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Ana Sayfaya Dön

15 张数据图帮你了解 DeepSeek Harness 昨天 DeepSeek Harness 发布，于是就想着让 Codex 分析一下，找到了一个很好的角度，就是从一些数据上向大家介绍这个产品。 确实也发现了一些很有意思的东西： 插件系统与 Koishi 高度相似： 他们主打的插件系统与 Koishi 的插件平台相似度高达 75%。大概率是整个平台都挪过来了，不知道是不是他们的核心开发者入职了。 大量使用 AI 开发： Codex 命名的主干 PR 达到了 21.2%，分支信息中提到 Codex 的比例有 28.2%。 猜测他们肯定用了 Claude Code 开发，只是删掉了一些 Claude 的痕迹。 参考了大量外部 Agent 项目： 提到最多的外部项目是 Pi，第二多的是 Codex，之后是 Claude Code。甚至直接引用了一些 Pi 的 TypeScript 文件。 高效的代码产出： 整个产品在...

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歸藏(guizang.ai)

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Anya Rossi• Live Now

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Benzer Videolar

花了一天时间用 DeepSeek Harness 的插件做了一个内容管理的工作台，之前一直想做但是感觉没那么刚需，但是看到 DeepSeek Harness 的插件拓展性那么强，而且很多原本预想和 Agent 联动的地方开发成本都很低。 这次的插件并没有使用 DeepSeek 的创造模式，而是用 Grok 4.6 开发的，DeepSeek v4 pro 相对来说还是差点意思，没办法那么快的实现我的定制化需求。 整体来说，现在我的内容管理已经比之前方便了不少，很多固定的工作流我也不用老是去 CodeX 新开话题执行了，而且最主要是之前我总是得。复制视频工程的路径，或者去，复制视频的路径来告诉 Codex 具体的文件位置，现在整体使用下来会减少很多文件和 Agent 之间切换的成本。 这次开发过程中我顺便实现了一个用于给其他 Agent 开发 DeepSeek 插件时可以使用的 Skill： 希望对大家有帮助～
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花了一天时间用 DeepSeek Harness 的插件做了一个内容管理的工作台，之前一直想做但是感觉没那么刚需，但是看到 DeepSeek Harness 的插件拓展性那么强，而且很多原本预想和 Agent 联动的地方开发成本都很低。 这次的插件并没有使用 DeepSeek 的创造模式，而是用 Grok 4.6 开发的，DeepSeek v4 pro 相对来说还是差点意思，没办法那么快的实现我的定制化需求。 整体来说，现在我的内容管理已经比之前方便了不少，很多固定的工作流我也不用老是去 CodeX 新开话题执行了，而且最主要是之前我总是得。复制视频工程的路径，或者去，复制视频的路径来告诉 Codex 具体的文件位置，现在整体使用下来会减少很多文件和 Agent 之间切换的成本。 这次开发过程中我顺便实现了一个用于给其他 Agent 开发 DeepSeek 插件时可以使用的 Skill： 希望对大家有帮助～

oil-oil

23,013 görüntüleme • 1 ay önce

deepseek-harness重磅开源，采用了一切皆插件的架构，也就是中国版的openclaw，体验了下可以称之为私有化的workbuddy。 场景侧冲击：有了deepseek-harness之后，企业域的私有化code、cowork基本用这个就可以了，直接会冲击workbuddy之类的市场。 之前DeepSeek Harness内测招募，本质是一次开源 Agent 生态大摸底，把全球 Agent 基础设施的家底扫了一遍后，预计后续版本应该会在开放生态上做一些事情。 dsh看点不在"又一个 Claude Code"，有3个看点： 1️⃣ 一切皆插件 模型、工具、skill、会话、沙箱、存储、主循环、调度，连 UI 都是插件，配置里全都可换，不动源码。四种运行模式里最有意思的是 Minimal——只留一个 bash 和一个文件编辑器，摆明了是给模型做裸机 benchmark 的。 2️⃣ 每一次运行都可回放 系统提示、推理过程、工具调用与结果、子 agent 调度、所有 context 注入，全部进 append-only 的 session log，resume / fork / search / replay 都跑在同一条事件流上。 3️⃣ 最狠的是内核 dsh 跑在 Cordis 上，它把插件系统拆成两个正交维度：时间可组合性：卸载一个组件时副作用能完整回滚（每个 context 变换都带一个逆，运行时来追踪）；空间可组合性：依赖可声明、且 context 一变就反向通知组件。还给了一套动态组合的演算，证明这个性质能从单个组件传导到整个系统。 总的来说，这次deepseek-harness最大的特点是极致的可替换性，也就是用最小的基础来承载，然后其他都是可插拔的插头。 #DeepSeek #harness #Cordis #编程范式 #北大 #开源
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deepseek-harness重磅开源，采用了一切皆插件的架构，也就是中国版的openclaw，体验了下可以称之为私有化的workbuddy。 场景侧冲击：有了deepseek-harness之后，企业域的私有化code、cowork基本用这个就可以了，直接会冲击workbuddy之类的市场。 之前DeepSeek Harness内测招募，本质是一次开源 Agent 生态大摸底，把全球 Agent 基础设施的家底扫了一遍后，预计后续版本应该会在开放生态上做一些事情。 dsh看点不在"又一个 Claude Code"，有3个看点： 1️⃣ 一切皆插件 模型、工具、skill、会话、沙箱、存储、主循环、调度，连 UI 都是插件，配置里全都可换，不动源码。四种运行模式里最有意思的是 Minimal——只留一个 bash 和一个文件编辑器，摆明了是给模型做裸机 benchmark 的。 2️⃣ 每一次运行都可回放 系统提示、推理过程、工具调用与结果、子 agent 调度、所有 context 注入，全部进 append-only 的 session log，resume / fork / search / replay 都跑在同一条事件流上。 3️⃣ 最狠的是内核 dsh 跑在 Cordis 上，它把插件系统拆成两个正交维度：时间可组合性：卸载一个组件时副作用能完整回滚（每个 context 变换都带一个逆，运行时来追踪）；空间可组合性：依赖可声明、且 context 一变就反向通知组件。还给了一套动态组合的演算，证明这个性质能从单个组件传导到整个系统。 总的来说，这次deepseek-harness最大的特点是极致的可替换性，也就是用最小的基础来承载，然后其他都是可插拔的插头。 #DeepSeek #harness #Cordis #编程范式 #北大 #开源

