Xingrui Gu

UCB EECS Alumnus| AI Researcher @ UCSF

[花叔 @AlchainHust]

https://t.co/eWeYu3bKY6

[Xingrui Gu @grxprc98]

这篇文章真的很有广东创业精神，希望博主继续加油！

[若宇 @ElowenY20119]

https://t.co/xZMtuAAOvc

[Xingrui Gu @grxprc98]

Decoding Fei-Fei Li: The Story and Soul of World Labs
https://t.co/Ht3NJNhilJ
This is a 17-minute film analysis that traces a journey spanning from the first eye that opened 540 million years ago to a girl who grew up in Chengdu; the "North Star" that Fei-Fei Li has pursued for decades is simply this: to enable machines to truly understand the world—and then step into it.

[aix阿乐 @Leepriest1990]

https://t.co/xFXXMFCpVd

[若宇 @ElowenY20119]

https://t.co/xZMtuAAOvc

[Xingrui Gu @grxprc98]

@FrankLeo888 spacex

[Xingrui Gu @grxprc98]

@CuiMao feifei真的是最适合当ai 公司的ceo原型模版了 她很会成就别人

[夏林果的出海日记 @momo_peggy]

夏林果终于更新了！

金九银十打算转行来做AI出海业务的小伙伴可以看看这篇，本人也是从零出海经验做起的

这篇面试前攻略你可以仔细看看～！做好准备，祝你拿到offer～！ https://t.co/bHghdeQ8P4

[Xingrui Gu @grxprc98]

@jennifer505010 @Vincent_AINotes 我是自己的中转站

[Xingrui Gu @grxprc98]

@Vincent_AINotes 那不是 我是自己搭建的 我有自己的服务器

[Xingrui Gu @grxprc98]

它从一场尚未发生的远航中归来，是虚妄，还是梦想成真？
Dreamer V3 把与环境交互的经验，学成一个世界模型。在这个“梦”里，它预演不同的行动，练习下一个选择。
那些路，它未曾亲自走过。
那些练习，却能被带回现实。
梦里的远航，是为了醒来后的下一步。

[Xingrui Gu @grxprc98]

https://t.co/HlqBGA1tRI

[flyingpetals @flyingpetal472]

完了，小米mimo V2.6这波性价比直接夯爆。2.6Pro 6块钱1m输出，我靠，这个能力又把帕累托前沿往前推了。不仅是小鲸鱼，这下智谱Kimi等真得发新模型了， Glm5.3和Kimi K3已经完全不够看了， V4.1 Flash和牛来都成了牛夫人。我不等了拜拜了，mimo plan上车了哈，马上试试咸淡。

[Researcher_王十三 @ResearchWang]

https://t.co/TiYukbhHlg

[Xudong Han @Xudong07452910]

一个 9B 模型，只加一套会持续进化的 Skill，平均表现就超过了没有 Skill 的 27B 模型。

Google Research 这篇 WikiSkill，研究的是一个大家都一直关注的问题：

Agent 每轮任务都在产生经验，但这些经验如果一直散落在执行轨迹里，下一轮其实很难真正复用。

WikiSkill 给 Agent 加了一层持续积累的「Wiki」。

整个系统分成三层：

Raw 保存原始成功/失败轨迹；

Wiki 把这些轨迹整理成失败模式、有效策略和历史经验；

Skill 再把稳定下来的知识编译成 Agent 可以直接执行的流程。

每轮 Skill 更新都会经过验证。有效的留下，效果变差就回滚；但 Wiki 不会清空，所以失败的尝试也会成为下一轮进化的经验。

实验覆盖数学、搜索、Excel、长文档和具身任务等 5 个 benchmark、5 个模型。

结果是 Qwen-3.5-9B + WikiSkill 平均达到 47.4%，超过没有 Skill 的 Qwen-3.6-27B 的 39.4%。

而且 Skill 还能跨模型迁移。有些由其他模型进化出来的 Skill，甚至比模型自己的 Skill 效果更好。

这会让我比较关注 Wiki 这一层。

Agent 自进化如果只有「轨迹 → Skill」，很容易反复重新理解过去。中间多一层持续整理的知识库，才能让成功、失败和被拒绝的修改真正积累下来。

Skill 开始有点像独立于模型权重的知识资产：可以积累、验证、版本化，还能跨模型迁移。

📎 arxiv: https://t.co/ihDiNrRtTl

[xilo @xilo2991]

https://t.co/LpYrgoGRtl

[Lonely @Lonely__MH]

