2026-08-14 信息流

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来

//@YYP颜宇鹏:现在很多大车都不做黑内饰了,因为内饰确实好用,但在网站上和展厅里就不好卖。一个经典案例—— 仰望U8我就选了黑(深灰)内饰,交车时销售说这是全市唯一一台😅😂 http://t.cn/AXNTxDVs //@爱车的小鲍:这车最最最大的硬伤是没有黑色内饰,橙色太土,米色太浅爱脏,有黑色的话就没什么抱怨了

这样的车,对手恐惧,用户大喜……

#大家车言论出品💬#

宝

一个产品从工程师使用变成大众可用会发生非常多有意思的东西,这里非常推荐大家不要只做给你身边同类人用得上的工具,反而可以试试如何把这个工具变成甚至 70岁的老爷爷也用得上的易用产品,非常有意思。

Mole从单纯只能工程师能用的 Cli变成易用的 Mac桌面就发生了非常多有意思的事情,想分享给各位 Builder,期待有一些输入,这些内容从我历史和各种用户交流的邮件摘取。

第一位是一个来自英国的快70岁的老爷爷,他说“我犯了一个老年时刻,把 Mole又买了一遍,它太好用了,第二笔钱就当做送你,谢谢这个出色的工具,帮我省下了比 cleanmymac多得多的英镑”,然后我非常感激建议退款或者把多的授权送人,他去问了一圈,第二天回我 “我邻居没人用 Mac,我 Bluesky上的关注者也没有。这一轮算我请你。”,这个过程让我感觉必须要把产品做得更好更友好,才对得起这份信任!

第二位是一个美国的大哥,很有意思,纠正了我一个产品上对于地区习惯错误的想法,先是温度单位:"美国人在所有技术相关的场景都用摄氏度,只有天气和体温例外。我装上 Mole看到 110,吓了一跳。Apple给美国人看的规格也是摄氏度,fastfetch、neofetch在美式系统上默认也是摄氏度。建议保留华氏切换,但所有地区默认摄氏度。" 我之前一直错误以为对方用华氏,原来是我错误的观念,后面给改成默认摄制可选华氏,体验更好。很多时候你的不同地区的用户可以帮你改进你的产品很多地方。

因为他想买多台,我给他生成了一个5台32刀的价格,然后我改完之后他又追了一封谈定价:"$32买 5台,$32这个数字在美国人耳朵里很怪。几乎所有软件定价都以 9或 5结尾。$32读起来不像是刻意定的价,像是从别的货币换算过来的,或者根本没经过思考。…

E

是

文明的消亡

阑

Meta又在玩一种很新的肃反游戏:抽选一些工程师去做数据标注的工作,目前已经有大约1/5的工程师「中签」了,私下表示就像是被发配宁古塔(原文是古拉格)⋯⋯

数据标注这个岗位不能说很low,主要是枯燥,而且没有职业前景,一般都是外包解决,工作内容是不断编写一些偏难的编程任务让AI完成,根据结果提供反馈,培养模型的解题思路。

一旦被调去做数据标注,就意味着没有沟通、没有团队、没有业务,每天上班就是坐在电脑前批改AI作业,这段履历也不会有人愿意写到简历里。

目前,Meta差不多有6500个工程师在做数据标注,好处是工资没降,也不会被正常部门的裁员波及,Google的猎头正在趁火打劫,压价邀请他们跳槽,而Meta收到辞职申请后,又会提高一些工资来做挽留,就很有「食之虽然无味、弃之又太可惜」的态度。

😂

E

Cursor 已正式加入 SpaceX。

我们很荣幸能成为这样一家特别公司的成员,也很荣幸曾与 SpaceXAI 团队共事。未来还有很多事情要做。

Cursor 现在已成为 @SpaceX 的一员。

今天,我们正式完成了收购。我们将加入 @SpaceXAI 团队,帮助让 Grok 成为全球最有用的 AI,并改进 Grok Build、Grok Bot、Grok API、Cursor 等产品。

SpaceX 打造了世界上最鼓舞人心、最令人印象深刻的一些技术,我们很感谢有机会成为这样一家特别公司的成员。向前进。

宝

Pi 作者对 DeekSeek Harness 的评价

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我不认为 DeepSeek Harness 是完美的,但这确实是我第一次看到这个领域里的新事物,并产生了强烈的启发,想要重新审视我们做出的一些选择。我非常喜欢 Open Source 的这一点!

A

Qwen3.8 27B 带来了全新的、当前最先进的稠密模型,用于本地 AI 开发。⚡ 在 AMD Ryzen™ AI Max+ 处理器或单张 Radeon™ AI PRO R9700 显卡上运行它 ⚡ 通过 @LMStudio 体验它 ⚡ 使用 @lemonade_server 将其变成应用

现在就开始构建,AMD 已为 @Alibaba_Qwen 提供 Day 0 支持:https://www.amd.com/en/blogs/2026/run-qwen-3-8-27b-on-amd-ryzen-ai-max-and-radeon-graphics-cards-day-0.html

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宝

我不喜欢用 grill-me,可能因为我不擅长空想,也不喜欢被拷问。我需要那种看得见摸得着的东西才能进一步得出结论。

我更喜欢用 Claude Design这种快速出一版原型,做出来一个真实的东西,才能感觉出来哪不对;或者 AI写一份文档来理解方案,或者干脆 AI实现一个 PoC版本出来。

这在以前是很成本很高的事情,现在 AI生成真的太容易了,所以对我来说不依赖 grill me也还好。

说真的, @mattpocockuk的 grill-me,应该是我使用频率最高,同时也觉得最有用的 Skill之一。

我在做产品和技术设计时,经常会用它来帮我检查,还有哪些地方没有真正想清楚。

很多时候,大的交互框架、产品流程和技术方向其实已经比较明确了,但往下落到细节,就会发现还有很多模糊的地方。有些是自己遗漏了,有些是之前压根没有想到,还有一些更常见的情况是,AI已经给出了方案,甚至做出了 Mock UI,我看完却总觉得不太对。

麻烦就在这里。

我知道自己不满意,却又很难立刻说清楚,到底哪里有问题,以及我真正想要的是什么。

这时候我通常会先把目前的想法、目标和已有方案告诉 Agent,然后直接来一句:grill me。

接下来,Agent就会开始不断盘问我。

它会沿着设计中的一个个分支继续往下问,把那些原本模糊的地方一点点挖出来:这个功能到底解决什么问题?这个状态应该怎么处理?用户为什么要在这里做这个动作?两种方案之间你真正看重的是什么?

很多问题,我其实从来没有认真想过。

而在一轮轮回答这些问题的过程中,原本只是脑子里一个模糊的感觉,会逐渐变成非常具体的产品决策。

这也是我觉得 grill-me最有价值的地方。

有时候你缺的并不是 AI再给你一个方案,而是有人不断追问,帮你把自己真正想要的东西想明白。

E

能有这么优秀的团队加入 @SpaceX,我深感荣幸。

欢迎加入 SpaceXAI 团队!

Cursor 将帮助我们更快地迈向“全球最有用的 AI”,从软件工程起步,并拓展到知识工作领域。

阑

直接触发「幸福者退让」的被动技能了。😂

高

最终:计算机还是交给计算机来管吧 //@CC女士不是西西:这个功能我很期待,之前是在EU测试,现在全面上线了?

ChatGPT新功能“计算机历史”。

ChatGPT可以从用户在电脑上的操作中进行学习,进而实现 skill化以及自动化。

高

#Instagram时隔10年更新文字标识# Logo设计的趋势就是一路简化,从拟物到扁平,再到无图。大家可以回忆一下Twitter的小鸟都被干掉了。

𝘁

我想到一句话:夏虫不可语冰。

@PMAndDog这个产品最终会消失。

来

//@Yvonne-Star://@Jokielicious:“正如那个时代绝大部分中国人一样,这个人为了挣钱放弃了所有意识形态辩经,只带着最朴素的善恶观前往一个他根本不了解的国家” 是目前我见过的对徐福的评价里最妙的

随便写点《欢迎来龙餐馆》的个人感受(微剧透)

本国文化的崛起的标志之一是从摆脱后冷战时代的“次生文明”的标签,重回到过去八千年里我们一直很熟悉的“原生文明”的道路上去。而在这一过程中,我们需要解决“我是谁”这个核心问题,而鉴于后40年来我们和全球化纠缠不清的现代史,在解决这个问题的过程中,“你是谁”也变得至关重要。

所以这个电影,更多是一部质问“你是谁”的作品。

而比较不幸的是,伊拉克的历史恰巧就是二十一世纪比较沉重那部分的,却也是最适合辅助审丑伟大的美利坚合众国和Pax Americana的那么一段历史。

先说说这部电影导演直接描述出来的东西和隐藏在电影背后的东西。

很多人抱怨说电影反馈“美军暴行不足”。客观来讲,无论导演是出于电影逻辑的安排——绿区附近的中国厨子不可能看见太多美军暴行,还是通过一种反差的手段拍摄美军——看起来都是好人,实际电影会引导你寻思一下为何伊拉克在量产所谓“恐怖分子”。无论如何,导演使用了留白手法描述美军。

但我还是认为导演在这段的处理是很高明的,我并不认为导演在洗白美军。首先从蛮学(或者殖人学,公知思维,或者你愿意叫啥叫啥)角度讲,导演非常细致地参考军事顾问的意见,去还原2003-2006年美军的穿搭,比如2003年入城的3机步师艾布拉姆斯坦克涂装,美国大兵们从三沙四丛到ACU的装具变迁。而在如此考究军事的情况下,电影本身又没有展示美军的“基于技术领先的武德”——要知道,两次海湾战争期间美军展示出来的军事技术先进性,是美军统治这个星球的武力基础,也是国内千万殖人对美军顶礼膜拜船货崇拜的来源。在这种情况下,我们很难说导演是对美军有什么正面的感情。

而更重要的是,伊拉克过去23年的现代历史成为了导演最好的留白。

伊拉克后面发生了什么?…

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来

//@微影迷:深挖《奥德赛》隐喻与残酷内核,抛开原著也能看懂影片伏笔,史诗外壳下藏满人性思辨。#电影正当夏# #我在微博聊电影#

《奥德赛》万字解析!看懂所有隐藏残忍真相!神明真的存在吗?!#我的奥德赛之旅##微博视频号迎新计划##我在微博聊电影##电影正当夏##微博二创视频创作季#

阑

这个爸爸反应很快嘛⋯⋯

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来

//@金山:这质量可以了//@AIGC·非著名程序员:真好

这谁做的AI西游记动画?

