a small startup contributor. doing A.I. things and collaboration tools .
Shanghai
Joined October 2009
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🤡按照ds的做法，算法哥要和工程哥一起在训练阶段就考虑memory bound的问题，而且乐意为了效率指标优化性能方案。模型从底子上就是带着高效率目标存在的。kimi想改进，得重新从头换backbone再训练，我相信他们也是有做的。但是这个周期太长了，赶不上这种一个月一变的状态。
昨天开始让deepseek 1017帮我做一些cuda kernel和量化方案优化的工作。排除掉自己想不到太多可选的方案和可以对比的目标外，实验效果意外的不错。基本磨几轮，提各种假设和参考库给他，kernel和加速的写法都没问题。😋
在windows上深入使用了 @localhost_5173 开发的kero.sh 。体验真的很好。轻量不恼人，没有奇怪的心智负担。status支持也很好。😆搞的我也想入mygo的坑了（写gpui等编译太痛苦了。
github.com/LodyAI/Lody/issue…
让dim自己更新一下lody上的dim logo🤪
rutis 0.15.0 发布
这个版本带来两种新语言支持和应用承载能力：macOS 插件可以用 Swift 写，插件可以用 Kotlin 写，iOS 和 Android 应用可以作为普通的 rutis 插件接入。
新语言
Swift（macOS 插件）：可以用 Swift 编写 macOS 插件。
Kotlin（插件）：可以用 Kotlin 编写插件。
应用承载（app hosting）
iOS 和 Android 应用把自身能做的事和设备能做的事，以普通 rutis 插件的形式提供给 rutis。应用本身不承担别的角色，只负责启动和断开这条连接。
跨语言的 Rust service
在类型上标注 #[rutis::service] 的 Rust service，对所有语言都可用，不需要为每种语言单独做一层封装。
github.com/arcships/rutis/re…
discord.com/invite/UWqcsgtpr
开了一个discord channel，欢迎来玩
Rutis的介绍稿又写一篇公众号。
今天ruits会发布一个新版本，为大家带来kotlin和swift的plugin机制，以后开发mobile/remote agent不会再痛苦了。
mp.weixin.qq.com/s/zpi1tgZMo…
Rutis的介绍稿又写一篇公众号。
今天ruits会发布一个新版本，为大家带来kotlin和swift的plugin机制，以后开发mobile/remote agent不会再痛苦了。
mp.weixin.qq.com/s/zpi1tgZMo…
确定性的叙事就像是一个下坡柏油路，只要注意踩刹车，或者选择搭车，你总是能顺势溜到某个不错的城镇。你甚至可以悠闲到关注沿途的风景。可如果选择的是不确定性，你得遇山开路，遇水搭桥，最后发现可能方向走反了，也不一定会有精力在意山水旅途。
同时相比成败，人性的挑战会更多。人并不是生来就自由的，即使我们可以欺骗自己这世界是主观的，我们皆是虚拟玩家。人潮如一张网，总是会有亲近的，有权威的，有能力的对你的旅途进行各种评价和要求。人性的本质让你无法自由的面对这些约束，甚至是心甘情愿的放弃一些东西。
尤其是进入模型加速迭代的现在，似乎个性/独特都变成了一个个可以被榨取和吸取的数据表征。一切皆可复制，一切皆可逆向，一切皆可训练，一切皆可流量。普通人的想法不太重要，只需要扔掉脑子，捧热金牌玩家，领模型巨头的鸡蛋，做某个生态的下游，就可以不被时代抛下。
这和之前40年所提倡的反抗，新生，打破的创业环境完全不太一样。我们似乎被梯度下降绑住了手脚，无论做什么创新，成本都太高了。
我一直都很喜欢和有自己想法和理解的人打交道，因为不论想法的大还是小，是否践行。我们都是为一点点自由的而额外付出成本的灵魂。我们可以不用计较token的价格，可以不用计较有多少人关注，可以放弃那么一些些重要的东西，来试图创造点什么，就算是概念也好。
最后，我只是觉得，人生的意义如果来自于社会定义，那么人生的意义一定是不完整的。所以，努力创造吧，即使是一些微不足道的东西。
Han Cheng e/acc retweeted
LayerFS v1.0.0 is out 🎉 Open-source (MIT)
Recursive filesystem for AI agents.
6 core ideas:
1. Ephemeral computing: agents spend ~80% thinking, so each Bash call mounts a Workspace, then commits
2. Decentralized agents: every agent commits to one Store, no DB server
3. Multiagent coordination: every tool call is a Commit; same-file clashes refused
4. Recursive filesystem: forks copy no files, at any depth
5. Ultra storage: dedup, then compression: 10 copies → 0.31
6. Instant bootstrap: ignored files stay in every Commit. ~5 min install vs 0.05 s mount
And 4 more:
7. Auto checkpoints: fork from any step
8. Append-only objects: content-addressed, never rewritten
9. .lww: lockfiles and caches take the newest edit
10. Big file, small edit: a write keeps only its bytes
Here are our links:
github: github.com/Ephemeral-AI-Lab/…
website: layerfs.ai/
Watch the video below, and have Fun!!!
