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5个月前

构建Manus的经验教训，6个经典的上下文工程的方法论值得学习： 1、提升KV缓存命中率降低token成本。 2、前缀提示词中的tool，在不同轮次对话中，不用的tool部分采用遮盖非移除，这样提升kv cache的命中率。 3、使用文件系统作为上下文，例如，只要保留URL，网页内容就可以从上下文中移除，保存在外部文件系统中；如果沙盒中仍然保留文档路径，则可以省略文档内容。这使得Manus能够缩短上下文长度，而不会永久丢失信息。 4、在不同轮次的context中，通过不断重写todo待办事项列表，Manus将其目标复述到上下文的末尾，提升全局注意力控制。 5、改善Agent行为最有效的方法：将错误的尝试保留在上下文中。 6、有效避免agent降智的解决方法是：增加多样性，不要让agent陷入少样本学习的降智状态。 blog： #manus #agent #contextengineering

#上下文工程 #KV缓存 #token成本 #文件系统 #Manus

5个月前

自从有了claude code后，cursor、devin这些基本上很少用了，只需要不停的充值claude api就行了，基本上可以实现computer use和coding的75%场景，临界点已到。强大的东西往往是最朴素的，teminal里的干净和全局权限让claude code无所不能，貌似近期官方做了一些bash命令调用的限制，估计是安全上的考虑吧，不然妥妥的一个全局运维，当然替代方案：让其写一个运维脚本再执行，而不是直接交给它。昨天manus的人发布关于上下文的blog，里面比较有价值表达的是：告诉大家kv cache的命中方案来降低token消耗，这次是manus首次给行业发展做的一些贡献和build，值得肯定。但有其中一个观点我不认同：大模型未来对数万款mcp的调用问题，未来模型侧会有专门的针对此场景的训练，这个问题会得到解决。近期看到还有人用一台mac独立跑cc，让cc自主决定干啥，也算是测试安全性的一种非常好的方式，安全这个方向在逐步崛起，值得关注。 #claudecode

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息

#Claude Code #AI 编码 #Manus kv cache #大模型安全 #AI 运维

5个月前

近期社区很多人推荐我试试Augment，试了下感受还不错，前后端全栈一次实现成功率最高，体感是超越claude code和cursor的一款AI全栈程序员 #augment #cursor #claudecode #ai全栈程序员

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息

#augment #AI全栈程序员 #编程工具 #Claude Code #Cursor

5个月前

发一下这两天超火的TTS🔥：IndexTTS2，比IndexTTS提升了很多，在音色模仿、情绪表达上很到位用来做音视频配音、搞笑视频没问题了核心在于它能精确控制语音时长的同时，还能符合提示的情感特征在词错误率、说话人相似度、情感保真度上优于现有TTS 跟IndexTTS一样，代码后续会开源 #TTS #IndexTTS2

#TTS #IndexTTS2 #音色模仿 #情绪表达 #开源

5个月前

kimi沉寂了很久，上周五晚上发布了1T参数的开源模型k2，热度快赶上当年deepseek的热度了？支持MCP调用、超强代码能力和agent能力的开源模型来了，可替代claude成为claude code底座模型，同时kimi+claude code=上下文工程的国产之光，霸榜huggingface 实测了下最大的亮点有几个： 1、兼容claude code，能够充当claude code的底座模型，有了它以后不用再科学上网用cc了，兼容claude的接口标准，也就能够一下子承接所有的支持claude的项目； 2、最大的区别于deepseek亮点：工具和mcp的调用能力做了专项训练，填补了国内模型圈和国际开源模型圈的工具调用能力和code能力双重强的空白，也算是个好的开端，不过相比于claude编程能力还是有差距。 github： #kimi #k2 #claudecode #deepseek #huggingface

5个月前

续任新一年的微软MVP，未来继续一起为AI行业做build

5个月前

GROK 4一文看全版：两个型号：Grok 4和Grok 4 Heavy 推理模型比Grok 2训练算力增加了100倍 256K上下文，略大于o3和Sonnet 4 Grok 4Humanity's Last Exam得分为25.4%，Gemini 2.5 Pro为21.6%；使用工具后的Grok 4 Heavy得分44.4%，远超Gemini 2.5 Pro的26.9% 在ARC AGI 2基准上为15.9%，快达到了Claude Opus 4的两倍升级了语音模式：语气更流畅自然、延迟低，响应速度更快 API新增内置搜索工具定价：百万token输入3 美元，百万token输出15 美元，跟Sonnet 4相同，略高于o3和Gemini 2.5 Pro 但上下文窗口超过128k后，价格会翻倍 #GROK4 #Grok4Heavy