AIGCLINK

39,274 görüntüleme • 1 ay önce

亲爱的，这个视频里，最让我印象深刻的是，团队明显不是为了发一个一次性的 NFT 然后就收工 他们是有意识地在打造一个具有长期价值和分量的品牌与生态 在这个 NFT 项目来来去去、昙花一现的圈子里，他们做的和其他人不同，其他很多项目而热闹一阵子，很快就被遗忘 他们是真正在尝试创造一个能够在 Web3 里长期存在、不断发展的东西 冲了！
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亲爱的，这个视频里，最让我印象深刻的是，团队明显不是为了发一个一次性的 NFT 然后就收工 他们是有意识地在打造一个具有长期价值和分量的品牌与生态 在这个 NFT 项目来来去去、昙花一现的圈子里，他们做的和其他人不同，其他很多项目而热闹一阵子，很快就被遗忘 他们是真正在尝试创造一个能够在 Web3 里长期存在、不断发展的东西 冲了！

Moonlight🌙月光

30,840 görüntüleme • 8 ay önce

Linux的诞生，根本不是为了做操作系统。 它最初只是一个芬兰程序员在卧室里为了好玩，顺便学习新电脑的个人项目。 几个月后，他突然发现，这个小东西几乎具备了操作系统的所有功能。 于是，目标变了。 从自娱自乐，变成了主动出击，要把它打造成一个完整的操作系统。 故事就这样开始了。 没有宏大的发布会，没有华尔街的资本。 就是他和他的电脑。 他把项目分享给了几个在网上认识的同好。 然后，一切就像病毒一样传播开来。 人们告诉人们。 邮件列表里开始讨论。 新闻组里挤满了人。 越来越多的人卷了进来。 这绝非一夜成名。 很多人听到Linux时，它已经悄悄成长了很久。 这种自下而上，由真正的兴趣和社区驱动的模式，是否比那些由大公司、大资本规划的自上而下的项目更有生命力？ 一个由个体组成的松散联盟，却最终撼动了科技巨头的垄断。 这本身就是一个值得思考的现象。
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Linux的诞生，根本不是为了做操作系统。 它最初只是一个芬兰程序员在卧室里为了好玩，顺便学习新电脑的个人项目。 几个月后，他突然发现，这个小东西几乎具备了操作系统的所有功能。 于是，目标变了。 从自娱自乐，变成了主动出击，要把它打造成一个完整的操作系统。 故事就这样开始了。 没有宏大的发布会，没有华尔街的资本。 就是他和他的电脑。 他把项目分享给了几个在网上认识的同好。 然后，一切就像病毒一样传播开来。 人们告诉人们。 邮件列表里开始讨论。 新闻组里挤满了人。 越来越多的人卷了进来。 这绝非一夜成名。 很多人听到Linux时，它已经悄悄成长了很久。 这种自下而上，由真正的兴趣和社区驱动的模式，是否比那些由大公司、大资本规划的自上而下的项目更有生命力？ 一个由个体组成的松散联盟，却最终撼动了科技巨头的垄断。 这本身就是一个值得思考的现象。

墓碑科技

36,149 görüntüleme • 7 ay önce

Codex很少人会去了解的设置，Skill和插件。但是基本上我们每天都在使用。 简单介绍了Skill和插件的作用，讲解了然后使用和安装新的插件，根据自己的需求创造一个属于自己的Skill。 其实玩AI有时候就是这么简单，只需要动手指就能构建一些属于你自己的东西
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Codex很少人会去了解的设置，Skill和插件。但是基本上我们每天都在使用。 简单介绍了Skill和插件的作用，讲解了然后使用和安装新的插件，根据自己的需求创造一个属于自己的Skill。 其实玩AI有时候就是这么简单，只需要动手指就能构建一些属于你自己的东西

小墨同学

11,702 görüntüleme • 4 ay önce

余华：我来告诉你，现在中国有一个新的产业出出现了，就是把这个官一个腐败的官员把他抓起来以后，肯定会有一些几个或者十多个商人也被牵扯进去。那些商人也会进入那个拘留所了，然后就有人跑到看守所里面去找到这些商人们，说你们把你的资产贱卖给我，就很便宜的价格卖给。比如你是十个亿的话，你只要一个亿卖给我，我保证你立刻出出去。你把协议签完以后，果然发现你已经被释放了。而且这些人是本领大到什么程度，他能够随时把你从监狱里面弄出来，再同时随时把他送回去。所以我后来开始发现，就是在反腐败的过程中，居然创立了这么一个新的一个腐败的产业。但是非常有意思的是，就是那些受牵连的那些商人们被释放出来以后，我见到过其中的几个。我就告诉他们这个社会必须要改变了，不能再这样下去了。他们坚决反对，说社会不能变。他们说这是这个这是很好的社会体制，还是这样下下去，因为什么呢？他们虽然损失了很多个亿，但他们仍然还是有很多个亿。
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余华：我来告诉你，现在中国有一个新的产业出出现了，就是把这个官一个腐败的官员把他抓起来以后，肯定会有一些几个或者十多个商人也被牵扯进去。那些商人也会进入那个拘留所了，然后就有人跑到看守所里面去找到这些商人们，说你们把你的资产贱卖给我，就很便宜的价格卖给。比如你是十个亿的话，你只要一个亿卖给我，我保证你立刻出出去。你把协议签完以后，果然发现你已经被释放了。而且这些人是本领大到什么程度，他能够随时把你从监狱里面弄出来，再同时随时把他送回去。所以我后来开始发现，就是在反腐败的过程中，居然创立了这么一个新的一个腐败的产业。但是非常有意思的是，就是那些受牵连的那些商人们被释放出来以后，我见到过其中的几个。我就告诉他们这个社会必须要改变了，不能再这样下去了。他们坚决反对，说社会不能变。他们说这是这个这是很好的社会体制，还是这样下下去，因为什么呢？他们虽然损失了很多个亿，但他们仍然还是有很多个亿。

