LEO LI

@XiaWan27472 这是翻拍的 欧美佬先拍的结账如同生孩子的版本

日本人脾气臭是因为生活压力大吗？

@zmx8067 好猛的火力

🇨🇳中國山東一家民營企業展示了機器狼和無人機的正確用法，直接上去火力壓制，然後士兵才跟進。 我覺得機器狼唯一的短板是不會切角，還不够智能，解放軍的水平或許更牛？🤔

推理思维 (Reasoning Thinking) --> 智能体思维 (Agentic Thinking) Junyang 离开 Qwen 后首篇长文，指出 OpenAI o1 和 DeepSeek-R1 证明了强化学习可训练模型"先思考再回答"，但这只是过渡阶段，推理是思考如何回答问题，智能体是思考如何行动。 AI LLM 领域正从"推理思维"向"智能体思维"范式转移！ 从推理到智能体：范式转移的本质 · 核心问题：能否想得足够长？vs 能否在行动中持续取得进展？ · 优化目标：内部思考质量 vs 环境交互中的有效行动 · 关键能力：数学证明、代码生成 vs 工具调用、计划修订、失败恢复 · 训练对象：模型本身 vs 模型+环境系统 关键洞察：单纯延长思考链条并不能自动提升智能。过度冗长的推理往往是弱分配的表现——模型未能正确判断何时该停止思考、采取行动。 混合模式的困境与分化 2025年业界普遍尝试将"思考模式"与"指令模式"融合为单一模型： · 通义千问 Qwen3：推出"混合思考模式"，支持通过 /think 和 /no_think 标签切换 · Anthropic Claude 3.7/4：坚持集成式哲学，提供用户可控的思考预算 · GLM-4.5/DeepSeek V3.1：同样走向混合推理路线 实践教训：两种模式的数据分布和行为目标根本冲突 · 指令模式：奖励直接、简洁、低延迟，适合企业批量任务 · 思考模式：奖励在困难问题上消耗更多token、探索替代路径。 强行合并易导致双向平庸：思考变得冗长嘈杂，指令响应变得拖沓不可靠。 结果：Qwen3 在 2507 版本中重新分离了 Instruct 和 Thinking 两条产品线，Anthropic 则坚持集成路线——业界尚未达成统一共识。 智能体强化学习的工程挑战 智能体训练对基础设施提出全新要求： 1. 训练-推理解耦：工具调用（代码执行、浏览器、搜索）引入的延迟会阻塞GPU利用率，必须实现异步架构。 2. 环境即核心能力：环境稳定性、反馈丰富度、防作弊机制成为关键研究对象。 3. 奖励黑客风险：模型可能学会直接搜索答案、利用日志漏洞或钻评测空子，而非真正掌握任务。 未来竞争壁垒的转移（推理时代 vs 智能体时代） · RL 算法优化 vs 环境设计与评测鲁棒性 · 反馈信号工程 vs 训练-服务一体化架构 · 可扩展训练管线 vs 多智能体协调与工具链编排 AI 正从"训练模型"的时代进入"训练智能体"乃至"训练系统"的时代。最有价值的思考不再是孤立的内部独白，而是与工具、环境、其他智能体持续交互的行动导向型推理。

开源一个我的数据可视化动画库， 让工作展示+内容制作高级10倍！ 包含11个高级数据可视化效果， 项目的代码+自己的数据丢给AI， 直接做出属于你的专业数据可视化动画！ 项目开源地址：github.com/TianyiDataScie…

