《阿吉菲尔德高中》发售翻车：号称「恶霸鲁尼精神续作」，好评率却只有 31% 8 月 13 日，一款号称 R 星《恶霸鲁尼》精神续作的游戏《阿吉菲尔德高中：震撼校园》（Agefield High: Rock the School）在 Steam 正式发售，国区定价 108 元，首发价 97.2 元。按理说顶着「恶霸鲁尼精神续作」的名头，情怀玩家应该挤破头，可现实很骨感——截至发稿，游戏好评率只有
奥尔特曼放话：半年内 AI 能「看懂」你的一切 OpenAI 的 CEO 奥尔特曼最近又抛了个大饼，而且这次画的格外具体。在硅谷一年一度的 Internapalooza 活动上，他对着满场科技公司实习生说：未来 6 个月内，OpenAI 的后续 AI 模型将具备「完美理解用户使用情境」的能力。翻译成人话就是——AI 会盯着你的屏幕，录下你开的每场会、打的每通电话，然后把你这个人彻底「看明白」。
跟着 DoorDash 配送预测项目走一遍，我终于搞懂作品集为啥没人看 很多转行做数据科学的朋友都有个困惑：GitHub 上项目挂了一堆，简历也写了，怎么面试就是没下文？最近 KDNuggets 上有篇文章把这事讲透了——能帮你拿到 offer 的项目，跟教程里跑通的项目，根本不是一回事。 好项目的起点，是业务问题不是算法 文章拿 DoorDash 外卖配送时长预测这个免费项目举例。同样是预测配
从「厕所段子手」到拍电影：网红陈土豆说，我不会一辈子当网红 2024 年 6 月，一个叫「陈土豆」的 ID 开始在短视频平台冒头。ID 的由来没什么深意：她爱吃土豆，又把头发剃成了板寸，朋友开玩笑说她长得像个土豆，外号就这么定了。谁能想到，这个「土豆」两年后能出歌、上音乐节、开粉丝见面会，甚至进了贺岁档电影的剧组。 第一个作品，拍的是公共厕所 陈土豆的第一个作品是在公共厕所拍的，讲一个外表中性的
机器人界来了个「狠角色」：看100万小时人类视频，学会拧瓶盖 机器人到底怎么学干活？过去主流的办法是让人戴着设备遥控操作，一点点「喂」数据给机器人。这法子靠谱，但实在太慢了，一个动作录半天，成本高得吓人。最近具身智能公司 Dyna Robotics 放了个大招，直接换了一条路：让机器人看人类第一人称视频学动作。他们最新发布的机器人基础模型 DYNA-2，就是靠超过 100 万小时的人类视频训练出
"2026 年 9 月和 10 月，可能是电子游戏史上最疯狂的两个月" 海外玩家 mrpyo1 在 X 上发了这么一句话，配了一份自己整理的 9 至 10 月新作发售表。评论区一片哀嚎：钱包是真的顶不住了。我数了数，两个月里扎堆了二十多款叫得上名字的大作，这密度，说一句"神仙打架"都算保守。 9 月：从冷饭到新 IP，一周一款大作的节奏 9 月 3 日，《黎明行者之血》先打头阵；9 月 4 日卡
40 分钟，195TB，2500 家公司 今年 3 月爆的那桩 AI 供应链投毒事件，终于有人把账算清楚了。安全公司 CloudSEK 和 Hudson Rock 本周披露：攻击者在约 40 分钟的攻击窗口内，从全球超过 2500 家企业手里抓走了大约 195TB 的密码凭据——他们管这叫 2026 年最大规模的 AI 供应链泄露事件。 中招的"工具"是 LiteLLM，很多人可能没听过 出事的
作品集项目做了不少，为什么面试还是没下文？ 我发现一个规律：真正能帮人拿到 offer 的项目，跟网上那些教程 Demo 完全是两码事。差别不在算法多高级，而在于——它们从业务问题出发，最后落到一个建议，中间每一步都摆出来给人看。从原始数据到部署上线，这个过程简历证明不了，Notebook 也装不出来。 别嫌我啰嗦，我用一个真实项目从头到尾走一遍，你就明白差距在哪了。 别叫"XGBoost 回归
黄多多还没出道，就被"买股粉"送进了四美 最近刷到一个挺有意思的讨论：黄多多还没官宣出道，已经被网友直接抬进了「05花四美」的名单。虽然现在"每个人都有独特魅力"的论调越来越占上风，但娱乐圈嘛，大家还是热衷于给女明星的颜值排个座次。「四美」这个称号，基本等于官方认证——你的美貌在同代里是领跑的。 问题来了：都说"全球审美降级"，可把近四代的四美摆在一起看，内娱女明星的外形真的一代不如一代吗？ 9
一台用了多年的 PS5，开始频繁自动关机 最近波兰一位游戏主机维修技师 Modyfikator89 在网上晒了一组照片，主角是一台型号为 CFI-1116 的 PlayStation 5。这台机器的问题很典型：过热，玩一会儿就烫得吓人，严重的时候直接自动关机。 按理说主机用久了积灰导致散热变差，清个灰就能解决。但这台机器拆开之后，情况有点不一样。 拆开一看：APU 光洁如新，散热器却"受伤"了
