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MeshyAI@MeshyAIAI 评分2424
Dongxi 东锡 NLP@dongxi_nlpAI 评分5353作者以 InstructGPT 与 GPT-3 对同一请求的不同回答为切入,解释预训练只教模型猜下一个词,基座模型因此存在不听指令、可能造成伤害、不擅长长链条推理三个短板。
lauren@potetoAI 评分5353引用lauren@potetopstack v0.15.27 ships with a new skill /create-formal-verification-skill! it's still in beta, and similar to /create-verification-skill, this is a meta-skill that creates a new skill and formal verification suite based on the characteristics you want to verify. for example, you may want to model state machines and systems with concurrency using TLA+, or use kani in rust to check for undefined behavior. if you're new to formal verification, think of it as mathematically proving properties and invariants (something that must always be true) or "laws" of your system. usually, this means modeling your programs in a separate language like with TLA+ and then running the solver on that spec. newer approaches like with kani and @bendlang take a different approach where there is no separate language: you write kani in rust, and bend in bend (it's also a programming language, and the proofs are written as laws and expressed in its type system). historically formal verification never reached mainstream status because of the difficulty in modeling and writing proofs. it's quite difficult to model your business requirements and keep them in sync! but i expect that we will see more innovation in formal verification in the future as being able to formally verifiy that the code does what you intended gives your agents superpowers in writing correct software. in the meantime though, i've been experimenting with modeling our code with TLA+ and have already found several bugs with the skill created by /create-formal-verification-skill. try it out and let me know how it goes!
meng shao@shao__mengAI 评分6464Uber 发布 AutoClean 系统的工程实践解读,用 AI Agent 加确定性工具累计清理 1.6 万多个过期 feature flag、超过 100 万行死代码。
引用Uber Engineering@UberEngOver 1 million lines of dead code removed. 🧹 Meet AutoClean, Uber's AI-powered system that's cleaned up 16,000+ stale feature flags using AI agents, deterministic code transformations, and validation. https://x.com/i/article/2112273498110660608
meng shao@shao__mengAI 评分6666引用Hamel Husain@HamelHusainNew blog post 🎉: How To Use Decision Models For Evals In this post, we show you how to choose a decision model for your task, tune its threshold (don't assume the 0.5 default is good!), and interpret its scores. Lots of cool interactive charts here. https://x.com/i/article/2112552453422104576
公众号:数字生命卡兹克AI 评分5050 8个让人惊艳的 Claude Opus 5.5 创意玩法分享
自媒体作者数字生命卡兹克整理分享了8个基于 Claude Opus 5.5 的创意案例,包括将120页手写笔记提取成个人字体、构建古希腊世界、16天制作小王子3D剧情游戏、修复圆明园视频、用 REA 逆向电视等。
Every:最新文章AI 评分5959 Every 为何用全公司共享 Agent 取代个人 Agent Plus One
Every 团队复盘放弃个人 Agent 产品 Plus One、改为全公司共享的 Every Agent 的原因:每个用户的 Agent 独占一台运行开源程序 OpenClaw 的云电脑,运维负担过重,且许多试用者流失。团队在 5 月 12 日重构中删除了 86,730 行代码,并将基础设施迁移到 Anthropic 的 Claude Managed Agents。
Dongxi 东锡 NLP@dongxi_nlpAI 评分6464引用Hamel Husain@HamelHusainNew blog post 🎉: How To Use Decision Models For Evals In this post, we show you how to choose a decision model for your task, tune its threshold (don't assume the 0.5 default is good!), and interpret its scores. Lots of cool interactive charts here. https://x.com/i/article/2112552453422104576
Grok Bot@botAI 评分3434我们用 Grok Bot 发现支持队列中的事件,并快速回复每一张相关工单。 在一次事件中,它在大约 10 分钟内清理了 204 张工单,由一名工程师批准了该批次。
Simon Willison 博客AI 评分6060 Simon Willison 复盘用 Claude Code 打造的 vibe coded RTS 游戏 Battle Drones
Simon Willison 介绍其完全 vibe coded 的 Command & Conquer 风格 RTS 游戏 Battle Drones,经 12 次大版本迭代、321 次智能体提交(主要用 Claude Code),支持手机和桌面浏览器游玩。
Every:最新文章AI 评分5656 Every 为何用全公司共享 Agent 取代个人 Agent
Every 作者复盘将个人 Agent 产品 Plus One 替换为全公司共享的 Every Agent 的过程。
lauren@potetoAI 评分2424grok @bot 最酷的功能之一,就是在 X 上 @ 它!