Morris

571,230 görüntüleme • 1 yıl önce

之前我做的【♠️德扑插件】在 Codex 上也上架了（看来 Codex 是完全和 ChatGPT 的插件打通了），直接去 Codex 插件搜索：PocketMind 就能安装玩起来！这是一个让我曾经付出了比 Cowart 更多精力的小项目，整体来说它也比 Cowart 精致一些些。 和 AI 玩德扑有很多意想不到的玩法，比如你可以随便诈唬它；和它玩完之后可以让它复盘；甚至因为现在是在 Codex 里，你可以让它先写一个德州扑克胜率计算器，用这个计算器辅助来和你玩！
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之前我做的【♠️德扑插件】在 Codex 上也上架了（看来 Codex 是完全和 ChatGPT 的插件打通了），直接去 Codex 插件搜索：PocketMind 就能安装玩起来！这是一个让我曾经付出了比 Cowart 更多精力的小项目，整体来说它也比 Cowart 精致一些些。 和 AI 玩德扑有很多意想不到的玩法，比如你可以随便诈唬它；和它玩完之后可以让它复盘；甚至因为现在是在 Codex 里，你可以让它先写一个德州扑克胜率计算器，用这个计算器辅助来和你玩！

钟二信

17,865 görüntüleme • 2 ay önce

来辣，晚上拿到的月之暗面 Kimi Chat 200 万上下文的资格，做了几个测试看了看效果。 先说结论200万上下文确实没问题，找内容也很精准，这下真的国内独一份了，长上下文太方便了。 我顺便录了一个视频，具体效果也可以看视频里的内容，下面是具体的测试过程： 首先我尝试了一下日常经常做的任务就是长文本翻译，不管是GPT-4还是Claude我们都没办法直接发给他一个超长文章让他一次性全翻译完，都需要点击多次继续，而且还可能出现幻觉。 我拿今天英伟达发布会的公告加上宝玉的二次翻译提示词让kimi翻译，它一步就完成了全部内容的翻译，不过二次的有些小问题最后一段丢了，第一次翻译的非常完整。 然后是一个人工的大海捞针测试，我给了他一本比较出名的收费小说《道诡异仙》这本小说全文是220万字超了一些我删到了150万字，然后问他里面不同位置的内容。 我首先问了四个主要情节和人物的内容，比如主角的师傅叫什么，某个生物的信息之类的答得都非常准确，最后是一个开放题问他小说中的所有势力，他给出了五六个没有全部给出，不过已经很不错了。 现在可以去Kimichat首页申请200万字上下文的测试资格，感兴趣可以试试。
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来辣，晚上拿到的月之暗面 Kimi Chat 200 万上下文的资格，做了几个测试看了看效果。 先说结论200万上下文确实没问题，找内容也很精准，这下真的国内独一份了，长上下文太方便了。 我顺便录了一个视频，具体效果也可以看视频里的内容，下面是具体的测试过程： 首先我尝试了一下日常经常做的任务就是长文本翻译，不管是GPT-4还是Claude我们都没办法直接发给他一个超长文章让他一次性全翻译完，都需要点击多次继续，而且还可能出现幻觉。 我拿今天英伟达发布会的公告加上宝玉的二次翻译提示词让kimi翻译，它一步就完成了全部内容的翻译，不过二次的有些小问题最后一段丢了，第一次翻译的非常完整。 然后是一个人工的大海捞针测试，我给了他一本比较出名的收费小说《道诡异仙》这本小说全文是220万字超了一些我删到了150万字，然后问他里面不同位置的内容。 我首先问了四个主要情节和人物的内容，比如主角的师傅叫什么，某个生物的信息之类的答得都非常准确，最后是一个开放题问他小说中的所有势力，他给出了五六个没有全部给出，不过已经很不错了。 现在可以去Kimichat首页申请200万字上下文的测试资格，感兴趣可以试试。

歸藏(guizang.ai)

