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herdr 很不错，但是一直想要一个基于 Session 管理的。最近发现了 agent-deck，用了用，感觉不错。以 session 为管理核心，包括session resume/fork 等等。体验很好。

九原客

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Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

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马斯克说，人开车靠的是眼睛看，所以做自动驾驶，纯视觉就够了。但很多人说，万一在一些情况下看不清呢，比如大雨天、大雾、夜晚等等。所以，激光雷达的是必要的。到底自动驾驶需不需要激光雷达呢？油管6700万粉丝的大网红Mark Rober做了一个实验，证明了特斯拉的纯视觉不行。但另一个小网红Kyle Paul又做了一系列名为Debunk Mark Rober的实验，推翻了Mark Rober的结论，证明了特斯拉的纯视觉很行。具体发生了什么，请见视频。

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Ben X

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Claude Opus 4.8 来了，却不敢用，这是什么心理？还没有实现token自由呀！但是又想体验一下Claude Opus 4.8 听说ZenMux 可以免费体验Claude Opus 4.8了。马上试了一下这几天一直想做的儿童网页。事情是这样的，我有个1岁半的侄子，现在开始看电视，不管看什么电视，都很全神贯注，或许不是看电视，而是对屏幕产生的好奇，所以，既然避免不了对屏幕产生好奇，干脆就做一个网页，既能看屏幕了，也能学习一点东西，并且记录观看的时间，这样集益智、学习型、游戏型与一体的网页。就这样直接发给了Claude Opus 4.8 ，做的效果如下。我自己还是觉得不错，可以玩一玩，比一直看电视好多了。大家如果想体验Claude Opus 4.8 可以从这个网址进入：

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国台办发言人说，台湾跟大陆统一以后，你们省下了大把的军费，不需要用于防务了，这个钱可以用来改善民生。不需要防务不错，因为要防务的唯一就是共军，但是不要防务，需要维稳了，一旦台湾落入大陆，维稳的费用是肯定要超过防务的费用的，你以为台湾人算不清这个账吗？

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“查理·柯克的狡猾伎俩对剑桥大学那些知识分子大学生不起作用” 评论区说只剪辑了1分钟，恶意剪辑我就好奇看了下完整10分钟的视频只有一个感觉科普，真的是一件很难，很难的事情油管评论：“高等教育是一种威胁”，这句话很好地解释了查理。

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渡边君

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这么多天了DeepSeek 依旧还没解决联网不稳定和时常无服务的问题。然后就不断的出现了一些收费课程、收费本地部署等割韭菜的实际上对普通用户来说，本地部署根本没法用，而且也不是最强版本。目前很多厂商都推出了满血版的第三方部署。但是测试下来感觉还是纳米AI搜索这个对普通用户靠谱点，有两个版本，一个是满血联网版，一个是高速版。总体上和官方的很接近，包括界面和体验上还不错，但是有一些小问题。满血版的和官方的非常接近，就是推理的时间和推理的输出有点过长，等待时间比较久。高速版，速度很快，输出也非常的丝滑，但是感觉推理能力弱一点，适合简单的任务。但是总体来说，我觉得是我体验的比较丝滑、快速、稳定的渠道，不会像官网那样动不动卡在让人恼火。

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小互

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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～

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oil-oil

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这个在非洲开厂的中国老板，已经发财了！英语不好不要怕，像他一样自信地讲出来就好了，都说非洲人不好管理，他操着一口河南糊辣汤口音的英语，把非洲人管理的服服帖帖。金句：我不是在逼你们工作！我是在逼你赚钱！如果逼你赚钱有错的话，我愿意一错再错！

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Midas Trend

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这个帖子应该叫「100% 免费的高质量文生图工具」😍 最近发现一款工具 Raphael AI，是不是世界首个免费无限制 AI 图像生成器还不确定，但出图的效果着实不错！之前一直在用 Freepik，用同样一份 prompt 试了下，这个质量很能打了！链接见评论👇

