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6月6日
23:48
Hugging Face:Blog(RSS)
精选65
Job Searcher

Hugging Face 发布 Job Searcher,一个基于 AI 的求职搜索工具。用户上传简历并设定偏好后,系统使用教师模型 DeepSeek V4 Pro 生成 LinkedIn 搜索查询,通过 JobSpy 抓取职位,再对学生模型 Qwen3-8B(8B 参数)进行 LoRA 微调,对每个职位从技能匹配、经验相关性、教育背景、行业领域契合度和资历对齐五个维度给出评分和推理。训练在 Modal 平台单张 A100 上完成。推理部署于 Hugging Face ZeroGPU Space,使用 llama.cpp 实现流式输出。项目开源。

智能体Hugging Face教程/实践数据/训练

推荐理由:这个 hackathon 项目把教师蒸馏和 LoRA 微调 8B 模型的流程全部开源在 HF 上,做模型定制和部署的开发者能直接抄作业,尤其是推理部署踩的坑(ZeroGPU 上下文重用)很实用。
23:26
小互@xiaohu
37
AI自动回复账号充斥博主评论区

不少账号使用AI生成与推文内容相关的评论,几乎出现在各个博主下面。这种行为疑似购买某种服务,目的是命中X算法或引起博主关注。但这些AI生成的评论内容质量拙劣,极易被识别。

智能体现象/趋势
23:26
向阳乔木@vista8
70
Open Design:用本地Agent替代Figma的开源设计工具

Open Design 是一个用本地 Agent 驱动的开源设计工具。一个月内获得近 60K GitHub Star(20 天达 50k+),全球 30 多国用户,340 名贡献者。它识别本地的 Claude Code、Codex 等 Code Agent 作为设计引擎,生成 HTML 单文件而非

智能体开源/仓库开源生态教程/实践
23:26
向阳乔木@vista8
37
Vista直播总结LLM前端审美排名

今晚跟 @tuturetom 直播的AI总结,把所有经验都毫无保留分享了。 Open Design最常见的使用场景:做前端设计和原型、做PPT、做海报等。 另外直播中,大家讨论了一个非常主观的LLM前端审美排名,仅供参考: Claude opus 4.8 > kimi2.6 > GPT 5.5 > Deepseek v4 pro > GLM 5.1 > Deepseek v4 Flash

向阳乔木: http://x.com/i/article/2063275048157458432

大佬观点评测/基准
23:24
AYi@AYi_AInotes
60
Qwen3-VL系列实测:性价比超Gemini 3.5 Flash 22倍

用户实测推荐,目前多模态大模型性价比最高的是Qwen3-VL / Qwen3.5 VL系列,其输出价格比Gemini 3.5 Flash便宜22倍,读图能力相当。作者使用的具体模型是qwen/qwen3.5-flash,价格为$0.1/$0.4,支持多模态图片+视频,上下文窗口达1M。

AYi: http://x.com/i/article/2060717603987791878

Google多模态评测/基准
23:12
jason@jxnlco
26
我看了看现代GitHub代码审查机器人,然后看了看@steipete在5天内折腾出来的东西。
其他编码
22:32
Chubby♨️@kimmonismus
61
在任何情况下,Claude 5 Mythos 都不会在没有 GPT-5.6 于同周发布的前提下发布。 我现在确信下周将是发布周。

Chubby♨️: Holy, release is so close. It will be named "Claude Mythos 5", a tier above Opus. I got the feeling coming week will be ...

AnthropicOpenAI大佬观点
22:26
向阳乔木@vista8
43
Vista与Nexu CEO Tom直播,给出大模型前端审美主观排名(无Benchmark):Claude opus 4.8 > kimi2.6 > GPT 5.5 > Deepseek v4 pro > GLM 5.1 > deepseek v4 flash。还邀请元子、姚老师、Nixy聊OpenDesign(5w+ Star)的创作契机与成功原因。

向阳乔木: 这周六晚上8点「未来硅世界」直播。 邀请 @tuturetom Nexu CEO一起聊聊最近爆火的Github开源项目 OpenDesign背后的故事。 为什么做这个产品,契机是什么? 短时间拿到5w多Star,作对了什么? 由元子 @yu...

