没想到方舟新的这个肉鸽我居然一路打到最后一层了。

质量非常好的模型，但看起来没啥热度。安利一下……

作为一个苹果黑 & Svelte 粉，今天是心情复杂的一天。

这是我 26 年最想买的设备

所有平台上都能看到大面积的「阿里秘密启动千问项目」的报道…… #秘密

这几天难得的慰籍是小红书上搜「星野」，看看大家都是怎么吐槽的。🙈 #错误心态

头部的图像和视频生成模型就那么几个，还各自有明显特色。agent 要套 prompt 出来一版没有特别困难。结合到一起就是想认真扒一个做得好的产品，花点时间就应该能复刻到类似效果。（单只特定领域 agent

Big news!

机器人餐厅也需要招厨师等

We are excited to unveil HunyuanVideo 1.5, the strongest open-source video generation model. Built upon DiT architecture, it redefines the open-source SOTA for accessibility and performance.🚀🚀🚀 HunyuanVideo 1.5 delivers state-of-the-art visual quality and motion coherence

"LRE" (LLM Reliability Engineer) 现在有这个岗位了吗？感觉很需要啊……

有时候怀疑自己接的是个假模型，gemini 3 agent 场景效果一般，sora 2 新手上手效果往往很差远不如 seedance pro。

Anthropic 这次给了三个非常重要的 LLM Inference API 的可选能力，算是进一步优化 Tool Use 过程中比较头疼的问题。 - 搜索工具的工具 - Programmatic Tool Calling：Inference 层的面向 Tool Use 流程、上下文选取处理的 DSL（Python） - Tool Use 例子字段

LLM conversation 的存储成本还挺夸张的，特别是如果在用 chat 而不是 response api 的情况下会有大量冗余。同时核心 prompt 往往还有不止一个评估在 live 抽样跑着，1/10 的采样率就可能跑出几乎一倍的额外 tokens 和存储。不做 retention 和冷热分区很难持续下去。

Ilya：扩展时代已经结束了，研究的时代已经开始 Ilya Sutskever 大概得有一年多没参加播客访谈了，自从 OpenAI 宫斗离职创办 SSI（Safe Superintelligence）后之后就很少露面了， 最近，他在 Dwarkesh Patel 的播客中进行了一场长达一个半小时的深度对谈。Ilya 毕竟是 Ilya，他不像 Sam Altman

Z-Image-Turbo bf16 4090D 下测速，附图都是 1.2s 推理的： 1024x1024 9steps - 4.6s 1024x1024 4steps - 2.5s 768x768 4steps - 1.2s

当前 agent + mcp 调用 5min 以上长时间运行 tool 感觉还是有点蛋疼。虽然协议里面给了一些进度等可能性，但要么大部分 client 实现不全要么不是很好用。不如直接无视这个问题保持一个超长时间同步请求，压力给到 server。