Anthony

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Anthony

Anthony

@OipsAnthony

🧑‍💻 Full-Stack Dev | 🔍 GenAI explorer | 📦 OSS lover

Katılım Ekim 2023
278 Takip Edilen413 Takipçiler
关木
关木@ZeroZ_JQ·
- superpower - Yc 的 gstack - oh-my-opencode 怎么选?
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Anthony
Anthony@OipsAnthony·
@0x88FFA357 @TinsFox 脑子痒不一定是长脑子,也不一定是长头发(x 或许是掉头发呢
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热烤奶
热烤奶@TinsFox·
开始古法编程,脑子好痒
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Anthony retweetledi
Zehao Zhang
Zehao Zhang@ZehaoZhang7·
科大讯飞裁员 网易裁员 B站裁员 得物裁员 @kong 在上海的研发中心在逆势招人! 目前在招的岗位还有:前端、SEDT、K8s开发、Golang 后端、Rust 网关开发等 在找工作的各位请与我联系!
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Lonely
Lonely@Lonely__MH·
🔥🔥别只用默认设置了!这 10 个 Claude Code 隐藏命令才是效率天花板 🚀 ✅ /btw:异步插话,不乱节奏 ✅ /rewind:时空穿梭,代码/对话独立回滚 ✅ /insights:你的 AI 专属使用报告 ✅ /model opusplan:隐藏“性价比之王”!Opus 规划 + Sonnet 执行,Pro 玩家必敲(列表不可见) ✅ /simplify:三 Agent 联审,质量拉满 ✅ /branch:开启平行宇宙模式实验 ✅ /loop & /rc:自动化与远程操控 ✅ /export:对话一键 MD 化 🎹 快捷键: Ctrl+R 搜历史,Ctrl+V 粘图,Ctrl+J 换行。 尤其是 /model opusplan,前几天刚安利过,绝对的隐藏彩蛋,Token 能省一点是一点😂 收藏这篇,别等用的时候找不到🚀
数字生命卡兹克@Khazix0918

x.com/i/article/2034…

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Anthony
Anthony@OipsAnthony·
@akazwz_ > Codex only spawns subagents when you explicitly ask it to. Because each subagent does its own model and tool work, subagent workflows consume more tokens than comparable single-agent runs. developers.openai.com/codex/subagents
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Anthony
Anthony@OipsAnthony·
@TinsFox @akazwz_ 月薪 3k,不包吃住,token 自费,没问题就把合同签一下
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Anthony
Anthony@OipsAnthony·
🤔Codex 的 subagents 需要显式要求时才会 spawn subagent?
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Geek
Geek@geekbb·
最近一直在猛蹬 GPT5.4,没顾上玩 OpenRouter 上的 MiniMax M2.5,今天一看它还在,怕兄弟们不知道,特地告知一下。🫰
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CAKE AI
CAKE AI@CakeAI8·
@geekbb 443 偷微软很稳,毕竟办公都需要微软
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Geek
Geek@geekbb·
我举双手赞成 👏 懂的兄弟偷 apple/icloud 用 433,不要搞什么花活,不懂的继续作,给 GFW 凑 KPI 来保全我们也是功德一件。
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OpenAI Newsroom
OpenAI Newsroom@OpenAINewsroom·
We've reached an agreement to acquire Astral. After we close, OpenAI plans for @astral_sh to join our Codex team, with a continued focus on building great tools and advancing the shared mission of making developers more productive. openai.com/index/openai-t…
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艾略特
艾略特@elliotchen100·
论文来了。名字叫 MSA,Memory Sparse Attention。 一句话说清楚它是什么: 让大模型原生拥有超长记忆。不是外挂检索,不是暴力扩窗口,而是把「记忆」直接长进了注意力机制里,端到端训练。 过去的方案为什么不行? RAG 的本质是「开卷考试」。模型自己不记东西,全靠现场翻笔记。翻得准不准要看检索质量,翻得快不快要看数据量。一旦信息分散在几十份文档里、需要跨文档推理,就抓瞎了。 线性注意力和 KV 缓存的本质是「压缩记忆」。记是记了,但越压越糊,长了就丢。 MSA 的思路完全不同: → 不压缩,不外挂,而是让模型学会「挑重点看」 核心是一种可扩展的稀疏注意力架构,复杂度是线性的。记忆量翻 10 倍,计算成本不会指数爆炸。 → 模型知道「这段记忆来自哪、什么时候的」 用了一种叫 document-wise RoPE 的位置编码,让模型天然理解文档边界和时间顺序。 → 碎片化的信息也能串起来推理 Memory Interleaving 机制,让模型能在散落各处的记忆片段之间做多跳推理。不是只找到一条相关记录,而是把线索串成链。 结果呢? · 从 16K 扩到 1 亿 token,精度衰减不到 9% · 4B 参数的 MSA 模型,在长上下文 benchmark 上打赢 235B 级别的顶级 RAG 系统 · 2 张 A800 就能跑 1 亿 token 推理。这不是实验室专属,这是创业公司买得起的成本。 说白了,以前的大模型是一个极度聪明但只有金鱼记忆的天才。MSA 想做的事情是,让它真正「记住」。 我们放 github 上了,算法的同学不容易,可以点颗星星支持一下。🌟👀🙏 github.com/EverMind-AI/MSA
艾略特 tweet media
艾略特@elliotchen100

稍微剧透一下,@EverMind 这周还会发一篇高质量论文

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NataliyaRose
NataliyaRose@NataliyaRo4040·
昨天晚上,他说要送我AirPods Max 2。 我一开始还挺开心,好小子终于开窍了。 后面冷静想了一下,着实没有必要,因为家里的闲置实在是太多了! 包括但不限于: 他买的AirPods3,发现不如2好用😃 我买的游戏本出差玩,结果就出过那一次差😃 他买的Insta运动相机,一个Vlog都没剪出来😃 我买的Apple Watch,永远不记得充电😃 他买的Switch 2,把塞尔达通关就退休了😃 我买的九号滑板车,锁被人翘了我都不知道😃 他换了新MacBook,说旧的给我用,但是我上班,只能用公司的电脑😃
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Aliez Ren
Aliez Ren@aliez_ren·
2026 年初国产大模型总结如下: Kimi 2.5:1T 参数大力出奇迹 Minimax 2.5:蒸馏技术强,模型本身烂 GLM 5:两个 GLM 4.7 粘在一块 Qwen 3.5:YYDS DeepSeek V4:还没发布
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Anthony
Anthony@OipsAnthony·
@TinsFox 加个定时任务,每天 0 点安装 10 个最新的 skills,如有病毒立即通知你
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热烤奶
热烤奶@TinsFox·
虾塘
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Anthony
Anthony@OipsAnthony·
@dingyi cmux 初体验感受相同,太丑了、bug 太多了
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Ding
Ding@dingyi·
很多人都提到那个支持垂直标签的 cmux,但是颜值太丑了,也不稳定,然后就看到有不少人也 fork 了 Ghostty,正在做更好的 cmux。太多变种了,真的不想再尝试新的终端了,Ghostty 官方能不能自己把这些功能都做了啊! github.com/tomreinert/gho…
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