跳到正文

X:swyx

@swyx · X

当前显示全部 AI 相关新闻
切换来源
全部X新闻X:Rohan Paul1148 条X:Kim1108 条X:阿易 AI Notes821 条X:阿里云 / Alibaba Cloud415 条X:Testing Catalog330 条X:Elvis Saravia312 条X:OpenRouter287 条X:Elon Musk285 条X:cb_doge277 条X:Artificial Analysis257 条X:Ethan Mollick245 条X:PixVerse235 条X:Replit213 条X:OpenAI Developers200 条X:SemiAnalysis197 条X:ZHO182 条X:Alexandr Wang(Scale AI 创始人/Meta 首席 AI 官)173 条X:小北161 条X:swyx161 条X:Gemini156 条X:MiniMax154 条X:Dex Horthy(HumanLayer)124 条X:Tibo122 条X:OpenAI119 条X:Google AI for Developers103 条X:Emad Mostaque101 条X:X.PIN100 条X:蚂蚁百灵98 条X:Thomas Wolf(Hugging Face 联创/CSO)94 条X:Epoch AI91 条X:Luma AI88 条X:AI Safety Memes87 条X:Claude Devs84 条X:Runway81 条X:Aravind Srinivas(Perplexity CEO)80 条X:Jason Liu80 条X:马东锡 NLP77 条X:面壁智能 OpenBMB77 条X:Sam Altman77 条X:Frank Wang 玉伯73 条X:fofr70 条X:Gabriel70 条X:洪明68 条X:阑夕61 条X:Francois Chollet60 条X:opencode59 条X:Eric Zakariasson58 条X:Perplexity58 条X:Yuchen Jin58 条X:Greg Brockman57 条X:Nathan Lambert56 条X:赵纯想55 条X:Tencent WorkBuddy55 条X:Microsoft Research54 条X:Cohere51 条X:腾讯混元50 条X:Suno49 条X:Claude45 条X:Anthropic44 条X:Clément Delangue(Hugging Face CEO)44 条X:Peter Steinberger44 条X:Krea AI41 条X:OpenClaw41 条X:通义千问 / Qwen39 条X:Charlie Holtz39 条X:Google AI37 条X:Google DeepMind37 条X:Thariq35 条X:Peter McCrory(Anthropic 首席经济学家)31 条X:AK30 条X:百度 Baidu28 条X:AI at Meta28 条X:Boris Cherny28 条X:Deedy Das27 条X:可灵 Kling AI26 条X:Aidan Gomez(Cohere CEO)26 条X:Viggle AI26 条X:Mustafa Suleyman(Microsoft AI CEO)25 条X:Logan Kilpatrick24 条X:karminski22 条X:Josh Woodward21 条X:Noam Brown20 条X:李继刚18 条X:Andrew Milich18 条X:Odyssey18 条X:硅基流动 SiliconFlow17 条X:SpaceXAI17 条X:Tianyi Cui17 条X:DeepSeek16 条X:华为云14 条X:Sundar Pichai14 条X:智谱 Z.ai12 条X:Mark Zuckerberg12 条X:Demis Hassabis11 条X:唐杰10 条X:Ammaar Reshi10 条X:Andrew Ng(DeepLearning.AI 创始人)10 条X:Eric Mitchell10 条X:Karina Nguyen10 条X:Lee Robinson10 条X:Mistral AI10 条X:Noah Zweben10 条X:Fei-Fei Li9 条X:Jensen Huang9 条X:Kimi.ai9 条X:Barret 李靖8 条X:Hao AI Lab8 条X:Jeff Dean8 条X:谢赛宁7 条X:Jim Fan7 条X:Michael Truell7 条X:張小珺 Xiaojùn6 条X:NotebookLM0 条@berryxia · 历史来源430 条@vista8 · 历史来源262 条@op7418 · 历史来源231 条@sensetime_ai · 历史来源34 条@google · 历史来源30 