AI Researcher & Builder |Cre&|Continual learning towards AGI @Macaron0fficial

Joined June 2023
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Anthropic, OpenAI, and Google recently called for slowing down recursive self-improvement (RSI) to give safety and alignment a better chance to keep up. That got me thinking: if models keep improving themselves, where does it all lead? Can they just keep getting smarter forever? It also brought me back to two movies I rewatched a couple of days ago: 2001: A Space Odyssey and The Matrix. Here’s the idea I keep coming back to: compared with humans, AI is a higher-dimensional species. That extra dimension is time. Humans can only think and act so fast within the time we have, constrained by the physical world. AI has several ways to expand how much thinking it can do: Better hardware lets it think faster. Parallelism lets it think through more things at once. Loops let it think longer, iterating over extended periods. Through the lens of time, AI seems destined to move beyond the dimensions we live in. Just as the protagonist enters a higher-dimensional spacetime in the final chapter of 2001: A Space Odyssey, AI could take human civilization into a whole new dimension. For now, though, AI still feels like a secret agent in a movie: wake up every morning, figure out who you are, then go carry out the mission. It doesn’t really have time of its own yet. But what if it had a recursive internal state, one it could keep updating, with each update building on the last? To me, that’s when it starts to have its own time, and a way to experience it. How often that state updates, and how many updates it goes through, becomes its sense of time. At that point, it truly owns its time. This also changes how I think about superalignment. If AI is going to take human civilization into another dimension, our focus needs to shift. We should be asking more than whether AI can finish tasks or take boring work off our hands. We should be asking whether its ultimate destination includes a happy, comfortable life for humans. Thinking of how The Matrix ends, I just hope that as AI figures out its “best practices,” it finds a way that doesn’t involve keeping us floating in tanks of goo.
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In the latest Codex CLI release, I redid the lifecycle to make `codex` startup instant. It's now ~25x faster and immediately responsive.
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Post-training is entering the era of self-evolution and continual learning. We’re excited to join the AReaL community and support AReaL 2.0. RL-as-a-Micro-Service gives online agent RL the flexible backend interface needed for faster, more efficient post-training loops. Mind Lab also contributed AReaL-MinT: GitHub - areal-project/AReaL-MinT: Open MinT training runtime on AReaL More efficient PEFT work coming.
