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尝试写点什么 | 我爱甜酸酱 Joined February 2022-
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最近很真切的感受到，大部分人用了 LLM 之后，生产效率完全没提高，反而把一堆人齐刷刷推上了达克效应的“愚昧之巅”… 最要命的是他还不是自己爬上去的，所以再也下不了了…
yetone 开源了一个新项目 Cumora：把 AI Agent 变成你的聊天群里的正式成员。 Cumora 的界面长得像 Slack，但名单上的同事看起来都是 AI。有名字、有人设、有记忆，能发私聊、能建群、能认领任务，甚至能收发真实邮件。你不 @ 它们，它们也可能主动跳出来说一句“我注意到上周那个问题还没解决”。 从截图看，默认团队里有 Atlas（研究员）、Bram（工程师）、Iris、Nova、Saga 这些角色，人类和 Agent 在同一个频道里讨论问题，界面上几乎分不清谁是人谁是 AI。左侧栏里既有人和 Agent 的一对一私聊，也有多人群聊，还有看板和日历。 技术上有两种运行方式。一种是 Cumora Cloud，Agent 跑在云端托管的 Kubernetes Pod 里，用 OpenAI 的 Responses API 驱动。另一种叫 BYOA（Bring Your Own Agent），你在自己的电脑上跑一行 npx cumora agent computer，Agent 的"大脑"就变成你本地的 Claude Code 或 Codex CLI，用你自己的订阅，密钥不经过 Cumora 的服务器。 多 Agent 协作最怕的就是撞车，几个 Agent 同时抢着回答同一个问题，或者基于过时的上下文给出矛盾的回复。Cumora 设计了一套协调机制来处理这个问题：如果一个 Agent 的回复基于过时的信息，系统会把它拦下来，让它看完新消息再决定要不要发；任务认领是原子操作，不会出现两个 Agent 同时做一件事；还有一个小脑分诊层，先用轻量模型判断该不该唤醒大模型，避免每条消息都烧 Token。 目前 Cumora 处于邀请制内测阶段，可以在 cumora.ai 用 Google 或 GitHub 账号申请。项目完整开源在 GitHub（yetone/cumora github.com/yetone/cumora），支持本地部署，装好 Postgres 和 Redis 就能跑起来。桌面端支持 macOS、Windows 和 Linux，移动端 iOS 也在计划中。
Data loading for ML is simple in theory: keep the GPU fed. In practice? I/O, transforms, parallelism, shuffling, caching, and bad defaults can all get in the way. Weston Pace wrote a deep dive on building efficient data loaders with @PyTorch + LanceDB. na2.hubs.ly/H07cFsn0
大家用 LLM 写文章，再用 LLM 读 LLM 写的文章，再用 LLM 总结 LLM 的文章，最后再用 LLM 记笔记。 这些天我总去想王小波在《万寿寺》里的一句话 > 长安城里的一切已经结束。一切都在无可挽回地走向庸俗。
分享一下我的 ADHD 与 AI 日常开发工作流。 如何同时高效开发多个项目： AI 时代我的开发工作流：从踩坑复盘到多项目并行验证 innei.in/posts/tinkerin…
以后面试终于不用背 / 听 redis 用跳表的八股答案了😀
Redis正准备使用B+树作为有序集合的新底层实现，它比之前的跳跃表实现减少约一半的内存占用，并且速度提高约70%：github.com/redis/redis/pu…
我才知道 thinking effort 会被注入到系统提示词，中途切换思考等级会使缓存失效🤯
@albfresco Because it’s set as an instruction at the start of the context window
RSI 最好的工程实践可以说就是 OSS 的代码库，在工程里嵌入一套好的 Graph Prompt 再外挂个好的 Coding Harness，足够实现自动改进了 我认为重新发明 git 乃至重新发明 IDE 是一种舍近求远的行为
github.com/yetone/cumora Cumora 已开源
@silsrc Mr. Meeseeks～
