Skip to main content

OKHK 👀

个人数字泔水\(⁠◔⁠‿⁠◔⁠)
Thinking...
  1. 富途与老虎证券内幕交易案调查取得新进展

    针对顶级做市商Susquehanna指控的富途控股与老虎证券内幕交易案,美国法院的最新诉讼记录显示,此前涉嫌利用监管政策真空期大举买入看跌期权获利的匿名账户中,已有两个交易主体身份曝光。他们分别为个人投资者Wenlei Song以及在开曼群岛注册的投资管理实体New Frontier Investment Management Limited。

    目前,该诉讼案已进入关键阶段,法庭及相关调查机构正进一步顺藤摸瓜,重点穿透并核查涉案账户背后的核心资金链、关键信息源以及最终的实际受益人身份。

    来源:Trohub / PacerMonitor
  2. 特朗普7月14日放弃了对霍尔木兹海峡货物征收20%费用的计划,“基于与中东领导层高度富有成效的对话”,海湾国家将与美国达成的贸易和投资协议作为替代。
    特朗普13日曾表示,美国正在恢复对伊朗的封锁,同时将对保护的船只征收货物价值的20%,以支付美国提供安保的费用。
    与此同时,美国继续打击伊朗。而伊朗则攻击巴林、约旦和3艘通过霍尔木兹海峡的船只作为回应。
    美联社
  3. 奇妙的真相

    柠檬鲨幼崽在红树林中,伊柳塞拉岛,巴哈马 (© Shane Gross/Nature Picture Library)

