bitishanji @bitishanji
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@cloudwu 这种玩具最大的问题就是费眼睛。因为玩具尺寸太小，一方面必须离得很近看，另一方面又要花很长时间，这两个因素加起来都很伤视力。
Alibaba engineer who leads Qwen explained the future of open agent models in 25 minutes - better than $2000 LLM training courses. pre-train the base ->SFT -> RLHF -> tool use -> multi-modal -> ship a whole family (chat / VL / coder / math / QwQ). That loop is why Qwen quietly became the most downloaded open model family on Hugging Face. Qwen base + Qwen-VL + Qwen-Coder + QwQ reasoning - that's the stack. Watch and save it, then read the article below.
红杉 AI 大会上，Karpathy 聊了近 30 分钟，把过去几个月编程范式的剧变讲透了 从"软件 1.0/2.0/3.0"的框架，到 MenuGen 项目里"神经网络直接把图片渲染进菜单像素"这种细思极恐的例子 还有"参差智能"(jagged intelligence)、"animals vs ghosts"这些他自己独创的概念。 这是一个真正在大模型一线写代码、踩过坑的人，把 2026 年最前沿的认知浓缩成大白话讲给你听。 章节： 00:30 作为程序员从没这么落后过 01:02 去年12月的转折点：从"能用的AI"到 vibe coding 03:35 软件1.0/2.0/3.0：编程变成了写提示词 04:04 OpenClaw 安装：复制粘贴一段话给 agent 就是新时代编程 04:49 MenuGen 的故事：从写代码到"给 Gemini 一张照片" 05:37 Nano Banana 直接把菜品渲染进像素，整个 app 都成了多此一举 06:11 软件3.0范式 08:07 MenuGen 例子的推演：完全神经网络构成的计算机 09:40 AI 到底为什么在有些领域强、有些领域弱 11:14 经典例子：strawberry 里到底几个 r，到走50米该不该走路去洗车 12:24 国际象棋的秘密：GPT-4 突飞猛进是因为训练数据加了棋谱 13:39 给创始人的建议：可验证性能让你自己做微调、蹭上RL红利 15:46 vibe coding vs agentic engineering 16:54 "10倍工程师"过时了，现在顶尖的人远不止10倍 18:21 招聘该怎么变：别再考算法题，让人做一个能扛住攻击的大项目 19:36 人依然要把关审美、判断力、taste 20:37 Spec 比 plan mode 更重要：把关顶层设计，细节交给agent 21:51 API细节(dim/axis/reshape)已经不用记了，但底层原理还得懂 22:13 品味判断力会不会贬值？ 23:31 参差智能：我们不是在造动物,是在召唤幽灵(ghosts) 25:17 agent 能自主行动后的世界 25:27 一切文档依然是给人类写的——Karpathy最讨厌的痛点 27:43 智能变便宜之后，到底什么还值得深入学习 28:06 那条让他难忘的推文："你能外包思考，但外包不了理解"
持续高产中，reddit cli 它也来了！迎接 CLI 宇宙！ reddit 功能实在是太丰富了 欢迎大家多多反馈，出现的问题和功能需求都可以 issue或者艾特我。 另外求转发，主要是Reddit 很多国外的人也可以用, 但是关注我的并没有什么国外的 一个 Reddit CLI，可以直接在终端里： 看 feed、逛 subreddit、搜索帖子、读评论树、导出结果，甚至做 upvote/save/subscribe 这些基础交互。 还做了几个我自己很喜欢的细节： - `rdt show 3` 这种短索引操作很顺手 - 自动从浏览器提取 cookies 登录 - 支持 JSON / YAML，方便脚本和 AI agent 最近还要一边学习很多东西，然后一边做东西. 真的很忙，累坏了. github.com/jackwener/rdt-…
感受一样 据我观察 AI 解决计算机问题和自动化一些简单流程给许多非技术用户带来的爽感远超过写个程序 我去做 Noah 就是想验证把 Claude 的这种能力换个方式表达给普通用户是什么体验
即使我每天都用AI开发，即使有很多焦头烂额的时候，仍然会偶尔被AI能力震撼。 今天又经历了claude超神瞬间： 我的罗技鼠标接收器丢了，所以买了个二手接收器 → 官方软件 Logitech G Hub 在pair设备时，要求我先更新接收器固件 → 更新接收器固件要求先更新原配鼠标的固件 →
