StepFun@StepFun_ai69
Many research labs only consider inference efficiency after the fact. Step 3.7 Flash is a 196B MoE model, and built for ...
标签「开源/仓库」清除
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AI 相关资讯全量信息流
6月2日
12:06
StepFun@StepFun_ai10:47
Berryxia.AI@berryxia65
推文分享作者日常使用的两个AI翻译工具及工作流。1. Memo软件（免费开源）：用于处理本地视频。流程为下载视频后，使用Whisper本地模型进行转录以节省成本，再接入DeepSeek-V4-Flash API进行翻译。该软件支持字幕烧录、编辑和导出，但在X平台上传速度慢。2. 沉浸式翻译：主要用于网页、YouTube视频及图书翻译，优点是格式保持较好。两者均支持接入用户自定义的API模型。
特么终于搞完了,太费劲了! 整整花了1晚上才把它翻译中文、剪辑、上传完毕。 富人也有富人的烦恼,只是我们的烦恼不一样罢了! 这两天刷屏的Ivanka Trump (特朗普的长女千金)的长播客采访。 整个播客中有些观点不能说多么锐利,但是也从...
09:58
公众号：数字生命卡兹克
精选71
作者基于 Codex 创建并开源了“清理垃圾.skill”，可对 Mac 和 Windows 电脑进行只读扫描，自动生成可交互的 HTML 报告，将文件按优先级分为绿灯（可自动清理）、黄灯（建议手动）、红灯（跳过）。在作者的 MacBook Air 上扫出近 120 GB 垃圾，其中 96.7 GB 为 B 站离线缓存视频，而 CleanMyMac 仅检出 15.8 GB。用户可在网页上逐项或一键清理，全程需二次确认，项目已开源至 GitHub。
关联讨论 1 条X：卡兹克 (@Khazix0918)推荐理由：卡兹克这个开源skill直接用Agent清理电脑垃圾，比CleanMyMac更透明、可定制，而且马上就能用，是AI冲击工具软件的活案例。
09:18
SemiAnalysis@SemiAnalysis_66
Reinforcement learning has exploded on Modal, and we've been cooking. Here's a review of lessons learned helping teams t...
08:47
凡人小北@frxiaobei67
We just released the Codex Python SDK 🔥 You can now embed Codex directly into your Python apps and workflows! > Start t...
08:00
HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
64
LoRA可个性化文生图模型，但多概念组合时直接叠加会干扰概念，降低质量与保真度。本文提出免训练方法，通过W-Switch与W-Composite两种策略，根据目标提示词中触发token的语义重要性对每个LoRA模块输出加权组合，实现多概念自定义。同时提出基于真实参考图像与自动分割概念区域的图像相似度评估框架。在ComposLoRA测试集上，该方法在视觉质量、身份保持和组合性上一致超越现有方法。LLM评估与用户研究验证有效性。代码已开源。
07:54
ginobefun@hongming73171
MiniMax开源发布了国内首个集成前沿Coding能力、1M超长上下文和原生多模态的模型M3。该模型能在24小时内自主完成145次CUDA算子迭代。与此同时，xAI前负责人指出，视频模型的上限将由LLM决定，下一个类似Sora的产品应是视频Agent，而非单纯的视频生成模型。
07:19
MiniMax (official)@MiniMax_AI同事件精选81
M3 from @MiniMax_AI is now available on Cloudflare AI Gateway: - First open model to push SOTA coding frontier - 1M cont...
同一事件，精选展示《MiniMax M3：前沿编码、100万token上下文与原生多模态一体模型》推荐理由：MiniMax的M3把开源编码模型拉到新高度，1M上下文加原生多模态是惊喜，上线首周5折，值得跑一下看是不是真能干翻闭源。
04:48
jason@jxnlco52
wow we just shipped codex app server for python shoutouts to @ah20im
02:18
MiniMax (official)@MiniMax_AI69
MiniMax M3 @MiniMax_AI is now live on Happycapy 🎉 A major upgrade for agent workflows, especially when the task is mess...
01:18
MiniMax (official)@MiniMax_AI76
@MiniMax_AI M3 is now live on Qubrid AI. https://platform.qubrid.com/model/minimax-m3 - 1M-token context. - Native multi...