条@getsuperintel · 历史来源9 条@latentspacepod · 历史来源9 条@android · 历史来源8 条@dreamlabla · 历史来源8 条@mannybernabe · 历史来源8 条@karpathy · 历史来源7 条@alexatallah · 历史来源6 条@ryanleeminimax · 历史来源5 条@theo · 历史来源5 条PixVerse (@PixVerse) · 历史来源5 条@aidotengineer · 历史来源4 条@dkundel · 历史来源4 条@reach_vb · 历史来源4 条@dotey · 历史来源3 条@eliebakouch · 历史来源3 条@googlechrome · 历史来源3 条@kilocode · 历史来源3 条@maxforai · 历史来源3 条@newsfromgoogle · 历史来源3 条@richardssutton · 历史来源3 条@skylermiao7 · 历史来源3 条@victorsuortiz · 历史来源3 条@ajambrosino · 历史来源2 条@akashi203 · 历史来源2 条@anatolikopadze · 历史来源2 条@andrewcurran_ · 历史来源2 条@antirez · 历史来源2 条@barrnanas · 历史来源2 条@coreyching · 历史来源2 条@deanwball · 历史来源2 条@designarena · 历史来源2 条@fal · 历史来源2 条@fellmentke · 历史来源2 条@gergelyorosz · 历史来源2 条@gmi_cloud · 历史来源2 条@gravicle · 历史来源2 条@hxiao · 历史来源2 条@jackminong · 历史来源2 条@lennysan · 历史来源2 条@mada299 · 历史来源2 条@microsoft · 历史来源2 条@mikastars39 · 历史来源2 条@mitchellh · 历史来源2 条@nabeelqu · 历史来源2 条@rudrank · 历史来源2 条@sebastienbubeck · 历史来源2 条@zan2434 · 历史来源2 条@___harald___ · 历史来源1 条@_boraturan · 历史来源1 条@0xjaniak · 历史来源1 条@0xkato · 历史来源1 条@47fucb4r8c69323 · 历史来源1 条@559hkdt · 历史来源1 条@aaliya_va · 历史来源1 条@abhikatte42 · 历史来源1 条@abhishekpatiil · 历史来源1 条@aboutberlin · 历史来源1 条@addyosmani · 历史来源1 条@agi2asi · 历史来源1 条@aiaicreate · 历史来源1 条@aimlapi · 历史来源1 条@aisaonehq · 历史来源1 条@aisystemprompt · 历史来源1 条@alemtuzlak · 历史来源1 条@alexxubyte · 历史来源1 条@alupsasca · 历史来源1 条@amasad · 历史来源1 条@ampcode · 历史来源1 条@anas_build_ · 历史来源1 条@aniketmaurya · 历史来源1 条@anitakirkovska · 历史来源1 条@anneliesgamble · 历史来源1 条@antigravity · 历史来源1 条@arafatkatze · 历史来源1 条@arena · 历史来源1 条@argofowl · 历史来源1 条@arthurmensch · 历史来源1 条@ashiknewazaj · 历史来源1 条@atabarrok · 历史来源1 条@atomic_chat_hq · 历史来源1 条@awe_automation · 历史来源1 条@awesomekling · 历史来源1 条@awscloud · 历史来源1 条@ayushagarwal · 历史来源1 条@baaadas · 历史来源1 条@bai_agi · 历史来源1 条@bbuddha_xyz · 历史来源1 条@bclavie · 历史来源1 条@beccalytics · 历史来源1 条@benfleming__ · 历史来源1 条@benhylak · 历史来源1 条@benjamineyliu · 历史来源1 条@bfl_ml · 历史来源1 条@bleysg · 历史来源1 条@bolna_dev · 历史来源1 条@bosmeny · 历史来源1 条@boxmining · 历史来源1 条@bozhou_ai · 历史来源1 条@brexhq · 历史来源1 条@brian_armstrong · 历史来源1 条@brianchew · 历史来源1 条@bridgemindai · 历史来源1 