𝗖𝘆𝗱𝗶𝗮𝗿

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卧槽，我用 Gemini Story 的提示词，在 Juchats 上生成的这套绘本图，真的太好看了，我必须要在 Juchats 上完美把它呈现出来！
#Gemini Story #Juchats #绘本图 #好看 #积极
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下午简单的通过 Juchats 窗口 + Artifact 实现了 Story Book，晚点我抽空深入一下，把这个地方封装出来，应该效果会很好！
#Juchats #Artifact #Story Book #封装 #积极
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继 分子结构展示辅助之外，Juchats 即将上线 PDB 蛋白质结构 展示 / 详情 / 论文，作为一些生物学爱好者的辅助参考！
#Juchats #PDB蛋白质结构 #生物学爱好者 #分子结构展示辅助 #积极
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这就是我们的团队，不负的创业经历。推特只能放4张图，还有几张。三年，几乎所有人的状态都是一样的。这三年里，诞生了两个新手奶爸和一个即将成为奶爸的人。有事我几乎能随时能找到大家，每次发模型都在等，你们辛苦了！
#创业 #团队 #奶爸 #三年 #模型
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OpenAI gpt-oss-20B 多步推理，挺有意思！ A、B、C三个盒子，其中只有一个装有奖品，盒子上的标签如下： A盒：「奖品在B盒」 B盒：「奖品不在这里」 C盒：「奖品在这里」 如果只有一个标签是真的，奖品在哪个盒子？
#OpenAI #GPT-OSS-20B #多步推理 #谜题 #逻辑
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三更半夜和 Juchats 一起读了一篇论文，睡不着了。 Sapient Intelligence 团队发表的论文提出了一种创新的层次推理模型（Hierarchical Reasoning Model, HRM），灵感来源于人脑的层次化和多时间尺度处理机制。该模型仅用2700万参数和1000个训练样本，就在复杂推理任务上取得了突破性性能，超越了当前最先进的大语言模型和思维链（Chain-of-Thought, CoT）方法。 基准测试任务： 1. ARC-AGI挑战 ○ 目标：评估通用流体智能的归纳推理能力 ○ 难度：需要从少量示例中提取和泛化抽象规则 ○ HRM性能：40.3%，显著超越o3-mini-high（34.5%）和Claude 3.7（21.2%） 2. Sudoku-Extreme ○ 创新：构建了更具挑战性的数据集，平均需要22次回溯 ○ HRM性能：近乎完美准确率，而CoT方法完全失败（0%准确率） 3. Maze-Hard ○ 任务：30×30迷宫中的最优路径查找 ○ HRM性能：成功解决，而基线模型表现不佳 性能对比： ○ 数据效率：仅需1000个训练样本 ○ 参数效率：仅2700万参数 ○ 无需预训练：从随机初始化开始训练 ○ 超越CoT：在复杂推理任务上显著优于基于思维链的方法 不同任务的推理策略： ○ 迷宫任务：同时探索多条路径，逐步消除阻塞路线 ○ 数独任务：类似深度优先搜索，遇到死路时回溯 ○ ARC任务：增量式调整，类似爬山优化 未来研究方向： ○ 因果验证：通过干预实验验证层次结构的必要性 ○ 架构优化：探索更复杂的模块合并机制 ○ 扩展应用：将HRM应用于更广泛的推理任务 ○ 理论深化：进一步理解HRM的计算理论基础 公司概况： Sapient Intelligence 是一家全球领先的AGI研究公司，总部位于新加坡，并在旧金山和北京设有研究中心。该公司自称是"新加坡第一家基础模型AI创业公司"，专注于开发新一代基础模型架构，旨在解决复杂和"长时程推理"任务。 公司使命与愿景： Sapient Intelligence 的使命是通过开发全新的架构来实现人工通用智能（AGI），该架构整合了强化学习、进化算法和神经科学研究，以突破当前大型语言模型（LLM）的局限性。 公司创始人表示："AGI 真正的是赋予机器人类水平的智能，并最终超越人类的智能"
#层次推理模型 #HRM #Sapient Intelligence #AGI #复杂推理