关联讨论 11 条MiniMax：Blog（网页）X：MiniMax (@MiniMax_AI)X：Kim (@kimmonismus)X：Testing Catalog (@testingcatalog)HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）公众号：MiniMax（稀宇科技）X：OpenRouter (@OpenRouter)X：karminski (@karminski3)X：歸藏 (@op7418)MarkTechPost（RSS）IT之家（RSS）01:10
MarkTechPost（RSS）
47
Memory OS是一个开源项目，它通过一个六层结构为Hermes Agent添加了本地持久记忆功能。该记忆栈包含门控检索机制和一个wiki系统，旨在增强智能体的记忆能力。
6月1日
23:42
Berryxia.AI@berryxia62
我年初开始做 OpenClaw 托管服务,在一套 k8s 集群部署了 500 个 Pod,每个 Pod 限制 4g 的运行内存。日常开着 18 台 4c16g 的服务器作为节点池,一个月成本将近 5k 刀。 几个月下来,托管服务的 MRR ...
22:04
向阳乔木@vista861
http://x.com/i/article/2061439796745297920
21:58
Nathan Lambert@natolambert58
Nemotron 3 Ultra is coming this week. ⌛️
21:35
The Decoder：AI News（RSS）
69
Nvidia在GTC台北大会上发布了一系列面向机器人、自动驾驶和视频系统的模型。核心发布包括升级版世界模型Cosmos 3、显著扩展规模的驾驶模型Alpamayo 2 Super，以及一个开源的人形机器人参考平台。这些产品共同推进了其在物理AI领域的布局。
21:12
OpenBMB@OpenBMB同事件精选78
OpenBMB联合清华NLP与Modelbest发布两个开源数据集：Ultra-FineWeb-L3（预训练合成数据）包含600B+ tokens（超400B英文、200B+中文），是迄今最大开源中文预训练合成数据集；UltraData-SFT-2605（后训练SFT数据）包含15M+样本，是中国首个开源且包含思考与非思考标注的大规模SFT数据集，覆盖数学、代码、知识和指令遵循。两者均基于UltraData L0-L4框架构建，并在MiniCPM5-1B训练中完成验证。数据集已在HuggingFace免费开放。
同一事件，精选展示《面壁智能联合清华、OpenBMB开源最大中文预训练合成数据集及千万级SFT数据集，公开MiniCPM5-1B核心数据》推荐理由：面壁开源了两个王炸数据集，预训练的 600B+ token 中文合成数据史上最大，SFT 那边 1500 万条带思考链的指令更是头一回见，做中文基础模型的可以无脑下载了。
21:09
Chubby♨️@kimmonismus83
Introducing Cosmos 3: Our latest frontier model for Physical AI Cosmos 3 is the world's first fully open omnimodel with ...
关联讨论 10 条X：Kim (@kimmonismus)HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）IT之家（RSS）Hugging Face：Blog（RSS）X：卡兹克 (@Khazix0918)X：Satya Nadella (@satyanadella)X：Perplexity (@perplexity_ai)Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）LMSYS：Blog（Chatbot Arena 团队）X：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)21:02
SiliconFlow@SiliconFlowAI79
MiniMax M3 现已在 SiliconFlow 平台上线，并提供限时7天的50%折扣。定价为：缓存 $0.06、输入 $0.30、输出 $1.20（每百万 token）。M3 是首个同时具备三大前沿能力的开源模型：一是编码与智能体能力，在 SWE-Bench Pro 评测中击败了 GPT-5.5 和 Gemini 3.1 Pro；二是支持 100万 token 上下文窗口（通过 MiniMax Sparse Attention 技术实现）；三是具备原生多模态能力，支持图像、视频与计算机操作。
关联讨论 11 条MiniMax：Blog（网页）X：MiniMax (@MiniMax_AI)X：Kim (@kimmonismus)X：Testing Catalog (@testingcatalog)HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）公众号：MiniMax（稀宇科技）X：OpenRouter (@OpenRouter)X：karminski (@karminski3)X：歸藏 (@op7418)MarkTechPost（RSS）IT之家（RSS）20:48
AYi@AYi_AInotes精选79
本文以《非暴力沟通》为例，提供了一个将书籍转化为可调用AI技能（Skill）的六步教程。作者使用Claude Opus 4.8模型，因其具备100万token上下文窗口、结构化输出及多步智能体（Agent）能力，能一次性处理全书逻辑。流程包含文本准备、全局结构分析、五类提炼（框架/原则/技法/反模式/作者声音）、技能生成及关键的自检步骤。生成的技能保留了书中原始框架命名（如OFNR四要素、长颈鹿语言），并将触发词优化为“怎么提意见不像在指责”等日常表达。整个流程耗时约45分钟，消耗约30万token，成本不到20元人民币。
推荐理由：不是摘要，是真能用的skill。把整本书喂给Claude Opus 4.8，提炼成能随时唤起的工具箱，连自检步骤都帮你做好了，想把自己读过但用不上的书激活的，直接抄。
20:47
MiniMax (official)@MiniMax_AI73
跟祖传的 20K context 说 bye bye 了。 MiniMax M3 发布了,三个亮点: 1M context、原生多模态、Agentic。 我这次做了一次完整评测,使用CC workflow 、 @ZenMuxAI和MiniM...
