go to mac · Homework Salon @bitbitebyte

AI로 오래 남은 문제를 작동하는 도구로 만듭니다. Homework Salon에 참여합니다. Turning unfinished problems into useful things with AI. homework.salon Joined March 2018

Tweets

1K
Followers

157
Following

826
Likes

216

go to mac · Homework Salon @bitbitebyte

2 days ago

github.com/addyosmani/age… 바쁘다 바뻐

0 0 1 16 0

View Details

go to mac · Homework Salon @bitbitebyte

2 days ago

@aialecs @grok link of the repo

0 0 0 39 0

View Details

go to mac · Homework Salon @bitbitebyte

2 days ago

요즘 실험중인 프로젝트.. 컨셉은 좋다. 잘쓰는기는 쉽지 않다

AI超元域 @AISuperDomain

2 days ago

🔥 发现一个很疯狂的开源项目：Paperclip 它不是又一个 AI Agent，而是直接让你组建一家「AI 公司」。你可以创建 CEO、CTO、工程师、设计师、营销等不同 AI 员工，并为它们设置： • 公司目标与组织架构 • 任务分配与上下级关系 • Token / 成本预算 • 权限、审批与审计 • 定时自主执行任务

19 53 300 24K 442

0 0 0 7 0

View Details

go to mac · Homework Salon @bitbitebyte

2 days ago

알려진 문제에 최적화를 했을지라도.. 이정도 성능 향상은 의미가 있쥬... 헌데 웬지 다른 부분에 잘풀던 문제 못풀게 되었을 것 같은..

골빈해커 @golbin

3 days ago

인간은 잘 풀 수 있지만 AI는 잘 못푸는 문제들을 만들어 AI의 성능을 실험하는 ARC-AGI 2에서 GPT-5.6 Luna가 59.6%를 달성했다고합니다. 이게 왜 대단한 일인가. 1년 전 명실상부 전세계 No. 1 성능이었던 o3 Pro의 점수가 겨우 5%였는데, 단 1년만에 최신 GPT 모델 중 최약체(!)인 GPT-5.6 Luna가

2 18 79 7K 25

0 0 0 8 0

View Details

Just saw that the LLMs-from-scratch repository passed 100,000 stars on GitHub! This is super cool and motivating. I am really happy to see that this open-source repo has helped so many people. Thanks also to everyone who shared ideas and opened PRs with improvements! Of course, I plan to keep adding new material, including new attention variants and architectures (while bigger projects like RL and Reasoning From Scratch live in their separate repositories). I am also currently working on a larger applied custom “small” LLM project. It has been keeping me super busy this month, but I will share more on that soon. If you are new to it, some of the highlights include 1. Of course, the complete code path from tokenization and attention to pretraining, classification, and instruction fine-tuning, etc. All of it FROM SCRATCH, of course! (RL lives in a companion repo.) 2. From-scratch implementations of Llama, Qwen, Gemma, and Olmo (smaller variants that run locally and can be plugged into the training scripts). 3. From-scratch implementations of attention alternatives and other architecture components, such as GQA, MLA, sliding-window attention, Gated DeltaNet, DeepSeek Sparse Attention, cross-layer KV sharing, and mixture-of-experts 4. Materials on KV caching, training performance, memory-efficient weight loading, DPO, evaluation, and LoRA So, if you don’t have any weekend plans yet, happy tinkering!

75 556 4K 163K 3K

View Details

go to mac · Homework Salon @bitbitebyte

2 days ago

@kaigooddev 좋은 원칙인데.. LLM이 그럼 늘 같은 코드가 있는지 서치를 해야하지 않나요? 그럼 컨텍스트 윈도만 낭비될것같은데.. 방법이 있나요?

