爱窝啦 AI 日报

今日摘要

ChatGPT Pro 接通 GitHub 后可自动 clone 仓库并以用户名义提交 PR。
各工具都在压缩人工介入节点：Codex 自动续跑、AI 直接推代码、小模型降低视觉任务门槛。
今天先试 ChatGPT GitHub 插件，再用额度检测工具核查 Codex 用量是否缩水。

🔥 今日焦点 TOP 10

今日合格 AI 相关素材共 6 条（TOP 候选 4、5 属泛生活内容，TOP 候选 7 属商业投资语录，均不与 AI 直接相关），实际只能输出 6 条。

1. ScienceDiscovery 宣称把科研幻觉降至零

科研 AI 新基准出炉。 机器之心的 ScienceDiscovery 宣称把科研幻觉降至零 称，ScienceDiscovery 以 BiomniBench-DA 为验证基准，宣称幻觉检测指标达到业界 SOTA。该工具定位一站式 AI 科研工作台，涵盖文献检索、数据分析和报告生成环节。做生物医学研究的用户可关注 BiomniBench-DA 的具体评测方法，再判断是否值得接入。

2. 有工具可测 Codex 周额度是否真的缩水

有人发现 Codex 额度悄悄缩了。 V2EX 上一位用户分享了 一个本地检测工具 ，通过读取本地 codex 文件把用量折算成 API 等价价值。帖子中的示例截图显示，重置前周额度约值 160 美元，重置后只剩 100 美元。正在用 Claude Codex 跑重度任务的开发者，可以下载工具自测一次。

3. 99 美元订阅可能同时拿到多个高价值权益

一个订阅捆绑多项高价工具。 即刻上流传的 帖子 称，每月 99 美元可订阅包含 Grok Harvey、Cursor Ultra、Grok Bot 独立额度及 Twitter Premium+ 的套餐。该帖声称折算市值超过 500 美元，但上述比较均来自社媒转述，无官方定价页面直接对比确认。想薅这个套餐的用户，建议先到 Grok 官网核实当前订阅页面的实际内容再付款。

4. Cohere 发布 2.4B 多模态小模型

Cohere 开源了一个轻量视觉模型。 Gorden Sun 的 Cohere 发布 2.4B 多模态小模型 介绍，North-Micro-Vision-Instruct 仅有 2.4B 参数，适合 OCR、图片描述和视觉定位等轻量任务，已上传至 Hugging Face。评测显示其整体得分低于 Qwen3.5-2B，Qwen 在小模型赛道的领先优势依然明显。对计算资源有限、只需基础视觉能力的开发者来说，这是一个可以快速试验的低成本选项。

5. ChatGPT Pro 可直接连 GitHub 提交 PR

ChatGPT 接管了代码提交流程。 宝玉在推文中实测， ChatGPT Pro 连接 GitHub 插件后 ，可以自动 clone 仓库、分析代码、制定方案并以用户名义提交 PR，中间只需确认一次权限。需要先在 ChatGPT 设置的 Plugins 里手动绑定 GitHub 账号才能激活。想让 AI 直接帮写并合并代码的 Pro 用户，今天可以去设置里开启连接试试。

6. SandAI 开源 114B 参数音视频同步模型

北京三呆科技开源了新一代视频生成模型。 Gorden Sun 的 SandAI 开源 114B 参数音视频同步模型 介绍，MAGI-2 Preview 采用 MoE 架构，总参数 114B、激活参数 6B，能生成音视频同步的 10 秒短片，代码和模型权重均已公开。评测认为生成画面偏油腻，效果仍在打磨中。有视频生成需求的研究者可以先拉模型跑一跑，和 GAGA-1 做对比。

⚡ 产品与功能更新

Claude Code 5 小时限制到期可自动续跑

限额重置后不再需要手动干预。 宝玉转发 Anthropic 官方的 公告推文 ，Claude Code Desktop 新增"自动继续"勾选框，主 Agent 和子 Agent 达到 5 小时上限后均可自动接续，无需手动输入 return 或重开子任务。这对需要长时间跑代码审查或大规模重构的用户尤为实用，开启方式是在 Claude Code 设置中勾选对应选项。

◉ 社媒精选

99 美元订阅捆绑教程：有人做了一张流程图

歸藏整理了操作步骤，减少试错成本。 他在 这条推文 里发布了图文教程，说明如何用 99 美元订阅拿到 Grok Harvey、Cursor Ultra 和 Twitter Premium+ 的组合权益，并附上了新旧账号操作路径的区别说明。注意相关价值对比均来自社媒，未见官方定价页面交叉验证，实际权益以 Grok 官网当前订阅页面为准。

😄 AI趣闻

让 Fable 5 优化性能，它优化完还是慢

宝玉用自己的字幕工具 BaoCut 做了一场活体实验。他 反复让 Codex 和 Fable 分析转录瓶颈 ，每次都能收到一份有理有据的优化方案——多开 workers、预热子进程，听起来头头是道。按方案改完，效果"似乎有，但不明显"。最后他自己翻数据包，发现问题出在输出的 JSON 太长，生成和校验耗时居然是大头。AI 给的方案没有一条提到这个。结论是：让模型框架内做极致优化，它很努力；但如果答案在框架外，它只会一直帮你把框架内的路走完。

❓ 相关问题

Grok Harvey 国内怎么用？需要什么账号？

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