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已经收到 OKX 中秋礼物，健身速干衣套装，准备向薄肌出发 ！ 这个礼物其实要比月饼好的多了感谢🎁 @Star_okx @Haiteng_okx @Mercy_okx @okxchinese

💥 終焉狗王大賽 X 登場狗狗介紹 🐶 護食暴走系の超重量級胖狗 肉彈戰車 X 肥羊丸 「你最好跑快點，我今天還沒吃飯。」@Kuroyo_meru 暴食指數：★★★★★ 筆記： 叫聲穩定、輸出耐久力強，後期戰力不容小覷，護食時戰力達 MAX，靠太近可能會被可愛死，賽前注意舌頭顏色是否變深。 #終焉狗王大賽#

[开源学习资源] AI Engineering from Scratch 59.8K ⭐️ 作者 @ghumare64 课程共 20 个阶段，以 Python 为主要编程语言，主张在导入任何框架之前，先用纯数学把每个算法手写一遍。 课程地址： 开源地址： 它和常见教程的本质区别 ？ 大多数 AI 教程是“API 驱动”的：装个库、调个接口、跑个 demo。这个项目反其道而行，每节课遵循固定的六段结构： Motto → Problem → Concept → Build It → Use It → Ship It 以 Phase 10 的一节课「Tokenizers: BPE, WordPiece, SentencePiece」 为例，这个格式是真实落地的，而且写作质量相当高： · Problem 部分不讲废话，直接从代价切入：“你的 LLM 不读英语，它读整数。分词器决定这些整数是承载意义还是浪费意义”，然后解释为什么 tokenization 不是预处理，它是架构的一部分（影响上下文窗口利用率、API 计费、推理速度）。 · Concept 部分用“三种失败的方案和一种胜出的方案”来讲演化逻辑：词级切分（词表爆炸、[UNK] 问题）→ 字符级切分（序列过长）→ 子词切分（BPE 的折中），并配上真实语料上 BPE 逐步合并的手工演算。 每节约 3000+ 词，带 Mermaid 图、可运行代码和测试。 另外两个设计值得强调： · 每节课产出一个可复用的 artifact，一个 prompt、一个 skill、一个 agent 或一个 MCP server。学完整个课程，你手里有 523 个可展示的作品，不是 523 个跑完就扔的 notebook。 · 强调“证据留存”：保留命令、退出码、输出，作为学习发生的证明。这明显吸收了工程实践中“可验证性”的思路。 # 课程结构：从线性代数到自主智能体集群 20 个阶段构成一条完整的上升曲线，咱们它分成五个大块来看： 基础层（Phase 0–2）：环境与工具链、数学基础（线性代数/概率/微积分）、经典机器学习。这是给基础不牢的读者铺的路。 深度学习与感知层（Phase 3–6）：神经网络核心、计算机视觉（一路讲到 NeRF、高斯泼溅、世界模型，这已经超出一般教程的覆盖范围）、NLP、语音。 生成与决策层（Phase 7–9）：Transformer 深挖、生成式 AI（GAN、扩散模型、flow matching）、强化学习。 LLM 层（Phase 10–12）：这是全课程的重心之一。Phase 10 的目录我逐条看过，它不只是“从零实现 GPT”这种常规内容，还包含了相当前沿的论文级主题：DeepSeek-V3 架构走读、DualPipe 并行策略、Native Sparse Attention（NSA）、多 token 预测、Jamba 的 SSM-Transformer 混合架构、 speculative decoding 等。Phase 11 转向应用侧（RAG、LoRA、MCP、可观测性），Phase 12 覆盖多模态（从 CLIP 到 computer-use agent）。 智能体层（Phase 13–16）：工具与协议（MCP、A2A、Agent Skills）、54 节课的 agent 工程、自主系统与安全、多智能体集群。这一层的分量很能说明项目的判断：它认为 AI 工程的重心正在从“训模型”转向“构建可靠协作的智能体”。 收尾（Phase 17–19）：生产基础设施、伦理与对齐、毕业设计。 # 生态与周边：不只是一个课程仓库 网站：带浏览器本地存储的学习进度追踪、术语表、课程目录和路线图。 六卷本书籍：课程内容由 CI（pandoc）自动构建成 EPUB/PDF，附在 GitHub Releases 上，课程即书，且随仓库持续更新。 Agent 导师模式：运行 npx skills add rohitg00/ai-engineering-from-scratch，可以把整个课程装进 Claude Code、Codex 等编码智能体，变成一个带分级测验（placement quiz）和个性化路径的交互式导师，学习进度写在 LEARNING.md 里。这是“用你正在学的工具来学”的巧妙闭环。 认证备考：5 条备考路径、67 节课、505 道练习题，覆盖 Anthropic 的 Claude 认证和 Agentic AI Foundation 的 MCPA。项目明确声明与这些考试机构无关联，只是独立的备考材料。 12 种语言的翻译（含中文），以及四条核心学习路径（构建与部署 AI 应用、软件工程基础、Agent 辅助工程、产品判断与交付）供不同目标的人选路。