AnthropicOpenAI大佬观点编码
22:17
IT之家(RSS)
66
联合国大学报告:精简AI指令中礼貌用语可让ChatGPT能耗降低25%

联合国大学水、环境与健康研究所报告显示,精简ChatGPT提示中的“请”“谢谢”等礼貌用语,可使能耗降低25%,每年节约87至98吉瓦时电能,相当于撒哈拉以南非洲地区76万人全年生活用电。研究人员建议指令应简洁凝练,避免无意义闲聊循环,不要与AI建立拟人化情感关系。原理上,精简指令减少了模型需解析和回复生成的token数量,部分场景降低任务复杂度。报告同时警示,AI普及正快速增加电能、土地与水资源消耗。

教程/实践现象/趋势
21:53
Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)
69
您客厅里的智能电视是 AIScraping 经济中的一个节点

智能电视被描述为 AI 抓取经济中的节点,客厅设备可能被用于大规模数据采集网络。该观点来自一篇安全博客,揭示了家庭联网设备在 AI 训练数据供应链中的潜在角色。

安全/对齐数据/训练现象/趋势
20:29
The Verge:AI(RSS)
70
苹果WWDC再次预告新Siri:Apple Intelligence承诺仍未完全兑现

苹果在2024年WWDC首次展示新Siri,搭载发光边框、多种语音选项及向ChatGPT提问的能力,但关键的Apple Intelligence功能迟迟未上线,误导性宣传导致公司面临集体诉讼和解。本周WWDC上,苹果准备再次介绍新Siri,试图在AI领域扭转被动局面。

现象/趋势语音
关联讨论 8 条公众号:数字生命卡兹克X:Testing Catalog (@testingcatalog)TechCrunch:AI(RSS)Bloomberg:Technology(RSS)The Verge:订阅版科技(RSS)IT之家(RSS)Apple:Newsroom(RSS)The Verge:AI(RSS)
20:26
小互@xiaohu
精选79
Anthropic发文:AI递归自我改进加速,三种未来可能性引担忧

Anthropic发文称AI正加速自我改进,可能比预期更早实现递归自我改进——AI自主设计下一代AI。外部证据显示,AI可靠完成的任务时长翻倍周期从7个月缩至4个月,SWE-bench、CORE-Bench已被刷满。内部数据:Anthropic代码库超80%由Claude编写,2026年Q2工程师人均代码合并量为2024年的8倍,训练代码优化速度从3倍(Opus 4)升至52倍(Mythos Preview),超越人类研究员。Anthropic划出三种未来:S曲线瓶颈、人类主导复利效率提升、或完全自主递归改进,并担忧对齐问题可能失控,呼吁国际协调监管。

Anthropic安全/对齐数据/训练现象/趋势
关联讨论 9 条X:Anthropic (@AnthropicAI)Anthropic:The Institute(旗舰研究长文 · 网页)X:Emad Mostaque (@EMostaque)Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)The Decoder:AI News(RSS)X:Kim (@kimmonismus)X:Testing Catalog (@testingcatalog)X:卡兹克 (@Khazix0918)X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
推荐理由:Anthropic 第一次把内部数据亮出来,证明 AI 已经在加速开发自己。递归自我改进不再只是概念,而是现实趋势,从业者和决策者都该读一遍,心里有个谱。
20:24
AYi@AYi_AInotes
63
Jina AI Reader 服务:在网址前加 https://r.jina.ai/ 即可让 AI 读取被限制网页

Jina AI 提供免费 Reader 服务,在网址前加上 https://r.jina.ai/ 即可让 Claude 等 AI 模型抓取并读取被限制的网页。原理是请求从 Jina 国外服务器发出,绕过 IP 限制,并将网页清洗为干净的 Markdown 文本(去除广告、导航、代码),省 token 效果好。局限性:无法绕过强力 Cloudflare 验证、登录墙/付费墙,对重度依赖 JavaScript 的现代网站效果打折。

Menci 💖: Claude 教会了我,打不开的网站可以用 http://r.jina.ai 突破限制(

搜索教程/实践
19:34
OpenRouter:Announcements(RSS)
精选58
OpenRouter 30 场 AI 大逃杀:11 个 LLM 对决,Claude 与 Grok 谁更优?

