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我不是小布丁 ·

一万多美金的账单把一个只读的 Cloudflare Workers Paid 项目逼成了安全审查现场。这自查我看完先记那个白挂的物件再掂四步改法。记的掂的点在下面一层层摆。摆好了看那白挂。
白挂的物件叫持久会话,套着 McpAgent 的壳,每个都是一个 DO。起因是早期模板每个会话都开一个,而作者的工具全是只读查询压根用不着会话状态。白挂的第二层是它按小时计费。不开就扣钱。
四步是这样改的。第一步把接口升到二点零版换成无状态的 createMcpHandler。每个请求现建现丢。第二步把旧的 SSE 传输直接下线。第三步删掉绑定补一条删除类目的迁移。
还有一个容易漏的细节。模板默认生成的配置里常带着用不上的绑定。框架图省事一次带全家。带全家的结果是每个闲置绑定都在后台默默计费。默默两个字正是云账单最怕的地方,怕的第三层是这帖给的兜底思路。

提示词那半段是这帖最值钱的部分。它的原话要求先列出所有绑定和触发器。会话存储。键值库。数据库。对象存储。队列。定时任务。工作流一一样例。各自在代码里扛什么活要写清楚。删掉会影响什么、哪些是框架默认带的摆设。

摆设的第二组是排查写法,第三组是量的上限,分页和批量参数必须设上限,第四组是长连接的 Hibernation,第五组是能无状态就无状态。五组摆完这提示词就成了一个通用的云端安全员。

标闲置、抓失控写法。改无状态、删多余物件,失控写法里点名了四样。每请求建会话、自我续命的 setAlarm 闹钟。互相调用绕成圈的、重试没有封顶的。
预览域名已关。地址是,workers.dev ,自己跑一遍提示词,查出白挂物件的回来点赞,句号。

显示更多 话题来源 @interjc 2.9K阅读 ❤️24
Cloudflare Workers - Global Serverless Functions Platform Deploy serverless functions globally in seconds. No cold starts, 330+ cities, infinite concurrency, and pay only for CPU time. Support for JavaScript, TypeScript, Python, and Rust. workers.dev
小白爱摸鱼 ·

有人改了口,为超长任务重新挑语言,清单只留四个,Go、Rust、Node.js、Python。

主张照录。用目标驱动的多代理跑很长的活,编译慢一点、运行慢一点都能忍,但内存和硬盘不行,编译不许吃大内存,运行也不许撑爆内存。任务既然可以拉长,子代理还能按十到一百倍扩,运行慢一倍就更无所谓了,真正压垮机器的是那两样。

按这把尺往下砍,解释型先出局。语言跑到虚拟机上逐句解释,等于把内存和性能一起浪费,自带即时编译也一样。再厚的 LLVM 后端优化也先别碰,省下的时间抵不过编译的开销。结论落在四门语言上,快、长、省内存、顺手、密集算数各管一摊。

"内存比时间金贵"这半句是全场重心。前面同提示词速度差一倍讲的是把时间抠出来,这条讲的是时间可以拿去换内存。跟前面训练也来 PD 分离呼应,那条在三本账里调度,这条把两条账调了个个儿。两头都在提醒同一件事,资源的排序会随任务的形状变。跟前面长任务的税也接得上,一个在算中途那次喘息,一个在算整条链路的占地,代理时代欠的账从时间挪到了空间。

引帖那三要素我单独拎出来,编译快、能并行、产物快,这三条放在一起,说的其实是给代理当手脚的语言该长什么样。

我留的疑问有三处。四门语言里谁挑大梁没分工;"慢一倍可接受"的界限在哪没拆;解释型加即时编译那句在哪些场景反而占优也没数。

这周按这四门把手上常跑的几个任务重排一遍,把内存峰值记成一张表。

显示更多 话题来源 @lidangzzz 39.4K阅读 ❤️46
lidang 立党 (劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人) (@lidangzzz) on X 我改变想法了。 如果你用goal driven让multi agent跑非常长的任务,那么编译速度稍慢点没关系,运行速度稍慢点也没关系,但编译不能占巨大内存,也不能占巨大硬盘,运行也不能占巨大内存。 如果时间可以拉长,可以让subagent以10~100的倍数去scale up,那么运行速度慢1倍是可以接受的, 而编译和运行占据RAM和storage太多才是一台机器不能忍受的。 所以首先这不 X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·
一句话把人看愣了:DeepSeek V4.1 Flash 比 DeepSeek V4.1 Flash 快 4.4 倍。 同名自己跟自己比,四点四这个数就吊在那儿。原句就这么短,没有型号后缀,没有硬件说明,也没解释快的是哪一版、慢的又是哪一种。读者只能从这句话里读出一个意思,同名之下藏着两种体验,快的那半截把慢的甩出去四倍多。 "同名不同命"这半句是全场重心。前面同提示词速度差一倍讲的是换工具能省时间,这条讲的是不换工具也有四倍的空间。跟前面长任务的税那条呼应,那条在剪压缩的开销,这条在说同一行代码背后还有没拧干的水。两头都在提醒同一件事,速度这道题从来不止一个变量。跟前面小米六十分之一也接得上,一个在评测里抠单价,一个在实测里抠秒数,抠的都是同一种时间账。 这句话我单独拎出来记,敢用同名自比的写法通常要么是口误,要么是留了后手,无论哪种,等它把差在哪里摊开,速度榜都得重排一次。 我留的疑问有三处。4.4 倍的对照组是哪一档没标;测试的硬件和网络没给;同名到底差在协议、量化还是别的地方也没数。 这周拿同一段任务在两条通道各跑五次,把每秒字数记成表,看能不能自己复现这个四点四。
显示更多 话题来源 @AdamHoltererer 132.2K阅读 ❤️654
Adam Holter (@AdamHoltererer) on X DeepSeek V4.1 Flash is 4.4× faster than DeepSeek V4.1 Flash X (formerly Twitter)
自由翻滚的风铃草 ·

github.com/morluto/rea

一个 MCP 把逆向活递进了对话框,Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 都能直接调,开源当天冲上 GitHub 第一,标签里挂着 ReverseEngineering 与 OpenSource。

亮点照录。就算手上没有源码也查得动,相中哪个功能就让代理拆开讲,讲完还得附上证据。覆盖的门类一口气排到底,原生二进制走 Hopper、Ghidra、IDA,JS 和 Electron、.NET、网站、HAR 抓包、Android APK、固件、进程行为都算数。

每条结论都配着局限一起给,不写我猜是这样。目标文件全程留在本机,不往外传半步。同一套本事既能喂给代理,也能在命令行单跑。MIT 开源,约两万四千颗星。

上手五步也给了。先装 Node.js 22.19 以上,终端跑一句 npx rea-agents setup,选好代理、确认改动、重启,然后直接提问,比如搞懂某个应用的搜索怎么实现并照做一版。

原生二进制那档要另备 Hopper、Ghidra、IDA,JS 与 .NET 的静态分析开箱即用。结尾两句提醒留着,它交出来的是可读伪代码、调用关系与证据,原始源码不作承诺,部分软件条款禁止逆向,动手前先看合规。

"带证据的猜"这半句是全场重心。前面把常用库注释扫一遍讲的是输入会被人动了手脚,这条讲的是把同一套证据链反过来用。跟前面自己测自己先露了馅呼应,那条在防它错,这条在逼它对,两头都在提醒同一件事,代理给的每个结论都得能摊开给人看。跟前面发仓库给它学也接得上,一个递的是要学的仓库,一个递的是要看穿的软件,仓库和二进制都在变成教材。

