nibiru

Curious about AI and the world around it.
🚇 Public transit enthusiast.
🐈 Cat servant.
Collecting thoughts along the way.

[nibiru @corot2a]

@photo51928 欢迎😇

[nibiru @corot2a]

@F_Z_house 座椅间距比国内二等座的大，还是比较舒适的

[nibiru @corot2a]

@NagiExpress 这块给我的感觉一直都是挤挤的、乱乱的

[nibiru @corot2a]

@ilovek8s IP：山东

[nibiru @corot2a]

@rogue30481577 给你点赞👍

[nibiru @corot2a]

@jianmu123 行使你手中的投票权🤣

[nibiru @corot2a]

@Jacky61868199 赚钱了 韩国靠着这波AI 起飞了

[nibiru @corot2a]

@BingLiu34173809 想起温总理那句振聋发聩的讲话了，没有政治体制改革……..

[nibiru @corot2a]

@kaidkeji 几乎一天一个版本

[nibiru @corot2a]

@america 哦

[nibiru @corot2a]

@Luna_Jobs 怎么跟擦边一样🫪

[nibiru @corot2a]

用了Codex、Claude Code，感觉每天上班时间都过得好快，一转眼又要周末了🤡

[陈成 @chenchengpro]

给 LLM Agent 堆越花哨的"记忆"架构，效果不一定越好。一篇新论文实测了 12 个记忆系统，没有通用赢家。

它把 Agent 记忆当成数据库来拆——表示与存储、抽取、检索与路由、维护四个模块，拉来 Mem0、Letta、Zep、Cognee、MemOS、MemTree、A-MEM、LightMem 等 12 个系统，外加 Long Context 和 Embedding RAG 两个基线，跑 5 类负载、11 个数据集。

几个反直觉的点：

1）在数据库操作类任务 DB-Bench 上，裸的 Long Context（48.20 EM）和最朴素的 MemoChat 反而赢过一众精致记忆系统。强记忆看的是它对主导瓶颈的对齐程度，而不是用了多花哨的表示。

2）检索的关键是怎么组织证据供后续重建，而不是把最相关那条排第一。证据拉远时图/层级结构碾压扁平：A-MEM Recall@10 达 85.9，而 Embedding RAG 的 Answer-F1 从 37.1 断崖跌到 7.4。

3）成本由"维护范围"而非"结构本身"决定，局部维护远胜全局重组。LongBench 上 LightMem 稳在 17.3 秒，而做全局协调的 Mem0/MemoChat/MemoryOS/A-MEM 飙到 374~552 秒，20~30 倍延迟差。

4）别急着压缩：保留原文胜过摘要，压一压 Substring-EM 就从 26.0 掉到 10.7；抽取要保上下文（MemOS Fast 25.5 EM vs Fine 2.5）；维护要保守整合，激进的延迟刷新反而把分数拉低。

还有个普遍毛病叫"过去的幻觉"：事实更新后系统照样返回旧值。所以论文标题才会问，我们真的准备好迎接 Agent 原生的记忆系统了吗。

https://t.co/T6hYrIp9Xg

[nibiru @corot2a]

青岛地铁 AI 生成的画报，放大一看全是 问题，最离谱的是，3 号线都跑到地面上了 😂
AI 画报确实省事😳

[nibiru @corot2a]

@Combat_learjet 全球第一架777-200LRMF差点就摔了😅

[Phi Browser @phibrowser]

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[nibiru @corot2a]

不愧是上海本帮面哦，价格都是沪币🫪

[nibiru @corot2a]

@emmett_lu Phi Browser，开源的 macOS 浏览器

[nibiru @corot2a]

@EvanWritesX 同港版，我候补了一周🥲

[nibiru @corot2a]

@dddanielwang @ZaynHao 可以用跑马灯 Siri，New Siri 需要尾插模拟一下在海外的定位