SEALer-G

INTJ × Visual Thinker = 腦內建模者
Quant × Bayesian = 不確定性煉金師
LLM × World Model = Agent Habitat
Agent × Minimart = Reality Sandbox

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@Phoenix_AlphaX 一看就是没同居过，同居一堆鸟事才没有心情天天打炮😌

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@ShaominLi1 虽然很多部分我不同意，但是中国正在赢得AI竞赛我确实认同的；不是市场占有率的问题，是20后的AI native人口基数的关系��AI世代人口x教育普及程度/token 成本 ，相当于数亿人口天天在各个领域vibe coding，哪一个idea成了就一堆人冲进去。想想都害怕😟

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@QuantumTransf 你需要对方agent的世界切片，然后融合升级你的agent就知道他都做了些什么了

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@IndieDevHailey 这么复杂吗?

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A 576-line World Slice is enough for an AI to reason about the Linux TCP/IP stack — while tracing every factual claim back to the original source code.

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[Yuu💖 @QuantumTransf]

正式发布 Obelisk v0.2.0——
Your agent keeps forgetting. It doesn't have to.
Obelisk 是一个为 coding agent 设计的显式记忆基础设施，让 agent 能主动查询自己���去的所有 session、tool call 和证据，而不是依赖隐式记忆或不断塞上下文
现在你可以让你的 agent 自己安装它了！（可见图 3 和 github readme）
更新内容：
• CLI 正式发布为 npm 包，不再作为 skill 的附�� js runtime（npm install -g @obelisk-apps/cli）
• App 完全支持 Codex，并提供 Linux 版本
• 整体结构重构为 monorepo，维护和扩展更清晰

官网：https://t.co/Nlu3EavrxH
GitHub：https://t.co/TJlm8kVuh9

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@realWeZZard @JoysMongo 我觉得不止，改善的是概率分布

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@cxjwin 主要是筛选这种人才的机制没出来。好多公司都还在leetcode 🙂

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@QuantumTransf 搞不好最让llm头疼的就是缩字🤣

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@arkuy99 yes (?)

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@shaogefenhao 人��一定要在loop里面的，当loop里面有1个人应该是极限了。😌

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@yangyi 看你用哪一边的token，如果把token当奢侈品卖，一定会越用越贵，但我们不是有基建狂魔吗😎。

[数字生命卡兹克 @Khazix0918]

https://t.co/LZEWMkPDo2

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@QuantumTransf 是的，到最后人和AI唯一的任务就是对齐context，不然多好的答案也没有意义��会出现“何不食肉糜”的奇特景���🙃

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@UPing123zzz 某种程度来说，你说得也没错；毕竟一个人做一个网页的公司…… 怎么说呢……你们公司甚至都没机会改别人代码😌 有错推倒重做就好了

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逐帧学习

[Mr Gafish | 鱼哥 @MrGafish]

你焦虑了一辈子，担心的事一件没发生，却白白痛苦了一生

这是今天看到的最让我深思的一句话

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这真的是一份正经的AI研究☝️

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一个大胆的想法：
能不能把一整部「功法」塞进一枚「玉简」里，
然后随机抓一只野生 GPT，
直接给它灌顶，
原地筑基？

OK，搞出来了。
目前已经往 repo 里丢了好几份 Linux Kernel 功法。
这个 Repo 不讲原理，只有 Demo。
如果你是 Linux Kernel 开发者��最好你是 Linus 的亲戚 😂），

欢迎帮我测试一下这份 World Slice 的覆盖率。
GitHub 放评论区，欢迎讨论 🫡

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这真的是一份正经的AI研究☝️