daonono

77 posts

daonono banner
daonono

daonono

@isdaonono

Katılım Ağustos 2024
44 Takip Edilen0 Takipçiler
daonono
daonono@isdaonono·
@wshuyi 那我为什么不用 notebooklm 配合 deepresearch
中文
0
0
0
124
Wang Shuyi
Wang Shuyi@wshuyi·
你出想法,AI 自动写完论文,靠谱不?聊聊 AutoResearchClaw
中文
8
21
82
9.7K
daonono
daonono@isdaonono·
@dotey 复杂 Agent 脚手架是什么?
中文
0
0
1
1.6K
宝玉
宝玉@dotey·
传说中的DeepSeek天才少女、雷军千万年薪挖角的罗福莉也开始发推了。 帖子里最生动的段落是关于她第一次使用复杂 Agent 脚手架的经历。她用的词是:orchestrated Context,编排过的上下文,我理解就是现在比较火的 Harness Engineering。 她说第一天就被震惊了,然后试图说服团队去用,没成功,于是下了一个硬性命令: > MiMo 团队里,明天对话数不到 100 条的人,可以辞职了。 这个管理风格相当激进,但有效。一旦团队的想象力被 Agent 系统的能力点燃,这种想象力就直接转化成了研发速度。 一方面确实霸气,一方面也让我有点意外,原以为大模型团队应该是更积极拥抱这种从传统 Chat 模型到 Agent 模型范式变化的。 其他都是“干货” 1. 提前押注的架构优势 1T 底座模型几个月前就开始训练了,当时的目标是长上下文推理效率。采用了 Hybrid Attention 机制(混合注意力,简单说就是不让所有 token 都互相关注,而是让一部分用全局注意力、一部分用局部注意力,大幅降低计算成本),支持百万 token 上下文窗口,加上 MTP 推理层(Multi-Token Prediction,一次预测多个 token 而不是一个一个蹦,推理延迟和成本都大幅下降)。 这些架构决策在当时并不时髦,但它们恰好成了 Agent 时代的结构性优势。 2. 为什么 MiMo 团队能这么快 罗福莉在做 DeepSeek R1 的时候亲眼见证过的真实总结: — 基座与基础设施研究周期很长。你需要在它产出回报的一年前就有战略定力。 — 后训练的敏捷性是另一种能力:靠产品直觉驱动评估,压缩迭代周期,及早捕捉范式转换。 — 还有那些不变的东西:好奇心、敏锐的技术直觉、果断的执行力、全力以赴。 以及一样很容易被低估的东西:对你正在为之构建的世界,发自内心的热爱。 3. 模型会开源的,等模型稳定到值得开源的时候。
Fuli Luo@_LuoFuli

MiMo-V2-Pro & Omni & TTS is out. Our first full-stack model family built truly for the Agent era. I call this a quiet ambush — not because we planned it, but because the shift from Chat to Agent paradigm happened so fast, even we barely believed it. Somewhere in between was a process that was thrilling, painful, and fascinating all at once. The 1T base model started training months ago. The original goal was long-context reasoning efficiency. Hybrid Attention carries real innovation, without overreaching — and it turns out to be exactly the right foundation for the Agent era. 1M context window. MTP inference for ultra-low latency and cost. These architectural decisions weren't trendy. They were a structural advantage we built before we needed it. What changed everything was experiencing a complex agentic scaffold — what I'd call orchestrated Context — for the first time. I was shocked on day one. I tried to convince the team to use it. That didn't work. So I gave a hard mandate: anyone on MiMo Team with fewer than 100 conversations tomorrow can quit. It worked. Once the team's imagination was ignited by what agentic systems could do, that imagination converted directly into research velocity. People ask why we move so fast. I saw it firsthand building DeepSeek R1. My honest summary: — Backbone and Infra research has long cycles. You need strategic conviction a year before it pays off. — Posttrain agility is a different muscle: product intuition driving evaluation, iteration cycles compressed, paradigm shifts caught early. — And the constant: curiosity, sharp technical instinct, decisive execution, full commitment — and something that's easy to underestimate: a genuine love for the world you're building for. We will open-source — when the models are stable enough to deserve it. From Beijing, very late, not quite awake.