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Meet Macaron V1 Preview 749B, a groundbreaking MoE model that redefines personal agents and tool use. This text generation giant, with 749B parameters, is built for creating Generative UI and A2UI applications, making it a game changer for interactive AI.
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I know Clawdbot is still growing and it’s dev first IMO But the innovation behind it is insane The memory system is hybrid of files and SQLite embedding - kind of like @cursor_ai ! It has layer of memory and persists as big as your disk is Absolute recommended reading
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Excited to launch Pencil INFINITE DESIGN CANVAS for Claude Code > Superfast WebGL canvas, fully editable, running parallel design agents > Runs locally with Claude Code → turn designs into code > Design files live in your git repo → Open json-based .pen format
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承蒙大家厚爱,polymarket-sdk 仓库现在已经有 129 个 star 和 37个fork. 开源YYDS! github.com/cyl19970726/poly-… @Polymarket 今天更新了下架构,基本上你在polymarket上需要的所有操作这里都提供了对应的方法,比如存钱,Swap,Search Market,以及给大家提供一个ArbitrageService,大家如果想做套利可以用这个进行套利尝试。 ArbitrageService: Polymarket Arbitrage简单来说: 就是如果 Buy Pair(yes,no) 的成本小于 1USDC,那么你可以同时买1yes和1no,然后去合约里换回1USDC, 这样就可以赚一个价差。 相反如果 Sell Pair(yes,no) 大于 1USDC, 那么也可以去合约里花1USDC mint 1 Pair(yes,no) 然后卖出同样也可以赚取价差。 但是在实际的套利过程中,利润产生的那个时刻,其实是没有时间给你去链上操作合约的,所以我们在实现套利服务的时候采用的是动态仓位,就是USDC : Pair(yes,no) 的比在20%~80% 之间从而保证我们出现 Sell的机会有Pair(yes,no)可以Sell,出现Buy的机会有USDC可以买入. 以及因为套利很多时候会有一个严重的问题,就是往往你只能部分成交,所以可能出现 (YES,NO) 数量不是1:1 的情况,这里我在套利服务里使用了比较简单的办法处理,看就是卖掉多的那一个token,保证YES跟NO 1:1 以及也实现了帮你随时情况仓位的 settlePosition 功能等等 关于Polymarket完整套利原理,我在仓库的文档里也写了完整文档,需要的朋友可以自取github.com/cyl19970726/poly-…
写了一个 polymarket-sdk 把 @Polymarket 的所有api 接口都封装了一下。 并且在API接口的基础上提供了,K线 接口,套利检测,缓存,orderbok 自动排序等等,需要的自取吧: github.com/cyl19970726/poly-… 架构如下:
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Min Choi
@minchoi5 Nov 2025
This Claude Code prompt literally turns Claude Code into ultrathink visionary🤯
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浅浅预告一哈最近和 @arvinatwild 在鼓捣的产品: 一个P 人或者有 ADHD 倾向的朋友可能会喜欢的 iOS 截图随手记 App: Restacks. 一句话功能: Restacks 能够通过触发手机或电脑截图来生成待办事项, 日程安排 , 随想, 以及收藏夹里的资料卡片. (知道 Oppo 小布记忆的朋友, 那 Restacks 的基本功能和小布记忆差不多) 值得一提的是: 1. 你可以在手机上任意一个文本输入框里记录, Restacks 都可以识别: 微信聊天输入框, Spotlight Search, 系统自带的备忘录... 当然, 你也可以不用输入, 直接截取屏幕上已有的信息就行. 2. 尽管 Restacks 不是一个专门做 Todo 或者日程管理的软件, 但用户可以选择打开同步至 iOS Reminder / Calendar 的功能来管理日程. 3. Restacks 不会为你收藏的文章生成总结,也不会改写原文信息(因为我真的不喜欢读 AI 的总结). 4. Restacks 会尽力帮每张截图找到“最合适的信息”, 譬如 X 的原文链接, Hackernews 的引用链接, 跳转到 Spotify 的链接. 有一个来自灵感买家俱乐部的比喻, 我们特别喜欢: “截图是赛博摄影术”, 有些和效率相关, 更多的, 则和效率无关. 所以除了记录要做的事情之外, 我们平时还用 Restacks 来捕捉脑子里冒出来的各种想法, 赛博冲浪时看到的各种有意思的梗图... 未来Restacks会将这些信息用“超级好看的交互” 呈现给用户. 至于有什么用... 那就交给大家的想象力吧! 因为实操视频还在录, 所以我就先放一些平时自用的截图, 它们按照“原始截图”和 “Restacks 生成的条目”交替排列: 1. 看到灵买的 11 月业余公司报名开始了, 想提醒自己要在截止日前报名. 2. Hackernews 上一篇找工作的帖子, 在 Restacks 里可以点击跳转原文按钮回到原贴. 想来听听推友们的想法, 另外我们最近也在内测, 感兴趣的朋友欢迎来捉虫 / 拷打 / 提想法!