20:43
🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog55
Nemotron 3 Ultra is coming this week. ⌛️
16:17
MiniMax (official)@MiniMax_AI53
Blown away by MiniMax M3 I've been using it for free inside @orca_build with the @opencode agent Mostly UI tasks & code ...
14:17
MiniMax (official)@MiniMax_AI74
🚀 @MiniMax_AI M3 is now available on OrcaRouter. One of the most anticipated open model releases, bringing next-gen spa...
12:42
Berryxia.AI@berryxia74
开发者使用Three.js，耗时两周构建了可在线体验的盛唐长安3D互动项目。核心功能包括通过WASD模式在城市场景中自由漫游，并接入Agora ConvoAI实时语音Agent，使用户能与李白、杜甫等NPC进行真实语音对话。项目还融合了飞花令等诗词小游戏及AI展馆，将历史文化与AI能力场景化结合。该开源项目（GitHub Pages）代码结构清晰，旨在为创作者提供一个可复用的数字文旅样板。
http://x.com/i/article/2060375125825036288
12:35
Artificial Analysis@ArtificialAnlys81
NVIDIA在Computex上发布了Nemotron 3 Ultra，总参数达550B（激活参数55B），是目前最大的Nemotron 3模型。该模型在美国开放权重模型中智能性最强，在Artificial Analysis Intelligence Index评测中得分为48，超越了Gemma 4 31B（39分），但仍落后于月之暗面（Kimi）的K2.6（54分）。在推理速度方面，其在预发布端点上超过了300 tokens/s，远高于同级别中国模型通常的50-100 tokens/s。该模型将提供BF16权重及NVFP4量化版本以提升推理性能。
关联讨论 10 条X：Kim (@kimmonismus)HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）IT之家（RSS）Hugging Face：Blog（RSS）X：卡兹克 (@Khazix0918)X：Satya Nadella (@satyanadella)X：Perplexity (@perplexity_ai)Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）LMSYS：Blog（Chatbot Arena 团队）X：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)11:46
MiniMax (official)@MiniMax_AI78
Congrats to the @MiniMax_AI team on the release of M3! 👉 A frontier-class open-weight model 👉 1M context window 👉 Nat...
关联讨论 11 条MiniMax：Blog（网页）X：MiniMax (@MiniMax_AI)X：Kim (@kimmonismus)X：Testing Catalog (@testingcatalog)HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）公众号：MiniMax（稀宇科技）X：OpenRouter (@OpenRouter)X：karminski (@karminski3)X：歸藏 (@op7418)MarkTechPost（RSS）IT之家（RSS）11:39
MiniMax：Blog（网页）
精选83
MiniMax M3 是一个开源前沿模型，具备先进的编码与AI智能体能力。它支持100万token的超长上下文窗口，并采用名为MSA（MiniMax Sparse Attention）的新型稀疏注意力架构。该架构使模型在100万token上下文下的每token计算成本降至前代的1/20，预填充速度提升9倍以上，解码速度提升15倍以上。在SWE-Bench Pro编码基准上，MiniMax M3得分59.0%，超越GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro，性能接近Opus 4.7。该模型可通过MiniMax Code、Token Plan和API服务使用。
关联讨论 11 条MiniMax：Blog（网页）X：MiniMax (@MiniMax_AI)X：Kim (@kimmonismus)X：Testing Catalog (@testingcatalog)HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）公众号：MiniMax（稀宇科技）X：OpenRouter (@OpenRouter)X：karminski (@karminski3)X：歸藏 (@op7418)MarkTechPost（RSS）IT之家（RSS）推荐理由：MiniMax M3 把开源模型的编码能力推到了 GPT-5.5 和 Opus 4.7 这条线上，还附带 1M 上下文和原生多模态，这是开源社区真正能打的前沿选项，做 Agent 的值得立刻跑一下。
11:15
MiniMax (official)@MiniMax_AI71
MiniMax-M3 by @MiniMax_AI is now live on Venice. The first open-weight model to deliver frontier coding and agentic perf...