5个月前

博客： HF：

5个月前

腾讯竟上线了微信支付MCP，意味着智能体可以挣钱了！通过微信支付MCP工具生成付款二维码，就可以在智能体中实现，用户扫码，验证付款，提供服务的完整服务流程了微信支付MCP目前可在腾讯元器智能体平台使用微信支付MCP的三个功能： 1、生成支付二维码 2、生成预下单ID 3、查询订单支付状态腾讯给了一套【微信支付MCP】使用场景模板，可以在智能体中设置“赞赏”或“打赏”，然后解锁下一步回答目前可以使用体验版体验，正式版需要申请，地址见下条 #微信支付MCP #腾讯MCP #MCP

5个月前

体验地址：课堂场景

5个月前

Cluely类AI工具彻底火了，又出来一个Proactor，下沉到场景，让AI能力从被动走向主动 Proactor类似一个贴心伙伴，它可以自我感知、思考，并采取行动比如说，有人想骗你，Proactor就可以核实信息指出错误可以在课堂上自动获取实时笔记、总结、扩展相关知识同样适用于对话场景，甚至还可以“劝架” #Cluely #Proactor #AI助手

5个月前

superclaude：0门槛编程的上下文工程开源框架，也是继context-engineering-intro之后，第二个上下文工程开源框架，实现了智能体AI Agent、computer use等研发门槛降到0，现在开始可以停止订阅cursor了，基本上可以替代了。重要的是：为vibe coding的工程化提供了路径，每个公司都可管理vibe coding研发过程，使用/build --featrue增加新的功能给原有的代码库，分析、迭代、测试、部署、质检、文档书写等全部搞定，相当于一个强大的研发团队。 github： #上下文工程 #contextengineering #superclaude #claudecode

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息

#上下文工程 #SuperClaude #AI Agent #Vibe Coding #低门槛编程

5个月前

context-engineering：上下文工程替代vibe coding成为新的AI潮流，提示词工程师逐步退出历史舞台，可转为上下文工程师。视频主要讲解了上下文工程的实操案例，加上claude code可以替代一切agent，完全不需要写代码就可以造公司复杂的智能体agent了，这次基本上每个公司都可以设置一个上下文工程师的岗位了，可以行动起来了。 github： #上下文工程 #contextengineering #上下文工程师

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#上下文工程 #AI潮流 #提示词工程师 #智能体agent #Claude Code

5个月前

这两天大家都在刷【上下文工程】这个词，看了下整体的思路跟智能体框架的思路基本一致，但是造这个词，更大的价值：算是给搞提示词工程的朋友有个转型的路径和血统正统吧，毕竟提示词工程已经走入要消亡的边缘了。估计后面随着时间推移，弄不好上下文工程也会替代agent成为更正统的从业者使用行业词，毕竟这个更ai native，也符合当下Claude code、gemini cli、通用智能体等各种主流智能体的实现工程思路，vibe coding更像是实现过程，上下文工程更像代表某个职业😄。 #vibecoder #agent #上下文工程

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息

#上下文工程 #智能体框架 #提示词工程 #AI native #Vibe Coding

5个月前

Opencode：Claude Code开源替代来了，可本地化部署和配置，每个公司都可以定制自己的claude code github： #opencode #claudecode #ai程序员

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#opencode #Claude Code #开源替代 #本地化部署 #AI程序员

5个月前

kyutai_labs把它的TTS开源了：Kyutai TTS，支持文本流式传输、低延迟使用L40S GPU，同时处理32个请求，延迟为 350毫秒除了生成音频，Kyutai TTS 还会输出单词的确切时间戳英语和法语的WER分别为2.82和3.29，说话者相似度为77.1%和78.7% 能处理长文章，目前支持英语和法语 #TTS #KyutaiTTS