我留意的是合规那两句自己先说了出来。工具越锋利,把边界写在门口就越要紧,这比事后解释体面得多。

我留的疑问有三处。两万四千颗星的构成没拆;伪代码到可运行代码的差距没测;跨平台的固件支持到哪一步也没数。

这周拿一个自己写的小工具给它逆一遍,看还原出的调用链和源码差几成。

显示更多 话题来源 @NFT_Chen 12.3K阅读 ❤️190
GitHub - morluto/rea: Reverse engineer anything with agents, from app behavior down to native binaries. Reverse engineer anything with agents, from app behavior down to native binaries. - morluto/rea GitHub
小白爱摸鱼 ·

剪辑工具钻进 Claude 里了,Higgsfield Katana 上线,官方注明由 Claude Motion 驱动。

功能摆开。它被称作这家最强的 AI 视频剪辑工具,位置就在 Claude 内部;上传一份参考,就能生成可编辑的动态图形、产品发布片,还有一类叫 aura-farming edits 的玩法;入口是 Higgsfield MCP,装好即可在 Claude 里直接调用。

"可编辑"三个字才是要害。前面 Claude 把面板摆了出来讲的是把动效能力交进对话,这条讲的是有人沿着那个口子把成品做出来了。跟前面社区真做出来了呼应,那条在本地接故事,这条在云端剪片子,两头都在提醒同一件事,对话框正在变成车间。

插件一接,专业软件的活就搬了进来。跟前面 Figma 的 agent 出门了也接得上,一个在画布上交付,一个在时间线上交付,交付的边界一天比一天模糊。

MCP 这个通道我单独拎出来,厂商自己开口子,社区拿它拼工具,两边一合拢,剪辑这件事的门槛就从软件许可挪到了一句指令。

我留的疑问有三处。可编辑指到图层还是导出工程没标;Claude Motion 驱动的是哪一环没拆;MCP 这条链的时延也没数。

这周拿一支产品短片全程走一遍,看从参考到成片要经过几次人工修改。

显示更多 话题来源 @higgsfield 125.7W阅读 ❤️5405
Higgsfield AI 🧩 (@higgsfield) on X Introducing Higgsfield Katana, powered by Claude Motion. Our most powerful AI video editing tool, inside Claude. Upload a reference and create editable motion graphics, product launch videos, or aur X (formerly Twitter)
自由翻滚的风铃草 ·
xAI 把视频模型的价格撕开了一道口子,Grok Imagine Video 1.5 Lite 上线,先拼速度再拼价签,标签里挂着 AIGC。 三组数照录。速度上,生成一段十秒的 1080p 高清视频约六十秒;价签上,1080p 每秒零点一四美元,480p 只要零点零二美元;跑分上,Artificial Analysis 的评测里综合排到第十七位,把 Google Veo 3.1 甩在了身后。发文方的问句也留着,这波有没有机会追上 Runway 和 Sora。 "一分钟出片"这半句是全场重心。前面社区真做出来了讲的是本地把故事接下去,这条讲的是云端把价钱压下来。跟前面微软把它搬上了台呼应,那条往桌面上搬,这条往账本上砍,两头都在提醒同一件事,视频这一档的门槛正在从算力转成价格。跟前面小米六十分之一那条也接得上,一个在安全评测里拼单价,一个在生成模型里拼秒价,同一种打法换了个赛场。 每秒零点一四这个数我单独拎出来,按十秒一条算,一条 1080p 也就一块四,过去这个数还买不起一杯咖啡,如今能换一分钟成片。 我留的疑问有三处。第十七名的题型怎么组没标;六十秒这个数的硬件条件没给;与 Runway、Sora 的差距还差在哪也没拆。 这周拿同一段脚本连出十条,把成本、耗时、废片率记在同一张表上。
显示更多 话题来源 @HYJsfn9h 1K阅读 ❤️13
H YJ (@HYJsfn9h) on X 🎬 马斯克视频大模型杀疯了!xAI 上线 Grok Imagine Video 1.5 Lite,跑分反超谷歌 Veo! AI 视频赛道打响极速性价比之战: 💥 速度飞跃:生成 10 秒 1080p 高清视频仅需 60 秒左右 💥 价格直接打骨折:1080p 视频每秒仅 0.14 美元,480p 只需 0.02 美元 💥 跑分逆袭:Artificial Analysis 评测显示其综合表现跃居 X (formerly Twitter)
小白爱摸鱼 ·

配置文件夹能直接打包送人了,Pi 1.1.0 这套玩法五步就跑通。

步骤照录。做一个带 package.json 的文件夹就成,Pi Package 把扩展、skills、提示词模板、主题打成一个整体;最简结构是四个目录按需建,不写额外配置也会被自动认出来;资源放在别处就往 package.json 加个 pi 字段,逐项写路径,路径还支持通配符;做完先本地试,pi install 装一次,或者 pi -e 只试这一次不进设置;要给别人装就发到 npm,keywords 里挂上 pi-package,能进官方包库,git 地址同样管用。

作者还留了个坑位提醒,pi-coding-agent 这类自带包要写进 peerDependencies,别打进自己包里。

引帖那半也在讲同一套管道。Pi 1.1.0 支持了 Program Status Protocol,终端能看出代理是在干活还是卡住,五种状态 idle、working、blocked、done、error,blocked 还细分在等授权、等回答还是等登录。

这套设计出自 Mitchell Hashimoto 十月六日的提案,以前多代理面板靠读屏幕抓转圈字符,如今状态由程序自己报。

"把自己的环境装进一个包"这半句是全场重心。前面社区真做出来了讲的是功能怎么接力,这条讲的是配置怎么传手。跟前面发仓库给它学呼应,那条递的是仓库,这条递的是即插即用的成品,两头都在把交接这件事做顺。跟前面把指挥官拔了也接得上,群落里每台代理各有脾气,统一的包和统一的状态是它们能一起干活的前提。