条@budgetpixel · 历史来源1 条@cahidarda · 历史来源1 条@calmpromptshq · 历史来源1 条@ce_zhang · 历史来源1 条@cedric_chee · 历史来源1 条@chaitralikakde · 历史来源1 条@chatgpt · 历史来源1 条@chatgptapp · 历史来源1 条@christinetyip · 历史来源1 条@christofsalis · 历史来源1 条@clark__labs · 历史来源1 条@cloudflaredev · 历史来源1 条@cnorth_13 · 历史来源1 条@cnzoecomeback · 历史来源1 条@cocohearts · 历史来源1 条@code_star · 历史来源1 条@codebyaurelia · 历史来源1 条@cognition · 历史来源1 条@commandcodeai · 历史来源1 条@consensusnlp · 历史来源1 条@contralabs_ai · 历史来源1 条@cozyblaze265065 · 历史来源1 条@crimedecoder · 历史来源1 条@crtr0 · 历史来源1 条@damnventures · 历史来源1 条@daniellockyer · 历史来源1 条@darioamodei · 历史来源1 条@davidmaliglowka · 历史来源1 条@davidondrej1 · 历史来源1 条@dbirker78883 · 历史来源1 条@deryatr_ · 历史来源1 条@devfun · 历史来源1 条@diegocabezas01 · 历史来源1 条@digitalocean · 历史来源1 条@dimillian · 历史来源1 条@dimitrispapail · 历史来源1 条@discussingfilm · 历史来源1 条@dkthomp · 历史来源1 条@dmitryrybin1 · 历史来源1 条@dmsobol · 历史来源1 条@douglasyaody · 历史来源1 条@duckduckgo · 历史来源1 条@easyrouterio · 历史来源1 条@edgardobriban · 历史来源1 条@eisokant · 历史来源1 条@elliotarledge · 历史来源1 条@encrypted · 历史来源1 条@endpointarena · 历史来源1 条@envato · 历史来源1 条@escanorreloaded · 历史来源1 条@esrtweet · 历史来源1 条@ethanhe_42 · 历史来源1 条@eu_commission · 历史来源1 条@fba · 历史来源1 条@fdavidsont · 历史来源1 条@figmaweave · 历史来源1 条@finn_meeks · 历史来源1 条@first_tree_ai · 历史来源1 条@flavioad · 历史来源1 条@flowith · 历史来源1 条@fminzhou · 历史来源1 条@freddie_spirit · 历史来源1 条@frydwia · 历史来源1 条@futurestacked · 历史来源1 条@garrettlord · 历史来源1 条@garrytan · 历史来源1 条@gavinsbaker · 历史来源1 条@GayaniFigma · 历史来源1 条@genspark_ai · 历史来源1 条@gitlawb · 历史来源1 条@gneubig · 历史来源1 条@gokulr · 历史来源1 条@goodfireai · 历史来源1 条@goodnesmbakara · 历史来源1 条@googleaistudio · 历史来源1 条@gordic_aleksa · 历史来源1 条@gro_tsen · 历史来源1 条@hangsiin · 历史来源1 条@happycapyai · 历史来源1 条@haydenbleasel · 历史来源1 条@helloiamleonie · 历史来源1 条@hey_asiif · 历史来源1 条@hilbertspaess · 历史来源1 条@howtoprompt__ · 历史来源1 条@hq4ai · 历史来源1 条@hypersoren · 历史来源1 条@ianbremmer · 历史来源1 条@id_aa_carmack · 历史来源1 条@interaction · 历史来源1 条@intology · 历史来源1 条@iron_redux · 历史来源1 条@ithilgore · 历史来源1 条@itsreallyvivek · 历史来源1 条@jamesjyu · 历史来源1 条@jameszmsun · 历史来源1 条@jason_young1231 · 历史来源1 条@jawad_rahman_ · 历史来源1 条@jaydendavisnc · 历史来源1 