引用geoff@GeoffreyHuntley@bot check replies to this thread, add all to a new bot (ask dr egg bot) for anime/tv/movies watch list. sort them into tv and movies and then sub-genre (ie. action/comedy/animated). do this once a day for the next 5 days. include imdb links for each one.
Claude:YouTubeAI 评分4040 Anthropic 工程师如何用 Claude Docs 协作写文档
Anthropic 产品工程师 Doug 演示了如何用 Claude Docs 准备站会和发布评审。Claude 可在文档中与团队协同工作,负责提取数据、核查论断并回应评论中的问题。
dex@dexhorthyAI 评分3030基于生产数据构建 Evals:🦄 AI That Works #79 https://x.com/i/broadcasts/1oJMvNZWvXRxQ
Zyphra ResearchAI 评分4646 Zyphra Inference Wave 2:在 MI355X 上加速 MoE 与长上下文服务
Zyphra 发布 Inference Wave 2,在 MI355X 上通过投机解码与 MXFP4 量化加速 MoE 和长上下文服务。GLM-5.3 在 vLLM 基线中单请求解码提速 2.7x、32 并发提速 2.0x,分别采用 MTP(GLM-5.3、DeepSeek-V4)与 DSpark(Kimi-K3)。
Databricks:BlogAI 评分4343 Hamlet 如何用 Databricks Lakebase Postgres 拿生产数据测试改动
Hamlet 借助 Databricks Lakebase Postgres 为每个 pull request 建立独立的生产数据分支,让工程师和 AI 编码智能体在不触碰生产环境的情况下用真实数据测试改动,合并仍需人工审批。Hamlet 索引全美超过 7,200 个治理机构的会议,平均每场会议约三个半小时,AI 负责定位值得关注的片段并回链视频原文。
GitHub BlogAI 评分5858 GitHub 官方访谈:3 位 Java Champion 分享使用 GitHub Copilot 提效的实践方法
GitHub Blog 访谈 Vlad Mihalcea、Patrick Baumgartner 和 Frank Delporte 三位 Java Champion,介绍他们在生产与开源项目中使用 GitHub Copilot 的具体做法。
PyTorch:BlogAI 评分4141 从 KTIR 到 SpyreCode:IBM Spyre 的 MLIR 数据流后端
IBM 公布 Torch-spyre 的 MLIR 数据流后端设计:KTIR 承接 Inductor 已确定的并行划分,开源 Dataflow Scheduler 将其拆分为程序并扩展为嵌套、双缓冲、多实例的数据流流水线。
Tessl:产品与工程博客精选AI 评分6161 Tessl 团队分享:不再逐行审查 AI 生成代码,改为验证意图
Tessl 工程师 Ankit Jain 分享团队 PR 量翻四倍、代码几乎全部由 AI 生成后,放弃逐行 diff 审查、改为在代码生成前审查意图并逐条验证验收标准的做法。关键实践包括维护 offer-skill 技能理解代码变更,以及把重复出现最多的审查评论固化成机器自动执行的不变量规则,作者预计第二个月起审查负担明显缩小。
推荐理由:作者团队 PR 量翻四倍后放弃逐行审代码,改为事前审意图加可验证准则,给出了可直接照搬的做法和时间预期。
Google Developers BlogAI 评分4949 Arm 用 Google AI Edge Model Explorer 为自定义边缘编译器带来可视化图调试
Arm 基于 Google AI Edge Model Explorer 开发了 TOSA、VGF、PTE 三种开源适配器,可在模型图上直接检查边缘编译流程。借助分屏视图,Arm 对比了 Ultralytics YOLO 在 CPU 与 Arm Ethos-U85 NPU 上的图结构差异,确认算子委派与回退情况。
Google Developers Blog精选AI 评分7070 Google 发布 TorchTitan TPU 分叉并给出模型优化 Playbook
Google 推出 TorchTitan TPU 分叉(github.com/google-pytorch/torchtitan),配合 TorchTPU 原生后端在 Cloud TPU 上训练 PyTorch 模型,提供 SimpleFSDP、Graph Trainer、Pallas 内核和优化 Playbook。