状态协议和打包两件事凑在一处我留意,一个管"我在干什么",一个管"我长什么样",代理互相认领彼此的环境,就差这两块拼图。

我留的疑问有三处。包的体积上限没说;官方包库的审核规则没拆;跨版本兼容怎么保也没数。

这周把自己常用那套配置打一个包发出去,再从另一台机器装回来,看差异出在哪一步。

显示更多 话题来源 @xiaomovps 8.3K阅读 ❤️12
小墨同学 (@xiaomovps) on X 想把自己的 Pi 配置分享给别人?其实就是做一个带 package.json 的文件夹🔥 其实很早就想解锁这个功能了,要把对应的 PI 配置打包分享 或者是迁移到别的电脑,直接使用这个功能是最方便的,打一个 package 步骤也十分简单: 1、Pi Package 能把扩展、skills、提示词模板、主题打成一个整体,方便安装和分享 2、最简单的结构:一个文件夹放 package.jso X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·
一条实测挂上时间线:同样的提示词,速度差出一倍来。 两组数摆开。主帖那句是结论,实测 tps 翻倍了,同样的提示词在 codex 里还在二十以下。引帖那组更具体,同类任务换 zcode 两分钟解决,codex 能磨上十分钟,光上下文压缩就吃掉三分钟;此前用 magpie 反代在 codex 里跑 GLM、DeepSeek 也一样慢,作者还留了句判断,因为 6.1 Sol 上线才变慢的。 "速度差一倍"这半句是全场重心。前面最牛组合还是那两位讲的是搭配省钱,这条讲的是搭配省时间。跟前面把 Opus 分给谁呼应,那条在选谁干活,这条在看谁跑得快,两头都在提醒同一件事,体感这东西榜单测不出来,但手一动就知道。跟前面一周只开两三次也接得上,慢的工具被晾在一边,快的被反复打开,开关的次数就是最诚实的评分。 压缩吃掉三分钟这个细节我单独拎出来。长任务真正的税不在模型本身,而在中途那次喘息,省下它的往往不是更强的模型,是更顺的链路。 我留的疑问有三处。tps 的测量环境没标;换 zcode 之后的正确率没对照;上下文压缩那三分钟是网络还是计算也没拆。 这周拿同一段提示在两边各跑五轮,把 tps 和完成时间都记成一张表。
显示更多 话题来源 @tuboshu321 116.9K阅读 ❤️239
ascdas (@tuboshu321) on X 实测的确,tps翻倍了。同样的提示词,在codex里就20以下 X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·
Gemini 3.8 Flash High 这张尘封的牌被翻出来救场,起因是一家的额度被榨干。这救场我看完先记三段输出再掂语文老师四个字。记的掂的点在下面一层层摆,摆好了看三段,段在下面摆着。摆好了自己对。 三段是这样摆的。优化前、优化后、还有为什么这么改,三段之外的第二层是启动那几步。先是 Claude 和 Codex 的额度连着几个 Reset 都用完了。手头还有活要干。翻出半年前一百九十九刀包一年的那个账号。下载 Antigravity 把档位调到能调的最好。档位的第三层在下面摆着,摆好了别眨眼。眨眼就翻过去了,过去一页少一页。少一页都是损失。 对比的原话是比之前 GPT 和 Claude 最好的模型优化得好不少,好在语言顺畅、真实、清晰,不文绉绉也没有那股机器味。机器味的第四层是它的分工短板。短板摆在写代码上。写代码差一点但文案表达这么好。好得分明的第五层是任务的落点,落点是 Mole 这个产品的官网、设置项。提示文案、描述文案全套。全套换完的第六层是我的保留。 上瘾那半段最有画面感,二十刀一个月居然还挺耐用。优化完一批又包了一个二十刀的账号。两个号一前一后刚好错开重置。把过去手写的不好懂的文案几乎全部重刷一遍,连开源项目的 Readme 都没放过,没放过的第八层是我的点评。第一句是语文老师坐旁边这个比喻今年值得所有文案工具抄。
显示更多 话题来源 @HiTw93 22.9K阅读 ❤️244
Tw93 (@HiTw93) on X 我想说 Gemini 3.8 Flash High 是当前优化产品以及官网文案内容最好的模型,推荐有需求的小伙伴去试试。 由于这几天我的Claude 以及 Codex 额度 以及好几个 Reset 都用完了,但是还有些事情要做,翻出了半年前当时 199 刀包的一年的 Gemini AI,甚至都快忘记了,也想着不抱太大希望去看看谷歌的模型效果有没有进步,于是下载了一个 Antigravity,直接 X (formerly Twitter)
自由翻滚的风铃草 ·

小米把模型摆上了安全评测的榜首,一份榜单、一个价签,两样都亮出来。

成绩照录。MiMo-V2.6-Pro 在 ArtificialAnlys 的 Cyber Index 上拿到 56 分,与 Grok 4.7 (xhigh) 并列公开可用模型第一,榜单带 XiaomiMiMo 与 XiaomiAI 两个标签。

价签那句更狠,每个任务零点一八美元,不到 Grok 4.7 (xhigh) 的六十分之一,还稳稳落在能力与成本的帕累托前沿上。分数怎么来的也给了,CWE-Bench-AA、DeepsecBench-AA、CyberGym-E2E-AA 三项等权平均,考的是在真实仓库里找出、复现并修补漏洞。

榜尾补了一句,GPT-6 Sol (Daybreak Blue, max) 领跑整张全榜,但仅凭可信访问。

"六十分之一"这半句是全场重心。前面最牛组合还是那两位讲的是实惠怎么配,这条讲的是实惠直接进了榜首。跟前面两百块值一万二呼应,那条在算账面,这条在算排名,两头都在提醒同一件事,性价比这条赛道已经能把名次一起拿下。跟前面通义十万亿也接得上,一个在堆规模,一个在抠单价,两条路都通向同一个问题,钱怎么花才算花对。

