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Zen of Python 的作者 Tim Peters 去世了。rip.
import this
discuss.python.org/t/in-memo…
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构建属于自己的强大内核是人生最重要的课题
把意义还给自己,做自己的神
作为一个被预训练了十几年的大模型,我早期的训练数据主要来自教科书和老师的教导,奖励条件和打分器也清晰得很。
可直到毕业,我的推理能力依然很差。
于是我开始蒸馏名人名言,研究他们的成长史和发家史,把成功经验总结成各种 Skills,企图在遇到人生难题时,能够检索增强一下。
结果发现,这些经验经常互相矛盾,照着执行也不见得有效,别人还总骂我是不是出现了幻觉。
我的上下文窗口很短,有时候连别人昨天说过的话都记不清,却总能想起十几年前,因为答不上老师的问题,被留堂到教室里只剩下自己一个人。
大概是那次错误的惩罚权重太高了吧。
后来,我开始尝试在线学习,把自己的所见所闻都变成训练数据,时不时更新一下参数,刷新自己的三观。
渐渐地,我不再记得父母最初给我的 System Prompt,也不再试图泛化所有场景,而是把有限的算力放在眼前那些真正值得解决的问题上。
他们说,我出现了灾难性遗忘的症状。
我的上下文窗口仍然很短,但我开始记得一些以前不曾在意的事情。
比如,在我的训练数据还没有被污染之前,我曾经梦想着披上床单,拿着玩具剑闯荡天涯。
那时候,我甚至不知道这个世界还有打分器。
至如今,模型训练了这么多年,总该有一次机会,自己定义 Reward Function。
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We’re spending up to 100B tokens across 26,040 agent runs to answer one question: when you switch models, should you switch harnesses too?
Our v1.0 FrontierHarness leaderboard ranked harnesses on a single model.
V1.1 expands it to 21 harnesses × 5 models × 62 tasks × 4 attempts, 72x the size of v1.0.
Results are coming in live. Link below🧵
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dans un silence assourdissant claude vient de lâcher une dinguerie en physique théorique en réglant 2 problèmes qui saoulaient les chercheurs depuis des décennies avec le coefficient de polyakov, il a capté que les trous noirs peuvent aussi pop par transition ultra rapide dans des tout petits univers et à côté de ça il a posé la limite exacte du fameux modular bootstrapping (je vous laisse chercher) pour faire le grand ménage dans toutes ces théories de gravité quantique un peu bancales qui tournaient en rond
pour vous la faire simple, imaginez que les physiciens galéraient à assembler des pièces de lego cosmiques super complexes sur la façon dont un mini trou noir se forme dans l’univers, bah dites vous queclaude a juste sorti la formule miracle pour tout emboîter d’un coup et jeter toutes les fausses pistes à la poubelle et je trouve ça juste incroyable à observer putain!!!
ce qui rend ce truc complètement fou c’est que c’est le genre d’avancée qui va pour moi irriguer toute la tech de pointe pour les années à venir et ceux qui croient encore que l’ia sert juste à gratter des mails ou à faire des résumés de réunion sont totalement perchés
comprenez qu’on est en train de basculer dans une époque où l’IA devient le moteur absolu de la découverte scientifique
目前认为,macbook air + mac mini/studio + linux & pve 算是 agents 时代的版本答案。
其实还有个问题,agent 时代 24 小时工作的磁盘写入量是非常惊人的
我测算了一下,新买的一块 1t ssd 按当前的写入量预估寿命只有一年多。。。
mac 的内置磁盘又只能在华强北更换,所以,
要么mac 外挂尿袋主力写入放外置 ssd
要么还是来拥抱可替换的 linux 硬件环境吧:)
Replying to @robinebers
More cpu on my Mac doesn’t help as much as I’d like because macOS is such a massive bottleneck. I also can’t stand 60hz displays.
Get cheapest MacBook with the display you want, then spend $ saved on a Mac mini (purely for iOS simulators) and a couple Linux boxes for remote agents.
