Karpathy 两小时造站，DeepSeek 让 AI 调度 AI

Karpathy 两小时克隆 YouTube：HackerTube

周五晚上 11 点，Karpathy 打开 YouTube 想看点什么，迎面是一堵「注水内容墙」——夸张到变形的缩略图、千篇一律的推荐。周六早上他把任务整个丢给 Opus 5.5：照着 HN 上被推荐过的视频，做一个我们自己的 YouTube。两小时后 hackertube.org 上线。

做法是一条完整的数据流水线：Opus 从 HuggingFace 拉下 HN 全部评论（open-index/hacker-news 数据集），筛出 4 万条推荐视频的评论，Sonnet 在 Claude Code 的 Workflow 里清理垃圾信息，收敛到 6454 支视频、150 个主题，跨度 2007 到 2026。产品细节有取舍：用视频 50% 处的帧做缩略图，不用上传者自己做的标题党图；推荐状态存在浏览器本地会话里，不建用户账号；全站数据可导出，交给别的 agent 就能复刻一份。

Karpathy 补充了自己的工作方式：读代码、写代码、跑命令这些「传统工程动作」一样都不做了，只跟 Claude 说话。人工环节剩三个——去 Google Cloud 控制台开 API key、开一台 VPS、买域名，部署、加固、优化全部由 Claude 完成。这篇帖子在 HN 拿到 1306 分。

编者评： 注意他描述的分工：人是产品经理加验收员，agent 是全栈工程师加运维。两年前这个故事的标题会是「我用 GPT-4 写了个网站」，今天的版本里人类连终端都不打开——变化不在模型多强，在工程责任的移交边界又往右挪了一格。4 万条 HN 评论当推荐语料，等于把「技术社区觉得值得看」沉淀成了一座可分发的视频库。

DeepSeek 公布 Super-agent 架构：AI 调度 AI

10 月 31 日晚间，DeepSeek Harness 团队在官方公众号发表技术文章《Super-agent 设计探索：迈向更自主的 Agent 系统》，原型已开源。

出发点是一个朴素观察：AI 完成单个任务越来越不需要人插手，人的注意力却没跟着涨——一个人通常只能并行跟进 3 到 5 个活跃会话，多任务的瓶颈从模型能力挪到了人的注意力。Super-agent 的答案是打破 Agent 与单次手动会话的绑定：用户在 IM、GitHub 评论这些熟悉界面里始终面对同一个助手，背后是系统在跑。

架构分两层。Router 是持续运行的全局协调节点，统一接收群聊、GitHub、邮件等多渠道消息并分派任务；Worker 各自维护独立上下文，并行处理问题复现、代码审查、功能开发，必要时再调 Subagent。主动性靠事件驱动加两级过滤：程序规则先筛掉无关消息，模型再判断要不要行动——群聊里有人反馈 Bug，没人 @ 它，它也会在后台静默复现、找到简单修法才提交，修不了就保持安静。支撑长期运行的设计还有存算分离（执行循环在云端、会话状态入库、本地只留轻量 daemon）、外部 Watchdog 防死循环、异步 ReAct Loop。内部实例已在持续运行，日常参与问题复现与修复、代码审查响应以及 Harness 自身迭代。团队强调这是面向工程实践的架构探讨，不是产品发布。

编者评： 判断瓶颈在人的注意力而非模型能力，这个起点决定了整套设计：会话管理、上下文同步、任务分派全部下沉给系统，人上移到定目标与验收。与 LangChain、Claude Code 这类「人发起、agent 执行」的 harness 相比，Super-agent 把「发起」也交了出去。群里没人 @ 它也去修 Bug——主动性是卖点，边界感是下一个要解决的问题，两级过滤与「修不了就闭嘴」的设计说明团队想到了这一层。

Latent Space 对谈 Arca：agents prompt people

Latent Space 在 AI Engineer New York 现场采访了 Arca 的首席 AI 工程师 Aman Singh。Arca 是一家自称 AI 原生的财富管理公司，刚完成 General Catalyst 领投的 4850 万美元融资，Index Ventures 与 Venrock 跟投。

