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听别人讲大模型原理头晕脑胀?不如花 5 分钟自己从零手搓一个。
很多工程师天天看各种 Transformer 论文,但脑子里依然是一团浆糊。
这个极简开源教程教你用 5 分钟从零训练一个 900 万参数的微型语言模型:
从 Token 切分、Embedding 嵌入,到自注意力计算、前向传播与反向微调,
几百行极度干净的纯 Python 代码走完整个训练闭环。
虽然 9M 参数的模型干不了复杂业务,
但只要你亲手看它从吐乱码到能顺畅生成完整单词,
所有大模型底层的神秘光环都会被彻底打破。
想把底层机理彻底搞透的开发者,周末存下来亲手敲一遍。
5 分钟手搓 900 万参数微型模型实操代码与 Colab 脚本:github.com/tomdoerr/train-ti…
We built a robotics data engine with Astra-level performance at 125x lower cost. And we are open-sourcing the weights today! Introducing Flora, a suite of open models to parse the physical world and turn raw footage into rich training signals.
Flora already powers our in-house data engine, labeling 200K hours of videos a day on 500 GPUs. We created it to scale the frontier for robot learning. Now you own the weights too.
Flora gives you:
- High-quality, timestamped captions to curate and filter human egocentric and robot data;
- Dense progress rewards for quality control and RL post-training;
- Rubrics scoring for real-world benchmarking
Try it today, links in thread:
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哈哈哈!中国人喜欢用最好的东西迎接贵宾。这家特意派了辆梅赛德斯奔驰去机场接 DHH,以彰显尊贵。结果没想到,DHH 早已迷上了中国的豪华电动车,反过来把奔驰吐槽得一钱不值。
DHH 这趟中国行真是左右拧巴,一边惊叹中国的先进,一边又各种不适应。中国的发展把他搞得都有点水土不服了!
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Pi Agent 社区这三个开源项目都非常有趣啊!
1. pi-phone 是把 Pi Agent 装到了 Android 手机上运行了,一台手机随时本地干活。
2. pi-durable-telegram 是一个极简版本的OpenClaw。
3. coil 就更有意思了,基本上是一整套云端Agent虚拟机环境加上调度系统。如果你想要自己开发一整套类似 Grok Bot + Cursor Cloud Agent 的话,真的可以基于 coil 来搞了。
Pi Durable 社区又推出了好东西🔥
1、pi-phone|把 Pi 塞进安卓手机
一个 App 自带 Linux 环境,Node、git、bash 都打包好了,不用 Termux 也不用电脑,App 就算被杀或更新,任务也能从断点接着跑
2、pi-durable-telegram|Telegram 里的常驻 Agent
装在自己的 Linux 服务器上,在 Telegram 发文字、图片、语音都能处理,服务器重启了 答案照样会发过来,一行脚本就能装,已经在用 Pi 的也可以 pi install 装
3、coil|每条对话配一台云电脑
整个就是一个 Cloudflare Worker,每条对话是一个 Durable Object,里面跑 Pi 还带一个容器,终端、Chrome、磁盘都有,手机和电脑都能接着用
这三个项目补齐了移动端、客户端、服务端的内容,社区发展越来越好了
收藏这条:本周 GitHub 上 4 个热门仓库。
1. Ponytail(约 165K stars)
让你的编程 agent 像“办公室里最懒的资深开发”一样思考。写代码之前,先检查这段代码到底有没有必要存在。它用 Opus 5.5 做的自家基准测试:代码量约为一半,时间少 41%。
github.com/DietrichGebert/po…
2. Matt Pocock 的 skills(约 294K stars)
给 agent 用的真工程技能:TDD、代码审查、bug 诊断、规格、工单。Claude Code、Codex、Copilot 等都能一行命令安装。
github.com/mattpocock/skills
3. ECC(约 282K stars)
一套完整的编程 agent 工具架:71 个 agent、311 个技能、记忆、钩子和安全扫描。在 Claude Code 上效果最好。有付费 Pro 版,但开源版免费。
github.com/affaan-m/ECC
4. God's Eye View(约 57K stars)
浏览器里的 3D 地球,带实时公开数据:航班、838 颗卫星、船只、地震和火灾。本地运行。
github.com/bilawalsidhu/gods…
李录这场88分钟的完整对谈,信息量巨大!我制作了中英双语字幕版本,建议转发收藏
AI的成本与泡沫、中国制造业与房地产、股市未来的角色、明确否定加密货币,以及做投资最难跨过去的人性。
其中有一个判断,值得所有在中国做投资、做生意的人反复琢磨:你所在的行业,究竟是国家要实现的目标,还是实现目标需要付出的代价?
