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HTTP 拟新增 QUERY 方法：带请求体的安全查询 IETF HTTP 工作组正在制定一项草案，新增 HTTP QUERY 请求方法。它允许像 POST 一样把查询条件放在请求体里，但具有 GET 的安全和幂等特性，便于缓存、重试和自动恢复。 QUERY 主要解决 URI 查询字符串太长的问题，并定义了 Accept-Query 响应头，让服务器声明支持的查询格式。草案仍在讨论中，当前版本将于 2026 年 12 月到期。 HTTP Working Group 🌸 在花频道 · 英文频道 · 投稿通道

因美政府发函限制，Anthropic 已关闭两款 Mythos 模型对所有客户的访问 美国政府以国家安全权限向 Anthropic 发出出口管制指令，要求暂停任何外国公民在美国境内外访问 Fable 5 和 Mythos 5。Axios 报道称，商务部此举与对模型被越狱后可能带来安全风险的担忧有关。 Anthropic 表示，为确保合规，将关闭这两款模型对所有客户的访问，外国籍员工也在限制范围内；其他 Claude 模型不受影响，公司称正在争取尽快恢复访问。 Axios | Anthropic 🌸 在花频道 · 备用频道 · 投稿通道

SpaceX 获超 2500 亿美元认购，IPO 超额认购接近四倍 马斯克旗下的 SpaceX 历史性 IPO 在资本市场引发狂热追捧。目前该公司已吸引超过 2500 亿美元的投资者认购资金，彻底碾压了原本 750 亿美元的募资目标。其认购规模已达计划发行量的 3.5 至 4 倍，正迅速接近四倍超额认购。 为了推高热度，马斯克亲自通过 Zoom 会见投资者，高管团队也在摩根士丹利举办了机构午餐会。推介中，SpaceX 向华尔街描绘了未来高达 23 万亿美元的太空 AI 算力业务前景，成功吸引了大量长线基金直接下达巨额订单。 尽管当前认购热情极高，但最终分配数据在周四下午正式定价前仍可能发生变动。若强劲势头得以维持，该股将于周五（6 月 12 日）正式登陆纳斯达克挂牌交易，股票代码为“SPCX”，一举奠定其万亿级科技巨头的史诗级地位。 Reuters 🌸 在花频道 · 备用频道 · 投稿通道

🤖 Anthropic 发布 Claude Fable 5 与 Mythos 5，性能大幅跃升 Anthropic 推出面向普通用户的 Claude Fable 5，这是迄今能力最强的 Mythos 级模型。它在软件工程、知识工作、视觉和科研等基准上均达顶尖，价格比前代 Mythos Preview 低一半以上。为防滥用，内建分类器在涉及网络安全、生物化学等话题时改用 Opus 4.8 回复，约 95% 的会话不受影响。 同步发布的 Claude Mythos 5 对网络防御伙伴解除部分限制，号称拥有全球最强的网络安全能力。生物医学研究者也可通过信任计划在解除防护后使用。两款模型定价均为每百万输入 token 10 美元、输出 token 50 美元，不到 Mythos Preview 的一半。Fable 5 即日起全面上线，6 月 23 日前 Fable 5 将包含在 Pro、Max、Team 和企业版套餐中，无需额外付费，之后需凭积分或等候回归标准套餐。 AnthropicAI 🌸 在花频道 · 备用频道 · 投稿通道

The Orchestration Tax https://x.com/addyosmani/status/2059844244907696186/ 文章提出了“编排税”的概念：现在启动很多 AI Agent 很容易，但人类的注意力是单线程、不可并行的，所有判断、审查和合并工作最后都必须经过你这一个“串行处理器”，这就是系统真正的瓶颈。表面上你可以开 20 个 Agent，感觉自己特别忙，但如果无法高质量地逐一 review 和整合它们的输出，就只是堆积了一堆未结清的“认知债务”和技术债。 作者用并发编程类比这种工作流：你就是所有 Agent 争抢的 GIL，Amdahl 定律告诉我们，只要关键的判断步骤不能并行，增加再多“线程”也不会带来线性加速，反而会让上下文切换成本暴涨，让人疲惫又焦虑。真正需要设计的不是多开多少 Agent，而是如何像设计分布式系统那样设计自己的注意力：把 Agent 数量限制在你能认真 review 的范围内，把可以异步验证的工作交给机器，用批量方式集中审阅，把脑力只花在真正需要人类判断的 20%，并在一天中保护好属于“串行瓶颈”的黄金时间。 最终的结论是：让很多 Agent 同时跑、让仪表盘看起来很“热闹”，并不等于更高产。真正的能力，是围绕那一个无法克隆、无法并行的人类注意力，去设计整个 Agent 系统的架构，否则所谓的“高并发”只是在悄悄降低你的理解深度和质量标准，留下未来才会爆发的技术债与认知债。

Anthropic：当 AI 开始构建自身 https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement 在工程与研究中，Claude 已能独立写大部分代码、运行实验、排查复杂问题，让单个工程师 / 研究员产出成倍提升；但在「选什么问题、怎么定目标」这类研究品味与整体判断上，人类仍占优。AI 是否真正走向「递归自我改进」，仍是一个未定且高风险的开放问题。