用读取 token 概率实现 Jev 风格的单函数 LLM 封装器，支持视觉模型

数学家 Jeremy Avigad 在 AI 已能轻松生成过去可发表成果的背景下，提出数学在 AI 时代的三条出路：解决更难的问题、思考更大的问题，以及重新定义数学理解本身。他指出当前基础模型虽读过全部数学文献且不知疲倦，但靠强化学习拼接已有技巧，尚缺创造力与高层策略。

作者用 Claude、numpy 负片转换、LaMa 修复模型和本地 Ollama 里的 Qwen3-VL，把每卷 36 张约 4 小时的手工扫描处理流程自动化，并通过 Cloudflare R2 搭建胶卷式在线画廊。

作者认为数学界正经历前所未有的AI转型，用悲伤五阶段梳理同行的分化反应，涵盖拒绝使用AI的 Association for Human Mathematics、Peter Scholze 的公开抵制、资深数学家委员会建议 OpenAI 停止在专有模型上测试高等数学问题，以及因 ChatGPT 秒杀引理而动摇的研究者。

新加坡政府开发机构 GovTech 推出试点交友服务 FirstDate，先用 Singpass 验证身份，首批用户为政府雇员，需填写 30 多道题的问卷，采用获 2012 年诺贝尔经济学奖的 Gale-Shapley 稳定匹配算法按周期配对，双方同意后才交换联系方式。

这篇文章汇总多位 Web 开发教育者的一手经历，指出生成式 AI 正在摧毁其生计与行业生态。Baldur Bjarnason 称培训项目接连消失、同行关停业务。

作者用 YOLOv8 从零训练了一个检测 LinkedIn「🚀 Excited to announce I made a YOLO project」帖子的模型，全程仅花 1.5 小时。

Railcode 创始人 Yakko Majuri 撰文复盘自己用编码智能体设计官网的过程，回应外界以为有设计师参与的疑问。他分享了具体方法：让智能体按极简到夸张的强度谱生成多个版本、要求部分设计 go wild、用 fork 对比迭代、搭建可实时调整配色的 playground，并大量浏览其他网站找灵感。

一位 Haskell 程序员提出，用 LLM 做规划、调研等枯燥工作，而把写代码留给自己，以避免技能退化和代码库变成只有 coding agent 能维护的"LLM 荒原"。他建议让 LLM 把专家对话转成可执行 todo、用 markdown frontmatter 跟踪计划项，但关键决策必须由人来做，调研时自己也应并行搜索、至少大致掌握 agent 所知的一切。

资深工程师在智能体开发时代需要重新拾起第一性原理思维，把既有经验暂时搁置，先弄清真正要解决的问题。作者结合 Sunil Pai 关于“资深工程师死亡螺旋”的文章指出，聚焦动量而非结果、把工作拆到最小可完成的一步，能帮助工程师摆脱停滞。与智能体协作时，这种思维方式带来更快的反馈循环和更强的动量，作者称之为新的心流状态。

一种名为 Dynamic Abliteration 的方法通过 PyTorch forward hooks 在运行时拦截多层残差流，无需修改权重即可抑制 Qwen3-4B 的拒绝行为，基座模型权重保持 100% 冻结。该方案在 A100 上以 Qwen/Qwen3-4B（隐藏维度 2560、36 层）为概念验证，对比了传统单层拒绝向量减法会永久改变权重并损害非拒绝任务的问题。