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Joined November 2022
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WorkBuddy+Hy4做视频的含金量无需多言!上菜 🥳 (一把干了我一千多积分有点肉疼)
4 real productivity!
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WorkBuddy+Hy4做视频的含金量无需多言!上菜 🥳 (一把干了我一千多积分有点肉疼)
4 real productivity!
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高级的小娇妻是一种有意识的关系策略 🔹 懂得表达欣赏和需求; 🔹 情绪稳定,愿意给予伴侣情绪价值; 🔹 享受被照顾,也懂得接受爱; 🔹 有 Intellectual Curiosity; 🔹 有高质量的社交能力; 🔹 懂得经营生活,有生活美学; 🔹 有自己的生活,不把伴侣当成全部世界 🔹 不把所有事情都变成权力竞争
此文乃夫妻联合出品,欢迎同行评审指导
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做品牌,就是一场巨大的行骗
昨天听 老罗 最新一期播客, 感觉,兄弟们 还得做品牌啊 生产端已经卷到死了,只能做品牌搞溢价了,不然就是卷到死赚个纸箱钱了。 独立开发者 更像是 定位 为一个生产者, 后面我要改下定位,请叫我 独立艺术家(啊,不对,艺术家什么没有独立不独立这个前缀。。。 请叫我 大艺术家 🧑‍🎨,我要搞抽象,搞艺术🐶
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为什么第一排的嘉宾位都是空的,大家都不感兴趣吗
So here it is — @ryolu_ 's talk at @aiDotEngineer 2026 Shanghai. I shot it handheld on a Xiaomi 15 Ultra, so there's some shake; I fixed as much of it as I could in CapCut. Handheld footage just isn't going to be sharp or steady. Still, it's the best talk I saw on day 1 of AIE — which is why I'm not posting a text summary. Watch for yourself. I missed the first minute or so. Ryo opens with the excitement of what AI makes possible, and how seeing what others are building can quickly turn that excitement into anxiety about falling behind.
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让我们大胆预测下一个词:boji
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你好 左边的手机在哪买🌝
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We identify a blind spot in (M)OPD for post-RL consolidation: Students may not inherit their teachers’ generalization capabilities, though they achieve near-perfect in-distribution distillation performance. 🧵
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这是一个关于创业、失去与重新出发的故事。 一个人可以花五年时间,把全部热情和精力押在一家公司上;也可以在经历理想的破灭后,转身走进世界顶尖的 AI 实验室,参与一场正在改变世界的技术浪潮。但当他再次选择离开,下一站又在哪里? Thariq 的经历,正是这样一连串的出发与告别。 他曾是 YC 创业者,用五年时间经营自己的公司;后来加入 Anthropic,在那里工作了一年半左右,参与 Claude Code 的发展。看起来,他似乎一步步走进了科技行业令人向往的中心,却又在此时选择离开。 当那些曾经定义自己的身份逐一褪去,一个人还能如何认识自己? 👣从 YC 开始:一个创业者的五年 Thariq 在 2020 年冬季参加了 YC,那是疫情刚刚开始的时期。 当时 YC 还在 Mountain View,创业团队需要亲自到现场参加项目。没想到,疫情很快打乱了原本的安排,Demo Day 也变得与过去完全不同。 那一届创业者甚至没有机会像往常一样进行完整的现场展示,而是通过一页幻灯片向投资人介绍自己的项目。 Thariq 创办的公司,最初是一家围绕线上游戏展开的平台,主要希望让用户能够在线上体验类似《龙与地下城》(Dungeons & Dragons)的游戏。 在疫情期间,游戏行业整体受到资本关注,公司也因此获得了相当可观的融资。 当时,公司完成了一轮在那个阶段颇具规模的 A 轮融资,账上大约有 1500 万美元,团队却只有七八个人。 从外部看,这似乎是一个很好的创业开局:知名孵化器、融资、团队和资本支持,一切都在向成功的方向发展。 但问题也恰恰埋在这里。 👣 融资太多,有时候也是一种负担 Thariq 在播客中提到了一个很重要的概念:Overraised。 简单来说,就是公司融到的钱,已经远远超过了业务实际验证出来的价值和增长。 公司虽然拥有大量资金,但实际业务进展并没有与融资规模相匹配。 这带来了一个很现实的问题:公司变得太贵了。 如果此时想要出售公司,收购方需要面对此前融资所形成的估值和资本结构。公司不一定真的值那么多钱,但外部却已经按照一个很高的预期来衡量它。 