Berryxia.AI@berryxia25
标签「教程/实践」清除
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AI 相关资讯全量信息流
5月27日
08:27
Berryxia.AI@berryxia07:37
MarkTechPost（RSS）
67
介绍如何使用基于 Qwen3、参数规模为 4B 的交叉编码器重排器 Zerank-2 Reranker 构建检索-重排流水线。该流水线先通过快速双编码器检索候选文档，再由 Zerank-2 进行重排以提升检索精度。
07:33
ginobefun@hongming73158
Anthropic披露三种Claude隔离架构，发现93%权限弹窗被无脑通过，因此转向容器化隔离以限制智能体能力边界。阿里通义AgentScope 2.0升级至生产级，涵盖模型重试容错、三级权限判断系统和结构化上下文管理，其Workspace抽象支持多执行环境无缝切换。腾讯云提出上下文卸载方案，配合Mermaid图谱，将超长Session的Token消耗降低61%，任务通过率提升52%。三者共同指向智能体工程落地的关键：可靠的隔离边界、稳定的容错机制以及高效的状态管理。
07:33
ginobefun@hongming73150
早报聚焦Agent系统工程，介绍三篇实践。Anthropic披露Claude的三种隔离架构，并指出93%权限弹窗被无感通过。阿里AgentScope 2.0将调试升级为涵盖权限边界、容错机制的生产级系统工程。腾讯云通过上下文卸载与Mermaid结构化图谱，将超长Session的Token消耗降低60%，任务通过率提升52%。三者共同强调，Agent时代的核心在于支撑稳定运行的工程基础。
05:28
Google AI@GoogleAI同事件精选75
Google 发布了其多模态模型 Gemini Omni 的视频生成功能使用指南。该模型可通过 Gemini 应用、Google Flow 等平台体验。指南包含五项提示词技巧：利用模型已有的现实世界知识进行简洁描述；精确控制文本在视频中的渲染与排版；使用专业镜头指令（如推拉摇移）像电影摄影师一样调度画面；通过迭代编辑高效修改视频；以及在生成中直接调整角色的动作节奏或情绪。其核心在于通过精准的提示词引导模型生成复杂且可控的视频内容。
同一事件，精选展示《Gemini 3.5：具备行动能力的前沿智能》推荐理由：Google 官方放出的视频提示技巧，没有废话全是可复制的 prompt，想玩 Gemini Omni 的创作者可以直接抄作业。
03:58
03:40
OpenAI Developers@OpenAIDevs55
01:34
Rohan Paul@rohanpaul_ai52
ICML 2026论文揭示，长上下文大语言模型的性能并非随错误信息增加而线性下降，而是呈现“第一滴墨水”效应。研究发现，仅当上下文包含10%的高难度错误文本时，损害就已基本完成。例如，在一个128K-token的Qwen2.5设置中，这最初的10%错误文本造成了58%的性能损失。其机制在于softmax注意力机制会赋予与问题相近但错误的文本过高权重，仅这10%的高难度干扰文本就能贡献约97%的干扰压力。因此，过滤文档带来的提升可能主要源于缩短了有效上下文，而非移除“坏内容”。
🤖 We often talk about "context rot": LLMs get worse as context grows. But once distracting information enters, is it ju...
01:20
AYi@AYi_AInotes49
Pressed Petals 是一个用 Claude 构建的 iOS 应用，概念诗意，用户外出散步采集花朵，App 将花压成标本并制作成数字压花页面。界面模拟手工压花纸张，支持查看花朵详情。应用已在 App Store 上线，作者为 @yescynfria。它属于六个 Claude 项目之一，均源于“why not?”这个问题，鼓励创意探索。
Six Claude projects that all came from the same question: "why not?"
01:20
AYi@AYi_AInotes71
该提示词构建了一个以纳瓦尔·拉维康特思想为核心的财富创造操作系统。其核心是“财富 = 专属知识 × 杠杆 × 判断力 × 责任感”的公式，并明确了杠杆的优先级：代码、媒体、资本、劳动力。系统强调运用第一性原理、二阶思维、非对称回报（至少3:1）等框架进行决策，致力于识别个人专属知识并利用杠杆将其产品化。思维模式追求长期复利效应（如每天进步1%），要求以十年为单位进行思考与行动，最终实现资产构建而非单纯时间换金钱。
http://x.com/i/article/2057300084354670592
01:08
Greg Brockman@gdb29
so Codex on iPad acts like a Codex mobile phone, which gives you the full desktop UI/UX. meaning, you can use your iPad ...
00:08
Greg Brockman@gdb54
Over the weekend, I asked Codex to analyze my Slack message history and recommend a better way to organize my growing nu...
5月26日
23:19
Claude@claudeai47
22:58
Elon Musk@elonmusk63
Just press Cmd + Shift + Ctrl + 3, then Cmd + V paste the screenshot directly into Grok Build and ask it to inspire, gui...
