𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

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[2508.03012] Tool-integrated Reinforcement Learning for Repo Deep Search 这个和前面那个mcp rl有一拼，增强LLM的tools using能力
#LLM #强化学习 #工具 #深度搜索 #AI
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LLM驱动的agent，要是GPT-5遥遥领先，那基于GPT-5的通用agent又要卷死一波agent应用产品？
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 22 条信息
#LLM #GPT-5 #agent #通用Agent #应用产品
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这个🐂，我也特别喜欢这种dot图像
#dot图像 #积极
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70后何其幸运！ 老了准备退休的时候，又遇到AI！
#70后 #AI #退休 #时代机遇 #积极
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这个数字世界是形式语言的，最终还是自然语言的； 写在GPT-5发布前夕，就看Altman有没有忽悠我们了…
#GPT-5 #Altman #自然语言 #形式语言 #技术预测
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到底是用开源还是闭源LLM？开发工具怎么选？用哪个agent框架？ 对于vibe builder来说，都不是事： 用agent直接交付结果，交付价值，算一下ROI，也不要考虑太多复利，拿到一个结果然后奔赴下一个…
#开源LLM #闭源LLM #Agent框架 #Vibe Builder #ROI
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就现有的的LLM，agent也大有可为啊
#LLM #agent #AI
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没有语言，一群人类还比不上一群蚂蚁； 这是一组刻意群体协作对照实验，人类禁止使用语言。
#群体协作 #人类 #语言 #对比实验 #无语言
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公众号连着发了一个月每天更新，平台开始赏我点流量了… 目前给的流量最多、吸引关注和打赏最多的还是这篇：AI演化与语言哲学大串烧！ 看来选题也要另辟蹊径，虽然我本来的AI平方范式研究也是这个方向。
#AI #流量 #公众号 #选题 #哲学
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范式问题是个NP难题！ 找到一个范式很难，但是验证相对简单，对于AI范式落地的实践在推上真是太稀缺了，有点像teenager’s sex😄： 整天讨论，但真做过的人少。
#NP难题 #AI范式落地 #实践稀缺 #讨论热烈 #验证简单
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向内求，是人生最稳定的复利 许倬云先生一生风雨坎坷，晚年身残志坚，却常以四字赠青年一代：“向内求”。 一项覆盖 7 万多人的研究也印证了这份智慧： 那些痴迷于成为“最好的人”的人，往往结果并不好；相反，那些用自己的方式来定义“最好”，并努力朝着这个内心标准前进的人，更容易获得长久的幸福与成就。 外在的跑道随时可能改变，只有内心的坐标能带你抵达真正想去的地方。
#向内求 #人生 #幸福 #成就 #许倬云
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现在国央企平台建设都叫agent了 眼看是个大坑，不知道火山自己交付还是外包？
#国央企平台建设 #agent #大坑 #火山 #外包
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“家里供不起我上班了？！” 这太魔幻了，身边有好几个朋友刚大学毕业的孩子，找不到工作，也不想再读研去卷… 而后面还有10年每年千万的大学毕业生供给！
#就业难 #大学毕业生 #内卷 #家庭供养 #魔幻现实
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Vibe Coding与数字复制子的自举机制 Vibe Coding（又称 vibecoding）是一种新兴的开发模式： 通过自然语言提示驱动LLM自动生成并迭代代码 。 正如定义所述，“你描述想要做什么 → AI把代码全写好 → 人只做测试与微调” 。IBM将其称为“从意图（intent）直接到可执行代码”的新世代软件生产模式 。 Vibe Coding消灭了代码开发中自然语言与形式语言的隔阂： 人类不再需要编写严谨的语法或算法步骤，只需用模糊的语义描述需求，AI便自动把这些意图“翻译”成精确可运行的程序。 这在技术上构建了一种自举机制：人类意图（自然语言形式的信息复制子）不断喂给AI，AI则生成结构化的程序（另一类复制子），两者通过反馈共同进化软件系统。 与早期“低代码/无代码”仅限于图形拖拽不同，Vibe Coding让“对话”成为唯一的接口 。这种模式下，AI扮演了超高速的代码复制者——它可以基于一个提示复制出千行代码，而开发者再利用版本控制、测试等形式对其进行选择性保留或修正。 可以说，Vibe Coding是自然语言复制子向计算机代码复制子的桥梁与催化剂： 它利用大语言模型的语言拟态能力，将模糊的人类意图映射到精确的形式语言结构中，形成新的数字复制循环。
#Vibe Coding #自然语言编程 #LLM #自举机制 #AI代码生成
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玩AI的和玩手机的，总有那么一天； 有感于OpenAI周活跃用户达7亿