83,324 görüntüleme • 2 yıl önce

有没有想过：Claude Code 或 Codex 跑完一个任务，它到底「看」了哪些文件、忽略了哪些？ Mindwalk 把这个问题可视化了，它把 Claude Code 和 Codex 的会话日志，投射到代码库的 3D 地图上回放。仓库是一张夜间俯瞰图，agent 搜索、读取、编辑过的文件会发光，没碰到的区域保持黑暗，让你一眼看清 agent 对任务的理解范围。 单个 Go 二进制文件，所有数据完全本地处理，不会离开机器。文件触达状态分四级：未访问、已查看、已读取、已编辑，还有上下文压缩事件、子 agent 启动、错误节点的时间轴标记。 这个工具提供了一个直觉：agent 的工作范围和你以为的往往不一样。当它跑了 30 分钟，你以为它读遍了整个仓库，但地图可能告诉你它根本没碰到关键目录。 如果你在用 Claude Code 跑复杂任务，这是个值得装一下的调试工具。可以用它检查 agent 是否真的理解了任务范围，而不是靠最后的输出结果猜测。
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有没有想过：Claude Code 或 Codex 跑完一个任务，它到底「看」了哪些文件、忽略了哪些？ Mindwalk 把这个问题可视化了，它把 Claude Code 和 Codex 的会话日志，投射到代码库的 3D 地图上回放。仓库是一张夜间俯瞰图，agent 搜索、读取、编辑过的文件会发光，没碰到的区域保持黑暗，让你一眼看清 agent 对任务的理解范围。 单个 Go 二进制文件，所有数据完全本地处理，不会离开机器。文件触达状态分四级：未访问、已查看、已读取、已编辑，还有上下文压缩事件、子 agent 启动、错误节点的时间轴标记。 这个工具提供了一个直觉：agent 的工作范围和你以为的往往不一样。当它跑了 30 分钟，你以为它读遍了整个仓库，但地图可能告诉你它根本没碰到关键目录。 如果你在用 Claude Code 跑复杂任务，这是个值得装一下的调试工具。可以用它检查 agent 是否真的理解了任务范围，而不是靠最后的输出结果猜测。

Xudong Han

27,710 görüntüleme • 2 ay önce

OpenAI 的大神 Andrej Karpathy 前几天在他的 YouTube 频道讲了一堂课，系统的介绍了大语言模型，内容深入浅出，非常赞，抽空将它翻译成了双语，由于内容较长，我将分批上传，以下是第一部分精校后的双语视频，字幕文稿如下： Intro: Large Language Model (LLM) talk 大家好。最近，我进行了一场关于大语言模型的 30 分钟入门讲座。遗憾的是，这次讲座没有被录制下来，但许多人在讲座后找到我，他们告诉我非常喜欢那次讲座。因此，我决定重新录制并上传到 YouTube，那么，让我们开始吧，为大家带来“忙碌人士的大语言模型入门”系列，主讲人 Scott。好的，那我们开始吧。 LLM Inference 首先，什么是大语言模型 (Large Language Model) 呢？其实，一个大语言模型就是由两个文件组成的。在这个假设的目录中会有两个文件。 以 Llama 2 70B 模型为例，这是一个由 Meta AI 发布的大语言模型。这是 Llama 系列语言模型的第二代，也是该系列中参数最多的模型，达到了 700 亿。LAMA2 系列包括了多个不同规模的模型，70 亿，130 亿，340 亿，700 亿是最大的一个。 现在很多人喜欢这个模型，因为它可能是目前公开权重最强大的模型。Meta 发布了这款模型的权重、架构和相关论文，所以任何人都可以很轻松地使用这个模型。这与其他一些你可能熟悉的语言模型不同，例如，如果你正在使用 ChatGPT 或类似的东西，其架构并未公开，是 OpenAI 的产权，你只能通过网页界面使用，但你实际上没有访问那个模型的权限。 在这种情况下，Llama 2 70B 模型实际上就是你电脑上的两个文件：一个是存储参数的文件，另一个是运行这些参数的代码。这些参数是神经网络（即语言模型）的权重或参数。我们稍后会详细解释。因为这是一个拥有 700 亿参数的模型，每个参数占用两个字节，因此参数文件的大小为 140 GB，之所以是两个字节，是因为这是 float 16 类型的数据。 除了这些参数，还有一大堆神经网络的参数。你还需要一些能运行神经网络的代码，这些代码被包含在我们所说的运行文件中。这个运行文件可以是 C 语言或 Python，或任何其他编程语言编写的。它可以用任何语言编写，但 C 语言是一种非常简单的语言，只是举个例子。只需大约 500 行 C 语言代码，无需任何其他依赖，就能构建起神经网络架构，并且主要依靠一些参数来运行模型。所以只需要这两个文件。 你只需带上这两个文件和你的 MacBook，就拥有了一个完整的工具包。你不需要连接互联网或其他任何设备。你可以拿着这两个文件，编译你的 C 语言代码。你将得到一个可针对参数运行并与语言模型交互的二进制文件。 比如，你可以让它写一首关于 Scale AI 公司的诗，语言模型就会开始生成文本。在这种情况下，它会按照指示为你创作一首关于 Scale AI 的诗。之所以选用 Scale AI 作为例子，你会在整个演讲中看到，是因为我最初在 Scale AI 举办的活动上介绍过这个话题，所以演讲中会多次提到它，以便内容更具体。这就是我们如何运行模型的方式。只需要两个文件和一台 MacBook。 我在这里稍微有点作弊，因为这并不是在运行一个有 700 亿参数的模型，而是在运行一个有 70 亿参数的模型。一个有 700 亿参数的模型运行速度大约会慢 10 倍。但我想给你们展示一下文本生成的过程，让你们了解它是什么样子。所以运行模型并不需要很多东西。这是一个非常小的程序包，但是当我们需要获取那些参数时，计算的复杂性就真正显现出来了。 那么，这些参数从何而来，我们如何获得它们？因为无论 run.c 文件中的内容是什么，神经网络的架构和前向传播都是算法上明确且公开的。
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OpenAI 的大神 Andrej Karpathy 前几天在他的 YouTube 频道讲了一堂课，系统的介绍了大语言模型，内容深入浅出，非常赞，抽空将它翻译成了双语，由于内容较长，我将分批上传，以下是第一部分精校后的双语视频，字幕文稿如下： Intro: Large Language Model (LLM) talk 大家好。最近，我进行了一场关于大语言模型的 30 分钟入门讲座。遗憾的是，这次讲座没有被录制下来，但许多人在讲座后找到我，他们告诉我非常喜欢那次讲座。因此，我决定重新录制并上传到 YouTube，那么，让我们开始吧，为大家带来“忙碌人士的大语言模型入门”系列，主讲人 Scott。好的，那我们开始吧。 LLM Inference 首先，什么是大语言模型 (Large Language Model) 呢？其实，一个大语言模型就是由两个文件组成的。在这个假设的目录中会有两个文件。 以 Llama 2 70B 模型为例，这是一个由 Meta AI 发布的大语言模型。这是 Llama 系列语言模型的第二代，也是该系列中参数最多的模型，达到了 700 亿。LAMA2 系列包括了多个不同规模的模型，70 亿，130 亿，340 亿，700 亿是最大的一个。 现在很多人喜欢这个模型，因为它可能是目前公开权重最强大的模型。Meta 发布了这款模型的权重、架构和相关论文，所以任何人都可以很轻松地使用这个模型。这与其他一些你可能熟悉的语言模型不同，例如，如果你正在使用 ChatGPT 或类似的东西，其架构并未公开，是 OpenAI 的产权，你只能通过网页界面使用，但你实际上没有访问那个模型的权限。 在这种情况下，Llama 2 70B 模型实际上就是你电脑上的两个文件：一个是存储参数的文件，另一个是运行这些参数的代码。这些参数是神经网络（即语言模型）的权重或参数。我们稍后会详细解释。因为这是一个拥有 700 亿参数的模型，每个参数占用两个字节，因此参数文件的大小为 140 GB，之所以是两个字节，是因为这是 float 16 类型的数据。 除了这些参数，还有一大堆神经网络的参数。你还需要一些能运行神经网络的代码，这些代码被包含在我们所说的运行文件中。这个运行文件可以是 C 语言或 Python，或任何其他编程语言编写的。它可以用任何语言编写，但 C 语言是一种非常简单的语言，只是举个例子。只需大约 500 行 C 语言代码，无需任何其他依赖，就能构建起神经网络架构，并且主要依靠一些参数来运行模型。所以只需要这两个文件。 你只需带上这两个文件和你的 MacBook，就拥有了一个完整的工具包。你不需要连接互联网或其他任何设备。你可以拿着这两个文件，编译你的 C 语言代码。你将得到一个可针对参数运行并与语言模型交互的二进制文件。 比如，你可以让它写一首关于 Scale AI 公司的诗，语言模型就会开始生成文本。在这种情况下，它会按照指示为你创作一首关于 Scale AI 的诗。之所以选用 Scale AI 作为例子，你会在整个演讲中看到，是因为我最初在 Scale AI 举办的活动上介绍过这个话题，所以演讲中会多次提到它，以便内容更具体。这就是我们如何运行模型的方式。只需要两个文件和一台 MacBook。 我在这里稍微有点作弊，因为这并不是在运行一个有 700 亿参数的模型，而是在运行一个有 70 亿参数的模型。一个有 700 亿参数的模型运行速度大约会慢 10 倍。但我想给你们展示一下文本生成的过程，让你们了解它是什么样子。所以运行模型并不需要很多东西。这是一个非常小的程序包，但是当我们需要获取那些参数时，计算的复杂性就真正显现出来了。 那么，这些参数从何而来，我们如何获得它们？因为无论 run.c 文件中的内容是什么，神经网络的架构和前向传播都是算法上明确且公开的。