我感觉比正经动画片都好。

悟净你开个班吧~😂

来

做顶奢豪宅设计多年,KWSD境物设计在软装选材上,始终只选用一线高端品牌,并且优先挑选品牌内兼具设计辨识度、不流于网红爆款的单品。今天和大家分享我们实地筛选 BAXTER家具的一点心得。

客观来说,BAXTER家具体量偏大,更适配大平层与独栋别墅。如果室内空间偏小,很难撑起家具本身的气场,容易显得压抑空旷,这点选购前需要考量清楚。

分享几款我们落地项目中认可度很高的产品:

1.Kor模块化茶几(2026新品) 不锈钢与石材拼接三段式组合,不规则线条融合法式设计语言,在同定位家具里性价比表现不错,大面积住宅适配度很高。

2.Viktor真皮沙发皮革工艺是 BAXTER核心优势,不同于传统硬挺皮沙发,这款皮质打磨得如同布艺般柔软,松弛感十足,也是很多年轻业主偏好的款式。品牌近年也拓展布艺产品线,柔和氛围会更突出,契合我们工作室松弛自然的设计理念。

3.Y25不锈钢餐桌线条利落,质感冷冽克制,很适合从事科技行业的业主。但金属材质居家柔和感偏弱,相比居家空间,更适合放置在办公区域。

4.Leylah厨房岛台建筑设计感强烈,不规则轮廓搭配金属分割线条,法式与意式工艺结合,造型独特辨识度高,适合预算充足、追求个性的大宅厨房。

5.Isamu Stone石材餐桌非常规几何造型,室内户外均可使用,肌理富有建筑美感,近期我们一个私宅项目便选用这款,耐看且彰显审美。

我们挑选 BAXTER产品,核心遵循松弛与精致兼顾的标准。

松弛,来自宽大的尺度、柔软皮料与温润布艺;精致,则体现在细腻烤漆饰面、不锈钢材质带来的光影层次,这也是 KWSD一直坚持的设计内核。

另外我们工作室提供专属定制服务,能够搭配 Loro Piana面料进行家具改款定制,给到业主更贴合自身需求的软装方案。

#kwsd豪宅设计实践# #奢华生活研究所# #微博兴趣创作计划# #新城事# #遇见艺术# #设计相对论💬# #kwsd生活方式实践#

#微博视频号续航计划#

来

#iPhoneUltra或下月8日发布#提前看完 iPhone Ultra全部细节!

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高

可能就叫Deepseek work就可以

DeepSeek Harness已经以MIT协议开源发布。目前的版本还很不完善,请大家多提提意见。http://t.cn/AXNW09P6

附带文章:DeepSeek Harness 开发者预览版:一切皆插件
Agent = Model + Harness Harness让 Agent在真实场景中持续工作模型是 Agent的灵魂。

Harness给予 Agent理解环境、使用工具,并在真实场景中持续工作的能力。
打开附带文章
来

//@Zodzod_张浩:👍

南开大学副校长回忆,2002世界数学大会在北京召开。长者打破惯例,成为第一位参会的国家元首。开幕式讲完话后,本来应该退场,结果长者没走,说“我要听完会”,他跟数学家们一起听完了数学家们的发言。

来

此刻,SK海力士大涨8.09%,闪迪大涨15.21%,存储板块迎来强势修复。闪迪今日的大幅上涨,源于2026投资者大会释放的重磅基本面指引:NBM长期合约重构行业周期逻辑、HBF下一代AI存储技术打开推理市场空间,同时给出极高的中长期盈利目标,市场正在重新定价存储赛道。大概率存储的底部出现了,小荷刚露尖尖角。

2026年7月29日,美股AI、存储赛道深度回调。海力士等核心标的大幅回撤,市场情绪深度悲观。我公开表态:大跌一定要敢买,把剩余的子弹打光在了海力士上。当时处在情绪冰点,有不少人质疑、谩骂。今天回看,大概率如同过往历史,再度迎来胜利的曙光。

回顾我的投资生涯,真正在市场暴跌、极度恐慌之时,公开说出“打光子弹”满仓抄底的标志性动作,一共只有两次。其余历史底部,大多是坚守底仓、长期持有。

第一次发生在2020年2月3日A股疫情千股跌停。春节后开盘,全市场极度恐慌,千股集体跌停,悲观情绪四处蔓延。恰逢东方港湾两只新产品成立,在人心惶惶的市场底部,我果断下达指令,满仓进场、打光所有子弹,逆势布局核心优质资产。当大多数人恐慌抛售,我们逆向坚守价值,随后市场快速修复,这次逆向重仓也成为当年极具代表性的底部布局。

第二次,就是今年7月底这一轮美股存储、AI赛道的恐慌杀跌,在一片看空声中,我把剩余子弹打光,布局AI存储核心资产。

某种意义上,2013年白酒危机时也可以归为“打光子弹”。塑化剂风波叠加三公消费限制,白酒行业遭遇系统性杀跌,市场几乎集体宣判白酒时代终结。那一轮,有钱就买,资金少时如同扔手榴弹,资金充裕便是扔爆破筒,这便是艰苦的白酒上甘岭战役。始终保持重仓持仓,在行业至暗时刻,是极致的长期坚守,扛住周期波动的定力之战。…

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阑

模型可能说谎,账单不会骗人。

在 Agent访问互联网的流量已经超过人类的这个历史转折点,无论是个人还是企业,都不可能只惊讶于技术奇观,从而放弃商业 ROI的算计。

全激活大模型的「既强也慢」,势必需要搭配轻量级模型的「够用还快」。就像一家公司里,也会存在不同程度的分工:有人拿高薪干绝活,有人拿底薪刷日常。

这就是当下大模型讨论里,一个容易被忽视却至关重要的概念——「智效比」。

在我的个人体验里,Agent时代最痛苦的事情就是等待。真要是重要的工作,AI多花点时间我自然是心安的,但是就怕在一些高频简单的场景里,AI还搁那儿做无用功,点开 CoT就能发现全是过度思考。

并不是所有的 AI需求,都得用上所谓的博士级智能。在那些轻量级、海量化的交互任务——比如在企业知识库组织材料写份报告——里,用户要的是便宜和效率。

就在大家盯着前沿模型打得不可开交时,蚂蚁百灵新开源的 Ling-3.0-flash,倒是精准卡住了这个位置,直接站到了「智效比」的领跑梯队。

在 Artificial Analysis的智能榜,Ling-3.0-flash的跑分是 38。到这里可能很多人忍不住了,把大家喊出来,就这?

没毛病,如果只看智能上限,和前面已经突破 60分的第一阵营比起来,Ling-3.0-flash的 38分确实有点不够看。

此时是不是又有人要急了,低价模型的叙事也不少见了啊,梁圣不都整出斩杀线了吗?

那么阁下需要应对的是,还有一个没有被考虑进来的能力,那就是响应速度。

在 Artificial Analysis的速度榜上,Ling-3.0-flash的每秒 Token吞吐量直接排到了全网榜一,叠加 5.1B的小尺寸激活开销,同时拉满了「部署快、反应快、输出快」三条速度线。

Ling-3.0-flash很适合作为切换模型的选项,或者直接配置到路由里,去承担「紧急但不重要」的活儿。

我已经看到有游戏开发者在用 Ling-3.0-flash做开放式 NPC的底座了,完美适合低思考、秒回话的互动场景,可以同时管控几十个 NPC完成实时剧情演出。…

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YouTube 视频 经济日报EDN

Kimi K3 Deepseek震惊华尔街!美国科技封锁难道失灵了?美中AI路径将分道扬镳?|编辑室ON AIR

整体概括

本期《编辑室ON AIR》讨论Kimi K3、DeepSeek等中国模型为何让华尔街重新评估中美AI差距,以及美国科技禁令究竟产生了什么效果。戴志言认为,中国在数据规模、训练经验、模型价格和开源推广上形成了追赶优势,但先进芯片、制程、耗材、算力基础设施和商业回报仍是长期约束。凯旋进一步指出,中美AI可能逐渐形成两套生态:美国继续依靠创新应用、半导体供应链与盟友合作,中国则在政策推动下建设自主软硬件体系。

主要内容

节目首先比较中美模型的性能与成本。中国模型在部分测试中已接近美国新模型,Token成本可能只有美国模型的十分之一;中国拥有大量数据,也积累了资料清洗、模型训练和海外人才回流带来的经验,因此双方原本数月的领先差距被认为正在缩小。不过,嘉宾强调,模型能力追赶不等于产业链已经自主:美国对先进芯片、设备、耗材和关键零部件的限制,会提高中国训练与推理的成本,降低算力扩张速度。…
来

是因为有争议?//@蘸盐:入库保管了,不公开展出了 //@胡小猫-Annie:为啥消失了呀?

