chener

[chener @chenerTR]

@X443wM2tbu24966 @Tanakaseiji14 而且这是半年前的机器人马拉松视频吧，对比现在的机器人奥运会正好体现了技术的进步；勇于展示问题才能更快进步呢。

[chener @chenerTR]

@hpadtgtmwtp 希望更多国家来参与

[樺島万里子 Mariko Kabashima＠海外ニュース翻訳情報局 @KNHjyohokyoku]

笑えない内容なんだけど、あまりによくできていて、ちょっとうなってしまった。

日本の政治を外から見ている中国人には、こう見えているんだろうな。

そして何より怖いのは、外からはこれだけ見えていることに、日本人の多くがまだ気づいていないこと。

風刺というのは、笑わせるためだけのものではない。

笑ったあとに、「これ、私たちのことじゃないか」と気づかせるものなんだよね。

ありがとう。日本人のために、ここまで分かりやすく作ってくれて。

[🇨🇳XuZhenqing徐祯卿 @XueJia24682]

✨🇨🇳China’s Galileo robotic dog!
It changes shape just like a Transformer, adapting to tough environments and various tasks.😯

[ahhhhfs @abskoop]

Vercel 开了一门完整的课程：Build Your Own AI Coding Agent Harness

教你从零手写一个完整、能真正干活的 AI 编码 Agent 框架

[chener @chenerTR]

@KakaluoteW45042 @luoxiaoshan_ai 要带完整file path嘛，不然可能还有文件重名问题

[chener @chenerTR]

@luoxiaoshan_ai 感觉幻觉不多，我遇到的问题还是代码太大太乱，模型理不清会漏掉一些

[chener @chenerTR]

@Ignoreyourface @ChnConsul_osaka @grok 你先跟AI学习下基础的人类常识

[chener @chenerTR]

@TMTLongShort

[lumxss @bkdgiffug]

Playwright和Puppeteer一跑就被Cloudflare Turnstile、reCAPTCHA、FingerprintJS这些反机器人系统识破，是不是很头疼？传统JS注入或改配置根本不管用，换个思路才是正解。

CloakBrowser 直接在Chromium的C++源码里打了73个指纹补丁，编译成真实二进制。反检测系统看到的，就是一个“真实浏览器”！

核心能力：
1️⃣ 源码级指纹伪装：Canvas、WebGL、音频、字体、GPU、WebRTC、网络时序等73个C++补丁，深度瞒过检测
2️⃣ humanize真实交互：类人鼠标曲线、键盘节奏、自然滚动，轻松绕过行为分析
3️⃣ 无缝集成：支持Python / Playwright / Puppeteer / .NET，跨平台+代理匹配，爬虫和自动化必备
纯开源（MIT），目前相当能打的反检测浏览器方案！浏览器自动化再也不怕被拦了。
GitHub: https://t.co/iqKOAPCSeA
官网: https://t.co/FD1yc3rUSm

[摸鱼巨匠🔨 @SunNeverSetsX]

模型再强大，也需要 Harness 才能更可靠。

学习 Harness，我推荐这个开源课程。

这个课程从理论讲解，到项目实操并深度综合了 OpenAI、Anthropic 等前沿实践，非常适合那些在 Coding 中经常遇到 “上下文丢失、Agent 失控等情况的人。

链接：https://t.co/qVxBPIREND

[Amto @XAMTO_AI]

翻完这本我才发现，大模型的书居然真能从头到尾跟着跑通。叫《动手学大模型》，英文名 Hands-On Large Language Models，全开源。

一共12章，从最基础的语言模型讲起，一路推到提示词工程、语义搜索、微调，最后还上了多模态。

每章配的代码直接在 Colab 里就能跑，不用自己配环境，边看边敲边验证。

1⃣ 12章循序渐进，零基础也能跟得上
2⃣ 代码全可运行，不用自己搭环境
3⃣ Colab 在线跑，打开浏览器就能动手
4⃣ 提示词工程和微调都有实操案例
5⃣ 多模态应用也覆盖了，不局限纯文本
6⃣ 官网和GitHub同步更新，不存在过时问题

GitHub：https://t.co/d5djFsUBWH

[Amto @XAMTO_AI]

刷完这门课我才算真正搞明白，LLM Agent 到底是怎么从“会聊”变成“会干”的。

伯克利开的，叫 Advanced LLM Agents，主讲是 Dawn Song 教授，还拉了 Google、Meta 的人来客串讲课，阵容确实硬。

整门课就干一件事：拆解一个能思考、能行动的 Agent，到底是怎么做出来的。

从推理到规划，从写代码到证数学题，全走了一遍。

a哥觉得最有价值的内容块：

1⃣ 推理时技术 + 后训练：把复杂推理能力真正训出来、用起来
2⃣ 搜索与规划：让 Agent 学会做选择、做决策，而不是瞎试
3⃣ 代码生成与验证：做更靠谱的编程助手，写完还能自检
4⃣ 数学定理证明与自动形式化：AI 怎么进数学领域，这条路讲清楚了
5⃣ 多模态自主代理：图文协同，完成更复杂的任务闭环
6⃣ AI 安全与可靠性：面向实际部署的风险控制，不光是炫技