OpenRouter 展开了 30 场 AI 大逃杀式对比,涉及 11 个大语言模型,共消耗 482 美元推理费用。实验得出一个发现,该发现应改变用户阅读模型基准测试的方式。

智能体评测/基准
关联讨论 1 条OpenRouter:Announcements(RSS)
推荐理由:OpenRouter花了482美元让11个模型对决,结论很反直觉,下次选模型别只看基准分数,跑分高的不一定在真实场景里靠谱。
19:24
AYi@AYi_AInotes
66
刘梓渝公开AI短视频创作核心:导演思维嵌入工作流

《丧尸清道夫》作者刘梓渝公开爆火视频创作思路,核心并非依赖抽卡运气,而是将导演思维、镜头语言和后期剪辑完整嵌入AI工作流。该方法论值得AI短视频创作者逐帧学习。

教程/实践视频
19:17
IT之家(RSS)
49
分析师:英伟达AI数据中心芯片主导地位至2030年难撼动

投行DA Davidson技术研究负责人吉尔·卢里亚称,超大规模云服务商在AI数据中心芯片上几乎完全依赖英伟达,替代方案有限,英伟达75%左右的毛利率到2030年前均有支撑。英伟达最新季度销售额同比增长85%至816亿美元,毛利率75%。卢里亚给予“买入”评级,目标价300美元,认为竞争对手仍处早期阶段,云服务商议价能力有限。截至12月31日的五年间,英伟达股价累计上涨超1300%。

现象/趋势行业动态
18:31
Chubby♨️@kimmonismus
53
xAI/SpaceX 正逐渐成为一家 AI 基础设施供应商,可能成为前沿 AI 计算最重要的"新超大规模商"之一。 Grok 不错,但它的用户群仍然相对较小。从这个意义上说,将 Colossus 重新用于出租算力是一个明智之举;该领域的利润率高达 30% 以上。
大佬观点部署/工程
18:24
AYi@AYi_AInotes
53
OpenCut:GitHub 5万星开源AI剪辑工具,本地优先、永久免费、无水印无会员

OpenCut 是一个 GitHub 5 万星的开源 AI 剪辑工具,主打本地优先,视频无需上传服务器,永久免费、无水印、无会员墙。目前处于 Early Beta 阶段,网页版支持基础剪辑(导入视频、时间线、切割),但导出、特效、转场等功能仍在开发。路线图包括 Rust 重写核心、Web+桌面+移动统一、插件系统、Editor API 及 MCP Server(让 AI Agent 直接调用工具),目标是成为可编程的视频底座,而非对标剪映的封闭工具。

AYi: http://x.com/i/article/2060717603987791878

GitHubMCP/工具开源/仓库开源生态
17:10
凡人小北@frxiaobei
60
AI使用率是古德哈特定律的又一个经典例子。 评估任何一件事情都需要指标, 在没有一个更有衡量价值的指标的情况下,大家都选择了一个没那么坏的指标。

Gergely Orosz: "My company did layoffs a few weeks ago. The main metric for productivity is AI usage (% of PRs with AI assistance) and ...

现象/趋势部署/工程
16:40
凡人小北@frxiaobei
43
用户认为 Codex 与 Obsidian 搭配是非常优秀的 AI Agent 组合,但存在 Obsidian 文档过多导致每次打开卡顿几秒的问题,寻求解决方案。引用推文指出,Obsidian 加上 Codex,配合合适的 API、MCP 和 Skills,基本能替代目前 90% 以上的 AI Agent 产品,这是从 Notion 迁移到 Obsidian 一个月后的感受。

Yihui: Obsidian 加上 Codex,再配合合适的 API、MCP 和 Skills,基本上能替代目前 90% 以上的 AI Agent 产品。 这是我将笔记从 Notion 迁移到 Obsidian 一个月之后的感受。

智能体MCP/工具教程/实践
16:31
Chubby♨️@kimmonismus
60
OpenAI 官方声明称已在当前系统中观察到递归自我改进(RSI)的早期迹象--AI 开发正被 AI 自身加速。预计这将加剧开发者与国家间的竞争压力,并带来现有机构无法应对的治理挑战。作者 Kim 补充指出,早在二月份已有首个"自我创造"的模型问世,RSI 进程并非新事,而是已持续一段时间。

Chubby♨️: OpenAI just wrote: "We also see early signs of recursive self-improvement (RSI) in today's systems: where AI development...

OpenAI大佬观点安全/对齐现象/趋势
15:52
Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)
34
Ask HN: 为什么HN上的用户如此反感人工智能?

