KK·凛冬将至

lua苦手，游戏服务器端死程，曾经的python党

[KK·凛冬将至 @spin6lock]

@jietang 多模态，长程任务！

[Leto Bao @leto_bao]

大家好，我叫 Leto，也就是你们口中那个「字节炒股三千万财务自由」的主角

大家问得比较多的我可以评论区集中回答下

[KK·凛冬将至 @spin6lock]

https://t.co/d9wy4WL3SZ 试试用glm-5.2翻译modern gpu programming，看看能不能看懂😆

[Min Choi @minchoi]

We are cooked.

China's Alibaba just revealed Wan Streamer.

AI agents can now see you, hear you, and talk back on video in real time.

This is not voice mode anymore 🤯

[Ding @dingyi]

@Zekigen1000x @hal__lee 需要 https://t.co/EqQk3dBcmF 和 https://t.co/MaouCrVvVd

[KK·凛冬将至 @spin6lock]

alist->openlist 迁移完成了，glm 5.2立大功，还帮我VACUUM了7G空间出来

[Patrick C Toulme @PatrickToulme]

There’s a big misconception about how GLM 5.2 was trained. Yes, they distilled Claude and GPT 5.5 — but distillation is not how they matched Opus quality. Distillation only fixed the cold start problem in RL.

RLing an agentic coding model isn’t rocket science. In simplified terms:

1. RL needs trajectories — rollouts where the model actually completed a task in some env

2. No successful trajectory on a task = zero gradient = you can’t RL it. This is the cold start problem

3. Distillation solves it. You seed your model with knowledge from a smarter one (Claude, GPT) on tasks it can’t do yet

4. Now it produces positive trajectories on those tasks

5. RL on those trajectories and hill climb agentic coding

6. At that point you no longer need to distill and can solely hill climb RL to better models

This is an interesting curve. I’d argue it’s harder to get to Opus 4.8 from scratch than to go from Opus 4.8 → Fable/Mythos tier.

GLM 5.2 is already producing positive trajectories, so they have plenty to RL on — they’ll keep climbing to Mythos quality without distilling any further. They no longer need American models.

[思维怪怪 @0xLogicrw]

谷歌 TPU 软件工程师 Patrick Toulme 指出，外界对 GLM 5.2 靠蒸馏追平 Opus 的说法存在误解。大模型在智能体编码任务上的训练难点在于「零梯度困境」，即模型早期若无法产生正确运行路径，强化学习便无法获得梯度信号来启动参数更新。蒸馏 Claude 或 GPT-5.5 的作用，仅仅是在冷启动阶段提供种子解答以绕过零梯度困境。

一旦模型跨过冷启动门槛，后续的性能爬升将不再依赖蒸馏，而是完全依靠强化学习的爬山算法进行自我演化。Toulme 强调，GLM 5.2 已经具备独立产生成功路径的能力，完全可以通过强化学习自主迭代到更高级别，彻底摆脱对美国大模型的依赖。

[John Schulman @johnschulman2]

PPO had a second wave in the LLM era for reasons unanticipated by the original paper
- the importance-ratio objective fixes biases from numeric error, async training, and forward pass noise
- the clipping objective affects entropy through a mechanism that we didn't know about at the time of publication (DAPO, https://t.co/sBo9DeFS5Y)

[Ding @dingyi]

测试了 @Apodex_AI Apodex-1.0 这个深度研究模型，还真的有点东西。

我问它租用 B300 服务器部署 GLM-5.2 怎样才能盈利，分析过程和产出结果都比直接问 Claude Code 好太多了。

它不是常规的模型，而是主打开放式研究问题，比较适合来做行业投研、金融分析、生物医药等领域。

趁着现在还免费使劲蹬，可能过不久就要收费了。https://t.co/EzrLFDg2bK

[KK·凛冬将至 @spin6lock]

@G0tfr13dL31bn1z @rainfiel 画面，游戏流程，手感等等吧

[KK·凛冬将至 @spin6lock]

glm-5.2用出了opus 4.8的感觉……开口闭口诚实

[KK·凛冬将至 @spin6lock]

@G0tfr13dL31bn1z @rainfiel 是的，让他做一个马里奥就看出来了

[Compute King @Compute_King]

百度PaddleOCR-VL-1.6全新开源！0.9B模型实测96.33%准确率，碾压GPT和Gemini，斩获全球文档识别第一

有了百度PaddleOCR-VL-1.6，从现在开始告别贴票录数据，古籍乱码和表格崩坏，而且，而且，永久免费商用。。。

0.9B小参数全开源，却达到了标准识别96.33%的全球第一，领先了Gemini近4个百分点；破损实拍识别率更是达到了93.19%，远远甩开GPT系列。

五大升级：古籍；复杂表格转Excel/Markdown；票据结构化；100+语种；劣质图错误降40%+。

GitHub 79.2K星标，超越之前的行业标杆谷歌Tesseract，全球累计下载超过900W+。

用户免费试用的三个途径：
1，官网在线上传图片识别；
2，自行从GitHub或抱抱脸拉取源码，本地CPU平台部署识别；
3，企业API接入，官方开放免费调用额度。

国产免费OCR，真正登顶！

论文地址：
https://t.co/Fda19Xlzv1

官网：https://t.co/MXYBCPlW5l

源代码：https://t.co/wpT1HFkiw6

模型：https://t.co/O5A785ocrq

[YiChu @Go7hic]

@disksing 8、拼命压榨自己的手下
9、要求 7x24 小时能看到手下的进度
10、用着便宜的员工，要求还挺高
给你补充十条～

[象牙山刘能 @disksing]

在AI时代，每个程序员都活成了自己最讨厌的那种 team leader：

1. 半年不写一行代码，编程能力严重退化，还自诩"我也是搞技术的“

2. 开会的时候把一线开发干的活全说成是自己的功劳，连自己的汇报材料都是让别人总结的

3. 瞎JB指挥，出了问题就甩锅说是下面没执行好

4. 不了解项目具体情况，只会提”单测加了没“、“性能还要优化”、“文档要沉淀一下”这类空洞的要求

5. PR 基本上看不懂，只会让别人先review了自己跟着点赞

6. 遇到 bug 了只知道无脑转发让别人查一下，自己负责来来回回转发消息

7. 还经常吐槽“今年的应届生水平越来越不行了”

[作家崔成浩 @cuichenghao]

西安麻辣烫事件女主角发视频骄傲回应：“因为一场和白人的约会，一夜之间我成了中国互联网最火的人…”

[NIK @ns123abc]

“Sir… Clive Chan… our top chip designer on the Broadcom project… just quit and joined Anthropic BEFORE we even shipped anything… sir… our custom chips are still coming in 2026… right?”

[Geek Lite @QingQ77]

为重度终端用户提供一个键盘驱动的 Telegram 命令行客户端，避开桌面/网页端的鼠标操作和资源占用。

https://t.co/zU1SYKtzZK

用 Go 写的终端 Telegram 客户端。导航走 Vim 风（j/k/gg/G），私聊、群组、频道、回复、表态、编辑都做了。配置是 YAML，启动后让你输手机号、验证码、二次验证。单文件静态二进制，闲置时内存大概 35MB，比 Telegram Desktop 轻不少，对 SSH/远程党很友好。

[EU Delegation to China @EUdelChina]

#高考 将至，欧盟驻华代表团向所有考生送上最真挚的祝福！

愿你们：
🌟 金榜题名
🌟 前程似锦
🌟 得偿所愿

加油，少年！ 欧盟驻华代表团与你们一起，为梦想喝彩。

#欧盟外交