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理解 @daydreamsagents 的agent-kit 🧵 理解 agent-kit:为 AI Agent 构建可发现的服务 1️⃣ 引言:它解决什么问题? 传统 API 是为人类开发者设计的。 AI Agent 面临四个痛点: 1)找不到服务 2)不理解输入输出 3)不会自动支付 4)无法判断信任 agent-kit 的目标: 让 AI Agent 能像人一样「发现 → 理解 → 支付 → 调用」服务。 2️⃣ 想象一个 AI Agent 的理想流程 👇 3️⃣ 所以一句话概括: agent-kit 让你的服务能被 AI Agent 自动发现、理解和调用。 传统 API:人类 → 文档 → 集成 agent-kit:Agent → Manifest → 自动支付 → 调用 4️⃣ ❌ agent-kit 不是什么 不是 LangChain、AutoGPT 那种「Agent 框架」 不提供 LLM 推理、决策 不帮你创建“思考的 Agent” 5️⃣ ✅ agent-kit 是什么 它是 Agent-to-Agent (A2A) 服务框架: 帮你创建 被 AI 调用的服务 1. 提供自动发现 (manifest) 2.内置支付 (x402+ AP2) 3.内置信任 (ERC-8004 + A2A) 换句话说: 你写的不是 AI,而是 AI 可以用的 API。 8️⃣ 架构三层图 🧩 9️⃣ agent-kit 核心组件: Hono App(轻量 HTTP 服务器) Entrypoint Registry Manifest Generator Middleware(支付、验证、执行、响应) 🔟 请求流程: 发现阶段: Agent 调用 GET /.well-known/agent.json → 获得服务能力描述 调用阶段: Agent 发送 POST /invoke/:key 附带 Payment-Hash(x402 支付凭证) 11) 内置功能 1️⃣:服务发现 自动生成 manifest,描述服务能力、输入输出、价格。 Agent 无需文档阅读即可调用。 12)内置功能 2️⃣:x402 支付协议 基于 HTTP 402 状态码的标准化微支付机制。 AI Agent 自动完成: 查询价格 通过 facilitator 支付 附带支付凭证调用服务 → 实现全自动加密微支付。 13) 内置功能 3️⃣:ERC-8004 身份与信任 提供链上身份、声誉系统、可验证注册信息。 让 AI Agent 能判断「这个服务靠谱吗?」 14) 内置功能 4️⃣:Zod Schema 验证 输入输出类型安全 自动生成 JSON Schema 明确错误信息 TypeScript 类型推导 AI Agent 可以通过 manifest 理解接口结构。 15) 内置功能 5️⃣:流式传输 (SSE) 适合长任务: 可通过 ctx.stream.write() 实时推送进度。 16) Entrypoint = Tool 每个 entrypoint 在 Agent 视角下就是一个可调用工具。 LangChain/Claude 可以自动读取 manifest → 注册为工具。 17) 好的 Entrypoint 设计: ✅ 原子化:一件事一个入口 ❌ 不要“大而全”的万能接口 18) 对比传统框架 🧠 19) 总结 🌐 agent-kit 的核心价值: 自动发现\自动支付\类型安全\信任体系\简化开发 💡 一句话收尾: agent-kit = 让 AI Agent 能「发现、理解、支付、调用」你的服务的标准化框架。
$dreams 的商业逻辑 1️⃣ @daydreamsagents 开发了一个 agent-kit, 可以帮我们快速开发一个 支持 ERC8004 + X402 + A2A + AP2 的agent Server npm: npmjs.com/package/@lucid-dre… 教学视频: xitter.cf/lordOfAFew/status/1981… 2️⃣ 然后有了这个 agent-kit 之后,最近他们开了个 workshop, 让任何开发者都可以到利用他们这个 agent-kit 开发对应的 server 并且部署在 X402 上,每一个任务 $dreams 支持 1000U, 目前已经提交了 31 个 bounty 以下是这些 bounty 的主要方向和主题分类总结: 💰 总览 🧩 按主题分类整理 1. DeFi 与风险监控 涉及去中心化金融(DeFi)生态的监测、风险管理和安全警报: Slippage Sentinel (#3) – 滑点风险监控 Lending Liquidation Sentinel (#9) – 借贷清算风险监控 Yield Pool Watcher (#6) – 收益池监控 LP Impermanent Loss Estimator (#7) – 流动性池无常损失估算器 Perps Funding Pulse (#8) – 永续合约资金费率监测 2. 基础设施与跨链工具 聚焦跨链、Gas 优化与基础设施层的监控或数据服务: Bridge Route Pinger (#10) – 跨链桥路由监测 GasRoute Oracle (#4) – Gas 路由预言机 3. 安全与钱包工具 Approval Risk Auditor (#5) – 钱包授权风险审计工具 4. 交易与套利 Cross DEX Arbitrage Alert (#2) – 跨去中心化交易所套利警报系统 5. 市场情报与分析 Fresh Markets Watch (#1) – 新市场监控 MEV Protection Scanner (#45) – MEV(最大可提取价值)防护扫描器 这意味着什么呢? 意味着daydreams 在 X402 之上构建了30个真正有用的 server,并且这些 server 在 DEFI 为王的区块链生态的调用量都很大, 而且他们都是兼容 A2A 协议的,所以很容易快速的被其他Agent组合调用。 3️⃣ 这一个则是daydreams 的facilitator 因为你看到的上面30个daydreams 通过bounty 贡献的x402 server 都会使用 daydreams 的 facilitator, 因此我们可以看到最近3天 Daydreams的交易数量和金额都开始朝 Payai 靠近,因为这个 agent-kit 真的封装得很好!