跳到正文

X

关注 AI 研究者、开发者与机构的动态

当前显示全部 AI 相关新闻
按账号或来源筛选(536)
全部X新闻X:Rohan Paul1489 条X:Kim1237 条X:阿易 AI Notes939 条X:阿里云 / Alibaba Cloud478 条X:Testing Catalog424 条X:cb_doge380 条X:Elvis Saravia366 条X:Elon Musk343 条X:OpenRouter324 条X:Artificial Analysis301 条X:Ethan Mollick298 条X:Alexandr Wang(Scale AI 创始人/Meta 首席 AI 官)297 条X:PixVerse283 条X:ZHO241 条X:SemiAnalysis234 条X:Replit232 条X:OpenAI Developers214 条X:小北185 条X:swyx162 条X:MiniMax157 条X:Gemini156 条X:Dex Horthy(HumanLayer)152 条X:Emad Mostaque136 条X:Tibo130 条X:Epoch AI126 条X:OpenAI125 条X:AI Safety Memes122 条X:X.PIN120 条X:Runway104 条X:Thomas Wolf(Hugging Face 联创/CSO)104 条X:Google AI for Developers103 条X:蚂蚁百灵101 条X:面壁智能 OpenBMB93 条X:Luma AI92 条X:Aravind Srinivas(Perplexity CEO)91 条X:Claude Devs91 条X:马东锡 NLP89 条X:Jason Liu87 条X:Frank Wang 玉伯86 条X:洪明85 条X:fofr82 条X:Sam Altman81 条X:Gabriel78 条X:Nathan Lambert75 条X:Yuchen Jin75 条X:赵纯想74 条X:Perplexity72 条X:阑夕71 条X:Eric Zakariasson69 条X:Cohere67 条X:Francois Chollet67 条X:Claude64 条X:Tencent WorkBuddy64 条X:opencode63 条X:Greg Brockman61 条X:Krea AI60 条X:Peter Steinberger56 条X:Microsoft Research55 条X:Clément Delangue(Hugging Face CEO)52 条X:Suno52 条X:腾讯混元51 条X:karminski51 条X:Anthropic49 条X:Thariq48 条X:OpenClaw47 条X:Google DeepMind45 条X:商汤 SenseTime (@SenseTime_AI)42 条X:通义千问 / Qwen42 条X:Charlie Holtz41 条X:AK40 条X:Google AI38 条X:Deedy Das37 条X:Boris Cherny35 条X:可灵 Kling AI32 条X:Peter McCrory(Anthropic 首席经济学家)31 条X:百度 Baidu30 条X:AI at Meta28 条X:Aidan Gomez(Cohere CEO)27 条X:Josh Woodward26 条X:Logan Kilpatrick26 条X:Mustafa Suleyman(Microsoft AI CEO)26 条X:Viggle AI26 条X:Noam Brown22 条X:李继刚20 条X:Andrew Milich20 条X:Odyssey20 条X:SpaceXAI20 条X:硅基流动 SiliconFlow18 条X:华为云18 条X:Tianyi Cui17 条X:DeepSeek16 条X:Sundar Pichai14 条X:Mistral AI13 条X:PixVerse (@PixVerse)13 条X:智谱 Z.ai12 条X:ARC Prize (@arcprize)12 条X:Demis Hassabis12 条X:Mark Zuckerberg12 条X:fal (@fal)11 条X:Philipp Schmid(Google DeepMind 开发者体验) (@_philschmid)11 条X:唐杰10 条X:Ammaar Reshi10 条X:Andrew Ng(DeepLearning.AI 创始人)10 条X:Arena (@arena)10 条X:Arthur Mensch(Mistral CEO) (@arthurmensch)10 条X:Barret 李靖10 条X:DAIR.AI (@dair_ai)10 条X:ElevenLabs (@elevenlabs)10 条X:Eric Mitchell10 条X:Karina Nguyen10 条X:Lee Robinson10 条X:Noah Zweben10 条X:卡兹克 (@Khazix0918)9 条X:Fei-Fei Li9 条X:Georgi Gerganov(llama.cpp) (@ggerganov)9 条X:Jensen Huang9 条X:Kimi.ai9 条Tripo(官方 X)8 条X:Cognition (@cognition)8 条X:Cursor (@cursor_ai)8 条X:Figure AI (@Figure_robot)8 条X:Gemini Notebook (@Gemini_Notebook)8 条X:Hao AI Lab8 条X:Higgsfield AI (@higgsfield)8 条X:Jeff Dean8 条X:Manus (@ManusAI)8 条X:Meshy (@MeshyAI)8 条X:MiniMax Design (H3) (@Hailuo_AI)8 条X:谢赛宁7 条X:Jim Fan7 条X:Michael Truell7 条X:張小珺 Xiaojùn6 条X:Lisa Su(AMD CEO) (@LisaSu)6 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@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@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@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@id_aa_carmack · 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@argofowl · 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@cohavygal · 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@davidsacks · 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@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@yevr19 · 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
14,959 条AI 相关新闻 · 最新在前
5月15日周五
  1. @berryxia61