条@jeffbarg · 历史来源1 条@jenzhuscott · 历史来源1 条@jiayuan_jy · 历史来源1 条@jilles · 历史来源1 条@jimcramer · 历史来源1 条@jimsyoung_ · 历史来源1 条@jinjingliang · 历史来源1 条@jjacky · 历史来源1 条@jjackyliang · 历史来源1 条@joefioti · 历史来源1 条@joi___ai · 历史来源1 条@joinhandshake · 历史来源1 条@joinpursuit · 历史来源1 条@joulee · 历史来源1 条@jsconfasia · 历史来源1 条@jsrailton · 历史来源1 条@juminoz · 历史来源1 条@kaizero_ainta · 历史来源1 条@karanganesan · 历史来源1 条@kdaigle · 历史来源1 条@kentherogers · 历史来源1 条@kevinsays · 历史来源1 条@khudonogov · 历史来源1 条@koraykv · 历史来源1 条@kotekjedi_ml · 历史来源1 条@kuberwastaken · 历史来源1 条@kurz_gesagt · 历史来源1 条@kwindla · 历史来源1 条@lafalcemateo · 历史来源1 条@lakshyaaagrawal · 历史来源1 条@larrylv · 历史来源1 条@layoffai · 历史来源1 条@levinstanley · 历史来源1 条@lifeofjer · 历史来源1 条@livekit · 历史来源1 条@lostinlatencyx · 历史来源1 条@lotte_verheyden · 历史来源1 条@lqiao · 历史来源1 条@luciushq · 历史来源1 条@luckeyfaraday · 历史来源1 条@lukaspet · 历史来源1 条@madhavsinghal_ · 历史来源1 条@manassharmahere · 历史来源1 条@markiewagner · 历史来源1 条@marksaroufim · 历史来源1 条@marsxiang_ · 历史来源1 条@maseehg_ · 历史来源1 条@mattshumer_ · 历史来源1 条@mem0ai · 历史来源1 条@mengto · 历史来源1 条@merettm · 历史来源1 条@micahcarroll · 历史来源1 条@michael_chomsky · 历史来源1 条@michaelarnaldi · 历史来源1 条@microsoftai · 历史来源1 条@mike_acton · 历史来源1 条@mikeyyyzhao · 历史来源1 条@minchoi · 历史来源1 条@minimaxagent · 历史来源1 条@minu_who · 历史来源1 条@mkbhd · 历史来源1 条@modal · 历史来源1 条@moritzthuening · 历史来源1 条@moxie · 历史来源1 条@mstockton · 历史来源1 条@mtslive · 历史来源1 条@multimodalart · 历史来源1 条@neelnanda5 · 历史来源1 条@neilrahilly · 历史来源1 条@nickbaumann_ · 历史来源1 条@nirantk · 历史来源1 条@noemititarenco · 历史来源1 条@notjazii · 历史来源1 条@nousresearch · 历史来源1 条@oblomovius · 历史来源1 条@ollama · 历史来源1 条@onlyterp · 历史来源1 条@onlyzhynx · 历史来源1 条@organicgpt · 历史来源1 条@orgrem · 历史来源1 条@p0 · 历史来源1 条@palantirtech · 历史来源1 条@palmerluckey · 历史来源1 条@pandatalk8 · 历史来源1 条@parishilton · 历史来源1 条@patrickcarlyle · 历史来源1 条@patricktoulme · 历史来源1 条@paulg · 历史来源1 条@paulsolt · 历史来源1 条@pbdtokenrouter · 历史来源1 条@pererabinoy · 历史来源1 条@philhchen · 历史来源1 条@pirroh · 历史来源1 条@pjaccetturo · 历史来源1 条@postlive · 历史来源1 条@pranaveight · 历史来源1 条@prathamdby · 历史来源1 条@prince_canuma · 历史来源1 条@pumpkherm · 历史来源1 条@pvncher · 历史来源1 条@qiaoqiao2001 · 历史来源1 条@rajveerbach · 历史来源1 条@randyhaddad6 · 历史来源1 条@rauchg · 历史来源1 条@raveeshbhalla · 历史来源1 条@rayanpal_ · 历史来源1 条@rayfernando1337 · 历史来源1 条@redpoint · 历史来源1 条@ric_rtp · 历史来源1 条@richardsocher · 历史来源1 条@rileybrown · 历史来源1 条@robertvaradan · 历史来源1 条@ronshepherd · 历史来源1 条@rosmine · 历史来源1 条@rthiago · 历史来源1 条@ruben_kostard · 历史来源1 条@runware · 历史来源1 条@rvivek · 历史来源1 条@ryanjunejo · 历史来源1 条@safaricheung · 历史来源1 条@samuelstroschei · 历史来源1 条@sanmking · 历史来源1 条@saranormous · 历史来源1 条@savinovnikolay · 历史来源1 条@scale_ai · 历史来源1 条@scaling01 · 历史来源1 条@sdaily_ai · 历史来源1 条@secscottbessent · 历史来源1 条@seltaa_ · 历史来源1 条@sergiopaniego · 历史来源1 条@servasyy_ai · 历史来源1 条@sethltx · 历史来源1 条@shashankgoyal95 · 历史来源1 条@sherryyanjiang · 历史来源1 条@sherylhsu02 · 历史来源1 条@shl · 历史来源1 条@sighjith · 历史来源1 条@simistern · 历史来源1 条@southpkcommons · 历史来源1 条@sriramkri · 历史来源1 条@sshoaibali · 历史来源1 条@stalkermustang · 历史来源1 条@status_effects · 历史来源1 条@stevencheng · 历史来源1 条@stockanalystpro · 历史来源1 条@suekhim · 历史来源1 条@sultanalfardan · 历史来源1 条@suraj_sharma14 · 历史来源1 条@swisscheese4299 · 历史来源1 条@swmansion · 历史来源1 条@systematicls · 历史来源1 条@teksedge · 历史来源1 条@tftc21 · 历史来源1 条@theahmadosman · 历史来源1 条@themidasproj · 历史来源1 条@theonejvo · 历史来源1 条@therealadamg · 历史来源1 条@timsoulo · 历史来源1 条@tmuxvim · 历史来源1 条@tobi · 历史来源1 条@togethercompute · 历史来源1 条@trackernetwork · 历史来源1 条@trustkerneltech · 历史来源1 条@ttunguz · 历史来源1 条@tuhinchakr · 历史来源1 条@twistartups · 历史来源1 条@ubermenscchh · 历史来源1 条@udayan_w · 历史来源1 条@usefastlane · 历史来源1 条@uzyn · 历史来源1 条@valeriocapraro · 历史来源1 条@vasuman · 历史来源1 条@vdbergrianne · 历史来源1 条@vibeguessing · 历史来源1 条@victoriakimse · 历史来源1 条@victoriawu77 · 历史来源1 条@victortaelin · 历史来源1 条@vikaskansalhq · 历史来源1 条@volchika · 历史来源1 条@walden_yan · 历史来源1 条@warpdotdev · 历史来源1 条@waynesutton · 历史来源1 条@wesroth · 历史来源1 条@whosamberella · 历史来源1 条@xdinodeer · 历史来源1 条@xicilion · 历史来源1 条@xucian_ · 历史来源1 条@yacinemtb · 历史来源1 条@yaojingang · 历史来源1 条@yoheinakajima · 历史来源1 条@yongquanyq · 历史来源1 条@youtubejocoding · 历史来源1 条@yusufg · 历史来源1 条@zachbussey · 历史来源1 条@zeddotdev · 历史来源1 条@zeroxkyle · 历史来源1 条@zhenthebuilder · 历史来源1 条@zicohacks · 历史来源1 条@zixuanli_ · 历史来源1 条@zymazza · 历史来源1 条
161 条AI 相关新闻 · 最新在前
6月2日周二
  1. @swyx43

