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这段时间我在做一个“蠢事情”,或者也是 AI 时代工程师非常不愿意做的事情,非常重复的事。 为了让 Mole 的卸载软件更加彻底,清理残余的能力更加厉害,我整理了国内外 300 多款 Mac 软件,下载下来差不多 100 多个 G,分成 30 组,让我的最强 Extra High Fast 模型每次 10 个借助 computer use 的能力去对应官网下载,然后依次安装到我的电脑,检查目录、检查软件更新 bundle、检查自启动、…

这段时间我在做一个“蠢事情”,或者也是 AI 时代工程师非常不愿意做的事情,非常重复的事。 为了让 Mole 的卸载软件更加彻底,清理残余的能力更加厉害,我整理了国内外 300 多款 Mac 软件,下载下来差不多 100 多个 G,分成 30 组,让我的最强 Extra High Fast 模型每次 10 个借助 computer use 的能力去对应官网下载,然后依次安装到我的电脑,检查目录、检查软件更新 bundle、检查自启动、…

开发者 Tw93 用 AI Agent 的 computer use 能力,把 300 多款 Mac 软件逐个下载、安装、卸载、扫残留,为清理工具 Mole 补规则、写测试。这件"笨功夫"揭示了 AI 落地的一条现实路径:让模型代替人做重复的脏活,再把结果沉淀成产品能力。

施惟佳(Weijia Shi)本科毕业于 UCLA,主修计算机科学和应用数学,之后进入 华盛顿大学(UW)计算机科学博士项目,师从 Luke Zettlemoyer 和 Noah A. Smith,期间曾在 Meta AI 做约2.5年访问研究,并在 Ai2 从事研究。她主要研究 大语言模型预训练、RAG、模块化模型、机器遗忘、训练数据审计、幻觉与拒答以及 Test-Time Scaling,代表成果包括 INSTRUCTOR、REP…

施惟佳(Weijia Shi)本科毕业于 UCLA,主修计算机科学和应用数学,之后进入 华盛顿大学(UW)计算机科学博士项目,师从 Luke Zettlemoyer 和 Noah A. Smith,期间曾在 Meta AI 做约2.5年访问研究,并在 Ai2 从事研究。她主要研究 大语言模型预训练、RAG、模块化模型、机器遗忘、训练数据审计、幻觉与拒答以及 Test-Time Scaling,代表成果包括 INSTRUCTOR、REP…

NLP 研究者施惟佳(Weijia Shi)放弃康奈尔大学计算机系助理教授职位,选择在 2026 年加入 Anthropic,直接参与 Claude 底层的预训练研究。这既是一次个人职业选择,也反映出顶尖大模型公司对预训练人才的争夺正压过高校教职的吸引力。

llm-keys-ui 0.1

llm-keys-ui 0.1

Simon Willison 发布开源插件 llm-keys-ui 0.1,让 Codex 等编码代理在远程机器上运行时,可以通过一个本地网页界面安全地保存 API 密钥,而不必把密钥直接粘贴进 AI 对话里。

世界模型公司藏了不少秘密

世界模型公司藏了不少秘密

TechCrunch 记者在 All In 大会主持世界模型圆桌后发现,AMI Labs、World Labs 等头部公司普遍拒绝透露产品路线图,连数据供应商都不知道自己的数据被用来做什么。这种集体沉默正在成为世界模型赛道的默认竞争策略。

Pirate Face 从删除中拯救 LLM 模型

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Hacker News 上围绕 antirez 的 DS4 项目展开讨论:与其事后“删除”模型权重中的拒答倾向,不如在推理运行时对激活值做正交化,直接加载未经改动的原始权重。这关系到开源大模型的安全对齐方式、量化精度,以及云推理服务的合规边界。