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李韭二 的个人资料封面
李韭二 的头像

李韭二 (@li9292)

@li9292
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卧槽!我宣布Muse 是最快注册的 Personal Agent! 闲鱼卖29.9元的邀请码我也送给你! 1️⃣手机上注册一个WhatsApp账号 我亲测Meta系 WhatsApp账号最容易注册 2️⃣用WhatsApp账号注册Muse秒过 3️⃣在图示这一步填上中国信用卡 我用的是招商Visa信用卡 4️⃣秒过,我的邀请码是ZOKUI8 5️⃣10亿toke到手!
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我提醒一个小事情
wtf?原来中国护照就能过Claude的KYC认证,之前谁在吓唬我!!! 今天Pro 5h限额两下就到了,用的非常不爽,然后就点了升级Max,差点把我吓死😭😱 然后我搜咸鱼怎么过KYC认证,结果发现关键词全被下架了。。。只能求助谷歌搜索。 然后发现了一个神奇的GitHub issue提到过关于KYC的问题: 发现其实KYC和Persona这家公司有关,其实Claude只是想验证你是否是真实人类,然后Persona本身是允许中国护照通过验证的,毕竟有在美国公司工作的中国人。。。 然后我就上传了我的护照,手机扫码,拍摄护照,扫人脸,一下就过了,成功升级Max,yeah✌️!
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我跟抑郁症打了十多年的交道😭 做过 CBT、正念认知疗法,也上过公共精神卫生的课。 治疗端的东西我很熟。 但有一个问题我一直没搞明白: 这些心理治疗,到底在生物层面改变了我大脑的什么? 论文PubMed 上一搜一大堆 打开全是 fMRI、vACC、前扣带回皮层……看三段就劝退。 最近试了一个叫 @PhAILabs 出品ScienceBuddy 的工具。 免费的,浏览器直接打开。 我把 今年3 篇关于 CBT 和正念疗法脑机制的 系统综述丢进去,用一句话提问: "我是一个长期接受 CBT 和 MBCT 治疗抑郁症的患者,想知道这两种治疗在神经科学层面到底改变了大脑的什么。" 它回来的时候,我上传了 3 篇论文,结果里变成了 4 篇 它自己去 PubMed 检索了一篇我不知道的 2026 年多中心纵向研究。 然后给了我一张 12 行的结构化证据表: CBT 主要改变了腹侧前扣带回(vACC)和旁海马的静息态活动; 正念疗法的模式更像是前额叶控制增强 + 杏仁核反应减弱。 但最让我震撼的不是它告诉我"改变了什么", 而是它告诉我"科学还不知道什么": — 旁海马回的变化方向在不同研究里是矛盾的, 有增强也有减弱 这些信息散落在不同论文里 我自己一直拼不起来。三分钟,Sciencebuddy帮我拼完 免费,网页端直接用 @PhAILabs 出品。注册即可,不需要邀请码。 #ScienceBuddy# #PhAILabs# #AIforScience#
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Introducing ScienceBuddy — a free workspace for scientific agents that improve through researcher collaboration. Use GPT-6 in ScienceBuddy at no cost. GPU-accelerated, and fused with the JEV framework. 🧵 Two loops: 🔹 Inner loop — refines the agent harness 🔹 Outer loop — trains the model with rubric-guided RL Together: Recursive-in-Recursive Self-Improvement. ScienceBuddy explores how scientific agents can improve through sustained collaboration with researchers. 🔬Try it free: #ScienceBuddy# #PhAILabs# #AI4Science#
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卧槽! Jev WeChat 微信群聊!已开源!👇 再也不用担心不懂人情事故! 微信客服!微信群助手! 再也不用codex哄女朋友了!