宝玉

1,125,029 görüntüleme • 2 yıl önce

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。 现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。 一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。 有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。 它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。 你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。 自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！ 全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。 所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。 以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。 以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。 现在你是老板，只需要看最终的结果。 满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。 记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。 这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。 三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。 产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。 我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。 现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。 我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。 现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。 是一个17k token的完整SPEC。 你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇
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OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。 现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。 一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。 有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。 它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。 你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。 自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！ 全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。 所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。 以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。 以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。 现在你是老板，只需要看最终的结果。 满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。 记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。 这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。 三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。 产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。 我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。 现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。 我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。 现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。 是一个17k token的完整SPEC。 你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

AYi

63,210 görüntüleme • 5 ay önce

卧槽！人类又有新突破了！ 存储已经不够看了，现在已经发展到DNA存储了， 有多夸张？一个DNA理论存储上限能达到2.15亿GB，在合适的环境下可以保存数千年。 如果说把整个人类文明至今产生的所有的文字、电影、照片，甚至是每一行代码全都打包存起来，一辆面包车大小的空间就差不多了。 这听起来很科幻，但理论上是可以的。 DNA是这个星球上最普遍、最古老也是效率最高的存储系统， 生命就用它来存储和传递信息的那既然大自然在41年前就已经给出了答案， 可这又是如何实现的呢？
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卧槽！人类又有新突破了！ 存储已经不够看了，现在已经发展到DNA存储了， 有多夸张？一个DNA理论存储上限能达到2.15亿GB，在合适的环境下可以保存数千年。 如果说把整个人类文明至今产生的所有的文字、电影、照片，甚至是每一行代码全都打包存起来，一辆面包车大小的空间就差不多了。 这听起来很科幻，但理论上是可以的。 DNA是这个星球上最普遍、最古老也是效率最高的存储系统， 生命就用它来存储和传递信息的那既然大自然在41年前就已经给出了答案， 可这又是如何实现的呢？