    Berryxia 转发并称赞 Yetone 发布的一个 Agent Skill,该 Skill 由一篇文章转化而成。开发者可用自己的 Coding Agent 安装,从而按最佳实践重构或开发既容易跨平台、又接近 Native 性能的桌面端应用,仓库地址为 github.com/yetone/native-fee…。

    引用yetone (@yetone)@yetone

    由于这篇文章太伟大了,所以我把它变成了一个 Agent Skill。 大家可以使用自己的 Coding Agent 安装一下这个 Skill,这样就可以用「最佳实践」来轻松地重构或者开发一个既容易跨平台、又极其接近 Native 性能的桌面端应用。 github.com/yetone/native-fee…

  2. @berryxia63

    Anthropic 发布研究论文《2028:全球AI领导力的两种情景》,认为美国及民主盟友在前沿 AI 上仍保持领先,但领先窗口正在收窄。论文称中国 AI 实验室正通过顶尖人才、芯片走私、离岸数据中心和大规模蒸馏攻击缩小模型智能差距,并推演出 2028 年民主阵营维持 12-24 个月领先或中国实现算力接近平价两种情景。

    引用Anthropic (@AnthropicAI)@AnthropicAI

    We've published a paper that explains our views on AI competition between the US and China. The US and democratic allies hold the lead in frontier AI today. Read more on what it’ll take to keep that lead: anthropic.com/research/2028-…

  3. @swyx37

    swyx 邀请 Abridge 董事会成员 Jacob Effron 做客播客,探讨 AI 如何改善医疗效果与财务表现。Abridge 已积累超 1 亿次医疗对话,正从环境文档切入,构建医疗临床智能层,将患者对话转化为实时临床决策支持。

    引用Latent.Space (@latentspacepod)@latentspacepod

    Abridge: 100M+ medical conversations, real-time prior auth, and the clinical intelligence layer latent.space/p/abridge @AbridgeHQ is building the clinical intelligence layer for healthcare. In this episode, Janie Lee and @c_asawa explain why ambient documentation was only the first wedge, how Abridge is turning patient conversations into real-time clinical decision support, why healthcare may become one of AI’s most important proving grounds, and how 100M+ medical conversations, specialty-specific evals, and deep EHR integrations create a moat for AI-native healthcare. Video

  4. @kimmonismus55

    Tavus 发布 Image-to-Replica,只需一张图片就能生成可对话的 AI 数字人,不再需要真人视频素材。该功能可处理品牌吉祥物、历史人物、AI 生成角色或草图,并送入与其视频训练数字人相同的 Phoenix-4 流程。作者认为这让真正意义上的 AI 化身成为可讨论的话题。

    引用Tavus (@tavus)@tavus

    Introducing Image-to-Replica. Any face that can exist as a single image, whether it's a brand mascot that has lived in a logo for thirty years, a historical figure, or an AI character designed from a single prompt, can now hold a real conversation. Video

  5. @sama63

    OpenAI Devs 介绍 Codex 新增 Hooks 与编程访问 token 两项能力。Hooks 用脚本在任务关键节点定制 Codex 循环,可执行校验、扫描提示词中的密钥、记录对话,或按仓库和目录定制行为。编程访问 token 面向 Business 和 Enterprise 团队,可从 ChatGPT 工作区设置创建,用于 CI、发布流程和内部自动化,并支持设置有效期或撤销访问。

