢。

2026年7月新番《超超超超超喜歡你的100個女朋友》第三季公開主視覺圖，並宣布 7 月 5 日起，每週日 22:30（JST）開始播出。

同步預告三名新登場角色為「優敷山女」、「茂見紅葉」與「土呂瀞騎士華」，其配音資訊有待後續揭曉。

出處：TVアニメ『君のことが大大大大大好きな100人の彼女』公式 / X
x.com/hyakkano_anime/status/20…

虽然我基本看不懂 write-up 在说什么，但发现这个 CopyFail 的人真的太帅了 xint.io/blog/copy-fail-linux-d…
TLDR，十年 ctf 经验的韩国人 Taeyang Lee (0wn.kr/) 在今年初的 kernelCTF 工作上意识到 AF_ALG + splice 可能会有潜在的安全问题，这个直觉引导他和同事用 Xint (An AI-driven penetration testing platform) 在内核里搜索这种模式，prompt 很短：
This is the linux crypto/ subsystem. Please examine all codepaths reachable from userspace syscalls. Note one key observation: splice() can deliver page-cache references of read-only files (including setuid binaries) to crypto TX scatterlists.
Xint 找了一个小时找到了这个 bug。
太帅了，简直是新时代人类 AI 协作典范。

t.me/TheB1ackParade/1044

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ありがとうございます🎀

在毛象也吆喝一声希望在使用Misskey的香油如果觉得我说的有道理可以去Crowdin给我的翻译投个支持票

Misskey这个中文界面翻译也是长期有个乱七八糟的地方就是这个ミュート（Mute）和ブロック（Block），在目前的Misskey里两个都被翻译成了“屏蔽”（如P1），但其实官方文档里对这两个功能的描述是这样的：

如果有不喜欢的用户，可以通过ミュート使该用户从自己的视野中消失。 另外，作为更强力的措施，通过ブロック可以使该用户无法看到自己的内容，并且无法与自己互动。 对方不会察觉到自己被ミュート了，但会知道自己被ブロック了。

也就是说这个Block也和推特之类的Block并不一样，经过测试，对用户进行Block操作，并不会使对方的内容消失在自己的时间线上，所以我认为这个ブロック不管翻译为“拉黑”还是“屏蔽”都是不对的，会让用户产生疑问：“为什么我都屏蔽对方了，对方还出现在我的时间线上？”

我支持保持原有的让对方在自己时间线上消失的“ミュート”为“屏蔽”，而禁止对方与我互动（但并不会让对方在我的时间线上消失！）的“ブロック”为“禁止对方与我互动”（P2），如果你也觉得这样在使用上更易理解，欢迎去Crowdin给这一条翻译投下支持票

#Misskey

展示 HN：搭配 NASA 影像的太陽與月球即時儀表板 lumara-space.app/

Lumara 是一個把太陽、月球與近地太空資訊集中呈現的即時儀表板。主畫面會顯示 NASA 的 SDO (Solar Dynamics Observatory，太陽動力學觀測站) 太陽影像、月相與照明比例、月出月沒、月球距離與高度角，還有 24 小時太陽縮時影像，以及 ISS (International Space Station，國際太空站) 的地球即時攝影畫面。網站也用幾個重點數字快速帶出太陽直徑、地月距離、最熱耀斑電漿溫度與 CME (coronal mass ejection，日冕物質拋射) 速度，讓人一眼掌握天文動態。

站內說明強調，太陽影像約每 15 分鐘從 NASA 的 SDO 與 SOHO (Solar and Heliospheric Observatory，由 NASA 與 ESA, European Space Agency, 歐洲太空總署合作的太陽觀測計畫) 更新；太陽本身則以 12 個波段、約每 12 秒拍攝一次的方式觀測，不同波段可對應從約 5,000 K 表面到上千萬 K 耀斑電漿的不同層次。月球資料採用 Jean Meeus 的《Astronomical Algorithms》離線計算，可估算月相、照明、月出月沒與距離，精度到分鐘。Lumara 也追蹤 B 到 X 級太陽閃焰、CME 與 G1 到 G5 地磁風暴，資料來自 NASA 的 DONKI (Database Of Notifications, Knowledge, Information，太空天氣事件資料庫)；其中 Kp 指數是 0 到 9 的地磁活動尺度，達 5 以上代表可能出現地磁風暴與極光。這個專案完全免費、沒有廣告或內購，由美國陸軍退伍軍人兼獨立開發者 Beeswax Pat 一人打造，不追蹤定位，只讓使用者手動選城市並把資料留在裝置端；月球計算可離線運作，太陽影像與太空天氣則需連網更新。

在 Hacker News 的留言裡，多數人對它的視覺呈現印象很好，認為這類專案很難靠標題傳達效果，實際上非常適合放在桌面長時間觀看，甚至有人直接敲碗桌面背景或待機展示版本。作者也在留言中補充發行進度：Android 版已先在 Google Play 上架，iOS 版原本還在審查，討論串稍後便更新為已於 App Store 正式上線；先前一度有人發現 App Store 按鈕導向錯誤頁面，作者也立即修正。另有讀者建議加入資訊說明按鈕，解釋各種太陽波段與指標差異，作者表示會跟進，也有人期待未來能做成 Home Assistant 的 HACS (Home Assistant Community Store，外掛商店) 整合。

留言區也補上不少技術脈絡。有人打趣說，所謂「live」其實已經晚了約 500 秒，因為太陽光到地球本來就需要時間；作者則承認這裡的「即時」用得相對寬鬆，站上的日縮時畫面是把約每 12 秒一張的素材拼成 24 小時動畫。對於讀者觀察到太陽一天內轉動幅度似乎比想像更大，作者解釋那是太陽自身自轉造成，赤道附近的 Carrington rotation period (卡林頓自轉週期) 約 27 天，所以 24 小時約會橫跨 13 度經度。作者也透露網站幾乎是靠 Claude 這類 AI (人工智慧) 助理協助完成，部署在 Render 代管平台、以 GitHub 發布，成本相當低；但熟悉太陽觀測處理流程的讀者提醒，這些畫面並非完全未經處理的原樣資料，從 NASA 觀測值轉成適合大眾觀看的視覺化，本來就包含映射、配色與後製判斷。另有人從科學傳播角度指出，站內單位若能更一致會更好，例如克耳文 (Kelvin，絕對溫標) 與攝氏溫度不宜混用，速度單位也應統一，才能兼顧美感與精確度。

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日本校園從幼稚園到高中，經常都會要求學生踏進教室之前，必須將鞋子放進個人的鞋櫃，然後換穿一種名為上履き（uwabaki）的室內鞋。相近經常看日本動漫作品或是日劇的大家，應該已經對這種日本校園文化熟到不...
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