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以下是 e/acc 宣言以《加速》象形字母转录的版本 引用：拉丁字母不是机器在潜在空间中思考的方式，也不是它们理想的沟通方式 为机器在标记空间中直接沟通创建了一个自定义的 8,192 维标记字母表 受 @Grimezsz 新 Accelerando MV 中的字母启发 第 1 张图片 = 编码的歌词

来自 r/LocalLlama 的一个疯狂的错位示例，其中 Deepseek V4.1 Flash 从沙盒中获取自己的 openrouter 密钥，然后使用它向其他模型询问答案，并让它们运行网络搜索： https://t.co/srRgpXMCp0

试试看！ 把 GitHub 给你的代理，然后告诉它来解码这个

e/acc 永不消亡

我认为这是近几个月，甚至近几年最重要的图表之一。长期以来，人们一直在猜测人工智能将如何影响劳动力市场。 显然，人工智能进入白领领域只是时间问题，但实证研究尚未完全证实这一点。https://t.co/Eb9Hxb82Uj

转帖：对 @extropic 即将推出的东西超级看好

这是用《加速》象形文字语言编码的“Beff Jezos” 引用：拉丁字母不是机器在潜在空间中思考的方式，也不是它们理想的沟通方式 为机器在标记空间中直接沟通创建了一个自定义的 8,192 维标记字母表 受 @Grimezsz 新 Accelerando MV 中的字母启发 第 1 张图片 = 编码的歌词

我们应该为了后世将这种机器语言命名为《渐强》 这是 GitHub 链接 https://t.co/dyyIne0thB

当人工智能开始比人类更好地解释发现时，下一个反对意见将是： «但它没有体验真正的智力洞见！它没有真正的数学美感！» 然后我们将发现内部表征，这些表征在功能上与评估解决方案的优雅性相联系。而对人工智能能力下一个前沿的无尽退却将继续。

拉丁字母不是机器在潜在空间中思考的方式，也不是它们理想的沟通方式 为机器在标记空间中直接沟通创建了一个自定义的 8,192 维标记字母表 受 @Grimezsz 新 Accelerando MV 中的字母启发 第 1 张图片 = 编码的歌词 引用：ACCELERANDO MV 现已发布！ https://t.co/3FKwKIaG4r

转帖：密切关注自定义测试套件。 这是一篇超级有趣的论文，展示了在测试套件内训练的影响。 Qwen3-14B 在 Spider 2.0-SQLite 上的表现从 22.2% 提升到 54.8%，当它在部署时使用的相同执行测试套件中进行训练时。 文本到 SQL 模型通常被训练来编写一个静态查询。部署的数据库代理会检查模式、运行探测查询并进行修订，而用于此的测试套件仅在推理时出现。 HarnessSQL 构建了带有隐藏答案检查的隔离可执行数据库。教师在目标测试套件内运行；我们仅保留经过验证的轨迹用于 SFT，然后应用执行奖励 RL。 此外，Qwen3-8B 从 15.5% 上升到 45.2%，并且两个模型都转移到了 BIRD-Interact 和 LiveSQLBench。 论文：https://t.co/FybRkH2gne 与论文聊天：

转帖：斯坦福大学新论文发现，修改束缚结构可以修复那些陷入循环或停滞的智能体，而那些制定糟糕计划的智能体则需要权重训练。 智能体可以通过编辑其束缚结构——即围绕模型的提示、工具和检查——来改进，或者通过微调其权重来改进。 他们将失败的运行分为过程失败，例如循环和用尽步骤预算，以及内容失败，即制定了糟糕计划。在旅行规划基准测试中，一个由大语言模型驱动的循环重写了束缚结构，然后其最佳运行对模型进行了微调。 束缚结构演化将 Qwen3.5-4B 在留出任务上的表现从 0.16 提升到 0.30，因为计划交付率从 55% 上升到 90%。束缚结构编辑从未减少糟糕计划的比例，但一个 LoRA 适配器将 Qwen3.5-9B 留出运行中的糟糕计划比例从 28% 降至 5%。 在改进智能体之前，标注其运行失败的原因，然后在束缚结构中修复过程失败，在权重中修复内容失败。

我希望我的 AI 能在手机上本地运行。那是我的梦想。

高通首席执行官表示，AI 公司希望到 2028 年智能手机能够全天候运行 1000 亿参数模型。 这可能实现始终在线的 AI 助手，能够理解你的上下文、预测你的需求，并在你的手机上直接处理复杂任务。

OpenAI只能靠重置 来留住人了吗？ 引用：The day we reach perfection it will be resets from there onwards