NVIDIA 发布 Skill2Env：用“集体技能”强化智能体 NVIDIA 研究者们把社区公开的 Agent Skills 编译成可执行 RL 训练环境的数据流水线：3.4k 个 Skills 变成 8k 个带程序化测试和行为量规的终端任务；仅 300 步 RL 训练就让 Qwen3.8-27B 在 Terminal-Bench 2.1 上提升 4.7 个百分点，且模型行为显著向源 Skills 的方法论对齐。 开源项目： 核心洞察：公开 Agent Skills 是一个被忽视的监督来源 Agent Skills 是“教智能体做某件事”的文件夹：一个 SKILL.md 加上可选的脚本、参考资料和资产。论文指出，把公开 Skill 语料当作数据来读，它同时提供三样东西： · 任务分布的采样：人们真正想让智能体处理的任务分布（有人愿意花时间写下工作流，说明这活儿值得自动化）； · 真实世界的锚点：指向真实的仓库、数据集、工具和工件； · 结果测试表达不了的质量标准：领域专长、默认参数、常见坑、“好结果长什么样”。 # 数据流水线：四阶段编译，验证靠构造 1. Plan（分解）：容器化的 Codex 规划器读取完整 Skill 包、联网调研相关公共资产，把 Skill 拆解成若干可验证的 workflow，每个附带元计划（场景、初始世界、预埋缺陷、难点来源、解法草案、验证策略）、资产建议和“任务轴池”（任务原型 × 验证器模式 × 人物画像）。 2. Diversify（多样化）：宿主从轴池采样一组组合，加上复杂度、指令语气、请求者专业水平。关键设计是轴池以 workflow 为条件：研究型 workflow 配“证据可追溯”验证和研究者画像，而不是从全轴乘积空间乱抽，这让多样化保持 sensible。 3. Create（构造）：全新创建者 Codex agent 在 Docker 内工作，尽可能用真实素材（钉在特定 commit 的开源仓库、真实版本化文档、官方 API 规范）；需要联网服务的场景改造成本地替身（stub 服务器、录制回放 fixture、PATH 上的假 CLI、种子数据库），求解时绝不依赖网络。创建顺序被严格固定：先建世界 → 写指令 → 写测试 → 写量规 → 最后才写参考解，测试先于解法冻结，保证解法必须迁就评分契约而非反过来。 4. Verify（验证）：宿主端无模型参与的接收门：静态检查（布局、符号链接、Dockerfile 安全、基础镜像按内容摘要钉死）+ 两个容器内试跑：Oracle（参考解）必须全指标满分，NOP（什么都不做的 agent）必须全指标零分。任一失败即拒绝。 值得注意的一个反直觉选择：不做 teacher 模型预验证（不像部分工作用强模型试解、解不出就丢弃任务）。理由有二：这会把任务难度上限压到验证器能力，且成本翻倍；而 group-based RL 的在线动态过滤（rollout 无优势的 prompt 自动不产生梯度）天然淘汰过难/过易任务。 # 数据画像：广、贵、且忠实于源 规模与成本：7,971 个任务，用 GPT-5.6 Sol（xhigh 推理档）生成，API 花费超 9 万美元。（脚注：出于法律原因，公开发布的数据集改用 Kimi-K3-max 在同一流水线下生成。） 领域分布：13 个领域中，软件工程仅占 22.5%，AI/ML 10.5%，商业/金融/法律/HR 10.5%，营销 9.3%……论文对比了 TMax-15K、Terminal-Bench、DeepSWE 等，Skill2Env 是唯一全覆盖 13 域、且非技术知识工作占大头的语料。 忠实度探针（很聪明的设计）：用任务指令+量规作查询、对 3.4k 个 SKILL.md 做 TF-IDF 检索，73.2% 的任务 top-1 命中真实源 Skill，94.6% 进 top-10（随机 0.03%）。单用量规也有 68.5% top-1，证明量规携带的是 Skill 专属方法论而非泛泛建议。 SFT 数据：用 GLM-5.3 对每个任务 rollout 两次，得到 15,968 条轨迹，平均奖励 0.74，中位轨迹 19 次模型调用 + 23 次工具调用。 S2EBench：考虑到公开基准饱和，从 SkillHub 另外生成、逐条人工审核（指令无歧义、忠实于源 Skill、测试公允）后的 79 任务私有 held-out 基准。 # RL 实验：基础设施 + 极简配方 基础设施（论文明确说“现代 agentic RL 首先是基础设施挑战”）：Molt（PyTorch 原生全异步训练，Ray + vLLM + FSDP2）+ Polar（agent rollout 层：rootless Apptainer 沙箱、代理回传 token ID 和采样时 log-prob、prefix merging 把 harness 的多次补全缝合成训练轨迹）。 配方（刻意走“简单路线”）：GRPO 组归一优势 + DPPO 的 binary-KL 信任域掩码（δ=0.05，超出阈值的 token 直接丢弃，无需参考模型，还能防训练-推理失配）；G=8 rollouts/组，批 64，lr 1e-6 恒定，无 KL 惩罚、无熵奖励、无 SFT 热启动，每任务 65k 上下文。 量规校准奖励：开量规时，额外由 GPT-6 Astra 做 LLM-as-Judge（带“宪法”：惩罚无脑循环、reward hacking、答非所问；hacking 实证 = -5 分），总奖励 r = r_V + λs/5（λ=0.2），即 judge 最多把程序化奖励拉动 ±0.2。量规是校准可执行结果奖励，而非取代它，这是与“Rubrics as Rewards”一系的定位差异。 # 四项发现（论文最有信息量的部分） 发现 1：小规模 RL 即有跨域迁移。 仅 300 步、只用 2,400 任务子集训一个 epoch：S2EBench pass@1 +4.3（均分 +18.5），Terminal-Bench 2.1 +4.7（49.4→54.1）。训练集与 TB 无重叠（13-gram Jaccard < 0.8），且训练集从未针对 TB 调过，论文将其解读为规划、工具使用、收尾能力的通用提升而非任务族记忆。这让 27B 本地模型显著缩小了与云端前沿模型的差距。 发现 2：量规校准 RL 在基准上落后于纯结果 RL，一个诚实的负结果。 量规版在 TB 2.1 只有 50.1（纯结果版 54.1）；训练中量规版的程序化奖励长期停在 0.5–0.6，judge 分项从头到尾无上升趋势，两个奖励在训练分布上互相拉扯。论文不把它当作对量规奖励的终审判决（两者优化不同目标，而基准只考结果那一半），并给出两个疑因：λ=0.2 的加性形式让失败任务仍能拿正奖励、judge 看不到文件系统等设定均未调优；以及更本质的，Skill 写下的方法论可能本来就不是最大化基准通过率的分布。 发现 3：行为确实向 Skill 对齐，量规的价值所在。 200 个任务的成对偏好测试（judge 拿源 SKILL.md 当标准，比较匿名化的 base 与 RL 轨迹）：纯结果 RL 已被偏好 54.5% vs 33.5%；量规版被偏好 73.0% vs 24.0%。这说明量规奖励买到的东西在结果基准上看不见，但对“怎么做事”影响实质，对网页开发、报告综合、开放研究这类难验证任务尤其重要。 发现 4：GLM-5.3 蒸馏 SFT 反而伤害 Qwen。 在 GLM-5.3 轨迹上做 SFT：27B 上 TB 2.1 掉到 45.8；4B 上直接崩塌（TB 18.7→3.4，出现思维/工具调用死循环）。归因：教师的 interleaved-thinking + 工具调用风格与学生自身 post-training 不兼容，模仿覆盖了学生依赖的行为模式却带不来教师的能力。与 TMax 报告的“SFT 混合数据劣化已后训练的 Qwen”互相印证。因此论文所有 RL 结果都从未修改的原始 checkpoint 出发。

1/ 有人问：“有野心、未来想创业的人，应该加入哪家数据公司？” 投票结果： 13票：Mercor 11票：Fleet 10票：Proximal 9票：Surge 8票：AfterQuery 7票：Mechanize 6票：micro1 👇

𝐉𝐔𝐌𝐏 𝐀𝐑𝐎𝐔𝐍𝐃, 𝐓𝐇𝐄 𝐉𝐀𝐒𝐏𝐄𝐑𝐒 𝐖𝐈𝐍 ‼️ In front of a raucous white-out crowd, your Jaspers are 1-0 inside the @MetroConfSports after a win over Merrimack 👀 We’ll be dry inside Draddy starting at 2️⃣ PM against Quinnipiac tomorrow🔥 #GoJaspers# | #JaspersVB# 🟢⚪️