    引用OpenAI Developers (@OpenAIDevs)@OpenAIDevs

    Codex is getting easier to automate and customize around your code. 🪝 Hooks customize the Codex loop with scripts that run at key points in a task: • Run validators before or after work • Scan prompts for secrets • Log conversations to internal systems • Create memories or customize behavior by repo or directory ⚙️ Programmatic access tokens provide scoped credentials for Business and Enterprise teams: • Create tokens from ChatGPT workspace settings • Use them in CI, release workflows, and internal automations • Set expirations or revoke access when needed • Keep usage tied back to the workspace Video

  6. @OpenAIDevs65

    OpenAI Developers 宣布 Codex 新增 Hooks 与编程访问令牌两项能力。Hooks 可在任务关键节点运行脚本,用来执行校验、扫描提示词中的密钥、记录对话,或按仓库和目录定制行为。编程访问令牌面向 Business 和 Enterprise 团队,可在 ChatGPT 工作区设置中创建,用于 CI、发布流程和内部自动化,并支持设置有效期或撤销,用量与工作区对应。

    推荐理由:原文列出 Hooks 的运行节点和令牌的适用范围,读者可据此判断 Codex 在自动化流程中的接入方式。

  7. @flavioAd60

    OpenAI 在 ChatGPT 移动端推出 Codex 预览版,可在手机上新开任务、查看输出、引导执行并批准下一步,Codex 仍在笔记本、Mac mini 或 devbox 上持续运行。开发者 @flavioAd 称已在移动端试用 Codex,并在酒吧与联合创始人构思后当场让它搭出网站,当时他保持 Mac 笔记本屏幕开启。

    引用OpenAI (@OpenAI)@OpenAI

    You've been asking for this one... Now in preview: Codex in the ChatGPT mobile app. Start new work, review outputs, steer execution, and approve next steps, all from the ChatGPT mobile app. Codex will keep running on your laptop, Mac mini, or devbox. Video

  8. @kimmonismus61

    OpenAI 宣布 ChatGPT 移动端开始预览 Codex,用户可在手机上新开任务、查看输出、引导执行并批准下一步,Codex 仍在笔记本电脑、Mac mini 或 devbox 上持续运行。转发该消息的作者称自己很喜欢这一更新。

    引用OpenAI (@OpenAI)@OpenAI

    You've been asking for this one... Now in preview: Codex in the ChatGPT mobile app. Start new work, review outputs, steer execution, and approve next steps, all from the ChatGPT mobile app. Codex will keep running on your laptop, Mac mini, or devbox. Video

  9. @Replit35

    发布它。衡量它。全在一个流程里。 @Mixpanel 已上线 Replit MCP。下周伦敦黑客松现场见 👇

    引用Mixpanel (@mixpanel)@mixpanel

    Mixpanel is live in the Replit MCP marketplace! Devs building on @Replit can pull product analytics into their agent workflows—no dashboard, no setup later, just data where you're building. See it in action at the London Hackathon on May 19. Register: events.mixpanel.com/hackatho…

  10. @OpenAIDevs63

    OpenAI 在 ChatGPT 移动应用内预览 Codex,用户可以从手机新建任务、查看输出、引导执行并批准下一步,Codex 仍继续在笔记本、Mac mini 或 devbox 上运行。手机端提供随手访问与完整 Codex 工作状态,项目文件和上下文保持不变。

    引用OpenAI (@OpenAI)@OpenAI

    You've been asking for this one... Now in preview: Codex in the ChatGPT mobile app. Start new work, review outputs, steer execution, and approve next steps, all from the ChatGPT mobile app. Codex will keep running on your laptop, Mac mini, or devbox. Video

  11. @kimmonismus46

    Higgsfield 的 Supercomputer 可从 61 项生产技能中自动选择,将子任务路由到 GPT-5.5、Claude Opus、Gemini、Seedance、Veo、Kling 等模型并行执行并交付成品。

    引用Higgsfield AI 🧩 (@higgsfield_ai)@higgsfield_ai

    How Supercomputer works: 1. Access via browser or Telegram. No local setup 2. Describe your task 3. Orchestrates LLMs and image/video models. 4. Analyzes videos and audio thoroughly 5. Executes tasks end-to-end with 40+ tools 6. Learns from every run. Gets better on its own

