AI = story + impact, not just scores. Let’s walk out of this foggy forest together.
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Japan makes the craziest AI anime Trump videos.
"Golden Comb" is the latest banger from @shiro_ai_jp - I don't understand half the lyrics but it's so catchy.
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🚀 Introducing Qwen3-LiveTranslate-Flash — Real‑Time Multimodal Interpretation — See It, Hear It, Speak It！
🌐 Wide language coverage — Understands 18 languages & 6 dialects, speaks 10 languages.
👁️ Vision‑Enhanced Comprehension — Reads lips, gestures, on‑screen text and real‑world entities, robust in noise.
⚡ 3s Latency — Near‑instant real-time translation.
🎯 Lossless Interpretation — Offline‑level translation accuracy.
🎙️ Natural, expressive voices.
Connect with the world face-to-face, in real time.
🔗 Blog: qwen.ai/blog?id=4266edf7f371…
💻 Dashscope: alibabacloud.com/help/en/mod…
🤗 Demo: huggingface.co/spaces/Qwen/Q…
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🚀 Qwen3-Max is here—no preview, just power!
Qwen Chat:chat.qwen.ai/
Blog: qwen.ai/blog?id=241398b9cd63…
API: alibabacloud.com/help/en/mod…
We’ve supercharged coding & agentic skills—now Qwen3-Max-Instruct without thinking rivaling top models on SWE-Bench, Tau2-Bench, SuperGPQA, LiveCodeBench, and AIME25.
With Qwen3-Max-Thinking equipped with tool use and deployed in heavy mode, it’s nearly perfect on key benchmarks. Built on massive scale + data, and backed by relentless compute scaling in pre-training & RL.
This is Qwen’s new flagship. Try it now! 💡
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MiMo-Audio 🔊 Open audio model released by @Xiaomi
huggingface.co/collections/X…
✨ 7B base & instruct - MIT license
✨ Pretrained on 100M+ hours
✨ Few-shot across speech & audio tasks
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Today is the day🥕 MuleRun official launch now!
MuleRun, an agent marketplace where users run daily tasks and creators run their business.
#mulerun #mulemulemulemule
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OpenAI的最新研究指出，ChatGPT之所以会出现幻觉，根本原因在于训练与评估机制让系统倾向于猜答案而不是承认不知道。
今天的大语言模型在面对不确定问题时，其实有两个选择：要么坦诚说不知道，要么强行给一个答案。因为现有的奖励机制几乎从来不会鼓励前者。因为在训练和测试时，系统只被要求“尽量接近参考答案”。如果它说不知道，就一定被判错；如果它编造一个听起来合理的答案，哪怕错了，很多时候也能混过去。久而久之，模型学到的就是“不要承认无知，编也要编”。
这就解释了为什么ChatGPT在很多时候信心满满地说错话。它并不是不知道，而是制度让它不敢说不知道。
如果真的要解决这个问题，办法并不复杂，重塑激励机制。让模型在承认未知时获得奖励，让它在胡乱回答时受到重罚。但一旦这样做，ChatGPT 的使用体验会瞬间变得完全不同。你每天问它问题，它可能频繁回答不知道，或者干脆拒绝作答。对大多数用户来说，这样的 ChatGPT 失去了吸引力。毕竟人们已经习惯了一个“永远有答案”的机器人，无论答案真假。
文章因此提出一个尖锐观点，幻觉并不是技术 bug，而是制度性产物。如果不改变评估标准，这个问题就永远无法根治。而一旦真的改变，ChatGPT 可能明天就死掉，因为它会失去最让人上瘾的那一部分。
