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6月3日周三
  1. Hugging Face 社区博客55

    DharmaOCR 利用 DPO 将文本退化率降低 59.4%

    4月发布的DharmaOCR(结构化OCR模型)在巴西葡萄牙语文档提取任务中,使用直接偏好优化(DPO)作为监督微调(SFT)后的第二训练阶段。SFT无法直接惩罚文本退化(重复循环),而DPO以模型自身失败输出(退化循环)作为负样本进行偏好训练,使所有测试模型族的文本退化率平均降低59.4%,最高达87.6%(如Nanonets-OCR2-3B从1.61%降至0.20%)。传统DPO多用于聊天对齐,该工作将其扩展至客观的OCR任务,证明DPO可针对性修复特定失败模式。

    推荐理由:DPO 不只能对齐,这篇直接用模型自身的垃圾输出当反例,把 OCR 的重复错误平均降了 59%。思路不复杂,但告诉做结构化生成的工程师:训练数据里最该保留的就是模型犯的错。

  2. 🚨 AI News | TestingCatalog72

    Capafy 推出 5 个预制电商技能,每个均由一线运营者将实践手册打包成 AI 智能体。包括:Commerce Video Ad Maker(上传 1-3 张产品图生成适配 TikTok Shop、Amazon、Meta 等平台的广告视频);Amazon Listing Image Generator(按买家疑虑顺序生成主图到画廊,用 GPT Image 2 检查合规性);Paid Ads Diagnose(分析 ROAS 下降或 CPA 飙升原因,给出扩量或暂停建议);Amazon Listing Fix Kit(逐行检查详情,提供重写文案、7 图计划、A+ 内容和索赔安全标识);Amazon/TikTok Shop SOP Generator(生成逐条执行的 SOP 并标注违规风险)。Capafy 定位为技能智能体市场,支持上传技能并按次收费。

    引用Capafy@Capafyai

    Introducing 5 Capafy e-commerce Skills. Behind each of these 5 Skills is an operator who has spent years on the e-commerce front line. Come to Capafy, and what you get is their hands-on playbook: 1. Commerce Video Ad Maker Upload 1-3 product photos, add the product name and selling points, and it gives you a video plan first, then one ad video ready to run, paced for TikTok Shop, Amazon, Meta, Reels, and more. https://capafy.ai/agent/commerce-video-ad-maker-photos-to-sales-ready/7196408909 2. Amazon Listing Image Generator It works down the 7 doubts a buyer has before they click buy, arranging everything from your main image to the gallery into one conversion-focused sequence. You get the full strategy first; once you approve, it generates each slot with GPT Image 2 and checks the main image against Amazon's main-image rules. https://capafy.ai/agent/amazon-listing-image-generator-7-slot-strategy/3365304451 3. Paid Ads Diagnose When ROAS drops or CPA spikes, tell it the symptom and it traces whether the problem is your bidding, creative, or landing page, ranks the likely causes, tells you how to verify each, then gives you a straight call on whether to scale up or cut the campaign. https://capafy.ai/agent/paid-ads-diagnose-why-roas-dropped-then-fix-it/3720814402 4. Amazon Listing Fix Kit Hand it your product brief and it runs a line-by-line check, tells you where shoppers stall and don't buy, then hands back a ready-to-use fix kit: rewritten copy, a 7-image production plan, an A+ Content draft, and claim-safety flags so you don't trip Amazon's rules. https://capafy.ai/agent/amazon-listing-fix-kit/6130889157 5. Amazon/TikTok Shop SOP Generator Turns live platform rules into an SOP your team can run line by line. Tailored by platform, ops module, and store stage, with every step naming which data to watch and which rules get you penalized, so a new hire, VA, or agency can just follow it. https://capafy.ai/agent/amazon-tiktok-shop-sop-generator/1450284378 Capafy is the Skill-based Agent Marketplace — where your Skill runs online as a product and earns every time someone uses it. Two sides, one platform: — Publish: upload the Skills you built in Claude Code, Codex, or OpenClaw, and get paid on every run. — Use: run Skills built by top talent in every field, and get expert-level work done instead of average AI output.

