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5月11日周一
  1. @frxiaobei68

    OpenAI 成立 Deployment Company,由 OpenAI 持多数股权并控股,联合 19 家投资机构、咨询公司和系统集成商,帮助企业将前沿 AI 部署到生产环境。作者认为这一结构让 PE 被投企业成为天然客户池,并对比 Anthropic 此前与高盛、Blackstone 成立的类似合资公司,规模为 15 亿对 100 亿,判断单纯靠 API 卖模型已接近天花板。

    引用OpenAI (@OpenAI)@OpenAI

    Today we’re launching the OpenAI Deployment Company to help businesses build and deploy AI. It's majority-owned and controlled by OpenAI. It brings together 19 leading investment firms, consultancies, and system integrators to help organizations deploy frontier AI to production for business impact. openai.com/index/openai-laun…

    推荐理由:作者对比 OpenAI 与 Anthropic 的合资落地路径,并判断单纯靠 API 卖模型已接近天花板。

  2. @WesRoth55

    OpenRouter 发布免费的实验性编码路由端点 Pareto Code(openrouter/pareto-code),用户在请求中设定 min_coding_score 后,会路由到能越过该质量门槛的最便宜编码模型,模型排名来自 ArtificialAnlys。对延迟比节省成本更敏感的工作流可切换到 pareto-code:nitro 变体,它在所选能力区间内按实测吞吐量排序,把请求转发给当时最快的可用模型。

    引用OpenRouter (@OpenRouter)@OpenRouter

    Introducing Pareto Code: a new, free, experimental coding router Set `min_coding_score` in your request and route to the cheapest code-capable model that clears your bar, ranked by @ArtificialAnlys. See the Pareto frontier shifting in real time👇

  3. @OpenRouter58

    AntLingAGI 的 Ring-2.6-1T 已在 OpenRouter 上线,并免费开放至 5 月 15 日。这是一款 1T 参数的思考模型,支持可调节思考强度,在认知深度、token 成本与执行速度之间灵活权衡,面向高频生产智能体场景,主打多步执行与工具编排的稳定性。

    引用Ant Ling (@AntLingAGI)@AntLingAGI

    We are launching Ring-2.6-1T, a trillion-parameter flagship thinking model engineered for real-world complex tasks and production env: 🚀 - Adjustable Thinking Effort: dynamic compute mechanism to flexibly balance cognitive depth, token cost, and execution speed; - Agent-Optimized: Built for high-frequency workflows, delivering rapid multi-step execution and tool orchestration with SOTA stability; - Deep Thinking: Unlocks the model's maximum capability ceiling for rigorous mathematical logic and scientific research;

  4. @ALupsasca67

    理论物理学家 Alex Lupsasca 在 latent space 播客中讲述用 GPT 做物理研究的经历,包括围绕散射振幅开展的工作以及 AI 可能如何加速理论发现。播客介绍称,相关讨论涉及单减胶子树振幅与引力子振幅两篇论文,以及用 GPT-5 求解黑洞微扰问题,并提到 GPT-5.x 在理论物理和量子引力中得出的新结果。

