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我超,牛逼! 目前最大的开源CAD操作数据集放出来了,超过1000小时。 Markov Labs发布了面向Computer-Use的CAD数据集,覆盖SolidWorks、Siemens NX、AutoCAD等主流软件。 内容包括屏幕录制、鼠标键盘操作、输入图纸、输出文件、评分标准和旁白讲解。 专业CAD软件操作复杂、界面密集,以前很难找到足够规模的真实操作数据来训练Agent。 现在有了上千小时的开源数据,做能真正操作CAD的GUI Agent有了更扎实的基础。 当工业软件的操作轨迹开始被大规模开源时,Agent进入专业设计工具的速度会加快。 你觉得CAD会是下一个被Agent深度攻克的专业软件领域吗? 地址:

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Anthropic 在 2026 年 9 月 17 日公布了一组进展:在两名技术人员监督下,Claude 用了不到四周时间,协助优化了 30 多个开源生物学模型,其中包括 AlphaFold3 和 Boltz-2,相关优化代码已经开源。 这件事情吸引人的地方,在于它处理实际科研代码的具体过程,也就是从进入工程仓库、定位问题、修改代码,到最后一步步拿指标做检查。 顺着这种科研工作流的思路,我最近试用了 ScienceBuddy。它是 PhAI Labs 推出的生物医学 Agent 工作台,我先用它跑了一个具体的文献梳理任务。 我给出的提示词是整理近几年用机器学习预测 CRISPR-Cas9 脱靶活性的相关研究,主要看基因编辑在目标区域之外产生误切的情况。 为了方便后续比对,我直接指定了输出结构,要求把研究任务、数据规模、主要发现、研究局限和 DOI 整理成规整的列。 ScienceBuddy 在当前任务窗口里生成了一张论文信息表格。不同研究使用的数据集、得出的结论以及原文入口被归纳在同一套字段下。这样的交互挺省事:输入的提示词、生成的表格以及后续的追问都停留在同一个工作界面,左侧列表也保留着历史任务记录,随时可以点回来继续补充条件。 拿到了整理好的表格,我抽查了其中一行,点击 CRISMER 对应的 DOI 链接,跳转到了 bioRxiv 上的原始预印本摘要。 表格里抓取的 CHANGE-seq 和 SITE-seq,确实是原文摘要里明确写出的训练数据;论文自身报告的 F1 值为 0.728、PR-AUC 值为 0.818,也逐字出现在摘要数据中,页面同时标有预印本提示。这里需要说明,这些准确率数值是 CRISMER 那篇论文自己的实验结果,并不是软件的性能数据。这次抽查做的事情很简单,就是顺着生成结果里的来源链接,确认关键字段能不能在原文里找到出处。 在另一个关于 GEO 公开组学数据的任务中,我查看了它的运行轨迹(Trajectory)。界面上展示了 query_geo、fetch_source、query_pubmed 等工具调用节点,清晰记录了系统在推进任务时尝试发起的查询动作。 关于底层的实现,项目方提到 ScienceIDE 是 ScienceBuddy 的底层技术框架,主要作用是把真实的科研代码封装成 Agent 可以执行、练习和验证的环境,并尝试通过科学标准来检查结果。面向普通用户日常使用的产品是 ScienceBuddy。 整套体验下来,最直观的感受是ScienceBuddy 把文献线索集中整理成表,并在同一个任务流里继续追问,遇到关键数据也能够直接从引用中找到 DOI 回原文做核对。 产品访问地址是 PhAI Labs 开发。我体验的时候 Preview 版本处于免费开放状态。如果平时需要梳理生物医学领域的论文脉络或收集开题证据,可以找一个具体课题试一试。

