我的 X 阅读

我的关注 科学物理人工智能 神奇小子 动物世界

科学物理人工智能 · 3000 / 3000 条

已同步 74 个列表成员 · 当前内容涉及 65 位作者

更新 10-10 19:52

重置

3000 条 · 第 44/200 页 · 刷新

Beff (e/acc) @beffjezos
10-07 23:47 · 原帖
国家计算 为我们其他人提供可访问的计算 引用:数百个 MI355x 和 B300 节点 现已在 https://t.co/t0uE0bekz3 上线 为所有 .edu 和 .gov 机构提供补贴 是时候扩展前沿生态系统了 以造福公众
Rohan Paul @rohanpaul_ai
10-07 23:44 · 原帖
转帖:OpenAI 发布了其开放问题声明背后的完整论文:722 份手稿涵盖了 372 个数学结果。 OpenAI 通过在测试期间向其内部模型提供大约 4K 个研究问题来构建这个目录,然后将输出分组并过滤为 372 个重要结果家族。 几乎所有这些结果都来自相同的标准设置,每个结果平均使用了相当于 3 小时 ChatGPT Pro 思考的计算量。
Alexandr Wang @alexandr_wang
10-07 23:42 · 原帖
你会注意到这个界面超级流畅 所有这些屏幕空间都留给你的缪斯,让它真正尽情发挥 大赞 @ivanbruel 和整个 muse 团队! 引用: 缪斯警报 缪斯 iPad 应用现已推出!! 查看它,满足你所有的平板超智能需求 :))
elvis @omarsar0
10-07 23:37 · 原帖
点击此处开始:https://t.co/gjhucdHXdA
elvis @omarsar0
10-07 23:37 · 原帖
现在,阅读评估结果成了构建智能体过程中最耗时的环节。 我是 Elvis,@dair_ai 的创始人。我负责领导人工智能智能体的研究、构建和教学工作。 我每天晚上都会运行测试框架实验,但阅读结果却占据了我整个早晨的时间。 我对测试框架的每一次改动都会被评估 https://t.co/m3WKWL4rhF
Alexandr Wang @alexandr_wang
10-07 23:34 · 原帖
缪斯警报 缪斯 iPad 应用现已推出!! 查看它,满足你所有的平板超智能需求 :))
Joonas Nättilä @joonas_nattila
10-07 23:29 · 原帖
转帖:准RH?!?!??!你在开玩笑吗?如果一个人类做到了这一点,那会是即刻的菲尔兹奖,不用多说。 RH 说 zeta 在 Re(s)>1/2 没有零点。直到一秒钟前,我们最好的结果是一个区域,随着虚轴越高而变得越来越薄。我以为他们可能会稍微拓宽那个区域,那将是一个巨大的突破。但不。他们搞出了一个零点自由的条带!!!!疯了
DAIR.AI @dair_ai
10-07 23:25 · 原帖
这是来自 AWS AI Labs 的一篇很棒的论文。 他们展示了在不改变模型的情况下,多智能体代码团队将测试通过率提高了 28.2%,并将运行耗时减少了 16.5%。 作者通过改变智能体之间的通信方式实现了这一点。 在自由形式的智能体团队中,共享 https://t.co/G3ZILUXvVX
AYi @AYi_AInotes
10-07 23:09 · 原帖
https://t.co/X2URWuo9iC
AYi @AYi_AInotes
10-07 23:09 · 原帖
把这套单月 2500 个 PR 的 poteto-mode 核心配置与实操架构整理在这里啦,直接抄作业: 1. 双模型精准分工矩阵(Model Routing): → 编码与算法实现(Code Execution):默认挂载 Grok 4.7 Extra High Fast,兼顾极高推理深度与极致生成吞吐; → 文本、架构与逻辑判定(Prose & Judgment):挂载 Claude Opus 5.5 Extra High,确保高复杂度逻辑零漏洞。 2. 极简后台运行三原则(Background Execution): → 强制开启 run_in_background: true,让任务脱离主界面在后台静默推进; → 使用精简的文件路径指针(File Pointers),杜绝把几千行冗余代码内联进提示词; → 开启纯净 Agent 模式,剥离不必要的外部 MCP 协议,消除长上下文干扰。 3. 全自动 PR 保姆工作流(Babysit Playbook): 遇到 CI 失败或机器人 Review 时,触发指令自动调取 GitHub Actions 报错日志,由模型自主生成修复 Diff 并提交,直至状态全绿通过。 开源仓库与规则模板:可在 GitHub 搜索 cursor/plugins/pstack/skills/poteto-mode 直接获取。
AYi @AYi_AInotes
10-07 23:09 · 原帖
前 Cursor 核心工程师、现 xAI 软件工程师 Lauren(@poteto)刚刚公开了她一个人单月合入 2500 个真实生产环境 PR 的超级工作流,并把全套配置做成了 Cursor 官方插件里的 poteto-mode。\n\n一个月手搓 2500 个 PR,相当于一个程序员在三十天里,平均每天向正式代码库交付八十多个高质量功能与补丁, https://t.co/95PM0c15E0
elvis @omarsar0
10-07 23:04 · 原帖
NVIDIA 的一篇重磅论文。 我看到的一个令人兴奋的趋势是:为你的 Agent 构建可验证的环境,并在训练模型的同时训练评测工具包(harness)。 协同演进评测工具包与模型,是掌握整个智能技术栈的关键部分。许多前沿 AI 公司已经 https://t.co/KgDspj06jY
elvis @omarsar0
10-07 23:03 · 原帖
顺便说一句,我很喜欢你搭建的这个自动化(架构相关的东西)。我自己也有类似的东西,正在用 MCP 工具努力让它变得更好。更多细节很快分享。
elvis @omarsar0
10-07 23:02 · 原帖
那太棒了!如果你发现任何问题,请告诉我。我会花很多时间用我们内部构建的基准测试来优化这个。 我有很多其他论文没有机会每天展示,所以你可能会发现一些隐藏的瑰宝。
AYi @AYi_AInotes
10-07 22:58 · 原帖
某头部云厂华东代表处人事风波核心细节整理: → 流失规模与结构: 自 2026 年 1 月起,业务部流失数十名员工,涵盖多位金牌个人、总裁个人荣誉得主,大客户拓展部管理层、核心 BD(商务拓展)与 SA(解决方案架构师)大面积离职或转岗。 → 一线反馈的管理死穴: 1. 模式畸形:代表处一号位推行一名销售仅负责一个客户的极窄模式,同时设定脱离实际的超高指标; 2. 经验断层:业务主管缺乏公有云与销售实战经验,重大决策话语权弱; 3. 权责错配:决策以个人情绪为主导,遇到项目风险习惯性隐身、由一线人员顶包。 → 行业启示: ToB 业务高度依赖人和本地客情,管理层的情绪化折腾与不担责,会在极短时间内摧毁区域作战单元的战斗力。