Anthropic 暂停 Claude 创业计划优惠，因申请量激增 21 倍

Anthropic 因 48 小时内收到的申请量达到过去五个月总和的 21 倍，暂停 Claude 创业计划中的 Team 套餐和 1000 美元 API 额度优惠，并重新审核已提交的申请。

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Anthropic为开源项目推出免费AI安全扫描

Anthropic推出一项名为OSS Scanner的新服务，以帮助开源项目追踪安全漏洞。该公司表示，选择加入的开源项目将获得「由我们最强模型进行的全面、定期安全扫描，不收费。」这可能意味着开源项目会更早收到关于可能安全问题的提醒，但权衡是，OSS Scanner 的报告不附带人工审查：

该可选漏洞扫描器的输出将完全由AI大模型生成，没有人工审核或分类筛选。这将使更快、更频繁的扫描成为可能，但意味着报告有可能是错误或无效的。这些报告将由我们最强的模型（包括 Claude Mythos）生成，从而为开源项目提供最大的防御优势。

—— Theverge

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副业搞起来，小说，漫画，漫剧的成本优化思路

小说转漫画skills：github.com/aiskyhub/no…

大家可以把这个skills发给ChatGPT之类评鉴，让他们点评下是否有作用，再决定用不用。

副业搞起来

AI 太火爆了。玛德，照这更新速度，真怕哪天就原地进厂了。

最近查了下，很多电子厂不招35岁以上了，天塌了……

哎……

新模型一个接一个出来，能做的事越来越多。刚研究明白一个工具，另一个又出了；刚觉得自己会点东西了，再看模型更新，怎么这些活儿它也能干了？

谁不慌啊。

什么“拥抱变化”，道理都懂。问题是变化太快，有时候光看更新都累，更别说每个东西都自己学一遍。学吧，怕白学；不学吧，又怕以后真不会干了。烦得很。

可看到 AI 能画图、能生成视频，我又确实想研究一下。

平时看小说，碰到喜欢的人物和剧情，总会想他们到底长什么样，这一段要是做成画面，会是什么感觉。现在既然有这些工具了，那就自己试试呗。

能让自己喜欢的小说真的动起来，就踏马让人激动了。

漫剧现状和成本

最近漫剧很热闹。小说有故事，AI 能画图，也能生成视频，看着那些效果展示，确实会觉得自己也能试着做一段。

然后一研究，行，还真有一堆事。

Seedance 的效果不错，可个人折腾起来，反复修改的费用确实得算。版本、分辨率和输入条件不同，价格也不一样。官方计费说明

一个镜头可能要生成几次才满意。人物长得不对，改；动作不符合剧情，改；单独看挺好，放到前后镜头里接不上，还得改。

视频成功生成了，却用不上，成本已经产生。次数一多，真容易觉得贵得不当人。我只是想做段自己喜欢的视频，怎么修改起来这么费钱啊。

MiniMax H3 开放基模权重之后，社区也做出了量化版本，降低了模型的资源占用，让更多本地配置有机会尝试。已有合适硬件的话，能少一些在线生成的费用。H3 官方项目、社区量化版本

不过，本地速度还得看显卡、分辨率和工作流。等半天，出来发现还得改，真挺烦。显卡、电费要算，自己的时间也不能当不存在。

优化漫剧成本思路

更麻烦的是，小说改成视频，本身就有一堆事要想清楚。

心理活动怎么表现？人物为什么突然生气，前面有没有交代？对白直接照搬，会不会一页全是字？这些问题没处理好，视频生成得再漂亮，故事也可能看不明白。

所以就想先挑一部分完整剧情，做成漫画。

把人物和对白放进具体画面里，按顺序读一遍。哪段情绪转得太突然，哪处解释太啰嗦，哪些镜头缺了必要的交代，都能在这个阶段检查。

人设也先好好打磨。脸长什么样，衣服怎么穿，表情是不是符合这个人物，看着不对就继续修。原著的事件保留，重点调整分镜和剧情呈现。

漫画做到自己愿意从头看完，再尝试让关键镜头动起来。人物形象和故事顺序已经确定，后面就能拿着这些参考继续做，少一些重复调整。

动作、声音和剪辑仍然要单独处理。

漫画先帮我把能提前发现的问题找出来，也有东西可以认真看、低成本的改。

于是，就有了小说转漫画这个 skill：github.com/aiskyhub/no…。

小说转漫画 skills 牛逼在哪

它给 Codex 安排了一套明确的制作顺序，从读原文、写分镜，一直做到排版和导出。

先读完当前卷的原文，完成整卷分镜，再检查剧情有没有遗漏、因果是否连贯、画面和对白是否适合漫画阅读。改完、审过，才开始正式画图，减少画到后面才发现前面有问题的返工。

