
Dreamer, Writer. Media Observer [email protected] #StandWithUkraine
genesis
Joined July 2008
- Tweets49.3K
- Following2.7K
- Followers8.8K
- Likes22.6K
Anthropic 分享了个Claude Code 的用法,核心就是让Sonnet、Haiku、Opus各司其职
省钱关键不在分工本身,而是啥时候才该掏钱让Opus出手
命令超简单:
claude --model sonnet --advisor opus
分工长这样:
→ Sonnet 跑主流程写代码
→ Haiku 并行查文件和文档
→ Opus 只在关键时刻参与
Opus 就三个时刻出手:计划确定前、同样错误出现两次、任务完成前
这样省额度的细节都藏在里面了
mp.weixin.qq.com/s/yiLOktNiq…
moreless retweeted
以后再也不用请家教了!🤐
港大 HKUDS 开源了一个 AI 私教,叫 DeepTutor,GitHub 已经 4.3 万 star
它不是那种问一道答一道的聊天框
把课本、讲义、笔记丢进去,它就围绕你自己的资料来讲
讲题、出题、做深度研究、画可视化讲解,全在同一个工作区里
最狠的是它会记住你学到哪了
换个会话,进度和错题也接得上
记忆还拆成三层,原始记录、每个场景的要点、对你的整体画像,都能打开看,也能自己改
看网课也能用,B 站和 YouTube 链接贴进去,哪一秒没听懂就问哪一秒
装起来就三行
pip install -U deeptutor
deeptutor init
deeptutor start
懒得配的话,直接把仓库丢给 Claude Code 或 Codex,它根目录有一份 SKILL.md,agent 读完就能自己帮你装好
算一笔账就知道了
以前我去给别人上家教,两个小时 200 块
现在一个月的 Plus 都不用 200 块,随时想问就问,而且还很有耐心
AI 第一个冲击的就是教育行业啊😱
传送门 👉 github.com/HKUDS/DeepTutor
moreless retweeted
最近看到一堂斯坦福公开课,用大约两小时,系统梳理了大语言模型从文本输入到训练、推理和生成结果的完整链路。
它不会让你两小时造出一个 Claude 或 ChatGPT,但能帮你建立一张非常重要的“大模型知识地图”。
课程重点:
00:00|LLM分词机制 文本进入模型前,为什么必须先被拆成 token?不同分词方式又会怎样影响训练效率与模型表现?
25:44|模型如何解码提示词 大模型并不是一次“理解”完整句话,而是根据上下文计算概率,逐个预测接下来最可能出现的 token。
35:40|大模型训练流程 从训练数据、预训练到参数更新,了解模型能力究竟是怎样一步步形成的。
1:16:47|从零理解LLM架构 拆解嵌入层、注意力机制、Transformer 模块和输出层,看清语言模型内部的数据流动方式。
我最大的感受是:
很多人每天都在研究提示词和新工具,却没有真正理解模型底层是怎样工作的。
当你理解了 token、注意力、训练和推理之后,很多原本模糊的概念都会连起来:
为什么上下文长度有限? 为什么模型会产生幻觉? 为什么推理速度如此重要? 为什么训练一个大模型这么昂贵?
建议先完整看一遍建立框架,再根据时间点回看不懂的部分。两小时不能让你成为大模型工程师,但足以帮你判断下一步应该学什么。
moreless retweeted
准备面试 AI 岗位的看看这个GitHub仓库!
有人把 35 家公司的面试题整理成了仓库,按公司分类,高频题还附了解答链接
GitHub:github.com/pallavi-shekhar/a…
想往大模型应用、Agent 方向投简历的,先把那 10 类高频题过一遍,收藏这个仓库
moreless retweeted
Anthropic senior engineer:
“Prompting is no longer the job. 99% of people still open one chat and call it agents.
I run agents inside /loops + /graphs + /harness — same model, same tokens, 10x more completed work.
The system plans, verifies, and keeps shipping while I’m offline.”
Prompts → Agents → Loops → Graphs → Harness
In this 1-hour course she shows exactly how Anthropic builds a team of self-improving agents that recover and improve without you.
Worth more than every $1500 agent engineering course combined.