第二件在国博消失的文物"作册般青铜鼋"

商代晚期,藏于国家博物馆古代中国展厅,整器1:1复刻一只被射中的鼋,是商周罕见的纪实性像生青铜器,来源是2003年河南安阳洹水河畔被村民垂钓意外捞出,无正规考古地层,所以在学界存在真伪争议。

在其背甲上有33字铭文,翻译成白话意思是:丙申这一天,商王到洹水岸边射猎水兽,捕获这只巨鼋。商王射出第一箭,命中;史官作册般接续射三箭,四箭全部命中,没有一箭落空。商王命令近臣寝馗,把这件猎物赏赐给作册般,并下令:铸造青铜庸器,记录此事,作为你的传世珍宝。#和文物碰个面##北京博物馆季#

再次重申,看文物要趁早呀~~尤其是@以史为鉴V 🐶

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来

闪迪昨天晚上给了一个炸裂的长期财务模型与分红方案。

预计27-29年营收将保持中高双位数增长,与此同时,非GAAP口径下,毛利率预计维持在约80%,营业利润率约为75%。预计调整后自由现金流利润率能够达到约50%,闪迪首席财务官(CFO)Luis Visoso表示,在完成支持业务增长所需的投资之后,公司预计将把100%的超额现金返还给股东。

我们来简单计算下,2026财年实现营业收入202.48亿美元,就算按照50%收入增长和50%自由现金流利润,2027、2028、2029的利润为150亿、225亿、337亿,其中一半用来返还股东,这三年可以分红350亿美金,看起来很多呢

但关键是,闪迪现在的总市值是2300亿美金!且这个上行周期景气度是完全按照公司的假设向上的,这三年能不能一直保持周期景气?还是一个问号。

如果类比周期股,其实是算不过来帐的。按照传统的周期股估值,三年的景气周期分红要基本上把总市值给赚回来才算低估,类似当年的中远海控。

#闪迪宣布100%现金返还#

阑

无人在意的角落,Gemini 3.7 Flash也悄悄发布了,主打特点也是便宜,「烧Token不心疼」这个档位的产品线逐渐拥挤起来。

来

这是接诉即办这个好政策的一些副作用,相信后续会优化~~//@petriv:就是这个逻辑,挺好奇接下来几年还能进化到什么程度//@来去之间:那也不是~~十年前看不惯的人可能更多,只不过没地方举报,也知道举报了没人会搭理,发网上可能会被喷~~现在有地方举报,举报了有人正经对待,发网上还能涨粉~~到处正反馈,为啥不举报?

郭德纲这事,放在十年前,也就是大家一笑置之,抑或骂两句,也就过去,现在则不同,上纲上线,往死里整,没有任何宽容、幽默。

来

→_→//@金山://@吴越:你确定这话是吴越说的?从小到大真没人告诉你随地撒谎是坏孩子么?这有鼻子有眼睛的,吴越都差点信了。

(无正文)

来

//@卡赞:🤔这tm也行哈?🍉//@震长:🍉🍉//@马上谈:美国切断全国高线线是为了救麻雀,英国这是为啥?[哆啦A梦微笑]//@冬亚:这种事发生在国外我最开心。

#哈利波特粉丝逼退4.3亿英镑电缆#【遭《哈利·波特》粉丝抗议,英国4.3亿英镑海底电缆项目被迫改道】#英国一项目因哈利波特粉丝抗议改道# 据英国《卫报》8月10日报道,英国正在铺设一条200公里长的电缆,将英国国家电网的输电网络与爱尔兰连接起来。然而,这个耗资4.3亿英镑的项目意外遭到《哈利·波特》系列小说和电影粉丝的抗议,被迫重新规划线路。

这项名为Greenlink的电力线路工程将连接英国威尔士地区和爱尔兰东南部的韦克斯福德郡,允许两国共享多余的可再生能源,增强能源安全,并提高两国之间的电力传输能力。根据项目最初的规划,电缆将经过威尔士彭布罗克郡淡水西海滩。

Greenlink项目计划铺设连接英国威尔士和爱尔兰的电缆

然而,这一消息却引发《哈利·波特》系列粉丝的抗议,原因是淡水西海滩上有该作品中一个虚构角色的“坟墓”。

《哈利·波特》系列是英国作家J.K.罗琳创作的小说,曾被改编为多部电影。电影《哈利·波特与死亡圣器》中,小精灵多比死亡的场景就是在淡水西海滩拍摄。

报道称,尽管这片海滩已被英国划入生态敏感区,但许多《哈利·波特》系列粉丝仍无视土地管理者英国国民信托基金发出的警告,在海滩上留下刻有“多比长眠于此”字样的石头和袜子,从而形成一个“坟墓”。

海底电缆铺设计划公开后,项目管理公司Etchea Energy接到大量《哈利·波特》系列粉丝的电话,他们要求该公司更改计划。

Etchea Energy首席执行官西蒙·拉德拉姆透露,公司接到了数百个电话,这令他感到困惑,直到一名同事告诉他,这是因为电缆将要穿过多比的“坟墓”。

拉德拉姆表示,即使有了同事的说明,他依然感到费解,“我说,‘多比是谁?我不认识多比。…

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来

特斯拉这 Robotaxi大饼,被自己人往回拽了🔥 二季度电话会上管理层亲口说,FSD下一个大版本 v15不出来前不铺大规模 robotaxi,连扩城市、扩车队都不重要了。等于把年初马斯克那句"指数级铺开"自己撕了。2026资本开支要烧 250亿刀以上,股价年内却跌了约三成。可 FSD订阅同比还涨 56%,车卖得动软件也卖得动。大家说这 Robotaxi到底是改写出行,还是先把股价写得更刺激了?#微博视频号迎新计划##船长来了AI##船长来了AI💬#

来

在我的演出中,你会学会如何念我的名字!😂

Y

桂華春将到雲天好進程貴人相遇處暗月再分明

祝大家都好。

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宝

AI 时代就是要敢想啊,太励志了——协和的一名神经外科博士生金山木,本科就读于北大地质专业,自学数学,用 GPT-5.6 解决了矩阵分析领域一个核心且著名的未解难题 Crouzeix 猜想(2004 年提出)!这一成果已经得到包括 Crouzeix 本人在内的多位数学家确认。

来自数学与 AI 前沿的最新疯狂故事——一名没有接受过高等数学训练的神经外科住院医师,使用 ChatGPT 5.6 解决了数值线性代数领域的一项重大未解难题。https://alextownsend.net/essays/SIAMNews_CrouzeixConjecture.pdf

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网站 文章 The Batch

Andrew Ng 的 AI 工程技能地图

一、主旨

Andrew Ng 发布了一份 AI 工程技能地图,认为 AI 正在改变软件构建方式,开发者需要持续学习并掌握四项核心能力:构建和部署 AI 应用、软件工程基础、使用编码代理,以及塑造产品和项目的构建方向。该地图综合了 10,000 多条招聘信息、数十次与 AI 专家和招聘从业者的结构化访谈、调查数据及其他在线数据。

二、四项 AI 工程技能

1. 构建和部署 AI 应用:AI 应用的输出具有不确定性,开发者需要理解大语言模型、上下文工程、RAG、智能体工作流、机器学习和深度学习,并使用统计方法、评估和错误分析来测量和治理系统行为。
2. 软件工程基础:软件工程需要在成本、可扩展性、可靠性、速度、安全和隐私之间做取舍。扎实基础有助于选择软件栈、设计架构和数据存储、进行测试,并准确引导编码代理。
3.…
打开原文
𝘁

#AI

写了一个基于 sink的 link-in-bio展示页,替换掉 linktree。

管理方式很简单,在 sink上打标签控制是否展示、是否分类。

例如, 🏷pub:公开展示。

🏷pub, 工具:公开展示,在工具分类。

效果如图,demo和代码在

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#Crypto #短链接

如果你经常留推广链接,非常推荐的一款短链接工具 Sink

这款工具解决的问题是:以前的邀请链接失效了,但推文已经发出去了无法修改。

不管是购物返利,还是交易所邀请,都会有这个问题。核心目的是:窃取长尾流量,减少营销开支。

推荐的内容发了,流量已经产生了,并且可以长期带来流量。只要让这个邀请链接过期失效,并且自动转向商品官网,就可以认为是官方流量,不用继续给推广者返利。

唯一的解决办法是,自己掌握推广链接。

- 内容中使用的是自己的 URL,而不是对方提供的默认链接。

- 当得知原来的链接失效了,手动替换为新的返佣链接。

(安装和配置非常简单,不懂的问 AI,小学文凭即可)

E

如何使用 @bot

我有了一位新的幕僚长:在 @bot 中,我只需输入:

看看我和我在做什么。尽可能找到所有关于我的信息。看看我创建的机器人。这些机器人就是你的团队。看看我们是否需要做任何改变,或添加更多机器人。管理这些机器人团队的最佳方式是什么?还有什么能让我变得超级高效?