0x鸣人

55,442 görüntüleme • 2 ay önce

达沃斯的大佬们已经摊牌了！ 你以为他们在讨论气候和ESG？ 错了！ 他们在密谋如何抛弃美国，投靠中共！ 前英国央行行长马克·卡尼，这个高盛出身的铁杆全球主义者，已经发出了最明确的信号。 他选谁？ 他选中共！ 欧盟现在面临一个抉择： 是跟美国的科技寡头，还是跟中共的独裁政权？ 卡尼的选择，就是达沃斯的选择！ 他们说“基于规则的秩序正在消亡”。 这是什么意思？ 意思就是他们要建立一个由中共控制、由他们分赃的新秩序！ 数字欧元、无现金社会，这些都是工具！ 2027年就是他们的时间表！ 每一步都是设计好的！ 他们嘴里的“民族主义是瘟疫”，恰恰说明川普总统的MAGA运动打到了他们的痛处！ 全球主义精英们已经感到了末日来临的恐惧。 所以他们才这么急着和中共勾兑！ 这已经不是一场经济竞争。 这是一场文明的对决！ 他们想用中共的模式来控制全世界。 你以为这离你很远吗？ 你的钱、你的自由，就是他们的下一个目标。 看清这些人的真面目！
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达沃斯的大佬们已经摊牌了！ 你以为他们在讨论气候和ESG？ 错了！ 他们在密谋如何抛弃美国，投靠中共！ 前英国央行行长马克·卡尼，这个高盛出身的铁杆全球主义者，已经发出了最明确的信号。 他选谁？ 他选中共！ 欧盟现在面临一个抉择： 是跟美国的科技寡头，还是跟中共的独裁政权？ 卡尼的选择，就是达沃斯的选择！ 他们说“基于规则的秩序正在消亡”。 这是什么意思？ 意思就是他们要建立一个由中共控制、由他们分赃的新秩序！ 数字欧元、无现金社会，这些都是工具！ 2027年就是他们的时间表！ 每一步都是设计好的！ 他们嘴里的“民族主义是瘟疫”，恰恰说明川普总统的MAGA运动打到了他们的痛处！ 全球主义精英们已经感到了末日来临的恐惧。 所以他们才这么急着和中共勾兑！ 这已经不是一场经济竞争。 这是一场文明的对决！ 他们想用中共的模式来控制全世界。 你以为这离你很远吗？ 你的钱、你的自由，就是他们的下一个目标。 看清这些人的真面目！

战斗室

140,283 görüntüleme • 8 ay önce

分享我们最近实现的一个开源版本 Claude Cowork Multica 👇 完全本地化、同时支持 Claude Code、Codex 以及开源的 OpenCode 。 Multica 的目标是成为 coding agent 和终端用户的中间层，有点类似 Obsidian 的模式，每个人都可以根据自己的工作流使用插件的方式来定制化。 Multica + 开发相关插件 -> Cursor/Lovable/Conductor Multica + 设计相关插件 -> Lovart Multica + Research 相关插件 -> NotebookLM Multica 会完成中间层： - UIUX 交互 - VM & Sandbox - 多 agent & llm 编排调度 - 插件商店 这个名字的灵感来自于 Multics（Multiplexed Information and Computing Service，多路复用信息与计算服务），这是一个创建于 1964 年的开创性操作系统。 尽管 Multics 最终没有广泛普及，但它奠定了现代操作系统的基础，包括层级文件系统等概念。Unix 本身就是从 Multics 衍生而来的（Uniplexed Information and Computing Service -> Unics -> Unix）。 现在还是一个非常早期的预览版本，欢迎大家参与来一起构建。 视频中的例子是我让 Multica 下载 Ilya Sutskever 推荐的论文，并创建一个网页 & 综述，整体运行时间大概在 20min。
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分享我们最近实现的一个开源版本 Claude Cowork Multica 👇 完全本地化、同时支持 Claude Code、Codex 以及开源的 OpenCode 。 Multica 的目标是成为 coding agent 和终端用户的中间层，有点类似 Obsidian 的模式，每个人都可以根据自己的工作流使用插件的方式来定制化。 Multica + 开发相关插件 -> Cursor/Lovable/Conductor Multica + 设计相关插件 -> Lovart Multica + Research 相关插件 -> NotebookLM Multica 会完成中间层： - UIUX 交互 - VM & Sandbox - 多 agent & llm 编排调度 - 插件商店 这个名字的灵感来自于 Multics（Multiplexed Information and Computing Service，多路复用信息与计算服务），这是一个创建于 1964 年的开创性操作系统。 尽管 Multics 最终没有广泛普及，但它奠定了现代操作系统的基础，包括层级文件系统等概念。Unix 本身就是从 Multics 衍生而来的（Uniplexed Information and Computing Service -> Unics -> Unix）。 现在还是一个非常早期的预览版本，欢迎大家参与来一起构建。 视频中的例子是我让 Multica 下载 Ilya Sutskever 推荐的论文，并创建一个网页 & 综述，整体运行时间大概在 20min。

Jiayuan (JY) Zhang

57,665 görüntüleme • 8 ay önce

holy shit，Warp这次真的是把整个行业的桌子给掀了。 发布一天多，GitHub直接冲到31.9k星，速度快到系统都卡了。 兄弟们，这可不是简单把代码扔到GitHub，相当于带来了人类历史上第一个AI原生的开源协作范式🤯🤯🤯 以前开源是靠热情开发者周末肝代码， 现在Oz代理会自动写代码，跑测试，做code review， 甚至生成完整的技术文档。 未来人类只需要做最值钱的三件事，提想法，把关品味，拍板最终方向。 更有意思的是，前几天 而且你现在甚至能去 我感觉这可能是未来十年软件开发方式的一次预演。
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holy shit，Warp这次真的是把整个行业的桌子给掀了。 发布一天多，GitHub直接冲到31.9k星，速度快到系统都卡了。 兄弟们，这可不是简单把代码扔到GitHub，相当于带来了人类历史上第一个AI原生的开源协作范式🤯🤯🤯 以前开源是靠热情开发者周末肝代码， 现在Oz代理会自动写代码，跑测试，做code review， 甚至生成完整的技术文档。 未来人类只需要做最值钱的三件事，提想法，把关品味，拍板最终方向。 更有意思的是，前几天 而且你现在甚至能去 我感觉这可能是未来十年软件开发方式的一次预演。