Thariq 也逐渐意识到,融资并不等于取得了真正的进展。 他在访谈中表达了一个很有意思的观点: 过度融资在精神层面上也是有害的,因为它会让人产生一种错觉,以为自己已经做成了什么,但实际上并没有。 这句话几乎可以看作他整个创业经历的转折点。 融资成功、进入 YC、拥有知名投资人,这些事情都很容易给创业者带来成就感。 但这些外部认可,并不能替代产品真正创造的价值。 最终,Thariq 选择结束这段创业经历,并将公司剩余的资金退还。 他没有继续为了维护一家已经难以证明自身价值的公司而坚持下去。 这也是他五年创业生涯中一个重要的决定:承认现实,然后重新开始。 👣 离开创业之后:在 AI 世界里重新寻找方向 结束创业后,Thariq 并没有马上加入另一家公司。 他花了大约一年时间探索新的可能性。 这段时间,他去过 South Park Commons,也与 Goodfire 合作做过 AI 研究,还自己尝试开发过一个 Spreadsheet Agent(电子表格智能体)。 值得注意的是,他对 AI 的兴趣并不是加入 Anthropic 之后才产生的。 早在 GPT-2、GPT-3 出现的阶段,他就已经开始思考:能不能把这些模型应用到游戏中,让 AI 成为游戏体验的一部分? 这说明,他并不是单纯因为 AI 行业热门才转向这个领域,而是一直在寻找 AI 技术真正能够发挥价值的应用场景。 后来,他加入了 Anthropic。 👣 加入 Anthropic:从创业者变成 AI 建设者 Thariq 在 Anthropic 工作了大约一年半,参与了 Claude Code 的发展。 这是他职业生涯中又一次重要转变。 此前,他一直在尝试通过创业,把自己的想法变成一家公司。 而进入 Anthropic 后,他开始参与建设一个更大规模的 AI 产品。 他对 Claude Code 的认可非常高。 他在其他访谈中也提到,自己加入 Anthropic 的重要原因之一,就是当时 Claude Code 和 Opus 模型所展现出来的能力,让他看到了 Agentic Coding 的巨大潜力。 他不仅参与产品建设,也非常积极地在社交媒体上分享自己的技术实践。 他逐渐成为 X 上颇有影响力的 AI 技术创作者。 他尤其擅长探索 Claude Code 的新玩法,包括用 AI Agent 做视频、自动化工作流,以及一些别人还没有充分意识到的应用场景。 他在播客中谈到一个很有价值的创作理念: 想持续产出有意思的内容,就必须持续做那些有意思但往往很枯燥的事情。 如果一个人只是在社交媒体上谈论技术,却不再亲自做技术,那么最终就会失去真正有价值的内容来源。 👣离开 Anthropic:不再把身份绑定在某个机构上 在播客录制时,Thariq 刚刚结束了在 Anthropic 的工作。 他的最后一天是周五。 原本他打算低调地休息一段时间,没想到消息很快就在 X上传开了。 甚至有其他公司的 CEO 主动给他发私信。 但他对这次离开表现得相当轻松。 他没有急着宣布下一家公司的去向,也没有表现出必须马上找到下一个身份的焦虑。 他给自己安排的事情甚至很简单:玩《魔兽世界》、回去看看父母,享受一段没有工作的时间。 不过,这次离职也引出了他对 AI 行业的一个深刻观察。 他认为,现在很多人对大型 AI 实验室存在某种程度的偶像化。 大家会觉得,加入 Anthropic、OpenAI 或其他顶尖实验室,就意味着进入了某种特别的精英世界。 但他自己的经历告诉他,事实并没有那么神奇。 他去过 MIT、YC,也在 Anthropic 工作过。 这些地方确实有很多聪明的人,但同样也有普通人,也存在各种不完美。 机构本身并不会自动让一个人变得优秀。 真正重要的是: 你和什么样的人一起工作? 你在团队里承担什么角色? 你是否能发挥自己的优势? 你能否在这个环境中创造真正的价值? 他特别强调,不应该把个人身份与某家公司或某个机构绑定在一起。 不管是 MIT 毕业生、YC 创业者,还是 Anthropic 工程师,这些标签都只是人生经历的一部分,而不是一个人的全部。 👣 天才很多,勇气很稀缺 播客中还有一段非常值得关注的讨论:AI 实验室越来越强大,初创公司还有机会吗? Thariq 的回答并不是悲观的。 他认为,虽然大型 AI 实验室吸引了大量优秀人才,但这并不意味着创业公司没有机会。 相反,他观察到一些创业公司正在做一件看起来很简单的事情:找到一个具体的问题,然后全力以赴,把它做到最好。 很多时候,创业者会花太多时间分析市场、研究竞争对手,最后得出一个结论: 这个市场已经没有机会了,不如直接去大公司工作。 但 Thariq 认为,硅谷真正稀缺的可能不是聪明人,而是敢于尝试的人。 他在节目中提到了一个很有力量的观点: 勇气比天才更加稀缺。 因为聪明人总能找到不去做一件事的理由。 而真正有勇气的人,即使知道困难重重,依然愿意亲自下场试一试。 这也很有意思,因为他自己刚刚离开了一个顶尖 AI 实验室。 当主持人问他,既然这么看重创业,离开 Anthropic 之后是不是应该重新创业时,他也笑着承认,或许是的。 但他并没有透露下一步的具体计划。 👣 在竞争激烈的 AI 世界里,保持人与人之间的关系 播客后半段还谈到了 AI 实验室之间的竞争,以及员工在不同公司之间流动的问题。 主持人用《哈利·波特》的四大学院来形容不同 AI 实验室的文化。 Thariq 认为,Anthropic 更像 Hufflepuff(赫奇帕奇),因为他感受到的是一群认真、勤奋、踏实、能力很强的人在一起工作。 他认为 OpenAI 有点像 Gryffindor(格兰芬多),带着英雄主义和一些大胆、甚至略显莽撞的气质。 而对于 Meta 的超级智能实验室,他开玩笑地表示不参与讨论。 不过,他真正想表达的并不是哪家公司更好。 他认为,不同实验室之间确实存在竞争,但这并不意味着在不同公司工作的人就不能成为朋友。 他把这种关系比作职业体育: 每个人都在自己的队伍里努力比赛,希望赢得竞争,但同时也可以尊重对手。 尤其是在 AI 领域,他认为这是一种正和博弈。 一家 AI 公司取得进展,并不一定意味着其他公司就会失败。整个行业的市场还在扩大,更多人开始接触 AI,本身就是一件好事。 这种看法也反映出他比较成熟的职业观:认真参与竞争,但不要让竞争定义自己的人际关系和个人价值。 👣 真正值得思考的是什么? 