#BuildInPublic 开源了一个 AI 模拟引擎 SGO (语义梯度优化引擎） github.com/xuy/sgo/ 在 AI 世界迭代产品或者功能，目前最最缺少的就是现实世界现实用户的反馈；这些反馈意见序列实际上构成了产品的演化路径。 然而用户（真人）反馈周期较长，且不能覆盖所有的情景。当下，我们常常让 LLM "假装"某一类用户得到一个近似的反馈，但这种反馈都是一个一个的数据点，完全取决于事先规划好了的角色。 SGO 采用的思路是： 用和人口普查对齐的合成数据来模拟真人用户。NVIDIA 开源了多个主权数据集，比如对于美国，Nemotron-Personas-USA 数据集里有一百万个基于美国人口普查数据生成的合成人物。不是那种 LLM 随便编的"有着三十年经验的工程师"，而是有完整背景的人——伊利诺伊郊区的建筑工人、德州农村的手工艺人、纽约的单亲妈妈等等。他们有各自的爱好、习惯、关注点。这些人的年龄、学历、职业、收入分布都跟真实人口一致。 SGO 的采样， 模拟和梯度计算框架可以让你直接从这些人里拿到反馈，周期大约 30 秒，LLM API 花费大约 $0.10。 使用方法也很简单：把要优化的东西贴进去，比如产品描述、融资 pitch、一则爆款文章等等（有一个用户甚至把他的约会 profile 放进去优化）。总之什么都行。 SGO 会很科学的帮你自动选择优化目标和目标受众。确定好以后，从这 100 万个有机数据人群中科学采样 (stratified sampling)、分类聚类、逐一询问反馈(contrafactual inquiry)、对照目标，逐一构建所谓的"语义梯度" （相当于目标对于各个变量的 Jacobian 矩阵）， 以及最终的汇总反馈和迭代方向。 代码开源，目前部署在 HuggingFace Spaces 上可以直接试用。 你可以把 SGO 作为 Skill 单独使用，也可以把它放在一个内循环里，和 auto-research 联合使用。 HF Space: huggingface.co/spaces/xleaps/… 希望 SGO 和 auto-resesarch 结合，帮助大家优化那些跨越数字世界和现实世界的许多场景。 PS： 现有的跑通的场景 * 简历优化 * 商业计划 * App UX 设计 * 广告牌设计 * LOGO * 网页的版式和颜色 * 约会档案 * 一个甜点屋的名字
看了好几篇介绍 Claude Managed Agents 的中文长文，越看越不懂这是用来干什么的，最终还是要靠跟 Claude 对话来问明白，然后结合我参与 coding agent 项目的经验来理解。我觉得介绍任何新概念，必须把下面三件事情说明白： 1. 它尝试解决的问题是什么？ 2. 它如何解决了这个问题？ 3. 你如何用它来解决这类问题？ 如果你决定自己写一个 Lovable，你需要有一个云端的 agent 来响应用户在浏览器里面输入的 prompt，然后编辑存储在云端的那个网站，这是 Managed Agent 尝试解决的问题。如果你用 Claude Code 写代码，这事情跟你没半点关系。如果你写客户端的 agent loop，例如说 iOS 应用，这也跟你没关系。 Managed Agent 解决自建云端 agent 以下常见问题： 1. 需要自建 context 存储。用户今天创建一个 Lovable 项目搞两下，关掉浏览器后明天再打开，这个 context 怎么继续下去？你要找个地方存。用 Managed Agent 的话就它帮你存。 2. 需要不停地根据新模型的行为调整 harness。老的模型需要这样 prompt，需要在这时候 compact memory，新模型出来你可能要摸索着改。用 Managed Agent 的话就由 Anthropic 帮你维护 harness 更新，你根本接触不到 agent loop。 3. 需要智能启停云端 agent 实例。用户打开一个 Lovable 项目，启动对应 agent；用户关闭浏览器，过一段时间后停止实例；实例崩溃了但前端还连着，赶紧重启新实例。Managed Agents 可以帮你管理这些实例，你从前端发 prompt 过去就好。（实例仅在 agent loop 跑着的时候计费，停下来等下一个 prompt 就不再计费。） 你自己写的这个 Lovable 可以通过 API 来调用 Managed Agents 创建 context、harness 和 sandbox（临时存储和编辑用户网站的环境），你不再需要手工解决上述问题。 在创建 harness 时你可以提供 system prompt 和 tools，这样云端 agent 知道自己该干什么，懂得调用 tools 来跟 sandbox 打交道或者跟其它云端服务打交道。例如说你写的 Lovable 要支持生成图片，你可以提供一个调用 Nano Banana 的 tool 给 harness。 最后我还是要吐槽那些贩卖信息赚取流量的中文内容，对于一个新热点如果你连顶上三个问题都说不清楚你还是别写了吧。
@jietang 现在的问题是根本买不到coding plan 啊! 就是想充值都充不了，所以其实说新的feature也没有意义啊
vgod said Google Reader密技! 上上下下左右左右BA (要快点) Good tip for readers
哈林区交友 @eJosieGonza8gjb
8 Followers 143 Following 专为美国留学生精英打造， 提供真实、安全、高质量的社交空间。 在这里结识未来的伙伴。 入口：https://t.co/GYSmCMW1vX
掘金之路币圈2�... @gseDebloxmike