这揭露了一个残酷的现实，我们以为是在和聪明的 AI 对话，其实是在和激励机制对话。AI 幻觉的背后，是我们用来衡量它的那把标尺。如果标尺错了，结果必然走向偏差。要让 AI 更可靠，就必须重写规则。
theconversation.com/why-open…
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我最近被一个视频博主洗稿，对方自称清华毕业、研究方向是神经网络预测。但我在知网和 Google Scholar 都没找到任何痕迹。
这样的人被多个博主多次投诉，竟然还能靠搬运内容博取大量流量，还能在平台上活得挺滋润。实在有点离谱。
我突然意识到，或许平台在某种程度上是纵容甚至鼓励洗稿的。因为洗稿能快速堆出看似不同的内容，维持内容多样性和用户活跃度。
帮原创者对平台没什么直接好处，甚至可能带来更多管理责任，所以投诉渠道才会被设计得繁琐复杂。
如果原创者选择把洗稿的人挂出来，轻则限流，重则违规。平台的规则并没有保护原创，他们把原创者逼到一个两难境地。你要么沉默，要么在维权过程中被二次打击。
这是我最近的一些切身体会。平台追逐的核心始终是数字和活跃，不是公平。
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有个“清华才子”，主要研究方向：Ctrl+C + Ctrl+V。
我已经投诉过+提醒过，但他依然高产洗稿。
证据我挂这，账号也挂这。
另外提醒一句：清华我是真没搜到他，知网和Google Scholar都空白。
清华背书？给他闹麻了。
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Claude Code and Codex (GPT-5 High)
Complete Vibe Coding Guide
We build 12 apps in this video of varying difficulty
PART 1: INTRO
00:00 Intro
03:25 What are these tools?
04:40 Learning Claude Code
05:16 First Prompt in Claude Code
06:12 Editing Prompt with Claude Code (Making a linktree)
07:02 Prompting Codex w GPT-5 and Gemini CLI
08:38 Running on Skip Permissions Mode (Yolo Mode) by default
09:53 Commands in Claude Code /cost /model /clear / compact
13:34 Resume Previous Chats with /Resume in Claude Code
14:42 Sharing web app links immediately with sharable links
[Use all these tools in @sandboxvibe]
PART 2: VIBE MARKETING AND STATIC PAGES
15:30 Building Static Pages (Vibe Marketing)
17:55 Vibe Marketing 1: landing page in Claude Code and Codex
19:38 Evaluating the Landing Pages with Claude Code, Codex, and Gemini
20:10 Making edits to our landing pages + Context Management + Wispr Flow
24:57 Vibe Marketing 2: Creating a Lead Magnet with Claude Code, Codex w GPT-5
26:06 Using Tally to embed into our Lead Magnets
32:40
33:13 Vibe Marketing 3: Creating a research Presentation with Codex
36:15 Polishing and editing our presentation
37:35 Vibe Marketing 4: Building Prototype, Analytics Dashboard, and Game at the same time with Claude Code and Codex
38:30 Using Canvas app to mockup for prototype (Excalidraw)
41:33
46:49 Dealing with an error in Codex w/ GPT-5 high
49:45 Vibe Marketing Recap... What we created
PART 3: WEB APPS WITH AUTH AND DATABASE
50:56 PART 3: Building Notes App with Database and Authentication using Instant DB
51:07
51:23 Using InstantDB to build apps
01:01:31 API's (AI Power ups for your vibe coded apps)
01:01:45 Building Thumbnail Editor App with Nano Banana API
01:07:04 Bringing a Prototype to life with Nano-Banana
01:09:19 What are API Keys? Why do you need them?