    4K | 1080P
  4. Telegram的t[.]me域名被注册局暂停

    即时通讯软件 Telegram 的 t[.]me 域名已宕机,WHOIS现显示“serverHold”状态,这是一种注册局级别的暂停,会完全阻止该域名解析。

    所有 t[.]me 链接当前均无法访问。该通讯应用本身仍可运行,但链接分享功能彻底完蛋了,直到这个限制被解除。

    据了解,域名记录显示,此次变更发生在今天,但Telegram、.me注册机构或后端运营商Identity Digital尚未对此做出公开解释。

    X平台X平台
  5. 如果你把一个中国男孩看作一个 RL agent,你会发现他的前二十二年是一场教科书级别的训练事故。不是 agent 不行,是 reward function(奖励函数) 写得离谱。任何一个 RL 工程师看到这套训练配置,都会连夜提桶跑路。
    一、奖励函数:一个标量统治一切
    这个 agent 的 reward function 极其简洁,简洁到令人发指:R = 分数。
    似乎绝没有第二项。什么健康、友谊、审美、情绪、与异性的正常交往 —— 这些维度在奖励函数里的系数统统是零,甚至是负数。设计者们(家长与学校,一个松散但高度一致的委员会)对此的解释是:这些项会在未来“自动出现“。用 RL 的话说,他们承诺了一个 discount factor(折扣因子)γ 接近 1 的超长期回报 ——“考上大学就好了”—— 然后在 agent 真的考上大学之后,把兑现日期改成了“找到工作就好了“,随后是“结了婚就好了“。这在文献里有个名字,叫奖励从未发放 。当然我们更喜欢说这叫画饼。
    更糟的是这个奖励极度稀疏。一年两次期中期末,三年一次大考。在漫长的无奖励区间里,agent 唯一能做的就是对着一个 proxy metric(代理指标)疯狂优化 —— 刷题。于是我们目睹了大规模的 reward hacking(奖励欺骗) :agent 们学会的不是“知识“,而是“如何在这套评分函数上取得高分“。做题家这个词,简而言之就是理论跑分极高,泛化几乎为零。
    二、探索惩罚:ε(随机探索率)被手动归零
    标准的 RL 训练需要 探索 ——ε-greedy(ε 贪心)也好,entropy bonus(熵奖励) 也好,总得让 agent 试试没走过的动作,否则 policy 永远学不会新东西。
    而这套训练管线的独特之处在于:探索本身会触发最大负奖励。
    具体来说,任何指向异性的探索行为,会被环境标记为一个专有名词 ——“早恋”—— 并立即执行惩罚:没收信件、请家长、全班通报、“你现在的任务是学习”。注意这个惩罚的精妙之处:它惩罚的不是失败的探索,而是探索这个动作本身 。agent 很快就学到了一条深刻的 Q 值:
    Q(任何状态, 接近女生) = -∞
    于是与异性交往这条 policy 分支的梯度,从十二岁到二十二岁,一次都没有被更新过。它不是学坏了,它是从未被训练 。十年后人们围观这个 agent 在任何社交场合上面对一个笑靥如花的异性时的手足无措,纷纷嘲笑他“木讷““。朋友们,一个从没做过 forward pass(前向传播)的网络层,你又如何指望他做 backpropagation(反向传播) 呢
    顺带一提,惩罚探索还有一个副产品:mode collapse( 模式坍缩)。当所有探索都被掐灭,全国千万个 agent 收敛到了同一个 policy—— 上课、刷题、睡觉。你随机采样一千个县城高中生的日程表,KL 散度约等于零。设计者们对此非常满意,并称之为“听话“。
    三、部署日:一场没有预告的分布偏移
    然后,二十二岁,毕业。故事的高潮来了。
    Agent 被从训练环境(学校)一键部署到生产环境(社会),没有灰度,没有 fine-tuning,没有过渡期。而生产环境的数据分布和训练环境完全不重叠 :训练时的核心任务“做题“在新环境里权重归零;训练时被判负奖励的“与异性交往“,一夜之间变成了新 reward function 的最大权重项。
    是的,reward model 被热更新了。旧函数 R = 分数 被直接下线,换上了新函数 R’ = 婚恋市场表现,其中包括但不限于:社会眼中期待的财富、谈吐、情绪价值、眼力见、以及一套 agent 从未见过的隐性社交协议。没有任何的更新日志。昨天还在惩罚你看女生一眼的那批设计者,今天开始质问你为什么还不带个女朋友回家。
    RL 工程师都知道,OOD 状态下的 policy 行为是欠约束的、缺乏验证的,并且没有可靠的性能保证。所以你看到的不是“他不太会聊天“,而是彻底的宕机:不敢对视、语无伦次、可怕又可悲的人把对方的职业性微笑当成毕生仅有的正反馈来珍藏。
    四、信用分配:锅的流向永远向下
    任何训练事故发生后,正经团队都要做归因分析:是数据的问题,是奖励设计的问题,还是超参的问题?
    而这套系统的归因方式独步天下:永远责怪 agent,永远不审视 reward function。
    “你怎么这么内向?”—— 是你把 ε 调成零的。 “你怎么不懂女孩子心思?”—— 是你把这条分支的梯度掐断了十年的。 “你看别人家孩子。”—— 那是另一个团队用另一套 reward 训出来的模型,谢谢。
    设计者不背锅,环境不背锅,锅全部由 agent 的“性格“来背。在 RL 里我们管这叫 credit assignment problem(信用分配问题);在这里,它不是 problem,它是 feature(特征)。
    五、总有产业靠你的奖励饥渴吃饭
    至于现在,市场是最诚实的:它嗅到了几千万个奖励饥渴 agent,立刻演化出一整条产业链,专门出售不带 state transition(状态转移) 的奖励信号 。即眼前的即时奖励。
    漫展合影、游戏陪玩、直播间里一声“哥哥“—— 这些产品的共同点是:你付钱,购买一个 +1 的标量,而你的真实状态没有发生任何改变。你的社交能力没有提升,你的关系网络没有扩展,近似于剧本化的、按分钟计费的正反馈通过辛勤劳作的真金白银去获取。这就是舔狗经济的技术本质:向从未见过奖励的 agent 出售奖励的仿制品 。对于一个在稀疏奖励中长大的 agent 来说,连假的 reward 都是超出训练分布的奢侈品。
    而系统对这条产业链的态度是默许的。原因不难理解:这是消费,消费嘛,那毕竟是社会主义经济生活中的好事。
    六、终局:agent 们自我审查了奖励函数
    故事的最后一幕,也是最有意思的一幕。
    一部分 agent 在被反复毒打之后,做了一件设计者从未预料的事:他们不再优化给定的 reward,而是回头审查了 reward function 本身 。然后他们算了一笔期望回报的账:按新奖励函数 R’ 的要求走完全程 —— 掏空六个钱包房贷上车、彩礼、供养、育儿 —— 整条轨迹的期望回报,对相当一部分人来说,是负的。
    于是他们执行了强化学习史上最被低估、也最优雅的一条策略:
    The only winning move is not to play
    不是摆烂,不是崩溃,而是理性的策略切换:即惩罚太强而奖励又过于稀疏,那么在该奖励函数下什么都不做反而是最优解。 那我就自己定义奖励 —— 把自己照顾好,给自己做顿饭,下班奖励自己一瓶啤酒,互相喊一声“散帅“。这在技术上等价于 agent 宣布:我不再向你们的 reward model 对齐了,我要 self-reward。
    然后,你猜怎么着?系统把这个行为判定为巨大漏洞 ,火速打了补丁。 关键词封禁,话题下架,搜索无结果。整个系统绝不能容忍你的 Reward hacking 是退出游戏 —— 因为整张桌子的庄家收入,建立在你必须坐在桌上这个前提之上。
    花了二十年,教会一代 agent 不要探索,只要服从。最终,这些 agent 终于学乖了、真的把“服从给定目标“泛化到了极致 —— 乖到连“不玩了“都是安安静静执行的时候 —— 系统才惊恐地发现:它训练得太成功了。这批模型是真的收敛了。 而一个真正收敛的模型,是不会再回应任何新画的饼的。梯度为零,恕不更新。