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 869 条信息

#Kyutai TTS #开源 #文本流式传输 #低延迟 #英语和法语

5个月前

DXT：正式开启MCP生态的APP Store模式，dxt明确了MCP一键安装规范，将MCP服务转化为一键安装的扩展应用，相当于google浏览器的扩展应用，正式开启MCP零门槛使用的新时代。 dxt可将mcp服务转换为可安装的mcp应用，生成mcp扩展应用相当于chrom的扩展应用，只不过是mcp浏览器替代了传统浏览器，后期也会衍生出mcp扩展应用市场，使用mcp的门槛一下降到0了，每个人都可像安装chrom插件一样在mcp客户端安装mcp扩展，点点点即可 github：（视频错误说明：dtx——dxt） #dxt #mcp生态 #mcp服务 #mcp商店

5个月前

牛，浙江省肿瘤医院与阿里等研发了一款可用于大规模早期胃癌筛查的模型：GRAPE，该模型在一位肺癌随访患者中提前6个月检测出了胃癌模型使用常规的非增强CT影像进行胃癌筛查，通过分析CT片子，来识别出疑似胃癌的高危人群实验测试，GRAPE尤其在检测早期胃癌方面表现比放射科医生好，放射科医生使用GRAPE的辅助后，诊断准确性有了显著提高研究人员使用GRAPE分析了两家医院的真实CT数据，其能有效识别胃癌高危人群，并能在无症状患者中检测出胃癌，敏感性和特异性比较高 #AI医疗 #AI胃癌诊断模型 #GRAPE

6个月前

从coze space到Minimax Agent下场，意味着大模型公司都在争抢通用Agent方向，很早之前就提过Manus这个方向是所有模型公司都会干的方向，通用不是一个好的增量赛道。

6个月前

火山的Force大会展区走了一圈，体感如下: 1.火山生态还是主要以to c场景为主，深水区to b场景任重道远 2.火山公布自己的token消耗量日均16.4万亿，这个消耗量按照4元/百万token计算，大概日消耗6560万，占中国总销量四分之一的话，那么国内的to c场景消耗大概在2.62亿，这个规模比想象中小太多，to c任重道远 3.国内的to c繁荣必须搬走三座大山:大厂的抄袭、3月以上过长的周期算法备案、资本对to c从业者的现金流包容 4.只有to c繁荣才能将消耗量提升10倍，否则规模太小了 #火山引擎 #豆包

#火山Force大会 #to C场景 #to B场景 #token消耗量 #国内市场 #抄袭问题

6个月前

一款多智能体交易系统：TradingAgents，它模拟真实的交易团队，通过分析、讨论和决策，来决定是否买卖股票它有分析师、研究员、交易员、风险管理员几个智能体，综合财务数据、市场情绪、新闻报道等多个信息，智能体间进行动态讨论，进而做出全面合理的决策比如，有的智能体认为股票值得买入，有的认为有风险，它们会通过辩论来达成一个最佳决策可以自定义策略，你可以根据自己的交易风格和目标，调整智能体的行为，或者添加新智能体和功能模块支持实时获取最新市场数据和缓存数据系统基于LangGraph构建，它实验时使用的o1-preview和 gpt-4o作为深度思考和快速思考的模型 #AI交易系统 #TradingAgents #AI股票助手

