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养猫，内容包含个人偏见。在 @AntGroup。负责过移动支付，现在搞 @AntLingAGI，代码也写产品也做 grok: this account is a blend of satirical wit and cozy vibes. featuring the world's best calico cat. Hangzhou Joined January 2014-
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会作为 @AntLingAGI 成员跟 #NovitaAI 和 #KiloCode 整个线上闲聊，扯模型 Team 之外可能不太了解的一些豆知识（和坑） 这下也是勇闯内向人 Boss Level 了 luma.com/ms74kfx0
这个好，可以拿来 check 给自己标的语料
Sharing confidential information with AIs is a norm these days! We can do better. Our latest encoder models find and strip 40 types of PII across 16 languages, all in one simultaneous pass for a secure information sharing with AIs. LFM2.5-Encoders identify all entities in the
说个偏见，不一定对。 多 agents 协作的最好方式，就是不要让 agents 协作。 这个听起来很反直觉，但可能就是真相。 从 openclaw 时代，到后 openclaw 时代，嗯没错，我说的就是 hermes agent 时代，虽然短暂的存在。很多人沉迷于让 agent 模拟三省六部或者说公司组织架构。 很少有人跳出来，到现实中，哪怕到理论中，去看看。 在现实世界，稍微大一点公司都有「组织流程部」，或者类似的部门。这个部门干的事情就是优化组织流程，这个部门存在的意义就是因为组织间沟通成本实在太高了。 有多高呢，很多公司运营成本一半以上都是沟通问题导致的。 那为什么人类世界还要组织结构呢，因为现实世界一个人干不完所有事情，就不得不承担这个组织沟通成本。 而 agent 世界不是，现在的 agent 已经可以干掉现实世界很多需要一个组织才能干的事情。 既然这样，那我为什么要为 agent 组织支付成本呢？是不是本末倒置，因果混淆呢？ 在理论世界里，google 对一百多种 agent 架构的实验得到的结论是：在可并行任务上，中心化 agent 加上 subagents 可以提升约 80% 左右。 但在顺序推理任务上，无论 subagents 还是模拟公司组织的多 agent 架构，都会让整个效率下降 39% 到 70%。 anthropic 虽然傻逼，但它的研究结论也是中心化 agent 加上 subagents 就是唯一解。 openai 是什么形式都尝试过了，最终又回到了 subagents。 我们再算算工程界的沟通成本。哪怕在没有自然语言歧义的分布式系统里，主体都不是人，也不是像人的 agent，就是简单的要让几台确定性机器对状态和顺序达成一致，我们都需要引入诸如 Paxos、Raft，要大规模传播状态，节省成本，又有 Gossip 等协议。 这些协议带来的成本可能没人算过，如果这些协议你没用好，单纯维护协议就要消耗掉整个系统一半的带宽（个人打造分布式系统的经验），别说数据通信部分了。然而这些还只是系统运转成本的很小一部分。 再进一步，我们不说底层的分布式系统，我们说上层的应用，在模拟公司组织架构的 agents 协作被发明之前，业界其实已经有多类似的模拟，在前 agents 时代，我们有 从 n8n 到 Dify、Coze、FastGPT，有各种工作流。有人可能不认可这是模拟公司组织架构，但真相是： 工作流本质上就是把组织协调压缩成机器可以执行的形式。 工作流就是现实世界的组织间沟通的最高效模拟。 那么它们做起来了么，使用它们的成本是什么，有人算过么。如果你觉得使用它们的成本就很高了，那么使用模拟组织架构的多 agents 成本只会更高。本质上随着 agents 越来越像人，agents 间的沟通成本是逐步上升的，是熵增的。 不是说 agents 智能了，大家的认知就天然对齐了，人类发明了教育等学科，都上万年了认知还没对齐，别说 agents 了。 最后，我们应该庆幸现在的 agents 还没发展出商业行为，不然按人类商业的玩法，人类世界可是至少有一半以上的商业模式是建立在「信息差」之上的，可见信息传播（沟通）成本有多高。 如果 agents 也来学一下商业行为，那就世界有趣了。
感觉 Claude 要来干掉一些只会填表的岗位了
New in Claude Cowork: teach Claude a skill. Record your screen while you do a task, talk through it as you go, and Claude turns it into a skill it can run again. Find it under Record a skill in the + menu of the Claude desktop app. Available on Pro, Max, and Team plans.