Watch it today before it gets buried.
Then read the full guide for Opus 5.5 loop + jev engineering ↓
moreless retweeted
THIS IS A PURE F*CKING GOLD
Anthropic made Agent Skills an open spec and GitHub filled up with entire Claude Code engineering teams for free
one repo ships 380 skills, 30+ agents and 70+ commands. another one watches your spend in real time so the team you just installed doesn't quietly eat your weekly limit. nobody is charging for any of it
10 GitHub repos worth opening tonight:
01 wshobson/agents → a plugin marketplace that installs the same agents into Claude Code, Codex, Cursor and Copilot, so your setup survives switching tools
github.com/wshobson/agents
02 subinium/awesome-claude-code → a curated list of tools, skills, plugins and MCP servers. the map before you start downloading
github.com/subinium/awesome-…
03 rohitg00/awesome-claude-code-toolkit → 135 agents, 35 curated skills, 42 commands, 176+ plugins, 20 hooks and 14 MCP configs in one place
github.com/rohitg00/awesome-…
04 anthropics/skills → the official Agent Skills repo. start here to see the shape of a working SKILL.md before you copy anyone else's
github.com/anthropics/skills
05 alirezarezvani/claude-skills → 380+ skills, 30+ agents and 70+ commands, portable to Codex, Gemini CLI, Cursor and eight more agents
github.com/alirezarezvani/cl…
06 disler/claude-code-hooks-mastery → the hooks reference. this is where you learn to make the agent stop on your rules instead of stopping to ask you
github.com/disler/claude-cod…
07 muhammadusmangm/claude-code-best-practices → setup, CLAUDE.md templates, multi-agent patterns and cost optimization, written as a wiki instead of a dump
github.com/muhammadusmangm/c…
08 Maciek-roboblog/Claude-Code-Usage-Monitor → real-time usage monitor with predictions and warnings, so you find the wall before you hit it
github.com/Maciek-roboblog/C…
09 Scorpio3310/claude-code-usage-statusline → daily and monthly spend, 5h and weekly limit meters, per-model quotas, all local, no API key
github.com/Scorpio3310/claud…
10 eugeniughelbur/obsidian-second-brain → persistent memory as plain markdown in an Obsidian vault, shared across Claude Code, Codex and six other agents
github.com/eugeniughelbur/ob…
install the statusline before you install the agents. you want to watch what the fleet costs while it runs, not find out on Sunday when the weekly meter is already flat
then hand the first team one job with an obvious finish line: one reviewed PR, one brief, one red test turned green
keep the pieces that changed the result and delete the rest the same day. a config you did not write is a config you cannot debug at 2am
the repos cost nothing. four agents repeating the same investigation is where the money actually goes
save this one, the list only gets longer from here
the article below shows how to keep context small, reuse finished work and contain retries, so more of your budget reaches the finished result ↓
moreless retweeted
现在最值得做的创业方向,很多其实已经明显到摆在桌面上了。