#多智能体系统 #股票交易 #人工智能 #金融科技 #交易策略 #市场分析

6个月前

今天听了大半天的智源大会具身智能和机器人头部公司的各种观点，也算是代表国内具身智能领域的绝对能力了，体感是很失望，大家还停留在单点突破上，场景和全局考虑突破门都还没进入： 1、数据层面：具身数据数据收集还没有解决数据缺少的问题，主要的三大类数据：互联网视频数据、物理仿真数据、真机数据收集（其中又分了第一视角、第二视角、第三视角数据），但数据量最大的互联网第三视角数据的利用率非常非常低，如何能够利用好互联网数据是具身智能领域gpt时刻来临的关键。 2、硬件机器人标准不统一：就像自动驾驶行业一样，各家有各家的标准，所以每个部件都不统一，对于收集关节、运动数据等造成极大的浪费和泛化障碍，这块需要一个类似于cuda之类的操作系统来同一行业，就像之前分享的ros系统，而这个ros必须要由头部公司来主导，比如未来小米造机器人等。 3、VLA+ROS的联动几乎没有走这个路线的，有一家北京人形机器人创新研究中心的唐老师路线有些突破，想做平台，思路是对的，但vla没有突破之前，短期内很难有平台中间件突破，就像语言模型时代大模型催生了中间件平台产生。 4、不过北京人形机器人创新研究中心唐老师提出的vlm/vla——>世界模型——>奖励模型rm的闭环，值得学习：通过vlm/vla来规划机器人任务、然后通过世界模型仿真机器人指令执行得到结果反馈，让rm模型来做评测选择最合适的路径，这倒是一个值得学习的思路。 5、全球目前比较紧缺的是vla模型，vla模型的发生紧缺的是数据，数据来源最大、利用率最低的是第三视角的互联网数据，如何解决这个问题是有人要寻找一种算法路径来学习互联网视频数据——>具身智能机器人数据的转化，这样才能完成gpt时刻的到来。 #智源大会 #vla模型 #具身机器人

#智源大会 #具身智能 #机器人 #数据收集 #人工智能 #国内行业 #技术发展

6个月前

很有意思的一个项目，科研论文转换代码：Paper2Code Paper2Code可以读取机器学习领域的PDF/LaTeX格式的科研论文，然后自动帮你写出代码，且能自我质量评估假如你想实现一篇论文里的算法，但懒得自己写代码，就用它帮你把论文里的内容写出代码 Paper2Code采用多智能体设计，工作流分成三部分，它先阅读论文，理解算法的整体结构和流程；然后分析论文中的关键细节，比如公式、变量、参数等等；最后根据分析结果，自动生成代码实验评估，PaperCoder从机器学习论文中生成代码的质量高、接近作者实现水平，优于其他基线模型 #论文转代码 #Paper2Code

#科研工具 #自动编程 #论文转代码 #机器学习 #智能体设计

6个月前

近期交流了很多具身智能公司和机器人公司，包括机器人数据训练场等，对整体的产业链各方面做了整体的了解，得到一些体感和结论供大家参考： 1、具身智能领域还没有迎来gpt时刻，还处于局部优化阶段，大多数团队都是专注于电机、手臂、曲度、手抓能力等局部优化，全部优化团队非常缺少。 2、国内的大多数具身一线公司还没有进入VLA模型阶段，部分公司在尝试世界模型，但都集中在局部场景，精细度可以做到很高但场景泛化能力有限 3、比如群核科技在细分场景做的非常靠前，而且给出的3d设计可以直接用，像展位设计、装修设计、工厂3d建模生产排班等均可自动化，但还是偏向于局部场景。 4、VLA模型在国外有多家有一定的进展，Google的gemini robotic、figure01的模型等，多家在vla模型上都在尝试，国内也就智源在这个方向上有一些建树，其他家貌似还没有开始。 5、从我个人的观察和判断，未来还是需要多模态大模型公司实现从2d多模态到3d多模态突破，从而实现vla模型的突破，但是当下还没有看到哪家模型公司有苗头。 6、这里也呼吁国内的模型公司和团队要关注VLA模型这个方向，这个方向是抢占具身智能未来的关键一环，未来具身智能的三个关键要素：VLA模型+内化指令集的跨平台ROS+具身机器人材料部件。 #具身智能 #vla模型 #gemini

#具身智能 #机器人公司 #机器人数据训练场 #产业链 #gpt时刻 #VLA模型 #世界模型 #电机 #手臂 #曲度 #手抓能力 #局部优化 #整体优化

6个月前

今天跟圈里朋友聊，SH的1万台h200据说在落地中，不是1万张卡是1万台，感觉大概率会干崩h200价格和市场，真心是太激进了，所有做h200集群的朋友可能要慎重慎重再慎重。拿国内头部的模型公司来说，训练所用到的h200集群也就是256-512台之间，单次训练时常大概在3个月左右，就算所有模型公司全上貌似也用不了这么多。一下子上来这么多机器，除了硬塞给各个高校、科研单位之类的，场景实在有限，没想到这么快h200集群就面临这么大的供给量。

#SH #H200 #市场 #价格 #集群 #模型公司 #科研单位