    引用Latent.Space (@latentspacepod)@latentspacepod

    🔬Doing Vibe Physics The full story of how GPT‑5.x derived new results in theoretical physics and quantum gravity, live on our Science pod today! latent.space/p/lupsasca our conversation with @ALupsasca, an award winning theoretical physicist on his AGI-pilling journey applying GPT5 to physics problems (with a nudge from @markchen90)! Timestamps 0:00 Introduction to Al's impact on physics research 0:43 Guest introduction: Alex Luposka 2:49 Alex joining OpenAl and the shift in physics research 4:08 The release of GPT-5 and the shift in capabilities 10:05 Explaining Quantum Field Theory and amplitude calculations 14:20 Overview of gluons and the strong force 14:38 Discussing the first research paper on single-minus gluon tree amplitudes 20:56 How ChatGPT helped solve a year-long physics puzzle 23:02 Complexity of manual calculations in physics 26:12 The history and mechanics of Feynman diagrams 27:44 The Parke-Taylor formula and the quest for simplification 31:26 Using ChatGPT to find the simplification in the special phase space region 38:07 Proving the formula from scratch to ensure validity 41:00 Determining the scientific impact and future research 42:27 Introduction to the second paper on graviton amplitudes 45:41 | Defining particles, irreducible representations, and symmetry 47:46 How GPT Pro generalized the research to gravity 53:57 The epistemological shift: Is this a new way of doing physics? 59:27 The use of Al as a 'scout' for research directions 1:01:44 The role of 'taste' and collaboration with Al 1:10:23 Personal evolution from Al skeptic to resident scientist 1:12:46 Solving a black hole perturbation problem with GPT-5 1:16:34 Discussing whether Al can make original, conceptual leaps 1:20:09 Challenges of 'Al slop' and the future of academic publishing 1:23:13 The bottleneck of writing academic papers 1:30:19 Final takeaways and looking ahead to the next year Video

    推荐理由:理论物理学家讲述用 GPT 推导散射振幅的一线经历,呈现 AI 参与理论发现的具体路径。

  5. @TencentHunyuan33

    Hy3 preview 能处理复杂的智能体任务。自己看吧。👇

    引用Python Space (@python_spaces)@python_spaces

    Got early access to Tencent's Hy3 preview. This is the strongest model in the Hy series. Built on rebuilt pre-training and reinforcement-learning infrastructure. I tested its agentic capabilities. Results? It's built for real-world effectiveness, not just benchmark scores. 256K context length. Fast-and-slow-thinking fused MoE architecture. Cost-effective at scale. @TencentHunyuan #Hy3preview #Tencent Test case below: 👇 Video

  6. @PixVerse_41

    感谢 @aziz4ai 分享!很棒的实践!

    引用AZIZ | AI 🇸🇦 (@aziz4ai)@aziz4ai

    5️⃣ عجبتني النتيجة وقلت ليه ماستخدم سي دانس ٢ ، ورحت على منصة @PixVerse_ لان احب ان السرعة عندهم عالية جدا لتوليد الفيديو بدقة ١٠٨٠ وبصراحة فيه تحكم اكبر حتى بالجوال علشان كذا طلبت من شات جي بي تي يعطيني برومبت يتناسب مع اللقطات اللي وضحتها في الرد السابق بشكل متسق ويدعم ملتي شوت واستخدمت خاصية الريفرنس فيه وارفقت الستوري بورد له والمراجع مرة ثانية علشان يستوعب كل شي بدون مشاكل وهذا كان برومبت الفيديو 👌✨🔽 Create a 15-second vertical 9:16 multi-shot cinematic luxury perfume ad for “French Tobacco” by Ibraq, based on the attached storyboard. Use the attached bottle, packaging, and logo as strict visual references. Preserve the exact bottle shape, white ribbed body, gold ribbed cap, gold neck band, front plaque label, packaging design, Arabic text, English text, logo, and proportions exactly as shown. Do not distort, rewrite, or redesign any branding or text. Style: ultra-luxury, surreal, elegant, Hollywood perfume commercial, beige, gold, off-white palette, glossy reflections, soft smoke, floating clouds, mirror shards, volumetric light, rich contrast, premium cinematic finish. Multi-shot sequence: 0.0–1.5s, hero hook, the bottle floats through golden clouds with dramatic sun rays, slow push-in. 1.5–3.0s, mirrored corridor shot, bottle and box centered in a reflective hallway, subtle forward tracking. 3.0–4.2s, macro close-up of the front label, mirror shards around it, glowing highlights. 4.2–5.4s, packaging hero shot, the box alone on a reflective pedestal in a dark elegant room. 5.4–6.6s, dreamy bottle beauty shot, bottle drifting softly through warm clouds. 6.6–8.0s, premium duo shot, bottle and box together in a warm cinematic spotlight, slight orbit. 8.0–9.4s, macro cap shot, close-up of the gold ribbed cap and neck band, branding clearly visible. 9.4–10.8s, smoke atmosphere shot, bottle and box surrounded by soft luxurious smoke and reflections. 10.8–12.6s, final bottle hero shot, solo bottle centered under a focused spotlight, glossy floor reflection. 12.6–15.0s, logo reveal, smooth transition to the IBRAQ logo on a dark silky background with elegant glow. Transitions: smooth fast flash cuts, reflective match cuts, light streak wipes. Camera: cinematic push-ins, macro inserts, slow orbit, elegant product motion. Music: luxurious French-classic perfume ad vibe, soft piano, orchestral strings, subtle rise, elegant climax, refined final reveal.