22:30
21:31
歸藏(guizang.ai)@op741858
藏师傅的小红书图文排版 Skill 预览 完全靠 HTML 和实拍图片,不会被标注 AI AI 会去高质量图片网站帮你寻找对应的主题图片,让你的图文告别只有生硬文字的尴尬情况
20:59
向阳乔木@vista864
用户让Codex分析自己过去3年在X上的约3.4G发帖数据，总结出几点规律：最爆内容为编程/产品/创业、资源推荐合集、学习方法论类；爆款公式是“真实工具+明确场景+三步内路径”；发帖时间上，周五至周日、及每日三个时段（下午5-11点、上午10-下午1点、凌晨0-2点）数据更好，周一最差；内容形式上，带媒体和链接、篇幅在101-180字的表现更优。
有朋友问:什么样的内容在 X 上受欢迎,如何做 X 的运营增长? 我先让 Codex 把自己三年的 X 数据分析一遍,看有什么发现。
20:12
公众号：百度智能云（文心）
50
百度伐谋2.0产业决策智能体落地排产场景，业务人员用自然语言描述优先级和现场变化（如设备故障、工人请假），系统自动将约束转化为优化模型并迭代求解，将顾问数小时的建模压缩到对话内完成。每次纠偏实时调整方案，隐性经验被结构化沉淀为企业可复用模型。在日均数百订单、十几条产线的大型家具制造企业中，产能提升20%。
19:31
歸藏(guizang.ai)@op741867
藏师傅的小红书图文排版 Skill 预览 完全靠 HTML 和实拍图片,不会被标注 AI AI 会去高质量图片网站帮你寻找对应的主题图片,让你的图文告别只有生硬文字的尴尬情况
15:36
MarkTechPost（RSS）
62
该教程以 TuringEnterprises/Open-MM-RL 数据集为实践基础，构建多模态推理与可验证奖励强化学习（RLVR）流程。内容涵盖数据集加载、结构分析（包括领域、格式、问题长度、答案类型和图像分布），并可视化各领域示例。同时实现了一个轻量级奖励函数，用于检查精确匹配等条件，并演示了如何将流程导出为 GRPO 格式。
14:18
AYi@AYi_AInotes69
这是一条面向非技术用户的 Grok Build 安装与使用教程视频。教程演示了如何通过一行命令快速安装 Grok Build，并展示了如何用它创建真实可用的网站。其核心功能包括：利用 Grok Imagine 自动生成图片与视频，以及支持在多个文件夹中同时运行不同的项目。在使用过程中，Grok 会自动执行所需命令，无需用户具备任何编程经验。该教程由原作者 Daniel_Farinax 制作，以解答朋友们的疑问，并获得了马斯克的转发认可。
Beginner video: How to install & use Grok Build (made for non-technical SuperGrok and X Premium+ users) I got so many qu...
12:27
Berryxia.AI@berryxia63
博主实测商汤日日新SenseNova Skills Agent，用其完成了AI大模型市场调研报告，从生成到转为PDF和PPT耗时约两小时。该项目在GitHub已获2400颗星，当前处于免费公测阶段，支持多轮迭代与任务续接。博主演示了从安装到生成的全流程教程，并接入了Hermes Agent进行体验。该工具尤其擅长生成国内相关的调研报告，适合处理免费的小型任务。
12:27
Berryxia.AI@berryxia72
SenseNova Skills Agent 正处于公测期，提供限时免费的 Token Plan（0元）。用户可从官网领取 API，并在 GitHub 开源项目（已获 2400 星）中将其接入 Hermes Agent 等工具。通过自然语言对话即可使用，支持多轮迭代，能执行如撰写市场调研报告等任务（用户实测约两小时完成），并支持将 Markdown 格式转换为 PDF 或 PPT。
兄弟们,上次我分享了SenseNova Skills Agent 免费可以领取Token Plan 后,自己也拿来实战了一把。 此项目已经在 Github 斩获 2400Star⭐️ 我让它跑了个AI大模型市场调研报告,从开始到结束差不多花...
10:31
歸藏(guizang.ai)@op741848
藏师傅的小红、小绿书组图生成器 Skill 与 Codex 搭配，用户只需提供拼接图片，它便能自动识别内容并匹配对应页数，无需手动指定。生成结果还会分格标注以确保对齐。该技能可一键生成封面及 3:4 组图，并自动处理截图素材进行匹配。
不吵架了,预告一下下一个 Skill 项目 基于 PPT Skill 可以帮你一键生成微信公众号和小红书封面 也可以基于文档生成小绿书和小红书图文所需的 3:4 组图 会自动处理你的截图素材,自动进行匹配
09:54
向阳乔木@vista868
推文指出，仅安装Waza技能集不够，需将其配置写入Agent.md文件，以便AI智能体更好地触发和应用。Waza是一个将工程习惯转化为技能的集合，近期吸收了大量真实项目经验，现已适用于Mac原生应用、CLI工具、Rust及Web开发。它支持Claude Code、Codex、Cursor和Pi作为智能体运行时，包含25个反模式，具备破坏性命令安全防护，并将获取内容视为不信任数据。其特点为8个技能、无框架、无遥测。安装更新可访问其GitHub仓库。
🥷 Engineering habits you already know, turned into skills AI agents can run. Waza absorbed a mass of real project lesso...