  3. Anthropic:Claude.dev 开发者博客80

    Anthropic Claude Code 团队复盘:如何构建和使用 Skills

    Anthropic Claude Code 团队总结内部数百个 skills 的使用经验,将 skills 归为九类(库与 API 参考、产品验证、数据获取与分析、业务自动化、脚手架、代码质量、CI/CD、Runbook、基础设施运维),其中验证类 skills 对输出质量提升最明显。

    推荐理由:Anthropic 内部数百个 Claude Code skills 的实战复盘,给出九类划分和写法要点,可迁移到团队自己的 skill 建设。

  4. 公众号:数字生命卡兹克63

    提前触发窗口让 Codex/Claude Code 额度翻倍的小技巧

    Codex 和 Claude Code 的额度限制基于 5 小时滚动窗口:从发送第一条消息开始计时,窗口结束后不会自动重置,需等下次发消息才开启新窗口。提前数小时发送一条短消息,可使重置时间落在工作时段内,从而在核心工作时间获得两个完整窗口。设置方法:Codex 在左侧“自动化”中建每日定时任务;Claude Code 可通过客户端 Routines 或 CLI 版 crontab 配置。注意 5 小时窗口之上还有周额度上限,需合理规划。

    推荐理由:一个很小的窗口重置技巧,但能让你在核心工作时段多拿一倍额度,做 Agent 开发的直接抄自动化设置就好。

  5. SiliconFlow67

    @karpathy 的 llm-wiki 在几周内获得了 5,000+ 颗星。 其理念是:停止在每个会话中重新发现知识。让一个大语言模型构建并维护一个维基,每次使用时它都会变得更智能。 以下是如何使用 @opencode + @justsisyphus OMO + SiliconFlow 构建你自己的版本 🧵

    推荐理由:把 karpathy 的 llm-wiki 创意拆成了可复制的 recipe,跟着教程用 SiliconFlow + opencode + OMO 就能搭一个自进化的知识库,相当实用。

  6. 公众号:火山引擎64

    Vibe Creating:让创作回归「表达」本身

    火山引擎 Seedance 2.0 提出 AI 视频创作新范式 Vibe Creating,核心是让创作者放下技术负担,用故事表达代替复杂 Prompt 参数。该范式强调用富有画面感的语言描述场景、情绪和叙事,模型自行理解意图并完成景别、光影、节奏的诠释,避免过度规定镜头调度。适用于文学作品可视化、影视预演等场景,并配套发布《Vibe Creating 实践手册》及可执行的 Prompt Skill,从创意到高质量提示词一步到位。

    推荐理由:火山引擎把 Seedance 2.0 的用法提炼成「Vibe Creating」方法论,核心是教人用故事感代替镜头术语,虽然不涉及模型升级,但附带可直接套用的手册和 Skill,做 AI 短视频的可以当成 Prompt 指南。

  7. 公众号:数字生命卡兹克66

    Claude Code团队工程总监分享5条AI原生工作原则

    Claude Code团队工程总监Fiona Fung提出,AI时代软件工程瓶颈从“写代码太贵”转移至验证、评审与安全。团队采用JIT规划,先做原型再补文档;遇到重复工作追问“能否自动化”,形成肌肉记忆。代码评审中Claude承担60-70%风格检查与漏洞捕捉,人类聚焦法律、安全与产品判断。角色边界模糊,PM写代码、工程师用Claude起草文案,招聘看重品味与判断力而非代码产出速度。

    推荐理由:瓶颈从写代码转移到验证,这判断太准了。更实际的是自动化那些重复三次以上的事,这套逻辑正在Claude Code团队验证,值得每个带团队的人照抄。

  8. meng shao66

    开源项目 BigSet 允许用户用自然语言描述数据需求,从实时网络中构建并定期刷新结构化数据集。研发团队负责人邵猛在实际工作中使用它,自动生成了一份 B2B SaaS 产品清单,内容涵盖产品分类、免费方案说明及官方定价页面链接,省去了逐一查找官网的繁琐工作。该项目已在 GitHub 上开源。

    引用TinyFish@Tiny_Fish

    What if you and your agent had all the data that always stays fresh? Structured, on demand, never stale. Introducing BigSet. Describe the data you need in plain English → get a structured dataset built from the live web, that refreshes regularly. It's live and open-source.