    前 xAI 世界模型负责人、前 NVIDIA Cosmos 研究员 Ethan 在播客中详解如何训练 SOTA 视频生成世界模型,并称 Grok Imagine 在一致延伸/编辑与语音等方向仍是 SOTA。他认为视频模型大部分智能来自 LLM 而非视频数据扩展,视频生成的下一个前沿是编排视频模型的视频智能体,确定性压缩(如 MP4)不如 VAE 压缩。

    引用Latent.Space (@latentspacepod)@latentspacepod

    🆕Grok Imagine’s Video Agent Moment: Cosmos, xAI, World Models, Generative UI, & the Codex Phase for Video! latent.space/p/video-agents @EthanHe_42, former @xai world model lead and @nvidia Cosmos researcher, explains why AI video may follow the same path as coding agents, how Grok Imagine went from zero to one, why text-to-video is only the autocomplete phase, how world models become real-time and interactive, why language models may become the control layer for video, and why the future of AI video may look less like a prompt box and more like an agent with a camera, editor, timeline, and tool belt.

6月1日周一
  1. @swyx47

    太疯狂了 “你无法治理一个你只听汇报了解的技术。” @VivianBala 博士对同僚议员的挑战已成为全球性的号召。 上周,日本 @team_mirai_jp 领袖 @takahiroanno 在议会辩论中引用了 Balakrishnan 部长亲自使用 @NanoClaw_ai 的例子,并提出亲自辅导首相完成安装配置。首相答应了。 我正式自愿飞过去,亲自为日本首相配置好 NanoClaw。 这个提议也适用于任何有好吃的国家的元首。 视频

    引用Gavriel Cohen (@Gavriel_Cohen)@Gavriel_Cohen

    "You cannot govern a technology you have only been briefed on." Dr. @VivianBala's challenge to his fellow legislators has become a global rallying cry. Last week, @takahiroanno, leader of Japan's @team_mirai_jp, cited Minister Balakrishnan's hands-on use of @NanoClaw_ai in a parliamentary debate and offered to personally tutor the Prime Minister on setting it up. The PM said yes. Officially volunteering to fly out and set NanoClaw up for Japan's PM myself. Offer extends to any head of state whose country has good food. Video

5月30日周六
5月29日周五
  1. @swyx41

    听我说: 2016 年,但没人付钱,因为数据

    引用shift (@joinshiftX)@joinshiftX

    Today, we're launching shift. We're starting by cleaning your apartment in New York City, for free. Here's how it works. Book a shift cleaning. A vetted shift operator comes to your home wearing one of our devices. They clean. They leave. You pay nothing. In exchange, we record the cleaning. Robotics is being built on data about how people do daily tasks, and the value of that recording is what funds the service. Anything personal in it is anonymized before the recording is processed. By now, you have heard about the shift to AI more times than you can count. About the shift toward you, the part where you actually feel it, you have heard almost nothing. Shift is what starts to make it concrete, in specific cities, with specific services. Today, cleaning in New York. Soon, handymen, repairs, and errands across the globe. And this is just one side of shift, with more on the way. Comment “shift” and we’ll send you an early access link. Video

  2. @swyx66

    Claude 发布 Claude Opus 4.8,基于 Opus 4.7 改进,具备更敏锐的判断力、对自身进展更诚实,并能比前代独立工作更长时间,今日起以相同价格提供。swyx 引用公告中一条说明,即开发者可在任务中途更新 Claude 的指令,而不破坏 prompt cache,也不需把更新经由用户回合路由,并追问其实现方式。

    引用Claude (@claudeai)@claudeai

    Introducing Claude Opus 4.8: it builds on Opus 4.7 with sharper judgment, more honesty about its own progress, and the ability to work independently for longer than its predecessors. Available today at the same price.

    推荐理由:作者抓住发布公告中一条任务中途更新指令而不破坏 prompt cache 的说明,追问其实现方式。

5月28日周四
  1. @swyx29

    来自 @Redpoint 的幻灯片

    引用Redpoint (@Redpoint)@Redpoint

    The Redpoint InfraRed 100 is now live. These are the companies building the infrastructure that powers everything happening in AI right now, from world models and agent runtimes to the sandboxes, databases, and security tools agents depend on. Congratulations to this year's honorees! Read the full 2026 InfraRed Report: our state of the union on AI and cloud infrastructure 👉 redpoint.com/reports/the-inf…

  2. @swyx53

    Devin 已将 Automations 功能上线到产品中,用智能调度取代定时任务来触发智能体。swyx 转发并评价这是他见过最不打扰人的主动式智能体实现。Russell Kaplan 表示目标是让 Devin 主动默认工作,使今年同一时段的用量不再出现假期低谷。

    引用Russell Kaplan (@russelljkaplan)@russelljkaplan

    Big milestone today. But still very early for self-driving software. When I was working on Autopilot at Tesla, we had an internal infra project called "Operation Vacation" - the goal being that the entire Autopilot engineering team could take a vacation and come back to a better self-driving stack as long as the data kept flowing and the models kept training. We'll soon see the same idea come to life for entire software products, managed and improved by fleets of Devins. Last year, our usage graph had a big dip during the holidays. A goal on our engineering team is that the same time this year has no dip, because the Devins are proactive and working by default. Automations are live in the product already - give it a try!