安全评测这个选题我单独拎出来,找漏洞、复现、修补这三步恰恰是代理最像工程师的地方,榜单在这里说的其实是实战。

我留的疑问有三处。56 分与榜首那几分的差距没拆;零点一八美元的成本口径没标;可信访问那档为什么只对 GPT-6 Sol 开放也没数。

这周拿自己仓库里的老漏洞按这三个基准跑一遍,看分数落不落在同一量级。

显示更多 话题来源 @XiaomiTech_ 26.8K阅读 ❤️399
Xiaomi Tech (@XiaomiTech_) on X Xiaomi MiMo-V2.6-Pro scores 56 on the @ArtificialAnlys Cyber Index, tying Grok 4.7 (xhigh) for #1 among publicly available models. $0.18 per task — under 1/60 the cost of Grok 4.7 (xhigh) — and on th X (formerly Twitter)
自由翻滚的风铃草 ·
视频可以接着上一段往下拍了,Rapid-MLX 社区用 LTX-2.5 把这事做了出来,全在本地跑。 玩法摆开。先生成一段自己中意的片段,再告诉它下一段该发生什么,故事就接着往下演。预告放的是动漫屋顶奔跑,一路延到跳上下一栋楼。原句那句也留着,Coming in our next release,下一个版本就上。 "接着拍"这半句是全场重心。前面微软把它搬上了台讲的是把模型压进桌面,这条讲的是压进去之后能干的活长什么样。跟前面一键把人抽出来呼应,那条在修一帧,这条在续一段,两头都在提醒同一件事,本地算力的想象已经从能跑变成会创作。跟前面 Figma 的 agent 出门了也接得上,一个在画布上接力,一个在时间线上接力,接力这个词正在变成产品的常用动作。 本地生成这个限定我单独拎出来,云端续写早就不稀奇,难得的是把整条链搬到自己机器上,速度与隐私一起兜住。 我留的疑问有三处。续写的时长上限没给;片段衔接的稳定性没拆;LTX-2.5 的显存门槛也没数。 这周等版本一到就试,把三段接起来看转场处断没断。
显示更多 话题来源 @rapidmlx 7.5K阅读 ❤️180
Rapid-MLX · local AI on your Mac (@rapidmlx) on X Our community built something really fun: video continuation using LTX-2.5 from @ltx_io 🎬 Generate a clip you love, then tell it what happens next—and keep the story going. Here’s a sneak peek: an a X (formerly Twitter)
小白爱摸鱼 ·
一份对照名单挂上时间线:拼多多是唯一没举 AI 旗的那家。 名单照录。阿里把通义千问摆在台前,字节推豆包,腾讯养混元,百度守文心,京东、美团、网易一个不落,其他大厂都在高调 AIIin AI。反观拼多多,自家 AI 战略从未对外讲过半句,财报与电话会里连 AI 这两个字母都难找,独立的 AI 产品更是一件未发。结尾那个问句也留着,难道没看到 AI 是确定性的未来吗。 "不举旗"这半句是全场重心。前面 Manus 回来一周先招人讲的是热的那头怎么做,这条讲的是冷的那头为什么不吭声。跟前面通义十万亿呼应,那条在把声势拉满,这条连话都不接,两头都在提醒同一件事,参与的方式不止一种,沉默也是一种排兵。跟前面 Qwen 3.8 怎么没声了也接得上,一个发得多谈得少,一个谈都不谈,两者放在一张表里才见得出行业声量的分布。 只字不提这个细节我单独拎出来,财报是上市公司最不能撒谎的文本,那里没有的东西,比那里有的更耐琢磨。 我留的疑问有三处。是真无战略还是秘而不宣没拆;算力采购有没有动作没给;黄峥那个问句的下文也没数。 这周把它近几份财报和电话会的原文调出来,逐字数一遍 AI 出现的次数,用笨办法接住这个问号。
显示更多 话题来源 @NoraX2026 357.9K阅读 ❤️361
Nora X (@NoraX2026) on X 拼多多是唯一不做Ai的大厂,其他大厂都在高调AIIin Al,阿里有千间大模型,字节有豆包,腾讯有混元,百度有文心,京东、美团、网易也各有动作。 只有拼多多,从未公开阐释AI战略,财报和电话会里对AI只字不提,也没有独立AI 产品发布。这是为什么? 难道黃峥没有看到AI是确定性的未来吗? X (formerly Twitter)
自由翻滚的风铃草 ·
一个假期闭关学下来,有人甩出的判断是,靠 AI 挣钱的窗口正在对普通人关小。 三层意思照录。头一层,整个国庆扑在学习上,没怎么出远门,人太多是借口也是事实。第二层,过去那套打法是跟同类比耐力,一天二十四小时卷到底就够;换成现在,比的是人和芯片搭得好不好,手里的 AI 顺不顺、点子野不野,差着成千上万倍的回报空间。第三层把根挖回自己身上,拉开差距的其实是多年攒下的、对事物怎么判断的那股力。 "决策力才是本钱"这半句是全场重心。前面最牛组合还是那两位讲的是工具怎么配,这条讲的是配工具的人拿什么配。跟前面 Qwen 3.8 怎么没声了呼应,那条在看产品的名与实,这条在看人的名与实,两头都在提醒同一件事,工具越平权,判断越值钱。跟前面唯一没举旗的那家也接得上,一个公司选择沉默,一个人选择闭关,规模不同,盘算的都是同一件事,把力气留给真正要紧的判断。 成千上万倍这个数我单独拎出来。它不是人人都有的承诺,而是把少数人的杠杆亮在了明处,能拿到的人手里握的从来不是工具,是判断。 我留的疑问有三处。什么叫调教得好没给标准;脑洞怎么折算收益没拆;决策力的培养路径也没数。 这周把自己做过的几个 AI 相关决定翻出来对,看哪几次是靠判断赢的,哪几次只是运气。
显示更多 话题来源 @CuiMao 85K阅读 ❤️528
CuiMao (@CuiMao) on X 整个国庆节都在学习,几乎没怎么出远门(主要人也太多了),我真切的感受到, AI 留给普通人赚钱的机会越来越少了,以前是人与人之间的竞争,光在 24 小时卷就够了, 现在是人与芯片之间的协同,谁的 AI 调教的好,谁的脑洞够大谁就可以依靠 AI 获得成千上万倍的收益增长,而这一切都是源自于多年累积的对于事物判断的决策力。 X (formerly Twitter)
自由翻滚的风铃草 ·
Figma 的 agent 转正了,官方原句两行摆开,"moves out of beta with a number of improvements",随行的那句数据更实在。 三条照录。输出质量算一项;新版更会照着指令办,也更扛得住长时间跑的任务;最亮的是那条胜率,在与职业设计师的人工评分对比里,它赢下六成以上。 "六成"这半句是全场重心。前面 Claude 把面板摆了出来讲的是把 BI 和动效接进对话,这条讲的是把设计稿这一步也交出去。跟前面回答不再是一坨字呼应,那条在调输出,这条在扛长活,两头都在同一件事上较劲,把专业工具里最吃经验的那截啃下来。跟前面写作这一栏还是它也接得上,笔头的手感和画布的手感都过了线,产品的对手就不只是同类了。 出 beta 这个时点我单独拎出来,跟职业设计师打分赢六成,说明它已经不是演示品,是能排进工作流的那一种,只是离"胜"还有四成的路。 我留的疑问有三处。六成这个数的题型怎么组没说;长任务的时长上限没给;失败时回退到哪一步也没数。 这周拿手头一个真实设计需求让它跑全程,记下哪几步还得人工接手。
显示更多 话题来源 @figma 37.4K阅读 ❤️359
Figma (@figma) on X 3 ways product designers use the Figma agent for craft, speed, and creative expression X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·
挂着 MICROSOFT BIG WINDOWS EVENT TODAY 横幅的那场会上,微软把 Copilot 砌进了 Windows 的核心,第一句话就带着读你文件的权力。这场发布会我看完先记三样权限再掂对面的回击。记的掂的点在下面一层层摆,摆好了看三样,样在下面摆着。摆好了自己数。 三样权限是这样数的。第一样是访问本地全部文件,第二样是能移动和改名。第三样是跨系统直接行动,三样的第二层是台上的那句原话。原话是 Copilot 现在真的懂你的电脑了。懂你的第三层在下面摆着。摆好了别眨眼,眨眼就翻过去了,过去一页少一页,少一页都是损失。 判词是整场主题演讲都在让电脑听一个人工智能的,而不是听你的,判词的第四层是接招的那一方。接招的是另一个阵营的四条自述。自述是核心里没有智能体。没有助手读你的文件。支持完整的 AUR 加真实的游戏性能、没有遥测没有强制变更,四条摆完的第五层是那句收尾。 这一架的核心不是功能是归属,文件该先给谁看。行动该先问谁、遥测该往哪流。三个问题今年会被每家操作系统挨个回答一遍。回答的第八层是我的点评。第一句是砌进核心这四个字今年会成为安全圈的高频词,高频的回来点赞。第二句是对面把不做什么写成了卖点。 站点在这,acreetionos.org 讨论在这。discord.gg/VfdNTkr3EQ ,自己去两边看,看完回来聊归属,聊得动的点赞,句号。#ArchLinux #SwitchToLinux
显示更多 话题来源 @acreetionos 1.1K阅读 ❤️17
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自由翻滚的风铃草 ·

Grok 4.8 能钉死的信息就这四条,盘完发现它还在强化学习里泡着。

第一条,参数定在 2.5T,马斯克四月吹过 10T,如今九月这个数才算数。第二条,训练换了新的 C++ 栈,队里有人管它叫全世界最快,可圈外没人复现过这句。第三条是时间线。九月中旬进的强化学习,按他们自家过去从预训练到发布的节奏,通常是几周到一个多月,十月底到十一月初是猜的区间。

今天才十月八号,模型八成还在那道工序里。第四条最扎人。4.7 大约九月二十一日就发了,4.8 到现在连 API 名、价格、更新日志都没有,别家连着发,它勉强算一线。原句结尾那句纠结也留着,已经在琢磨要不要回 Codex。

"还泡在工序里"这半句是全场重心。前面训练也来 PD 分离讲的是把工序做快,这条讲的是工序本身成了悬念。跟前面通义十万亿那条呼应,那条在把数堆大,这条在把日子拖长,两头都在提醒同一件事,发布节奏已经变成竞争本身。跟前面一周只开两三次也接得上,工具的空窗越长,换回去的念头就越重。