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MapleShaw

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搞AI Agent的可以直接冲了，这个Github开源项目，帮你把Demo变成实盘它专门解决一个最现实的问题：你的Agent为什么只能跑demo，上不了实盘？作者是Dex Horthy dex（HumanLayer创始人），他跟至少100位技术创始人聊完 + 实战挖了几百个框架后，提炼出12条真能落地的工程原则覆盖上下文管理、工具调用、状态建模、错误处理、控制流等等核心环节这个项目叫 12-Factor Agents，现在 23.5k+ Star GitHub：

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希望之聲灣區廣播電台

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哥哥们你们太卷了，卷不过你们了，掉了30多个名额了哦！哭死了！哎！！！ ——— 说实话，我一开始也是被 ZK 那一套讲法讲烦的。什么数学优雅、终极信任、密码学圣杯，听多了真的会走神。直到我在看 Inference Labs 的时候，脑子里突然冒出一个很不体面的画面：这玩意儿怎么这么像拆熟食的？传统 AI 给我的感觉，就像买一整块封装好的肉。看起来油亮，切面也不错，但你永远不知道里面有没有掺点别的。你只能选择信，或者不用。 Inference Labs 干的事反而很“笨”：它不让你信整块，而是把 AI 推理一刀一刀拆开。你不需要接受“这个模型很强”这种宏大叙事，你只需要确认一件小事：这一刀，是不是真的这么切的。说实话，这个点戳到我了。 DSperse 那套分布式验证，说白了就是在帮人偷懒。不是让所有人去理解整个模型，而是让验证这件事本身变轻。我不用背“我要为整个 AI 结果负责”的心理包袱，我只关心我现在用到的这一小段推理，有没有被乱来。这在很多现实场景里太重要了。医生、风控、合规，没人有精力啃完整头猪。更让我有好感的是，他们连“怎么验”都顺手简化了。我是真的讨厌管理私钥。不是不懂，是不想。每次验证之前先来一套仪式感，本身就已经在劝退人了。和 Self Chain 的无密钥方案，第一次看到的时候我心里是松了一口气的那种感觉：哦，终于不是为难普通人了。验证 AI，本来就不该比点外卖还复杂。 ⸻ 所以后来我发现， Inference Labs 干的事，其实挺不浪漫的。它不讲终极信任，也不喊改变世界，只是很务实地把信任拆碎、摊平、递到你手里。你想验，就验这一小块。你不想理解，也没关系。未来如果 AI 真开始翻车，那些没法被拆、没法被验的模型，大概真的会被永久挂在链上当反例。我现在已经不太关心 “这是不是真正的 ZK 巅峰设计”了。我更在意的是：当我真的要用 AI 的那一刻，它有没有为我考虑过。这一点上，Inference Labs 至少让我愿意继续看下去。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

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有个女的问我是不是 intj 人格，我只知道这四个字母指的是网上很火的一个性格测试结果，但具体这4个字母指的是什么不是很了解。其实我向来对这些测试不屑一顾，感觉跟星座星盘命理差不多，极度理智的人是不信这些的，就算有逻辑，有道理，人是很复杂的，也不可能用4个字母能概括，这就像一个基佬，他可以是0，也可以是1，还可以是又0又1，还可以是 0.1 0.3 0.5 0.7…… 人性是不同程度的灰，太复杂了。但我从抖音搜了下intj，看了下解读视频，卧槽，这不正是我吗？？？真踏马准啊！！！

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一位中国教授最近公开了他的开发团队配置。不是人类员工，而是 170 个 AI Agent。这些 Agent 负责处理公司的各项决策和开发任务。不用睡觉，不需要涨薪，170 个智能体并行工作。看视频里的网络结构，应该是这些 Agent 之间的协作和决策链路。这种全 Agent 化的管理模式，可能是个新趋势。对于想降低人力成本、提高并行处理能力的团队来说，很有参考价值。

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Vincent

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