ginobefun@hongming731本地AI倡导者Ahmad Osman指出开源与闭源差距缩至4-8个月，但缺搜索、工具、Agent等基础设施。美团发布LongCat-2.0（1.6T参数/48B激活MoE，30T tokens预训练，原生1M上下文），五万卡国产算力集群训练，SWE-bench Pro 59.5领先Gemini 3.1 Pro等，预览版OpenRouter调用量前三。美图CEO吴欣鸿：2025年营收38.58亿元，净利润9.65亿元同比增64.7%，AI影像收入占比76.6%，海外MAU重回1亿。
ginobefun@hongming731美团发布LongCat-2.0万亿MoE模型（总参1.6T、激活48B），在5万卡国产算力集群完成全流程训练，SWE-bench Pro得分59.5超GPT-5.5与Claude Opus 4.6，原生支持1M上下文，已跻身OpenRouter全球调用量前三。本地AI倡导者Ahmad Osman称开源与闭源前沿差距缩小至4-8个月，但缺少搜索、工具等完整栈。美图2025年营收38.58亿元、净利润9.65亿元（同比+64.7%），AI收入占比升至76.6%，新产品上线不超1个月、半年ARR达10万美元。Google ADK 2.0引入结构化工作流运行时，结合代码执行与LLM智能体解决可靠性问题。
http://x.com/i/article/2072460643744223232
Chubby♨️@kimmonismusThis is crazier than you might think: Fable-5 now scores 16.10% on the Remote Labor Index What is RLI? The Remote Labor ...
Peter Steinberger 🦞@steipeteDwarkesh Patel举办的AI征文比赛评选出三位获奖者。第一名Jassi Pannu主张OpenAI基金会应投入数十亿美元终结空气传播疾病，利用AI加速自主生物学发现，可带来超1万亿美元年GDP增长并消除灾难性流行病风险。第二名Ege Erdil建议AI供应链外的国家通过强产权、低资本税和开放监管政策抓住增长机会。第三名Michael Li类比香港地铁商业模式，提出AI实验室可通过收购互补性资产盈利。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI基础模型竞赛焦点从“谁有最大模型”转向“哪种架构能超越Transformer”。核心分界线是继续扩展Transformer还是转入后Transformer阵营。两大维度：范围（通用vs领域模型）和架构（Transformer vs后Transformer）。Transformer仍主导，但注意力机制随上下文增长成本激增，而实际产品需要长记忆、低延迟、持续交互。前沿实验室不再只问谁能训练最大模型，而是追问智能是否需要不同的运行节奏。这场架构之争将在未来2年定义行业格局。
Peter Steinberger 🦞@steipeteLift 是一个 PDF 到结构化数据的提取工具，本教程构建了完整的受控评估工作流。通过 4-bit NF4 量化，约 10B 参数模型可在 16 GB GPU（如 T4/L4）上运行。教程生成含干扰项的合成多页研究论文，测试模型在真实文档布局中恢复标题、作者、数据集、指标、超参数、局限性和仓库链接的能力，并输出结构化 JSON，实现模式引导的字段级评估。
Artificial Analysis@ArtificialAnlysAnthropic发布Claude Sonnet 5。在AA-Briefcase（智能体知识工作基准，测试模型处理数千文件并产出表格、演示和UI原型）上，Sonnet 5 (max)得1391 Elo，较Sonnet 4.6 (max)提升312分，排第二，仅次于Fable 5。提升来自rubric评分与分析质量，呈现仍落后Opus 4.8。max设置得分最高，但较低设置不处成本-性能帕累托前沿；Opus 4.8 (max)、GLM-5.2 (max)和MiniMax-M3在低努力下性价比更优。Sonnet 5成本较高，因turn数大增：max平均每任务183 turns（Sonnet 4.6 max的4倍多），medium平均55 turns，各设置成本跨度约17倍。
Ethan Mollick@emollickI have this struggle with my own teams, too: many think it is a great idea to save money/latency/sanity by running a pre...
哲学家CEO Harry Halpin发表15条宣言，批判Palantir等公司将互联网监视技术用于国家暴力，形成科技法西斯主义。指出外部安全威胁驱动的监控最终会转向内部移民、异见者乃至全体民众；呼吁程序员承担全球道德责任，用去中心化代码保护隐私、对抗监控；反对全面自动战争与核战争，认为程序员应建设赋能个人自由的工具，而非为腐败统治者服务。
elvis@omarsar0If GPT-5.6 matches Fable 5 performance, but without the 50% limit + 7 days restriction, it's over for Anthropic
Ethan Mollick@emollickI have this struggle with my own teams, too: many think it is a great idea to save money/latency/sanity by running a pre...
一个浏览器五子棋游戏在 index.html、styles.css 和 app.js 中实现，渲染 15x15 棋盘，支持四个方向胜负判断并高亮连成五子的路径。AI 采用启发式评分，搜索附近候选点，综合进攻棋型、防守阻挡和中心区域偏好选择最优落子，同时提供可选的“AI 关注区域”覆盖层。
elvis@omarsar0Same here. Happy with Opus 4.8 (planning) and GPT-5.5 (execution). Also, breaking steps into smaller ones for increasing...