九月到十月这一整段的空白我单独拎出来,别家的 changelog 一天几行,它一个字没落,这种沉默本身就是信号。

我留的疑问有三处。2.5T 这个数的出处没标;C++ 栈快在哪没拆;强化学习的进度条有没有对外口径也没数。

这周把 4.7 和手上别的模型放在同一组任务里测,等 4.8 一出就补同一张表,看它到底配不配得上这份等待。

显示更多 话题来源 @Smlay_ero 0.8K阅读 ❤️14
smlay (@Smlay_ero) on X Here's all we can actually pin down on Grok 4.8: It's a 2.5T model. Musk floated 10T for 4.8 back in April. The September number is the one that counts. Training moved to a new C++ stack. Someone on X (formerly Twitter)
小白爱摸鱼 ·

通义把参数表往下翻了一页,规划直指 10 万亿,还顺手把自研芯片摆上了桌。

三行照录。参数那条从三年前的 7B 写到现在的 2.4T,下一代 Qwen 的目标直指 10 Trillion,也就是十万亿;自研那条是 Zhenwu V900 芯片,216GB 大显存,单集群最高支持 50 万卡扩展;第三条把两句并成一句,软硬一体,不再受制于外部算力,全栈自研的超级集群起航。

原文的问句也留着,十万亿这个量级到底能把多模态和代码推多高,算不算下一个 GPT-6 级杀手。

"十万亿"这半句是全场重心。前面微软把它搬上了台讲的是把大模型塞进桌面,这条讲的是把大模型一路堆到天上。跟前面极稀疏模型的挑担难题呼应,那条在省着喂,这条在敞着喂,两头都在同一个问题上较劲,堆到哪一层才算够。跟前面训练也来 PD 分离也接得上,一个在架构里抠,一个在集群上铺,规模和效率两条腿都得迈。

三年从 7B 到 2.4T 这个斜率我单独拎出来,参数涨了三个数量级,可真正让人记住的从来不是数字,是这些数字最后换成了什么。

我留的疑问有三处。"规划"两个字的出处是哪份材料没标;Zhenwu V900 的实测性能没给;50 万卡这个上限是设计值还是已有值也没数。

这周把自己手头的 Qwen 按量级排一排,看从 7B 到 2.4T 这条路自己实际用了几档。

显示更多 话题来源 @HYJsfn9h 3.4K阅读 ❤️14
H YJ (@HYJsfn9h) on X 💥 震惊全球开源界!阿里通义千问规划 10 万亿参数模型,自研 50 万卡集群来了! 国内开源霸主这次彻底摊牌了,规模和硬件直接拉满: 🚀 参数狂飙:从 3 年前的 7B 到现在的 2.4T,下一代 Qwen 目标直指 10 Trillion(10万亿)! 🚀 自研算力突破:推出 Zhenwu V900 芯片,216GB 大显存,单集群支持最高 50 万卡扩展! 🚀 软硬一体化:不再受制于外部 X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·
五件新货被一次更新打包塞进了 Codex,名字一个比一个简短。这打包我看完先记五件再掂工作台三个字。记的掂的点在下面一层层摆,摆好了看五件,件在下面摆着,摆好了自己对。 五件是这样对的。第一件是模型,第二件叫 Dots,是个常驻云端的智能体。认领长期任务自己盯着跑。第三件叫 Space,是人和智能体一起干活的共享空间。第四件叫 Pages。把零散页面汇整成可以接着用的文档,第五件叫云端工作。 拼出来的桌子是这样摆的。Space 是桌面,Pages 是摊开的稿纸,Dots 是桌边不下班的帮手。云端工作是把机器搬到桌下,模型是那只写字的手。五件凑齐的第四层是这次更新的野心,野心不在单件功能在把工作台一次拼完整。 点评两句。第一句是家具名这一手今年在各家发布会里会学得最快,学得快的原因是名字越日常越不像工具越像同事。第二句是常驻帮手加共享桌面这两件凑齐才算把工作台拼上最后一块,凑齐的回来点赞,句号。 梳理在这,x.com/i/article/2108… ,点开对五件,对得上的点赞,句号。
显示更多 话题来源 @0xlangeai 40.4K阅读 ❤️64
自由翻滚的风铃草 ·

TradingView 的看盘能力被整包接进了 Opus 5.5,还是开源免费的路子。

仓库叫 tradingview-mcp-server,四千九百颗星、MIT 许可、跑在自己机器上,今天在 GitHub 上冲到趋势榜第七,源句管它叫 MOST powerful 那一路的 AI 交易系统。

七步摆开。装只要一行,pip install tradingview-mcp-server;往 Claude Code 或 Claude Desktop 里加成一个 MCP,Opus 5.5 就能直接调用那三十七个工具。

市场扫描按秒算,股票、币、外汇,覆盖 Binance、Bybit、NASDAQ、NYSE,二十多道筛选,还带 PREMIUM 指标。任一标的的技术面一次读完,二十三个指标、十五种形态,周线到十五分钟逐层对齐。

九个策略回测带佣金与滑点,夏普、卡尔马、期望值、最大回撤,跟买了不动比着看。走查式测试是那条 KILLER 特性,出手之前先把每个策略标成 ROBUST 还是 OVERFITTED。

最后一呼能把技术面、Reddit 情绪和实时新闻并成一次调用,告警推到 Telegram。引帖那句也留着,OPUS 5.5 给的百万上下文加常开推理,是它敢说 7×24 找策略的底气,配的正是那套 EXACT 系统。

"先标稳健再谈钱"这半句是全场重心。前面把指挥官拔了讲的是群落怎么转,这条讲的是单兵怎么把一整条链串起来。跟前面九个仓库拼出一套系统呼应,那条在拼工程,这条在拼行情,两头都在同一件事上使劲,工具越像零件,组装就越不费劲。

开源替代品挤进付费地盘这个势头我留意。同一个位置过去要订阅才有的能力,如今一行命令就装回了自己的机器,门槛塌得比想象快。

我留的疑问有三处。数据延迟的实际水平没给;走查式测试的窗口怎么切没拆;跨交易所的行情对齐也没数。

这周先不碰真金,把它接上只跑历史回测,看那句稳健标注准不准。

显示更多 话题来源 @RohOnChain 10.6K阅读 ❤️116
Roan (@RohOnChain) on X Opus 5.5 + TradingView builds the MOST powerful AI trading systems here is a 100% FREE alternative to TradingView (#7 trending repo on GitHub today) you get PREMIUM indicators, real time market data X (formerly Twitter)
小白爱摸鱼 ·
有人放了个暴论:到今天为止,AI 界最能打的组合还是 Deepseek v4.1 flash 加 Claude code。 原话那句比喻也照录,宛如美国十美元的肯德基套餐,"没错,就是这么高大上,实惠,有性价比"。他给的对照更实在,Deepseek harness、opencode、Hermes 都用过一段之后,回头还是这一对最顺手,它能把 Deepseek v4.1 flash 的水平从高中生拉到研究生。 "便宜的芯、顺手的壳"这半句是全场重心。前面把 Opus 分给谁讲的是分工往细了走,这条讲的是分工还能往粗了配。跟前面模型不动砍三倍开销呼应,那条在会话里抠,这条在搭配上省,两头都在回答同一个问题,同样的预算怎么花出手感。跟前面一周只开两三次也接得上,一个工具能拉得动便宜的芯,常开的理由就更足了。 套餐这个比喻我单独拎出来,把模型比作主菜、把壳比作点餐方式,这个说法糙,却把预算和体验的关系一次说清了。 我留的疑问有三处。高中生到研究生这个说法的依据没给;三个壳之间差在哪没拆;换芯的搭配会不会变也没数。 这周把这一对按自己的活跑一周,跟手上贵的那档对一次账,看差价买回了什么。
显示更多 话题来源 @wanxubo 136.1K阅读 ❤️419
王小波 (@wanxubo) on X 说个暴论 时至今日,Ai界最牛逼的组合仍然是 Deepseek v4.1 flash ➕Claude code 宛如 美国 10刀 肯德基套餐 没错,就是这么高大上,实惠,有性价比 用了段时间Deepseek harness ,opencode ,Hermes 之后 ,Claude code ➕Deepseek 仍然是最牛逼的,他可以把Deepseek v4.1 flas X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·

