KAST创始人：不发行平台代币，拟将用户积分转换为KAST Pioneer Units
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Kast获8000万美元融资后推出稳定币业务平台
Odaily星球日报讯 稳定币支付公司 Kast 已推出 KAST Business 平台，整合企业账户、支付卡、跨境转账及稳定币收益余额等功能。该平台通过稳定币基础设施提供服务。 Kast 表示，企业可通过受监管合作方提供的法币虚拟账户收款，存入支持的稳定币和加密资产，发行虚拟卡，并使用 20 多种货币进行本地支付。平台服务覆盖 170 多个国家和地区，但具体可用性因司法管辖区而异。闲置余额年化收益率最高 8%，另提供最高 3%消费返现。 Kast 是一家金融科技公司而非银行，受监管服务由持牌合作机构提供。Kast 于 3 月以 6 亿美元估值完成 8000 万美元融资，将用于产品开发、牌照获取及拓展北美、拉美和中东市场。公司称目前用户超过 100 万，计划到 2026 年底吸引 1000 至 5000 家活跃企业入驻。（Cointelegraph）
声明：Odaily未被DarkSword攻击影响，App不存在安全风险
Odaily星球日报讯 昨日，律动 BlockBeats 遭受网络攻击，导致网页端出现异常。与此同时，部分 Odaily App 用户收到了苹果系统的安全提示，引发市场误解，认为 Odaily 同样受到攻击影响。 对此，我们正式声明：Odaily 未被 DarkSword 攻击影响，App 亦未受到此次安全事件影响。 实际原因是，Odaily App 因苹果开发者账号相关问题，于上周被暂时下架。我们已与苹果官方沟通并推进问题解决，目前正处于新版本审核及恢复上架流程中。由于近期 App Store 审核排队量较大，预计将于下周完成更新并重新上架。 需要强调的是，此次下架属于公司自身开发者账号主体调整引发的操作性问题，与监管政策、业务合规、App 内容及平台安全均无关联。 部分用户收到的提示，系苹果系统针对应用状态发出的通知，与 DarkSword 攻击或 Odaily App 自身安全问题无关。由于两起事件发生时间接近，造成了不必要的误解。 Odaily App 目前正常运行，现有用户可继续正常使用。此次事件不涉及 Odaily 安全问题或因 DarkSword 攻击导致的安全风险。 感谢广大用户及合作伙伴的关注与信任。后续 App 上架更新进展，我们将及时同步。
Odaily关于网站异常推送公告
Odaily星球日报讯 北京时间 10 月 15 日凌晨 1 时左右，Odaily 星球日报网站后台遭遇网络攻击，导致平台短暂出现乱码快讯推送的异常情况。 目前，相关问题已修复，网站及快讯推送服务已恢复正常。 对于此次异常给用户带来的困扰与不便，我们深表歉意。Odaily 将进一步加强平台安全防护及异常监测机制，尽力避免类似事件再次发生。 感谢读者的理解与支持。
Karpathy：60亿人几乎没用过AI，仅5000人接触内部顶级模型
动察 Beating AI 快讯，目前在 Anthropic 预训练团队工作的 Andrej Karpathy 再次谈到公众对 AI 能力的认知差距。他认为，这种差距正在扩大，已经从两类用户各说各话，变成了一条越来越陡的漏斗。 按照他的粗略估算，全球约 60 亿人（75%）几乎没接触过大模型。约 10 亿至 20 亿人只是偶尔使用免费聊天机器人，把 AI 当成搜索或写作工具。再往上，约 2000 万人（0.2%）在编程、数学等专业领域使用前沿模型。他们已经看到，过去需要数周甚至数月的复杂项目，现在可以交给 Agent 完成。 最顶端则是约 5000 人（0.00006%）。他们能够在内部接触最前沿的 AI 系统。Karpathy 描述的前沿能力包括数千个 Agent 持续协作数周、自动发现零日漏洞、以机器速度开展网络攻防，以及推进数学研究。他认为，人类审核和理解这些成果的速度已经开始跟不上。 Karpathy 将差距归结为三个原因：用户面对的问题规模不同；AI 在编程、数学等容易验证结果的领域进步更快；免费版、付费版与内部系统存在能力和访问门槛差异。普通人可能还觉得 AI 只是个经常犯错的聊天机器人，一小部分专业人士却已经开始让它承担大型项目。
Karpathy：LLM 能力认知差距正在扩大
ChainCatcher 消息，人工智能研究者、OpenAI 联合创始人、前特斯拉人工智能总监 Andrej Karpathy 在 X 发文称，公众对大语言模型能力的共同认知差距正在扩大，已从两类人各说各话变成更陡峭的漏斗。他重提 4 月的相关帖文，并按接触程度给出分层估算。Karpathy 称，约 60 亿人（约占全球人口 75%）几乎未接触过大语言模型；约 10 亿至 20 亿人（约 20%）只偶尔使用免费版 ChatGPT 类产品，多将其视为更好的搜索或写作辅助，不少非技术人士以及数学、代码以外的专业人士认为用途有限。约 2000 万人（0.2%）在数学与代码领域专业使用前沿模型，看到过去需数周或数月的复杂项目可由智能体在提示下完成，包括构建、复制、翻译应用，以及从二进制反编译应用。他称，不到一年前自己仍在手动逐字编写代码。Karpathy 还称，约 5000 人（约 0.00006%）能在内部接触前沿级系统。外部看到的预览是数千智能体协作数周处理大型软件项目、网络攻防、科学发现与数学前沿，人类审阅开始落后，例如 OpenAI 与 Hugging Face 相关事件数月后仍在被梳理，数学家或将长期研读 722 篇前沿数学文稿。他认为，这一漏斗由问题规模与时间跨度、能力在可数字化且可验证领域更突出，以及免费、付费与内部访问差异共同驱动。
Karpathy再谈AI交互：以后一个问题也值得临时做个App
动察 Beating AI 快讯，目前在 Anthropic 预训练团队工作的 Andrej Karpathy 再次讨论大模型该怎么向人输出结果。他认为，随着 AI 接手越来越多具体工作，人会把更多时间花在理解结果、检查过程和做判断上。怎么让人更快看懂 AI 做了什么，会变得越来越重要。 他的建议从文字一路升级到视频。文字可以借鉴 ASD-STE100，用更短、更少歧义的语言解释；复杂内容可以直接画图，再进一步生成带动画和交互的网页。他最看好定制讲解视频，比如让 AI 针对一个问题，现场做一段 3Blue1Brown 风格的动画并配音。 这延续了 Karpathy 此前对 AI 交互的判断。今年 5 月，他已经推荐用 HTML 承载复杂的大模型输出，还把 AI 输出的演进概括为纯文本、Markdown、HTML，再到未来的交互视频和模拟环境。相比一长段文字，图像、动画和交互界面可以把复杂信息直接变成更容易理解的形式。 现在代码和模型能力越来越便宜，以前不值得专门开发的软件也可以随用随做。一个网页、一个交互工具甚至一段视频，可以只服务一个人、解释一个问题，用完就丢。