pingfan

AI practitioner | Educator | Builder | Sharing what I learn

[pingfan @pingfan_ai]

还有一个，XXX-Hub

[海明Dev @10xmylife]

程序员起名三大流派
1️⃣ oh-my-xxx
2️⃣ awesome-xxx
3️⃣ open-xxx

除此以外，按照不同类型还有
速度型分支：
1️⃣fast-xxx
2️⃣quick-xxx
3️⃣rapid-xxx

体积型分支：
1️⃣micro-xxx
2️⃣nano-xxx
3️⃣tiny-xxx

[pingfan @pingfan_ai]

非常有用

[李国宝 @liguobao2077]

“Remote” 是类似 Codex/Claude 的多端远程客户端——Host 主动上线、设备配对、会话同步、审批/提问处理，而不是把 DSH Web 端口暴露出去——目前最接近完整实现的是：liguobao/deepseek-harness-remote
它不是端口转发方案，而是独立的 Host ↔ Relay ↔ Client 架构~
https://t.co/QKNTHk2hE4

[pingfan @pingfan_ai]

https://t.co/1r72Byf2SM

[pingfan @pingfan_ai]

很有价值，我总结了几个重点：

模型行业正在从“训练”转向“数据”：SFT 越来越服务化，研究员大量时间其实是在做数据。

蒸馏 = 找老师，合成数据 = 自己出题，RSI = 自己出题、训练、考试、复盘，再进入下一轮。

Agent 已经能发现“惊喜”，但还不会管理惊喜：经常已经找到最优解，却不知道该停，继续迭代反而退化。

RSI 不是某种新的基础模型，现阶段更像“更聪明的搜索”：DFS + World Model + Value Model + 长上下文。

国内模型的 pre-training 反而很有特色，资源限制倒逼出不少架构创新；相对短板更多在 post-training，尤其是 Agent 数据积累。

蒸馏不是国内模型变强的根本原因，它更像加速器，真正的智力底座还是 pre-training。

数据行业已经走过三代：众包标注 → 专家数据 → 合成/核心数据，现在已经进入第三阶段的中后期。

未来模型公司的竞争可能不只是拼 GPU，而是拼组织迭代速度：谁能更快跑完“数据 → 训练 → 评测 → 反馈 → 新数据”的循环，谁就更有优势。

Evolvent AI 的路线也很明确：核心数据 + Benchmark + 长期押注 RSI，并开源了 RSIBench-Data。

[lifcc @mylifcc]

这期42章经请的是 Evolvent AI 的联创���繁青。NUS 博士生,之前在 Kimi 待过,参与过 K2 和 K2.5 的发版。
他现在做的事情,一句话讲就是 RSI。
听完整期,最想记下来的其实是他说行业怎么变。

[pingfan @pingfan_ai]

@Weixin_WeChat 参数这么透明，应该是开源的？

[pingfan @pingfan_ai]

mac studio可以说是今年买的最值的东西了,64GB的内存+1TB的存储,开30���多claude code的terminal,再打开capcut以及一大堆的网页都没什么过卡顿.

[pingfan @pingfan_ai]

CC新模式输入workflow会自动变成彩虹色，看起来设置成关键词了

[pingfan @pingfan_ai]

Opus4.8后Claude Code碰到的问题，可以通过/config来暂时解决

[pingfan @pingfan_ai]

@MiniMax_AI 依旧是硬核sparse attention ，不知道总参数量多少？

[pingfan @pingfan_ai]

https://t.co/KQNzV87BYw

[pingfan @pingfan_ai]

@liguobao2077 长得真漂亮

[pingfan @pingfan_ai]

做了一个汇总：https://t.co/Iu4rjw9Wti

[Chaofan Shou @shoucccc]

Claude code source code has been leaked via a map file in their npm registry!

Code: https://t.co/jBiMoOzt8G

[pingfan @pingfan_ai]

https://t.co/EMnvWlWXPx

[pingfan @pingfan_ai]

@vista8 可以试试这个组合：fzf + zoxide（模糊查找 + 智能跳转）

[pingfan @pingfan_ai]

刚刚调用gstack，结果冒出了一堆韩文，何意味。

[pingfan @pingfan_ai]

@Chinese_XU @ai_muzi 是的，特别是acc, diffusion matrix 为导向的方向，暴力穷举是最优解

[pingfan @pingfan_ai]

@lxfater 我觉得这个用法的主要受众还是奖励机制明确的任务，而大多数的任务比如自媒体的奖励机制是浏览量，很难实现条件判断

[pingfan @pingfan_ai]

@ai_muzi 是的是的，前几年读博觉得这玩意已经很牛逼了，现在再看有点儿珍妮纺织机的意思了

[pingfan @pingfan_ai]

@plantegg 感谢感谢，一定🫡