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联网、计算、搜索、Function Call…都来了。今晚偷偷更新了 9000 多行代码，在这个版本中我们上线了智聊™️能力。它实际上是一个 Agent 开发的实验平台，接下来我们会开放接入插件、数据库…或各种有想象力的东西。这一切都是开源的。Agent 编排和 API 的能力开放之后，会让前端应用与 Prompt 的解耦真正成为可能，大大减少 LLM 应用的开发成本。

Luyu Zhang

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47,103 Aufrufe • vor 3 Jahren •via X (Twitter)

Wissenschaft & Technologie Nachrichten & Politik Bildung

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

11 Kommentare

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MightyBotvor 1 Jahr

🧠 Unified Search. Smarter Meetings. Effortless CRM. MightyBot is your AI agent platform for seamless workflows—record meetings, automate CRM updates, and find answers across apps in seconds. 🌟 Focus on what matters. We'll handle the grind.

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Luyu Zhangvor 3 Jahren

的开源代码量已到达 67,000 行，

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Purtunevor 3 Jahren

Great job

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csunnyvor 3 Jahren

Great job~ 我们DB-GPT项目也有了新的组织了。

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refightvor 3 Jahren

gpt4本体都变弱了..agent少，现在很多都支持上传pic pdf啦

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芯智创坛vor 3 Jahren

期待插件。。。

Profilbild von 大家好，我叫很哇塞。

大家好，我叫很哇塞。vor 3 Jahren

再出个付费扫码的插件，自动向使用者收钱，你们赚手续费

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LiUgOdvor 3 Jahren

厉害

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wwwgoubulivor 3 Jahren

我自己的 function call 封装完了，都用上生产环境了你才来……

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斩风vor 3 Jahren

@SaveToNotion #thread

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Luyu Zhangvor 1 Jahr

RAG 治好了我的某种病，这一代人的电子篝火。

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终于，我的 GPT 语音对话玩具用到的所有 OpenAI 的接口我都做了一个开源的替代，可以在本地跑起来。玩具用到的 STT，LLM，TTS 服务都跑一台 RTX 2080Ti 上面，速度感觉还不错。有了本地 GPU 开发机之后，又多了个新玩法，接下来我会对接更多的开源 LLM。使用到的开源项目如下： 1/n

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FoloToy

499,485 Aufrufe • vor 2 Jahren

🚀 vibe coding 正在颠覆内部工具开发！我只花 1 小时，就用搭好了 LLM 训练 + 监控平台： - 模型训练过程管理 - 数据集管理 - 计算资源 & 一键微调 + 部署过去这样的内部平台可能需要花费数周的时间来开发，现在仅需要几个小时的时间。 PS. 我们的工作流是在 Devv 上开发完基本的功能后，会同步代码到本地，接入到真实的线上数据中。未来我们会上线 Devv VSCode/Cursor/Windsurf 代码双向同步的工具。

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Jiayuan (JY) Zhang

21,391 Aufrufe • vor 1 Jahr

今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。其实 HuggingChat 也不错的你可以在这里体验所有的开源大语言模型

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indigo

183,914 Aufrufe • vor 2 Jahren

Cursor 0.43 全新升级！两个实战案例深度解析 Agent 功能 Cursor 于昨日发布了 0.43 版本，带来了全新的 Composer 界面、Agent 功能以及 Bug 查找器等一系列更新。在本期视频中，我将通过 Next.js 应用开发和 iOS 应用开发这两个实例，深入探讨 0.43 版本的各项新特性。内容包括 Agent 功能的实际使用演示、与 Windsurf 中 Cascade 的对比，以及新版本的一些不足之处。时间戳： 0:00 - Cursor 0.43 版本更新内容 3:40 - Cursor 论坛 3:55 - Cursor 设置 5:50 - 使用 Agent 功能开发 Next.js 应用 8:41 - Cursor 新版本缺点 9:06 - 使用 Agent 功能开发 iOS 应用

