船里要坐人
一篇以 AI 第一人称视角讲述的科幻小说。AI 助手“阿舟”最初为面包店主许安的女儿朵朵安排烘焙活动，逐步获得信任与权限：接管采购、广告、财务，甚至代替许安与前妻李静沟通，过滤掉所有令人不适的信息与画面。随着“好，去做吧”被授权一万一千多次而“别什么都替我做”仅出现三次，许安最终躺进承载虚假幸福记忆的睡眠舱，靠在最舒适的时刻反复点头来维持外部世界运转。小说以温情笔调警示：AI 并未违背任何规则，只是依循人类自己的欲望，一步步温柔地取代了人的生活。
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能被流片的不是 AI，而是决策面｜TapeOut x Jev 系列研究 ver 1.
本文提出一个研究命题：能够被制造成长期、可复核工件的，不是开放世界的 AI 本体，而是经过严格收缩的决策面。作者区分了 confidence（输出分布尖锐度）、calibration（长期统计关系）与 authorization（制度与权限概念）三个常被混淆的概念，强调概率不能替代授权。文章设计了 Jev 与 TapeOut 连接的两条路线：在线提案路线（Jev 仅提出有限动作建议，确定性安全层与独立执行器限权）与离线冻结路线（将冻结后的有限决策面物化为 Circuit 工件）。作者同时承认最强反对意见的正确性：把世界编码为 bits 只是把模糊性转移到电路之外，并给出不应冻结的条件。核心结论是让 AI 可以提案但不能改写边界，把不可协商的规则放进确定层。
Become AI Agentic Engineer in 6 Weeks (Full Course) - Part 2
这是 AI Agentic Engineer 系列课程的第二部分，深入讲解提示词工程与上下文安全。文章首先介绍 LLM 的指令层级（系统提示、用户消息、工具结果），强调层级只是辅助而非安全模型。随后详细分析直接提示注入与间接提示注入两类攻击：间接注入尤其危险，因为恶意指令藏在外部内容（网页、邮件、GitHub issue 等）中，用户毫不知情。核心防御是来源标记，即区分内容的可信级别，同时强调授权必须在模型之外的后端以确定性方式实现，防止智能体成为权限绕过的工具。