08:41
Berryxia.AI@berryxia63
该推文指出，许多付费的AI工具和专业软件（如Bloomberg）是资本维持收入的机制。GitHub上已有10个开源项目可替代它们，提供免费、功能强大且支持自托管的选项。示例包括：AutoHedge（自主交易代理）、Vibe-Trading（金融技能与代理系统）、Fincept Terminal（Bloomberg替代品）、LibreChat（多模型聊天）以及Open Higgsfield AI（电影工作室）等。这些项目让用户能完全掌控自己的数据和控制权，将原本昂贵的订阅服务免费提供给普通人。
10 GitHub repos so good they shouldn't be free. 1. AutoHedge An autonomous hedge fund built in Python with four AI agent...
08:28
08:00
HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
57
FiRe-OPD（Filter, then Reweight）重新思考在线策略蒸馏的优化粒度，在轨迹和token两个层面联合调整监督信号。先过滤低质量轨迹，再对保留轨迹内的token进行软加权，避免硬选择带来的信息损失并提升优化稳定性。该方法在强到弱、单教师、多教师三种设置下均优于近期token级OPD方法：在AIME 2024上提升6.25分，在Miner上提升18.81分。代码已开源。
03:46
Claude Code：GitHub Releases（RSS）
16
v2.1.159 版本更新包含内部基础设施改进，未引入任何面向用户的功能变更。此次更新预计不会影响现有功能或用户接口。
02:16
Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）
精选72
1-Bit Bonsai Image 4B 是一款新的 AI 图像生成模型，其主要特点是面向本地设备进行优化，可以在用户的本地硬件上运行。这是一款专注于端侧部署的图像生成解决方案。
推荐理由：端侧图像生成终于进入可用阶段，把 4B 模型压到 iPhone 能跑而且性能保留 95%，做本地 AI 应用的产品人应该认真看一眼。
00:46
向阳乔木@vista866
用户基于开源沉浸式翻译插件 read-frog，使用 Codex 开发了一套单词学习系统。该系统能将用户在阅读英文网页时收藏的单词自动生成闪卡进行复习，并基于艾宾浩斯遗忘曲线安排学习周期。系统会根据单词难度（例如 CET6+）在旁边添加中文翻译，并标记单词的掌握情况。通过此模式，当一篇文章不再显示生词翻译时，即表明学习者已基本掌握该文章词汇。
00:35
Berryxia.AI@berryxia62
🔥我尼玛,兄弟们,这下真的是爆肝了。 已经开源在GitHub了,记得Star一波啊! 我肝了2周+花费了800刀干出来的项目~😭 自己可以真实去体验,文旅馆的真的都可以搞一搞! 一个用 3D 渲染技术three.JS 搭起来的盛唐长安互...
5月31日
14:38
HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
55
DRDD 模型将扩散过程解耦为两个独立阶段：先进行随机噪声扩散以实现领域协调和流形提升，再通过确定性残差扩散在固定噪声域内学习核心语义映射。该设计保留了扩散过程对特征分布的隐式对齐能力，显著简化了跨任务统一映射的学习。噪声扩散阶段仅在未配对的目标域图像上训练，极大提升了数据效率。理论与实验表明，DRDD 与主流扩散模型兼容，即使在配对数据有限时也能实现稳健的统一翻译。代码已在 GitHub 开源。
10:19
MarkTechPost（RSS）
60
Trajectory 联合 UC Berkeley Sky Lab 和 Anyscale 发布了一个面向强化学习实验持续学习的并发多 LoRA 训练栈。该系统将每个 RL 实验映射到一个专属的 LoRA 适配器，并在常热引擎上运行，相比单租户基线，报告实现了 2.81 倍的端到端实验吞吐量提升，且没有奖励回归问题。代码已在 NovaSky-AI/SkyRL 开源。
09:45
小互@xiaohu73
我的天!我的 Skill 在 GitHub 本周排第二啦! 刚刷到藏师傅项目冲到第一,我点进去一看,笑死,我这个也在榜上,排第二 就是这个中文小黑怪诞正文配图生成 Skill: http://github.com/helloianneo/i...