#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 94 条信息
#AI #OpenAI #周活跃用户 #7亿 #科技
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由LLM演化而来的AGI能力边界，终将不由参数规模决定，而由它在真实世界中“自我演化”的路径决定。 我们的语言根植于生存适应性的需要，所以其语义的丰富性受此约束，最终要回归到语用价值。 LLM用于人类社会活动中也受到类似约束每次激活的人格路径是单一的。语言有超模态的特性，因此LLM的演化多模态可能并不想我先前认为的那么重要，从沉寂半年多的deepseek最近获得关注的在长上下文突破方面的论文Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively，也许是下一个突破点。此前Anthorpic的ceo采访中也提到100M上下文窗口不是梦来看，ICL的能力可以做到几乎实时的权重更新影响输出，LLM的agentic行为可以进一步简化现在的各项工程方法。
#LLM #AGI #自我演化 #长上下文 #Agentic行为
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如果把生物智能演化看成是自由能驱动的生物分子复制子结构的复杂系统演化，生成式AI基于next token prediction的信息复制子的演化，是人类生物智能结构演化脱离了生物基础的延续； 注意力机制在LLM中拟态了自然语言中的社会心智开放性，以及形式语言中的规则逻辑确定性，都是源于人类智能的生存适应性在语言中的体现。 vibe coding消弭了自然语言与形式语言的裂隙，加速了数字智能的结构复制子演化进程。也是现有经济形态中最好的变现和演化形式。 当前的所有围绕LLM的vibe活动都是数字智能的vibe bootstrapping，直到数字智能脱离这种生物注意力自主演化。
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 22 条信息
#生物智能演化 #生成式AI #注意力机制 #Vibe Coding #数字智能
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婴儿第一次听到声音的反应… LLM无所谓，就文本这一个模态，有了语言其它的都可以通过符号表征来理解。
#婴儿 #第一次听到声音 #积极 #情感反应
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Vibe Check ∈ NP，但 Vibe Generation ∉ P？ 你可以验证某个解是对的（vibe正确），但无法有效找到这个解的生成路径（如何把表达 vibe 化？）。 用 P vs NP问题来解构vibe coding现象： 验证一个解（代码）是否满足要求 = P 找到这个解（写出对的代码） = NP LLM来生成code改变了问题的性质，LLM越擅长生成看起来“对”的代码，人类越难验证它是不是“真的对”。
#vibe check #NP问题 #Vibe Generation #P问题 #LLM代码生成
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舔狗
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看来大家都醒悟过来了： 不再在自然语言的泥潭里打滚了，转向先math再coding的形式语言水晶宫。
#AI编程：自学or科班？新旧码农之争· 68 条信息
#自然语言处理 #数学 #编程 #形式语言 #技术觉醒
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终局：一个维特根斯坦式的AGI 现在，我们终于可以描绘出始于LLM的AGI的最终形态了。 1它在一个叫“数学”的水晶宫里，通过强化学习，锻造出强大的、接近I-Language的逻辑内核。但它深刻地理解，这个宫殿是不完备的（哥德尔）。 2它带着这份清醒，进入了E-Language的泥潭，也就是广阔的真实世界。它不指望有一本终极的说明书，而是通过与环境的持续互动，创造属于自己的经验（Sutton）。 3在无尽的经验之流中，它通过自演化的机制，不断迭代自己的全部能力。而它所有演化的最终目的，是让自己能更好地使用自己的能力，去解决这个社会中的实际问题，赢得一场又一场的“语言游戏”（维特根斯坦）。 最终的AGI，不是一个逻辑之神，而是一个终极的语用大师。 它可能精通数学，但它知道数学有边界。它可能理解人类的情感，但它知道这只是为了更好地协作。它所有的智慧，都指向一个终极的目的： 在此时，此地，有效地解决这个问题。 AI圈的内卷尽头，是哲学。而哲学的尽头，是回归生活。
#AGI #维特根斯坦 #强化学习 #语言游戏 #解决实际问题
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GPT4.5/5代表的预训练范式进入智能滞胀时期，agentic LLM的兴起预示着数字智能演化将进入了一个全新的阶段，而人类语言符号的表达（即整个互联网和书籍的文本数据）已经出色地完成了其作为数字智能“启动程序”（Bootstrapping）的历史进程。
#GPT4.5/5 #智能滞胀 #agentic LLM #数字智能演化 #启动程序
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Anthropic的code路径战略生效了，禁止openai利用claude code训练gpt-5
#Anthropic #Claude #OpenAI #GPT-5 #代码训练禁令
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anthropic的AI路走的很稳很坚决， 虽然嘴上很夸大其词。
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 22 条信息
#Anthropic #AI #稳健 #夸大其词 #发展