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今天10月6日周二
10月3日周六
10月2日周五
10月1日周四
  1. swyx52

    Flow 完成 5000 万美元 B 轮融资,估值 7.5 亿美元,由 Antonio Gracias(Valor)和 Gavin Baker(Atreides)共同领投,Sequoia Capital、Roelof Botha 等参投。Anduril、Joby、Stoke Space、Rivian 等已将 Flow 用于需求与验证,GM 和大众与 Rivian 的合资公司也在采用;swyx 评价 Flow 之于硬件工程如同 Git+GitHub 之于软件工程,并表示自己是其小额投资人。

    引用Pari Singh@parisingh

    Flow has raised a $50M Series B at a $750M valuation, co-led by Antonio Gracias (Valor) and Gavin Baker (Atreides) with Sequoia Capital, Roelof Botha (SpaceX, Block), and more. When I became a mechanical engineer, I wanted to invent. In reality, 90% of the day to day execution work (CAD, excel, sim) was digital manual labour. That’s about to flip. The engineer’s role will change more profoundly than at any point since the invention of CAD, with humans focusing on invention, architecture, tradeoffs and judgement calls, and agents taking the grunt work. Anduril, Joby, Stoke Space, Rivian & many more - Flow is now the default platform for requirements and verification for frontier hardware teams. But it’s not just next-gen anymore. Industry giants including General Motors PPU and Volkswagen & Rivian’s joint venture (RV Tech) are reshaping their core development practices with Flow’s AI. The revolution is just starting. Models are getting better quickly at CAD, analysis, simulation, and tool use. In the next year, AI will move from integrating the work to doing the work. One day, this shift won't just enable us to iterate faster, it will enable us to design a class of products that we could not have dreamt of before. We’re hiring.

9月30日周三
9月25日周五
  1. swyx24

    今年 1 月,我给自己的内容策略定了个目标:“Scaling without Slop”。 它终于开始奏效了。我们花了 3 年才在 YouTube 上达到第一个 10 万订阅。而接下来的 10 万只用了 1.2 个月。AEO/SEO/订阅增长等其他指标也类似,我还有很多 New Media 的想法,很期待去实现。 正式预告 Latent Space、AINews 以及 swyx inc 其他业务下一阶段的发展,详见下方

    引用Latent.Space@latentspacepod

    [AINews] The Future of Latent Space https://www.latent.space/p/ainews-the-future-of-latent-space - Plans for AINews v3 - Plans for a new home! - We are open for business - and @supabase are our first sponsors!

9月5日周六
9月4日周五
8月29日周六
8月26日周三
8月22日周六
8月21日周五
8月20日周四
  1. @swyx41

    哈哈哈哈哈 非技术人士简直被烤得外焦里嫩 你能想象在零上下文、零推理、零内部世界模型的情况下报道 AI 吗。那一定快乐得不得了,一切都太棒了,表面价值就够了, 活在这个时代真好

    引用@OpenAIDevs@OpenAIDevs

    With Codex, @asana finished a frontend test migration from Enzyme to React Testing Library in two calendar weeks—a project expected to take five more years. https://t.co/WcTLX1JZ6v

8月18日周二
  1. @swyx19

    Trajectory 在雄心勃勃的目标上展现出的品味与执行力,总体上让我印象深刻。在我们的持续学习(Continual Learning)专场中,@rronak_ 非常用心地概述了他们如何应对 CL 中遗留的主要数据问题,包括为什么 GRPO 不够用、他们不得不转向 on-policy……然后再逐一解决由此产生的所有问题 这是来自该领域早期领军者之一的不错概述! (更多内容见该专场其余部分,这一场阵容相当强)

8月17日周一
6月12日周五
  1. @swyx47

    祝贺我们的朋友 @ona_hq 加入 @openai! 在这里看他们的分享,了解 Codex 下一步的 alpha 内幕 👀

    引用AI Engineer (@aiDotEngineer)@aiDotEngineer

    Three layers you need to run agent swarms at scale: - Runtime: solved. - Orchestration and triggers: solved. - Coordination (how agents pick up tasks from each other, verify they have cleared a stage, and proceed): not solved. Stripe called theirs Minions. RAMP called theirs Inspect. Both are internal infrastructure for running fleets of background agents. Both built from scratch. @loujaybee says this shouldn't keep happening. GitHub is a poor coordination layer for agents. Noisy, designed for humans, not built for hundreds of parallel pull requests. Lou's fix: a CLI gateway that any local coding agent can invoke to check whether it has cleared its current SDLC stage and can proceed. piped.video/watch?v=5Sui_OnS…

6月11日周四
6月10日周三
  1. @swyx54

    shadcn 宣布推出 /improve,用能力最强的模型审计代码库,找出 bug、性能问题、技术债和缺失测试,并写出任意智能体都能执行的计划,再交给更便宜的执行模型。推文同时提到 Claude Fable 只剩几天可用时间。swyx 转发该内容并回复 wooh。

    引用shadcn (@shadcn)@shadcn

    You have Claude Fable for only a few days. Here's how to make the most of it. Introducing /improve: use your most capable model to audit your codebase and write plans for cheaper models to execute later. Studies your code, figures out bugs, perf, tech debt, missing tests, what to build and writes plans any agent can run.