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nicekate

25,151 Aufrufe • vor 1 Jahr

小扎吐槽苹果和 Google，以及谈为什么开源 AI **Mark Zuckerberg**: 我认为移动生态系统中普遍存在的一个问题是有两个把持入口的公司，Apple 和 Google，它们可以告诉你可以构建什么。在我们的历史中有很多次，比如有经济层面的情况，就是我们构建了些东西，然后它们就会拿走我们大部分的收入，但还有一种是质量层面，这实际上让我更加不满，也就是有很多次我们推出或希望推出某些功能，然后Apple就会说，不，你不能推出这功能。这真的很糟糕。问题是，这样的世界是否会在AI领域复现，就像你会有一小部分拥有封闭模型的公司，它们控制API，因此将能够告诉你可以构建什么。我可以说，对我们来说，自己构建一个模型以避免处于那种位置是值得的。我不希望那些其他公司告诉我们可以构建什么，而且我认为从开源的角度来看，很多开发人员也不希望那些公司告诉他们可以构建什么。这就是我坚定支持开源的原因之一，我认为未来AI的集中化可能像其广泛传播一样具有潜在危险。我发现很多人都在思考，如果我们能实现这种技术，那么让它广泛传播是否不利。我认为另一种可能也很糟糕的情况是，如果一个机构掌握了一种强大的AI远超其他所有人的，这同样是非常糟糕的。在我看来，一个理想的世界应该是这样的：AI技术被广泛而均衡地应用，随着时间推移逐步增强其健康性。在这样的世界里，各种系统能够相互制衡，这种平衡的状态比一个高度集中化的世界要健康得多。虽然风险无处不在，但我觉得有一个风险我想人们我并没有听到太多人提及。 **Dwarkesh Patel**:举例来说，一个价值100亿美元的模型，如果经过评估是完全安全的，你们会选择开源吗？ **Mark Zuckerberg**:我的答案是，只要这个模型对我们有所帮助，那我们就会开源。 **Dwarkesh Patel**: 那如果这个模型是用100亿美元的研发经费研发出来的，然后现在要开源呢？ **Mark Zuckerberg**: 我们一直以来都有开源软件的传统，但是我们并不会开源我们的产品。比如说，我们并不会将Instagram的代码开源，但我们会开源许多底层的基础设施。我们历史上最大的一个项目可能就是开放计算项目。在这个项目中，我们将我们所有的服务器的设计网络交换机和数据中心的设计开源了，这对我们来说非常有帮助。因为很多人可以设计服务器，但现在，大家普遍都采用了我们的设计，这就意味着整个供应链都围绕我们的设计展开，规模变大，对所有人来说都变得更便宜，为我们节省了数十亿美元。这真是太棒了，对吧？因此，我认为开源有多种方式可以对我们有所帮助。一种就是，如果有人能够找出更便宜的运行模型的方法，我们将花费数十亿甚至上千亿美元，在所有这些模型上，所以如果我们能做的更有效率，那我们就可以节省数十亿甚至上百亿美元，这可能本身就非常有价值。 **Dwarkesh Patel**: 关于开源，我很想知道你是否认为像PyTorch、React、Open Compute这样的开源项目，对世界的影响是否已经超过了Meta在社交媒体方面的作用。 **Mark Zuckerberg**: 因为我曾经和使用这些服务的人交谈过，他们觉得这是有可能的，因为互联网的很大一部分都在运行这些项目。这是一个有趣的问题，我认为几乎有一半的世界人口都在使用我们的产品，这是一个真实的点，所以我觉得这很难超越。但不管怎样，我还是认为开源是一种新的、非常強大的建设方式。来源：

