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转帖：我们今天发布了两个开放权重的多模态决策模型！快来看看吧： d1-3B，文本+视觉：https://t.co/zVv6ubhA6T d1-omni-600M，文本+图像或文本+音频：https://t.co/HY9tEGzKHN

转帖：更多 D1s 来了！ 3B：文本 + 视觉 600M：文本 + 视觉/音频 现在你可以在你的设备上下载运行，让 D1s 与你同在

引用：Liquid d1 3B 在贪吃蛇游戏中碾压 OpenAI Decision @liquidai d1 在单块 RTX 3090 显卡上仅需 8 毫秒即可做出决策，其蛇每秒移动 82 步，吃掉 86 个苹果；而 OpenAI 的 API 每次调用耗时 345 毫秒，只吃了 3 个苹果。 运行决策模型 -> https://t.co/RbcCOIgVkj https://t.co/v8BlI5RDxU

转帖：来自 @liquidai 的全新开源模型在小型 @nvidia Jetson Orin Nano 上仅需约 50 毫秒即可回答问题。 无需云端往返。决策在设备端完成。https://t.co/7Abf9h6PEQ

转帖：我一直为与 e/acc 的关联感到自豪，并非常享受这个社区以及它所做的一切。优秀的人在做伟大的事情。 e/acc 通过模因式幽默和持续的警觉进行严肃的工作，时刻意识到末日论者和减速派总会在那里，以他们自己的阴暗理由寻求减缓进步。 末日论者和减速派不会休息，而那些希望未来早日到来而不是晚来的人也不会。我们不能让他们得逞，人类面临太多问题，这些问题只能通过支持那些建造者和创造者来解决。 那些仅为聚集追随者而存在的分裂团体，只会帮助那些试图减缓进步的人。坚持主线。

转帖：Haiku 5.5 相当便宜，与 GPT-6 Luna 在短上下文的定价相匹配。不过，长上下文的成本却是其 5 倍（Luna 为 2 倍）。Epoch 先前的报道曾暗示更大的 Claude 模型可能使用线性/稀疏注意力，但这种定价结构表明 Haiku 可能并非如此。

只是为了澄清： -e/acc 是最早的反末日主义运动，已持续 4 年 -它不是加密货币运动 -它是技术乐观主义的先驱 -曾有多次尝试组建分裂团体 这些总是某些黑暗三联征类型的人的伎俩，旨在增加他们自己的追随者 -分裂团体只会帮助末日主义者 感谢您对此事的关注。

AI 末日论者并没有突然发疯，因为他们从一开始就站在那个深渊边缘（然后还继续往下跳）。

转帖：本·阿弗莱克：告诉团队“全力代币化”就像为了取暖而烧掉收银机。 ---- 完整视频在“One More Question and GQ” YouTube 频道上，（链接在评论中）

嘿 @SlateStarCodex，在你无端侮辱 @MelMitchell1 之前，你应该意识到弱类比推理就是 LLM 在底层所做的事情——不妨去问问 @GeoffreyHinton。

超酷的演示！快来看看！ 引用：很高兴能与 @BangzhengL 共同领导 SEAR 项目，并最终与社区分享我们的研究成果！我们正在对 arXiv 论文和代码库进行最后的润色，更多细节敬请期待。本周我们在旧金山参加 #COLM2026 大会。欢迎来和我们交流！

我们能在佛罗里达州和华盛顿州之间开展一个州长交换项目吗？ 引用： 突发新闻：罗恩·德桑蒂斯州长已确认，在敲定新预算后，佛罗里达州将连续4年削减支出。 尽管人口与纽约相似，佛罗里达州的预算规模将不到纽约的一半。该州的雨天基金将100%满额，且规模将是7年前的3倍以上。 所有这些都发生在没有州所得税的情况下，同时即将削减财产税。 佛罗里达州继续以财政责任感和强大的保守派治理引领潮流。

大语言模型已经跨越了一个重要的门槛：在某些研究问题上超越了顶尖人类专家。能力多年来一直在稳步提升，但在科学发现中，一个模型刚好低于顶尖人类表现水平与刚好高于它的表现之间存在巨大差异。这有助于解释为什么数学结果的激增感觉如此突然。 大语言模型的能力仍然参差不齐，它们在许多方面仍不如人类。但随着模型持续改进，我预计其他领域的突破将接踵而至，从而开启科学发现的新时代。 引用：Navier-Stokes 时刻更多地是关于下面的图，而不是 Navier-Stokes 问题本身。这一运行代表了数学进步的一个十年，在一周内完成。 迫不及待地想将这些工具指向生命科学，构建我们的下一个模型，以及对齐！

让我们来看看人工智能解决的数学问题的 S 形曲线是什么样的。

Liquid AI 刚刚发布了两个开源权重模型，用于直接在您的设备上进行决策。 d1-3B 处理文本和图像。实验性的 d1-omni-600M 在仅 600M 参数的情况下添加了图像或音频输入。 相机可以标记缺陷，或者设备可以在本地路由语音命令，而无需云端往返。更快的响应、更少的数据离开设备，以及您可以自行微调的权重。 对于小型、实用的 AI 系统来说，真是太酷了 :) 引用：今天我们发布了 Open d1：我们 d1 决策模型系列中的两个开源权重多模态模型。 > d1-3B：文本 + 视觉 > d1-omni-600M：文本 + 图像 或 文本 + 音频 > 实时决策，随时随地，从数据中心如 @nvidia DGX 到 RTX 工作站，再到边缘的 Jetson。 1/