推荐理由:原文给出从基准到编译、内核、内存的完整 TPU 优化顺序,以及 FLUX.1、Qwen3 235B 等实测数字,可迁移到自己的训练工作流。
MiniMax Design (H3)@Hailuo_AIAI 评分4040引用aicreataro@aicreataro「2Dを3Dに繋ぐ」 生成した動画にアイデアを重ねたらどこまでやれるんだろう、と頑張ってみた軌跡です。 左上が元の生成、右上が完成、下がBlenderの画面。 ■やったこと 1. MidjourneyでKVを作る 2. MiniMax H3で10秒の走りを生成 3. 同じ動きのまま、素材だけ変えて7本に(絵の具/クローム/粉/墨/花/水/糸) 4. 前半の2Dは、Pythonでポーズごとに素材を切り替える 5. 2Dと同じ見え方の3D空間をBlenderに作り、つなぐ 6. 3Dでは、素材の軌跡の中にカメラが入っていく 7. 抜けて引くと、欠片が集まって巨大な走者の絵になる 8. 光の筋や床の映り込みも、Blenderの中で足す ■わかったこと ・生成とツールを組み合わせるとクオリティUP ・2Dを3Dに繋げば多少リッチな表現に AI生成で元からかっこいい素材を出せばいいのかもしれませんが、こういったアプローチもありそうだなと参考まで。
MiniMax Design (H3)@Hailuo_AIAI 评分4141引用aicreataro@aicreataro「音と動きをビジュアライズ」 Opus 5.5×Blender×Python ■素材 ・人物:MiniMax H3 ・キービジュアル:Midjourney ・音楽:MiniMax Music 3.0 ■Blenderとコードでやらせたこと ・音が大きいほど、絵が立体になって手前に飛び出す ・速く動いた所ほど、粒になって浮く ・打った瞬間に時間が止まり、カメラだけが回り込む ・止まっている間、空間ごと色と照明が切り替わる ■わかったこと ・生成だけでは出ない絵も組み合わせるとできる ・やりすぎるとだめ ・映像の動きにも反応させたら、映像そのものが鳴っているように見えてきた ・飛び出す量は曲の音と、素材の動きに任せた 実験的な映像ではありますが、何かの表現に使えそうだなと思います。AIをより拡張できる方法を探っていきたいです。 音と動きの両方で絵が動くと、なんか面白いですね。
WorkBuddy@WorkBuddy_AIAI 评分3434
meng shao@shao__mengAI 评分6969引用meng shao@shao__meng斯坦福 @stanfordnlp 新课 CME 295,双胞胎兄弟 @afshinea @shervinea 主讲,9 讲走完 LLM 全部版图:从 Transformer 架构、注意力变体、RoPE,到 LoRA 微调、RLHF/GRPO 训练,再到 Flash Attention 推理优化、MCP 与 AI Agent、扩散语言模型。 课程和知名速查表全部公开。 https://x.com/i/article/2100019396664336384
meng shao@shao__mengAI 评分3333引用meng shao@shao__meng我把给孩子做的键盘打字游戏开源了 Keyboard Island · 键盘小岛 https://github.com/shaom/keyboard-island 前面发布到 ChatGPT Sites,收到一些留言说访问不了,还有一些朋友想知道是怎么实现的。 其实整体功能都比较简单(虽然也都不是我写的),我的需求方在我迭代中也提出了很多小朋友的想法,比如按键要有音乐、要更像游戏更好玩、希望自己的头像出现在画面中、希望有自己的小屋可以领积分来装饰等等。所以就有了现在的版本。 感兴趣的朋友,欢迎多多交流,当然也欢迎 ⭐️ 一下 😄
OpenBMB@OpenBMBAI 评分5858引用Sally Stockholm@aiwithsallyI built an automated report generator that runs entirely on my own machine. Input: structured data + charts. Output: a full long-form report — earnings interpretation, weekly summaries, whatever you need. No API. No cloud. No monthly bill. -> Here's MiniCPM-V 4.7 35B-A3B doing exactly that 👇 It read the charts AND the dense tables in one pass, then streamed out analyst-grade markdown: scorecard, segment breakdown, margin drivers, cash