Wayne Wu @wayne_wuwei
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Pi Durable 是要构建企业级 harness底座 在做企业级AI 应用必须要认真学习一下
CS329A Self-Improving AI Agents 斯坦福大学一门关于「能够通过与自身和环境的交互持续自我改进的 AI Agents」的课程。 讲师阵容 Azalia Mirhoseini：AlphaCode 与 LLM 大规模训练调度优化（"Circuit Training"）的核心人物，现为 Reflection AI 联合创始人 Aakanksha Chowdhery：PaLM 2 与 Gemma 的负责人，同样在 Reflection AI 嘉宾名单 Misha Laskin（Reflection AI CEO） 多位 Google DeepMind 研究员（Denny Zhou、Thang Luong、Melvin Johnson）、Physical Intelligence（Danny Driess，机器人） 课程主线：一条完整的自我改进技术栈 1. 推理时自我改进（Test-time） 2. 从反馈中学习（Feedback → Learning） 3. 开放式进化与搜索（Open-endedness） 4. 工程化与瓶颈（Agentic Engineering & Bottlenecks） 课程详细信息： cs329a.stanford.edu/index.html
斯坦福大学把 CS329A Self-Improving AI Agents 视频都公布到 Youtube 了。 两位主讲老师做过 PaLM、Gemini、Claude。9 讲讲透一个循环： 采样 → 验证 → 筛选 → 训练 → 更强的模型 想知道为什么 coding agent 最新普及，写作却不行？ 完整解读 👇 x.com/i/article/2096…
一个请求进入 LLM 推理引擎后，到底经历了什么？ Together AI 工程师 Zain 讲明白了一个请求的一生：一次传播产一个 token，prefill 吃算力、decode 吃显存，KV 缓存、连续批处理层层接力，Agent 循环再把 GPU 榨干。前缀缓存让 100 轮 Agent 计算量从 55 倍降到 10 倍。 x.com/i/article/2098…
我把 Haggai Roitman 的 The Hitchhiker’s Guide to Agentic AI: From Foundations to Systems 翻译成了简体中文： 《智能体式 AI 漫游指南：从基础到系统》 这是一本系统介绍 Agentic AI 的书，从 LLM 基础、Transformer、GPU 与分布式系统、RL、PPO / DPO / GRPO、奖励模型、SFT、大推理模型，一直讲到 RAG、记忆系统、agent orchestration、MCP、A2A、多智能体系统、开发框架和 Agentic UI。 这份译本经原作者授权，依据 CC BY-SA 4.0 发布。它不是官方中文版；如果涉及关键技术细节，仍建议以英文原文为准。 我希望这份中文译本能帮助更多中文读者系统地理解 Agentic AI，也欢迎大家通过 GitHub Issues 反馈错别字、术语建议、漏译或排版问题。 Authorized Simplified Chinese translation of The Hitchhiker’s Guide to Agentic AI.
真的很感慨，斯坦福的课程更新速度太快了。 CS329Z 已经在教 AI Agent：RAG、Tool Use、MCP、Memory、Multi-Agent、Eval、Coding Agent…… 再看看很多大学生还在学习上一个时代、甚至已经被淘汰的东西。 强烈建议身边的大学生都去学学这门课，真的很值得。 cs329z.stanford.edu
AI agent 更好的上下文与更符合预期的效果 youtu.be/19eQzzJ7guA?si… 1. 大模型是专家智囊团，给它足够的信息帮我们高效地决策。 2. 大模型具有注意力机制，我们提供的信息要精炼、准确。 3. 当模型需要更多信息时，我们要有相应的工具和手段为它提供。
AI 上下文管理全览 youtu.be/mek3aqd09Wk?si… via @YouTube
这个视频讲清楚了为什么需要上下文管理，以及如何做好上下文管理！ 做 AI Agent 最痛苦的事：明明看了很多教程，最后还是做不对... youtu.be/eWFKPPgHMCw?si… via @YouTube
安和桥间奏一响，路边的狗都有遗憾……youtube.com/shorts/2oKCmPw…
我再来补3个，自己经常都在用的网站 基本解决了信息获取、热点发现的问题 1、TrendBolt（全网热点） 把 X、Reddit、YouTube、GitHub、Product Hunt 等平台的热点聚合到一起，用分数判断热度 trendbolt.net 2、CreatorTrend（内容选题） AI 分析多个平台的内容增长趋势，帮你找到未来 24～48 小时最值得做的话题。 creatortrend.app 3、Gemlist（赚钱机会） 专门整理各个平台的 Creator Program、联盟计划和创作者激励，能快速找到哪些平台正在给创作者发钱 gemlist.io 收藏这条，需要的时候直接打开，比收藏一堆网址更有用
我也补几个，我现在只用 3 个网站 每天 5 分钟看完全网热点 1、NewsNow（多平台聚合） 一个页面看完知乎、微博、B站、虎扑、V2EX 不用来回切 App newsnow.busiyi.world 2、今日热榜（类目最全） 除了常规平台，还能看 GitHub Trending、Product Hunt、Hacker News 技术圈和产品圈的热点都在这
GLM 5.2/Kimi 2.7 marks new chapter in AI: the model itself is no longer the moat. It's good enough for most knowledge work tasks, so ROI starts to matter. When models were dumb half a year ago, we needed the most expensive frontier model to do average tasks, but now many models are smart enough for most things. That's why you see people start talking about token economics and Chinese open source models. Yes, frontier labs will stay frontier, but it's unlikely that everyone will pay 100x for Fable when it's 8 points higher than GLM 5.2 and both are solid. Frontier labs are fighting a uphill battle: they must stay frontier to justify its premium, which they can only stay frontier for 2-3 months(or even sooner). Meanwhile Chinese labs will distill and offer the same frontier level for free. That's why I think we are going to see Codex/Claude focusing more on applications.
本质是什么？如何才算把握了本质？ -- 本质能够产生行动指南！ -- 支撑事物存在并运行的那根“主轴”
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