录像、PPT、配套资料全都有，不用翻墙折腾。

课程地址：https://t.co/MYxpKgJPI7

[Max For AI @MaxForAI]

爆了，Pi 居然在他们新的开发笔记里把其他家的Agent都锐评了一下🤣

@pidotdev 官方表示，DSH、Claude Code、OpenCode 这一类方案，它关注的已经不是谁多几个 Tool、谁的 Demo 更炫，而是一个更麻烦的问题：

如果一个 Agent 连续跑 50 个小时，它还知道自己到底干过什么吗？

他们先点了 DeepSeek Harness。

Pi 直接从 DSH 的 Context 管理开刀。
DSH 有一个 tool result pruner，工具输出太长以后，会保留前面一部分和后面一部分，中间直接裁掉。

Pi 那边给的评价很不客气：permanently-lossy pruner。

因为删掉的内容以后找不回来了。
比如一个 Agent 跑测试吐出 3 万字符日志，真正的错误刚好在第 12000 个字符，压缩完以后这段已经消失。后面模型再聪明，也没法从空气里重新读出来。

所以 Pi 做的版本是 prune + spill。

Context 里依然只放一小段，完整 Tool Result 同时落到磁盘，Context 留文件路径和 offset。模型需要的时候自己 grep、sed、read 回去。
他们拿 GLM-5.3 和 DeepSeek V4 Flash 跑了 19 个真实 Session，Context 占用降低 26%～35%，uncached prefill 降低 72%～88%，信息还能恢复。
PR 里甚至直接写strictly better than dsh’s permanently-lossy pruner😂。

然后又点了 Claude Code。

Pi 表示有一个挺有意思的发现：
新一代 Claude 在第三方 Harness 上，有时候反而更容易把 Tool 调错。
最典型的情况是，Pi 给模型的 edit tool schema 明明写得很清楚，模型却会自己生成 requireUnique、matchCase、oldText2 这种 Pi 根本没有的参数。
一个很合理的猜测是，Claude 的后训练越来越适配 Claude Code 自己的 Harness 和 Tool Schema。
模型已经学会了 Claude Code 里某个工具应该长什么样。
然后你把它放进 Pi，它脑子里还是那一套。
所以现在模型能力越强，模型和 Harness 的绑定可能也越深。
以后评价一个 Coding Model，单独看模型可能越来越没意义。
Claude + Claude Code、DeepSeek + DSH、GPT + Codex，很可能逐渐变成一个整体。

讲到这里 Pi 表示他们最近重写了 Harness，开始把一次 Agent Run 当成接近数据库事务的东西来设计。

Tool Call 执行之前，先写 intent。

执行结束，再写结果。

进程崩溃以后，系统得知道这个 Tool 到底执行过没有。

Session Tree、运行状态、Lane、Operation Log 分开保存。

一个 Agent 可以有多个 Lane 并行跑，每个 Lane 都知道自己的当前位置、队列和未完成操作。

Context 允许压缩，原始执行历史继续保留。

甚至连进程刚好死在 Tool 执行到一半这种恶心情况，他们都专门设计了 recovery。

你再回头看现在很多 Agent Framework，会发现大家以前真的挺勇的：

一个 while loop，塞一个模型，塞几个 Tool，Context 快满了就总结一下，然后祈祷它一直别挂。

跑十分钟当然没什么。

Agent 开始跑几小时、几天以后，问题全出来了。

这些已经越来越像操作系统和数据库问题了。

有意思的是Pi 甚至对 Extension 的态度也在变。

现在大家都喜欢说「一切皆插件」，DSH 的 Cordis 就走得很远。

Pi 这边最近却越来越强调边界：

哪些是 Conversation，哪些是 Runtime State，哪些是 UI，哪些是 Extension，哪些东西能持久化，哪些东西只能观察。

因为插件能力一旦无限扩大，Agent 又长期运行，状态会变得非常难推理。

OpenCode、Claude Code、DSH、Pi 现在看着都是 Coding Agent，底层其实已经开始走不同路线了。

Harness 这东西，开始越来越像 AI 时代的操作系统了🤔

[chener @chenerTR]

@Jlbirdpr8 @ChnEmbassy_jp 日本人自卑到发疯了

[chener @chenerTR]

@TinsFox @grok 这是谁

[Lixon @Lixon236]

中际旭创交成绩单了，上半年归母净利润136.5e。之前国内某机构预测二季度75e左右，小作文说传半年不足100e，然后整个7月份科技板块被砸了一个多月，各种股价腰斩，现在回首一看，这市场投资环境真让人唏嘘

[chener @chenerTR]

@bilateralen Nachdem Deutschland sich nicht mehr auf Dumping durch Industriesubventionen stützen kann, will es dennoch andere europäische Länder daran hindern, Geschäfte mit China zu machen.

德国无法依靠工业补贴倾销之后，还想限制其他欧洲国家不要与中国做生意

[chener @chenerTR]

@ElonTrumpsDJT @william40152988 你买了吗？

[chener @chenerTR]

@nakkunaa @uncleTomat0 日本人都被教育成随时自爆的神风小子