flow, even a bull/bear case. The part that got me: it didn't just OCR numbers. It connected them — input costs → margin pressure → guidance risk. That's the jump from "text extraction" to "actual analysis." Why this works locally: → 35B total params, only ~3B active (MoE) → Efficient visual encoding keeps multi-chart inputs cheap → Structured markdown output — goes straight into your doc pipeline Try it GitHub: http://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V Hugging Face: https://huggingface.co/collections/openbmb/minicpm-v-47
公众号:面壁智能精选AI 评分6868 面壁智能解析前瞻专家调度 LES 如何让 35B MoE 在手机端侧实时无损运行
面壁智能 MiniCPM-V 团队介绍支撑 MiniCPM-V 4.7 端侧运行的前瞻专家调度(LES)技术,称首次实现 35B-A3B 规模 MoE 在端侧实时无损运行,iPhone 18 Pro Max 实测解码超 20 token/s。
推荐理由:原文拆解了 LES 在调度、存储、计算三层的具体设计,并给出消融数据,方法可迁移到其他 MoE 模型的端侧部署。
Hamel Husain 长文AI 评分6666 Hamel Husain 详解如何用决策模型做自动评测
Hamel Husain 用 100 条公寓租赁客服 trace 实测 Jev 1.13、Perplexity Decider 1.1 27B、Liquid d1 与 d1-ultra、Cloudflare Clef Flash 和 OpenAI Decisions(GPT-6 Luna)识别失败案例。
meng shao@shao__mengAI 评分4747引用meng shao@shao__meng昨天我老婆问我 App Store 怎么付费,看了一下才知道她要给儿子买一个打字 App,收费 128 块。。 这。。小孩和女人钱这么好赚?? 我说等我半个小时,打开 Codex,把打字游戏的需求输入进去,一个 Goal 跑起来,20 分钟就做好部署到 ChatGPT Sites 了。花了几分钟看了一遍,还不错,顺手再加了一个实时拍摄人像,让头像作为游戏主角的功能,30 分钟准时交活儿。 效果怎么样呢?我第一版做了 36 关,儿子一连玩了 18 关 😁😁😁,我边看他玩,边看有什么问题,边让 Codex 改,顺便增加了几十关,和无限模式。。 以后儿子再有什么想玩但花钱的游戏和应用,自己做就行了,大家感兴趣可以看这: https://keyboard-island-doudou.groovy-river-7567.chatgpt.site
WorkBuddy@WorkBuddy_AIAI 评分2626我们发布了很多功能。这一个是因为我们自己确实需要才做的。 如果你在多个屏幕上同时盯港股和美股持仓,它能帮你减少干扰。
引用Tencent Cloud International Developer@tenctcloud_IntlQuotes, positions, open orders—too many tabs? Build an investment assistant for Hong Kong and US stocks with WorkBuddy + Futu MCP + Hy4 preview. The walkthrough covers setup, permissions, account checks, and tracking orders, with prompts you can reuse. 👇 https://x.com/i/article/2112200966141575169
公众号:卡尔的AI沃茨AI 评分6969 开源「老爷爷」提示语路由skill,收录25条思考类提示语
作者开源了一个名为「老爷爷」的提示语管理skill,仿照Matt Pocock的ask-matt路由形态,把今年积累的25条思考类提示语熔炼进一个路由,覆盖问清问题、学习理解、解决问题、决策、计划和自我认识六个场景。
meng shao@shao__mengAI 评分6464作者转述 Addy Osmani 的「Agentic Verification」文章,认为 Agent 瓶颈已从写出代码转移到知道代码是对的,不能自我验证的 Agent 本质上是在猜。