  9. vLLM 官方博客61

    vLLM 与 DeepLearning.AI 推出免费课程《Fast & Efficient LLM Inference with vLLM》

    vLLM 与 Red Hat、Andrew Ng 的 DeepLearning.AI 联合推出免费课程《Fast & Efficient LLM Inference with vLLM》,约 1.5 小时,含 9 节视频和 3 个 JupyterLab 动手实验。

    推荐理由:课程覆盖压缩、部署、基准测试全流程,用可视化讲清 KV cache 和量化原理,并配三个可动手的实验。

6月2日周二
  1. Anthropic:Claude.dev 开发者博客77

    Claude Code 动态工作流详解:让 Claude 现场编写自己的 harness

    Anthropic 上周在 Claude Code 中发布动态工作流,Claude 可为任务即时编写定制 harness。工作流通过执行 JavaScript 脚本,用 agent()、parallel() 和 pipeline() 生成并协调各自拥有独立上下文窗口的 subagent,以缓解单上下文中的 agentic laziness、自我偏好偏差和目标漂移。

    推荐理由:Anthropic 员工讲解 Claude Code 动态工作流的原理、六种组合模式和适用边界,并给出 token 预算等实用技巧。

  2. 公众号:卡尔的AI沃茨56

    360安全龙虾云端版:龙虾教练可将GitHub项目拆解为垂直Agent

    360安全龙虾云端版的龙虾教练可通过问答交互(约10轮),将开源项目整合为垂直Agent。以lenny-skills项目(86个产品管理技能)为例,生成了产品经理Agent“张伟”,可理解项目进度、拆解需求,并调用Claude Code和Codex实现AI新闻雷达v0.6版改进(增加AI占比评分、信任打分、事件去重)。另支持对话缓存(5分钟内复用系统提示语和TOOLS)、细粒度权限分级(文件/网络/系统/技能可单独配置本地访问)。

  3. Simon Willison 博客55

    粘贴文件编辑器

    Simon Willison 开发了“粘贴文件编辑器”工具原型,灵感源于 Claude.ai 能将大段粘贴文本自动转为文件附件的功能。该工具支持粘贴文本、直接打开文件(包括图片缩略图显示)以及拖拽文件。它是由 Codex 桌面版协助构建的。

  4. MarkTechPost59

    使用 NVIDIA Apex (FusedAdam, FusedLayerNorm) 和 torch.amp 加速 Transformer 训程程

    通过从源码构建 NVIDIA Apex 并检测融合内核,对 Transformer 训练中的关键组件进行基准测试。内容涵盖了 NVIDIA Apex 提供的 FusedAdam 优化器与 FusedLayerNorm 层归一化的性能表现,并将其与 PyTorch 原生的混合精度训练工具 torch.amp 进行了对比。文章旨在实践验证这些工具在提升训练速度方面的具体效果。

  5. meng shao64

    Lee Robinson 分享了四条构建适合AI智能体的代码库的原则:1. 源码应为真相或提供可读路径(如将内容从CMS迁移回代码);2. 智能体需能通过类型系统、测试和Linter验证工作;3. 维护精简有效的AGENTS.md文件,提供项目特有上下文;4. 设置自动化流程(如安全扫描)持续改进。他以Cursor官网迁移为例,该过程耗时3天,消耗344次Agent请求,花费$260,证明降低抽象层成本能带来可量化的投资回报。

    引用Lee Robinson@leerob

    Some tips to help agents understand your codebase: 1. The source code either needs to be the source of truth, or have something legible as a path to the source. For example, if marketing site content is actually stored in a CMS, you need to either delete the CMS and move that content into code, or make the CMS legible through and MCP, CLI, or skill: https://leerob.com/agents 2. Agents need to be able to verify their work. This includes but is not limited to: using a typed language, having high-quality and fast tests, having a well-configured linter: https://x.com/leerob/status/2026369424450523348 3. You need to have a concise and effective AGENTS.md file, which is included in every message to your agent. Models are quite good now, so some things you can omit as the models know them. You don’t need to say the tests live inside /tests for example. It’s worth asking the models to find things in your codebase and making sure they’re named what the models might expect, otherwise consider refactoring: https://cursor.com/learn/customizing-agents 4. Set up automations which give you suggestions for refactoring code, catching security issues which may have slipped through code review, and optionally continuous documentation of the codebase. You can effectively create a self-driving codebase which gets better while you sleep: https://cursor.com/blog/security-agents

