响马 (@xicilion)

最近看到一个观点，觉得挺有意思的，分享一下。 为什么现在 AI 编程这么火？为什么 AI 最先展现出强大能力的领域，恰恰是编程？ 原因其实很简单：程序员太喜欢开源了。 他们把自己写的代码一股脑放到 GitHub 上，把这个行业里最核心的数据资源，毫无保留地共享了出来。AI 可以免费去学习这些海量的高质量代码，所以在编程这件事上，AI 的能力进步得最快，也最强。 你仔细想想，这事儿还挺讽刺的。程序员的开源精神，本来是为了让技术更好地传播和协作，结果反过来，让自己成了最先被 AI 冲击的群体。 所以这里面有一个很值得琢磨的规律：一个行业会不会被 AI 率先颠覆，关键就看一件事，这个行业最重要的数据，AI 能不能拿到。数据越开放，AI 学得越快，替代来得也就越早。

GLM-5.2 can now be run locally!🔥 The 2-bit model retains ~82% accuracy after we shrunk it from 1.51TB to 238GB (-84% size). Run on a 256GB Mac or RAM/VRAM setups. GLM-5.2 is the strongest open model to date. Guide: GGUF:

要不怎么说微信傲慢呢，AI 时代不支持 markdown 还觉得理所因当，总觉得自己特别牛逼，可以制定标准，别人都得听它的。 但凡好的标准，微信就不想去支持的，或者非要山寨一个自己的；但凡微信提出的标准，没一个好的。

after testing glm 5.2 for almost a full day... there’s no way anyone still believes open weight models are 6/8 months behind i would say it’s one release away from seriously challenging gpt-5.5 and opus 4.8.. the scary part for openai and anthropic isn’t that glm already wins everywhere.. no, not yet.. they’re still ahead, but the gap doesn’t feel untouchable anymore...glm doesn’t need to beat them by a mile... it just needs to get close enough, because once intelligence feels close, price becomes the whole factor... and on cost we all know it’s not even comparable at all.. i think in a few months, running gpt or opus might feel like a premium luxury you only use for second opinions, architecture decisions, security reviews, or the really high-stakes stuff.. and for everything else open models might simply be good enough..and good enough + cheap enough, is all what everyone would want anyway..

有没有人做过和计算空间（workspace）不绑定的 agent？理论上存在这种可能吗？nkmc 曾经尝试过映射基本 op 到网络资源，但是在这三个月里我们发现最大的变化是 SOTA 模型的第一层 harness 进步神速，所以我目前的产品很多是和计算空间（虚拟化）绑定的 agent 也就是 sandbank 中的 agent，但我刚才突然想到，如果所有东西都在数据库中映射，有没有一种 agent 可以运行在数据库里，比如跑在 db9 里？