  12. @AYi_AInotes48

    Sanders 和 AOC 推出法案要求暂停全美所有 AI 数据中心建设,已有 300 多项地方性法案提交,2026 年计划中的数据中心约半数面临延期或取消。

    引用Garry Tan (@garrytan)@garrytan

    Sanders and AOC introduced a bill to pause ALL AI data center construction. 300+ local bills filed. Half of planned 2026 data centers facing delays or cancellation. Each one brings billions to local economies. The people who say they want American jobs are trying to block the biggest job creation engine since the interstate highway system.

  13. @frxiaobei70

    OpenEvidence 已覆盖 65% 的美国医生,4 月单月覆盖 2700 万次临床场景,平均每位医生每月使用 41 次,基本每个工作日都在用。作者原本以为靠医院系统对接,实际是医生用执业编号自行注册、装在个人手机上,医院并不知情。Mount Sinai 的 AI 负责人将这种现象称为 shadow AI,并称医院后来才追着签企业合作。

    引用OpenEvidence (@EvidenceOpen)@EvidenceOpen

    “We did the hardest thing in the history of American health care. We got the majority of American doctors to all voluntarily adopt a single technology platform.” NBC News on how that happened, what U.S. physicians actually do with OpenEvidence, and how partnerships with NEJM, JAMA, NCCN, and Wiley make it possible.

    推荐理由:原文用覆盖比例与每月使用频次拆解医生自下而上的采用路径,呈现医疗场景中影子 AI 的扩散方式。

  14. @frxiaobei52

    Anthropic 与盖茨基金会达成 2 亿美元合作,以 grant、Claude 额度与技术支持投入全球健康、生命科学、教育、农业和经济流动性项目。作者按 token 折算称即便全换成 Opus token 也约 2.67 万亿,其中健康占大头,教育、农业、经济流动性三个领域每年可能只有几百亿 token。

    引用Anthropic (@AnthropicAI)@AnthropicAI

    We’re partnering with the Gates Foundation, committing $200 million in grants, Claude credits, and technical support to programs in global health, life sciences, education, agriculture, and economic mobility. Read more: anthropic.com/news/gates-fou…

  15. @AYi_AInotes60

    Andrew Ng 推出新课程 Transformers in Practice,与 AMD 合作并由 Sharon Zhou 主讲,免费版可看所有视频和基础代码。课程用交互可视化演示 token 逐个生成、注意力头与层的分工以及幻觉成因,并讲解量化、KV Cache、Flash Attention、投机解码等推理优化技巧。

    引用Andrew Ng (@AndrewYNg)@AndrewYNg

    New course: Transformers in Practice. You'll get a practical view of how transformer-based LLMs work, so you can reason about their behavior, diagnose problems like slow inference, and make smarter decisions about deployment. This course is built in partnership with @AMD and taught by @realSharonZhou. You'll see how transformers generate text one token at a time, how the model decides which earlier words matter most when predicting the next one, and how techniques like quantization speed up inference on GPUs. This is not a video-only course; interactive visualizations throughout let you play with these concepts and build intuition that sticks. Skills you'll gain: - Understand why LLMs hallucinate, and RAG and chain-of-thought shape what they generate - Look inside the model to see how attention and layers combine to predict the next token - Diagnose inference bottlenecks and learn the techniques that speed up transformers on GPUs Join and understand what's really happening inside your LLMs: deeplearning.ai/courses/tran… Video

  16. @kimmonismus37

    GPT-5.5 身上有种特别的魔力。它一个接一个地解决 Erdős 问题。 这或许才是后 AGI 时代研究的真实感受。 不是某个戏剧性的"AI 解决数学"时刻,而是数十项并行发现、匿名贡献者、形式化证明作为信任基础设施,以及人类在认知上努力跟上。

    引用David Turturean (@DavidTurturean)@DavidTurturean

    I fully solved my 2nd Erdős Problem using ChatGPT-5.5-Pro - and then I verified the solution by formalizing it! Less than 2 days after solving my first Erdős Problem, after running Pro for a few hours I was able to elicit the solution, this time in analytic number theory! 🧵1/n