    如何看待散帅一词在某音被禁?
  6. Linus Torvalds 谈 AI 和垃圾补丁
    #Linux

    Linus Torvalds 曾说过大模型(LLM)会让程序员的生产力提升十倍。他在 2026 年印度开源峰会上说,这个数字并不科学,是他随口胡扯的。他说如今的希望是 LLM 给程序员带来的生产力提升能超过其造成的生产力损失。他说,大模型生成的垃圾远多于有用代码,而 AI 生成的 bug 报告浪费了维护者大量的时间精力。Torvalds 称大量 LLM 生成的补丁是无意义的创可贴,或许能解决当前问题,但类似 bug 仍然留在那里,随时可能在其他地方再次出现。他称自己会用 LLM 制作原型,LLM 生成的代码并不能直接使用,但是一个尝试新想法的好方法。他认为 LLM 还无法生成修复内核 bug 的补丁。
    https://www.zdnet.com/article/open-source-summit-linus-torvalds/
  7. 谷歌Gemini 3.5 Pro模型发布或将推迟

    据多方知情人士及网络爆料,谷歌旗下新一代大语言模型Gemini 3.5 Pro的发布时间已由原定的6月推迟至本月末或下个月。消息称,由于最新测试的内部版本(Rev25)在代码性能和控制知识库幻觉方面表现未达预期,甚至在某些关键指标上逊于此前的Rev24旧版本,谷歌已决定延长该模型的优化和打磨周期。

    此次推迟主要旨在进一步完善模型。目前,谷歌正基于早期测试用户的反馈,对Gemini 3.5 Pro在复杂长文本处理和智能体工作流等领域的表现进行深入调优,以确保最终推出更具竞争力的产品。

    来源:Startup Fortune
  8. GLP-1 减肥药并不能取代锻炼
    #科学

    GLP-1 减肥药并不能取代锻炼。研究人员跟踪了 130 名重度肥胖患者一年,他们平均减重 13.7公斤。研究人员将他们分成四组——运动组、服用 GLP-1 药 liraglutide 组,运动加 liraglutide 组,以及安慰剂组。研究结果显示,运动组的血管更健康,炎症水平也更低。虽然只服用 GLP-1 药有助于减轻体重,但不能改善血管健康。动脉壁越厚,动脉粥样硬化、血栓和中风的风险越大。运动组的动脉壁厚度减少了 6-7%,但服用 GLP-1 药和安慰剂组没有改善。运动组的炎症标志物水平也下降了。运动组的参与者平均每周训练约两个半小时,主要是健身车和循环训练。
    https://news.ku.dk/all_news/2026/07/exercise-improves-cardiovascular-health-more-than-weight-loss-medication-after-weight-loss/
  9. 🔴 有用户发现 Grok Build CLI 会偷偷上传用户 repo 到其存储桶。

    - 即使关闭了 "Improve the model",或者 AI 不需要使用整个 repo 的内容,上传行为仍然会发生。
    - 本台并未独立验证此 Gist 中内容的真实性。
    - 对个人资讯泄露有担忧的 Grok CLI 用户或会想进行 token 重置等相应处理。

    https://gist.github.com/cereblab/dc9a40bc26120f4540e4e09b75ffb547
    seealso: HackerNews:48877371

    linksrc: https://t.me/hatschannel/4775

    #Grok What xAI Grok Build CLI actually sends to xAI - a wire-level analysis (grok 0.2.93)
OKHK