1 0 0 62 0

View Details

codila @0xCodila

4 days ago

Google just released free 2-hour course on full Graph engineering: 1 prompt → agent teams → loops → graphs from 0% to 100%: 10% → 10:16 - build your first agent 40% → 41:05 - Prompt engineering 50% → 54:45 - Graph engineering 75% → 1:20:10 - Loop engineering (with graphs) 100% → 1:43:33 - the graph that builds itself most people ship one agent and stop - this is everything after watch it today - then read how to run 1000 agents from one prompt below ↓

codila @0xCodila

3 weeks ago

x.com/i/article/2079…

37 282 2K 4.0M 5K

16 254 1K 101K 2K

View Details

Gallery X @galsxst

3 days ago

AI한테 마크다운으로 인수인계시키는 지금 방식은, 색소폰을 글로 배우는 것과 같다는 비유가 나왔음 Dwarkesh Patel이 어제 올린 "지속학습 시대의 8가지 예측" 도입부인데 우화가 압권임. 색소폰을 처음 보는 학생이 실패하고 노트를 남기면, 다음 학생이 그 노트를 읽고 또 실패하고 노트를 보탬. 이 줄이 무한히 이어져도 첫 시도에 색소폰을 잘 부는 학생은 안 나옴. 경험은 결국 뇌, 그러니까 가중치에 쌓여야 한다는 것 내 해석을 붙이면, 어제 소개한 Garry Tan의 "마크다운 자산론"과 정확히 반대편 주장 같지만 사실 시차 얘기임. 가중치가 얼어 있는 지금은 컨텍스트 파일이 해자가 맞음. 그런데 모델이 세션마다 진짜로 배우기 시작하는 순간, 해자는 파일에서 가중치로 이사감. 그때 AI를 갈아타는 건 몇 달치 맥락 쌓인 직원을 해고하고 생신입을 다시 뽑는 일이 되고, Dwarkesh 말대로 랩들이 두둑한 마진을 부를 수 있는 지점이 거기임. 지금 코딩 도구들이 헐값에 뿌려지는 것도 그 세션 데이터를 먹으려는 선불로 읽어야 함 클라우드 마진의 비밀이 전환비용이었듯, AI 마진의 비밀은 기억이 될 것임

1 22 64 6K 77

View Details

go to mac · Homework Salon @bitbitebyte

2 days ago

드디어

ClaudeDevs @ClaudeDevs

4 days ago

New in Claude Code: your sessions can now message each other. Instead of having to re-explain yourself in another session, you can now tell Claude to do it. It sends a summary (not your history or files), and the other session picks it up mid-task.

2K 5K 60K 7.4M 22K

0 0 0 16 0

View Details

go to mac · Homework Salon @bitbitebyte

2 days ago

전쟁이다.

Brais Moure @MoureDev

4 days ago

Microsoft ha lanzado su creador de Skills para IA de manera automática. Te grabas realizando una tarea una sola vez y luego se convierte en una habilidad que tu agente de IA pueda repetir. → Detecta clics, cambios de app, ventanas y webs → Puedes grabar tu voz para narrar las

8 152 1K 44K 967

0 0 0 3 0

View Details

go to mac · Homework Salon @bitbitebyte

2 days ago

성능.. 성능을 보자~

Jafar Najafov @JafarNajafov

3 days ago

Microsoft open sourced an inference framework that runs a 100B parameter LLM on a single CPU. It's called BitNet. And it does what was supposed to be impossible. No GPU. No cloud. No $10K hardware setup. Just your laptop running a 100-billion parameter model at human reading

19 76 432 47K 878

0 0 0 18 0

View Details

go to mac · Homework Salon @bitbitebyte

2 days ago

@kaigooddev 그렇죠. 여기에.. 심지어.. 테스트로 올라간 인스턴스들도... 켜진지 모르고.. 있었어요..

0 0 0 32 0

View Details

go to mac · Homework Salon @bitbitebyte

2 days ago

누군나 언제가는 필요해지는 순간이 온다.