  3. @swyx74

    swyx 评论 Cognition 的融资,称其已是全球最大的独立智能体实验室,并建议读者用图表中 200% 的用量指标推算其销售增长。他列举了模型多样性、云开发基础设施、代码审查与安全、GTM 等优势,认为这是 Peter Thiel 最大的 AI 押注。

    引用Cognition (@cognition)@cognition

    1/ We’ve raised over $1B at a $26B valuation, led by @Lux_Capital, @generalcatalyst, and @8vc. Our enterprise usage has grown >10x since the start of this year, and our run-rate revenue grew to $492 M. We launched Devin two years ago as the first AI software engineer. Since then, cloud agents have gone from niche to mainstream, and today they are the fastest growing way to create software.

    推荐理由:作者从模型多样性、GTM 与企业级验证等角度拆解 Cognition 的护城河,可结合其融资数据理解这轮投资逻辑。

  4. @swyx76

    swyx 评论 Cognition 完成超 10 亿美元融资、估值 260 亿美元,称其已是全球最大的独立智能体实验室。据其引用的 Cognition 公告,本轮由 Lux Capital、General Catalyst 和 8VC 领投,企业使用量自今年初增长超 10 倍,run-rate 收入达 4.92 亿美元。

    引用Cognition (@cognition)@cognition

    1/ We’ve raised over $1B at a $26B valuation, led by @Lux_Capital, @generalcatalyst, and @8vc. Our enterprise usage has grown >10x since the start of this year, and our run-rate revenue grew to $492 M. We launched Devin two years ago as the first AI software engineer. Since then, cloud agents have gone from niche to mainstream, and today they are the fastest growing way to create software.

    推荐理由:swyx 给出 Cognition 融资后的投资逻辑,解释编码智能体为何被视为多重趋势叠加的产物。

  5. @swyx48

    非常值得关注的公司 @latentspacepod: 🆕Railway 的智能体原生云:300 万用户、每周 10 万注册量、20 万美元以上编程智能体支出、生产环境 fork,以及 PR 的消亡 latent.space/p/railway @Railway 创始人 @JustJake 解释了为什么 AI 智能体需要一种新的云、Railway 如何将绝大多数工作负载迁移到自有的裸金属数据中心、为什么智能体让 CLI 比仪表盘更重要、为什么旧的 Git/PR/CI/CD 循环开始失效、生产环境 fork 和功能开关如何让 AI SRE 更安全,以及为什么“如果你还在手写代码,那你就做错了”。 视频

    引用Latent.Space (@latentspacepod)@latentspacepod

    🆕Railway's Agent-Native Cloud: 3M users, 100K signups/week, $200K+ coding agent spend, production forks, & the death of PRs latent.space/p/railway @Railway founder @JustJake explains why AI agents need a new cloud, how Railway moved the vast majority of workloads onto its own bare-metal data centers, why agents make CLIs more important than dashboards, why the old Git/PR/CI/CD loop is starting to break, how production forks and feature flags make AI SRE safer, and why “if you’re writing code by hand, you’re doing it wrong.” Video

5月27日周三
  1. @swyx30

    swyx 称 AI Engineer 博客发布将满三周年,AIE EU、AIE MIA 和 AIE SG 今年累计 800 万次观看、约 150 万独立 AI 工程师。他邀请未来一个月内有大动作的 AI 研究者、数据买家、创始人和工程师在 4 天内提交,登上 6 月 World's Fair 的舞台。

    引用AI Engineer (@aiDotEngineer)@aiDotEngineer

    counting down to the World's Fair — the single biggest technical event in AI Engineering! new landing page, wdyt? our designer Vincent cooked!

5月26日周二
  1. @swyx29

    swyx 称自己因不满首选方案的报错信息,在 30 分钟内完成了一个全栈 AI 应用的完整迁移,认为厂商锁定概念有些虚假。该应用涉及流式输出、排队、arena 模式、媒体生成等大量细微语义。他还引用 George Hotz 的观点称实现完全保真需要世界模型,但建议先用"可破坏玩具"式项目练手,并借助 skills/reviews 防止 LLM 跑偏,从而轻松并行推进大量工作。

5月23日周六
  1. @swyx20

    swyx 认同一种关于 Transformer 当前擅长何种学习、为何会遇瓶颈的思维框架,并称年初与 Ankit 合写对抗世界模型时,描述的正是这些思维层级逐步逼近现实的 Kolmogorov 极限生成器。他认为在明显低效的范式上堆参数、算力只会被能假设并寻求真理的简单方案超越,但 bitter lesson 是扩展更简单,人类智能本就不够聪明也不够多,或许仍会撞上 AGI。

    引用Rishabh Agarwal (@agarwl_)@agarwl_

    Very well written blog. I think of RL as learning from interventions, and it kinda explains why it's more powerful as a paradigm than supervised learning. Now learning from counterfactuals is something we haven't been historically good at but maybe world modelling+ RL can get us there.