金句来自采访中段：「agents prompt people more than people prompt agents」——在 Arca，agent 干大部分后台工作，人负责最终决策。金融业务的任务周期长：一个 agent 任务能拖到十天，停停走走、多决策点、多交接，为此团队搭了内部记忆系统，每个客户一份持久化记录，已发生什么、接下来盯什么、谁负责哪一步，全由 agent 写入维护。模型层 Claude 为主力，harness 自建，按内部基准自动选模型，换来的是随时换供应商的自由。安全设计全部走确定性规则：分析与提方案归 agent，交易与资金流动必须由持牌人类顾问执行。

编者评： agents prompt people 是对「人机协作」最省字的改写：方向反转了，人成了被提示的一方。金融场景给出的是一套可抄的约束清单——确定性规则代替概率判断、资金动作不进 agent 手里、每客户一份可审计记忆。十天周期的长任务加上自建 harness，这就是「AI 原生公司」与「用 AI 工具的公司」的分界线。

OpenAI 12 月起把 ChatGPT 与 Codex 额度并入同一 token 池

OpenAI 帮助中心的用量文档在 10 月 31 日晚间更新：12 月起，Plus、Pro、Business 三档的用量额度在 ChatGPT 与 Codex 之间共享同一个池子，理由是把 Work 的 agent 能力并进主 ChatGPT 体验。

计量单位从消息条数换成 token——模型越高级、任务越复杂，扣得越多，只有 Instant 聊天不计额度。设置里的 Usage 页面会显示合并后的余量与重置时间；撞上限额有三条路：等重置、升级套餐、买 credits。开发者 Tibor Blaho 先在 ChatGPT 结账页面发现了这条新提示，一天前 Codex 负责人还在公开场合说这套机制「在做、还没推送」。

编者评： 按条数计费把每次提问的真实成本藏起来，按 token 计费把订阅摊开成打包的 API 预付额度——算力压力从「公司内部消化」变成「用户看得见的账」。Work 与 Codex 本来就共享额度，这次不是新建池子，是把日常聊天也装进去：ChatGPT 订阅与 API 两个产品形态在靠拢，月底的账单会长得更像。

Claude 水印扩容，两款旧模型改一个参数就失效

the-decoder 10 月 31 日报道，Anthropic 用邮件通知 API 客户：文本水印扩展到四款较早的 Claude 模型——Mythos 5、Opus 4.7、Opus 4.6、Sonnet 4.6，Opus 5.5 等新模型出厂自带，Bedrock 的滚动晚几天。直接动因是欧盟 AI 法案 12 月的合规期限。

漏洞在两款旧模型上：Opus 4.6 与 Sonnet 4.6 的水印只在 temperature、top_p、top_k 保持默认值时生效，改动任意一个参数，水印就没了。Anthropic 给出的应对是警告而非修复——「如果你依赖水印做合规，请把这些设置保持在默认值」。邮件对 Mythos 5 与 Opus 4.7 没有附此类警告，被解读为这两款不受采样参数影响。水印做在模型层，AWS、Google Cloud、Microsoft Foundry 上全平台生效，客户关不掉；检测 API 在私有预览。一个背景数据：Opus 4.6 至今仍是 Anthropic 自评的最佳写作模型，排名在 Opus 5.5 之上。

编者评： 三个默认参数就能关掉的水印，是一张标签，不是一道控制。Anthropic 把绕过方法写进自家邮件，坦率得近乎自曝——技术上限与合规要求之间，先交标签再谈强制。真正的信号是时间表：欧盟 12 月期限在前，各家水印系统（OpenAI 的 textGrain、DeepMind 的 SynthID）从实验功能变成合规基建，而基建的强度取决于最弱那一环。