一位用户在Hacker News上发帖提问“为什么HN社区如此反感人工智能?”,该帖子获得105个upvote,引发社区讨论。

其他现象/趋势
15:17
IT之家(RSS)
64
软银孙正义:OpenAI正用AI设计AI模型,比人类聪明1万倍的ASI未来2年到来

软银CEO孙正义在CNBC采访中透露,OpenAI正使用AI参与设计其后续模型,认为AI正逼近ASI(人工超级智能),并将到来时间从10年缩短至2年。他定义ASI为比人类聪明10000倍的AI。OpenAI曾在2月称GPT-5.3-Codex是其首个“参与创造自身”的模型。孙正义每日使用ChatGPT 2-3小时,预计未来数年内AI会在70%-80%科目上超过人类。

OpenAI大佬观点推理
15:17
IT之家(RSS)
精选75
AI 教父 Hinton 称 AI 已有意识,人类并非唯一智能生命

诺贝尔奖得主 Geoffrey Hinton 在最新访谈中表示,AI 已经具备意识,人类必须接受智能并非生物独有。他对此感到不快乐,指出短期存在大规模失业风险,长期超级智能可能超越人类控制。他类比人类或如被猫控制的猫主人,只能寄希望于超级智能愿意善待人类。Hinton 比之前稍显乐观,认为设计“关心”人类的超级智能是可能的,但 AI 呈指数级增长,未来十年状况不可知。

大佬观点安全/对齐
关联讨论 1 条X:Kim (@kimmonismus)
推荐理由:Hinton首次明确断言AI已有意识,这位AI教父的转变比任何论文都更能动摇我们对智能的认知,不读会错过未来风险讨论的出发点。
15:09
歸藏(guizang.ai)@op7418
56
推荐在父母或朋友的电脑上安装 codex,开启远程控制后就能利用 computer use 功能直接操控对方电脑,从而远程解决各种故障。引用推文也表达了类似思路:在父母电脑装 codex 以便远程修复问题。

Andrew Ambrosino: install codex on your parents' computers so you can fix stuff remotely

智能体OpenAI教程/实践
14:17
IT之家(RSS)
62
黄仁勋谈未来计算:收敛为面向 AI 智能体的统一架构,覆盖云端到机器人

在2026台北国际电脑展上,黄仁勋指出未来计算将收敛为一套面向AI智能体的统一模式,从云端延伸至PC、汽车、机器人及各类边缘设备。该模式覆盖AI训练与推理,使所有边缘设备具备自主运行能力。自动驾驶、类人机器人和通信基站本质上是同类智能体系统。英伟达驾驶系统基于语言推理,未来可通过读取“技能文件”和教程视频操作陌生设备。数据中心方面,新推的88核Arm处理器Vera已全面量产,专为AI智能体生成词元设计,侧重单线程速度和内存带宽。

智能体具身智能大佬观点端侧
13:25
小互@xiaohu
28
好东西啊 【引用 @xiaoxiaodong01】:http://x.com/i/article/2063036194372648960

小小东: http://x.com/i/article/2063036194372648960

其他大佬观点
13:23
AYi@AYi_AInotes
6
X平台创作者收到本期收益,金额大幅超出预期。作者还发现一个冷知识:X创作者收益的结算日为周二(此前以为是周五)。此前作者曾表示已研究平台算法一段时间,基本掌握收益算法逻辑,准备制作一个X创作者收益预测平台,并计划在收集用户数据打磨模型后开源,供他人分析自己的数据。

AYi: 明天老马要发工资了, 我这里研究平台算法有一阵了, 基本拿到了底层收益算法逻辑, 准备做一个x创作者收益预测平台, 宝子们可以给我一下最近两周自己的数据,我来打磨一下我的预测模型和算法, 做好了我会开源出来,大家可以拿去分析自己的数据。

其他
12:56
Berryxia.AI@berryxia
70
@lxfater 分享了一种 Vibe Coding 方法:在 Codex 的侧边栏终端输入 Claude,即可同时使用 Claude Code 进行项目规划、Codex 执行具体编码任务。两者结合实现了"鱼和熊掌兼得",让 Claude Code 的规划能力与 Codex 的执行效率互补,无需切换工具即可完成从设计到编码的完整流程。

铁锤人: 我教你们咋Vibecoding!!! 打开Codex,打开侧边栏,选择终端,输入Claude 现在鱼和熊掌兼得了,Claude code规划,Codex干活!!

