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Singapore
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个人情况更新：
我没有加入 @AnthropicAI
而是选择加入了 @lobehub 担任MAS&Head of growth
原因是 @arvin17x 他们团队对于Agent的前沿探索打动了我，同时Lobehub也是为数不多我见过有自有Benchmark的应用团队（Eval is everting.）
我看到了下一代Agent的样子，以及更远的未来（持续学习、自进化、以及True Agent）。
既然看到了未来，为什么不加入呢？
@Kimi_Moonshot K3.1-Pro和GPT-6-Astra的实测对比⬇️
同样的Prompt+同样的图片素材，搭建一个美国白宫的3D网站。
明显还是GPT-6更胜一筹，但K3.1Pro也确实是开源的SOTA模型了！
🔥Kimi K3.1 Pro正式发布了。
我前面提前透露的几个点，现在基本都得到官方确认了。但看完完整的技术Blog，我觉得这次Kimi可能比我预期的还要猛一些。
首先，Kimi又把开源模型的能力天花板往上推了一截。
接近3万亿参数，100万上下文，基于K3进行大规模强化学习后训练。
最有意思的是Benchmark：
Terminal-Bench 4.0：65.7，距离Opus 5.5只差0.7分，超过GPT-6 Astra。
SWE Marathon：51.7，超过Opus 5.5的46.3。
HLE Full（带工具）：70.0，超过Opus 5.5的67.7。
OfficeQA Pro v2：64.4，拿下第一。
代码、长程Agent、3D建模、金融研究这些场景，确实已经有能力跟最顶级的闭源模型正面竞争了。
而且Kimi这次居然还降价了。
相比K3，API输入价格下降35%，输出下降32%。
完整模型权重将在11月4日前开放。
但我觉得技术Blog里还有一个非常值得关注的细节。
Kimi发现随着强化学习规模扩大，模型的网络攻防能力也在持续增强。
未经针对性数据清理的版本，在内部漏洞利用测试中达到了90.5%的pass@3，通过移除相关训练数据，最终发布版本降到了81.0%。
换句话说，Kimi这次甚至主动压低了一部分模型能力。
我觉得这才是最值得琢磨的。
一个3万亿参数的开源模型，靠着后训练逼近全球最强的闭源模型，同时开始认真处理前沿能力带来的安全问题。
国产模型这次确实打得挺漂亮。
具体的等我测一下
Introducing Kimi K3.1 Pro: our most capable 3T-class open-weight model.
🔹 1M-token context, 2.8T total / 104B active params (MoE), Multimodal.
🔹 Full-project coding: games in Unreal, Unity & Godot.
🔹 Excels at parametric 3D modeling in Blender & CAD.
🔹 More reliable at finance work: Accurate modeling with hallucination down by 65%.
🔹 Matching the strongest proprietary models across coding, agentic and knowledge benchmarks.
Kimi K3.1 Pro and K3.1 Pro Highspeed (2–3× faster) are now live on Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code, and the Kimi API.
Open weights by Nov 4, 2026.