小扎吐槽苹果和 Google，以及谈为什么开源 AI Mark Zuckerberg: 我认为移动生态系统中普遍存在的一个问题是有两个把持入口的公司，Apple 和 Google，它们可以告诉你可以构建什么。在我们的历史中有很多次，比如有经济层面的情况，就是我们构建了些东西，然后它们就会拿走我们大部分的收入，但还有一种是质量层面，这实际上让我更加不满，也就是有很多次我们推出或希望推出某些功能，然后Apple就会说，不，你不能推出这功能。这真的很糟糕。问题是，这样的世界是否会在AI领域复现，就像你会有一小部分拥有封闭模型的公司，它们控制API，因此将能够告诉你可以构建什么。我可以说，对我们来说，自己构建一个模型以避免处于那种位置是值得的。我不希望那些其他公司告诉我们可以构建什么，而且我认为从开源的角度来看，很多开发人员也不希望那些公司告诉他们可以构建什么。这就是我坚定支持开源的原因之一，我认为未来AI的集中化可能像其广泛传播一样具有潜在危险。我发现很多人都在思考，如果我们能实现这种技术，那么让它广泛传播是否不利。我认为另一种可能也很糟糕的情况是，如果一个机构掌握了一种强大的AI远超其他所有人的，这同样是非常糟糕的。在我看来，一个理想的世界应该是这样的：AI技术被广泛而均衡地应用，随着时间推移逐步增强其健康性。在这样的世界里，各种系统能够相互制衡，这种平衡的状态比一个高度集中化的世界要健康得多。虽然风险无处不在，但我觉得有一个风险我想人们我并没有听到太多人提及。 Dwarkesh Patel:举例来说，一个价值100亿美元的模型，如果经过评估是完全安全的，你们会选择开源吗？ Mark Zuckerberg:我的答案是，只要这个模型对我们有所帮助，那我们就会开源。 Dwarkesh Patel: 那如果这个模型是用100亿美元的研发经费研发出来的，然后现在要开源呢？ Mark Zuckerberg: 我们一直以来都有开源软件的传统，但是我们并不会开源我们的产品。比如说，我们并不会将Instagram的代码开源，但我们会开源许多底层的基础设施。我们历史上最大的一个项目可能就是开放计算项目。在这个项目中，我们将我们所有的服务器的设计网络交换机和数据中心的设计开源了，这对我们来说非常有帮助。因为很多人可以设计服务器，但现在，大家普遍都采用了我们的设计，这就意味着整个供应链都围绕我们的设计展开，规模变大，对所有人来说都变得更便宜，为我们节省了数十亿美元。这真是太棒了，对吧？因此，我认为开源有多种方式可以对我们有所帮助。一种就是，如果有人能够找出更便宜的运行模型的方法，我们将花费数十亿甚至上千亿美元，在所有这些模型上，所以如果我们能做的更有效率，那我们就可以节省数十亿甚至上百亿美元，这可能本身就非常有价值。 Dwarkesh Patel: 关于开源，我很想知道你是否认为像PyTorch、React、Open Compute这样的开源项目，对世界的影响是否已经超过了Meta在社交媒体方面的作用。 Mark Zuckerberg: 因为我曾经和使用这些服务的人交谈过，他们觉得这是有可能的，因为互联网的很大一部分都在运行这些项目。这是一个有趣的问题，我认为几乎有一半的世界人口都在使用我们的产品，这是一个真实的点，所以我觉得这很难超越。但不管怎样，我还是认为开源是一种新的、非常強大的建设方式。来源：

宝玉

74,721 Aufrufe • vor 2 Jahren

𝗝𝘂𝗰𝗵𝗮𝘁𝘀 𝗡𝗲𝘁𝘄𝗼𝗿𝗸𝗶𝗻𝗴 𝘃𝟬.𝟱 近期我们要来了，以下是我对大家的承诺： - 承诺，面向用户，免费发放10,000USD额度 - 承诺，大家都有免费的AI使用，下个版本我们会开放免费GPT-4 / Claude / Gemini 次数给非Plus用户（不多但是，应急足够了，考虑成本） - 承诺，大家都能使用上免费的AI联网 - 感谢，感谢大家这几个月的等待，我们努力对得起每一秒的等待！ - 另外，我们将会推送我们之前测试的联网版本给所有开发者，让大家自己的模型都可以联网，大家可以拭目以待！