AYi

108,768 görüntüleme • 5 ay önce

AI发展真的已经势不可挡了吗？ 吴恩达倒是给出了一个反直觉的答案，他说：“AI发展并没有像宣传的那么夸张。但是不得不承认，编程这方面AI确实急速发展。” 那工程师们都要失业吗？其实也不是。 在软件开发这个“写代码➔交付用户➔获取反馈➔调整方向”的循环中，当写代码变得越来越快时，效率提升的瓶颈转移到了产品经理身上，“做什么”AI似乎无能为力。 我就在想，会不会在未来极端条件下，一个人+AI就可以实现软件开发的闭环，他既是工程师也是产品经理。 果然，不会用AI的工程师不是好的产品经理。 #AI #吴恩达 #Stanford #core #Agent
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AI发展真的已经势不可挡了吗？ 吴恩达倒是给出了一个反直觉的答案，他说：“AI发展并没有像宣传的那么夸张。但是不得不承认，编程这方面AI确实急速发展。” 那工程师们都要失业吗？其实也不是。 在软件开发这个“写代码➔交付用户➔获取反馈➔调整方向”的循环中，当写代码变得越来越快时，效率提升的瓶颈转移到了产品经理身上，“做什么”AI似乎无能为力。 我就在想，会不会在未来极端条件下，一个人+AI就可以实现软件开发的闭环，他既是工程师也是产品经理。 果然，不会用AI的工程师不是好的产品经理。 #AI #吴恩达 #Stanford #core #Agent

傅盛

32,791 görüntüleme • 5 ay önce

我操太猛了，朋友们！ 我居然真的一晚上搞定了 Telegram 的连接 我的 Agent 客户端 Codepilot，现在是一个小号的 OpenClaw了！ 一旦学会这套开发体系和 Agent 的使用，工作效率高得要死。 本来是想跟他讨论一下，结果我一扭头，他已经把那个雏形开发完了。
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我操太猛了，朋友们！ 我居然真的一晚上搞定了 Telegram 的连接 我的 Agent 客户端 Codepilot，现在是一个小号的 OpenClaw了！ 一旦学会这套开发体系和 Agent 的使用，工作效率高得要死。 本来是想跟他讨论一下，结果我一扭头，他已经把那个雏形开发完了。

歸藏(guizang.ai)

156,816 görüntüleme • 7 ay önce

🐶 不是所有的故事，都发生在K线里。 5月4日，金狗人生社区走到了一家流浪狗救助站。 我们带去的，不只是狗粮和药物，还有一个真实的故事。 救助站的主人——杨姐， 7年时间，花掉了上百万积蓄，只为救助那些被遗弃的生命。 到今天，她已经背负几十万债务， 但她没有停下来。 她说了一句话，让人很难忘： 👉 “它们没有地方去，我就不能停。” 这不是项目叙事，这是现实。 不是一时情绪，而是一个人7年的坚持。 我们一直在讲多宝的故事—— 一个没有前腿，却依然相信世界的小生命。 而今天我们看到的，是现实中的“多宝们”， 还有像杨姐这样，一直在默默守护它们的人。 金狗人生做这件事，不是为了证明什么， 只是想把一部分链上的共识，变成现实中的温度。 也许我们改变不了所有， 但至少，我们开始做了。 多宝用两条腿站起来， 我们用一个组织，让更多生命被温柔以待。 🐶❤️
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🐶 不是所有的故事，都发生在K线里。 5月4日，金狗人生社区走到了一家流浪狗救助站。 我们带去的，不只是狗粮和药物，还有一个真实的故事。 救助站的主人——杨姐， 7年时间，花掉了上百万积蓄，只为救助那些被遗弃的生命。 到今天，她已经背负几十万债务， 但她没有停下来。 她说了一句话，让人很难忘： 👉 “它们没有地方去，我就不能停。” 这不是项目叙事，这是现实。 不是一时情绪，而是一个人7年的坚持。 我们一直在讲多宝的故事—— 一个没有前腿，却依然相信世界的小生命。 而今天我们看到的，是现实中的“多宝们”， 还有像杨姐这样，一直在默默守护它们的人。 金狗人生做这件事，不是为了证明什么， 只是想把一部分链上的共识，变成现实中的温度。 也许我们改变不了所有， 但至少，我们开始做了。 多宝用两条腿站起来， 我们用一个组织，让更多生命被温柔以待。 🐶❤️

