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5月14日周四
  1. @swyx19

    等了15年,新加坡的开发者们不再等政府推动科技行业,终于把SF带到了SG。 今晚@daytonaio @usetusk @arizeai和@zocomputer表现出色(这是ClawCon SG之外的第二会场),为@aidotengineer SG预热 视频

    引用Jackmin @ AIE SG🇸🇬 (@jackminong)@jackminong

    Will be giving a talk titled “You should do RL for long-running agents (and use RLMs)” at 4pm on Sat at AI Engineer Singapore. Excited to see you all!

  2. @SenseTime_AI54

    商汤发布 SenseNova U1 技术报告,并同时开放一组基于 MoE 的新模型权重。该报告介绍了这一成果背后的架构、训练方案与相关创新。商汤表示,此次开放发布旨在促进透明、可复现以及 AI 社区的进一步创新。

    引用Dahua Lin (@lindahua)@lindahua

    Proud to announce the release of the SenseNova U1 Tech Report — together with the a new set of model weights based on MoE. We hope this open release promotes transparency, reproducibility, and further innovation across the AI community. Huge thanks to the team for making this possible. 🚀

  3. @AYi_AInotes64

    Notion 发布开发者平台,包含 CLI 工具 ntn、Workers、Database sync、Agent tools、Webhook triggers、External Agents API 和 Notion Agents SDK。

    引用Notion (@NotionHQ)@NotionHQ

    BIG one for devs today. Introducing the Notion Developer Platform: - Notion CLI, ntn (Notion in your terminal) - Workers (run code on Notion's infra) - Database sync (any data source into Notion) - Agent tools (build any workflow) - Webhook triggers (trigger Notion from any app) - External Agents API (bring any agent into Notion) - Notion Agents SDK (use Notion Agents anywhere) - …and a bunch more API improvements And soon, you won't need to be a developer to build on Notion. Your agent will be one for you. Video

  4. @alibaba_cloud13

    AI 已成为新常态——你准备好迎接这场变革了吗?⚡ 从视觉创意到自动化工作流,AI 正在改变游戏规则。我们整理了顶级 AI 用例,为你的创新助力。无论你的规模如何,作为你值得信赖的 AI 创新平台,我们都在这里助你成功。 立即开始——申请免费额度,探索我们的高性能 AI 解决方案! 👉 int.alibabacloud.com/m/10004… Alibaba Cloud,你的 AI 创新平台。 视频

  5. @berryxia60

    宝玉老师基于卡比的 wx-cli 写了一个微信群聊总结 Skill,发帖作者表示自己已安装,两步就搞定,只复制了两次命令。引用内容提到 wx-cli 可解密本地微信数据库,连 SIP 都不用关,报错可以发给 Codex 或 Claude Code 处理,并给出两个仓库地址 github.com/jackwener/wx-cli 和宝玉老师的 Skill 仓库。

    引用向阳乔木 (@vista8)@vista8

    宝玉老师基于卡比的wx-cli写了一个微信群聊总结Skill。 安装成功,正在总结下AI产品蝗虫今天的消息。 wx-cli不错啊,解密本地的微信数据库,甚至连SIP都不用关,如果报错,可以发给Codex或Claude Code解就行。 卡比的Cli:github.com/jackwener/wx-cli 宝玉老师的Skill:github.com/JimLiu/baoyu-skil…

  6. @PixVerse_46

    感谢推荐! 在 PixVerse V6 中,我们希望动作、声音、镜头行为和冲击感都像是属于同一个物理世界。

    引用Gilbert Odera | Your AI Plug🇰🇪 (@yourPlugAI)@yourPlugAI

    PixVerse V6 is starting to blur the line between AI generation and real cinematography. Native Audio. Directional Cinematography. True-to-life physics. The movement, impact, camera behavior and environmental reactions feel far more grounded now. This latest release by @PixVerse_ is pushing AI action scenes into a completely different tier. Prompts👇🏾 Video

  7. @AYi_AInotes32

    Cursor 主动联系用户,在其隔近一周才回复后仍由另一位同事跟进,直接开通 Ultra 全权限并赠送 $10000 使用额度。该用户表示将把所有代码工作迁移到 Cursor,深度使用 Ultra 版本并整理问题与优化建议反馈给团队。

    引用AYi (@AYi_AInotes)@AYi_AInotes

    Cursor这公司真的把我整懵了, 长这么大第一次见,主动给用户送$10000额度的公司👍 之前他们同事私信我,说要送我一万刀的使用额度, 我那几天忙到飞起,隔了快一周才看到消息回过去, 当时我心里已经默认这事黄了, 换任何公司都不可能再理你了🤣 结果今天,他们另一个同事专门追过来找我, 说之前的同事交接了,直接给我开充足额度+Ultra全权限(◍•ᴗ•◍) 真的挺感慨的兄弟们。°(°¯᷄◠¯᷅°)°。 以前的SaaS公司, 晚回一天名额就没了, 过三天销售直接把你拉黑。 现在的Cursor, 追着你给权限,追着你要反馈。 好的产品会自己说话, 好的团队会追着用户跑。 Damn, 这才是做产品该有的样子啊, 我现在要把所有代码工作全迁过去了,真的没话说。 我觉得以后写代码我再也不会用别的编辑器了吧 hhh 太感谢了兄弟@shubgaur ,真的没想到过了这么久你们还会专门跟进。 @cursor_ai 是我这两年用过最惊艳的开发工具,没有之一。 能得到你们的支持真的很开心, 接下来我会深度使用Ultra版本, 把所有遇到的问题和优化建议都整理给你们。 再次感谢整个Cursor团队! #Cursor #AI编程