01:11:51 Getting Google API key for Nano Banana
PART 4: MOBILE APPS WITH API'S
01:18:43 Building a Mobile app on @v_computer
01:20:53 Building a mobile app using AI API's
01:29:27 Deploying Mobile apps to the App Store
01:33:03 Deploying your apps from Sandbox
Get access to all of these tools in one subscription in next tweet: 🔽🔽
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阿联酋K2模型背后藏着中国技术
一开始，它只是AI生态里的一颗普通种子。今天，它长成了一棵枝繁叶茂的藤蔓，开出了远在中东的果实。
近日，阿联酋正式发布最新开源推理模型K2 Think。在这个被外媒誉为“挑战OpenAI”的模型背后（图1），是一个来自中国的大模型，阿里通义千问Qwen 2.5。
K2 Think性能强悍，每秒吞吐2000个token。它参数仅32B，性能却超越许多参数规模大它20倍的旗舰推理模型，甚至在多个数学推理测试中领先全部开源模型。从它的技术报告和HuggingFace中的Model tree来看，K2 Think是基于Qwen 2.5-32B打造的。（图2-图3）
如果说K2 Think是最新的一颗果实，那么它只是整条Qwen大模型生态上的一个节点。
在美国，英伟达选择Qwen作为代码模型的技术底座，CEO黄仁勋公开点赞（图4）。在日本，Qwen在日经AI模型榜单上位居前列，成为新兴企业的首选（图5）。
就连最近备受关注的Thinking Machines Lab，在其首篇研究博客中提到，实验场景使用的模型也是Qwen(图6-图9）。从公开信息来看，这家公司的创始团队阵容不俗，既有前OpenAI CTO 的 Mira Murati，也包括前OpenAI研究与安全副总裁翁荔等人。他们选择以Qwen为研究起点，本身也释放出信号。
为什么通义千问能有这样的全球辐射力？答案或许并不复杂。
1️⃣Qwen系列几乎覆盖了所有主流方向
2️⃣更新频率之高在全球大模型里都属罕见
3️⃣不仅全尺寸开源，还大方地支持商用。每个人都能找到适配版本。
如今，Qwen已经进化到3.0，支持119种语言，在多个基准测试中拔得头筹。它成为了一个滚雪球式的全球叙事。每一次衍生、每一个重构，都在让这个故事变得更大、更远、更真实。
阿联酋开源的K2 Think，只是它走过的一站。但这个故事的开头，始终在中国AI技术，在开源开放的杭州阿里Qwen生态。它讲的是一个技术如何穿越国界，穿透产业，最终在人们看不见的地方汇聚成一个更大的未来。一个以Qwen为基座的未来。
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我越来越认同李飞飞的观点。
LLM这条路线注定走不到AGI的终点。
因为语言模型的本质，是基于已有文本模式去预测下一个词，它擅长总结、续写、润色，也能模拟出看似合理的推理过程。但它始终只面对文本。
而我们生活的世界，不是词语拼接出来的。它有重量、有速度、有摩擦，遵循物理规律，充满空间感与动势变化。语言可以描述这一切，却无法真正感知或参与其中。
这也是LLM的核心局限。它理解的是语言中的世界，而非真实的世界。当我们谈论智能时，不能只局限在文字理解上，还需要面对物理环境、空间结构与行动逻辑。
如果AI要继续进化，它必须离开语言的边界，真正迈入三维世界。
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I have started my research internship @GoogleDeepMind in Gemini Deep Research team with Kai Zhao and @v_mudit! DM me if you are around Mountain View and want to get a coffee!
Super excited about the new journey!🥳
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Baidu just released a reasoning model 🔥 ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking
huggingface.co/baidu/ERNIE-4…
✨ Small MoE - Apache 2.0
✨ 128K context length for deep reasoning
✨ Efficient tool usage capabilities
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🫣Look who's number one on the list? Oh, it's me!☺️
🔥StepAudio 2 has topped the official MMAU leaderboard🏆 Come and check it out!
sakshi113.github.io/mmau_hom…
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🫣Is GPT-realtime too pricey for you? Here is a free alternative!!! 🤩Releasing Step-Audio 2 mini (7B): new SOTA open source LALM!🔥🔥🔥
✨ Free alternative to expensive GPT Realtime API
✨ End-to-end speech I/O
✨ Advanced speech & audio understanding
✨ Expressive prosody control
✨ Intelligent speech conversation
✨ Web search support
🏆 SOTA on LibriSpeech, MMAU, URO-Bench & more!
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🔗 GitHub: github.com/stepfun-ai/Step-A…
🔗 Huggingface：huggingface.co/stepfun-ai/St…