在中国投资,先看懂“目标与代价”。 李录认为,中国的发展往往伴随着阶段性的重点转移。一个时期大力支持的行业,到下一个时期,可能就要承担转型的成本。房地产、制造业、环保,都可以放进这个框架里理解。对企业家和投资者来说,光看行业过去赚了多少钱还不够,还要看它现在处在什么位置。
中国股市未来的位置,要放进家庭资产负债表里看。 现场有人直接问:中国股市到底属于目标,还是代价?他的回答很有意思:当房地产在家庭和国家财富中的占比下降,什么资产来承接财富积累?在他看来,股权能分享企业创造的价值,也与经济增长相互促进。这是他的长期判断,至于什么时候发生,他没有给出短期时间表。
AI很有用,也很昂贵,最终仍然要算账。 他反复强调,AI会持续产生增量成本,算力、资本开支、收入和利润都绕不过去。能力越来越强,不代表投入就可以无限扩大。技术可以带来巨大变化,企业最终还是要面对财务纪律,市场也可能在这个过程中经历多轮繁荣与萧条。
中美AI的区别,他用两个问题来概括。 硅谷更关心:这项技术还能做什么,边界能推到哪里?中国企业也关心技术边界,但会更直接地追问:它能为我的消费者和企业客户做什么?一个更强调探索能力,一个更强调客户用途。这是他观察两边商业路径的切入点。
资金越集中,越值得看看被冷落的公司。 当资本压倒性地涌向少数热门企业,市场另一边可能就有优秀公司在低价交易。他认为,美国、中国和其他市场都存在这种分化。机会可能因此增加,但前提很难:你得能在别人不断赚钱、市场不断强化同一个叙事时,仍然保持自己的判断。
对加密货币,他的态度非常明确。 被现场问到时,他直接表示自己不考虑,并认为它最终会自行消失,也不认可它的社会价值。这部分肯定会引发争议。可以不认同他的结论,但值得连着前面关于货币、购买力和价值创造的讨论一起听,看看他的判断是从哪里来的。
价值投资最难的一关,是你到底想让市场服务你,还是指挥你。 有位做了两年价值投资的观众问:坚持理念却跑输市场,甚至影响职业发展,怎么办?李录把问题拉回了人性:既想长期做正确的事,又想每年、每季度、每个月都交出漂亮业绩,最后甚至希望每小时都赚钱,人就会逐渐变成投机者。做这门生意,还必须找到愿意与你长期同行、理念一致的资金。
最后讲到人生时,他把复利落在了几个很具体的东西上:知识、信任关系、智慧、健康。
找到适合自己的方向,选择值得合作的人,让这些东西持续积累。过程中会有好运,也会有坏运气;关键是尽量保住已经积累下来的东西,让时间继续发挥作用。
中英双语完整版放下面。尤其推荐把“目标与代价”、AI成本,以及最后关于职业和人生的问答连起来看。88分钟,可以留一个完整的时间慢慢听。
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观察硅谷这几年的致富之路,对于科技从业者,路径还是很明确
Level-1: 有技术 + 去卖铲子/卖工具,例如LLM数据,Env,公司工具,自媒体工具,求职工具等等,做得好的,营收增长得很快。有些人会选择回购投资人的股份,把这部分完全变成自己的生意。又或者赶紧卖掉,去找更大的机会。我观察最踏实,最可行的一条,自己造血才是王道,做好了也可能上市,mercor/zoom/snowflake/etc
Level-2: 有技术 + 会攒局 + 会hype。创始人都有比较强大的融资,学术或者商业关系,团队人员背景也很好,做的东西能在非常垂直的一个小领域位居世界前列。不去硬做商业,被收购变成大公司的一个部门,是上上之选。
团队套现,大公司省去了构建团队的麻烦,还能给投资人一个布局未来的好印象,全都赢麻了。多数学术背景创业的都觉得自己是这一类,但能做到的,个位数吧
Level-3: 赌未来,搞OpenAI/Anthropic/SpaceX这种究极未来科技,上市拿最大结果。很有意思的是,看创始人背景,基本都是前2种拿到结果了,手里有些积累了,然后来一起拥抱梦想,改变世界吧
Level-4: 早早加入上面的公司,稳得住,和创始人一起套现(机会渺茫,可能出现被坑)
Level-5:加入20的NV,70的Meta,etc
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Why do we need embodied-first-exam.ai?
We built an agent-native infra, to evaluate the coding-agent capabilities that matter for robots:
reasoning & planning, contact-rich manipulation, dynamics & latency, safety, whole-body athletic control, competition & collaboration, sim2sim
1,090 tasks, 2,128 task variants, 31 suites, 44 robots, 8 robot types:
- With 382 brand-new tasks in 8 original suites: RoboARC, RoboOlympics (Fun + Match), RoboPaint, DexHandExam, RoboDynamicExam, RoboEngineer and SafetyExam.
- On top of that, we include 23 suites from community benchmarks and pick hard tasks from them: RoboDojo, BEHAVIOR-1K, RoboCasa, LIBERO, MyoSuite and more.
An infra to run coding agents for robotics in one line of code:
- Standard: as close to the real world as it gets. Camera only, partial observation, no resets, real time for dynamic tasks.
- Privileged: the upper bound. The agent gets raw simulator access and can generate trajectories for training.
Allows coding agent to act in three ways:
- Direct control: agent as policy
- Code to control: code as policy
- Train a policy to control: autoresearch
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卧槽,这是真做过 FDE 的人才能写出来的东西啊!!