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12-Factor Agents 是一个由humanlayer组织维护的开源项目，旨在提供构建可靠 LLM 应用程序的原则和方法论。 以下 12 个核心原则，大家看看有没有似曾相识？ ○ 自然语言到工具调用 ○ 拥有你的提示词 ○拥有你的上下文窗口 ○ 拥有你的上下文窗口化输出 ○ 统一执行状态和业务状态 ○ 使用简单 API 启动/暂停/恢复 ○ 通过工具调用联系人类 ○ 拥有你的控制流 ○ 将错误压缩到上下文窗口 ○ 小型、专注的代理 ○ 从任何地方触发，在用户所在的地方与他们相遇 ○ 使你的代理成为无状态化简器
#12-Factor Agents #LLM应用程序 #开源项目 #原则和方法论 #工具调用
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Juchats GLM 4.5 全模态即将上线，效果确实不错，直接给了一篇论文，画出知识点，并最终总结。目前除了意图分析调用 Tools 比 K2 逊色，其他的都不错！
#Juchats GLM 4.5 #全模态 #知识点总结 #意图分析待提升 #效果不错
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继 Artifact 在线修改页面文案之后，即将上线修改图像、图标、以及用户侧自行上传图片功能，这只是一个开始！
#Artifact #在线修改 #图像 #图标 #用户上传图片
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读学术或文章配合 𝗭𝗘𝗡 模式，更舒爽！
#学术 #ZEN模式 #文章 #阅读 #舒爽
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有没有 Terms 和 Privacy Policy 方面的专家啊！
#Terms #Privacy Policy #专家 #求助 #中性
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卧槽，今天金句来了：用别人的香火钱延续他自己的香火！大家说这句话，出了用在「释永信」身上，还能用在哪呢？
#释永信 #香火钱 #争议 #宗教 #负面
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佛有金刚怒目，亦有菩萨低眉，盖显威也，非嗔也。 𝗚𝗣𝗧𝟰𝗼 𝗜𝗺𝗮𝗴𝗲
#佛 #金刚怒目 #菩萨低眉 #显威 #非嗔
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我用实际举例，AI 这个赛道有多快吧！ 因为，Juchats 进入这个赛道非常早，以至于很多技术架构，直接影响到了她的发展方向！在这期间，还经过了一次架构升级、优化后端架构、优化前端架构、重构前端各类组件、重构各种细节！大家最近都在说上下文工程，这些其实一直都在优化中。而且，数据结构这个事情，对于整个产品结构影响太大了。无论是展示、细节、还是交互！同时我们沉淀了很多！ 一套完整的网关系统，用于支撑 Juchats 所有模型的调度、健康、甚至复刻到其他项目！ 一套 RAG / Agentic RAG / Distributed RAG 不断的演变！ 下个阶段可能会沉淀更多东西，继续努力！这个赛道就是这样，还是那句话：“不要下车，也不要瞎扯，容易上不来，也容易蛋碎！”
#AI #Juchats #技术架构 #RAG #上下文工程
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Juchats 化学分子式展示已上线，新版本新结构将会继续深耕。 Kimi K2 Speed 模型（快速模型）支持全模态 Kimi K2 官方模型（慢速模型）效果突出，支持全模态 针对 化学分子结构展示
#Kimi #K2 Speed 模型 #化学分子结构 #全模态支持 #新版本
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大家一定要开紧急联系人，关键时候我相信是可以救命的。今天我们一家去南京东路乐高，给杺宝买乐高，回来的路上，网约车司机没有保持安全距离，导致直接和前车撞击，当时，我抱着杺宝，撞击的时候我下意识的先把胳膊顶了出去，座椅距离驾驶位置比较近，杺宝受到了惊吓，并没有其他不良反应，我媳妇脚踝扭伤，我有些头晕，带杺宝去儿童医院不能拍片，我们只能先观察，希望明天杺宝一切正常，真的很紧张。所以，那些幻想，那些大片里的场景，只存在于电影里，当初想过800回自己反应多快，现在就有多可笑。撞击以后所有苹果设备全部开始撞击警告，自动拨打紧急联系人号码！大家一定要开，不管什么设备，也许真的能救命。
#网约车事故 #紧急联系人 #乐高 #儿童安全 #南京东路
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Juchats 即将上线化学分子结构可视化！
#Juchats #化学 #分子结构 #可视化
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Manus 到底能训练出一个怎样的模型？