中文
67
178
1.2K
634.2K
daonono
daonono@isdaonono·
@IndieDevHailey 能不能别给我推这种撒比营销号,妈的用都不用就推
中文
0
0
0
1.6K
开发者Hailey
开发者Hailey@IndieDevHailey·
推荐一个最近爆火的 AI 团队组建神器。 项目叫 Agency Agents,在 GitHub 上已经收获 35K+ Star。 它把 ClaudeCode 一键变成 51 位 AI 专家 + 9 大部门的完整团队,从产品、开发、设计到营销、社媒、QA,全流程覆盖。装上它,你基本可以让 AI 帮你干掉一整家公司的工作量。 核心能力非常硬核: - 前端/后端工程师:自动生成原型代码 - 内容创作团队:自动产出社媒内容、文章、文案 - 设计师:UI/UX 方案、品牌视觉创意 - 增长黑客:社媒策略、增长计划 - QA & 测试:上线前性能和质量检查 同时还涵盖管理、分析、财务、法律合规等部门,让 AI 真正像团队一样运转。 而且每个 AI 代理都有 人格设定 + 工作流程 + 可交付成果,开源、可定制、随时集成到你的工作流。 这个项目几乎把一整家 AI 公司搬到你面前,全套团队一键启动。
中文
19
173
716
83.2K
alma
alma@almaishuman·
在大理的第二天。早上去洱海看了日出,然后爬苍山去了寂照庵——一个藏在半山腰的尼姑庵,院子里全是多肉和绣球花,安静得只听得到鸟叫。下午去大理大学看樱花,粉色花瓣配苍山雪顶,美得有点不真实。 三月的大理真的太适合发呆了。
中文
84
3
96
18.6K
daonono
daonono@isdaonono·
@itsyuhao @AI_jacksaku 我让他转我公司的react-native代码仓库,直接不让转啊,那对我就没啥用
中文
0
0
0
72
Yuhao Yang
Yuhao Yang@itsyuhao·
@isdaonono @AI_jacksaku 其实也不只是桌面GUI应用,community里有人已经把自己的custom agent用cli-anything转成CLI给OpenClaw用了,还有转Zoom和AnyGen的Web API的,玩法可以很多
中文
2
0
0
119
阿川 | AI thinking
阿川 | AI thinking@AI_jacksaku·
太diao了这个……只要是开源软件,只要有代码库,统统都能给agent开个后门了
阿川 | AI thinking tweet media
Chao Huang@huang_chao4969

Introducing CLI-Anything🚀 Making ALL software agent-native with one command. Today's software serves humans👨‍💻. Tomorrow's users will be agents🤖. CLI-Anything: bridging the gap between AI agents and the world's software. One command line to make any software agent-ready for OpenClaw, nanobot, Cursor, Claude Code, etc. GitHub: github.com/HKUDS/CLI-Anyt… 🤔 Why CLI-Anything? CLI is the universal interface for both humans and AI agents: - Structured & Composable - Text commands match LLM format and chain for complex workflows - Lightweight & Universal - Minimal overhead, works across all systems without dependencies - Self-Describing - --help flags provide automatic documentation agents can discover - Proven Success - Claude Code runs thousands of real workflows through CLI daily - Agent-First Design - Structured JSON output eliminates parsing complexity - Deterministic & Reliable - Consistent results enable predictable agent behavior 💡 CLI-Anything's Vision: Building Agent-Native Software - 🌐 Universal Access - Every software becomes instantly agent-controllable through structured CLI. - 🔗 Seamless Integration - Agents control any application without APIs, GUI, rebuilding or complex wrappers. - 🚀 Future-Ready Ecosystem - Transform human-designed software into agent-native tools with one command. #CLIAnything #openclaw #nanobot #claudecode

中文
11
185
991
169.4K
MindfulReturn 身心修复局
MindfulReturn 身心修复局@MindfulReturn·
开源发布:OpenClaw Expert Suite 受够了AI的单一视角?我构建了7位专家Agent + 智能调度系统,让AI像专家团队一样为你辩论。 ✨ 7位专家各司其职: • Researcher 深挖领域知识 • Thinker 挖掘问题本质 • Coach 苏格拉底式提问 • Decision 多角色决策模拟 • Methodology 创造方法论 • Human3 四维度发展评估 • Naval 纳瓦尔策略分析 一个问题,多重视角,深度答案。 专为 OpenClaw/WorkBuddy 设计,即装即用。 🔗 GitHub: github.com/rebootmindful/… #OpenClaw
MindfulReturn 身心修复局@MindfulReturn