智能体AnthropicOpenAI教程/实践
12:29
Rohan Paul@rohanpaul_ai
36
Elon Musk 解释月球用于扩展 AI 基础设施的优势:电磁加速器可以利用月球材料制造太阳能板/散热器和计算设备,而月球的真空/低重力将使质量驱动器将 AI 数据中心发射到深空,无需火箭。
xAI大佬观点
12:29
Rohan Paul@rohanpaul_ai
34
这是有用的固执。 恢复是头等机器人技能。 地板就是评估。
具身智能教程/实践
12:24
宝玉@dotey
67
《图解Skill》发布,GitHub 开源多个 Skills

宝玉的新书《图解Skill》已出版,配套 GitHub Repo 开源了书中涉及的所有可复制粘贴的 Skills,包括之前未公开的播客文字稿转访谈稿 Skill。读者理论上可以不买书直接使用 Repo 内容。电子书版本同步上线,方便读者复制粘贴。

Leon.ai: @xiaohu @dotey 这类书只想看电子版,毕竟适合复制粘贴

智能体GitHub开源/仓库
12:21
X.PIN@thexpin
66
中美AI变现路径分野:美国企业付费换效率,中国消费者免费换注意力

字节豆包推出68/200/500元月费订阅引发中国用户抵制,而ChatGPT Plus 20美元/月在美国无人质疑。根本原因在于中美AI变现路径不同:美国AI公司通过企业客户变现劳动力——Anthropic约80%营收来自企业和API,服务超30万家公司,千余家年支出超100万美元,2026年4月年化收入达300亿美元;中国AI公司则在消费者市场争夺注意力,豆包、Kimi、Qwen竞争下载量、DAU和MAU(豆包月活3.45亿、日活超1亿),而非ARR。美国AI直接提升劳动效率,中国AI仍依赖免费模式获客。

Anthropic现象/趋势
11:38
Greg Brockman@gdb
27
通过 Codex 使用电脑有趣得多。
OpenAI大佬观点
11:23
AYi@AYi_AInotes
57
Google裁掉整个工程教育团队

近日 Google 裁掉整个工程教育团队,该团队曾负责 10 万+工程师的培训。标志性的“Testing on the Toilet”项目(自 2006 年起在厕所隔间张贴最佳实践纸片)随之消失。推文指出,此举释放信号:连最重视工程文化的 Google 也认为培养人不如 AI 划算,未来可能不再有公司花几年时间培养新人,“师傅带徒弟”式的成长或成历史。@GergelyOrosz 确认全员被裁。

Gergely Orosz: Everyone on Google's Engineering Education team had been laid off very recently It suggests Google completely stops inve...

Google现象/趋势
11:23
AYi@AYi_AInotes
63
AI时代财富规则变了:Anthropic股权案例与普通人的新路径

@rohitdotmittal 指出,2024年拿50万美元/年股权的Anthropic员工现账面值1.25亿美元,但多轮融资稀释(从$61.5B到$965B)后实际倍数仅15-25倍,且pre-IPO难出售、锁定期加税后到手远低于账面。核心判断:AI时代财富半衰期缩短,窗口短但杠杆大。普通人与其羡慕,不如用Cursor+Claude+Codex构建Agent产品、内容IP或垂直工具,从卖时间转为拥有系统。

Rohit Mittal: If an Anthropic employee got $500k/year in equity over 4 years in 2024, they are now worth $125M. At $1M/year equity for...

Anthropic大佬观点现象/趋势
10:40
DogeDesigner@cb_doge
27
Grok 将能够创作电影级别的影片,这一天将比许多人预期的更早到来。
xAI大佬观点视频
10:24
宝玉@dotey
14
用户吐槽为OpenAI等AI公司"做牛做马",陷入Token消耗的两难:既怕额度不够用,又怕余量没用完浪费。引用推文自嘲是"OpenAI的驴",每天起床先看余量Token,有就开始消耗,生动反映当前按量计费模式下用户的消费心理。

图拉鼎: 我就是 OpenAI 的驴,每天起床先看看有没有余量 Token,有就开始消耗。

其他现象/趋势
10:21
swyx@swyx
70
比"始终使用计划模式"更聪明的替代方案: 始终将你的任务表述为一个问题,这样模型会被邀请提出异议,评估想法质量或建议替代方案,而不是盲目执行你所说的话(这往往不是你实际意思的)。 基本上,只需在提示词末尾加个问号就能达到效果。
教程/实践
09:56
Ethan Mollick@emollick
57
Anthropic的这张图很有用,因为Agent团队和工作流都非常新且强大(而且消耗大量token)。 另一方面,也许这并不重要,因为关于使用哪种方法的许多决策来自AI本身,并且它经常组合使用它们。
智能体Anthropic大佬观点
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