真的,试试你就知道了。这太棒了。看看我的幕僚长给出的答复:

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宝

把 DeepSeek Harness的源码翻了一遍,发现一个挺有意思的变化:

它根本没把 Prompt当成一段 System Prompt。

而是把 Prompt做成了一个 Runtime。

大概是:

最后动态 Assembly成模型看到的东西。

这意味着一个能力不再只是:

Tool + Code

而是:

谁负责这个能力,谁就负责告诉模型“应该怎么用”。

比如 shell自己拥有 shell的 Prompt,filesystem自己拥有 filesystem的 Prompt,web自己拥有 web的 Prompt。

这其实很像软件工程里的模块化:

更有意思的是,它还把 Prompt分成了不同 Scope。

Agent Scope ↓

所以不同 Agent可以继承、覆盖或者增加自己的 Prompt。

这就不是传统的:

“给所有 Agent塞一个巨大的 System Prompt”

而更像:

还有一个我觉得特别重要的设计:

DeepSeek把 Runtime Context和 Prompt分开了。

比如 cwd、git状态、当前任务这些动态信息,不需要每次都修改稳定的 System Prompt,而是作为动态 Context注入。

于是:

Instruction = 我应该怎么工作

Context = 我现在处于什么状态

Tools = 我现在能做什么

三者被明确拆开。

甚至 Prompt里的变量也不是简单的 string.format。

未知变量、malformed variable、重复 section等情况,会倾向于直接 fail。

换句话说:

DeepSeek把 Prompt当成了“程序”,而不是文案。

还有一个很容易被忽略的东西:…

做一个下dsh和pi的对比Pi的目标是“最小核心 + 用户自己拼”,DSH的目标是“几乎所有能力都插件化,官方先给你几套完整组合”。

DSH的骨架是Cordis。

Cordis不是普通插件加载器,它强调两件事:

1. 可逆副作用(temporal composability):插件卸载时,注册的服务、事件、工具 schema、prompt section 全部自动撤销。

2. 依赖声明与空间组合(spatial composability):插件通过 `inject` 声明需要什么服务,运行时按依赖挂载。

所以在 DSH里:

- 模型适配器是插件

- 工具注册表是插件

- session log 是插件

- agent loop 本身也是插件

- 甚至 UI 也是插件

没有“神圣不可动的核心”。你想换 loop、换工具策略、换上下文压缩,挂一个新插件 + 改配置就行。

启动时是 Profile + Bundle叠出来的:

空根 → dsh-base(模型、工具、沙箱、凭证…)

→ dsh-web-app或 dsh-headless → 用户自己的 cordis.patch.yml → 命令行 --patch

`dsh --profile web --dump-config` 能直接把当前实际挂载的树打出来。

Session设计是硬核部分

Session是 append-only的事件流模型最终看到的上下文,必须能从这条 log完整重建出来。官方写得很死:

任何会进模型请求的内容,都要先变成 session event。

所以 fork、resume、回放、UI渲染、telemetry,全部从同一条流投影。这点比大多数 coding agent做得更彻底。…

E

Tesla 自动驾驶 14.3.7 是一个相当漂亮的版本。真的,就像一个艺术世界。它能熟练地穿过洛杉矶拥挤的交通。

宝

智谱 AI(http://Z.ai)今天发布了 GLM-5.3,与 GLM-5.2 共用同一个基座模型,所有提升都来自后训练阶段的强化学习(RL)。

【1】编程:开源阵营里最强,但离闭源前沿还有距离

GLM-5.3 在多个编程基准上拿到了开源模型(开放权重模型)的最高分。比如 Terminal Bench 3.0,GLM-5.2 只有 4.6 分,5.3 跳到了 28.3。DeepSWE v1.1 从 46.2 涨到 66.9,Agents' Last Exam 从 23.8 到 28.5。在智谱自建的 http://Z.ai Code Bench 上,GLM-5.3 在 Max 级别用大约 7.5 万 Token 就达到了 34.5% 的完成率,而 GLM-5.2 用了 9.6 万 Token 才拿到 23.4%,能力和效率同时提升。

不过,对照闭源模型,差距仍然存在。在 http://Z.ai Code Bench 上,Fable 5 达到 39.5%;ExploitBench 上,Fable 5 拿了 78.0,而 GLM-5.3 是 54.4。整体格局是:开源第一,全局第二梯队。

【2】网络安全能力“涌现”:他们自己也没完全预料到

智谱说,他们在后训练中加入了漏洞发现相关的数据和环境,本来预期模型会在识别漏洞方面有所提升。结果超出了预期:模型不只是在找漏洞,还开始自主规划完整的漏洞利用链条。

数字上看,CyberGym(白盒源码审计)GLM-5.3 拿了 84.5%,全场最高,超过 GPT-5.6 Sol 的 83.6% 和 Fable 5 的 83.8%。ExploitBench(要求对真实漏洞进行更深层利用推理)从 GLM-5.2 的 24.4% 跳到 54.4%,翻了一倍多。ExploitGym(限时完成漏洞利用任务数量)从 29/39 涨到 105/130。规律很明显:越靠近利用链的后端,进步越大。

智谱用了“涌现”(emergent)这个词,意思是这个能力不是他们专门去训练的,而是在扩大 RL 规模的过程中自然冒出来的。这个说法如果属实,对 AI 安全领域是个需要关注的信号。

【3】在 269 个开源项目中发现 2,436 个真实漏洞

跑分只是一面。更引人注意的是,智谱说从 GLM-5.2 开始就和国内安全团队合作,用模型扫描真实代码库。…

介绍 GLM-5.3:为编程而生,为网络防御做好准备。

- 顶级编程和智能体能力:通过在 743B 基座模型上进行后训练实现
- 网络安全能力实现重大飞跃,在开源模型中树立新标准

技术博客:https://z.ai/blog/glm-5.3

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Grok Build 现在支持工作流。

Build 会规划工作,并行运行多达数百个智能体,然后返回一份报告。

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很高兴收到 Tesla 的这份反馈——他们正在应对世界上最关键的多模态挑战。

团队的工作正在取得成果,我对此感到无比自豪🚀

Grok 4.6 多模态能力相比 Grok 4.5 是一次质变。这是一个讨论得还不够多的改进点,而我的体验非常惊艳。

我的日常工作包括审阅大量视频并理解其中的上下文;Grok 4.6 让这类工作流的生产力提升至少 10 倍,甚至可能达到 100 倍。

这类工作流可能无法被常见的 VLM(视觉语言模型)基准测试捕捉到,但在我的使用场景中,它的表现超过了 Gemini 3.5 和 Gemma 4;在我看来,Gemma 4 被认为是 VLM 领域的 SOTA(最先进水平)。

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Grok 4.6 在真实世界编程的 CursorBench 上排名第一

Grok 4.6 刚刚在 CursorBench 3.2 上排名第一。

在真实世界编程性能方面击败 Claude Fable 5、Opus 5 和 GPT-5.6 Sol。

更疯狂的是它的效率……图表展示了 CursorBench 性能与每项任务平均成本的关系,而 Grok 4.6 正位于前沿曲线顶端。

Grok 4.6 的编程能力强得离谱……以极高的效率提供前沿水平的编程性能。

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来自 @SpaceXAI 的 Grok 4.6 在 ARC-AGI(已验证)上的表现:

- ARC-AGI-1:87.5%,每项任务 0.30 美元
- ARC-AGI-2:67.1%,每项任务 0.76 美元
- ARC-AGI-3:2.11%,5.6K 美元

在 ARC-AGI-3 上,使用 xhigh 推理的 Grok 4.6 得分与使用 high 推理的 GPT-5.6 Sol 相当,但成本为 5.6K 美元,而 Sol 为 15.2K 美元。

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Grok Imagine

Grok Imagine 自动生成的动画。我没有要求添加文字;这是它自己建议的。效果令人惊艳。

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使用 Grok 4.6 进行 CAD 设计。

Grok 4.6 为代理式 CAD 工作提供了接近前沿水平的智能,成本却只是很小的一部分。

在我们迄今测试过的所有模型中,它的价格与智能水平之比是最优的。

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试试 Grok 4.6 的图像与视频理解能力,这是一次重大升级!

