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10月21日周三
  1. lauren53

    Grok Bot 工程负责人 Lauren Tan 分享一种找 bug 的工作流:先让 Agent 画出用户流程的状态图,再用 pstack 的 /create-formal-verification-skill 生成的技能通过 TLA+ 等方式做验证。她称这样既能更好理解代码和用户流程,也能修复用户原本会看到的问题;被引用的 pstack v0.15.27 更新介绍称该元技能可按需创建形式化验证套件,作者实验中已用它发现多个 bug。

    引用lauren@poteto

    pstack 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!

  2. meng shao64

    Uber 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@UberEng

    Over 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

  3. meng shao66

    作者转述 @HamelHusain 关于决策模型做 LLM Evals 的博客:大多数从业者直接沿用 0.50 默认阈值,文章用 98 条真实生产 trace 对比五家决策模型,证明阈值调优、概率校准和成本-性能 Pareto 分析能带来可量化提升。

    引用Hamel Husain@HamelHusain

    New 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

  4. Dongxi 东锡 NLP64

    Hamel Husain 发布新文章《How To Use Decision Models For Evals》,讲解如何为任务选择决策模型、调优阈值(提醒不要默认 0.5)并解读分数,配有交互式图表。

    引用Hamel Husain@HamelHusain

    New 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

  5. Databricks:Blog43

    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。

  6. Tessl:产品与工程博客61

    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。

10月20日周二
  1. Google Developers Blog70

    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。

  2. MiniMax Design (H3)40

    我们的创作者社区总能带来惊喜……💜

    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。

  3. MiniMax Design (H3)41

    🥁💥💃

    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。

  4. meng shao69

    作者介绍斯坦福新课 CME 295(Transformers & Large Language Models),由 Afshine 与 Shervine Amidi 主讲,目前进行到第四讲 Reinforcement learning with LLMs,视频与讲义已公开。本讲从 RL、Reward Design 讲到 PPO、GRPO、RLVR 和 DAPO,逐个符号讲解;课程共 9 讲,覆盖 Transformer 架构、LoRA 微调、Flash Attention、MCP 与扩散语言模型等,资料全部公开(cme295.stanford.edu)。

    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

  5. meng shao33

    邵猛把给孩子做的键盘打字游戏 Keyboard Island 发布到 ChatGPT Sites 后,分享链接引来 800+ 位朋友访问。他已将网站和资源整体开源到 GitHub(shaom/keyboard-island),并保留了可直接体验的 Sites 地址。

    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 😄

  6. OpenBMB58

    面壁智能 OpenBMB 转发 @aiwithsilly 的演示,用 MiniCPM-V 4.7 35B-A3B 在本机跑自动化报告生成,输入结构化数据与图表,输出含记分卡、分部拆解、利润率驱动与多空观点的长篇 markdown 报告,无需 API 和云端。演示称模型一次读取图表和密集表格并关联数据推导结论,得益于 35B 总参数仅约 3B 激活的 MoE 架构,GitHub 和 Hugging Face 已提供下载。

    引用Sally Stockholm@aiwithsally

    I 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

  7. 公众号:面壁智能68

    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。

  8. meng shao47

    邵猛将给孩子做的键盘打字游戏 Keyboard Island 开源到 GitHub,此前已部署在 ChatGPT Sites。游戏由 Codex 生成,含 36 关起步、后增至几十关与无限模式,并加入按键音乐、头像实时拍摄入画、积分装饰小屋等孩子提出的需求。因有用户反馈无法访问并询问实现方式,他公开源码供交流。

    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

  9. WorkBuddy26

    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_Intl

    Quotes, 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