57 Followers 2K Following #Shib #以太坊 现在加客服，提升认知，免费获取2天超过30条全球币圈顶级付费内容，币圈顶流众筹社群。成员以极低的价格就能获总价值12万rmb/年的付费社群信息，实时更新各大付费群信息。未来10年是Crypto的时代已是共识，我们抱团紧跟顶流社群，一起暴富 #BTC #NFT
Ben Dickson @bendee983
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Eric S. Raymond @esrtweet
63K Followers 266 Following Yes, I *am* that ESR. Well, it's the question people usually ask. Programmer, wandering philosopher, accidental anthropologist, troublemaker for liberty.
山景城小路 @Zen_with_AI
11K Followers 4K Following bilingual: EN/ZH, SF Bay Area based #bitcoin is a cult, bitcoin is a religion 硅谷一线从业者。AI架构师 AI architect AI / 美股 /硅谷面试求职指导 所有观点仅为个人思考 非投资建议 DYOR
Qoder @qoder_ai_ide
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Owain Evans @OwainEvans_UK
22K Followers 494 Following Director of Truthful AI (non-profit AI safety research group) + Affiliate at UC Berkeley. Work: Emergent misalignment, subliminal learning. Prefer email to DM.
Steve Yegge @Steve_Yegge
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Yann LeCun @ylecun
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二大爷 @tankman2002
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He Qinglian @HeQinglian
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紀春生 @jichunsheng
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洛小山 @luoxiaoshan_ai
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edwin @edwinarbus
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陶瑞 TaoRay @TaoRay
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DHH @dhh
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竹内亮 Takeuchi Ry... @RyoTakeuchi2333
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浦志强 @puzhiqiang
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Jintao Zhang 张晋�... @aiandcloud
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Skyler Miao @SkylerMiao7
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王局志安 @wangzhian8848
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Hawstein @Hawstein
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Tony Dinh @tdinh_me
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Shengyi Wang @txyyss
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陈成 @chenchengpro
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Shuo Chen @bnu_chenshuo
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High Yield @highyieldYT
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