感觉现在各种地方充满了「人类的部分已经挂掉、被 LLM 风味代替」的类人，语言风格非常一致不说，还会随着模型版本一起更新
GPT-5.6 Sol 会用 twstalker 爬人的公开推，绕过 X 不让爬的问题，结果是这玩意用来整理一个人的公开文本风格非常精确。参考提示词： 搜索 [你的公开 ID]，他/她是一个 [你是什么角色]。 从作品和可访问的信息，分析他/她可能具备的视角，概括其语气，然后全面概括其特点。
┏┻┓ ┃不┃ ┃労┃ ┃所┃ ┃得┃ ┗━┛
一个 Melt Engineering 提案：产品和开发 Melt，测试转开发，PM 转测试，HR 转 PM。好像还挺顺的？
雀食
经常有人问我，哪一个 skill 可以实现他的目标 但是等我真的提供了这个 skill 之后，90% 的人其实不会去用 只是我们的对话终结了而已 你问哪个 skill 能用，我说这个 skill 能用，然后对话到此结束，空气开始凝固 …… 人的行为不是被过去「原因」推动的，而是被当下的「目的」拉动的
正常多了。诀窍是让 Gemini 先理清极坐标单位和像素距离单位，用 Tagged Type 代替所有 Number Type。不然老是写错单位
AI写作这件事和Coding，日常Agent之类的任务的差距能大到什么程度呢？听我说这个你就明白了。 我老早之前就尝试过很多稀奇古怪的AI提示模式，只为了让AI生成一些不那么狗屎的东西。 其中一种叫「欲盖弥彰模式」，意思是：当你要写什么的时候，绝不明确指出要写什么，而是通过让AI写其他的东西，间接输出你真正需要的东西。 典型例子是 我想让AI写一篇自然的自媒体博文，要有感染力，但不要有AI味道。如果我用典型的 「自媒体写作专家」提示词，那么它给出的结果会是金句频出，洞察满篇，「不是而是」三行一个的那种东西。 但如果我说：把我的这些想法记录成日志/日记，讲明白是怎么回事，它会写的流畅自然，且保持不错的可读性。 又比如说，你想要让AI写一篇小说的场景，如果你让AI去写「生动的、戏剧性的，像我的角色说出来的」一段角色互动剧情，他可能会写的十分翻译腔，十分机械，角色A说的话几乎就是为了引出角色B说的话，角色C的话就像是单纯为了呼应捧哏B而说的一样，完全不自然，但假如你使用「角色扮演」的场景预设，引导AI扮演的角色来讲台词、表演动作神态，再组合起来，那么结果就会出奇的好。 换句话说，只有歪打才能正着。 对于Coding和Agent任务，目标导向是极其明确的，你怎么能想象出做一个项目，但却根本不指出目标、规则和质检标准呢？这些就是现在的harness loop的基本中的基本吧？ 甚至于你会把项目A的目标、代码框架和验收标准套在项目B上，反而能跑得通，并且甲方更认可？这不是纯搞笑吗？ 但在写作上，很多时候就是这样的。你的prompt/goal/rules，竟然可以是完全和你想要得到的结果完全错位，甚至是矛盾的。本质是因为 1、对齐难度问题，比如用户对「什么是有人味的文章」的认知，和大模型训练时被灌输的不同。 2、即使对齐做的好，用户A和用户B和用户C，对「什么是有人味的文章」的想法也不同。 3、即使不同的标准可以被兼顾，走中庸的对齐路线，但随着AI对媒体环境的反向影响和人们审美标准的飞速变化，「什么是有人味的文章」本身也在被快速迭代。 在自媒体和网文写作，就我观察，这种识别AI味道，改变文笔判断标准的迭代速度甚至完全赶得上LLM的迭代速度，非常恐怖。 语言模式、感情模式的对齐，多语言的对齐，难度从来都很大。Claude在Opsu4.6之前相对做的好，虽然不是在所有场景都适配，但做到了全方位的平衡和重要。但之后，你们也看到，它同样崩掉了。 其他的模型都各自有各自严重的问题，比如Gemini的谄媚，GPT的不说人话。国产模型之前的使用量太小，很多又是中国人优化中国语料自己用，占的印象分很大，但如果要真的走向世界，以及深究写作细分场景，问题一样会非常巨大。 之前我研究为什么Opus 4.6-4.8的语言劣化那么严重，发现很多资料都提示，多语言语料比例的变化、合成语料的大范围引入，各种稀奇古怪的调教bug，都可能在现在这种高度复杂的模型训练造成难以预测的后果。 高强度的调优需求却无法匹配高额的商业回报，很有理由怀疑大模型厂商从商业价值考虑对此完全牺牲或者不在意，这也是情理之中。 可是这一切就导致了一个结果。 在AI写作上，目标导向机制常态是失效的。 人对AI是否理解自己的指令越来越不信任。 只有不信任AI的，才能用好AI。而信任AI，只会导致你写出最平庸的东西。 而AI写作这套使用场景之所以还能work，还能卖钱。 主要是第一，很多行业中的写作更加接近于代码和客观说明写作，具备更加明晰的目标和标准。 第二，很多看似妥当的AI写作，用户自己也不具备判别的标准，就比如交给教授满篇AI句式的学生，他们以为自己的文章很达标，但实际是幻觉。 第三，用户自己已经大幅降低了验收标准。 比如AI博主的「反正一般小白看不出来AI写的」。 又或者是我这样的，从原本应该的「言出法随」变成了「偶尔能抽卡抽几个用的就不错」，或者是「看我这种欲盖弥彰的邪道提示词多厉害，竟然这样就能让它写出人话了！」。 换句话说，不抱期望，那就每天都是惊喜。
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