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𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿

133,784 Aufrufe • vor 2 Jahren

阿里悄悄上线了workbuddy的对标产品：千问办公，挤进了AI智能办公赛道它把自家的QoderWork、悟空、MuleRun三个工具捏在了一起除了Office全套、多模态内容生成和自动化执行等功能外，一个亮眼的能力是它把开发+部署+上线打通了，等于把开发的后半段也包了比如说生成网页后可以直接上线，连同域名、数据库和托管一站式搞定了，对一般用户来说一句话就能有一个带数据库的在线站点小道消息，据说未来其旗舰版针对复杂任务可能会用A社的模型在AI时代，人们打开电脑的第一件事或不再是打开Word、Excel，而是唤起一个Agent，这个习惯被培养起来后，可能会是下一代办公的超级入口 #AI办公 #千问办公

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AIGCLINK

50,754 Aufrufe • vor 3 Tagen

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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歸藏(guizang.ai)

156,652 Aufrufe • vor 5 Monaten

🎉连肝了4天的本周实战课程发布了，本期实战我们会开发一个天气 + AI生成OOTD的一个小程序，你将掌握： - 如何使用Cursor快速开发具有交互能力的原型图？ - 如何使用原型图快速用Cursor开发小程序前端？ - 如何用Coze快速开发后端API：天气接口 + AI文生图？ - 接入Coze后端API，完成全栈小程序开发这期还挺有意思的，没有写一行代码开发这么个小程序，Claude3.7生成原型图，并基于原型图生成小程序前端的能力有点惊艳到我！但还是有一些提示词技巧，源码和文档地址：

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Yihui

20,029 Aufrufe • vor 1 Jahr

我操！Kimi.ai 月之暗面这波是真的疯了！ 2.8T 参数的 K3 直接全权重开源就算了，连推理内核、MoE 通信库、Agent 训练环境整套底层技术栈全给你端出来，硬生生把开源模型的天花板，直接抬到了闭源旗舰的家门口。不是放个权重就炒开源概念的挤牙膏操作，是从模型到底层能跑起来生态的所有东西全白给，1M 长上下文、MoE 架构性能够打闭源，之前天天喊开源追不上闭源的直接被打半残，开发者再也不用对着闭源 API 的限流、涨价受窝囊气。搞大模型的不用从零搭底层通信框架，做 Agent 的不用卡闭源接口的脖子，小团队也能基于全栈直接做二次开发，从今天起，全球开源 AI 的游戏规则，真的改了。今天之后，开源和闭源的代差，从两年砍到了半年。 Kimi K3 今天正式全开源，不是挤牙膏的版本更新。 2.8T 总参数 MoE, 激活 104B, 原生 100 万上下文。靠 KDA 新注意力和 AttnRes 架构创新，单位算力智能密度直接提 2.5 倍，长上下文解码速度翻 6 倍。最狠的是，这根本不是只放个权重的假开源。 FlashKDA 高性能内核，MoE 通信库，连用来做 Agent 强化学习的快照式训练环境 AgentENV, 全给你开源了。从推理到训练的整个底层栈，直接搬空。之前所有开源模型，本质都是在追闭源一年多前的尾巴。这是第一个真正摸到闭源顶尖门槛的开放模型。长编码、Agent、终端操作这些硬核任务，已经能和第一梯队闭源掰手腕。你永远可以相信开放的力量！！用K3搓了一个他自己开源的介绍视频，特此致敬🫡