Greg Isenberg 一口气列出 39 个想法:围绕 AI Agent、数据、机器人和个人 AI,把已经验证过的商业模式重新做一遍。
完整清单👇
1. 企业数据版 Zestimate:估算一家公司数据对 AI 实验室值多少钱
2. Agent 版 Google Analytics:查看哪些 Agent 访问网站,以及它们想找什么
3. 一人公司版 Y Combinator:投资带着一支 Agent 团队创业的独立创始人
4. Agent 版 Okta:管理每个 Agent 的身份和权限
5. 企业数据版 Marie Kondo:清理数据,让 Agent 真正用起来
6. Agent 版 FICO:Agent 花钱前先查看信任评分
7. Agent 版 Geico:为 Agent 犯下的昂贵错误提供保险
8. Agent 版 Datadog:看清 Agent 执行任务的每一步
9. Agent 版 Twilio:为 Agent 提供电话号码和短信服务
10. Agent 版 Upwork:按任务雇用 Agent,而不是自由职业者
11. AI 版 ESPN:像报道大型比赛一样报道每次模型发布
12. 机器人训练版 Shutterstock:拍摄自己做家务的视频并获得报酬
13. AI 数据版 Credit Karma:查看、修改或删除 AI 掌握的个人信息
14. AI 诈骗版 Norton:保护父母免受伪造语音和邮件欺骗
15. Agent 购物版 PayPal Buyer Protection:Agent 买错东西时负责处理
16. AI 版 Geek Squad:为家庭和小企业安装、配置个人 Agent
17. 私有 AI 版 Dell:为不愿使用云服务的企业提供盒装 AI
18. 二手 GPU 版 Carfax:购买前先查看 GPU 健康报告
19. 闲置 GPU 版 Airbnb:出租没有使用的算力
20. AI 模型版 Rotten Tomatoes:用真实评价替代跑分榜
21. Skills 版 G2:帮助用户找到最适合 Agent 的 Skills
22. AI 记忆版 Dropbox:把一个 Agent 对你的了解迁移到其他 Agent
23. 实体产品版 Canva:用 AI 完成设计,并直接生产出来
24. 个人 Agent 版 ADT:当 Agent 做出越权行为时及时报警
25. 机器人版 Hertz:搬家、大扫除或办活动时临时租一台机器人
26. 互联网创业版 Harvard Business School:系统教授如何建立线上业务
27. Agent 版 Workday:入职、管理和停用数字员工
28. 个人肖像版 Getty Images:安全授权自己的脸和声音给 AI 使用
29. 老年人版 Meta Muse:为高 LTV 的垂直人群定制个人 AI
30. Agent 版 Google Ads:付费成为 Agent 优先推荐的答案
31. Agent 版 Loom:自动回放 Agent 完成任务的全过程
32. Agent 版 Plaid:让 Agent 获得银行、航空公司和商店的授权访问
33. Vibe Coding 应用版 Jiffy Lube:快速修复 AI 写出的故障应用
34. 数据集版 Ancestry:追踪训练数据到底来自哪里
35. 人类创作内容的“有机认证”:证明内容确实由真人制作
36. 创业者版 Strava:记录每周真正发布了什么
37. 会砍价的 Honey:让 Agent 直接替用户谈价格
38. 个人 Agent 平台版 SEMrush:分析 Muse 等平台上的流量与竞争
39. Agent 版航空里程:专门为 Agent 设计忠诚度和奖励计划
This is f**king insane...
Andrej Karpathy spent 8 years inside OpenAI and Tesla.
Last week he compressed all of it into one free 2-hour lecture.
Agents -> Harness -> Loops -> Graphs
There are bootcamps charging $15K that teach less than this.
You probably don't have 2 hours today.
Bookmark it and watch it before the feed buries it.
Then read the guide below and build your first agent harness ↓
Google just dropped a free 2-hour masterclass on Loop and Graph Engineering
From one prompt to 200+ agents that check and fix their own work:
0% → 00:15 - Learn graph engineering from scratch
30% → 30:13 - Build your first agent graph, step by step
45% → 42:41 - Spin up as many agents as you need, all in parallel
75% → 59:47 - Loop engineering: send bad work back until it passes
100% → 1:23:03 - Build a graph that fixes itself while you sleep
Prompts → Agents → Loops → Graphs → Self-Improving Systems
Most people still stuff every instruction into one agent and hope it listens
Worth more than any $2,000 agentic engineering course
Bookmark and watch it today
Then read the full harness engineering guide below ↓
moreless retweeted
爆了!!!NVIDIA RTX 20、30、40 三代显卡的隐藏 AI 算力,居然都被民间大神破解了!!!🤯
老黄锁了这么多年的 Tensor Core 算力,居然被人直接解锁了,部分显卡的计算吞吐量甚至原地翻倍!
而且最离谱的是,不需要更换硬件,不用刷 BIOS,也不用魔改 NVIDIA 官方驱动。
直接从底层解除部分 Tensor Core 运算的性能限制。
目前社区已经公布了多个型号的测试结果:
🔹 RTX 4090:165.6 → 331.6 TFLOPS,直接翻倍!
🔹 RTX 3090 Ti:BF16 从 87.5 → 157.4 TFLOPS,暴涨 80%!
🔹 RTX 2080 Ti:特定 FP16 运算吞吐量接近翻倍!
