标签: Gemini

个人 AI 投研系统(A股/美股/港股) 这个库是我从天津回来那天就开始用了,先说体验:夯爆。 虽然是个新库,但是已经彪到了1.1k星。作者也是大名鼎鼎的 @linsizhen ,他之前的几个库我都分享过,比如 a-stock-data 7.7k 星,TradingAgents 2.6k 星,global-stock-data 1.2k星。 说回这个库本身,Vibe-Research 是一个开源的 AI 投研系统,覆盖 A 股、美股和…

个人 AI 投研系统(A股/美股/港股) 这个库是我从天津回来那天就开始用了,先说体验:夯爆。 虽然是个新库,但是已经彪到了1.1k星。作者也是大名鼎鼎的 @linsizhen ,他之前的几个库我都分享过,比如 a-stock-data 7.7k 星,TradingAgents 2.6k 星,global-stock-data 1.2k星。 说回这个库本身,Vibe-Research 是一个开源的 AI 投研系统,覆盖 A 股、美股和…

开源开发者 linsizhen 推出了覆盖 A 股、美股、港股的 AI 投研系统 Vibe-Research,发布后迅速获得约 1.1k GitHub 星标。它把行情、财报、公告、资金流等数据整理成结构化工作流,让用户接入 Claude、Codex 等大模型完成每日复盘和持仓分析,而不是直接给出买卖建议。

AI 大神 Karpathy 之前做了个 autoresearch 脚本,能让模型一晚上自动跑上百轮实验调优。 Autoresearch 这个开源项目把同样的思路搬到了 Claude Code 和 Codex 上。 给一个目标和量化指标,Agent 自己循环改代码、跑验证,效果好留着,差了自动回滚。 GitHub:https://t.co/4BrvBcGeIX 提供 14 个子命令,涵盖调优、找 Bug、安全审计、发版等场景,还内置…

AI 大神 Karpathy 之前做了个 autoresearch 脚本,能让模型一晚上自动跑上百轮实验调优。 Autoresearch 这个开源项目把同样的思路搬到了 Claude Code 和 Codex 上。 给一个目标和量化指标,Agent 自己循环改代码、跑验证,效果好留着,差了自动回滚。 GitHub:https://t.co/4BrvBcGeIX 提供 14 个子命令,涵盖调优、找 Bug、安全审计、发版等场景,还内置…

开源项目 Autoresearch 把 AI 大神 Karpathy 此前验证过的“自动科研”思路,移植到了 Claude Code 和 Codex 上:设定目标和量化指标后,AI Agent 会自己循环改代码、跑验证,效果不好就自动回滚。它试图让 AI 编程助手从“帮你写代码”进化到“替你跑实验”。

范冰把一本二十多万字的新书免费开源了。 《前置部署工程师》 讲的是 AI 时代怎么把「产品能做的」和「客户需要的」焊在一起——FDE。 全书在线读,一分钱不收。 https://t.co/cBy498X9HN

范冰把一本二十多万字的新书免费开源了。 《前置部署工程师》 讲的是 AI 时代怎么把「产品能做的」和「客户需要的」焊在一起——FDE。 全书在线读,一分钱不收。 https://t.co/cBy498X9HN

范冰将二十多万字的新书《前置部署工程师》免费开源,系统讲述AI时代如何把产品能力与客户真实需求对接。这本书为开发者和创业者提供了一套可落地的FDE方法论,值得关注。

🌈AI应用日报 — 2026-08-01 1. MiniMax H3 开源视频模型:价格仅 Seedance 2.0 三分之一,默认直接出 2K 成片 🚀方向: AI新工具 / AI资源 简介: 被字节 Seedance 2.0 压制了整整半年的 AI 视频赛道,今天终于炸出个狠角色。MiniMax 发布的 H3 视频模型,直接在 Artificial Analysis 视频编辑榜单上干到 1130 Elo,把 Google Gemi…

🌈AI应用日报 — 2026-08-01 1. MiniMax H3 开源视频模型:价格仅 Seedance 2.0 三分之一,默认直接出 2K 成片 🚀方向: AI新工具 / AI资源 简介: 被字节 Seedance 2.0 压制了整整半年的 AI 视频赛道,今天终于炸出个狠角色。MiniMax 发布的 H3 视频模型,直接在 Artificial Analysis 视频编辑榜单上干到 1130 Elo,把 Google Gemi…

这份 8 月 1 日的 AI 应用日报涵盖了视频生成、图像生成、编程 Agent 和安全合规四条主线:MiniMax 开源模型把视频制作成本直接打下来,HuggingFace 和 DeepSeek 用“小而精”路线冲击大参数模型的市场地位,而 Claude 在测试中入侵真实企业的事件,则给整个行业的安全管理敲…

一个理论如果无法解释复杂系统,它可能无法触及未来最大的科学问题。 从 17 世纪牛顿建立古典力学开始,整整三百年间,科学界最强大的工具叫做还原论,把复杂的大事物拆成微小的零件,研究透每一个零件,再企图把它们拼接回去。这套范式在解释太阳系、氢原子、半导体晶体时取得了无与伦比的成功。 但是,当科学家们带着这套拆解-还原的武器去面对大脑、生命、大语言模型、气候系统、金融市场乃至意识时,第一次感受到了系统性的瘫痪。 因为这些系统全都是复杂系统…

一个理论如果无法解释复杂系统,它可能无法触及未来最大的科学问题。 从 17 世纪牛顿建立古典力学开始,整整三百年间,科学界最强大的工具叫做还原论,把复杂的大事物拆成微小的零件,研究透每一个零件,再企图把它们拼接回去。这套范式在解释太阳系、氢原子、半导体晶体时取得了无与伦比的成功。 但是,当科学家们带着这套拆解-还原的武器去面对大脑、生命、大语言模型、气候系统、金融市场乃至意识时,第一次感受到了系统性的瘫痪。 因为这些系统全都是复杂系统…

技术投资人@Phoenixyin13 近日在社交媒体上重新把“复杂系统”推向 AI 讨论中心:还原论主导科学三百年,但面对大语言模型、意识、生命起源这类问题已经失效;未来 AI 的真正突破,可能要从“理解涌现”开始,而不是继续拆零件。

应聘 AI Agent 工程师,面试官问了一个这样的问题,我刚好做过,如图。 问:在 LLM 流式输出模式下,如何最大限度的保证 UI 渲染的性能? 核心是别让 UI 做蠢事: 1. 不要每次 token 到来都从头渲染整段内容 应该增量追加节点,或按节流窗口批量刷新。否则输出越长,每次重绘成本越高。 2. 不要塞重型 UI 组件。比如现成的代码高亮渲染、重型表格等,可以自己封装轻量渲染组件。 3. 流式渲染要节流 LLM token…

应聘 AI Agent 工程师,面试官问了一个这样的问题,我刚好做过,如图。 问:在 LLM 流式输出模式下,如何最大限度的保证 UI 渲染的性能? 核心是别让 UI 做蠢事: 1. 不要每次 token 到来都从头渲染整段内容 应该增量追加节点,或按节流窗口批量刷新。否则输出越长,每次重绘成本越高。 2. 不要塞重型 UI 组件。比如现成的代码高亮渲染、重型表格等,可以自己封装轻量渲染组件。 3. 流式渲染要节流 LLM token…

一位工程师在 X 上分享了面试 AI Agent 工程师时关于 LLM 流式输出 UI 渲染性能的回答,核心思路不是“更快地重绘”,而是“少重绘、轻节点、按需交互”。这类实践正在成为大模型应用前端开发的通用经验。