09:31
ginobefun@hongming73165
这条推文的含金量还在上升 Follow Builders, Not Influencers~ @karpathy - 前 OpenAI/Tesla AI,现 Eureka Labs,AI 教育传奇 @swyx - AI Engineer 运...
09:22
Elon Musk@elonmusk同事件精选67
Beginner video: How to install & use Grok Build (made for non-technical SuperGrok and X Premium+ users) I got so many qu...
同一事件，精选展示《Grok Build 0.1 on API》推荐理由：Elon 亲自转发的教程把 Grok Build 门槛压到了零编码，直接面向普通用户，是目前最友好的官方入门信号。
08:22
宝玉@dotey58
Some new improvements to performance just went in. Python gets a bad wrap for performance but we aint looking to shabby ...
07:31
ginobefun@hongming73168
5 patterns for building long-running AI Agents 1. Checkpoint-and-Resume → Save progress in batches (like every 50 docume...
06:38
Kling AI@Kling_ai29
Join us live tomorrow, Tuesday, May 26th at 11am PT / 2pm ET for "How I Build an AI Superhero Series" with Aharon Rabino...
06:38
Greg Brockman@gdb61
i had codex audit my entire macbook to see how much space we can save and it's found 500 GB to save, AWESOME prompt was:...
06:31
ginobefun@hongming73157
from prompt to context to harness engineering. three terms keep coming up in AI engineering, and they get conflated all ...
04:36
MarkTechPost（RSS）
66
本教程展示如何使用 NVIDIA FLARE 框架构建一个联邦学习实验，以比较 FedAvg 和 FedProx 两种算法。实验在非独立同分布（non-IID）的 CIFAR-10 数据集上进行，通过狄利克雷分布划分客户端数据，以模拟现实联邦场景中的标签不平衡问题。内容涵盖如何利用 NVFlare Job API 来定义和启动联邦学习任务。
01:54
01:28
Rohan Paul@rohanpaul_ai22
00:18
AYi@AYi_AInotes52
本推文汇总了 42 位在深度学习、大语言模型（LLM）、AI 编程、视频生成等核心赛道上备受关注的知名人士。名单整合了多位业界人士的推荐，既包括图灵奖得主 @ylecun、LLM 专家 @karpathy、Cursor 创始人 @alexgraveley、英伟达首席科学家 @drjimfan、OpenAI 资深研究员 @lilianweng 等行业标杆，也补充了如 @simonw（LLM 工具）、@chuan_en（大模型实战）等实战派人物。推文旨在为读者提供一份全面的行业关注列表，并邀请更多补充。
http://x.com/i/article/2058381329318682624
00:18
Hugging Face：Blog（RSS）
精选58
本文旨在厘清 AI 智能体领域中易混淆的关键术语。文章指出，模型（如 Claude、GPT）本身是无记忆、无循环的大语言模型。其行为由“Scaffolding”（行为定义层，如系统提示、工具描述）塑造，而“Harness”（执行层）负责调用模型、处理工具调用与控制循环，是智能体运行的核心。两者结合，模型才能成为智能体。文章以 Claude Code、Codex 为例，说明同一模型搭配不同 Harness 会产生迥异体验，并提出了 Agent = Model + Harness 的常见理解框架。术语尚未统一，本文旨在提供一个实用的心智模型。
推荐理由：Agent圈术语混乱的文章很多，但HF这篇把harness、scaffold、context engineering的关系讲得最透，做agent开发的读完至少能少吵一半的架。
5月25日
23:31
歸藏(guizang.ai)@op741840
推文预告了一个基于PPT技能的新项目，该技能能够一键生成适用于微信公众号和小红书平台的封面图。同时，它也能根据文档内容，自动生成符合小红书图文所需的3:4比例的多张图片。该技能的一个核心特点是自动化处理能力，可以自动处理用户提供的截图素材并进行内容匹配。
23:23
向阳乔木@vista855
用户通过Codex在VPS上自部署了umami统计工具，可为网站添加无限量流量监控。相比官方版有限制，自部署方案支持对任意网站通过指令快速启用统计功能。整个过程包括网站搭建、域名配置及数据统计均可由Codex通过SSH自动化完成，体现了“口喷建站”的便捷性。
