Are you a Codex Original?
我们正在收集使用Codex进行非凡工作的建造者、发明家、研究者和创作者的真实故事。如果您想参与Codex Originals计划的下一部篇章，请在下方分享您的故事和项目信息。
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#文化创意
OpenAI News评分7777 Cloudflare AI评分8484 Cloudflare’s 2026 Annual Founders’ Letter
互联网如今的变化比Cloudflare于27年2010月首次推出以来更大。随着自动化流量超过人类活动，我们反思AI代理、新创作者，以及如何帮助构建公平、可持续的网络未来。
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Claude Code Releases评分8686 Claude Code Releases v2.1.282：Added a maxProseWidth setting that caps the width of Claud...
新增了maxProseWidth设置，限制Claude在宽终端中的段落宽度，表格和代码块保持全宽；添加了启动提示及/status和claude doctor条目，列出项目设置文件中被忽略或关闭 telemetry 的变量；新增了allowClaudeInChromeWithManagedMcp设置，允许Claude --chrome与exclusive managed-mcp.json共存，Chrome被阻塞时显示错误名称；新增了store.readiness_grace_seconds到Claude应用网关，使/readyz在数据库故障时仍保持准备状态；新增了全屏模式下的反馈草稿列表滚动条，鼠标悬停时显示。修复了对话中历史记录包含网页搜索结果但API无法解密的请求，导致400错误；修复了更多持续或恢复会话的问题，如/think
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Apple Machine Learning Research评分8989 A Practical Recipe for Semi-Supervised Federated ASR: Online Pseudo-Labels with Server Update Stabilization
半监督联邦学习（SSFL）通过教师生成伪标签，在客户端的未标记数据上训练模型，服务器上拥有少量标记种子数据。在此场景下，自动语音识别（ASR）尤为脆弱：伪标签错误在输出序列和训练轮次中累积，导致发散，形成与完全监督联邦学习（FL）之间显著差距。我们证明关闭此差距可激活两个耦合设计轴——教师（生成伪标签的模型）和锚点（服务器端对标记数据的稳定更新）。在教师……
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