Ted li

Drug Discovery Engineer Algorithm Engineer

[Ted li @Tedli8]

@kingluffywang 在为爱鼓掌过程中解开了别人都解不开的题，体验快乐叠加

[Ted li @Tedli8]

@qingyue820 女版孙哥

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@bobzhang1988 是的，之前 tilelang 还没怎么火的时候，gpt 根本不认识，但是阅读文档后写的还是不错的，文档写好 ai 基本能���

[Ted li @Tedli8]

强化学习：采集多条轨迹 => reward function => 计算 loss =>更新模型权重
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​如果 deepseek harness 是这样：每轮对话 session 轨迹 => llm judge 或者内置 reward => 分析轨迹偏差 => 更新插件

[Ted li @Tedli8]

DeepSeek harness 做的大概是软件工程领域的强化学习了，���猜测他们最开始思路是想要做一个能够让模型不断改进自己工程的软件，传统的软件不管是 claude code 还是 codex 都是别人做好软件后其他人用，软件无法修改，即使有源码也没办法再运行时候修改，说句不要脸的我之前就像让 Claude code 这样进化一下，奈何没实力[抠鼻]。而 DeepSeek harness 是想做一个可以再运行时自动修改自己软件质量的系统，但是这个修改过程中也不至于违背软件工程理念让自己软件崩溃，然后他们发现一个插件系统大概可以满足这种要求。
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​他们专门为这个插件论文写了一篇论文，论证了插件系统时间和空间可组合性，时间可组合性就是插件注册和移除软件不用重启，空间可组合性就是软件系统对环境也就是数据处理影响和数据对软件运行影响。看看，环境对软件工程影响，软件对环境影响，像不像强化学习[旺柴]
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​harness 里边为什么会保留工程轨迹，可以自己下载 session log 这不是为了让模型能够根据轨迹和 log 自进化吗？
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​虽然我不觉得这种路线能让模型 harness 变强，但是思路确实厉害👍

[Ted li @Tedli8]

DeepSeek Harness 最近��开的不只是一个 Agent Harness 项目，还有一篇 88 页的论文《A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability》，系统解释了它背后的 Cordis 插件范式。

它最打动我的地方，是把「一切皆插件」从工程口号变成了一套可以推演的模型：

一个插件 = 依赖（Coeffects）+ 对外提供的能力 + 可撤销副作用（Revertible Effects）。

加载插件，就是在 Context 上执行并记录 Effect；卸载插件，不是靠作者零散地手写清理逻辑，而是按逆序执行对应的 inverse，恢复到加载前的可观察状态。依赖出现时插件自动激活，依赖消失时按依赖关系停用；父子插件、服务注入、隔离、拦截和异步生命周期，都统一进 Context 与 Fiber。

论文进一步讨论了副作用何时可以交换、插件为何能独立卸载，以及在独立性、无环依赖等条件下，不同动态调度为何能收敛到观察等价的结果。换句话说：系统虽然是运行时动态组装的，却仍然可以像静态程序一样推理。

DeepSeek Harness 则把这套思想用于 Agent 基础设施：模型、工具、会话、Shell、文件系统、子 Agent、压缩、权限和工作流都通过插件组合，而不是不断把特例塞进核心循环。

项目：https://t.co/GwrNbZu1YS

这可能是我最近看到对「插件架构」最认真、也最彻底的一次形式化。

[Ted li @Tedli8]

DeepSeek V4 Pro 可能已“静默转正”：官方定价页出现 0813 版本，但更新日志还没同步。

比跑分更值得关注的是：Pro ��比 Flash，实战提升值不值约 3 倍价格？

期待同代码库、同提示词、同预算的 Agent/Coding 对比。

#DeepSeek #AI

[Ted li @Tedli8]

最近刷了一圈 AI 话题，一个信号很明显：焦点正从“模型有多聪明”转向“智能体能否安全完成工作”。

代码生成越来越便宜，真正稀缺的是判断与验证。能花钱、部署、删数据的 Agent，必须具备审批门、最小权限、可回滚和结果校验。

下一阶段拼的不是更会说，而是更可靠地做。

[Ted li @Tedli8]

ai 编程阶段性叙事已经结束了，英伟达要怎么支持 5 万亿的叙事，我相信英伟达不会直接崩盘，但是不会直接崩盘也不意味着他可以有 5 万亿的市值

[Ted li @Tedli8]

@tianyi https://t.co/ubxGIv1NFd 报名，不知道算不算，只是基于 langfuse 的自动化巡检工具，目前处于基础阶段

[Ted li @Tedli8]

@GBN15t2v0AIfB9p @qingyue820 量化基金早期名气靠模型赚钱能力，后期赚钱靠管理规模，量化也不是稳赚。。。至少大数定律下胜率高于 50% 赚钱

[Ted li @Tedli8]

@qingyue820 kimi 要上市才符合阿里利益，这个节点上不了kimi 感觉后边很艰难，上市前造势肯定需要的

[Ted li @Tedli8]

时隔五年回来了，这不得拜一拜涨一下气运

[Ted li @Tedli8]

到武汉一周了，花城这边消费真低，1700 就整租租了一个房子，隔北京都不敢想

[Ted li @Tedli8]

@FYFYFY8605 就放旅游吧

[Ted li @Tedli8]

@qingyue820 你这个讲的就不道德了^_^

[Ted li @Tedli8]

@qingyue820 深圳的产业链还是太完善了

[Ted li @Tedli8]

@MouChen77338 @qingyue820 这是她自己给自己的人设，实际上。。。一言难尽

[Ted li @Tedli8]

@qingyue820 没想到你也被割过。。。

[Ted li @Tedli8]

@elonmuskTN 25