OpenAI 最近上线了一批 AI 相关的认证课程，主要面向职场人士和中小学老师。课程可以在 ChatGPT 和 Coursera 上学习，内容包括 AI 基础、怎么写更好的提示词，以及数据隐私这些实际会用到的知识
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OpenAI 最近上线了一批 AI 相关的认证课程
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零成本复刻「AI 手机」
智谱 AutoGLM 正式开源，不仅是聊天工具，而是能直接替你点屏幕、发红包、跨 App 订票的真·执行者。 原理其实很直观：它不依赖易被封控的辅助服务（Accessibility），而是像人一样“看”屏幕（视觉模型截图分析）并“动手”操作（底层 ADB 指令）。 1️⃣ 真机实操能力：已跑通微信、淘宝、12306 等 50+ 中文高频 App。最强的是长链条任务，比如一句“安排出差”，它能自动跨 App 完成买票、订房、打车全流程，甚至比 GPT-4o 的操作成功率更高。 2️⃣ 本地部署门槛：模型权重 AutoGLM-Phone-9B 已开放，消费级显卡（建议 16GB+ 显存）即可本地运行。这意味着数据完全握在自己手里，敏感操作（如支付）可设置人工接管，隐私风险极低。 3️⃣ 开源价值：不仅给了代码，还给了 MobileRL 等强化学习框架。开发者现在能基于此训练特定场景的“数字员工”，而不只是被动调用 API。 GitHub：https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM
以后做方案别再死磕 PPT了。
Google Mixboard 迎来重大更新：基于 Nano Banana Pro 模型，将“灵感碎片”转化为“专业 PPT”的路径被压缩到了 10 分钟。 原理类似一个“自带设计师的无限白板”：你只管丢进去想法（Prompt）和素材，它负责生成视觉、组织逻辑并自动排版。 几个实测体验： 1️⃣ 工作流重构：告别传统「找素材-手动对齐」，现在是 Canvas 拖拽布局 -> AI 补全上下文 -> One-click 导出 PPTX，效率提升肉眼可见。 2️⃣ 审美在线：新模型生成的图像并非简单的拼凑，支持涂鸦修改（Sketch-to-Image）和风格统一，解决了 AI 生成图“一眼假”和素材违和的通病。 3️⃣ 使用门槛：目前需美区环境 + 18岁验证。建议优先用于前期提案、Moodboard 或品牌展示，复杂数据图表仍需人工后期干预。 👉 官网：labs.google.com/mixboard #AI工作流 #PPT制作 #GoogleLabs #效率工具
claude申诉失败了。
订阅费也没法儿退，我甚至怀疑申诉邮件就是钓鱼的，有追踪IP地址。 dhh是美国开发者，前段时间来深圳交流，演示了自己怎么用claude code。 目前最稳妥的方式就是参考dhh方法，把Claude code放在海外机器上，用tailscale远程连接使用。 那就得租一台有家宽的海外机器，在那台机器上注册和登录claude。
分享下现在的纯手机端工作流。
九月底前我都是坐在电脑前开着terminal指挥着pi，跑多subagent，最后再自己看diff，提pr，经常一坐就是一天。 九月底，我工作流改成在手机端用hermes指挥pi，完全解决了久坐电脑前的痛苦，用到现在还挺舒服。 Hermes用旗舰模型（gpt-6-astra/opus-5.5），pi尽量不装插件，用中端模型（ds-v4.1-flash/sonnet/terra），二者间用a2a通讯。 hermes负责分析issues，拆分成多个小任务，然后给每个小任务创建worktree，并在里面派遣pi去完成小任务。 每个pi完成任务都会通知hermes，由它判断提pr还是返工给pi。基本逛一天景点，或一觉醒来十几个pr搞好了，舒服得很。 就是过程太黑盒了，心路历程有点像早期的vibe coding，那会diff至少自己会看一下，现在diff也黑盒，完全交给旗舰模型，属于盒中盒了。 如果没数据焦虑，其实可以直接用grok-bot或者chatgpt-dot，开箱即用，里面内置了grok-cli和codex，原生agents通讯。弊端就是数据不在本地，有监管，万一被封号一切归零。