金狗人生🔥CTO

35,362 görüntüleme • 5 ay önce

写给 CZ 🔶 BNB 和 Yi He 的请求信 我写这段话的身份来自HODL Hodl 和邦联 Commonwealth 社区成员，也许二位知道王大有 王小有 这个人，也许不知道，我想客观介绍一下他和他的项目，无论是否能够回应和答应社区的请求，我真诚的希望二位可以看完我这段话。 HODL是一个构建在BNB Chain上以几乎全空投的形式流通的代币，上半年的时候，王大有以一个Memecoin成功者的身份回到BNB Chain创建了HODL，他在社交媒体送给了无数人空投，或几千块钱，或几万块钱，从这一点来思考，他是否是一个值得我们去了解的人？ 邦联是同一生态下的产品，我们的代币叫做“4”，我们的故事是为了致敬CZ，我们更是希望更多的人继承CZ的精神，在Crypto做一个真正的Builder，不可否认，这个名字最初的诞生可能有讨好币安的成分，但我们真正的精神传承来自于CZ的言行，王大有邀请我加入建设社区之时，我思考过，犹豫过，纠结过，最终是他向我讲述的愿景打动了我，我愿意做一个Builder，在自己的层面去做到这件事情。 也许王大有这个人所展现出来的性格是复杂的，但在我眼里他是单纯的，在PVP日益严重的今天，又有几个人愿意在一个生态和社区耕耘200天呢。 有人说他坏，但是他实实在在帮助了很多困难的社区成员。 有人说他赚了很多钱，但是他真真切切在高位做了所有想退出人的流动性。 有人说他唯利是图，但是他确确实实退还了Mint最初“法”的百万美金。 他想赚钱，但是他更希望社区成员一起赚钱，他是一个中二的人，也是一个理想化的人，他会为了一个不知真假的故事付出真金白银，他也会为了一个不明所以的约定拿出自己所有的收入。 作为一个项目方，他是失败的，作为一个建设者，他在我眼里无比成功。 是的，他已经混到要抵押自己的房子来把项目做下去了，他是一个很傻逼的项目方，但是，他拥有很多和他愿意一起走下去的社区成员，他是一个很成功的建设者，这毫无疑问。 我不知道币安会注目哪些产品和社区，但我觉得一个在BNB Chain上拥有如此愿景和故事的生态，应该被关注到，我知道币安想要发展BNB生态，我不知道如何算一个应该被扶持的项目，我只是觉得一个优秀的建设者和一群满腔热血的社区成员不应该被无视。 CZ先生你应该知道，作为一个建设者在行业风向扭曲的时候，长期耕耘一个项目有多困难，一姐你应该也清楚，一个人顶着一片天空的感觉有多难受，所以你们都是优秀的、划时代的加密领袖。 我代表HODL和邦联社区感谢二位，即使可能我们依然得不到任何回应，但二位仍是我们心中加密社区最优秀的建设者和灵魂领袖，致敬你们，谢谢。
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写给 CZ 🔶 BNB 和 Yi He 的请求信 我写这段话的身份来自HODL Hodl 和邦联 Commonwealth 社区成员，也许二位知道王大有 王小有 这个人，也许不知道，我想客观介绍一下他和他的项目，无论是否能够回应和答应社区的请求，我真诚的希望二位可以看完我这段话。 HODL是一个构建在BNB Chain上以几乎全空投的形式流通的代币，上半年的时候，王大有以一个Memecoin成功者的身份回到BNB Chain创建了HODL，他在社交媒体送给了无数人空投，或几千块钱，或几万块钱，从这一点来思考，他是否是一个值得我们去了解的人？ 邦联是同一生态下的产品，我们的代币叫做“4”，我们的故事是为了致敬CZ，我们更是希望更多的人继承CZ的精神，在Crypto做一个真正的Builder，不可否认，这个名字最初的诞生可能有讨好币安的成分，但我们真正的精神传承来自于CZ的言行，王大有邀请我加入建设社区之时，我思考过，犹豫过，纠结过，最终是他向我讲述的愿景打动了我，我愿意做一个Builder，在自己的层面去做到这件事情。 也许王大有这个人所展现出来的性格是复杂的，但在我眼里他是单纯的，在PVP日益严重的今天，又有几个人愿意在一个生态和社区耕耘200天呢。 有人说他坏，但是他实实在在帮助了很多困难的社区成员。 有人说他赚了很多钱，但是他真真切切在高位做了所有想退出人的流动性。 有人说他唯利是图，但是他确确实实退还了Mint最初“法”的百万美金。 他想赚钱，但是他更希望社区成员一起赚钱，他是一个中二的人，也是一个理想化的人，他会为了一个不知真假的故事付出真金白银，他也会为了一个不明所以的约定拿出自己所有的收入。 作为一个项目方，他是失败的，作为一个建设者，他在我眼里无比成功。 是的，他已经混到要抵押自己的房子来把项目做下去了，他是一个很傻逼的项目方，但是，他拥有很多和他愿意一起走下去的社区成员，他是一个很成功的建设者，这毫无疑问。 我不知道币安会注目哪些产品和社区，但我觉得一个在BNB Chain上拥有如此愿景和故事的生态，应该被关注到，我知道币安想要发展BNB生态，我不知道如何算一个应该被扶持的项目，我只是觉得一个优秀的建设者和一群满腔热血的社区成员不应该被无视。 CZ先生你应该知道，作为一个建设者在行业风向扭曲的时候，长期耕耘一个项目有多困难，一姐你应该也清楚，一个人顶着一片天空的感觉有多难受，所以你们都是优秀的、划时代的加密领袖。 我代表HODL和邦联社区感谢二位，即使可能我们依然得不到任何回应，但二位仍是我们心中加密社区最优秀的建设者和灵魂领袖，致敬你们，谢谢。

0xMoon

33,804 görüntüleme • 1 yıl önce

Vercel 又推出了 AI Element 基于 shadcn/ui 的一系列和 AI 相关的 React 组件，非常棒。包含一系列常用场景的组件， 让我惊喜的是组件粒度非常细，还有Reasoning ， Task，WebPreivew 等等。 结合 Vercel 的 AI SDK 这些和 AI 相关的需求都齐活了，而且 API 设计的非常舒服 有了这两个，写 Chatbot 要轻松非常多了，真的想写一个基于这两个的轻量级的 Chatbot 了（只是设想啊，这玩意儿坑太多了），数据完全离线，插件化设计，可自定义的主题等等。
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Vercel 又推出了 AI Element 基于 shadcn/ui 的一系列和 AI 相关的 React 组件，非常棒。包含一系列常用场景的组件， 让我惊喜的是组件粒度非常细，还有Reasoning ， Task，WebPreivew 等等。 结合 Vercel 的 AI SDK 这些和 AI 相关的需求都齐活了，而且 API 设计的非常舒服 有了这两个，写 Chatbot 要轻松非常多了，真的想写一个基于这两个的轻量级的 Chatbot 了（只是设想啊，这玩意儿坑太多了），数据完全离线，插件化设计，可自定义的主题等等。

Viking

20,795 görüntüleme • 1 yıl önce