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9月12日周六
  1. @AYi_AInotes72

    OpenAI 公测 Agents API,把 Codex harness 做成云端托管服务,由 OpenAI 负责编排、长时运行会话与上下文管理。作者引用官方演示称,程序化工具调用(PTC)把工具返回的上下文从 170,126 个 Token 压到 11 个 Token,Session 则可持久化、暂停和恢复。

    引用@OpenAIDevs@OpenAIDevs

    Go from idea to a working agent faster with the Agents API. Build and run cloud agents with the Codex harness, fully managed by OpenAI. We handle orchestration, long-running sessions, and context management. You focus on what makes your agent unique. Available in public beta. https://t.co/74siIaFdg4

    推荐理由:从 Codex harness 托管化的细节切入,作者提出体验层、循环层、电脑层的三层分工框架,可用来判断 Agent 创业的取舍。

9月11日周五
  1. @AYi_AInotes31

    Minara Harness 用多空对辩强制给看多结论泼冷水:实测 AAPL 时看多分析师刚说趋势不错,空头 Agent 立刻指出前瞻 PE 34 倍、317 箱体上沿追高盈亏比差、毛利率口径冲突,最终给出 Hold 而非追买。

    原始视频预览图;未保存可播放视频URL
    引用@AYi_AInotes@AYi_AInotes

    做量化、炒币、盯美股的兄弟们,金融界的 Codex 今天真落地了!! 这可能是今年把散户投研门槛干得最碎的一次,没有之一!!! 你敲一句中文大白话: →左边有4 个 Agent 当场开圆桌会,看多的、挑刺的、风控、决策委员会分开干活互相撕; →右边同步写代码、拉盘口、跑回测; →而真金白银扣出去那一下,必须你亲手点确认。 它叫 Minara Harness,刚拿了 Circle Ventures 的投资,口号就一句话:自己运营你自己的华尔街。 我刚才直接开它的「机构圆桌」做了一场真实压力测试,咱们看下方视频: 我只敲了一句话:“AAPL 现在该买、持有还是卖?把整套逻辑讲给我听。” 指令一敲,后台立马拉响 7 阶段投研流水线! 中间 4 个专业 Agent 瞬间扑上去并行开工: 基本面分析师去扒财务底稿、情绪分析师去扫 Polymarket 预测、宏观分析师盯新闻政策、技术分析师拉盘口指标——谁在采哪份物证、谁在复核数据,屏幕上全部透明实时跳动! 经过观点对辩、风控复审、投委会闭门收敛,它没有像野鸡 AI 那样无脑喊冲,而是给了一份冷静到可怕的顶级机构级结论: “Hold(持有):不追买,也不急于卖出。” 前瞻 PE 飙到 34 倍严重透支安全边际, 317 到 330 箱体上沿追高盈亏比极差, 模型置信度直接给你亮出 0.55, 甚至连毛利率口径冲突都抓出来示警! 更绝的是,跑完当场甩出一份 317KB 的交互式 HTML 报告和 PDF,连建仓纪律、关键硬损位都切得清清楚楚。 以前机构养一个分析师团队加风控委员会才有的架势, 现在敲敲键盘,18 分钟在眼前全自动跑完交付! 大家也别把它跟那些 AI 荐股脚本混为一谈, 刚才你看到的实测,只是它最能打的三刀之一: 1️⃣ 机构投研圆桌:一个标的丢进去,多空风控各执一词,谁依据什么数据、在哪一步吵翻,全程摊开。通用大模型最坑的就是没实时盘口、没你的持仓,还能一本正经编行情;这玩意直接接几十个数据源,研究覆盖的市场比它能下单的市场大得多; 2️⃣ 一句话变策略 IDE:用中文说一句做多半导体的趋势策略,当场出代码、跑回测,净值曲线、回撤、夏普全拉出来,改一句话就出一个新版。然后顺序替你焊死:真行情假钱纸交易 ➔ 小资金加回撤上限逐笔确认 ➔ 最后才轮到要不要自动跑,绝不让你一步冲动上实盘; 3️⃣ 决策下单同屏:K 线、盘口、拟执行订单排在同一屏,报价在动绝不追单,仓位、滑点、敞口都有硬上限。没有你的最终手动确认,一分钱都出不去。 做过交易的都懂以前有多碎: 看盘在 TradingView,研报在 ChatGPT, 算账在 Excel,回测在 Jupyter, 真下单还要切去交易所。 每切一次窗口,假设和数据就断一次, 现在全钉进同一个工作区,模型还能自选,OpenAI、Anthropic、Kimi、Grok、本地 Ollama 都能接。 AI 金融这行都在比拼谁更敢替你扣扳机, 它反过来,把扳机牢牢焊在你手里。 但先把丑话说在前头,这玩意是趁手的兵器, 绝不是印钞机这东西是工具,不是印钞机: 策略市场那张最唬人的卡片,回测涨了 619%、夏普 4.38,同一个策略近 90 天真跑只有 24.8%。 它把两条曲线分开画给你看,本身就是警告: 回测是写给历史的,证明不了未来; 咱们再把交易底层看清楚: 它能下单的不是美股真股票, 是 Hyperliquid 和 Lighter 上的 USDC 链上永续。 代币化的英伟达、苹果没有分红、没有投票权、有资金费、还会被爆仓。 想要 Schwab 那种真实股权和期权的这里给不了, 市场风险、滑点、过拟合、你自己的贪念, 它一个都消除不了。 第一周记住五个字:先用别打钱。 先跑一份能逐条核对出处的财报审查,再开圆桌逼它找看空逻辑,最后写一条策略只跑纸交易盯回撤。 等代码、逻辑、费用假设你自己都盯明白,再谈碰真钱。 说穿了:投研队伍可以是 AI 的,但扣扳机的手必须是你自己的。 大家觉得金融交易里,AI 最终是该全权托管自动跑, 还是必须把最后那道确认权死死扣在人手里? 入口、定价、实测避坑和 3 条可直接抄的 Prompt 放评论区了👇

  2. @AYi_AInotes49

    一套三步流程可把个人写作风格封装成一句话调用的专属写作 Skill:先把 3–5 篇代表作锁进只读的 raw/ 文件夹让模型反向提炼风格规则,再用 [F]/[W]/[I]/[?] 四标签对齐事实与观点,最后焊死「Brief 确认闸门」——模型必须先交出核心冲突、叙事骨架和证据链的 Brief,人类确认后才允许生成正文。作者强调不要在生成阶段纠正文风,而要在构思阶段就限制 AI 的发挥。

    引用@AYi_AInotes@AYi_AInotes

    https://t.co/8IddGNPP8n

  3. @OpenBMB48

    面壁智能 OpenBMB 研究显示,用与上下文引导相同的教材喂给 Qwen3-8B,Transfer Par@8 可达满分 100.0,证明奥赛能力可仅从语料中恢复,缺的不是知识获取而是提取能力。最强自进化方法仅将 Application Par@8 约翻倍,在更难奥赛题上只弥合约 7% 的引导上限差距。所有测试方法都早早触顶并随算力增加保持平坦,剩余差距是方法问题而非数据或算力问题。