SemiAnalysis@SemiAnalysis_SemiAnalysis 指出推理正被多轮“切分”以降低成本。第一步按阶段拆分：prefill 与 decode 用不同芯片；第二步按层拆分：attention 用 HBM 富裕的 GPU，前馈网络用 SRAM 基芯片；第三步按时间拆分：工作负载切片为执行窗口，在集群中交错调度。每次切分回收闲置利用率，从而降低每 token 成本。更便宜的 token 不会压缩需求，反而刺激增长——这是 MLSys 2026 的核心叙事。
构建AI智能体时，应优先设计路由（router）而非选择模型。路由决定每个请求由哪层模型处理。正确路由可使70-80%流量运行在免费本地模型或异步推理上，将AI开销降低90%+。Brian Armstrong指出Coinbase通过更好的默认设置、路由和缓存，在token使用量增长的同时将AI支出减半。路由分三层：技能分类器、路由器、模型选择器。本地计算近乎零成本，异步批量推理比实时推理便宜两个数量级。大多数工作无需秒级返回。同步预测器标记复杂任务，夜间批量评估器更新路由权重。技能蒸馏后，非编码类任务中70-80%智能体流量可由本地模型处理。
Ethan Mollick@emollickRohan Paul@rohanpaul_aiPerplexity's CEO Aravind Srinivas is pointing to a quiet shift in AI use: the valuable user is no longer the average use...
Ethan Mollick@emollickChubby♨️@kimmonismusPalantir CEO Alex Karp says enterprises are fed up with AI labs that "oversold" models and pushed tokenmaxxing. Customer...
elvis@omarsar0Claude Fable 5 will be available again globally tomorrow. After a series of productive conversations with the US governm...
Rohan Paul@rohanpaul_aiUBS报告称约60%大公司正放缓AI支出，CFO和CTO聚焦账单上升与ROI不均，企业AI进入预算管控，任务被路由至更便宜模型。该趋势压力先给OpenAI和Anthropic。JP Morgan研究显示中国AI模型每token成本比美国低最多50倍，中国公司在OpenRouter平台流量从不足2%（2024年底）升至超45%（2026年4月）。arXiv研究证实美国芯片出口管制加速了中国开源AI生态发展。Google和Anthropic分别推出注重效率的Gemini 3.5 Flash和Claude Sonnet 5。
U.S. chip restrictions helped push China to build and spread open AI models. The authors tested this by looking at polic...
Lee Robinson@leerobPlaces you can vibecode with @cursor_ai now: • interviewing Dario • during Brazil's World Cup game • in a Waymo • next t...
Ethan Mollick@emollickEthan Mollick@emollickGemini 3.1 Pro lost $6k running Andon Café. 2 months ago, our AI agent opened a café in Stockholm. It over-ordered and w...
Chubby♨️@kimmonismusFable-5 在 Remote Labor Index（RLI）上取得 16.10% 的自动化率，较前代 Opus 4.6 的 4.2% 提升近 4 倍，且是第二名模型的两倍。RLI 使用 240 个来自专业自由职业者的真实远程工作项目，覆盖 23 个领域、超 14 万美元的人类工作，评审者将 AI 输出与人类参考对照，判断合理客户是否会接受。Fable-5 目前领先公共排行榜，作者称这一飞跃表明 AI 仍在指数级发展，甚至最难的基准也开始被攻克。
New Remote Labor Index results: AI automation of real remote work is increasing fast. Claude Fable 5 now completes 16.1%...
Meta 运营数百 EB 级存储集群，基于 Tectonic 分层存储层构建 BLOB 存储架构，以应对两大挑战：最大化 GPU 利用率与研究迭代速度。传统 BLOB 架构的多层元数据查询可导致数百毫秒延迟，使 GPU 因 I/O 等待停顿。新架构将训练栈逐步迁移到 BLOB 存储接口上，利用闪存提供可预测的低 pMax 延迟，避免单 GPU 慢速拖慢整批任务。同时，统一的数据湖访问支持地理分布 GPU 间的数据高速注入与跨区移动，提升研究效率。
AYi@AYi_AInotes主推文介绍零成本AI副业：用AI做YouTube儿童早教动画。五步：搜童谣对标、AI改写脚本、Wan2.7或Pika生成动画、AI配儿童音色+背景音乐、标题标签SEO。日更1-2条，首月见收益，月入$5000-$10000。注意纯原创、专业儿童音色、遵守COPPA关闭个性化广告。另引用营销Agent Lev8，找海外客户场景：有效结果90个（Exa 58.2，Codex 20），匹配精度83.3%（Exa 76.5，Codex 71.8），单条成本$0.052（Exa $0.061）。Lev8聚合50+数据源和10亿+职场人脉，支持5个渠道发送定制破冰消息。
真的有点兴奋,终于等来营销圈的 Codex 了,不管你是独立开发还是OPC一人公司,找客户扒联系方式写破冰信这些破事,直接给你干得明明白白! 甚至你用来做副业搞钱都是一个超级神器! 我们都知道,AI现在已经把写代码的门槛拉平了,Codex能...
Yuchen Jin@Yuchenj_UW
Thariq@trq212