  8. @vista838

    这个模型还是挺不错的。 就是现在基本上所有第三方AI Chat客户端都不支持音视频上传解析。 无论CherryStuido、Chatwise还是其他,不知道现在有没有了。

    引用向阳乔木 (@vista8)@vista8

    前段时间参与了 Doubao-Seed-2.0-lite 0428 内测。 这个版本升级,增加了音频理解,能同时支持图片、视频、音频、文本四种输入,成为豆包大模型家族首款全模态理解模型。 除了全模态理解,据说 Agent、Coding、GUI 能力这次也都有明显提升。 拿 API 做了一些测试,分享几个场景:前端动效复刻、视频Hooks建议、字幕识别等 案例见后续 Thread

  9. @berryxia35

    ExaAILabs 实验发现,在强化学习阶段训练 LLM 搜索能力时,使用 Exa 搜索 API 的模型比喂 Google 数据的一组性能更高,训练算力还省下 70%。这表明搜索工具本身的质量与效率,对带搜索能力大模型的训练效果影响可能远大于算力堆叠,对 AI Agent、RAG 及搜索型 LLM 训练团队是重要信号。

    引用Exa (@ExaAILabs)@ExaAILabs

    How does Exa compare to Google for training LLMs to search? In this blog post, we find that LLMs using Exa during reinforcement learning reach higher performance with 70% less training compute. exa.ai/blog/rl-search-outcom… Video

  10. @AYi_AInotes62

    Anthropic 要把自动化用法从 Claude 订阅额度里剥离,6 月 15 日起 claude -p、Agent SDK、GitHub Actions 和第三方 Agent 工具改用独立月度信用额度,用尽后按 API 原价付费;同日 Claude Code 周限额上调 50%,与上周 5 小时滚动窗口翻倍叠加,持续到 7 月 13 日。

    引用ClaudeDevs (@ClaudeDevs)@ClaudeDevs

    Claude Code weekly limits are increasing 50%, now through July 13. Live now for all Pro, Max, Team, and seat-based Enterprise users.

  11. @vista830

    最后,OpenSquilla 还在 X 上搞了个活动。 对比跑 Agent 任务,晒账单,转推 @OpenSquilla 官方帖 前30名每日送一千万 OpenRouter 额度。 详情见:nitter.net/OpenSquilla/status/205…

    引用OpenSquilla (@OpenSquilla)@OpenSquilla

    🧪 10M Token Bill Challenge · How to Enter Prize: 30 winners, each receiving 10M OpenRouter credits Timeline: Opens May 7 · Closes May 17 · Winners announced May 20 Submit on X Quote-retweet this thread with your token bill and a one-line takeaway, tag @OpenSquilla, and use #10MTokenChallenge. Tracks: 🥇 Task Reproduction: Pick 3 out of 5 official reference tasks — build a web/mini app/plugin, create a data dashboard, generate an infographic, make a slide deck, or complete a research analysis — and compare OpenSquilla vs another agent 💰 Best Savings Case: Use a real task from your daily workflow and show who saves more while maintaining quality 🐛 Quality Bug Report: Submit a high-quality GitHub issue Comparison rules: ✅ Leverage OpenSquilla with cheap tokens to outperform Opus 4.7 agents ✅ Run each task at least 3 times per side ✅ Record input tokens / output tokens / $ cost / pass or fail ✅ Include your prompt, result table, quality notes, and raw logs We are moving beyond token burning. We incentivize cost-effective, useful, and reproducible agent outcomes.

  12. @berryxia72

    Unsloth 创始人 Daniel Han 发布 Qwen3.6 实验版 MTP GGUF,27B 模型单 GPU 生成速度达 140 tokens/s,35B-A3B 版本达 220 tokens/s。

    引用Daniel Han (@danielhanchen)@danielhanchen

    We released experimental MTP Qwen3.6 Unsloth GGUFs! Qwen3.6 27B MTP now runs at 140 tokens/s. Qwen3.6 35B-A3B MTP gets 220 tokens/s generation on a single GPU. Qwen3.6 27B and 35B-A3B have >1.4x speed-up over the original GGUFs without any change in accuracy. Guide + GGUFs + Benchmarks: unsloth.ai/docs/models/qwen3… In terms of average speedup, we see a 1.4x for dense models at draft tokens = 2 and for the MoE around 1.15 to 1.2x. We do not recommend more than 2 draft tokens because the acceptance rate drops precipitously from 83% to 50% with 4 draft tokens, and the forward passes for MTP become less beneficial. Use `--spec-type mtp --spec-draft-n-max 2` Thanks to Aman for github.com/ggml-org/llama.cp…!

    推荐理由:原文给出单 GPU 实测速度、加速比与 draft tokens 甜点,可据此判断本地 30B 级模型的部署空间。