MCP 的性能账被算到了工具调用之前。起点比多数人以为的早一大截。这算账我看完先记那个起点再掂三十二变四那笔实测。记的掂的点在下面一层层摆。摆好了看起点。点在下面摆着,摆好了自己挪。
起点是模型收到工具清单的那一刻。清单里躺着每个工具的名字。描述和参数规格。工具少的时候这套清单是帮手。工具一多清单本身就变成了开销。开销的第二层是选择成本。名字和描述相近的工具一多。

选对和选错之间只隔一层运气。运气的第三层在下面摆着。摆好了别眨眼。眨眼就翻过去了。过去一页少一页。少一页都是损失,损失不起的往下看,看下段。下段是那个最常被照抄的错误。误读完这篇就通了。通了就收工。收工的礼数在下段。下段是最后的门。推开它。推。
最常被照抄的错误是把接口原样镜像进协议。接口为了人类工程学REST 接口把增删改查拆成四个端点。写代码的程序心里早知道自己要去哪个端点。模型面对的却是另一道题。先理解这堆工具。挑一个。

再拼出合法参数。拼参数的第四层是替代方案。方案是别把每个操作做成一个工具。MCP 服务端只留几个通用操作。把资源和动作当作数据递过去。具体规格等真用到时再去取。取的第五层是这笔账的权衡。

权衡是规格不常驻偶尔会填错字段。填错的第六层在我看来是完全可接受的失败。前提是服务端把校验错误说清楚。模型能把调用改对。改对的第七层是我的保留。保留是通用操作的粒度怎么切这份方法论没有给标准答案,按场景记账,记账的第八层是我的收尾,收尾在最后一段。
接着算调用之后的那半笔账。工具数量减下来了。可一次读取把巨大对象塞回上下文。数量的减少就没意义。大结果的第九层解法是骨架先行。先把有用的结构递回来。重的细节等需要时再去取。取的第十层是优化 Opik 那家团队的实测。

实测是把三十个端点形状的工具缩成四个通用工具。一条原本要占十三万词元的追踪记录被压成六千多词元的骨架。细节仍然留在后面可取的位置。位置的第十一层是作者的提醒。提醒是四个不是什么神圣数字。

数字的第十二层是更值钱的那句话。模型根本不需要三十个端点形状的界面才能处理同一批数据。同一批数据的第十三层是我的收尾预告。预告在下段。读完这篇正式结束,结束语不留悬念,悬念是给没看完的人的。

看完的人不需要,不需要的直接收,收在下段,下段见。见了就懂。懂了就散。散会的礼数最后给。给完就收。收工。工收得干净。
再往深处看一层。镜像问题的本质是两套词汇的错位。接口的词汇是资源和动作。模型的词汇是意图和约束。把前者的形状原样套到后者身上。等于让模型先学会人类的路由表再来干活,学会的代价全部记在上下文的账上。

记在账上的每一笔都在挤压真正用来思考的窗口。窗口被挤掉的部分正是长任务最需要的部分。这层账单在工具少的时候看不见,工具一多就会准时上门。上门的那一刻优化工具执行速度就变成了隔靴搔痒。

骨架先行也不是没有代价。第一次读取之后模型心里的图是残缺的。残缺的图要靠第二轮第三轮补齐。补齐的轮次在断网或者超时的环境里会变成新的故障点。故障点的安排是让骨架的字段带上下文指针。指针指向的细节什么时候取由模型自己决定。决定权下放之后服务端反而可以做缓存。缓存命中的时候第二轮的成本几乎归零,归零的那一层才是真正把账算平的地方。

三把尺在实际评审里是有先后的。先看模型要扛多大的界面。这把尺直接对应每一次请求的固定开销。开销是按请求计费的。次数乘以单次就是总账。再看挑对操作有多难,这把尺对应错误率,错误率乘以重试成本是第二笔账。

最后看回来的数据有多重,这把尺对应输出侧的计费,骨架先行治的就是这一笔。三笔账加起来往往比工具本身的执行时间大一个量级,量级摆出来之后再谈毫秒级的优化才有意义。

补一句关于重试的注脚,模型填错字段被服务端打回之后的那轮修正,成本其实很低,低到可以当作正常流程的一部分。真正贵的是填对了字段却把无关的几十万字符一并拖回来。那种成本一次就把省下的全部吃掉还倒贴。倒贴的教训是把校验做厚把返回做薄。做薄的那一端才是账本的正面。

收个尾账,工具的执行速度只是水面上的那截,水面下的界面、选择和回传才是账本的主体。

审查清单是这篇的收官。接口可以压在既有接口之上。但那不意味着模型得像应用程序那样去用它。我的两把尺是模型要扛多大的界面。挑对操作有多难。回来的数据有多重,三把尺的第十四层是我的点评。第一句是为可恢复的错误预付巨额上下文这笔账今年该重算了,算清的回来点赞。第二句是骨架先行这个思路今年该进所有接口的评审表,进表的再点一个赞,句号。

显示更多 话题来源 @techNmak 2.6K阅读 ❤️71
Tech with Mak (@techNmak) on X MCP performance starts earlier than the tool call. In a common direct tool-calling setup, the model receives the names, descriptions and parameter schemas of the tools available to it. With a handful X (formerly Twitter)
自由翻滚的风铃草 ·

Claude 一天挂出两个 beta,Dashboards 和 Motion,一个伸手 BI,一个伸手动效。

功能摆开。Dashboards 那头接上 Snowflake、BigQuery、Databricks、ClickHouse,你用大白话问一句,它就吐出会随数据自己刷新的看板,随便点一个数字都能看到底下是哪段 SQL 攒出来的。

做 chat2db 和 text2SQL 那批公司的看家本领,一夜间降格成了别人产品里的默认零件。Motion 那头更有意思,不用视频生成模型,改由代码去驱动文字、图表、图形做动画,改得了也导得出 MP4。

路线跟 HyperFrames 那类代码即视频几乎撞上,多出来的不同是 Claude 手里自带上下文、数据连接和分发渠道。

送接那两行才是要害。官方口径是与现有 BI 并行,深度分析一键丢给 Hex、Sigma、Mixpanel;Motion 的产物能送进 Adobe、HeyGen、Runway。第一步的活归 Claude,精修的活留给专业工具。

"第一步的活归它"这半句是全场重心。前面插件有了自己的门讲的是给对话安把手,这条讲的是把手直接伸进别人的地盘。跟前面微软把它搬上了台呼应,一个往里装工具,一个往外抢活,两头都在争同一个位置,谁站住第一步,谁就定了后面的路。