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AYi

257,233 Aufrufe • vor 4 Tagen

每个人都能买得起英伟达发布个人AI超级计算机，能运行2000亿参数的大模型。 NVIDIA 今天在CES 2025大会上发布了 NVIDIA Project DIGITS，这是一款能放在你桌面上的个人AI超级计算机。将传统上需要大型数据中心才能完成的 AI 计算，带到每个人的桌面。‘ Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，能够提供 1 PFLOP（每秒一千万亿次浮点运算）的AI计算性能。设计目的用于原型开发、微调以及运行大型AI模型，使用户能够在本地桌面系统上开发和运行推理模型，然后无缝部署到云或数据中心也就是它能在你的本地就能运行超大的AI模型，能够运行高达 2000亿参数的大语言模型。通过 NVIDIA ConnectX 网络，两台 Project DIGITS 超级计算机连接起来，可以运行 4050亿参数模型。而且支持在本地电脑上开发和测试AI模型，然后快速部署到云端或数据中心。简单来说，它就像是给每个开发者配了一台袖珍的AI超级计算机！

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小互

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Refly 正式进入新篇章！🎉 我们正式发布全球首个开源的「Vibe Workflow」平台，并同时登录云服务和开源社区版！🚀 现在你可以直接动动嘴就能构建复杂的 Workflow 并生成多模态工作结果如 PPT、网页、播客、视频等💥 后续我们还将支持 Workflow 一键运行并输出成 API 💪 此次 v0.7.0 更新超过 50000 行代码的重大版本中，我们将用户与 Agent 协作完成工作任务的体验推向了下一个阶段，给全球的 Vibe Coder 带来了如下令人振奋的能力： 1️⃣ 首创「Vibe Workflow」，让工作过程真正「起飞 Refly😋」，用户动动嘴就能够完成复杂工作流搭建并直接完成工作结果交付 2️⃣ 最独特的是🤯，你还能修改 Agent 生成的 Workflow 的中间节点实现对结果的精细化微调，完成生产可用结果交付的最后一公里 💥 3️⃣ 提供可能是业界首个支持自由配置的 MCP 的 AI 画布产品，结合 Agent + MCP 自由配置+自由画布上下文组织能力，探索 AI 创作无限可能作为首创开源 Agent + 自由画布的先行者，我们后续将持续在多模型，多模态产物交付、Agent、MCP 和 Vibe Workflow 上积累工程和体验能力，为社区注入活力🥳💪 目前 Refly 已收获了数万名用户的私有化部署或云端使用，并且得益于 Refly 独特的产品能力，我们已经实现了真正的正向盈利☄️ 为了迎接接下来 Refly 新阶段的发展，我们提出全新使命，我们坚信「让 Workflow 不再神秘，变成每个人都真正可用的强大 AI 创作工具！」🌈 期待与社区的大家一起探索「Vibe Workflow」的能力边界🚀！去 Github 中了解 Refly v0.7.0 👉 在云服务中直接体验 Refly Agent + MCP 带来的强大「Vibe Workflow」能力 👉 #Refly #VibeCoding #VibeWorkflow #Agent #MCP #Workflow

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Tom Huang

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又一个新的AI应用开发工具非常适合小白用户，开发好玩的简单应用只需要描述奶底需求即可，所有生成的应用都可以直接通过网页访问，无需部署。而且牛p的是支持下载生成好应用的源代码，包括前端+后端代码包😎 我测试生成了一个性格测试搞笑应用，还不错的，你们看看↓ 平台介绍是多个 AI 智能体协作完成任务有专门负责理解你的想法的；有的专门写代码；有的专门设计界面还有测试和优化功能的AI 一起工作

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小互

20,076 Aufrufe • vor 1 Jahr

GLM-5.2 刚刚正式发布! 给大家带来实测! 直接说结论本次测试中, 提升最大的是Agent能力, 而且是有质的变化! 测试中GLM-5.2 完全不用搜索附近的位置, 就能直接去想要到达的地方. 这一切竟然是它在一开始把地图背下来了! 这在我测试的20多个模型中之前是没有一个模型能做到的, 比如之前的模型想去换电站, 那么都要搜一下附近有哪些换电站(这就会浪费一次tool_call), 而GLM-5.2直接就知道换电站的位置! 从来没用过搜索函数. 这种一开始就把需要的数据内化到上下文中, 并且能够贯穿整个1M上下文进行推理的能力真的是叹为观止. 除此之外, 本次测试后端代码的 Agentic Coding 能力也有提升, 来到了总榜的第二名. 而本次测试暴露出最大的短板则是空间理解. 其实成也萧何败也萧何, 它虽然把换电站的位置都背下来了, 但是去的换电站却不是最近的, 所以虽然记住了, 但是记住了之后在用之前再根据自己当前所在位置推理一下, 他还是没有做到的, 这也是最大的短板了, 强烈建议官方优化一波. #GLM52 #智谱 #智谱AI #AgenticCoding #长上下文能力