如果把 Thariq 的经历串联起来,会发现他的人生并不是一条传统意义上的成功路径。 Thariq 这段经历有三个特别值得借鉴的地方。 第一,他愿意承认失败,而不是维护一个看起来成功的故事。 很多创业者很难放下自己投入多年的项目。因为公司不仅仅是一份事业,也承载着个人的时间、金钱、身份和自我认同。 但 Thariq 能够意识到,融资成功不等于创业成功。当现实与预期不符时,他选择结束,而不是继续沉没成本。 第二,他始终保持对新技术的好奇心和亲自实践的习惯。 从游戏到 GPT,再到 AI Agent 和 Claude Code,他并没有因为过去的身份而限制自己。他一直在尝试理解新技术能够创造什么新的可能性。 第三,他不愿意让外部标签定义自己。 YC 创业者、Anthropic 工程师、AI 技术网红,这些都是他曾经拥有的身份。但他似乎并不急于抓住其中任何一个。他可以结束一家公司,可以离开一家顶尖 AI 实验室,也可以暂时不工作,去玩游戏、陪伴家人。 这种能力其实很难得。 一个人真正的成长,或许不是不断积累更耀眼的身份,而是即使失去这些身份,也依然知道自己是谁,以及下一步想做什么。 Thariq 的故事还没有结束
The third SOTA wife has entered the chat, and this one is fresh off his exit at Anthropic. Sarah (Head of DevX at Cerebras, @MilksandMatcha) and Vivian (GP at Y Combinator, @vivianmshen) sit down with @trq212 right after his last day at Anthropic. What was supposed to be a quiet start to his funemployment era turned into getting outed on Twitter, CEOs in his DMs, and a next-day debrief on the pod. 01:16 Meet the third member: leaving Anthropic 03:15 YC's COVID batch 05:17 Over-raising and shutting down Multiverse 08:58 Toronto, Bay Area high schools and raising kids 12:39 First impressions of SF and tech Twitter 18:32 Going viral with Claude Code content 20:26 Why Anthropic, and idolizing the labs 22:33 Can startups survive the labs? 29:53 Labs as Hogwarts houses, and friendly rivals 35:21 Honeypots, spies and the apocalypse
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黑红也是红在注意力市场里依然好用,只要你不彻底翻车到无人问津,黑红带来的曝光通常大于纯正面内容 算法和人性都更爱冲突,有细节、有情绪、有讨论点,争议出现后把回应做成内容,把攻击力转化成持续更新的素材 想学营销的人可以拆下他的传播手法
这个花叔是这样的人: 1、没有底线——什么火就用 AI 生成本书放微信读书,而这本小书他自己甚至不愿意从头到尾看一遍,不以为耻反以为荣地写入简介 2、无耻下流——刚出的时候自夸自擂多牛逼精致,被锤的时候说,产品差我们就一起把产品做好,先做个产品出来,这才是对的思路。MVP 的思路是对的,但欺骗、作假、死鸭子嘴硬,不是无耻是什么
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来自伯克利、加州理工和哈佛物理实验室的团队联合发布FrontierPhysics,这是一个由42 位物理学家用自己做过的项目搭的 56 个端到端研究任务,测下来当前最强的 agent 配置在 168 次 rollout 里最多只通过 46 次,22 个模型最好的通过率只有 27.4%
Introducing FrontierPhysics - a benchmark evaluating agents for end-to-end physics research Our core team from physics labs at Berkeley, Caltech, and Harvard recruited 42 physicists from 26 institutions. 28 of them published papers on Nature, Nature Physics, PRX, PRA* 1/7 🧵
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公司新上的蛋白饮还挺好喝(每天早起去健身房的动力之一)#薄肌
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DoorDash expects to need more Dashers as autonomous delivery scales. On the latest episode of The Frontier, @andyfang discusses how @DoorDash is applying AI across its business, its investments in robotics and autonomous delivery, and what happens when AI agents can take action in the physical world. We also got into why frontier models still struggle with real enterprise workflows, even when they perform well on benchmarks. Watch the full conversation ⬇️