#Manus #模型训练 #AI模型
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StakeVladDracula 我们的 德古拉 迎来重大升级！ Router v2.0现已发布，全面重构为纯API代理服务，性能和可靠性显著提升。 主要更新如下： ○ 支持主流模型厂商 OpenAI、Claude、Gemini、Groq ○ 支持Vercel、Zeabur、Netlify及Docker部署 ○ 提供一致的访问方式，简化集成难度 ○ 开发者可轻松在不同模型服务间切换 ○ 保留原始API的所有功能特性 Router v2.0 架构优势 ○ 代码量减少65%，执行效率显著优化 ○ 移除前端界面，专注于API代理功能 ○ 重新设计的架构提供更好的稳定性 新增功能特性 ○ v2.0版本新增/v1/responses端点 ○ 支持各AI服务的所有主要API端点 ○ 保持与之前版本的兼容性 ○ 自动添加 StakeVladDracula-Router: v2.0 头部标识 ○ 从Node.js Pages Router切换至App Router架构，摒弃Edge Runtime，避免香港节点部署问题 项目地址：
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创业团队尽量降低细节技术栈 JD 发出来！ 上周帮几个 AI 赛道的创业团队，在朋友的引荐下，发岗位 JD 让我帮忙看看参谋参谋，我看完岗位 JD，几乎能判断出来他们要做什么方向了，基本上这些技术栈能拼出来的业务闭环在不考虑垂直场景的情况下，能做的场景非常局限了！
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我突然发觉很多人和事是藏不住的，尤其经历不了时间的拷打，我也属实没想到，今天中午因为某个话题，引发了集体声讨，甚至群里潜水的朋友都纷至沓来！我是相信「能量」这个事情的，当你能量充足的时候，而且是正能量，你就会吸引更多的能量注入，引发磁场效应。切勿自废武功！
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通用Agent 这个赛道，大家基本都有自己的 GAIA Benchmark 的评测，也有很多创业团队自己来跑，没公开结果。但是，测评图必须要搞！我通过 Juchats Artifacts 生成了一套数据评分展示页面，可以自行修改标题、分值、颜色并直接保存成 PNG 使用，给需要的小伙伴们玩玩！
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Juchats Kimi K2 已支持全模态，有一说一真慢啊，你看到的视频是 3 倍速，对指令的理解还差点意思！
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关于 Manus 团队迁移到新加坡这个事情的一些看法，也是给初创团队的一些意见建议，我们从几点来看吧，这也是我们初创的时候一名资深投资人老哥，给过的警示： 例子：某知名电商团队创业项目美元融资，当时美元投资机构要求团队必须有人是海外身份，团队核心成员不能在国内，于是在投资机构的帮助下，团队核心成员全部迁移到新加坡！ 对于 Manus 来说，不管是自己训练模型跑 Agentic 还是依托于大模型，出海都是有利的，毕竟算力限制和内容限制都不会越红线，而且，可以把市场做到更大，付费习惯也比较好！ 红线问题：这个在国内的环境是无法逾越的，无论是最近的野卡还是罗马仕都是如此，数据出海，用户隐私这些都是分分钟让一个产品消失的。 赛道问题：目前通用 Agent 非常卷、卷上游、卷资源；而国内垂直 Agent 非常不好做，尤其针对有资源机构或者企业，国产化是“必要”的；虽然我们也在这个赛道，但是，我们的定义是，这只是未来的基础建设，非必要不卷，也不用卷，必经之路。 资金流向：拿了美元国内的团队薪资就要靠另外的项目来养，目前看来，这个是非常难的，庞大的团队在国内当前的环境下，通过另外个项目养团队，难度可想而知；这时美元回流人民币这个就成了一个新的难题，我们知道银行途径每年美元有限额，而且，美元投资机构也不会允许资金流向国内的。 所以很多事情是不得已而为之，但是，换个思路，其实只要有条件，这是非常符合情理的，创业要有资源、要有钱、要有强大的合作伙伴，这是我对这件事的个人看法，还有一个原因就是，这条路，我们也要走！
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创业三年，这是我们的团队，希望时代可以记住每一个人，团队会不断壮大，未来会有更优秀的人加入，更优秀的社群，更优秀的产品，三年我们历尽风霜，虽然还没上岸，但是始终坚毅！我们经历过团队所有人技术栈向AI方向转型，我们经历过外包项目被骗，我们经历过薪资窘迫，但是，始终没有人放弃，感谢大家。Cognitive Rise!