  7. @PixVerse_25

    超爱 @eachlabs 做的这些惊艳特效!万分感谢。🔥 @eachlabs:💐 母亲节快乐! 全新的 @PixVerse_ 母亲节特效现已在 eachlabs 上线 ✨ 从情感肖像到电影感的庆祝时刻,新系列等你来探索 🌸 在下方探索新特效 👇🏻 视频

    引用each::labs (@eachlabs)@eachlabs

    💐 Happy Mother’s Day! New @PixVerse_ Mother’s Day effects are now live on eachlabs ✨ From emotional portraits to cinematic celebration moments, the new collection is ready to explore 🌸 Explore the new effects below 👇🏻 Video

  8. @SenseTime_AI23

    商汤资本市场监管负责人Philip Wong在韩国IGE国际大会的“加速AI驱动工业革命”论坛上,介绍了商汤AI如何变革工业运营。其计算机视觉方案用于生产中的质量管控与安全监测,Kairos 3.0世界模型则生成更多样、高质量的训练数据以提升AI泛化能力,并为人形机器人奠定基础。商汤正深化与韩国企业及国际社会的合作,推动企业更快、更安全、更智能地转型。

  9. @sama35

    interesting @Chrisgpt:Codex 在我什么都没做的情况下帮我赚到了钱…… 今天对我来说是个巨大的转折点,我让 Codex 出去帮我赚 5 美元。它自己找到了一个小型开源安全/审计赏金路径,提交了一个合规的 PR,跟进维护者,在没有我要求的情况下保护了我的支付信息隐私,处理了 GitHub 的证明/验证流程,并让工作被合并了。 它花了大约 22 小时做多个安全审计。 今天我收到了那个实验的第一笔付款:16.88 美元。 如果每天重复,那是每月 506.40 美元的运行速率。 还不是改变生活的钱,但能亲身实践 Sam Altman 对 AI 的愿景——它会自己出去帮你赚钱——这非常令人兴奋。开始看到这一切的开端,太棒了。

    引用Chris (@Chrisgpt)@Chrisgpt

    Codex made me money without me doing anything.. Huge turning point for me today, I asked Codex to go off and make me $5. It went out, found a small open-source security/audit bounty path, made a legit PR, followed up with the maintainer, kept my payment details private - (without me asking), handled the GitHub proof/verification loop, and got the work merged. it spent about 22 hours working on multiple security audits. Today I received my first payment from that experiment: $16.88. That’s a $506.40/month run-rate if repeated daily. Not life-changing money yet, but it's deeply exciting to live out Sam Altman's vision for AI, where it will just go out and make money for you. It's awesome to start to see the beginning of that.

  10. @OpenRouter53

    OpenRouter 分享了 Nous Research 关于在 Hermes 中配置 Pareto Code 的文档链接。Pareto Code 是免费实验性的编码路由,在请求中设置 min_coding_score 后,可路由到由 Artificial Analysis 排名的、达到门槛的最低成本编码模型。

    引用OpenRouter (@OpenRouter)@OpenRouter

    Introducing Pareto Code: a new, free, experimental coding router Set `min_coding_score` in your request and route to the cheapest code-capable model that clears your bar, ranked by @ArtificialAnlys. See the Pareto frontier shifting in real time👇

5月10日周日