  2. @swyx24

    顺便说一句,现在在 Fable 上让 claude code“审查我的代码有没有问题”,信息量(alpha)大得离谱,而且它还不是按用量付费的 准备好陷入极度恐惧吧——你会意识到自己之前竟然没先做一次 Fable Check™ 就把东西发到生产环境了

    引用swyx (@swyx)@swyx

    just finished rerunning FC Diamond on my historical charts. none of the official tables/charts are capturing the degree of takeoff. nitter.net/karpathy/status/206440… its this same chart all the way down difficulty classes (below) breaks every curve fit because Fable is a diffferent CLASS of model, with beeeeeg model smell.

  3. @swyx51

    swyx 补充了 FrontierCode 其他难度分层的图表,称这些层级的差异相对没那么悬殊,并附上此前讨论编码能力变化的 vibe shift 图表。他引用的内容显示,FrontierCode 由 METR Evals 推出,包含 3000+ 条覆盖代码质量与反作弊的评分标准,最难层级 FC Diamond 上 Opus 4.8 得分 13.8%。

    引用swyx (@swyx)@swyx

    It's finally out!!! @METR_Evals found that more than half of SWEBench results is unmergeable slop. FrontierCode represents over 1000+ hours of maintainer validated software engineering work most frontier models cannot yet solve, much less solve with high quality. Cog had IOI Gold medalists and top code maintainers Look At The Data — FrontierCode includes 3000+ rubrics covering code quality and anticheat reward hacking plaguing other benchmarks. FC Diamond is so hard that Opus 4.8 scores 13.8%. Three eras of AI coding : Three eras of benchmarks 2021 • Autocomplete : HumanEval 2023 • Passing Tests: SWEBench, TerminalBench 2026 • Maintainable Code: FrontierCode to me the most beautiful chart when I requested a special historical run into all extant old models, the data was finding that the easiest third of FC tasks (in FC Extended) were rapidlly and suddenly solved over late 2025 - Opus almost doubled from a 41% pass rate to 74% in 4 months. This describes the "WTF happened in Dec 2025" vibe shift that a lot of folks from @dhh to @karpathy have called out: it is the difference between getting 95% success in 2 rerolls vs 6, making it finally feasible to go up the next layer of abstraction in agentic coding, eg @GeoffreyHuntley's ralph loops or @bcherny's /goals or @steipete's "loops that prompt your agents" without fearing too much that things go off the rails. My guess: as AI accelerates from here, each FrontierCode tier will saturate in sequence, hopefully ~annually. I've already asked the team to prepare FrontierCode 2027.... The old mountains will be destroyed. Their rubble becomes regolith. And from that regolith, the next model forest grows. Circle of life.

  4. @swyx70

    karpathy 称 Claude Fable 5 与 Mythos 是同一底层模型,只是增加了防护措施,在各项基准上都以一定优势达到 SOTA,并认为这是值得大版本号跃迁的阶跃式进步,尤其擅长在极难问题上的长时间解题会话。swyx 转发表示自己重跑了历史图表上的 FC Diamond,认为官方表格和图表都没有体现出这种起飞幅度,因为 Fable 属于不同级别的模型。

    引用Andrej Karpathy (@karpathy)@karpathy

    This is a super exciting release - Claude Fable 5 is the same underlying model as Mythos but with added safeguards. The benchmarks are great and it's SOTA on everything by a margin but I'll add that *qualitatively* also, this is a major-version-bump-deserving step change forward (imo of the same order as Claude 4.5 was in November), peaking especially for long problem-solving sessions on very difficult problems. You can give it a lot more ambitious tasks than what you're used to, the model "gets it" and it will just go, and it's never felt this tempting to stop looking at the code at all (but don't do this in prod!). The model still has quirks that people will run into and the safeguards are configured to be a little too trigger happy for launch, which can hopefully be tuned over time. I feel a lot of things changing as working software increasingly comes out on a tap. The Jevon's paradox kicks in and I feel my own demand for software growing substantially. You can ask for anything - explainers, visualizers, dashboards, bespoke single-use apps (e.g. a full wandb that is hyper-specific just for your project), you can 10X your test suite, auto-optimize code, run giant research projects with custom HTML for the results, anything! "Free your mind" (Matrix ref). Really looking forward to all the things people build!

    推荐理由:转发的评测者认为官方榜单未体现 Fable 5 的进步幅度,可作为判断这次模型跃迁的定性参考。

  5. @swyx81

    Anthropic 发布 Claude Fable 5,称这是一款面向通用使用做了安全处理的 Mythos 级模型,并称其能力超过以往所有通用发布的模型。swyx 转发该发布并附上 Anthropic 的博客链接 anthropic.com/news/claude-fa…。

    引用Claude (@claudeai)@claudeai

    Introducing Claude Fable 5: a Mythos-class model that we’ve made safe for general use. Its capabilities exceed those of any model we’ve ever made generally available. Video