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(540)
全部X新闻X:Rohan Paul1981 条X:Kim1501 条X:阿易 AI Notes1175 条X:Testing Catalog583 条X:阿里云 / Alibaba Cloud571 条X:cb_doge531 条X:Alexandr Wang(Scale AI 创始人/Meta 首席 AI 官)486 条X:Elvis Saravia483 条X:OpenRouter439 条X:Elon Musk416 条X:Artificial Analysis414 条X:Ethan Mollick393 条X:PixVerse365 条X:SemiAnalysis329 条X:OpenAI Developers291 条X:ZHO269 条X:Replit266 条X:小北215 条X:Dex Horthy(HumanLayer)188 条X:AI Safety Memes182 条X:Tibo172 条X:Gemini171 条X:swyx171 条X:Emad Mostaque161 条X:MiniMax159 条X:OpenAI148 条X:X.PIN143 条X:Epoch AI136 条X:Runway132 条X:Claude Devs123 条X:Nathan Lambert122 条X:Thomas Wolf(Hugging Face 联创/CSO)121 条X:Aravind Srinivas(Perplexity CEO)120 条X:洪明119 条X:赵纯想119 条X:马东锡 NLP110 条X:Frank Wang 玉伯109 条X:Gabriel109 条X:蚂蚁百灵108 条X:Jason Liu105 条X:Google AI for Developers104 条X:Perplexity104 条X:fofr101 条X:面壁智能 OpenBMB100 条X:Yuchen Jin99 条X:Claude98 条X:阑夕95 条X:Peter Steinberger95 条X:Luma AI94 条X:Sam Altman92 条X:Tencent WorkBuddy85 条X:Thariq77 条X:Eric Zakariasson75 条X:Francois Chollet74 条X:Krea AI74 条X:opencode74 条X:Cohere73 条X:Clément Delangue(Hugging Face CEO)68 条X:Greg Brockman63 条X:karminski61 条X:Suno61 条X:Deedy Das60 条X:OpenClaw60 条X:腾讯混元58 条X:通义千问 / Qwen57 条X:Microsoft Research55 条X:Anthropic52 条X:AK51 条X:Google DeepMind46 条X:Charlie Holtz43 条X:商汤 SenseTime (@SenseTime_AI)42 条X:Google AI39 条X:Boris Cherny38 条X:Peter McCrory(Anthropic 首席经济学家)37 条X:可灵 Kling AI36 条X:Viggle AI33 条X:百度 Baidu31 条X:AI at Meta31 条X:Josh Woodward28 条X:Logan Kilpatrick28 条X:Aidan Gomez(Cohere CEO)27 条X:Mustafa Suleyman(Microsoft AI CEO)26 条X:SpaceXAI24 条X:Noam Brown23 条X:Andrew Milich22 条X:Odyssey22 条X:李继刚20 条X:Tianyi Cui20 条X:华为云19 条X:硅基流动 SiliconFlow18 条X:Mark Zuckerberg18 条X:DeepSeek16 条X:fal (@fal)14 条X:Karina Nguyen14 条X:Sundar Pichai14 条X:Mistral AI13 条X:Noah Zweben13 条X:PixVerse (@PixVerse)13 条X:智谱 Z.ai12 条X:ARC Prize (@arcprize)12 条X:Arena (@arena)12 条X:Demis Hassabis12 条X:Philipp Schmid(Google DeepMind 开发者体验) (@_philschmid)12 条X:DAIR.AI (@dair_ai)11 条X:ElevenLabs (@elevenlabs)11 条X:Eric Mitchell11 条X:Jensen Huang11 条X:Lee Robinson11 条X:唐杰10 条X:Ammaar Reshi10 条X:Andrew Ng(DeepLearning.AI 创始人)10 条X:Arthur Mensch(Mistral CEO) (@arthurmensch)10 条X:Barret 李靖10 条X:Hao AI Lab10 条X:Kimi.ai10 条X:卡兹克 (@Khazix0918)9 条X:Cursor (@cursor_ai)9 条X:Fei-Fei Li9 条X:Georgi Gerganov(llama.cpp) (@ggerganov)9 条Tripo(官方 X)8 条X:Cognition (@cognition)8 条X:Figure AI (@Figure_robot)8 条X:Gemini Notebook (@Gemini_Notebook)8 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@douglance · 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@kinfisht · 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@lon · 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@riderashgame · 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
18,453 条AI 相关新闻 · 最新在前
5月15日周五
  1. @op741824

    嘉琛的 bridge 有些设计和能力真的很顶

    引用Jc He (@jc_he_afk)@jc_he_afk

    让一百个人爱上你的产品,好过让一百万个人“有点喜欢”你的产品。 创业以后,特别认可一句话叫“优秀是卓越的阻碍”。就是说,一个很“优秀”的人,一个很“优秀”的产品很难有动力去把事情做到最后一公里。真正做出好东西的founder,很少有履历一路坦途的985高学历大厂高管。 他们会因为“优秀”的退路太多走向平庸。 在@paulg 那里,这也是老生常谈的所谓“Do things that don't scale”. 做东西不能一开始就求快。 所以,我们思前想后,还是给bridge上了邀请码。因为我们真的想与第一波用户产生深度的联系,和早期的用户学习一下,有哪些事情是“只有bridge能做好”的。 Vibe working tool. 需要在早期有个好点的氛围。 本条推前一百个留言的人,我会送自带管饱token的 bridge 激活码