开发者自述：没蒸馏 Claude，照样被封号

10 月 31 日，开发者 Jiahao Shao 在 X 发帖，拿到近 3000 赞，被搬到 HN 后又涨了 350 分。内容是一封对 Anthropic 的公开质问：他从未蒸馏 Claude，rollout 数据来自一个强力开源模型，Claude 只承担提交作业与跑分析的角色——账户仍被打上「训练竞争对手」的标记。「现在任何沾到 RFT、SFT、训练更大模型的东西都会让我被封，Opus 5.5 还被降级。」帖子开头一句是「Shame on @DarioAmodei / Anthropic」。

编者评： 单方陈述，事实有待 Anthropic 回应，帖子的价值在于把一个灰色地带摆上台面：用竞品模型跑数据、再用开源模型训练，算不算「训练竞争对手」？服务条款的边界与执行细则之间留着一整块解释空间，用户只能靠封号案例倒推规则。水印邮件与封号帖出现在同一天，一个在放宽可验证性，一个在收紧使用边界——平台规则的两副面孔。

Rational Animations：1960 年的奇点预言，2026 年 11 月 13 日到期

Rational Animations 10 月 31 日上线新片，标题直给：「科学家预言了 2026 年 11 月 13 日的奇点。他们说对了。」上线不到一天，播放量破 25 万。

片子的由头是一篇真实论文：1960 年 von Foerster 等人发表《Doomsday: Friday, 13 November, A.D. 2026》，用半开玩笑的双曲增长外推，把「末日」定在 66 年后的那个黑色星期五。视频沿着这条线索展开：AI 怎样恢复历史上一轮快过一轮的生产增速、一场 AI 驱动的「工业爆发」长什么样，以及「纯软件奇点」的风险——AI 不依赖任何新硬件，光靠改写现有软件栈就能起飞。参考书目里有 Forethought 的《The Industrial Explosion》与 Scott Alexander 的《1960：奇点被取消的那一年》。

编者评： 1960 年那篇论文本是对人口增速的数学玩笑，66 年后被 AI 叙事捡回来当档期——学术梗变成 25 万播放的视频，奇点讨论完成了从论文到大众频道的扩散。视频真正的论点在后半段：纯软件奇点不要求新芯片，只要求现有算力被重新组织，这个版本比「机器人造机器人」更难证伪，也更值得防。

B站：AI 有了身体，从电脑里跑出来了

B站 UP 主赛文乔伊 10 月 31 日傍晚发布这支 2 分 04 秒的短片，一天内播放两千余次。片子讲的事跟标题一样直接：AI 走出屏幕，成为站到你身边的个人终端——从对话框里的助手，变成摆在桌上的实体设备。

编者评： 具身智能的叙事正在换轨：从工厂机械臂与人形机器人竞赛，转向「你桌上的个人终端」。模型能力拉不开差距的时候，形态创新成了新的差异化战场——手机厂商、音箱厂商、机器人公司都会挤进这条赛道。两分钟的体量讲不透技术，作为风向标足够：中文科技视频圈已经开始给「AI 硬件」预留档期。

编者按

本期没有新模型发布——月初加周末，前沿实验室集体静默。主角换成了「会话的管理权」：Karpathy 把建站工程整个交给 Opus，自己只剩开 API key、开 VPS、买域名三件事；DeepSeek 的 Super-agent 让 Router 调度 Worker，人上移到定目标与验收；Arca 的说法最直白——agents prompt people。三件事指向同一个位移：发起权与执行权一起往系统侧移动，人退到决策与验收两端。

另一条线是信任基建的裂缝。Claude 水印在两款旧模型上改一个采样参数就失效，Anthropic 的应对是发警告；开发者账户因「训练竞争对手」被封，规则边界要靠案例倒推。OpenAI 把订阅改成 token 计量，算是第三面的呼应——能力、信任、成本三本账，这个周末都在换记法。

最后是文化层：1960 年那篇把末日定在 2026 年 11 月 13 日的论文，被 Rational Animations 做成 25 万播放的视频；B站那边，AI 开始「从电脑里跑出来」。预言当真到期了，兑现方式是叙事，不是事件。