🎉好消息！ 8G 内存 Mac 也能部署 Qwen 3.8-27B 了！

@UnslothAI 刚刚整了个大活，发布了基于 Qwen3.8-27B 的 Dynamic 3.0 超级量化版本！

以往 27B 这种体量的多模态大模型，至少需要 30G 以上的显存/内存才能勉强带得动

但这次，通过极致的 1-bit / 2-bit 量化（UD-IQ1_M / UD-IQ2_S），模型体积直接被压缩到了 6G~8GB 左右！

虽然是极限压缩，但它依然保留了多模态能力，还自带思维链深度思考！

运行方式👇🏻

1. 羊驼 Ollama 一键运行（适合小白）
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ollama run https://t.co/AN1Vy6QhTt
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2. llama.cpp 终端运行（推荐极客）
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brew install llama.cpp llama cli -hf unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF:UD-IQ2_S
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[海明Dev @10xmylife]

我做 App 已经两年了，前几天统计了一下，收入刚好超过 50 万

虽然这个数字并不多，但是我觉得这样的生活是非常轻松的，因为我的工作时间很少，大部分收入都是被动收入，而且远超过我的想象：原来我不靠上班也能挣到钱

为什么从来没想象过呢？因为做自由职业完全不在我的人生规划之中。

我是在23年研究生毕业，然后毕业就去到特斯拉工作。结果工作没满一年就遇到大裁员，给了我N+3，我拿着十几万块钱，在上海偏僻的出租屋里面不知所措

在遇到裁员之前，我的人生规划是毕业去大厂上班，干几年跳到另一个大厂，再干几年再跳到另一个大厂，然后35岁差不多拿着一点现金存款，该干嘛干嘛去。

结果我刚毕业一年，上天就帮我提前跳到最后一步了，确实拿着现金存款，但确实只有一点，而且我也想不到该干嘛

我喜欢看国外一些独立开发和自由职业的内容，然后看了几本创业的书，比如《低成本创业》《精益创业》《小而美》，还有 marc lou、levelsio 这些独立开发者的故事。

我就想我要不要尝试一下做产品，能不能养活自己？反正手里还有一些钱，大不了花完再重新找工作。（其实选择了这条路，后面很难再回职场了）

然后我就开始做 APP 了，大概做了半年开始有起色，其实还是吃过很多苦的，尤其是没有收入那段时间，每天都在想要不要去找个班上 😂

经验分享，我觉得大概这几点：
1️⃣ 多做市场
2️⃣ 多花时间设计 onboarding、付费墙
3️⃣ 不停的发帖，在小红书、抖音、TikTok、thread，任何你能想到的社区宣传你的产品

其实我做的产品没有什么亮点，就是上面这几点做的比较好。如果你关心是什么产品的话，我贴在了评论区里。

最后还是感慨一下，我们当下处于的时代是人类历史上对创作者来说最好的时代
1️⃣在 AI 的帮助下，创作门槛极低
2️⃣自媒体作为传播杠杆，传播成本非常低
3️⃣市场庞大到无法想象

人生真的很奇妙啊

[Vincent文森特 @VincentWei93]

最近研究了一个 skill能够生成类似产品发布宣传片质感的动效视频。前段时间在尝试 remotion 插件+Claude code，视频动效基本处于 PPT 动画的水平。没有镜头运动，没有转场，没有音效，没有足够丰富的动画特效。于是我开源了这个video-shotcraft skill：https://t.co/AOaKvkJiob