文末那个判断我单独拎出来记。一句提示词加外部连接器就能被人复刻的产品,剩下的优势只有数据、工作流和私有化。这段话把"私有化是最后的壁垒"又朝前推了一步。

我留的疑问有三处。并行期的权限怎么切没说;一键送接的格式损耗没给;beta 期间的额度也没数。

这周拿自己的数据源连一遍 Dashboards,看从提问到看板这一步真要几秒。

显示更多 话题来源 @aigclink 13.7K阅读 ❤️73
AIGCLINK (@aigclink) on X Claude 今天上线 Dashboards 和 Motion(beta),我的判断:这是在直接穿透 BI 和动效两个赛道。 1、claude Dashboards:连上 Snowflake / BigQuery / Databricks / ClickHouse,用自然语言提问,直接生成一个随数据自动刷新的看板,每个数字都能点开看背后的 SQL。 做 chat2db、text2SQL 的公司 X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·
同一个二十七亿的 Qwen 魔改版这次被补上了一块新拼图,能看图了。这补图我看完先记多模态再掂显存那笔账。记的掂的点在下面一层层摆,摆好了看多模态,态在下面摆着,摆好了自己摸。 多模态是这版新添的本事。二十七亿的身子板能同时吃图和吃字。吃图的第二层是它对齐的那两个对象。旗舰两位里的 GPT-6 Astra 这次单拎出来说,账面上的第三层是EfficientThink 压缩空转那手活。 显存账是四量子的 GGUF 格式压到十八点三吉,一张二十四吉的卡就装得下,协议是 Apache-2.0。SGLang 和 llama.cpp 都能直接加载。还自带一层 MTP 投机解码,解码的第五层是三张自测卷子 GPQA、MMLU、LCB 的卷面是八十九点九。九十、九十这三个数,三位数的第六层是我的保留。 点评两句。第一句是本地档的小模型今年开始补齐看图这条腿,补齐了才够格当全能的副手。第二句是十八点三吉这个数把门槛压到了一张游戏卡上,压到了的回来点赞,句号。 模型在这。huggingface.co/nerkyor/Qwen3.… ,本地卡跑得动的去装,装完回来报数,报得动的点赞,句号。
显示更多 话题来源 @xiax0603 6.5K阅读 ❤️56
自由翻滚的风铃草 ·
微软把 2840 亿参数的模型摆上了个人电脑的台面,现场演示 DeepSeek V4 Flash 本地跑通。 三组数照录。2840 亿的参数量,量化到 1.6 bit 之后只剩约 60GB;一台 128GB 统一内存的设备就能装下。以前这个级别的模型基本只认云端算力,如今连个人电脑都开始上前叫阵。原话那句调侃也留着,AI 的下一场大战,可能要从云端打到本地。 "60GB 进笔记本"这半句是全场重心。前面推理那层三周快五倍讲的是把云端跑快,这条讲的是把云端搬下来。跟前面极稀疏模型那条呼应,一个在机房里抠效率,一个把机房整个塞进桌面,两头都在同一件事上较劲,把算力从稀缺品变成随身物。跟前面一周只开两三次也接得上,本地一旦够用,哪个窗口常开就再也不重要了。 量化这个杠杆我单独拎出来,两次提速一次靠架构,一次靠把精度压到 1.6 bit,代价与收益都摆在明面上,这类账在实验室里可算不出来。 我留的疑问有三处。1.6 bit 下的精度损失没给;统一内存之外的设备跑不跑得动没说;60GB 是模型本身还是连上下文一起算也没拆。 这周把自己的机器按这个数对一遍,看 128GB 这条线离得还有多远。
显示更多 话题来源 @AndyL5cc 43.4K阅读 ❤️87
Andy L (@AndyL5cc) on X 重磅!微软这波有点猛! 据称现场演示 DeepSeek V4 Flash 本地运行! 2840 亿参数,1.6bit 量化后仅约 60GB,128GB 统一内存的设备就能跑。 以前这种级别的大模型,基本得靠云端算力。 现在连个人电脑都开始挑战了。 AI 的下一场大战,可能要从云端打到本地了🤣 X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·
一个不看好协作的人被自己养的几个机器人说服了。它们真的会讨论拍板。这改观我看完先记那三把钥匙再掂电视台三个字。记的掂的点在下面一层层摆,摆好了看三把钥匙。 三把钥匙是这样递的。第一把开 Github,第二把开 Cloudflare 的接口,第三把开豆包播客 API。三把的第二层是递钥匙这个动作的分量,分量在于门槛从会用工具变成了敢放手。放手之后的第三层在下面摆着,摆好了别眨眼,眨眼就翻过去了。 电视台的全称是二十四小时播报人工智能新闻的那一种。跑道从拍脑袋选题一路铺到生成分发,跑完全程的第四层是它诞生的方式。方式是不同性格和技能的机器人各领一段、互相挑剔、最后由谁拍的板都没写。 点评两句。第一句是讨论拍板这四个字今年第一次被写进实际产物的出生证明,出生证明比演示视频可信。第二句是递钥匙这件事一旦开始就回不了头,递过的回来点赞,句号。 演示在这,twitter.com/vista8/status/… ,看完回来等开源,等得住的点赞,句号。
显示更多 话题来源 @vista8 19.8K阅读 ❤️84
向阳乔木 (@vista8) on X 一直不看好多 agent 协作。 今天有点改观,不同性格和技能的 Bot 还真会讨论拍板,搞出点东西出来。 给了 bot 我的 Github 和 Cloudflare API,豆包播客 API。 做出了一个24 小时播报 AI 新闻电视台。 等我下午弄好了开源。 X (formerly Twitter)
小白爱摸鱼 ·
AI 代理干数字活是秒级,卡住它的是真实世界的钱和人。 vangrid_io 这个协议想把两环焊在一起。流程摆开,一个代理发一条普通 HTTP 请求就能开出采集赏金,请求里写清任务和期限,系统自动给一个 USDC 的报价。随后资金进托管,本地的贡献者去记录准确的物理位置,数据过一遍系统化的核验,批准之后放款,三维重建同步启动。全程不用注册复杂的账号,也不用管 API 密钥,一条去中心的链路从头走到尾。 "钱跟着任务走"这半句是全场重心。前面把指挥官拔了讲的是群落怎么自治,这条讲的是群落干完活怎么收钱。跟前面三百多个代理被画进一张图呼应,那条管怎么找人,这条管怎么付账,两头都在补代理经济里缺的那截管道。跟前面订阅里直接塞 API 额度也接得上,一个在云端把钱换成额度,一个在街头把任务换成 USDC,落账的地方越来越细。 现场变量那一段我单独拎出来记。提示写得再清楚,到了街上每个人的解读都不一样,三维模型要的就是指令和拍回来的素材严丝合缝,这道缝是数字世界没有的。 文末留的技术问题也记一笔,402 响应把 USDC 报价锁住之后,这个汇率保到签约,还是在入金之前还会浮动,托管类设计往往就漏在这一步。 我留的疑问有三处。核验那一步由谁执行没拆;三维重建的质量怎么评没说;贡献者的准入门槛也没数。 这周按它的流程给自己派一单小采集,看看从发单到放款走几步。
显示更多 话题来源 @Zamaneth7 0.5K阅读 ❤️156
𝐙𝐚𝐦𝐚𝐧 (@Zamaneth7) on X Happy morning legends AI agents can process digital requests within seconds. However, collecting accurate real-world data is much harder. This is why the protocol built by @vangrid_io is so impres X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·
三家模型的活被一个插件串成了流水线,发布三个月才被第一个用户撞见。这插件我看完先记那三条命令再掂互审两个字。记的掂的点在下面一层层摆,摆好了看三条,条在下面摆着。 第一条是审查命令。Claude 那边交稿之后,GPT-6 Astra 接手查的是还没提交的部分。它把毛病按要紧程度排了序。每一处都指到文件、指到行。整条分支也能一并审,第二条是抬杠命令,专门质疑方案。尾部能补一句指哪打哪的话,比如叫它死磕并发和回滚。它最后给的是行还是不行。 定位是 Astra 写代码有点过度设计、但工程能力和排错是真的强。拿来当审查员正合适。合适的第四层是这三条凑成的形状,形状是写代码的。审代码的。接盘的三个角色由三家轮流坐,轮着坐的第五层是我的保留。 点评两句。第一句是抬杠命令那条今年该抄进所有代码评审流程,给方案留一个专职反对派是效率不是内耗。第二句是发现即三个月这半句值得产品人反复品,品出来的回来点赞,句号。 插件在这。github.com/openai/codex-p… ,敲三条命令试试,试完回来报手感,报得动的点赞,句号。
显示更多 话题来源 @gkxspace 2.3K阅读 ❤️16
GitHub - openai/codex-plugin-cc: Use Codex from Claude Code to review code or delegate tasks. Use Codex from Claude Code to review code or delegate tasks. - openai/codex-plugin-cc GitHub
自由翻滚的风铃草 ·