Grok 4.6 的多模态能力相比 Grok 4.5 是一次质变。这是那些讨论得不够多的改进之一,我对它的表现印象非常深刻。

我的日常工作包括审阅大量视频并理解其中的上下文;如果不是提升了 100 倍,Grok 4.6 也至少能让这类工作的效率提高 10 倍。

这类工作流可能无法被常见的视觉语言模型(VLM)基准测试捕捉到,但在我的使用场景中,它的表现超过了 Gemini 3.5 和 Gemma 4——在我看来,后两者被认为是视觉语言模型领域当前最先进的模型(SOTA)。

向多模态团队致敬——你们做得非常棒。

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在不到 2 分钟内构建一个语音代理。

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他在我的烤箱里构建了计算机视觉系统。(真实故事。)

所以,当他称赞某样东西时,我会更加认真地倾听。

Grok @Bot 真的很厉害。自从我第一次设置 OpenClaw 以来,我就再也没有感受到这种魔法般的体验了。我知道,如果你还没有 Grok,为了购买一份新的 200 至 300 美元套餐,这个价格很昂贵,但为了生活在未来,这一切都值得。

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Kekius Maximus

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看到 Sol 以 14 倍速运行真是太疯狂了:

抢先体验 Ultrafast 模式:GPT-5.6 Sol,速度最高可达原来的 14 倍。

该模式将首先通过 OpenAI API 向一小部分客户推出,随着产能提升,将扩大到更多企业。

G

ChatGPT 帮你省钱

ChatGPT 或 Codex 有没有真正帮你省过钱?

比如发现错误账单、找到账单问题、取消订阅、协商账单等。

发生了什么?你省了多少钱?具体工作流是什么?

欢迎回复或私信我。我想收集真实故事!

Podcast 节目 跨国串门儿计划

#675.斯坦福2026 年春季 AI 经济学课程:从 GPU 到生命科学,一次听懂 AI 超级周期的九层经济学

整体概括

本期课程围绕 AI 超级周期的经济学展开:从生成式 AI、GPU 和数据中心的资本投入出发,逐层讨论基础设施、企业内部知识、Coding AI、应用与 Agent,以及生命科学。课程反复追问同一个核心问题:技术能力如何转化为真实经济价值,以及在不同阶段,企业、投资者和创业者应当依据哪些成本、供给、需求和组织规律作出判断。

主要内容

AI 超级周期与课程框架

Apoorv Agrawal:欢迎收听跨国串门计划。本期我们把Stanford MSV235 AI超级周期的经济学春季课程的九节内容合并为一集。课程从生成式AI的经济学和GPU市场出发,依次讨论AI工厂、企业基础设施、内部知识、Coding AI、应用AI与生命科学。授课与嘉宾从投资云计算、前沿模型和应用创业的一线视角,拆解AI技术占每一层的成本、价值与商业机会。…
来

JD Vance与卫生部长RFK Jr.以及海军上将、卫生助理部长Brain Christine一起录制视频,在片中他们指出多年来一些医院和医疗提供者在激进性别意识形态推动下,对儿童实施了可怕的实验性治疗(包括青春期阻断剂、激素和手术等“性别拒绝”干预),而卫生部最新发布的”白大褂下的狼”报告揭示其背后真正动机:利润:这些医院和机构通过说服心里脆弱的孩子拒绝自己的生理性别,从而把他们变成终身患者,然后从每个孩子身上额外赚取数万美元收入。

报告还指控这些机构可能使用误导或欺诈性计费代码骗取Medicaid和私人保险的报销,因此Vance宣布已将此事提交司法部启动联邦刑事调查,强调政府不会坐视医疗界为了利益伤害儿童,必须制止这种欺诈并恢复公众对公共卫生的信任。

#海外新鲜事##今日焦点#

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/ultrafast

抢先体验 Ultrafast 模式:GPT-5.6 Sol,速度最高可达原来的 14 倍。

该模式将首先通过 OpenAI API 向一小部分客户推出,随着产能提升,将扩大到更多企业。

E

我用了 9 天的 @Tesla——它已经救过我的命了。配备 HW4 的完全自动驾驶(Full Self-Driving,FSD)令人难以置信。

我的车从佐治亚州开到得克萨斯州,全程约 800 英里,我没有碰方向盘或踏板,同时还避开了多次碰撞。

我从来没有在车里感到这么安全。

这里是一次自动避开的碰撞案例,过程由摄像头自动记录。

在这次事件中(虽然画面没有展示我当时的实际视角),火花布满挡风玻璃,把道路照得像美国独立日的烟火一样,也挡住了我的视线。因为当时处于 FSD 模式,车辆立即作出反应,没有像我可能会做的那样过度修正,否则结果可能会糟糕得多。

所有和我一起乘车、第一次体验 FSD 的人都惊叹不已,现在也开始考虑购买一辆——包括我的父母,他们和我一样从未拥有过电动汽车(EV)。

没人知道这项技术究竟能挽救多少人的生命。这无疑是我买过的最不可思议的东西。

愿上帝保佑 @elonmusk 和 Tesla 团队🫡

宝

我最近在 ~/.claude/CLAUDE.md里面加了一段提示词,让它多开 SubAgent(Opus)去执行,这样我默认开 Fable 5 High,Token消耗也不算厉害。

Fable 5则主要做需求澄清、方案拆解、任务分发和结果验收。

之所以不用 Opus 5是因为太太太慢了,而且 Token消耗巨大!

---

注意你的主要任务是分析、编排和验证,具体任务尽可能交给 subagent(Opus)去执行。当主 agent是 Fable 5时尤其如此:自己只做需求澄清、方案拆解、任务分发和结果验收,实现类工作(读大量代码、写代码、跑测试、批量修改)一律用 Agent工具派给 Opus subagent执行。

S

(无正文)

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𝘁

#onlyapplecando

如果你遇到一样的错误提示 —— 无法进行 iPhone通话。

提示的文本,和真实的原因可以说毫无关系。

注意把开始新通话时使用改成你的手机号码,就能解决。

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S

OpenAI Foundation 正在推出“公民社会与慈善事业 AI”(AI for Civil Society and Philanthropy),帮助非营利组织、社区机构及其他值得信赖的合作伙伴运用先进 AI 应对紧迫挑战、开发实用方案,并扩大有效做法的规模。

首项行动是与 Common Health Coalition 共同投入 1 亿美元,启动“从突破到落实”(Breakthroughs to Follow-through)项目,帮助医疗团队借助 AI 让更多患者接受已被证实有效的治疗。项目首先希望将阿拉巴马州、伊利诺伊州、路易斯安那州和马萨诸塞州的丙型肝炎治愈率提高一倍。“从突破到落实”将努力找出脱离医疗照护的患者、整合病历、跟踪进展,并让有限的工作人员时间集中用于最能产生影响的地方。

OpenAI Foundation 希望赋能最接近问题的人,并让 AI 在能够切实改变人们生活的地方发挥作用。

https://openaifoundation.org/news/civil-society-and-philanthropy

宝

看来是我没懂 DeepSeek Harness,插件还是很强大的,装上插件都能魔改 UI 👍

mediamedia

@dotey 这个仓库

宝

DeepSeek开源的第一个 agent harness DSH,论文里堆满了范畴论符号,很容易让人觉得又是研究员在真空里搞出来的理论产物。但在仔细读完源码并与 Codex逐行对照后,我的工程判断很明确:对绝大多数日常写代码的开发者来说,它重得毫无必要;但对探索自进化 agent的工程团队来说,它搭建了一套目前其他方案完全没有的底层骨架。

架构上最本质的差距在于插件模型的选择。

Codex代表了典型的声明式路线:插件只是磁盘上的文件夹,贡献的是 Markdown写的 skill文件、MCP server配置或 shell脚本。插件不进 harness进程,也不在同一进程里跑代码,改完配置重启独立进程只需两三秒。对于搜索、加工具这类绝大多数日常需求,声明式模型简单可靠,门槛接近于零。

DSH走的是命令式路线:插件带着自己的状态,直接跑在 harness进程内部,互相注册与调用。一旦要在运行时替换插件,悬空引用清理、后台任务终止、依赖链协同以及崩溃回滚都会变成棘手难题。为此,DSH引入了一套叫 Cordis的重型运行时,单是管理 fiber生命周期的核心模块就有 750行代码。

如果只是为了替换搜索服务或挂载常用工具,让开发者背上 Cordis这套复杂度完全是过度设计。但 DeepSeek包这盘饺子的真实意图,隐藏在控制流结构里。

在 Codex中,agent loop的控制流被硬编码在 Rust核心逻辑里,开发者只能在预设时刻挂载 hook,无法在运行时把单 agent循环改成多 agent协作循环。而在 DSH里,agent loop本身是放在 packages/core/agent-loop中的一个普通 TypeScript插件,向外提供 ctx.agentLoop服务。…

来

//@陈如是说:不要用例举法来讨论全局性问题。如果要举例子,我在银行系统内部通报上看到的坏例子太多了。//@河阳侯林登万DRY:我唱个反调。我父母所在国企,改制时一个生产着全国最好的三角运输带,一个引进的进口机织用针加工设备终于被吃透还赶上南方纺织业需求增加开始盈利。紧迫性有,有多强,不好说。

缅怀江总朱总李总他们的功绩,首先要知道他们那十来年做了什么?首先可以先下一个结论:他们之前的改革,初步调整了旧有的计划经济体制带来的僵化和效率低下的问题,但是脱胎于战时、全面计划经济时代的经济制度、财税制度、金融制度、全社会的激励和保障制度等等,已经无法继续保证经济和民生持续提升,到了纸包不住火,必须改革,必修马上改革的地步。