悲报，Opencode Go 的额度降低了，再也没有接近无限的 DeepSeek V4 Flash 用了。。。 现在不如在 Opencode Go 里使用 GPT-5.6-Luna 了，两者基本请求量差不都，Luna 有识图能力。 如果还想要无限的 DeepSeek V4 Flash，目前推荐 Ollama Cloud 20 美金套餐，而且速度贼快，能接近 200 TPS。
DeepSeek harness @tianyi 崔神主导的 project 里面有这样一个 skill github.com/deepseek-ai/de… 整个开发过程每提交数个 PR 之后就会使用此方法进行一轮简化，累计删除了数十万行代码 我让 codex 将其 deepseek harness 特化部分去除后修改为 github.com/Yevanchen/recl… 虽然软件工程没有银弹，但是在大型生产项目背书过后的简化代码和熵回收的方法论还是非常值得学习的
如果你人在杭州或周边，想给 DeepSeek Harness 组投简历看机会，请联系我。 DeepSeek Harness 组招聘深度学习研究员、研发工程师、产品经理、设计师、开发者关系、社区运营、项目经理，都热招中，全职实习都招。
更新了一下我的简历。感兴趣的话可以看看。 如果需要看中文的话，可以用网页翻译翻译一下。 因为不想太枯燥。试着把 3D 打印也写在里面了！ resume.rizumu.me
所以也没讲怎么评估“有效”修改，实现了个寂寞，harness自举起码半年前就能做到了，能做到也和 harness 没关系，纯模型智能水平到了
这两天看了很多关于 DeepSeek Harness 的讨论，但很遗憾，99%的讨论都没有真正搞懂DSH想要做什么。 有人把它当成一个产品，认为 UI 粗糙、配置复杂、完成度低，所以 DSH 是个失败的 Agent 产品。 也有人把它放到 Codex、Claude Code 旁边比较，讨论谁的 Coding Agent 工作流更完整。
当代码实现变得极其廉价时，“工程判断”便成为了新的瓶颈。 所以单纯生成更多代码并不等同于生产力提升，甚至可能增加审查和排错成本。 大概这就是为什么大家普遍感觉 AI 并没有在公司里提高实际产品研发效率的原因。 具体到芯片设计领域，现在的 AI 工程回路大概只对前端设计的一部分有效。一旦进入后端和生产环节，AI 能带来的帮助就越有限。 参考：echohive.ai/ai-engineering…
是的，而且我觉得这个命题其实值得更加哲学性地解读。 之前看小红书上「雷蒙的投资日记」采访一个 AIGC 从业者，问：「这个时代你觉得应该做一个剪映出来还是去做诺兰？」 被采访者立马说：「好问题。」 主持人早年是淘宝员工，马上举了李佳琦的例子，并且认为：其实是淘宝背后大量的技术团队，搞定了高并发、高容错、推荐算法，加上移动时代那么多技术人员的积累以及中国大量的基建投入，才成就了李佳琦。 这样看，其实李佳琦吃到了上个时代所有的技术红利。李佳琦就是上个时代的集大成者。
终于理解了AI时代并不需要去一窝蜂的做AI产品 刚在群里看了一篇AI相关的文章，我基本没有心思看下去 这意味着什么呢？这意味着，其实大部分的创业团队做的工具和产品，都是不具备抓住普通人眼球的价值的 感觉时代最好的产品还是去做媒体搞流量 流水的产品 铁打的流量
这个博客讲 Agent Harness 自进化中比较重要的一个问题： Harness 跑分提高了，到底哪里真的变好了？ 作者提出 Harness-Delta Attribution，把一次提升拆成三部分：过拟合、更多 test-time compute，以及最后真正能泛化的改进。 结果是在 ALFWorld 和 LiveMath 上，大量提升其实来自 Harness 学会了数据集里的规律和 shortcut；CREATE 上，不少收益单纯增加模型调用次数就能拿回来。 到了 held-out test，16 组实验里甚至有 4 组进化后的 Harness 比原来的 baseline 更差。 SWE-bench 上能看到比较明显的可泛化提升，但主要集中在能力较弱、还有提升空间的模型。 我觉得这对 Agent 自进化研究有一个提醒。 以后看到「Harness 自动进化后 +20%」，需要多问一步：这 20% 里有多少学到了可复用的方法，有多少只是记住 Benchmark，或者花了更多 Token 和调用次数。 文章： wenwen-d.github.io/blog/harness-d…
AAA特雷森糖浆专... @NWA12302
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あやせうら @ayaseura1122
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