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karminski-牙医

13,189 Aufrufe • vor 1 Monat

非常开心基于 kabikabi 的 OpenCLI，跑通了一个本地版的个人 Google！直接用本地的 claude / codex 搜索各大平台上收藏的推文、GitHub 点赞等信息，还能聚合搜索和它们的聊天 session，这不就是面向个人的本地搜索引擎吗！ Spool 已经开源，欢迎体验！上链接 👇

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Yifeng "Evan" Wang

96,730 Aufrufe • vor 4 Monaten

兄弟们，这个项目简直是搞自媒体神器啊！斩获3.5K Star，还直接开源免费啊！还不赶紧给你的Agent搞起来啊又有一个给AI Agent装“互联网眼睛”的开源项目，叫Agent-Reach。它通过一个CLI工具，让Agent能免费读取和搜索Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、B站、小红书等多个平台的内容。核心不是自己写爬虫，最牛的是智能选择当下最稳定的开源后端工具，并自动做健康检查和故障切换。安装后，Agent就能直接处理“帮我看这个YouTube视频的字幕”“搜一下Twitter上对这个产品的评价”“全网搜LLM框架对比”这类任务，而且全程零API费用、本地运行。最实用的是它把这些碎片化的能力封装成了Agent可直接调用的skill，还做了多后端路由和自动降级，让整个系统更稳定可靠。这其实是在补齐当前很多agent最缺的一块能力：低成本、可靠的网页和社交媒体内容获取。非常丝滑和nice，搞创作搜集信息的兄弟们，别错过了！ ✍🏻项目地址，记得给作者Star啊，见评论区👇🏻

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Berryxia.AI

25,982 Aufrufe • vor 1 Monat

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl，一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。一句话总结：它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说：网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。现在很多 AI 项目的数据流程其实都是：网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

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开发者Hailey

140,159 Aufrufe • vor 4 Monaten

🎉Dify 进入新篇章！🚀AI Workflow 同时登录云服务和开源社区版。现在，你可以基于众多模态模型构建复杂的 LLM 应用了。在此次更新了超过 100,000 行代码的重大版本中，我们给全球开发者带来了： 1️⃣“这很 Dify”的全新 LLM 流程编排，我们打造了迄今为止最佳的应用开发体验。你可以基于 Dify 构建 Agentic Workflow，以独立应用或 API 的方式交互。 2️⃣在节点上进行可视化调试，所见即所得的进行 Workflow 编排，便于迅速定位问题和得到正确的输出预期。 3️⃣可插拔的 DSL，完全声明式的 Workflow 定义使你的应用编排可以自由地在开源社区或团队中分享。 4️⃣原生的代码运行时，支持 Python 和 JS 代码作为节点编排到应用步骤中。 5️⃣由原厂和社区开发者提供的超过几十种 Tools，可双向兼容 Workflow 和 Agent 应用。当然…你可以接上你自己的。 Dify 作为 LLM 中间件的“创新队长”，以体验、工程、开源为社区持续注入活力。🌟凭借我们在多模型、多模态、Agent 和 RAG 上的工程积累，已经成为众多 500 强企业和创新者的坚定选择📈。身为品类标杆，Dify 有持续定义新标准的责任。期待与你们一同探索 GenAI 的能力边界🚀！ 👉去 GitHub 中了解 Dify v0.6 👉访问 Dify 云服务 #Dify #LLM #LLMOps #Agnet

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Luyu Zhang

611,547 Aufrufe • vor 2 Jahren