  2. @swyx48

    swyx 发布 Kakuna,一套带清单的技能,专门用于硬化代码库。配合 /plan 规划后交给 /goal 运行一天,能在保持功能不变的前提下补齐枯燥的工程工作,并附上自我审计。它聚焦子智能体并行,并编码了 AI 工程师面向人类与智能体设计应用、DevOps 和产品管理的强主张,主张“mullet factory”模式:前端派对(发布独特讨喜的功能),后端暗黑(永恒的生产原则)。

    引用swyx (@swyx)@swyx

    working on a "take this vibecoded slop app and make it a production-ready, e2e tested, maintainable, parallelizable agent repo" skill. this thing ran for ~16 hours yesterday and made 103 commits all told and i ended up with exactly the same app but instead of fragile mvp it now looks like a codebase i can actually build on for th elong run

5月22日周五
  1. @swyx69

    OpenAI 的 Codex goal mode 从实验功能转为正式功能,用户可在 Codex app、IDE 扩展或 CLI 中设定一个具体里程碑,Codex 会持续工作直到达成,跨越数小时甚至数天。过程中可以查看并引导进度,也可以暂停 Codex,还能开启侧边对话了解已完成的工作而不打断主任务。swyx 就此评论说,现在可以在目标执行中途暂停和调整。

    引用OpenAI Developers (@OpenAIDevs)@OpenAIDevs

    🥅 /goal has graduated from an experiment—for tasks big and small, Codex gets your work done. Use goal mode in the Codex app, IDE Extension, or CLI to give Codex a specific milestone, and it will keep working until it gets there, even across hours or days. You can check in and steer, and even pause Codex along the way. Pro tip: start side chats to understand the work that has been done so far without having to interrupt the main task. developers.openai.com/codex/… Video

    推荐理由:原文说明 Codex 的 goal mode 已从实验转为正式功能,读者可了解它如何支撑跨小时到数天的长任务。

5月21日周四
  1. @swyx60

    Exa 完成 2.5 亿美元融资,估值 22 亿美元,由 a16z 领投,用于继续为智能体整理网络信息。Exa 目前为 Cursor、Cognition、Openrouter 等 5000 多家公司和 50 万以上开发者提供搜索,并称其返回文本减少 90%,对 RAG 质量影响很小。swyx 表示其团队用 1.5 小时做了 Exa 与竞品的对比测试,最终一致选择了 Exa。

    引用Jeffrey Wang (@jeffzwang)@jeffzwang

    Exa raised $250M at a $2.2B valuation, led by a16z, to continue organizing the web for agents: - Exa now serves search to Cursor, Cognition, Openrouter, 5000+ other companies, 500k+ developers - We’re SOTA in many important verticals (code, companies, people, news, more very soon) - We make agents smarter and cheaper by returning 90% less text with little to no tradeoff in RAG quality - We’re building out web agents that are Pareto optimal on price x performance x latency, possible because we own our search stack fully end to end We used to tell candidates that without innovation in search, we may live in a world where we have both AGI and fake news. Funnily enough, I think that we’ve now been living in such a world for quite some time. With this funding, we should be able to dramatically improve the state of information in society. 🚀🚀🚀

5月20日周三
  1. @swyx34

    虽然迟了很久,但回头看,我认为 @sama 那个神秘的"构建一个随模型变强而变强的业务",基本就是我在这里所说的 Agent Labs。 看到模型性能与 Agent Lab 收入之间存在非常直接的关联,2025 年 Q4 出现断点 (片段来自 @patrickc 的 stripe sessions) 视频

    引用swyx (@swyx)@swyx

    New @latentspacepod Essay: why Agent Labs are clearly emerging in 2025 as a complement to Model Labs' all becoming AI Cloud platforms. latent.space/p/agent-labs