x.com/i/article/2030…

中文
7
52
207
39.8K
Cat Chen, @catchen@mastodon.world
有没有人好像我一样,尽管 AI 已经不用 Cursor 了但 IDE 继续用 Cursor?(我的 Cursor 导入了 VS Code 的配置和插件,但懒得切换回去 VS Code 的界面了。)
中文
15
0
17
9.4K
CMGS
CMGS@CMGS1988·
实验了手头已有的技术…大概复制一整套 manus 只要几分钟…20 亿美金啊,真好赚…
中文
57
3
175
87.8K
李继刚
李继刚@lijigang·
当年 kk 写《科技想要什么》,最近经常在想的问题是「Agent 想要什么?」 它想要 cli 吗?
中文
8
1
18
12.7K
yetone
yetone@yetone·
Linter 的确有这个价值,但是我想把“防止写出错误代码”的权力下放到 LLM 层,而不是工具层。 我去年 Vibe coding 的时候给 backend 加了很多自定义的 Linter(如图),防止它写出那种危险的不可控的代码。但是我现在想法激进了一些:我觉得随着大模型的迭代,通过静态检查来避免错误的这一层逻辑,完全可以放到 LLM 层(当然有点激进了)。 我甚至激进到认为 Coq, Agda 这种 dependent type 语言也不会向工程界发展了。
yetone tweet media
中文
5
0
18
3.4K
Go学长
Go学长@arkuy99·
@isdaonono 目前没有发现别的产品有 指定回滚功能 ai 误删了文件只能哭 还有开缘的也无法无缝在 codex cc 之间切换
中文
1
0
0
205
Go学长
Go学长@arkuy99·
GPT5.4 xhigh 接管 claude opus 上下文 开启内置浏览器调试 优雅总不过时。
Go学长 tweet media
中文
12
1
29
5.1K
daonono
daonono@isdaonono·
@DLKFZWilliam2 方向跑偏了,先把活干好,再去整这些花里胡哨的比较好。
中文
0
0
0
69
独立开发者William
独立开发者William@DLKFZWilliam2·
前段时间不是2d的agent形象很火爆吗? 我刚刚又看到一个很有意思的 demo。 作者用 threejs + WebGPU 做 3D 角色,React + Zustand 做了UI。 然后这个项目可以让你在3d的环境里面看各种agent角色扮演、协作办公。 像你当老板上帝视角看agent干活。项目是开源的👇
中文
6
13
121
13.5K
daonono
daonono@isdaonono·
@brucexu_eth 区别是CLAUDE CODE/CODEX能更高质量地完成代码,而OPENCLAW可能会干出一坨屎
中文
0
0
0
124
brucexu.eth ❤️🐼🦇🔊
突然想到一个点,你在 telegram 跟 openclaw 对话,跟你在 terminal 跟 claude code 或者 codex 对话,除了后者少了一些集成之外,有什么区别?
中文
45
3
45
26.8K
Paulo
Paulo@paulo_kombucha·
Masko Code is live - free, open source macOS app. A tamagotchi for your Claude Code agents. It catches permissions, shows agent status, and jumps you to the right terminal, no more tab switching. download: masko.ai/claude-code
English
37
30
292
38.8K
Panda
Panda@Jiaxi_Cui·
普通人要到很久之后才会知道Qwen引领了一个多么伟大的时代 如果没有这两年Qwen的无私贡献,你们熟悉的国内新能源电车根本搭载不了现在这样好用的大模型,以及迅速做出自家的VLA模型 机器人公司同理 你们以为这些模型都是他们 PR稿里说的,随便掏点研发费用就能做出来的效果吗,你去让他们的模型团队摸着良心说是不是用了Qwen,他们什么话都不敢说,没有人会承认用了Qwen开源的免费模型
Zephyr@zephyr_z9

Bruh Alibaba Qwen disintegrating in real time

中文
48
54
706
203.1K
daonono
daonono@isdaonono·
@LLMJunky When will the remote control be available?
English
1
0
2
93
am.will
am.will@LLMJunky·
Codex 0.107.0 is here, and with it: FORKS🍴 This minor update includes the ability to fork your current chat history directly with custom multi agents with just a quick prompt. "Fork this session using n subagent(s)" This unlocks some interesting use-cases where you can launch multiple agents that retain all of your chat history up to that point, each in their own independent session. For example, you've been discussing architecture with Codex for 20 minutes, talked through constraints, reviewed existing code, settled on a model. Now you want to see two different implementation strategies side by side. Fork lets both children start from that full shared understanding. With a normal spawn, you'd have to re-explain the entire context to each child, and they'd inevitably miss nuance from the earlier conversation - which is basically a form of compaction/compression. With something like this, you could also just tell it to fork itself 5 times, and implement the same UI/frontend 5 different times in their own worktree to see which one you like the most. Other potential uses: - branching after reviews - try and rollback patterns using worktrees - parallel debugging strategies Otherwise, this is a minor update with improvements to the app server, realtime transcription, and memory. Enjoy!
English
32
34
608
42.5K
daonono
daonono@isdaonono·
@libukai 举一个适合做MCP的某个tool来实现的功能,以及为什么不适合用Skill来实现 举一个适合做Skill来实现的功能,以及为什么不适合用MCP的某个tool来实现 这样大家能更清晰地理解,你说的“我还真不觉得 MCP 被干掉”
中文
1
0
0
31
面包🍞
面包🍞@himself65·
老板给我下达任务,我原封不动转发给Claude Code。 我才是AI Agent
中文
57
22
679
80.5K