🔗 API: platform.kimi.ai
🔗 Tech blog: kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro
我他妈真的很久没见过这么厚颜无耻、还能把自己包装成正义使者的人了。
刚看完晚点对字节前实习生田柯宇投毒事件的完整复盘，再回头看他之前在elsewhere播客里的那套说辞，什么对方是坏人，自己是出于「朴素的正义」「以暴制暴」。
我真的血压看高了，说下晚点这次还原出来的几个重要细节吧：
1. 整个团队被折磨了几个月，甚至开始怀疑罪魁祸首是太阳黑子。
2024年5月开始，字节Goku视频模型训练频繁异常。到了6月，每隔两三个小时就中断一次，Loss乱飞，实验无法复现。
上百名工程师排查了几个月，检查代码、数据、GPU、通信，甚至怀疑过英伟达GPU的底层Bug和甚至他妈的太阳黑子风暴。
2. 发现PyTorch底层代码被动过。
7月30日，另一位主人公陈守法发现PyTorch数据加载代码被修改，原本可以复现的数据读取顺序变成了随机变化。
随后调取异常机器的登录记录，发现了田柯宇的名字。
第二天，又在田柯宇的个人隐藏目录.temp下，找到了能够制造同类故障的程序代码。
工程师们随后发现了更多疑似用于干扰训练、隐藏痕迹的代码。
3. 字节内部调查时，他已经承认过这是有预谋的攻击。
根据晚点采访的内部问询会知情人士，田柯宇当时承认了数次针对陈守法的攻击。
随后，字节安全团队停用了他的权限，并解除实习关系。
4. 两年后，他居然在播客里把自己讲成了受害者。
他的说法是，自己只是在十天左右手动停了对方五次程序，根本没有持续两个月的攻击，还把原因归结为对方不合理地占用算力。
但前同事拿出来的是一套完全不同的技术证据：自动触发的干扰程序、被修改的底层代码、异常的时间戳，以及持续数月的故障记录。
当然，部分程序的作者和具体责任仍存在争议，案件也还在二审。
但我最恶心的就是你可以解释自己为什么犯错，谁他妈没年少气盛过。
你也可以可以争辩自己到底做了多少，但你他妈凭什么把自己包装成一个反抗不公的英雄？
别人几个月的训练、上百名工程师的排查、被毁掉的研究进度，以及留下的心理阴影，在你的故事里就这么轻飘飘地变成了「以暴制暴」？
我现在终于理解，为什么那些前同事看完播客之后，会忍不住站出来把当年的事情重新讲一遍。
我去尼玛的什么「朴素的正义」，真他妈令人作呕。
🔥Higgsfield又融到钱了，这次投资方是英伟达。
今天，AI视频平台 @higgsfield 宣布， @nvidia 和TCV正式成为公司投资者。
这次融资是8月份B轮融资的追加。
当时Higgsfield刚刚融了4亿美元，估值达到54亿美元。此次新增投资的具体金额和估值还没有公布。
TCV则是曾经投资过Netflix、Spotify和字节跳动的老牌成长基金。
Higgsfield今年的增长非常恐怖。
今年1月，它公布的年化收入运行率还是2亿美元，到了8月就已经达到7亿美元。
如今注册用户超过4000万，覆盖238个国家和地区。
整个平台2025年才正式上线，发展到今天也就一年多。
有意思的是Higgsfield虽然总部设在旧金山，但主要工程团队位于哈萨克斯坦。
这次投资的宣布，恰好赶上黄仁勋访问哈萨克斯坦。
我觉得英伟达这次投资也挺值得关注的。
AI视频生成是目前最消耗算力的应用场景之一，而Higgsfield已经证明这个领域能够形成相当可观的商业收入。
现在英伟达也开始直接押注这些能够持续消耗大量GPU算力的AI应用公司了。
关于 @Kimi_Moonshot 即将发布的K3.1的一些信息。
在正式发布之前的几个小时，先分享一点我最近了解到的信息。
首先，Kimi这次又要刷新开源模型的SOTA了。
虽然严格来说，之前的K3就已经是开源最强的那一档了。
这次模型规模依然相当夸张。
更值得关注的是后训练带来的能力提升，尤其是复杂代码工程、Agent、3D创作和游戏开发等场景。
至于具体性能，据我目前了解到的情况，综合能力仍然略逊于GPT-6 Astra和Opus 5.5，但部分场景已经非常接近（甚至超越）。
另外一个值得关注的点是价格。
据说Kimi这次准备把成本打到比Astra便宜60-80%，如果最终能落地，性价比会相当恐怖。
目前完整的Benchmark和定价还没公开。
但结合我最近接触到的一些信息，我觉得这次Kimi K3.1 Pro的实际表现，很可能会超出不少人的预期。
毕竟，3万亿参数的开源模型，开始和全球最顶级的闭源模型正面竞争，这件事本身就足够值得关注了。
是的，这次我没有签NDA（Lmaooo