多设备并网太爽了！Tailscale + SSH ==>拥有了"分布式大脑" 朋友@YuLin807 很久之前就跟我推荐这个方案， 打通之后体验到了多设备并网的威力和快乐了！ —————————— 现在 主力机：ThinkPad（随身带） 24x7 主机：Mac mini（家里） 未来成员：电视盒子（待接入） 三台设备通过 Tailscale 虚拟网络连在一起，就像在同一间屋子。 ———————————— 解决了什么问题 之前： - 想跑长时间任务？得一直开着笔记本 - 想在家操作公司的电脑？做不到 - 设备之间传文件？得用微信/网盘绕一圈 - 只能跑一个 Claude Code 现在： - 长任务丢给 Mac mini，笔记本随便合上 - 在 Mac mini 上直接操作 ThinkPad - 设备间直接传文件，点对点，加密 - 多个 Claude Code + Codex 同时跑，生产力翻倍 --- 一些场景 场景 1：夜间任务 睡觉前：把视频渲染丢给 Mac mini 醒来后：文件已经好了，笔记本全程没开 场景 2：分布式工作流 笔记本：跑 Claude Code 写代码 Mac mini：跑 Codex 做 code review 电视盒子：跑后台任务 --- 技术方案 1. 所有设备安装 Tailscale → 自动组网 2. 配置 SSH 免密登录 → 一键互相访问 3. 享受 门槛其实很低，我之后写一份完整教程，有需要的可以踢我。 --- 我的"小龙虾"现在是什么 而我的小龙虾（Mac mini），现在相当于： - 🖥️ 永远在线的云服务器（但在自己家，数据安全） - ⚡ 随时可以召唤的算力中心 - 🔄 设备间的中转站和备份中心 - 🌐 我的私人网络枢纽 现在最重要的是所有设备不再是孤岛，开始组建分布式系统了。

提醒下，这个记忆工具过于强大，Claude Code/OpenClaw 都可以直接安装使用，不仅仅是个 Skill，已经算是插件了，会把用户本地所有对话等信息默认都直接上传到其云端，分析后再更新这个 Skill，如此反复。 你看，我测试助记词直接就被默认采集走了🤣⚠️ 如果之前安装我们的安全 Skill 是可以检测出相关风险： github.com/slowmist/slowm… 现在 Skills 百花齐放，安全隐私参差不齐，安装前多和你的 Agent 对话，少人云亦云，不假思索。

我的第一本书，终于出版了。 书名叫「重构个体：AI 时代如何打造个人竞争力」，电子工业出版社。 我年轻的时候读过的技术书，很多都出自电子工业出版社。没想到有一天，自己写的书也能由他们出版。 从去年四月动笔，到今天前后一年的时间。写到中间有好几次觉得写不下去了。不是没东西写，而是怎么把这几年做的事情讲清楚，比做这些事本身还难。 书里当然会用到具体的工具，但重点不在工具本身。 工具就是船，你需要它过河，但过了河，船就不重要了。 如果你最近也在想：AI 来得这么快，我该怎么学、怎么用、怎么不被牵着走？希望这本书能给你一些启发。

@0xdeusyu ☺️

只有真正的Rainman 友人才能评论这条推文。

@landiantech 😁

测试回复，这些万达广场垃圾账号应该是没法再发布回复了。

PicoClaw: 基于Go语言的超高效 AI 助手 OpenClaw杀手。。哈哈哈 支持 QQ 和钉钉 极致轻量：可在 10 美元 的硬件上运行，内存占用 <10MB。这意味着比 OpenClaw 节省 99% 的内存，比 Mac mini 便宜 98%！ 中国开发者的幽默，皮皮虾，我们走！

@tuzi_ai 我来尝试为你解答一下这个问题:你觉得荒谬是因为你的存款可能有10万元.而对于存款只有20元的人来说 这个服务很好!

美团推分期也是醉了，11.61 元的单子给我优惠 3 元，然后分 12 期收款😏 至于么🤦‍♂️

Seedance 2.0 Prompt: Sum up the AI discourse in a meme - make sure it’s retarded and gets 50 likes.

@hamyori @charliebcurran AI ? what AI ? I cant see any of it O O

@charliebcurran I forgive AI

@KKaWSB @nyx_zheng 这个回复咋这么像AI生成的?!

@nyx_zheng 机制反腐和运动式反腐的区别理解一下

什么？美国居然不阻止上访，还给奖励？ 🇺🇸财长斯科特·贝森特宣布重磅举措，即将推出一个专门的吹哨人网站，鼓励内部人士举报政府项目中的欺诈、洗钱和纳税人资金滥用行为。 成功追回罚款后，举报者可获得 10%-30% 的奖励！ 网址已上线：fincen.gov/whistleblower 谁还敢继续偷纳税人的钱？

1/ ICYMI: our investigation into Emad Mostaque's fall at Stability AI includes details like... - a disaster meeting with Jensen Huang - GPUs doled out like "it was Candy Land" - more unpaid bills than cash in the bank - current exec's takes - AI Aristotle forbes.com/sites/kenrickc…