  2. @berryxia63

    Violin 视频翻译项目可安装成 Claude Code skill,执行 violin --install-skill 后就能用 violin input.mp4 output_zh.mp4 --language Chinese 翻译视频。它默认使用 Together AI,需注册获取 Key 并配置 TOGETHER_API_KEY 环境变量,也支持 OpenAI 或 ElevenLabs。

    引用Berryxia.AI (@berryxia)@berryxia

    兄弟们,这个可以啊!赶紧装起来! Kevin Lin,牛津大学博士后,前Meta和Microsoft研究员,刚刚把Violin这个开源视频翻译Skill放了出来。 视频已经是互联网绝对主流的内容形式。 可绝大多数高质量讲座、演讲、播客却被单一语言死死锁住,全球观众根本触达不到。 Violin把ASR、LLM翻译、TTS三者无缝串成一条流水线。 「输入一段视频,它就能自动完成语音识别、多语言翻译、自然语音合成。」 最实用的是两个功能: 你可以个性化翻译风格,把学术报告改成孩子也能听懂的版本; 还能直接和视频聊天,任何问题都基于视频内容给出答案。 它同时支持Web应用、CLI命令行和Agent Skill,全部MIT开源。 以后高质量内容不再只属于某一种语言,而是真正走向全球。 Demo、博客和GitHub都在原帖。 如果你在做内容、教育、跨语言传播,或者正在开发多模态Agent,这套Skill值得立刻去试。 你觉得AI下一步最该解决的,是内容创作,还是内容全球化? 项目地址:github.com/shang-zhu/violin Video

  3. @rileybrown76

    OpenAI 发布 Codex Mobile App,直接集成在 ChatGPT 中。作者 @rileybrown 用一段视频讲解如何设置 Codex Mobile、通过它进行 vibe coding,以及用 ChatGPT 控制电脑,并列出语音模式、插件与 Skills、通知与权限等章节。

    推荐理由:视频按时间轴梳理 Codex 移动端的设置、语音模式与插件技能,读者可据此了解在手机上做编码工作流的可行路径。

  4. @berryxia54

    牛津大学博士后、前 Meta 和 Microsoft 研究员 Kevin Lin 发布 Violin,一个把 ASR、LLM 翻译与 TTS 串成流水线的开源视频翻译 Skill。它支持 Web 应用、CLI 命令行和 Agent Skill,全部以 MIT 开源,可个性化翻译风格与语音,并基于视频内容回答问题。Demo、博客与 GitHub 项目地址见原帖。

    引用Kevin Lin (@KevinQHLin)@KevinQHLin

    🌟Introducing🎻Violin — an Open-source Video Translation Skill. 📹Video is the dominant medium on the internet, yet most high-quality content (lecture, talk, podcast) is locked behind a single language, leaving global audiences behind. So we built Violin: a video skill that combines speech recognition, LLM translation, and speech synthesis into one seamless pipeline. 🌐 Demo: violin-ai.com 📝 Blog: together.ai/blog/violin-open… 🔗 GitHub: github.com/shang-zhu/violin ✨Key Features: 🎙️High-quality multilingual ASR & Translation & TTS. 🗣️Personalize translation & voice (turn an academic talk into something children can follow). 💬Chat with the video — ask any questions grounded in the video. 🧩Support Web app, CLI, and Agent skill 🍃Fully open-source under MIT. ❤️Built with the wonderful @ShangZhu18 and advised by @james_y_zou ! All features powered by @togethercompute . Try it and let us know what you think! 🎻 Video

  5. @latentspacepod32

    [AINews 15 May 2026] 一切皆 Conductor latent.space/p/ainews-everyt… 一切皆 @conductor_build! (引用推文:GitHub 正在酝酿新东西 🧑‍🍳 加入候补名单,抢先体验 GitHub Copilot 应用的技术预览 👇 gh.io/github-copilot-app?utm… 视频)

    引用GitHub (@github)@github

    Cooking up something new 🧑‍🍳 Join the waitlist for early access to technical preview of the GitHub Copilot app 👇 gh.io/github-copilot-app?utm… Video

  6. @berryxia66

    Prime Intellect 让 Claude Code(Opus 4.7)和 Codex(GPT 5.5)在 nanoGPT speedrun 的 optimizer track 上完全自主运行,使用闲置算力完成约 1 万次实验、共约 1.4 万 H200 小时,Claude Code 把记录推进到 2930 steps,低于人类基准 2990 steps。

    引用Prime Intellect (@PrimeIntellect)@PrimeIntellect

    Automating AI research is the next major step in AI We let Claude Code (Opus 4.7) and Codex (GPT 5.5) run autonomously on the nanoGPT speedrun optimizer track using our idle compute. ~10k runs, ~14k H200 hours Opus now holds the record at 2930 steps vs the 2990 human baseline

    推荐理由:Prime Intellect 用闲置算力让智能体自主优化 nanoGPT 训练,显示其擅长组合已有方法但在创新上受限,实验日志已开源。

  7. @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…

  8. @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-…

  9. @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

  10. @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

  11. @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

  12. @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。

  13. @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

  14. @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

  15. @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…

  16. @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