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X果AI短剧这么火,普通人下场能赚多少? 最近不少人跟我聊红果AI短剧。字节旗下免费短剧平台,月活 3.56 亿,短剧 App 排第一 整个行业用户 8.51 亿,月人均看 26.9 小时。7 月第二周热播榜前十有七部是 AI 漫剧。 听着像风口。 但我每次听到风口就想问一个扫兴的问题:揣 10 万块,能走到哪? 这次我没去问“圈内人”。出了道题丢给 @Apodex_AI Deep Discover,让它去查: 「10 万元、3 个人、90 天不领工资、没场地、有平台资源、不碰灰色渠道。能走多远?」👇 拆了 N 个方向同时跑
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参与deepseek harness内测的大佬名单!follow builder: @FiniYang openpencil 插件作者 @leonliuzx 百度飞桨的开发者关系和产品经理 @Nag1ovo 开发了帮你找deepseek 插件的插件 @zevorn86488 华中科技大学开放原子开源俱乐部成员 @Nag1ovo 帝国理工学院在读博士生 @Andy8647L 开发了auto mode 插件 @YuxiangLin_Lum 开发了sidecar 浏览器插件 @TZhou22483 上海人工智能实验室 做了搞怪的插件 @ZengwuY 前华为和字节 @anion_ex 写了一篇博客,解释deepseek harness 的架构 @dingyi222666 chatluna实验室
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DeepSeek Harness 内测结束 有幸认识一群特别有意思的技术大佬 问就是表情包收藏了好几页 很荣幸 OpenPencil 作为第一批插件入驻 DSH 插件名 dsh-openpencil 希望大家支持 🤗 咱们小黑鲸见~ 🐳 “下次还一起组乐队” #deepseek# #deepseekharness# #dsh# #openpencil# #harness#
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卧槽,刚刚发现了70000个手绘SVG开源库
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太真实了 每次在Mac上都搜不到应用 而AI博主已经AGI了🤡
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既能聊!也能干!codex和chatgpt打通的简单小技巧! 1⃣更新到最新的codex 2⃣在左侧找到聊天这一栏,见图一👇 选择“add to task” 3⃣选择之后,在聊天框里看到 蓝色的标识,见图二👇 这样你就可以在codex里 继续你之前和chatgpt 头脑风暴的项目了
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Codex和ChatGPT合并,新的APP实在太差了。逻辑混乱,对Chat用户极其不友好。 新版ChatGPT客户端的逻辑:你优先用Work或者Codex,但是Work和Codex切换后,看不出任何差异。弱化之前ChatGPT里的普通聊天概念,缩小为一个小窗聊天。 反观Claude的逻辑是:你优先选用Chat或Code,在Chat里如果你有工作任务需求,可以使用Cowork。Claude的逻辑清晰很多。 旧版的ChatGPT,可以下载ChatGPT Classic继续使用。
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装完homebrew 用以下两条命名 brew install mise brew install mole 一个管理Mac上的依赖项 一个做Mac的深度清洁 你会回来感谢我的哈哈哈哈
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卧槽,我私藏的学术博主 居然被你们挖出来啦哈哈哈 Agent Eval 领域目前唯一值得看 GitHub仓库 涵盖了 市面上已有的学术论文、技术博客、社区帖子、讲座、课程以及最重要的benchmark!
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sharing my personal library on evals 1/n i put together the highest quality blogs, podcasts, papers, and projects on evals. additions are welcome!
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今天参加完亚马逊峰会 我的感受是 传统企业先把n8n搞清楚吧 求求了,这个n8n开源项目都能养活多少企业咨询
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如何加入OpenAI?只需精通以下课程: 1. 斯坦福大学的“从零开始的语言建模”课程: 2. 在掌握广度之后,她逐一深入研究概念,使用博客、论文、与 ChatGPT 和 Claude 聊天,以及从零实现相关内容。 3. 在面试中,实现/调试 Transformer 的问题经常出现。将它转化为肌肉记忆: 4. 刷 Leetcode🥲 5. 她分享的其他学习资源: a. 自注意力 & Transformer: b. 插图版 GPT-2: c. 反向传播 d. 语言模型策略梯度入门 e. 理解 GRPO 和强化学习原理的轻量级指南 f. 如何扩展你的模型 这是我能免费看的内容吗?🤡
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I'm joining OpenAI next week!🥹 The job search turned out to be really challenging but also super rewarding, so I wrote a small blog to share what I learned along the way and hopefully make the process a little less mysterious for the next person.
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我推荐这个网址: 收录了几十个大神的 loop engineering的思路
Loop Engineering 精华文章汇总! 2026 年 Agent 开始聚焦在长任务后,重点慢慢变成了: 如何设计一个能够持续思考、执行、观察、验证和演进的循环系统? 从 Codex 到 Claude Code,从 OpenHands 到各种 Coding Agent。 业余项目和生产级系统之间最大的差距是Harness 工程,包括 Loop。 Agent 能不能持续工作几十分钟甚至几个小时? 能不能在失败后恢复? 能不能控制成本? 能不能知道什么时候停下来? 这些问题,最终都落到了 Loop 设计上。 📚 推荐阅读 1. Loop Engineering — Addy Osmani 2. Loop Engineering — Firecrawl 3. What Is the AI Agent Loop? — Oracle 4. Harness Engineering — OpenAI 5. Harness Engineering for Coding Agent Users — Martin Fowler 6. Agentic Loops: From ReAct to Loop Engineering 7. Loop Engineering for AI Agents (Memory-First) — Mem0 📄 推荐论文 1. Agentic Harness Engineering 2. From Agent Loops to Structured Graphs 🛠 推荐研究的开源项目 Codex CLI OpenHands PydanticAI OpenAI Agents SDK 重点研究: Loop 如何运行 Loop 如何停止 Loop 如何验证 Loop 如何恢复 Loop 如何调试 Prompt 决定 Agent 如何开始。 Context 决定 Agent 能看到什么。 Loop 决定 Agent 最终能走多远。 Loop Engineering: Think ↓ Act ↓ Observe ↓ Verify ↓ Evolve ↓ Repeat 你设计循环。 Agent 在循环中持续改进。 每完成一次循环,系统都会比上一次更接近目标。 Agent 从来不缺 Loop。 缺的是 Loop 的工程学。
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兄弟们,韭二哥,真的为了这个项目 忍痛在坚持使用windows 走过路过的window兄弟们,点个赞,点个GitHub star 再走,感恩
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