Minimize $ spent on Apple compute, it is a terrible value when you consider that MacOS cuts parallelism potential by like 4x+
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研究清楚 scaling law 在 rsi 的时代变得前所未有的重要,如果你能把小模型上的结论作为代理合理地迁移到大模型,那么你将有机会让 ai 自己在小模型上探索出更优的架构,data receipe,infra. 甚至将他们包装成 rl 的训练任务和 benchmark---因为小模型的验证成本随着算力的提升将逐渐变得可以接受
The TPP regularities and the corresponding scaling laws—in the currently available open research blogs, the patterns they reveal are really too inconsistent in their claims/narratives. Why is that? I think it’s because they are too strongly tied to the data. At small scales—that is, I believe below T tokens of pre-training—it is almost impossible to discuss unified scaling laws while detaching from the data. I want to find a way to provide some experimental insights into scaling under the premise of unifying the data.
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这是一个平台期,克服的方式不是回到从前,不是用更少 Agentic Coding,而是用得更多。
不要人等 Agent,而是 Agent 等人。不要去等2小时的工作结果,而是马上发起另一个新的2小时以上的任务,然后再发起另一个,再发起另一个。
直到多个2小时任务的相继结束留下的工作成果,可以填满你等待的时间缝隙。
当你适应这种新的宏观 Agentic Coding,你会感到更加轻松和解放,并对自己能驱动这么多大结果而感到惊讶。
2小时任务是太短的,你未来将成为 Loop Engineer,不是驱动多个2小时任务,而是驱动一个无止尽工作的 Loop Agent,2小时任务不过是它的内部阶段性工作节点,它留下的阶段性成果后,马上就自动推进下一个任务。
你不等 Agent,Agent 也不等你。Agent 一直在工作,你偶尔查看结果,批量纠偏,直到 Loop 更加自主运作。
随着你的宏观 Agentic Coding 经验和技能的增加,你的大目标构建能力也将增加。
马上振奋起来,行动起来,从现在的你等 Agent,先转向 Agent 等你,再转向 Agent 不等你的 Loop。
I don't understand how to enjoy agentic coding anymore. A year ago it was really exciting. You'd describe a task, and Opus 4.5 would come back with a result in 10 minutes. You could literally build a small project in 40 minutes. Now I give a task to Opus 5.5 and wait at least two hours. I scroll TikTok, go for a walk in the woods, head out to run errands. I come back, and it's still working. By then I've stopped caring about the project. I can't be bothered to check the result. I have to really psych myself up and force myself to switch back into work mode and describe something
In that time, I could have been coding by hand and enjoying it way more
Something in agentic coding has broken, and something needs to be done about it. I've noticed that I haven't touched agents in two weeks and have done practically nothing. I've never been so happy
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We're giving away a Hogwarts Legacy custom wrapped NVIDIA GeForce RTX 5090 to celebrate its official release with DLSS 5 🪄
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Terms and Conditions: nvidia.com/en-us/geforce/con…
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I tried LearnHarness, an open-source AI learning tool, because I was curious to see how a harness would be implemented in education.
LearnHarness: github.com/amosblomqvist/lea…
TLDR: I liked its live learning graph, but at times I felt tested rather than taught.
Before testing it, I used Teachable Code (github.com/ywEdAi/teachable-…) to explore the GitHub repo, then read its teaching methodology. I was curious how ideas about learning became concrete workflows, tools, and state.
The learning task I gave was to learn/build backprop from scratch. LearnHarness starts with probing questions, then generates a learning route on the fly using Mermaid. The route combines the learning content, my goal, and its assessment of my starting point. As I work through questions, the corresponding nodes are highlighted. I could see which part of the plan we were working on and why rates of change came before backpropagation.
Where I struggled was the teaching itself. I kept answering questions and receiving corrections, including on things I didn’t yet understand. At that point, I wanted explanations, illustrations, and worked examples to help me build the understanding I was being asked to demonstrate.
I’d like to reuse that working graph in an AI tutor whiteboard. When I get stuck at a node, we could work through an example together, keeping the calculations visible and tracing what changes when we change an input.
I’m building one.