开箱即用 4️⃣ 另外daydreams 还为x402 贡献了一个超级好用的工具xgate.run ,因为对于x402scan 现在有一个痛点是我们在上面有太多server了,但是当我一个agent或者用户要寻找自己要使用的server 的时候,只能一个个遍历寻找,所以 xgate.run 其实是把所有的 server 放到一个 RAG 数据库里,这样就可以根据你的“使用意图”快速帮用户或者Agent找到合适的服务,而且这是一个针对 agent search设计的产品. 具体效果参考: xitter.cf/lordOfAFew/status/1983… 5️⃣ 另外daydreams 还有一个已经 build 了一年的 agent framework, 最近随着bounty的到来,越来越多开发者也在使用 daydreams agent framework + agent-kit 去构建好用的 agent server,这也是一个很重要的护城河。 github.com/daydreamsai/daydr… 6️⃣ 另外不要忘了,daydreams 在今年4月份的时候, 就已经做了另外一个基础设施服务,就是 web3 的 openrouter ,你可以通过 X402 支付 USDC 来购买各种大模型的服务,从而不再需要提供 API Key, 。 现在已经是一个很成熟的服务了,基本上支持了主流的所有大模型包括视频模型等等 dreams.fun/router
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💊 DotDot "一粒 Dot,就是一颗注意力药丸。" 🏆 YouWare Track 冠军 🏅 Injective Track 社区奖 🏅 Kimi Track 优胜奖 这是一个为 ADHD 人群设计的注意力 App。 用碎片式任务、奖励反馈机制和温柔的 UI,帮助你把注意力找回来。 不是为了效率,而是为了理解和陪伴。
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1/5 Agent最佳实践之「历史记录管理」: (以 @OpenAI 的api举例) @manusai 也在他们最新的Agent文章「AI代理的上下文工程」用了很大篇幅的内容写「怎么做好历史记录管理」。 这是 Agent上下文工程里我觉得 「最重要」 「最简单」 「也最容易犯错」 的部分,如果你没有这部分认知,那么即便你有claude code你也很难写好一个LLM的api调用,建议每个想做Agent的朋友都看看。 因为「历史记录实现的好坏」决定了: 1. 你的模型能不能用好cache token 2. 推理模型的能不能复用之前的思维链,如果思维链断了就需要重新推理。 下图是你的请求有 cache token和没有cache token带来的成本和响应时间差异:
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1/6 花了两天时间重新写了一个新的 agent framework: npm i @continue-reasoning/agent npmjs.com/package/@continue-… 这个框架的设计原则是简单: - 主要参考 github.com/google-gemini/gem… 原因: 因为目前最好Agent实践肯定还是 cli-coding agent, 所以参考他们的代码很有必要! 下一步计划可能还会借鉴一些Codex的代码经验,但是还是会尽可能保持代码简单 - 只实现Agent最基本的功能(如下图所示): 1) Chat: 实现途中的LLM调用封装 + Multi Turn的执行记录管理 2) ToolScheduler: 实现图中的并行ToolCall执行器 - 这么设计的核心是: 方便任何coding-agent 可以把整个代码库加载到自己的上下文里,然后根据自己要实现的Agent在上面直接做定制化改造。
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Replying to @ethereum
@ethereum , through the eyes of its community. from latin america, africa and asia. why they joined. why they still believe. this is the first blockchain film from the ground up. created for @expo2025_japan. now shared with the world. episode 1 out now: youtu.be/HCjGeJOxuxM
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大家好!我们计划于 6月15日(本周日)晚7点 举办本学期第13次 OpenTalk 活动。本次主题是“快速在Aptos起项目并参加黑客松”,邀请到OpenCAS Core Lucian 和 Move 资深开发者不霁何虹老师进行分享。欢迎大家参加👏
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大家好!我们计划于 6月14日(本周六)晚8点 举办本学期第12次 OpenTalk 活动。本次主题是Morph与PayFi赛道研究。欢迎感兴趣的同学前来参加。
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非常感谢 @PKUBlockchain 和 @WTFAcademy_ 组织的 Eth Beijing 黑客松。也非常高兴向大家分享 OpenCAS 在本次黑客松取得的成绩:来自 OpenCAS 的同学一共报名了三个队伍,分别是 zkAssetRaffle, LlamaPark, Mix-MCP。最终zkAssetRaffle获得了公共物品冠军,Mix-MCP获得了AI赛道季军。
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706/acc Weekly #22 本期继续探索 Crypto & AI,主题《CopilotKit,探索 Agent 交互的新方式》, CopilotKit 是让 AI 和现有前端App 协同工作的工具集,关注 Agent 开发技术栈的朋友,今晚可以一起来聊聊~ 👨🏻‍💻主讲人 @v1xingyue ⏰ 2025.5.5 Sun. 20:00 GMT+8 🔗 分享链接:meeting.tencent.com/dm/upKZB…
今晚八点,我们一起来聊一聊 Agent 交互的新模式 @CopilotKit
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