还得对照原著。角色没说过的话不能随便补，原文没发生的事也不能硬加。小说就在那儿，先把它看明白。AI 擅自补出来的剧情，该删就删，别让它瞎编。

人物和画风也要先确定。角色有多角度、表情等参考，后续画面持续对照，线条、配色和光影也有统一规范。

同一个主角，每页长得都不一样，读者还得先猜这是谁，谁有耐心啊。参考图能帮助保持一致，画出来仍然要逐格检查，有问题就返修。

生成画面会按镜头需要安排。适合一起画的合并生成，再无损拆成独立画格；复杂动作和重要特写留出足够面积，让需要表达的细节看得清楚。

拆完逐格验收，合格的尽量复用，有问题的针对性返修。整页还要检查阅读顺序、对白归属和文字遮挡，单张图好看，整页也得读得顺。

完成后提供离线阅读器、PDF 和 CBZ 漫画文件。剧本、人设参考和进度一起保存，后面续做、修改都有资料可用。中途停下来，也能查到上次做到哪，不必重新翻聊天记录。

总结

一本漫画，以前真不敢想。光是不会画画，就不知道该怎么继续。

现在有 Codex 组织制作，配合 ChatGPT 的生图模型，可以认真试着把喜欢的故事做出来。一页页看，一点点改，等漫画满意了，再研究怎么把它做成视频。

AI 更新这么快，普通人很难不焦虑。行业怎么变，我们决定不了；该过的日子，也不会等我们把新技术全学明白了再继续。

很多人只能忙完眼前的事，再找时间研究一点。学着学着觉得太难，做到一半觉得效果不行，都挺正常。我也会担心折腾半天，最后没做出自己想要的东西。

但想到喜欢的人物能有具体的样子，喜欢的那段剧情能被完整画出来，还是一件让人激动的事！

要是你也有一本特别喜欢的小说，应该懂这种感觉！

via 掘金人工智能本月最热 (author: 小呆呆666)

谷歌云重磅发布通用Gemini智能体，可自主拆解并执行复杂多步骤任务

谷歌云在近日举办的 “Gemini at Work2026” 大会上正式宣布，面向全球企业客户推出全新的 Gemini 智能体（Gemini Agent）。该产品被官方精准定位为“通用工作智能体”，旨在通过一站式界面彻底改变企业的日常协作与生产力模式。

在核心功能方面，这款全新的 Gemini 智能体打破了传统AI工具仅能进行简单问答的局限。用户只需在单一界面中输入宏观的工作目标，它便能自主处理涵盖问答、知识沉淀、内容创作、代码编写与运行在内的多类型复杂任务。同时，它能够深度调用企业内部的各种工具和数据，实现从目标规划、工具调用到系统接入的全流程自动化，最终直接将成品交付至 Gmail、Docs 或各类开发工具中。

除了强大的通用执行能力，此次发布的 Gemini 智能体在生态兼容与行业垂直化应用上也展现出极大诚意:

生态全线打通:该产品不仅全面支持 Gemini Enterprise、Workspace 以及各类第三方服务，更首次实现了模型的动态选择机制。企业用户不仅能调用谷歌自有模型，还可以在不同模型（如 Anthropic 的 Claude 等）之间进行灵活切换。

行业专业化演进:谷歌云同步推出了面向数据分析、数据工程和机器学习的全新技能，并首次针对金融服务和法律行业推出了深度定制的专业化版本。

企业级安全控制:为了满足企业级部署对合规与风控的严苛要求，该智能体标配了完善的权限管理、审计日志、安全沙箱以及实时支出上限等全套控制功能。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)

陶哲轩警示 OpenAI 批量生成证明，数学界面临“证明消化不良”

著名数学家陶哲轩等学者近期对 OpenAI 批量发布 AI 生成的数学证明提出严厉批评。事起 OpenAI 从 GitHub 发布了包含数百项开放难题解答的 719 份数学手稿，但此举被指违背了“数学与人工智能顾问小组”关于提高专有模型透明度与发布规范的建议。

理解机制缺失威胁研究生态

陶哲轩指出，这种工业化批量攻克难题的方式正带来严重的负面效应，导致数学界出现“证明消化不良”现象。传统数学研究中，攻克猜想伴随着学术交流、论文简化及新理论的提炼，而 AI 仅给出答案却缺乏人类可理解的解释与学术互动，破坏了数学社区的健康探索机制。

过度追求指标损伤领域肥力

学界同时警示，将攻克难题的速度作为衡量数学进步的唯一指标属于短视行为。这种大规模的机械“收割”不仅未能带来实质性的洞见积累，反而挤压了传统研究路径的生存空间，使整门学科的创新土壤面临贫瘠化的风险。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)