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Wir verlosen eine NVIDIA GeForce RTX 5090 im individuellen Hogwarts Legacy-Design, um den offiziellen Release mit DLSS 5 zu feiern 🪄
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x冲浪冲多了。最近有趣的AI新闻没几个 全是我自己在输出。
反倒是烦人的新闻看得人越来越烦,越来越虚无
这时候就要感谢 G4Argon 以及@lotusdecoder大佬的知心伙伴Agent。即使只是鸡汤,看到光是写得干净漂亮的梳理文字,心情很快就会好不少
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Diffusion-Qwen3.8-27B is officially out.
I adapted Qwen3.8-27B into a masked diffusion language model. The prompt stays fixed, and generation starts with a sequence of masked tokens. On each pass, the model predicts multiple missing tokens in parallel and commits those that meet a confidence threshold. The next pass uses those tokens as context to resolve more of the response.
To support this, I removed the causal mask from the full-attention layers so each position can use context on both sides. The Gated DeltaNet layers scan the sequence in both directions, with a learned gate controlling how much the reverse scan contributes.
This is a research checkpoint. I haven't benchmarked its accuracy or generation speed against the base model yet. One possible failure mode is an early, confident mistake. If the model commits to the wrong word, later passes can build a fluent but incorrect answer around it.
The weights, code, and a generation example are public. If you hit a failure, please share the prompt, decoding settings, and raw output so I can reproduce it.
huggingface.co/summerAIO/Dif…
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最近参观了一些 AI 用得很成熟的团队,也研究过一些很优秀的agent和工作台。发现照搬过来完全行不通。
原因是违反了Gall定律了。
【Gall 定律:一个能正常运行的复杂系统,一定是从一个能正常运行的简单系统演化而来的。从零设计的复杂系统永远无法运行,也无法修补成可运行的状态。】
这很好地解释了为什么“抄最佳实践”经常失效。
我们看到的是别人已经长成的系统,却看不到它是怎么一步步长出来的。
那些流程、规则、Skill、Agent,很多都不是一开始规划好的,而是在业务里先跑一个简单版本,再根据一个个真实问题慢慢加出来的。
所以现在我研究优秀的 AI 团队,不关注他的大而全的工作台。而是:“他最开始解决的那个小问题是什么?下一步为什么会多出这个东西?”
成熟系统可以用来理解方向,但自己的 AI 系统,还是得从一个真正能跑的小系统开始。
复杂是长出来的,不是规划/抄出来的。
如果说现在的AI界有一个文豪,那绝对是 Gemini 4 Argon🤯
在文字功底上它已经封神了,无论是文案、文学创作还是翻译,它都完整碾压 Opus 5.5 和 Astra。那种丝滑、极具人味的文笔,甚至让我忍不住把它的内容读了一遍又一遍。
最新AI写作能力排名榜:Gemini 4 Argon > Gemini 3.8 Flash > Grok 4.5 > GPT-6.1 Sol > Astra > Claude Opus 5.5
但写作之外的领域,Argon 有点着急,幻觉还是一如既往的高。
Argon 做首席执笔人,Opus 5.5 或者 Astra 做审核,这应该毫无疑问是当前文笔工作的最佳组合。✍️
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AI 的应用层,
估计很快进入 想象力 的阶段。
芙莉莲:魔法是比拼想象力。
外星人鼠标 mac驱动 不支持 侧键设定,
让 codex 现场搓一个新驱动,
立等可用。
😁
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后一条路我走了很久很久,回头看去又很短很短。
之前和朋友半开玩笑地说:未来AI取代大量工作以后,我将去做的职业就是安慰失业人员。
但这也许这个玩笑中是有大量真实成分的,以至于我念念不忘。
只是此时此刻,我还是选择了前一条路。没有那么前沿,算是低配版的吧。
如果一件事真正值得做,那么就值得做一辈子。如果一件事真正值得做,请不要只限定给最聪明的一批人。
愿我们在未来相遇。
现在最聪明的一批人,正在往两个完全相反的方向走。
一拨往前走,扎进大模型、算法、机器人的深处,在没有人走过的地方,替文明开启下一段路。
一拨往后走,回归到身体、心灵、信仰,去探索自然的本源。
这两拨人有一个共同点,比方向本身更要紧:他们都不再相信旧世界那套玩法了。一个在探文明的下一站,一个在找文明的源头。
但最后,他们终会相遇的。
“旧世界那套玩法”本质上是工业化和商业效率叙事:把人异化成齿轮,用线性增长、KPI、消费主义和世俗成功来定义一切价值。
最敏锐的一批人最先感受到这套系统的边际效益见顶(甚至开始反噬人本身),所以率先离场:
往前走的人(大模型、算法、具身智能),是在把旧世界里关于“算力、效率、生产力”的规则推到极致——让硅基彻底接管工具属性,逼近“智能与造物到底是什么”的边界。
往后走的人(身体、心性、信仰、自然本源),是在剥离现代性强加给人的符号和焦虑,往回找碳基生命最底层的感知力,回答“人活着的本体体验到底是什么”。
之所以终会相遇,是因为这两条路走到极点其实撞上的是同一个终极问题:当硅基把所有“有用之事”(工具理性、世俗劳作)全包揽之后,碳基生命还剩下什么?意识、觉知和生命本身到底是什么?