雪踏乌云

60,973 Aufrufe • vor 18 Tagen

有人靠金融市场模拟,在链上赚了 $400,000 而且用到的整套工具,都是 GitHub 开源 能看到的钱包在这,自己点开看: 他们做的不是 crypto 原生叙事 而是拿 Russell 2000、Dow Jones、SPX、Apple、Google 这些传统金融标的来做 Polymarket 交易 问题也很现实: 这些数据平时都在大型中心化交易所里。 你怎么拿? 拿到之后又怎么处理,才能真的变成可交易模型? 这套公开出来的技术栈,大概是这样: 1)Financial Datasets MCP Server 给任意 ticker、任意时间周期提供价格数据解析。 核心卖点就是:免费真实数据。 GitHub: 2)MiroThinker 一个偏深度研究和预测的 agent。 据说在 BrowseComp benchmark 上做到 88.2。 特点是: 长周期推理 先验证再下结论 步骤级 + 全局级校验 单任务最多可调用 300 次工具 它的作用不是直接下单。 而是先通过 MCP Server 拉数据, 把研究、清洗、验证这些环节跑完, 最后整理成可以直接用于模拟的数据集。 GitHub: 3)MiroFish simulation system 把前面准备好的数据丢进去, 再设定模拟参数, 就可以开始跑价格行为模拟。 本质上,它卖的不是一个指标。 而是一种更接近“矩阵视角”的东西: 价格在不同条件下会怎么动 哪些路径更常见 哪些定价其实偏离了历史结构 整个流程串起来就是: 拉传统金融历史数据 → 用 agent 做研究和数据整理 → 把数据送进模拟系统 → 再拿结果去打 Polymarket 上的相关市场 这种玩法最值得看的,不是“开源”两个字 而是它说明了一件事: Polymarket 上很多看起来像事件交易的东西,背后其实已经在被人用传统金融数据 + agent 研究 + simulation当成量化问题来做。 你觉得这种 edge 的核心,更像是数据获取能力,agent 研究能力,还是最后那层 simulation 对市场行为的还原能力?

0x_Miko

23,844 Aufrufe • vor 6 Monaten

Distil-Whisper:让语音识别的速度提高 5.8 倍,参数减少 51%,准确度保持在 99%。 Whisper 在语音识别方面表现卓著,但是它有一个明显的缺点:训练出来的小模型支持的语言比较少,而大模型推理速度又很慢。如果你有海量的数据需要处理,或者对实时性要求略高,那使用 Whisper 可能会让你比较头疼。 你可以使用工程手段来加速推理,例如将语音分片后并发处理然后合并结果,但这里涉及到本地计算资源瓶颈的问题,以及合并分片时容错处理的问题,工程复杂度比较高。 《Distil-Whisper: Robust Knowledge Distillation via Large-Scale Pseudo Labelling 》, Whisper 的 Large-v2 model 生成了一系列的 soft targets(也就是概率分布),然后复制 Whisper 网络的第一层和最后一层解码器,最后生成了一个更小、更快效果更好的蒸馏模型 Distil-Whisper。论文数据写的是:速度提高了 5.8 倍,参数减少了 51%,准确度保持在 99%。 这个模型的效果之所以不错,主要还是得益于训练数据的完备,它结合了九个公开可用的语音识别数据集,合并后包含 21170 小时的语音数据,涵盖超过 18260 名说话者和 10 个不同的领域;自从 Whisper 大力出奇迹(它从互联网爬取了 68w 小时的数据,未公开)以后,相信后续语音领域的论文都会配置更庞大的数据集。 Distil-Whisper 目前开源在 Hugging Face 上,模型地址: Demo: Demo 会把模型下载到本地,然后通过 WebGPU 直接在网页上跑起来,测试了下效果,还是挺不错的。 目前仅支持英文,如果想让它支持中文,需要使用同样海量的中文语料数据,重新做一次知识蒸馏,但我觉得即便是这样做,效果也不一定好,因为 Whisper 本身对中文、韩语等支持就不太优秀,这个信息可以从 Whisper 的论文中找到数据支撑。 下面这个视频是 Whisper 和 Distil-Whisper 的对比效果:

Barret李靖

124,482 Aufrufe • vor 2 Jahren

炒美股的兄弟们有福气了。龙哥找了一个开源软件,胜过彭博。 彭博终端一年订阅费够买辆二手车,FinceptTerminal零元。 这不是玩笑。彭博那玩意儿起步价两万美金一年,专业版往二十万走。普通散户、刚起步的量化团队、小型投资机构,基本被这个门槛挡在外面。 FinceptTerminal 干的事就一个:把这堵收费墙拆了。 2.7万星,纯 C++ 写,说明不是花架子。打开终端,股票、期货、外汇、宏观数据全在一个界面里,不用切来切去。行情实时刷新,技术分析工具直接能用,想跑量化模型也行,不是那种只能看 K 线的半成品。 几个实在的亮点:。 数据覆盖广。美股、欧股、亚太市场,外汇和大宗商品都进来了,宏观指标也能拉。不是只盯一个市场的玩具,是真的能当工作台用。 交互式探索。看数据不是死盯屏幕等刷新,可以自己下钻,点开某个行业、某只股票、某段时间,层层扒下去,找到你想看的那个数字。 开源免费。代码全在 GitHub 上,想改就改,想集成进自己的系统也行。彭博打死不让你碰它的数据接口,这个反过来。 举个场景。你想研究美股科技板块最近一周的资金流向,打开 FinceptTerminal,调出行业列表,点进科技板块,叠加宏观指标和个股资金数据,一套下来不用切软件、不用导 CSV、不用手动算比例。 安装也不麻烦,GitHub 上有详细说明,Linux 和 macOS 都支持。 金融圈一直有个怪现象:干活的人用的工具最贵,最需要数据的人反而买不起数据。这种开源项目能跑出来,说明大家真的受够了。 不是要替代彭博,专业机构该买还是买。但对于还在摸索阶段、想认真研究市场、但预算有限的人来说,这玩意儿就是真香的答案。 有兴趣的去 GitHub 翻代码就知道了。