小樱💞｜实用工具分享 @xiaoying_eth

3 days ago

10个GitHub仓库，能爬遍整个互联网全部收藏。每个都能把任何网站的数据扒得干干净净。这种权限通常得走销售渠道、签合同才能有。

19 605 3K 191K 6K

0 0 0 18 0

View Details

小樱💞｜实用工具分享 @xiaoying_eth

3 days ago

10个GitHub仓库，能爬遍整个互联网全部收藏。每个都能把任何网站的数据扒得干干净净。这种权限通常得走销售渠道、签合同才能有。

19 605 3K 191K 6K

View Details

go to mac · Homework Salon @bitbitebyte

2 days ago

점점 변해가는군

Guillermo Casaus @_guillecasaus

3 days ago

🚨 El web scraping ha cambiado para siempre. Hasta ahora, las herramientas convertían una web en texto plano y perdían gran parte de la información visual por el camino. Alguien ha creado una alternativa de código abierto para solucionar este problema. Se llama PixelRAG y, en

11 33 135 13K 177

0 0 0 10 0

View Details

go to mac · Homework Salon @bitbitebyte

2 days ago

Gemma Translator: offline DIY translation device built with Gemma 4 + An... youtu.be/4dNry5zP0Jo?si… via @YouTube

0 0 0 16 0

View Details

Anatoli Kopadze @AnatoliKopadze

4 days ago

Google Brain founder, Andrew Ng: "Prompting will be dead in 6 months, graphs are what's replacing it." In 2 hours at Stanford he shows how to build agents that work and improve entirely on their own. The first 10 minutes cover what most $500 courses never do. Watch the lecture first, then read the guide below on how to build a system that improves itself.

Anatoli Kopadze @AnatoliKopadze

3 weeks ago

x.com/i/article/2080…

62 303 2K 7.0M 10K

96 656 4K 1.4M 14K

View Details

go to mac · Homework Salon @bitbitebyte

3 days ago

🧑‍💻🥳

Sweex @sweexx9

3 days ago

🚨¡ESTO ES LOCURA! Ejecuta un modelo de 2,78 BILLONES de parámetros en una CPU con solo 8,24 GB de RAM 🤯🔥 kimi-k3-in-c es un motor puro en C99 de apenas 176 KB que transmite los expertos de Kimi K3 directo desde el disco… sin cargarlos nunca en memoria. ❌ Sin GPU ❌ Sin

8 73 505 31K 532

0 0 0 17 0

View Details

go to mac · Homework Salon @bitbitebyte

3 days ago

🧑‍💻

AI 카페인 ☕️ @AI_Caffeine

4 days ago

☕️ Claude Code 새 세션을 열 때마다 “이 프로젝트 구조부터 이해해”라고 시키고 기다리는 팀이라면 이거 봐야 함. LangChain이 오픈소스로 공개한 OpenWiki. GitHub 1.4만 Star까지 올라온 이유가 있음. 🔥 명령 한 번이면 레포 전체를 읽고 사람과 AI Agent가 같이 보는 프로젝트 Wiki를

3 32 133 7K 175

0 0 0 6 0

View Details

율무커피 YulmuCoffee @yulmu_coffee

5 days ago

🚀 인간을 뛰어넘은 하네스, Prime Agent Prime Agent는 Prime Intellect가 공개한 자가 개선형 RLM(Recursive Language Model) 하네스입니다.  ✅ 프로그래밍 방식의 도구 호출(Programmatic Tool Calling), 컨텍스트를 변수로 취급하는 구조, 지속적 멀티에이전트 메시징, 그리고 런타임에 스스로 프롬프트·스킬·메모리를 수정할 수 있는 Continual Harness를 핵심으로 설계되었습니다. (Hermes와 비슷하다고 보면 됩니다) 특히 ARC-AGI-3에서 Opus 5와 함께 95.5% RHAE Best@1을 기록하며, 보고된 인간 전문가 기준(95.4%)을 초과 달성했습니다.  이는 특정 벤치마크에 최적화된 결과가 아니라, 장기 컨텍스트 및 장기 호라이즌 작업 전반에서 기존 독점 하네스 대비 일관된 성능 향상을 보여준 결과입니다. 완전 오픈소스(MIT)로 공개되어 있으며, Frontier 모델(오픈·클로즈드) 모두에 적용 가능합니다. GitHub: github.com/PrimeIntellect…  블로그: primeintellect.ai/blog/prime-age…

Prime Intellect @PrimeIntellect

6 days ago

Introducing Prime Agent: A self-improving RLM harness for coding and long-running autonomous tasks. Designed to be both token-efficient and expressive through programmatic tool calling, context as a variable, multi-agent messaging, and a self-modifiable harness state.