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Google I/O大会即将落幕，这绝对是我人生中最震撼的时刻之一。为什么？首先，能亲临现场聆听全球顶尖头脑畅谈AI未来，本身就是莫大的荣幸。https://t.co/4C13UymCY6

天哪🤯 Meta公司4月30日全员大会的录音遭泄露。据报道，Meta正在用自家工程师的工作痕迹训练编程AI，同时裁减数千个岗位。扎克伯格在会上辩称，让模型观察"真正聪明的人"执行任务能学得更好，这意味着https://t.co/Yru0gPlh0r

This will be packaged into a Skill, allowing any Agent to control what is displayed inside. By combining it with scheduled tasks, you can periodically refresh the information and data within it. With the magnetic snap feature, you can attach it to the edge of your screen, turning it into a permanent dashboard. When the device is shut down or in sleep mode, it will display your introduction information and QR code, so you can easily add friends when you're out and about. https://t.co/7CGOeB19Y0

太不可思议了。

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去年的最佳模型<o3> vs 今年的最佳模型<5.5>。一年的进化感觉就像这样：🐒 ➔ 🦍 ➔ 🦧 ➔ 🚶‍♂️ ➔ 🏃‍♂️ ➔ 💻（在自然界中这需要数百万年）。最佳整体AI公司是@OpenAI。他们创造了Codex，我的日常工具（我为此购买了专业订阅）。一个……https://t.co/SKdS4WifUO

Gemini 3.5 Flash在自动化基准测试（来自Zapier）中排名第一，以更低的成本击败了所有其他前沿模型。https://t.co/UeXp5W7M1h

OpenAI今天创造了历史。一个内部推理模型自主推翻了一个存在近80年的著名数学猜想。问题是：1946年，保罗·埃尔德什提出，如果你在平面上放置n个点，那么有多少对点之间的距离恰好为1个单位。https://t.co/7z6T5VEVgc

在我看来，Gemini 3.5 Flash 就是改名后的 Gemini 3.1 Pro。基准测试结果几乎一样，价格也几乎一样。唯一的区别是，Flash 号称速度更快。我错过了什么？

Codex 感觉很有 Codex 范儿

Atomic Chat 自带优化推理栈，模型在你任何硬件上都能快速运行： https://t.co/rfprzJzHRO https://t.co/Jfvs6C8EFV

atomic[.]chat 给本地大语言模型带来另一个好消息，它能在你的电脑上 100% 离线运行。他们刚刚展示了 MTP（多令牌预测）技术，将本地 Qwen 模型在密集 27B 参数上的速度从 51 提升到 117 tokens/s。而一个 MoE 35B-A3B 模型在 2 块 RTX 5090 上从 218 提升到 267 tokens/s。 https://t.co/iVy2ynWoFc

收藏了，下次再觉得“也许这不是我最好的推文”时看看 😬 https://t.co/32WvQZdIWj

如果相互作用前（初始态）和相互作用后（末态）的（粒子）质量平方之和相差一个负值，那么就应该涉及快子，因为对于快子来说：m²<0

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