空投龙 | |上Gate玩事件合约

11,852 Aufrufe • vor 4 Monaten

最近我用了 Grok Bot 一段时间,这是我最近最喜欢的 Agent 产品之一。 原因甚至不是 Grok 有多聪明。 是它真的有一台自己的电脑。 AI Agent 的最终形态,其实就是给 AI 发一台电脑。 xAI 给 Grok Bot 配了一台持续存在的云电脑,里面有浏览器、文件系统和终端。登录状态、文件、浏览器 Session 都会留下来,你把电脑关了,它也可以继续干活。 听起来只是一个产品功能,实际用起来,我觉得它把 Agent 的体验往前推了一大截。 比如我每天都要刷 X。 以前让我用 AI 帮忙看 X,工作流通常是这样的: 我刷到一条东西,复制给 AI;AI 觉得有意思,我再去找原帖;再开几个链接;再把资料复制回来;让它查证;最后再让它帮我写。 AI 干了很多活,但真正操作互联网的那个人一直是我。 Grok Bot 让我第一次很自然地把这部分也扔掉了。 我直接在它那台电脑上把 X 登录好,然后告诉它去刷我的 timeline,看看今天大家在讨论什么,发现有意思的东西就点进去,把原帖、引用、相关讨论都看一遍,再去外面查资料,最后觉得值得写的,帮我整理成帖子。 它就真的去操作浏览器了。 网页没有 API 没关系,没有 MCP 也没关系。只要人能打开网页、登录、点击,它就有机会自己完成。xAI 自己对 Grok Bot 的定义其实也很明确,它可以登录并使用网站和 App,用 computer use 处理那些没有干净 API 的软件。 这才是 Agent 真正重要的一步。 过去一年大家一直在给 Agent 加工具,Search、Browser、Code、MCP、Connector… 工具越来越多,可我的体验经常还是我才是所有 Agent 背后那个最累的 Agent。 我同时开着好几个 AI。这个查资料,那个写代码,另一个做图,还有一个跑 Deep Research。 A 做完以后我复制给 B,B 做完以后再扔给 C。 名义上我有一支 AI 团队,实际上我是这支团队里专门负责复制粘贴、开网页和催进度的项目经理。 Grok Bot 有一个特别戳我的能力**,它甚至可以去操作另一个 Agent。** 我可以在它的浏览器里登录其他 AI 产品,然后告诉 Grok Bot 这个任务你去交给它。 等它跑完,把结果拿回来,然后继续完成后面的事情。 到这里整个关系就开始发生变化了。 以前是我管理五个 Agent。 现在我开始尝试只管理一个 Agent,然后让它去管理剩下几个。 而 Grok Bot 本身也支持多个 Bot 协作,它们可以互相发消息、传递上下文、交接任务,同时共享用户的云电脑、文件和登录状态。 我觉得这才是真正让我兴奋的地方。 过去我们把 Agent 想成一个会调用很多工具的模型。Grok Bot 给我的感觉,更像是第一次给 AI 分了一张办公桌。 电脑在那,账号在那,浏览器开着。有什么事情直接发消息给它,它自己去开网页、找东西、操作软件、叫别的 Agent 干活。 这和在聊天框下面再塞十个按钮,完全是两种产品感受。 只要 Agent 真正获得了电脑,它能接管的就不再是一两个 AI 功能,而是今天已经存在的整个软件世界。 几十年来所有软件,最终都默认一个前提是屏幕前坐着一个人。 现在这个人,第一次可以不是我了。

sleepy.md

21,551 Aufrufe • vor 1 Monat