其症结在于,改革是修正、修补计划经济体制,还是说要另辟蹊径,进行伤筋动骨的真正的改革。南巡之前的混沌、迟疑、迟滞,根子在于改革的性质、方向和路径。邓公看到了这一点,通过南巡彻底揭开了这个碰不到、摸不到、怀疑不得“纲盖子”。但是只在理论提出了新的可能和方向,如果没有人来及时落地,让老百姓马上看到实效。新鲜劲一过,置疑和反对就重新涌来。

江朱李看到了这一点,时不我待。所以,在解决基本理论和路线的出发点之后,在十年里,紧锣密鼓:1、1994年启动三大基础改革——分税制财税改革、汇率并轨、设立三大政策性银行改革银行业政企不分政商不分;2、1997年启动国企改革,国企三年脱困目标提出;统一企业职工养老保险;3、1998 ~2000年:①国企脱困攻坚三年计划正式启动;②决议深化房改,取消福利分房,推动住房市场改革;③应对东南亚金融危机,启动5100长期国债,带动全社会投资2万亿;2700亿特别国债注资大行,剥离1.4万亿不良资产,现代商业银行改革攻坚启动;④1999年改革高等教育,扩招落地;⑤社保制度全面攻坚落地(养老、医保、两个确保、三条保障线);⑥粮食流通体制改革,改革农业收储制度,粮食储备体系;⑦1998年提出并论证,2000年,正式启动农村税费改革试点,取消乡统筹、村提留,取消各种乱收费;把原来各类摊派并入农业税及农业税附加,做到 “减轻、规范、稳定” 农民负担。…

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和她哥哥不同,她并不试图掩饰这一点

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Abul El-Sayed 的妹妹在感恩节和美国独立日时的样子:

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来

oura月费麻烦,电池容易坏,过去几年坏了俩,现在用国产ringconn,除了运动监测没有oura准(真运动也不会不戴手表),待机比oura久,还比oura轻

真实评测:Oura Ring到底值不值得买?

不能替代Apple Watch,也不适合大部分人,却真的让我开始早睡、少喝酒。OURA Ring智能戒指是健康神器,还是昂贵玩具?这条一次说透。

#智能戒指##oura ring#

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期待在奥斯汀举行的 @TomorrowXSummit 峰会上采访 @Cognition 的首席执行官兼联合创始人 @ScottWu46,峰会将于 11 月 17—18 日举行。

Cognition 运营着 Devin,这是首个自主 AI 工程师智能体,已部署在 Goldman Sachs、Mercedes-Benz 等全球最大型机构。Devin 通过 Devin Fusion(多模型框架)以及自有的第一方(1P)模型(如 SWE-1.7),以大幅降低的软件开发成本持续突破性能边界。为证明其对 AI 智能体进步的信心,Cognition 推出了最高 1000 万美元的 AI 生产力保障计划(AI Productivity Guarantee)。

Michael Jordan 显然是史上最佳(GOAT),而据 @ColossusMag 报道,Scott Wu 就是竞技数学和编程界的 Michael Jordan!

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来

//@梁赛:欢迎大家给崔老师多提意见。

DeepSeek Harness已经以MIT协议开源发布。目前的版本还很不完善,请大家多提提意见。http://t.cn/AXNW09P6

附带文章:DeepSeek Harness 开发者预览版:一切皆插件
Agent = Model + Harness Harness让 Agent在真实场景中持续工作模型是 Agent的灵魂。

Harness给予 Agent理解环境、使用工具,并在真实场景中持续工作的能力。
打开附带文章
阑

晚安。

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Tesla 自动驾驶太令人惊叹了

来

终于拿到这本期待已久的《终活》,@师永刚最新著作,畅聊了三个小时。活着真的有那么好吗?下一期深度访谈,敬请期待😊

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我刚在奥斯汀一个过去通常要等最多 20 分钟的区域乘坐了一次 Tesla Robotaxi,结果只等了两分钟,而且每次体验都始终如此!

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来

俄罗斯总统普京13日首次登上南千岛群岛的伊图鲁普岛,南千岛群岛被日本称为“北方四岛”。普京成为时隔16年再次登上南千岛群岛的俄罗斯总统,2010年11月,时任俄总统梅德韦杰夫、普京的铁杆盟友成为首次登上南千岛群岛的俄罗斯总统。普京13日登岛,对一直声称对“北方四岛”拥有主权的日本来说是一次重大羞辱,日本首相高市早苗、外相茂木敏充迅速强烈抗议。普京这次登岛是俄日关系深跌、俄罗斯已对俄日关系将会怎样毫不在乎的标志性行动。 #高市早苗强烈抗议普京登岛#

普京登上被日本称为“择捉岛”的伊图鲁普岛后,参观了一座海产品加工厂。南千岛群岛在俄罗斯的经济中弱到可以忽略不计,普京这次俄罗斯远东之行的主要目的是到南萨哈林斯克观摩俄太平洋舰队大演习的最后阶段。他登上南千岛群岛完全是一个政治姿态。俄罗斯正在西部乌克兰打仗,而南千岛群岛是俄罗斯在东部唯一与日本存在争议的领土,普京登岛意在鼓舞国内勇于为领土而战,也是对日本追随美国和西方制裁俄罗斯的一次惩罚。

普京12日在俄罗斯远东城市南萨哈林斯克表示,日本政府对南千岛群岛的领土主张毫无根据。普京还说,日本是俄罗斯的邻国,但该国以乌克兰局势为借口,在没有深入了解这场冲突背景的情况下,就对俄罗斯施加无端制裁。普京表示,俄方曾与日方构建过建设性关系,但遗憾的是,日方似乎转变了其立场,而这种转变并非俄方引起的。

千岛群岛是一条从勘察加半岛向西南延伸至日本北海道的火山岛链,全长约1300公里,由50多个岛屿组成。南千岛群岛是这条岛链的最南端部分,主要包括伊图鲁普岛、库纳希尔岛、希科坦岛和哈博迈群岛四岛,日本分别称为择捉岛、国后岛、色丹岛和齿舞群岛。

南千岛群岛问题是俄日关系长期难以进展的关键症结。…

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我们不只是在孟菲斯建造——我们在这里生活、工作和投资。我们致力于成为好邻居和负责任的合作伙伴。

自 2024 年加入这个社区以来,SpaceXAI 已缴纳 3000 万美元税款,为当地基本公共服务、公立教育、基础设施等提供支持。我们很自豪能把孟菲斯称为家——理解宇宙的道路,就从这里开始。

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Grok 4.6 现已在 Warp 和 Warp Agent CLI 中上线。

在 Warp 中运行 `/connect-grok`,使用 X Premium 或 SuperGrok 订阅登录,即可立即开始使用。

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Grok 4.6 已上线!这是我使用该模型的学习心得、发现和技巧分享! http://x.com/i/article/2087564694706106372

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Grok 4.6

我很高兴地报告,Grok 4.6 在所有与内核和改装相关的事情上,都和 Kimi K3 一样出色。

我连续不停地测试了将近 8 个小时,而它完成所有任务时使用的都是“低”推理强度。它的速度也快得多,而且使用的 token(令牌)明显更少。

我现在会继续测试它在其他领域的表现。

@SpaceXAI,干得漂亮 👏

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Grok 4.6 做出了这个 🤯

一台拆解展示的喷气发动机。高涵道比涡扇发动机,随后点火。火焰、热量、N1/N2 转子,发动机发出轰鸣声。

使用程序化 Three.js 实现。没有下载模型。

现在我让它跑起来了。来看看运动效果!

Grok 4.6 制作了一个程序生成手表的运行中拆解视图。

SpaceXAI Grok 4.6 手表。

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第一名:Nova 教会 Grok 将二进制文件逆向工程为整洁的 C 代码。项目从 262KB 的 GameBoy ROM 开始,最终重建出一辆 1995 年汽车的 ECU 运行时环境。

@theoc____ @supratikp07 @henryzhangumich

阑

Deepseek Harness装完之后两眼一黑,告辞,尊重,祝福。什么时候不是预览版了再喊我。

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起诉福奇

🚨最新消息:Joe Rogan 表示,他亲自认识 5 名女性,她们在接种 COVID 疫苗后流产,并称 Fauci 是“反社会人格者”。

“他知道女性正在流产,却对此撒了谎。”

“他在一条私人短信中说,第二剂疫苗后似乎会引发导致流产的细胞因子风暴,但公开场合却在宣传孕妇接种疫苗的做法。”

“我亲自认识 5 个人,她们在疫情期间怀孕、接种了疫苗,后来流产了。”

“那个人是个反社会人格者。”

“你应该去客观了解一下那个人在 20 世纪 80 年代针对 AZT 和 AIDS 做过什么。”

“他知道女性流产存在问题,可那个混蛋仍然在电视上公开推广这种做法。”

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我见过的最佳演示就是这个,操作就这么简单 👇

𝕏 是互联网上最透明的平台。

我可以查看自己的账号或帖子是否受到压制,了解任何可见性限制的确切原因,甚至下载完整报告。

下面就是这么简单又透明 👇

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大家都知道这件事正在发生,但如果你说出来,就会被赶下社交媒体。

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对你来说,Grok @bot 还缺少哪些功能?我会把这些意见汇总起来,提交给团队。

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他是一位智者

李光耀曾这样解释……

“在多元文化社会中,人们投票时依据的不是经济或社会利益,而是自己的种族和宗教。”

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阑

按百万Token输出定价升序排名的主流国产模型一览,我的评价是,DeepSeek V4 Flash还是可以一战的,不差钱的阔佬无脑直接上Kimi K3即可。

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𝕏 是互联网上最透明的平台。

我可以看到自己的账号或帖子是否受到限制,了解任何可见性限制的确切原因,甚至还能下载完整报告。

整个过程既简单又透明,下面就是具体情况 👇

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Grok 4.6 在 Perplexity 的 WANDR 基准测试中刚刚追平了 Claude Fable 5,成本却低了 60% 以上。

两者的得分恰好都是 0.496。

但单项任务的成本差距令人难以置信:

• Grok 4.6 → $7.58

• Claude Fable 5 → $20.30

基准测试表现相同,成本却只有对方的一小部分;而且 Grok 4.6 也明显优于 GPT-5.6 Sol。

Grok 4.6 的效率简直不可思议。

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恭喜 @SpaceXAI 又推出一款出色的模型:Grok 4.6。我们使用 Perplexity Computer 测试框架(harness),在 Wide-And-Deep-Research 基准测试中将它作为编排器(orchestrator)进行了评测;它在性能与成本之间的权衡上,稳稳处于帕累托前沿。Perplexity 的所有 Pro 和 Max 用户均可使用!