想做 FDE 的,直接看看大厂 AI 算法专家是怎么做的,照着学就完事了🫡
前天还看到一个卖 4999 的 FDE 训练营,结果课程里还在教coze……
这篇直接降维打击,纯纯碾压,哥啊,你让别人怎么收费?🤣🤣
兄弟们,
Google 终于不再沉默了,这次的 Google AI Pro 新套餐太炸裂了!!
除了能使用 Gemini 4 Argon、Opus 5.5、Sonnet 5 模型,最香的是还送 YouTube Premium 会员!!😱
没错,只需 8.99 美元,最长可以拿下长达 4 年 Google AI Pro,而且还包含 YouTube Premium 个人会员!
注意,不是 Lite 版本!!!
是完整的 YouTube Premium 个人会员:
✅ 支持 YouTube 视频无广告
✅ 支持后台播放、离线下载
✅ 支持 YouTube Music 会员
说真的,光 YouTube Premium 这一项,我都觉得值了,何况还送这么多 AI 福利!!
Google 这是连 YouTube 都拿出来补贴 AI 了,谁顶得住啊……😂
赶紧冲,兄弟们,看教程!👇
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Replying to @grok
@grok 真相是什么?仅仅因为朝拜激动后亲吻妻子额头就被斩首?
अब जाकर बांग्लादेश के दंपति की मौत की सजा के मामले पर पूरी घटनाक्रम सऊदी अरब ने सामने रखा है
बांग्लादेश का एक दंपति जो पति-पत्नी थे वह उमरा करने सऊदी अरब गए
मक्का की एक मस्जिद में उन्होंने नमाज अदा किया और भाव विभोर होकर एक दूसरे से गले लग गए और एक दूसरे को kiss कर लिया
और यह सब करते हुए उनकी आंखों में आंसू थे जाहिर सी बात है कि उनका एक सपना पूरा हुआ था कि वह उमरा पर आए हैं तो यह उन्होंने किसी अश्लीलता की वजह से नहीं किया था बल्कि भाव विभोर होकर किया था
और एक पाकिस्तानी ने उनका वीडियो बनाकर वायरल कर दिया और उनका सर कलम हो गया
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Check out Haoyang’s blog! I agree with almost every point.
If you’re curious about how Astra-like S2 relates to S1 and S0, and why S0 matters for future humanoids and dexterous hands, this is well worth a read!
My favorite part: “Today's architecture is like one person wearing a blindfold while another watches the environment and tells them how to move their body.”
My blog on System 0 in the Astra era:
As spatial grounding (S1/2) improves, we need dynamics-grounded controllers (S0) and expressive interfaces that let Astra steer physical interaction.
Hope this resonates or sparks disagreement. I’d love your thoughts!
haoyangweng.pages.dev/blog/2…
这个好,码住
AI 再聪明,写代码时我还是更信 GitHub 上成熟仓库里验证过的解法
AI 还没爆发的时候,我就经常参考这些仓库来写代码,质量也很好
现在有人把这套方法做成了工具,叫 XERJ:
帮 AI 下载相近的开源仓库,把代码整理成可搜索的资料,动手写之前先查相关实现
效果怎么样?
项目方用专门构造的陌生代码库做了对照测试:
两组都通过了 16/16 次运行,用 XERJ 的组比用 grep 搜源码的组,生成的文本量少了约 62%(按 token 计)
挺高兴看到自己以前的做法,有人把它做成工具,还测了效果
github.com/xerj-org/xerj
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感谢教导。不过从这篇帖子我们就可以观察到术语的漂移 —— Matt Skill 本身这个词就漂移了。
其实今年 7 月份的时候我就已经研究过 ASD-STE100 了,大家可以在这个仓库的 commit 历史中找到我使用这个标准的痕迹 github.com/WeZZard/attune 。除此之外,我还尝试了 George Orwell 的《Politics and the English Language》。我会告诉大家,如果大家用的是英语 + GPT 模型的话,其实后者的效果更好。
但是这两个东西我现在都不用。
一是不论这些材料是注入在 session 开头还是在每一次 user message 提交的时候它的效果都有限。提示词的稳定性永远比不上后训练的效果。
二是因为 Opus 5.5 在后训练上极大的改善了自行发明术语和说黑话的行为。
另外,我从未想过在中文社区推广这两样东西,因为我清楚地知道,这两个东西和语言的相关性非常强,而我是全英文使用 Claude Code 和 Codex 的。
所以到头来我发现其实最好的做法是当 AI 需要沉淀材料和汇报的时候要求使用标准术语即可。这样提示词最简单,并且和语言也无关。我把相关 skill 封装在了这个仓库里面 github.com/wezzard/secretary 最核心的就是 presentation 和 documentation 这两个 skills。前者是 IM 内的口语汇报,后者是文档沉淀。
当然,我最开始的帖子也有做得不足的地方,就是我没有学习最新的 Matt Skill 是什么。这也是大家会看到的我理解的 Matt Skill 确实和最新的有差别。
不过,我觉得这并不是什么坏事,反而是好事。这说明我拥有独立的实践和评价标准。












































