这里是由Robin为你带来的咸话咸说之每日AI乱炖
Claude Code：邮箱走进请求头
多位用户反映，Claude Code 会把账号的邮箱地址发送给他们所访问的网站，有人把随之增加的定向垃圾邮件归因于这一行为。一位评论者说，Claude Code 在私人账号下运行时用 curl 带上了某个组织的邮箱地址；至于它凭什么挑出这个地址、又是怎么把它发出去的，目前并不清楚。技术路径在 Issue #107757 里被指向 User-Agent：这是 HTTP 请求头里用来标识发起请求的客户端软件的那一项，任何写进这里的账号标识都会暴露给每一个收到该请求的站点。Claude Code 在做网页搜索时把邮箱放了进去，网站据此收集地址、进而发送定向垃圾邮件，就有了一条合理的路径。来源：GitHub Issue #107757
据一位评论者介绍，Anthropic 在 2.1.317 及之后的版本里加入了一个名为 cc-plugin-privacy 的内置模块，可以确定性地拦截这一行为，用户也能通过 /plugins 把这项检查关掉。但眼下能拿出的证据基本是用户口述，既没有技术复现，也没有维护方的确认。评论区里的怀疑相当强：有人描述自己每天收到的垃圾邮件直接写着自己的真名，也有人已经在考虑把 Claude Code 与网站隔离，或者干脆换到本地模型，把这类外发行为从根上避开。
OpenAI 新证明，朝杨-米尔斯迈步
视频作者的说法是，AI 先拿下了数学，现在轮到物理，而且这个开端相当有意思。在他眼里，AI 导出的证明已经多到自己都数不清，也已经没有人能否认 AI 能给出新的、正确的数学证明——它证明的不只是能写出来，而是能写出对的、此前没有人写出来的东西。与此同时，论文库正被 AI 生成的数学论文淹没。作者用带讽刺的口吻写数学家的反应：他们一边对着自己的笔记本流泪，一边抱怨这些 AI 证明读不懂、不优雅，抱怨的重点其实就两条，难看懂，也不好看。按他的说法，然后就在上周，OpenAI 发布了一批新证明，其中一项朝一个长期悬而未决的物理问题迈了一步：杨-米尔斯理论究竟是否存在。以上均为该视频作者所述，本期未取得 OpenAI 的一手材料。来源：YouTube
这条的分量正在于「物理」两个字——作者随后开始解释杨-米尔斯理论，但手上的材料到这里就以省略号结束了。
Qwen3.5 纯汇编推理，单线程 6.51 tok/s
Qwen3.5-0.8B 的分词、模型推理和贪心采样，整套流程都由汇编完成，运行时既不需要 libc 也不需要 Python，Python 只在构建阶段被用来准备分词表。作者在一颗 AMD EPYC 7B12 的单线程上测到每秒 6.51 个 token，同一场景下作为参照的 Transformers 实现是每秒 4.34 个 token；两次运行各自生成的 32 个 token 全部逐一对得上。测试输入是 19 个 token，解码方式是贪心解码。这个公开实现的价值，是给做底层推理和边缘推理的开发者一份可直接参照的范例：执行期间完全不依赖 libc 和 Python，也能把模型跑通。来源：Reddit r/LocalLLaMA
不过速度差里有一部分并不是算法赢来的。汇编这条路径读的是 BF16 权重，Transformers 那边加载 FP32 权重、走 PyTorch fallback 内核，而基准只覆盖两次很短的运行，也缺一个经过优化的 BF16 对照。Qwen3.5-0.8B 是 Qwen3.5 家族里 8 亿参数的那一档，这条产品线本来就是面向本地和边缘部署的。
TSMC 把存储搬进逻辑芯片
2025 年 VLSI Symposium 上，TSMC 展示了一项 1T1C 存储技术：用氧化物半导体做选择晶体管，配上低温工艺制造的电容器，把存储阵列直接做进先进逻辑芯片的后道互连层。披露的数据是：逻辑加存储的测试芯片工作电压 0.75 V，数据保持时间超过 128 ms，随机读写周期能在 8 ns 以内完成，写入次数超过 10 的 14 次方。TSMC 把它定位成相对 SRAM 更密、功耗更低的处理器缓存替代方案，可望惠及 AI 与高性能计算系统。来源：Reddit r/LocalLLaMA
但这几个数字说明的是「在一颗测试芯片上做到了」，不是「已经能在量产里做到」——0.75 V、8 ns、128 ms，都还不是一条经过验证的商业路线图。同一条消息里还有另一半：据报道，TSMC 正考虑应 AI 驱动的存储短缺以及 NVIDIA 的一项请求，去制造 3D DRAM，这么做可能与三星、SK 海力士和美光正面竞争，但目前既没有公布量产时间表，也没有公布建厂决定。而在同一场 VLSI Symposium 上，SK 海力士也把氧化物半导体当作 4F² 存储微缩的候选沟道材料展示了出来。
OpenAI 融资遇冷，110 亿低于目标
据报道，OpenAI 以 1.25 万亿美元的估值完成了 110 亿美元的融资，这个价格低于它最初寻求的 1.25 万亿至 1.4 万亿美元区间。这个缺口说明了一件事：愿意接受它条件的投资者数量不够。这笔交易里没有出现新模型、新硬件、效率提升、收入数字或其他技术进展，本质上是一次估值与融资层面的事件；又因为手头既没有原文报道内容，也没有详细的交易条款，这些数字目前仍未得到证实。报道口径上还有细微差别：路透社把 110 亿描述为该轮融资的首批部分，TechCrunch 则报道整个轮次尚未关闭，预计会在未来几周内完成。来源：247WallSt
评论区里的怀疑相当普遍：有人质疑低于目标的估值是否说明 AI 投资的需求本身已经受限；也有人担心可能出现一轮估值下调，担心 OpenAI 的烧钱速度，还担心财务条件一旦恶化，公司是否会被迫走向 IPO。一位评论者认为，硬件效率的提升——据说每瓦 FLOPS 每年能提升约 40%——也许抵不过这个行业的资本密集程度；另一位提醒说，因为股份类别和公司结构上的差异，媒体头条上的估值和散户实际愿意支付的价格，可能完全不是一回事。也有相反的看法：OpenAI 的时间视野，可能比 Anthropic 更长。
这五条串起来，说的其实是同一件事的两头。一头是控制权落在谁手上：请求头里默认往外发什么，权重默认读什么精度，缓存默认放在芯片的哪一层。汇编那位的做法是把整条链路攥进自己手里，TSMC 把存储塞进逻辑芯片的后道互连层，Claude Code 那条则相反，默认值替用户做了一次没人知情的决定。另一头是这盘生意的底价：OpenAI 一边用证明往物理的底层推，一边用 1.25 万亿美元的估值把入场价定在了自己最初开价之下。
🎧 本期已同步制作为播客节目，点击收听《每日AI乱炖 · 2026-11-08》。