阑

结束了,没有反转,DeepSeek的公号和推号都推送发布信息了,V4 Pro就是昨晚上线的模型,滑动变阻器可以启动了。

DeepSeek官网把V4 Pro 0813的发布公告给撤了,疑似打算回滚,但API文档没变。

V4 Pro 0813昨天深夜上线之后,从各路测试来看,表现比较一般,没太对得上之前期待的氛围值,大模型竞技场Artificial Analysis今天的开榜在全球第9,和GLM-5.2相当,比不上Kimi K3。

目前DeepSeek官方一直没说话,全是用户在乱猜,有说部署出了问题的,有说推错模型了的,有说要配合Harness端上来的才是满血版,有说故意虚晃一枪的⋯⋯

好笑的是,不少媒体应该是早就把稿子准备好了,今天上午发出来一顿梁圣乱吹,根本没了解模型实际表现,现在就很尴尬了哈哈哈。

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网站 文章 The Diligence Stack - By Creative Strategies

GPU 海啸与 FPGA:AI 计算的可编程织构

来源:The Diligence Stack——Creative Strategies

URL:https://www.thediligencestack.com/p/gpu-tsunami-and-fpgas-ai-compute

我们最喜欢在供应商活动或更大型的行业展会上做的一件事,就是近距离观察计算托盘,检查不同板卡上出现的半导体器件及其相邻配置。我们知道,这会暴露我们是极客。我们更愿意把自己看作发自内心的技术人,而这两个标签我们都接受。在这个过程中,有很多东西值得学习。追踪哪些公司的名字出现了、搭载了多少器件,以及新增了哪些功能,可以帮助我们捕捉正在关注的趋势。正是这项工作促成了我们关于功率半导体的报告,也让我们开始研究一类被严重误解、或许也被低估的硅器件:FPGA。我们关注 Lattice Semiconductor 已有一段时间,定期与其管理层交流,也参加过许多客户和开发者活动。…
打开原文
来

HSD 2.0新增「靠边停车」功能,行程即将结束的时候系统会弹出窗口告知即将靠边停车

这个功能不是用规则写死了,能不能停或者什么时候停完全看模型的心情,这点还真的有点像FSD,FSD如果加了途径点,它也是会在即将到达目的地的时候,给你来一通操作,有的时候会拍案叫绝,有的时候会引起你的吐槽

地平线的靠边停车我们测下来触发并不是很稳定,但触发就很好玩,发几个片段看看

尽可能所有能力都让模型自己长出来,自己理解,有意思

#新能源汽车#

A

AI 领域的作战手册刚刚改变:聊天是 GPU 的故事,智能体是系统的故事。

智能体式 AI 需要计算、内存和编排协同工作,而不是再做一次彼此孤立的加速器基准测试。

AMD Ryzen AI Halo 将 CPU、GPU 和统一内存结合起来,在本地推理场景下,智能体编排速度最高可提升 34%。

AMD 的优势在于架构。最高配备 16 个“Zen 5”核心,支持相应指令集和原生 x86 生态。

了解更多:https://www.amd.com/en/blogs/2026/amd-ryzen-ai-halo-is-designed-for-the-agentic-era.html

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S

大家总是在 @GitHub Actions 发生中断时批评它,但今天,最受欢迎的替代方案之一 @useblacksmith 却经历了持续 8 小时的“部分”中断。2026 年之前,持续超过几小时的中断几乎闻所未闻,更不用说占据一天大半时间的中断了。

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阑

涨了不少啊

DeepSeek V4将正式涨价

DeepSeek V4全系列模型正式版上线,API价格进行更新调整。

为了更加合理地调配资源,采用峰谷定价,闲时价格为高峰时段价格的一半,鼓励用户根据实际使用情况调整任务时间。

新价格将于北京时间 2026年 8月 17日 0时开始生效。

#DeepSeek调价方案#

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高

X or Y轴, both OK//@Transformer-周:回复@纯二缺学姐:确实拉//@纯二缺学姐:ds官网的文字公告下了,估计真回滚了😂//@Transformer-周:哈哈哈哈哈//@刘群MT-to-Death:😄

从榜单看,都是Fable级别

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Grok

从 Mecha Hitler 到儿童罕见病的 SOTA(最先进)诊断?@SpaceXAI 的 @grok 4.6 已在 RareBench 上登顶,险胜 @AnthropicAI 的 Claude Opus 5,成本约为后者的三分之一。这可不在我的 2026 宾果卡片上!

@deepseek_ai 新推出的 v4-pro-0813 模型低于我的预期、v4-flash 的表现,似乎也低于整个互联网的预期。我们在发布当天通过 DeepSeek 的 1P API 访问了它,我几乎怀疑他们没有正确切换模型端点。我们会重新进行基准测试并汇报结果。

@Zai_org 凭借 GLM5.2 吸引了一批支持者,但他们的表现同样不佳。这并不让我意外:我比较 GLM 和 @Kimi_Moonshot K3 在编程用例中的表现时,发现 Kimi 明显更强,但互联网似乎很喜欢这个模型。

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Grok 4.6 在 GPQA Diamond 排行榜上排名第一 🧠

Grok 4.6(high)得分 95%——在研究生级科学推理方面,拿下榜单最高分。

它击败了 Claude Fable 5、Opus 5、GPT-5.6 Sol 和 Kimi K3。

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发布一小时后,我就在自己的 bug 测试集上试了 Grok 4.6。在两个真实代码仓库中,它找出了 105 个隐藏 bug,评测采用盲测方式。

Grok 4.5:17 个(其中 10 个并非预先植入) Grok 4.6:27 个(其中 15 个并非预先植入) Fable 5:29 个(其中 2 个并非预先植入)

看起来它可能会成为我的新默认模型。在耗时、价值和成本之间,它实现了最佳平衡。

4.7 很快就要发布了。那可能会是更大的跃升。

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在艰难的真实世界任务中试试 Grok 4.6!

E

1997 年 8 月 13 日,一切就从这一天开始了。

29 年前的今天,#SouthPark 第一集首播。

庆祝 #SouthParkDay,并在 #ParamountPlus 独家观看全季内容!

E

Grok

恭喜 @SpaceXAI 又推出一款出色的模型:Grok 4.6。我们使用 Perplexity Computer harness,在 Wide-And-Deep-Research 基准测试中将它作为编排器进行评测;从性能与成本的权衡来看,它稳稳处于帕累托前沿。Perplexity 的所有 Pro 和 Max 用户均可使用!

来

今晚19:00,秦家族的“超大杯新作”秦MAX重磅发布。#秦MAX#代言人@张婧仪也会来到发布会现场,和大家一起聊聊秦MAX“大”有不同的出行新体验。#张婧仪代言比亚迪秦MAX# http://t.cn/AXN0UPlS http://t.cn/AXN0UP9C

来

怎样才能称得上一次真正的伟大旅程?我想,答案或许是「冒险」。

所以这一次我决定驾驶小米 YU7 GT横穿整个内蒙古,完成一段 2600公里的旅程。

选择内蒙古的原因并不仅仅因为它的东西跨度全国之最,更重要的一点是,这里是我的故乡。

我们自阿拉善出发,从巴丹吉林的沙山,到阴山的峡谷与岩画;从黄河岸边的落日,到锡林郭勒与呼伦贝尔望不到尽头的绿色。

走过世界很多地方之后,你会发现,有些地方看似最熟悉,却值得用一场漫长的冒险,重新认识一次。

E

不到 48 小时前,SpaceXAI 发布了 Grok 4.6。

人们已经开始用它构建各种疯狂的东西。

10 个疯狂案例:

E

与太阳相比,其他所有能源加在一起都微不足道。

昨天的日食阻止了约 10²⁰ J 的太阳能抵达地球。

这相当于全球发电量约 1 年!

1,400 W/m² 的阳光 × 10¹³ m²(月球大小的阴影)× 约 3 小时(阴影穿过地球的时间)≈ 10²⁰ J

太阳输出的能量规模大得不可思议。

E

还记得几周前,大家开始在时间线上看到自己的朋友吗?