🔹 RTX 4070 Ti SUPER:FP16/BF16 运算吞吐量也接近翻倍!
甚至连 Windows 11 上都已经有人成功复现了。
要知道,RTX 2080 Ti 已经是八年前的显卡了,结果到了 2026 年,居然还有人能从里面挖出这么多计算能力。
更魔幻的是,现在连开源项目和安装教程都有了。
不同系列有对应的解锁项目:
🔥 RTX 20 系列(Turing)
github.com/nlzy/turing-unloc…
🔥 RTX 30 系列(Ampere)
github.com/Zagitta/gpu-unloc…
🔥 RTX 40 系列(Ada)
github.com/JustAResearcher/g…
🔥 Windows 11 实验方案(改装版 RTX 4080)
huggingface.co/TOTORONG/AD10…
还有中文安装说明:
gpu-unlock.com/zh
Linux 用户按照对应仓库的教程,安装内核模块、配置启动参数,再通过冷启动触发解锁。
NVIDIA 靠着精准的产品刀法卖了这么多年显卡,结果 GitHub 上的民间大神,硬生生把老黄的刀给撅了。
谁能想到,一张用了七八年的老显卡,居然还能在 2026 年迎来这种级别的算力解锁。
Google just released free 2-hour course on full Harness engineering from 0% to 100%:
0% → 0:29 - Harness engineering from scratch
15% → 11:08 - build your first agent right way
30% → 28:08 - Eval engineering: build Chief of Staff agent
65% → 1:00:13 - Loop engineering
100% → 1:23:19 - self-improving graphs system that works 24/7
most people keep trusting agent that "looks right" - the real upgrade is a Harness that tests, judges and rewrite your agent until it works
learn Harness from Google, ship your first - then unlock the full Agent systems below:
moreless retweeted
《从零构建大模型》作者 Sebastian Raschka 推出了一套免费视频课,教你从零写一个推理模型,8 集共 11 小时,赶紧收藏🔖
这套课是配合他的新书《从零构建推理模型》录的,每集对应书里一章。
用 Qwen3 0.6B 预训练模型,拿 PyTorch 一行行把推理模型的关键部分写出来:
1️⃣:加载模型,写 KV cache,用 torch.compile 加速
2️⃣:写一个数学答案验证器,跑 MATH-500 评测
3️⃣:推理时扩展,先采样,再用 self-consistency 做多数投票
4️⃣:给答案打分,让模型自我修正
5️⃣:从零实现简化版 GRPO(RLVR)
6️⃣:看训练指标,加 clip 和 KL 项,讲 reward hacking
7️⃣:拿 DeepSeek R1 当老师做蒸馏
跟着学的几个提示:
前几集 CPU 就能跑,Mac 的 Apple 芯片也支持,到训练那几集再上 GPU。
不用先看《从零构建大模型》,会 Python 和 PyTorch 就能直接开始练。
视频合集:magazine.sebastianraschka.co…
代码:github.com/rasbt/reasoning-f…
谷歌刚刚放出一门 60 分钟的官方课,手把手教你打造一个7 * 24小时完全自动化的生产级 Agent 。
很多人学 Agent 看了几十个小时零散教程依然搭不出可用的东西,核心是没有搞清玩具 Demo 与工业级架构的边界。
谷歌这门 1 小时课程没有任何水分,只聚焦 5 个真正的工程核心:
1. 从 0 跑通首个 Agent:拆解模型调用、工具绑定与执行环境的基础闭环。
2. 状态持久化(Persistent Memory):告别单次对话即失忆,构建跨会话的记忆索引与上下文回填。
3. 长时自主循环(Agentic Loops):摆脱线性问答,让 Agent 具备自我反思、容错重试与多轮状态流转能力。
4. 吃透 MCP 核心架构:彻底理清 Model Context Protocol 与传统 API 的本质区别,学会构建标准化的上下文协议。
5. 多智能体协同系统(Multi-Agent):把分散的专职 Agent 串联成高协作度的自动化系统。
完全免费。比市面上价值700刀的课还要干货。
建议收藏,今晚就观看 。🔖



