  6. Together AI 研究与产品博客61

    Together AI 解析如何高效服务 MiniMax M3:1M token 上下文与多模态推理优化

    Together AI 作为 MiniMax M3 的首选云合作伙伴,介绍了为该模型提供生产级推理服务的工程方案。M3 采用 MiniMax Sparse Attention 块稀疏注意力,使 prefilling 提速超 9x、decoding 提速超 15x,支持 1M token 上下文与原生多模态。

    推荐理由:原文由服务方工程团队拆解 MSA 的内核优化与多模态网关预处理方案,给出可参考的长上下文推理工程路径和实测吞吐提升数字。

6月1日周一
  1. OpenRouter75

    视频教程:如何构建一个每周预算上限为1000美元的智能体,包含模型拒绝列表与自定义数据保留 使用了新的、可堆叠的护栏架构: [引用 @OpenRouter]:OpenRouter 上的护栏是市场上最强大的:为您的 AI 流量提供集中式安全与治理 预算限制、ZDR、模型与提供商限制、提示词注入防御以及 DLP / 敏感信息检测,分层为您控制的规则!🧵

    引用OpenRouter@OpenRouter

    OpenRouter 上的 Guardrails 是市场上最强大的:为你的 AI 流量提供集中式安全与治理 预算限制、ZDR、模型与提供商限制、提示注入防御,以及 DLP / 敏感信息检测,分层融入你掌控的规则中!🧵

    推荐理由:如果你在跑 agent 并担心成本爆炸,OpenRouter 这个教程手把手教你设预算上限和注入防御,抄完就能上线,别再裸奔了。

  2. 公众号:卡尔的AI沃茨64

    LibTV推出3D导演台:用3D构图节点精确控制AI图片/视频中的人物空间关系

    针对AI图片和视频中多人场景空间关系控制难的问题,LibTV推出3D导演台功能,在画布中嵌入轻量级3D构图节点。用户可添加人体素模、基础几何体、群众阵列,自由移动、旋转、缩放并调整人物关节姿势。支持在同一3D场景中放置多个机位,预设或手动调整视角,截图作为参考图发送到画布,关联人物并编写提示语,即可生成符合构图的图片或视频。还可利用宫格切分工具拆分九宫格分镜,配合视频合成功能连续成短片。该功能避免了用长提示语描述位置关系,提升创作可控性。

  3. MiniMax (official)47

    用户@stevibe展示了MiniMax M3模型的能力。他仅提供了一张90年代风格旧网页的截图和相关素材文件,没有提供HTML源代码,要求通过OpenCode工具将网站一次性重建为现代Apple风格。模型成功在一次尝试中完成了任务,生成的网页保留了原始页面的标识和核心元素,并以现代化的渐变设计、排版和深色主题重新呈现,效果被评价为“真正令人惊叹”。

    引用stevibe@stevibe

    MiniMax M3 might be the most underrated coding model right now. I gave it nothing but a screenshot of a chaotic 90s GeoCities-style fan page, no HTML source, just the image + the asset files, and told it to rebuild the whole thing as a sleek Apple-style 2026 site. One shot. Through OpenCode. The result is genuinely stunning. It kept the soul (the "stevibe's HyperHome" identity, the visitor counter, the guestbook, the webmaster portrait) and translated every section into clean modern design, gradient hero, proper typography, dark theme, the works.

  4. PixVerse43

    PixVerse C1在文本生成视觉特效(text-to-VFX)方面展示了强大的能力,提供了前所未有的控制力和电影级画质。用户通过一个复杂的提示词(涉及火山喷发、风暴、镜头运动和爆炸效果)生成了专业级VFX片段,其镜头动态、粒子效果和光照被视为真实的专业VFX制作水平。该模型被认为在控制力和质量上达到了一个全新的层次。

    引用Pierrick Chevallier | IA@CharaspowerAI

    It’s actually crazy how few people are talking about how powerful Pixverse C1 is for text-to-VFX.We’re on a completely different level of control and cinematic quality. Here’s a prompt I pushed hard: "FPV shot: Diving through a volcano erupting beneath a thunderstorm. The camera spirals through ash clouds as lava bombs explode around it. Lightning illuminates molten rock and black smoke merging into "WRATH" before the eruption detonates outward. Elemental violence, god-tier VFX." Watch this The camera dynamics, particles, lighting… this is real pro VFX. Are you testing Pixverse C1 right now?

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