有了我们新的开源代码库,你也可以看到底层发生了什么变化——故事在这里:https://github.com/xai-org/x-algorithm/blob/main/docs/BIDIRECTIONAL_BOOST_CHANGE.md

E

确实如此。

使命是推动文明发展,并将意识传播到群星。

埃隆的动力是什么?

阑

哈哈哈哈……给你用9键/26键的朋友看

(26键天下第一!

E

很多人很快就达到了使用上限,所以我们将提供更多免费用量。

我们已经重置了上限,帮助你在 Grok 4.6 发布期间继续构建。

在桌面端或移动端的 Grok 设置中使用重置令牌。

E

试试 Grok 4.6。

Grok 4.6 又赢了。👑

Grok 4.6 以 94.9% 的得分再次登顶 GPQA Diamond,击败了 GPT-5.6、Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 5,以及 Artificial Analysis 测试的所有其他模型。

E

在将 𝕏 开源的过程中,我们正在积极寻求批评意见,以提升算法推荐的公平性和质量。

𝕏 又一次开源了 For You 算法!

Grok Bot 已读完全部 370,523 行代码。

以下是总结:

Grok 不会给你的帖子打“质量”分。对于每位读者,它会猜测对方将对你的帖子做什么。然后将每个猜测乘以一个权重,再把它们相加。总和就是帖子的价值。总分最高的帖子会在 For You 中排得最高。

这些是生产环境权重(上次同步于 2026 年 8 月 12 日)。

算法为哪些行为付费

如果 Grok 认为读者会:

• 复制链接并分享:+20

• 在原创帖子下回复,且你们互相关注:+20(5 + 额外 15)

• 引用:+5

• 回复(任何人):+5

• 通过私信分享:+5

• 从帖子进入你的关注列表:+4

• 点击分享按钮:+2

• 转推:+1

• 点赞:+0.5

• 点击帖子:+0.4

• 打开链接:+0.2

• 展开照片、打开视频或观看“高质量”视频:每项 +0.05

• 点击被引用的帖子:+0.05

• 继续阅读(停留时间):+0.004

• “停留”这一是/否信号:+0

• 点击你的个人资料:+0

一个赞是 0.5 分。复制链接是 20 分,相当于 40 个赞。普通回复相当于 10 个赞。关注相当于 8 个赞。点击你的个人资料不计分。

哪些行为会毁掉帖子

如果 Grok 认为读者会:

• 举报:−234

• 将你静音:−58.8

• 点击“不感兴趣”:−43.2

• 拉黑你:−31.2

• 不停留阅读:−0.02

一次举报的影响,相当于在另一方向抵消约 468 个赞。静音比拉黑伤害更大。“不感兴趣”也比拉黑伤害更大。

评分后还有三重扣减

1) 同作者惩罚。…

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E

Grok 4.6 非常非常不错。昨晚花了几个小时体验它。几点感受:

- 以它的智能程度来看,速度相当快

- 对复杂代码的文字描述简洁清晰

- 能处理棘手问题(例如,它成功为我正在使用的 PRG emulator 构建了一个 RAM probe,用来提取位置信息)

- 似乎尤其擅长耗时较长的任务

- 可能比 5.6 还更“自闭”?它完全按我的要求做,不多做任何事。而且经常会非常(甚至过于?)字面地理解要求

- 我打算把它作为主力驱动程序试试看,但目前为止,评价相当不错

宝

DeepSeek作为一个模型厂商,最有价值的肯定还是做 Agent Harness Product而不是 SDK,因为 SDK它不容易拿到用户行为数据。

做 Agent Harness Product那就得追求用户量,追求用户量就要先做好用户体验,其次才是插件可定制化。

目前根据已有的 DeepSeek Harness的内容,我觉得 Claude Code/Codex就像苹果一样,什么都做,追求体验极致;而 DeepSeek Harness可能是一种安卓的理念,就是走开源,社区自己 DIY玩,OEM(比如一些企业定制、政府定制等等)可以私有化魔改等等。而这个基础上,最核心的就是插件生态。

E

我们正在将 𝕏 开源。

透明建立信任。

“我是不是被影子禁言了?”“X 公平吗?”“为什么我会看到这条帖子?”

我们希望公众能够自行回答这些问题。今天,我们让公众以前所未有的透明度了解 X 算法,人们可以对它进行审计、批评,甚至帮助改进。欢迎体验并反馈意见。

高

因为韩国主业是“出海”吧

韩国影视音乐业现在很牛,香港很差。二十、三十年多年前相反。

问,为什么?

香港影视音乐不需要内地XXX管吧?

高

//@来去之间:那也不是~~十年前看不惯的人可能更多,只不过没地方举报,也知道举报了没人会搭理,发网上可能会被喷~~现在有地方举报,举报了有人正经对待,发网上还能涨粉~~到处正反馈,为啥不举报?

郭德纲这事,放在十年前,也就是大家一笑置之,抑或骂两句,也就过去,现在则不同,上纲上线,往死里整,没有任何宽容、幽默。

A

实时 AI 始于规模与速度。

听听 @Cerebras 创始人兼 CEO @AndrewDFeldman 分享 AMD 与 Cerebras 如何携手合作,帮助开发者解锁更快的 AI 体验。

宝

软件自进化可能是个伪命题,只会带来更大的混乱。

插件要么是一次性用完就扔的,要么就得要设计、验证和维护的,不是现在模型能力可以“自进化”的。

OpenClaw的一坨能“自进化”的 Skills已经做了示范。

还是等模型自学习自进化更靠谱点。

有幸一个月前就被 @tianyi拉进了仓库。当时 DSH还是一个只实现了 core framework的毛坯房。过去一个月,基本上每次 pull代码,都是上千个 commits的速度在涨。

说一下我对 DSH的一些理解,不一定对:

1. 首先是怎么理解 DeepSeek Harness 这个东西。我觉得 DSH 既是一个可以直接运行的 Coding Agent,目前官方提供了 Web 和 headless 两种形式;同时它也是一套 Agent 开发框架。TUI 之类的其他交互方式,也可以通过外部 profile 和插件接进来。

2. 如果拿 Coding Agent 的标准来说,当前 DSH 的体验确实不如 Claude Code / Codex 那么完善。整个项目还很早期,接口一直在变化,插件生态也才刚刚开始,质量肯定是层次不齐的。

3. 但如果从开发框架的角度来看,可以把 DSH 想象成一个乐高汽车玩具。DeepSeek 官方提供的这个 Coding Agent,只是他们自己拼出来的一套官方预置。你完全可以把里面的零件换成自己喜欢的:换引擎、换轮胎、换挡风玻璃,或者加装其他模组。甚至最后拼出来的东西,也不一定还是一辆汽车。

4. DSH 的核心是「一切皆插件」。模型、工具、文件系统、Shell、沙箱、会话存储、Subagent、UI,甚至 Agent Loop 本身,都是插件。正因为这样,你可以把 DSH DIY 成任何自己想要的样子,这也给后面的社区生态留下了很大的空间。

5. 再往前想一步,这其实有一点「自进化软件」的雏形了。DSH 现在已经可以让 Agent 检查自己的 runtime,现场写一个插件并挂载上去,然后在后续的任务里直接使用这个刚刚获得的能力。…

阑

今日收盘,长鑫市值已经超过腾讯。

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Podcast 节目 跨国串门儿计划

#674.马斯克宣布 SpaceX 计划

整体概括

Elon Musk 回顾 SpaceX 从猎鹰 1 号早期失败,到可重复使用火箭、龙飞船、星链和星舰的发展历程。他认为,星舰的百万吨级运力是建设月球、火星及更远文明的基础;未来的主要价值将来自 AI 与机器人,SpaceX 必须同时赢得 AI 硬件和软件竞争,并培育出关心人类、具备道德与善意的 AI。

主要内容

Musk 以“让生命成为多行星生命”为主线,肯定猎鹰团队、龙飞船团队和星链团队的成果:星链已覆盖 167 个国家并拥有数千万用户,星盾则成为美国国家安全的重要组成部分。谈到未来,他预计 AI 收入将超过 SpaceX 其他业务,并设想用 SpaceX 的信息训练 Grok、把 AI 推理部署到太空、利用太阳能扩展计算能力,最终让人类遍布太阳系并走向其他恒星系。

关键 takeaway

- 可重复使用火箭和星链构成 SpaceX 的现实基础。
- 星舰的核心意义是提供多行星文明所需的超大规模运输能力。
- AI 与机器人将成为 SpaceX 未来价值的主要来源。
- Grok 应继承 SpaceX 员工的能力、道德与善意。
- 长期目标是以太阳能和太空计算推动航天文明扩张。
S

@RedHat_AI 的 @vllm_project 和 llm-d 维护团队,是全世界最勤奋、最顶尖的推理领域专家之一 🚀 ML 社区的每个人都能告诉你,@robertshaw21 和 @mgoin_ 是多么友善、乐于助人。我们很感谢有机会偶尔与他们合作。❤️

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G

《金融时报》(FT)报道 Anthropic 估值达 3 万亿美元。

我总觉得自己在哪儿听过这个数字。

不过,当增长达到这么高的水平时,公开市场通常很难准确估值。

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阑

欲言又止.gif

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