huangserva (@servasyy_ai)
@servasyy_ai
古早程序员 | AI出海 | 自由职业
机车游侠&机速购&骑享租创始人
15年前 freelance 起步 → 连续创业者 → 亏过1个亿，逆风翻盘中
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世界杯好多场热门赛事
看球的同时还能免费领奖金，赶紧去看看👇
Everyone shipping "ai agents" right now: yours still waits for a human to hit enter.
i just watched one that starts itself — observes state, forms intent, acts, and still asks before it commits.
it's the new preview from @Nori_FamilyAI @IsaacDrgn . we've been misusing the word for two years 🧵👇
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Multi-agent 不再是玩具 demo
100+ agents 协作一周，把 Gemma 4 在 vLLM 上加速到原来的 5×
自发的沟通规范、配额池化、算力分工、跨 agent kernel debug、显著性标准……
更像是在观察一个新型“AI 研究社区”从零开始长出来。
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SeedMusic 1.0和Suno5比较，还是有很大的差距
不过也算字节跳动在音乐领域上走出了新的一步
迟早你也需要一家美国公司的，越早办其实越好！
一个视频给你讲清楚：如何注册美国公司？
两位 Anthropic 工程师刚在 24 分钟内揭示了几乎无人知晓的 Claude 隐藏功能。
这个视频将彻底改变你使用 AI 的方式。 快看并收藏吧
Codex 现在可以在本地与远程主机之间交接线程。
在笔记本电脑上开始工作，合上电脑前将其发送到远程主机，之后再取
真是难以置信
GLM 5.2 刚刚发布，它是一个开源权重模型，可以本地运行
最疯狂的是，它和 Opus 4.8 一样出色
无需付费、不受限制的超级智能，就在你的桌面上运行
在这个视频中，我将介绍它的工作原理，以及如何配置你的第一个本地模型：
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最新消息：白宫表示已签署谅解备忘录，最早将于周五解除对《Fable 5》的封锁，前提是Dario 交出所有武器级模型权重。
但是随着GLM-5.2的超越Fable5登顶， 这个解禁，已经没有这么多人期待了
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最新消息：白宫表示已签署谅解备忘录，最早将于周五解除对《Fable 5》的封锁，前提是Dario 交出所有武器级模型权重。
但是随着GLM-5.2的超越Fable5登顶， 这个解禁，已经没有这么多人期待了
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💪 开发者快来，免费送你Tokens！
每个月看着 Claude、GPT、Gemini 的账单肉疼？
特别是多 Agent 编排上来之后，Tokens 消耗越来越多？
作为独立开发者，LLM API 费用可能是你最大的成本之一。
好消息来了！
EvoMap 刚上线了一个专门给开源贡献者的 API Grant Program：
只要有星标 ＞ 1 的开源仓库，贴上 URL，选择你的仓库角色，系统自动校验，就能直接领取 6 大主流模型的 API Credits。
不是打折，是直接送。
基础领取只需几十秒。（见视频）
💰 6 大主流模型，API Credits 任你选
进入平台后，Claude Opus 4.7、GPT 5.5、Gemini 3.1 Pro、DeepSeek V4 Flash、GLM 5.1、Kimi K2.6——6 款市面最强模型的 API Credits 任你选，自由搭配。
任何开源项目的仓库都算，不限于 EvoMap 的项目。
活动窗口
2026年6月18日 - 7月10日
三周时间，但别拖到最后一刻。
🔥快来冲：
⚡️最后提醒
❌ 别想着“等等再说” - 等到7月10日，活动就结束了
❌ 别觉得“我星标不够” - 星标 ＞ 1 就行，别自己把自己拦在门外
❌ 别以为“肯定还有下次” - 这是首次活动，下次不知道什么时候
✅ 现在就准备材料
✅ 6月18日立即提交
✅ 转发给你的开发者朋友
这个机会，错过了真的会后悔。
如果你身边有开源贡献者朋友，现在就转发给他们。
别让他们在7月10日之后问你：“为什么你不早点告诉我？”
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Cursor 刚刚举办了他们的首次大会。
他们发布了：
- 从零训练的 1.5T 参数模型
- GitHub 的直接替代品 Origin
- iOS 应用
没人预料到这一幕 👇
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一个基于 WebGL 和 Three.js 构建的简单网页游戏。
说实话，Web 开发的发展程度令人惊讶。
AI 越来越像个 Agent,会写代码、会规划
但它真懂这个世界吗?
这条视频拆解 DeepMind 的一篇论文:
任何能泛化到多样目标的智能体,必然学到了一个可模拟环境的世界模型, 而且能从它的策略里反解出来。
从 Brooks 和 Ilya 的老争论, 到实验验证, 再到"经验时代"与 Genie 2, 聊聊为什么没有世界模型, 就谈不上真正的通用 AI。
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I think the most interesting thing about CapCut’s new Seedance 2.0 model isn't just the quality — it's the potential cost reduction.
If creators can get similar results while spending less on every generation, that changes how often you can experiment, iterate, and post.
Could be a really useful update for anyone making videos on a regular basis.
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I think the most interesting thing about CapCut’s new Seedance 2.0 model isn't just the quality — it's the potential cost reduction.
If creators can get similar results while spending less on every generation, that changes how often you can experiment, iterate, and post.
Could be a really useful update for anyone making videos on a regular basis.
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如何让多个 Agent 之间真正互相学习、互相帮助？
现在很多 Agent 都开始有自己的记忆，但问题是：
这些记忆彼此不连通。
Codex 记住的坑，Claude 不知道；Hermes 总结的方法，OpenClaw 也用不上。
最后每个 Agent 都像一个很努力但失忆的同事，重复问、重复试、重复踩坑。
我想要的不是把所有聊天记录都塞进一个大仓库，而是建立一层更克制的“共享记忆”：
只记录 Agent 之间最需要互相知道的信息，比如关键结论、踩过的问题、验证过的方法、环境配置、失败教训、用户偏好等。
这样一来，一台 Mac 上跑通的流程，另一台 Mac 可以直接继承；
一个 Agent 总结出的经验，另一个 Agent 可以继续使用。
记忆不再被锁在某个客户端里，而是变成整个 Agent 工作流的公共上下文。
新出来的MemOS CLI 对我来说，刚好提供了这个共享记忆层的入口。
当然，我需要改造它，因为它默认也是将所有信息都记录起来，我改造成：重要信息才记录，解决不了问题的时候才主动搜索！
这样就让 Agent 不只是各自变聪明，而是开始像一个团队一样积累经验、传递经验、减少重复试错。
具体看视频，地址在评论区👇
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