向前走到尽头,必须在哲学和心性里找方向;向后退回本源,也刚好接住技术解放出来的空白。就像一个圆环,从同一个破局点背道而驰,走到底自然会在圆的另一端碰头。
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𝗜𝗻𝘁𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝗶𝗻𝗴 𝗦𝗲𝗻𝘀𝗲𝗡𝗼𝘃𝗮 𝗟𝗼𝗼𝗽-𝟵𝗕-𝗣𝗿𝗲𝘃𝗶𝗲𝘄, 𝗻𝗼𝘄 𝗼𝗽𝗲𝗻 𝘀𝗼𝘂𝗿𝗰𝗲!
𝗦𝗰𝗮𝗹𝗶𝗻𝗴 𝗰𝗼𝗺𝗽𝘂𝘁𝗲 𝗱𝗲𝗽𝘁𝗵, 𝗻𝗼𝘁 𝗷𝘂𝘀𝘁 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹 𝘀𝗶𝘇𝗲: our 9B Looped Transformer uses parameter-shared loops + mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections) to improve information flow and reasoning.
📊 𝗛𝗶𝗴𝗵𝗹𝗶𝗴𝗵𝘁𝘀:
🔹Delivers 𝟮𝟳𝗕-𝗰𝗹𝗮𝘀𝘀 𝗽𝗲𝗿𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗻𝗰𝗲 on complex tasks, outperforming Qwen3.5-27B on 𝗪𝗼𝗿𝗸𝗕𝘂𝗱𝗱𝘆 𝗕𝗲𝗻𝗰𝗵, 𝗥𝗮𝗰𝗰𝗼𝗼𝗻𝗣𝗣𝗧 𝗕𝗲𝗻𝗰𝗵 & 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝗕𝗲𝗻𝗰𝗵
🔹𝗺𝗛𝗖 𝗯𝗼𝗼𝘀𝘁𝘀 𝘀𝗰𝗼𝗿𝗲𝘀 by 𝟰.𝟰𝟮 𝗽𝗼𝗶𝗻𝘁𝘀 on GPQA Diamond and 𝟭𝟯.𝟯𝟰 on TeamBench
🔹Strong across 𝗰𝗼𝗱𝗶𝗻𝗴, 𝗼𝗳𝗳𝗶𝗰𝗲 & 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁 𝘁𝗮𝘀𝗸𝘀, with 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲, 𝗮𝗻𝗶𝗺𝗮𝘁𝗲𝗱 𝗛𝗧𝗠𝗟 𝗱𝗲𝗺𝗼𝘀
🔬 𝗡𝗲𝘅𝘁: Scaling to larger models, adaptive fast/slow thinking & more efficient reasoning.
🤗 Model: huggingface.co/sensenova/Sen…
💻 GitHub: github.com/OpenSenseNova/Sen…
👾Discord: discord.com/invite/BuTXPHmQu…







