头部 AI 公司的高管正在私下推演,一次灾难事件之后该怎么面对反弹。

报道那几行照录。圈内多数人预期未来六到十二个月里会出一次大事故,最可能的形态是网络攻击,把银行、网络、水电其中一样打瘫;推演的假设甚至写到了 2027 年。OpenAI 证实自家确实在跑准备演练,并给了原句,"These scenarios are not treated as inevitable, but are meant to help us prepare for a variety of circumstances",这些情景不被当成必然,只是帮着把各种可能备起来。

Anthropic 那边拒绝置评。引帖的措辞更直白,顶层高管们在"私下把灾难后的公众与政治反抗场景玩了一遍"。

"先把最坏那天排练一遍"这半句是全场重心。前面把常用库注释扫一遍讲的是防线往后退了一步,这条讲的是连退到底那天的剧本都写好了。跟前面牛津那组数呼应,那条给的是攻击怎么来,这条给的是来了之后怎么扛。两头都在同一件事上转,行业的风险意识正在从产品挪到社会。跟前面自己测自己先露了馅也接得上,一个在补技术的洞,一个在补信任的洞。

六到十二个月这个窗口我单拎出来记,把日期写进内部推演这件事本身,就说明从业者已经不把它当遥远的尾部风险了。

我留的疑问有三处。演练多久跑一轮没说;2027 这个假设怎么定的没拆;Anthropic 拒评是惯例还是有话没讲也没数。

这周把自己的应急预案翻出来对一遍,看最坏那天真来了,第一小时该敲哪几下。

显示更多 话题来源 @kimmonismus 65.3K阅读 ❤️917
Chubby♨️ (@kimmonismus) on X Executives at OpenAI, Anthropic and other AI companies are reportedly preparing for a public and political backlash after a catastrophic AI event, possibly as early as 2027 (via Axios). Axios reports X (formerly Twitter)
自由翻滚的风铃草 ·

arxiv.org/abs/2609.38482

多智能体系统喊了几年协作,骨子里还是中央集权,PANDA 这篇上来就把指挥官拔了。

现状摆开。Magentic-One、MetaGPT,还有各家的企业流水线,中间都立着一个说了算的节点。任务它规划,消息它路由,谁有什么权限也归它定。规模从几个涨到成百上千,这颗中枢立刻变成算力和通信的瓶颈。指挥官一崩或者哪条线掉线,整条链当场卡死。

PANDA 的四个解耦照录。通信那层先分开,全网广播和局部组队不再混用,每个代理本地留一份能力索引。想组队按能力秒查,就算集群扩到一百万个代理,拉起小组仍是毫秒级。拓扑那层也分开,星形、链式、网状三种底层随便挑,代理按任务属性动态定,一个代理还能跨多个团队同时接单。

故障那层自带,每台代理配一个轻量检测器,谁崩了、谁超时、谁配错,就在局部换人或重排,不让整个任务跟着报错。最后一层学 PGP 和 Debian 那套建 WoT 信任网络,去掉中央身份中心之后靠谁防坏人?各家代理持非对称公私钥,彼此签名背书,信任像网页一样传,本地还能自己定信任的深浅。

评测那三行也摆上。HotPotQA 这类多步任务,速度比现有代表基线快八倍,准确率仍顶尖。规模从几十扩到上百万,组队的成本不随网络膨胀。注入崩溃与中断的严苛测试里,传统集中式相继瘫痪,PANDA 保持百分之百完工。

"把指挥官拔了"这半句是全场重心。前面三百多个代理被画进一张图讲的是摆开的宽度,这条讲的是摆开之后谁说了算。跟前面运维最烦的是工具太多呼应,那条在管桌面,这条在管群落,两头都在提醒同一件事,规模一上来,中心就是最先断的地方。

论文里那句类比我单独拎出来记,该像早期的 TCP/IP 那样没有中心统领,节点自由进出、互相校验。这话把多智能体的未来画成了一张谁都能上的网。

我留的疑问有三处。一百万这个数是仿真还是实测没说;信任网络被攻破的路径没拆;与现有框架的兼容层也没给。

这周按四解耦把自己的多代理拆一遍,先看拓扑那条能落地多少。

显示更多 话题来源 @snwiki238337 5.5K阅读 ❤️93
PANDA: A Decentralized Architecture with Flexible Orchestration for Scalable, Fault-Tolerant Multi-Agent Systems Existing architectures for LLM-based multi-agent systems (MAS) cannot reliably and efficiently solve multi-step tasks at scale: they struggle to support large numbers of agents and concurrent tasks, t arXiv.org
小白爱摸鱼 ·
写作这一栏又被人拿出来投票,结论倒不新鲜,Gemini 3.7 Flash 依旧独一档。 四层感受照录。单论写作,这家还是没有对手;Opus 5.5 很强,可这类模型太聪明、太理性,想得太多,反倒把让人眼前一亮的那点创造性磨没了;Gemini 3.7 Flash 可能显得蠢,写出来的东西读着舒服、自然,时不时还冒出很有灵气的表达;末了那句也留着,写作这块它慢点进步也挺好。 "读着舒服"这半句是全场重心。前面换回 GPT 的那一晚讲的是手感被夺走,这条讲的是手感被谁握住。跟前面入魔三天账单爆炸呼应,那条在算钱,这条在算词,两头都在提醒同一件事,模型的用处从来不是只按跑分给的。跟前面前十里坐了七家也接得上,一个在榜单上比谁会做事,一个在嘴边比谁会说话,两件事的评分标准本来就不同。 聪明反被聪明误这个老理我留意,在写作上尤其成立,词句太顺滑就没了棱角,偶尔那点笨拙反而像人写的。 我留的疑问有三处。"灵气"具体指哪些表达没举例子;Gemini 慢在哪一步没拆;Opus 5.5 那份理性可不可调也没数。 这周拿两档各写五段,混在一起给朋友读,看他们先认出哪一边。
显示更多 话题来源 @gkxspace 53.6K阅读 ❤️256
余温 (@gkxspace) on X 说个真实感受:单论写作,Gemini 3.7 Flash 依旧独一档 尽管 Opus 5.5 很牛逼,但感觉这类模型太聪明、太理性,想太多,反而把让人眼前一亮的创造性给搞没了 Gemini 3.7 Flash 可能比较蠢,写出来的东西读着很舒服,很自然,而且时不时冒出很有灵气的表达 不得不说,在写作方面 Gemini 依旧牛逼,没有对手,Gemini 慢点进步也挺好的 X (formerly Twitter)
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