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东边有 elsewhere 的《一个小人物在数据江湖》,西边有 Kled 发视频,质疑好几个数商伪造ARR/岗位/薪资。 通往 AGI 的码头上,搬货的、倒货的、卖船票的、假装认识船长的挤成一团。IQ 50 和 IQ 150 在这里见了面,谁都怕晚一步。 某种程度上,大家都是知识的倒爷。卖与不卖,世界好像都在往 AGI 去。今天当个碳奸,给大老爷们指路,兴许还能拿到一个大结果。再晚一点,可能连价都轮不到自己开。 手头上那一点点宝贵的数据,总觉得是安身立命的本钱。到了 AI 手里,也就是一小段等着入库的训练数据。卖了,像是在帮着拆掉自己赖以谋生的东西;不卖,又不知道还能守到什么时候。 于是说服自己,决定献身,就要从 day 1 彻底献身。趁它还值一点钱,趁这件事还算是自己选的。
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前几天听床了下某家 frontier lab 最新的开发流程: 1. 大部分代码由 Agent 根据 spec 编写 2. 人类不再审代码,只审 spec 3. Agent 给每个 PR 打风险分,低风险自动合并,高风险才找人 4. CI 挂了没关系,Agent 在后台自动修 5. 大多数 PR 根本不会被合并,Agent 持续淘汰烂代码和烂测试 5. 代码量大到 Git/GitHub 扛不住,干脆自研了一套 软件开发将会如同制造业一般,成为彻底的流水线。稀缺的不再是写代码的能力,而是写 system design 和设计 evaluation system 的能力。
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Today we're open-sourcing GlobeBench, 1,632 tasks that test whether LLMs can simulate RL environments well enough to train agents on. The top model, GPT-6 Astra, gets 49.6% right. No other model of the 20 we tested reaches 30%. 🧵
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So incredibly proud to finally share Science’s Last Exam (SLE). 🧪✨ We wanted to know: Can AI actually do science? So we gave them real lab tools and hidden expert checks. The results are a massive reality check. Science is hard, and true end-to-end research is still at 0. Deeply grateful to the brilliant minds at 34 institutions who made this possible. 🔗sciences-last-exam.org/ The real journey starts now. 🚀 Dive into the thread 👇
I’m incredibly proud to share what we’ve been building at the AItonomy Foundation: Science’s Last Exam (SLE). 🧪✨ Can AI do science? Instead of Q&A, we give agents actual research goals and real-world tools (lab data, software), then grade them against hidden expert checks. Deeply grateful to the brilliant minds at 34 institutions (Harvard, MIT, Stanford, etc.) who helped craft 113 tasks across 9 disciplines. ❤️ The results? Science is hard. Of 8 frontier models, the best scored 37.5/100. On true end-to-end research? All scored 0. We have an exciting journey ahead! 🚀 (Claude Opus 5.5 & GPT-6 Astra coming soon—just clearing bio safeguards). Everything opens Nov 6. 🗓️ 🌐 sciences-last-exam.org 💻 github.com/Gen-Verse/Science… 🤗 huggingface.co/datasets/Gen-… Thread below on how the exam works and where models break. 👇 (1/14) #AGI #AIforScience #AIAgents #SciencesLastExam #OpenAI #Anthropic
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阶跃星辰上线了 Step Studio:能直接做手机 App 的 AI IDE Step Studio 定位为一款“AI 终端原生开发工具”,用户可以一句话,制作可真机接入运行的 App。 它想做的不只是生成代码,还要让作品可以调用手机系统的能力、装进手机,并完成分发。 当前产品处于 Beta 阶段,11 月 11 日前不限 Token。 studio.stepx.com/?ref=watcha…
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