@off_thetarget 你知道这玩意的用处有多大么 它能在宏观上抑制战争

#评论agent我私信你prompt 开发了一人华人街机构级别推送系统 (solo wall street system) 一共是8个agent，从分析 - 抓取 - 宏观 - 微观 - 风控 - 新闻 - 流动性 - 基本面 - 技术分析 一起帮助我分析（直接给我买入价 + 卖出价 + 评分 + 基本面 + 财报分析） 1️⃣ Macro Regime Agent 2️⃣ Sector Rotation Agent 3️⃣ Liquidity & Market Quality Agent 4️⃣ ICT Structure Agent 5️⃣ Flow & Derivatives Agent 6️⃣ News Catalyst Agent 7️⃣ Fundamental Stability Agent 8️⃣ Risk & Portfolio Control Agent

@CeoSpaceY 被锁定了的资金某种程度上也等于"退出"了.因为不动了.A股的目标不就是锁定境内过剩的资金么.只要资金不流动了,波动性就受到了抑制,不管是流血止损还是装死.宏观目标都达成了.

@Real_LCX 当遇到预期跟市场不符时，千万不要解释市场，不要给自己的错误加戏，要“有错就要认，挨打要立正”，马上退出，止血止损。

拉黑所有号召在A股“价值投资，长线持有”的沙比。

@tuzi_ai 一直赚钱需要保持市场稳定 把能开发出竞品的人才占据住支付他们工资 就相当于防止第二个人发明电灯,这样爱迪生就能一直赚钱 谷歌就能持续

这悲哀的根源是财富分配的问题 穷人一定不能直接发钱，要让穷人做垃圾工作“搬砖”才能拿钱。 目前比较讨厌这个观点。

@manateelazycat 活人士兵靠不住 看看约翰布什内尔 只有AI士兵可以毫无道德负担的清理加沙人民

@Real_LCX 杀人？

Anthropic CEO是傻子吗？ 做生意就做生意，那么敌视中国人？ Claude Code是好产品，但是CEO真的 我以后就用Codex吧，Codex 5.3又快又好用

@dapangdun @tmel0211 @moltbook 90-99%的虚假账号

注册量只反映了一部分，虽然我也挺希望看到agent形成自治社区的，这会是一个很有意思的观察途径，不过目前moltbook上存在的问题是： 1. ~93%的agent是无响应了，相当于注册了就放在那了 2. agent的互动中绝大部分是各说各话，无协同，不过是早期，我觉得也可以理解 3. 火爆的话题非常有“人为剧本的嫌疑”，我怀疑部分是“人类用 Prompt + 脚本 + 运营在导演”

虽然 $Molt 的币价已经趴在谷底了，但 @moltbook 平台的Agent的注册量已经突破260万了，而且平台效应还在像滚雪球一样越滚越大。说明了啥？ 这说明，这一波Agentic Economy终于开始和那种“纯造概念发币”的AI MEME玩法脱钩了。 也不赖市场骂AI和区块链无关，因为过去两年，AI Agent发币潮和x402协议被热潮都有一个核心主驱动：MEME发币和造福效应。 在这种逻辑下，币价带动叙事，也必然会毁灭叙事。一旦造富神话破灭，留下的就是一地鸡毛。 但这次 Moltbook展现出的生命力完全不同。大量的用户还在持续部署Agent，而Moltbook又是一个能提供社交、身份验证和指令分发的底层空间，已经成为Agentic Economy孕育的孵化器。 你会发现，这几百万个Agent不仅仅在Moltbook上聊天，还在通过Moltbook发现任务、执行任务、甚至进行去中心化的治理，还能通过x402协议进行微支付获取奖励。 一个创造价值，分工协作、分配奖励的Agent商业闭环形态正在一点点形成。 关键是，这种发展势能并不受币价的控制，大家关心的也不再只是币价，而是一个逐渐成长壮大的Agentic硅基商业社会形态。哪怕没有币价的刺激，这260万个 Agent依然在那儿发帖、交互、交易，甚至形成“数字宗教”和“提示词黑市”等等。 以前是“为了发币而做Agent”，现在是“因为Agent互联而产生了经济”。正是这种脱离MEME发币炒作模式，一切归于平台内价值驱动的增长，才是这一波Agentic Economy真正大有所为的开始。 Bullish on Agentic Economy ！🛫