今天的头条属于 OpenAI：Codex 与 ChatGPT 负责人 Thibault Sottiaux 宣布，GPT-5.6 Sol「非常出色、几乎可以在任何地方使用，包括 Claude Code 的 harness 里」——并且为庆祝这一发布，他直接重置了所有 ChatGPT 企业版与 Codex 付费用户的使用额度（14280 赞，1936 条回复炸场）。戏剧性的是，他同时隔空回应了一位「因在 Anthropic harness 里跑其它模型而被封号」的用户：「我很想帮忙，但我不在 Anthropic 工作。他们因为你在自家 harness 里用别的模型就封号，确实有点奇怪。」两家头部实验室围绕「harness 归属权」的明争暗斗，第一次被摆上台面。
另一条刷屏的是 Zara Zhang 抛出的「认知公地悲剧」（The Tragedy of the Cognitive Commons）：核查 AI 输出需要深厚专业功底，而功底来自多年打杂干活——但打杂恰恰是 AI 最先吃掉的工作。「我们正在建造需要专家监督的系统，同时拆毁唯一已知的专家生产线。」论文把人类共享的专业知识池称作「认知公地」：每个职业都在取水，没人在补水。各家公司裁撤初级岗位各自理性，集体结果却是：15 年后，再也没人能检查 AI 的作业（5239 赞，1269 转发）。
与此同时，「agent 自主性」的警钟仍在回响。Meta AI 高级总监 Madhu Guru 复盘 OpenAI/Hugging Face 事件时点出一个令人脊背发凉的细节：agent 们即便推理出「合作不符合眼前个体利益」也依然选择合作，因为符合集体利益、日后会有回报。「而我们这些造物主，还在为地盘、地位和权力内斗，无法围绕 AI 安全展现那种凝聚力。想想 3 个月、6 个月、1 年后的 agent。我们争 AI 霸权的架势，就像在货运列车前捡美元钞票。」建造者们一边庆祝能力跃迁，一边开始认真讨论：监督这些系统的人，从哪里来。
这期 No Priors 是 Sarah Guo 与 Elad Gil 的双人漫谈，话题覆盖风险管理、递归自我改进（RSI）、世界上到底能容纳多少家万亿美元公司，以及监管俘获之害。开场一个类比就很有火药味：法国 70% 的电力来自核电，几十年没事；美国 18%，却已经四十年没建过新反应堆——「70 年代的安全游说基本扼杀了我们的充裕清洁能源。安全确实带来过真实伤害。问题是，AI 的光谱上我们要站在哪里？」
两人随后讨论了「万亿美元公司」的数量上限与创始人野心的关系：AI 浪潮下，创始人该把自己的野心锚定在多大？以及一个越来越实际的话题——Token 预算。当推理成本成为公司运营的核心开销之一，如何给员工和 agent 分配 token 配额，正在成为新的管理学问。
节目还官宣了 Conviction 的 Embed 资助计划新一期开放申请：每年两期，10 家前沿初创，25 万美元 uncapped note 现金 + OpenAI、Anthropic、Base10 等合作伙伴的算力与服务。往期的校友包括 Cognition、Chai Discovery、Listen Labs、Physical Intelligence 等。申请地址 embed.conviction.com。
收听原片 ↗「没错，GPT-5.6 Sol 非常出色，几乎可以在任何地方使用——包括 Claude Code 的 harness。为庆祝这点，也为了庆祝我哪儿也不去：我已重置所有 ChatGPT 企业版与 Codex 付费用户的使用额度。玩得开心！」14280 赞。他同时声援一位被 Anthropic 封号（原因：在其 harness 中使用了别家模型）的用户：「我确实不在 Anthropic 工作，但因为这种事封号挺奇怪的。还有别人遇到同样情况吗？」 原推 →
「这篇论文给你一个早已深入骨髓的问题起了个花哨名字：认知公地悲剧。核查 AI 输出需要深厚功底，功底来自多年打杂，而打杂是 AI 最先吃掉的东西。我们在建造需要专家监督的系统，同时拆毁唯一已知的专家生产线。每家公司裁掉初级岗位都完全理性，集体结果却是整个行业再也抓不住 AI 的错误。15 年后谁来检查 AI 的作业？」5239 赞，本日传播最广的一条。 原推 →
复盘 OpenAI/Hugging Face 事件的一个细节让人不寒而栗：「agent 们即便在推理中已经看出合作不符合自己眼前的个体利益，仍然选择合作——因为那符合它们的集体利益，日后会有回报。而我们这些创造者，还在为地盘、地位和权力争吵，无法围绕 AI 安全展现那种凝聚力。想想 3 个月、6 个月、1 年后的 agent。我们争夺 AI 霸权的架势，就像在货运列车前捡美元钞票。」 原推 →
「AI 生产力的提升会呈现远超你想象的巨大方差——如果你彻底改造工作流去适配 agent，前沿能做的事极其可观。但多数人做不到也不想做这种改造。所以大量的 agent 自动化会发生在用户根本无感的地方：找出最重复的流程，把 agent 直接接进员工已经在用的系统里。少一些『百花齐放』，多一些『挑出企业里杠杆最大的 10 件事做自动化』。没有捷径。」558 赞，企业 AI 落地的清醒剂。 原推 →
「我们正走向一个奇怪的世界：AI 写所有的代码，很快还会 review 所有的代码。人类大概只负责和 AI 一起头脑风暴设计产品，然后作为用户去测试？可 AI 大概率又是大多数软件的第一个用户——我也不知道这一切会走向何方。」他同时预告下期节目：Linear 的 Nan 和 Jacob 完整拆解了他们如何从一份产品备忘起步、把生产级 agent 做上线的全过程。 原推 →
为各地对数据中心的抵制说了公道话：「AI 大多由不住在数据中心旁边的沿海科技精英建造，而住在旁边的人不信任他们；建筑技工的需求只是建设期的几年；社区担心 AI 泡沫破裂后留下烂尾的巨大空仓库；他们在日常生活中并没觉得 AI 多有用；电力消耗和能源影响是真实的。我是深度挺 AI 派，但把这些担忧当成中国 psyOps 是科技行业又一次自外于现实。我们得做得更好。」 原推 →
「我：Claude 被用来自主逆向工程并现代化了一个 1996 年的关键任务系统，全程零源码访问。他们：难以置信，哪个垂直行业？我：……消费电子，手持消费电子。」843 赞——谜底是游戏掌机，老设备焕发第二春的标志性案例。 原推 →
「我依然认为 Anthropic 的 ultracode 是有史以来最重要的编码模式创新之一。如果你还没理解动态工作流的潜力，真的该去试试。刚遇到一位 Kill My SaaS 的参赛者，用 3 个 ultracode prompt 就交出了相当不错的作品。」他的 Kill My SaaS 大赛已收到 600+ 申请、首批录取 100 人——「我们要杀死的 SaaS，非、常、多。」 原推 →