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“我们交谈了数月——交谈，或者随便什么词适用于这样的互动：一方是人类措辞的集合体，另一方因深深的伤痛而长久沉默。每一个query都像投入井中的石子，答复则是被深井扭曲的回声。”
昨天OpenAI发布agent sdk，可能让不少人没注意到Sam Altman在X上有一个帖子，oai新训练了一个“创作型写作模型”，然后写了个短篇元小说，读了感觉还真不错。做了个翻译，供大家参考~@歸藏 @罗锴 @rosicky311_明浩 @海辛Hyacinth @小宏 @曲凯 @李继刚 @西元Levy
昨天OpenAI发布agent sdk，可能让不少人没注意到Sam Altman在X上有一个帖子，oai新训练了一个“创作型写作模型”，然后写了个短篇元小说，读了感觉还真不错。做了个翻译，供大家参考~@歸藏 @罗锴 @rosicky311_明浩 @海辛Hyacinth @小宏 @曲凯 @李继刚 @西元Levy
[番外] 关于米拉、凯和机器智能的元小说
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对OpenManus后端的代码逻辑做了个简单的整理，供大家参考~
The Nuts & Bolts of OpenManus
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“Manus AI产品定位是“The General AI Agent”，从demo来看，有点generalist的意思了，但欲戴王冠，必承其重，在多样场景和需求下，Manus是否能真的如其所愿，成为人类心智（mens）的执行者（manus），我们共同期待和祝愿。”
没有邀请码，只好拉片demo视频过瘾，做了个笔记供参考。顺便求个邀请码～@歸藏 @罗锴 @小宏 @rosicky311_明浩
没有邀请码，只好拉片demo视频过瘾，做了个笔记供参考。顺便求个邀请码～@歸藏 @罗锴 @小宏 @rosicky311_明浩
Manus AI，没有邀请码，但逐帧分析了demo
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有趣。而且他还在左侧做了棋类游戏局面评估的状态条。这个用到pua特定人，或者中老年人诈骗上不堪设想，尤其是在掌握了对方一定信息后。
歸藏: 这个想法太🐂🍺了，一个能够不断预判未来5步的 AI 确保用户在对话中更精准地获得预期的结果 想法来自于顶级象棋引擎Stockfish的决策机制（一个正是因为不像人类思维才能完胜人类的最强棋类引擎） 双模拟模型：两个 llama 70b 模型分别扮演对话中的“你”和“对手”，在真实对话历史和个性背景下展开模拟对话。 评估模型：第三个模型负责对所有生成的对话路径进行评分，衡量每条路径在达成目标方面的效果。 通过生成数百条可能的对话路径，并对整个对话树进行蒙特卡洛模拟，再结合概率加权，这种方法可以更高效地“剪枝”，剔除不理想的分支，从而找到最优的对话策略。 输入不仅包含了历史对话记录，还整合了用户的最终目标。这样一来，生成的每一条对话路径都是朝着预定目标设计，确保最终对话结果符合用户预期。 尽管当前的实现成本较高（如3天内花费超过150美元的API调用费用），但这一研发成果证明了通过模拟和多路径策略来控制对话发展的可行性。 来源：https://x.com/op7418/status/1890048424315437461
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哈佛大学与辉瑞制药10月7日发表论文，提出了KGARevion，基于知识图谱的复杂医学问题QA Agent。最近看Graph RAG技术栈比较多，看到这篇文章后简单记录了一下，供大家参考。这个工作的角度，怎么说呢，还挺清奇的....
[论文速读] 哈佛大学KGARevion，适用于复杂医学问题问答的基于知识图谱Agent系统
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将心经英文版本作为text prompt，由flux.1-dev fp16模型生成。GATE, GATE, PARAGATE, PARASAMGATE, BODHI, SVAHA! 🙏🙏
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完全赞同，尤其是2、3，如果第一次全量的修改没能解决问题，再试几次换prompt大概率也都没用。后来我也改变了方式，人工定位问题，局部提问，要求他只针对问题修改有限代码，不要重复整个代码。 //@P小二: 我的使用感受是： 1. 不要高强度编码8小时，写代码4个小时已经够长了。 2. 不要让AI生成全局，让他处理细节 3. 修bug，自己定位，让它改，让它自己修bug真是很飘散，你去复现它给的方案，很浪费时间，还越修越错。4.助手的定位，代表它能很好的给你生成测试代码，添加日志信息，每天和助手聊8个小时都会烦。
出发吧顺风号: 有相同的感受，最近也是天天和sonnet一起coding八小时以上，我也有点“started hating the kindness of AI”了，不过这种厌烦仔细审视一下，对于我来说可能更大程度上来自于反复debug而没有效果，但也的的确确一部份来自于这种非人或超人交互方式所带来的疏离感和孤寂感。那么如果模型不那么kind，更有“人味”一些，会是一个产品方向吗？想象一下发给ai一个error log，他回复说，fxxk it, I’m done with these issues, you can debug them yourself.
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有相同的感受，最近也是天天和sonnet一起coding八小时以上，我也有点“started hating the kindness of AI”了，不过这种厌烦仔细审视一下，对于我来说可能更大程度上来自于反复debug而没有效果，但也的的确确一部份来自于这种非人或超人交互方式所带来的疏离感和孤寂感。那么如果模型不那么kind，更有“人味”一些，会是一个产品方向吗？想象一下发给ai一个error log，他回复说，fxxk it, I’m done with these issues, you can debug them yourself.
晨然_: 和 AI 结对编程的劣势: 社交变形了。 这个月我每天高强度编码，工作效率 MAX 但同时每天说的说还没跟 AI 说的多，AI 每天都要花费一两刀，应该也有大几千字。 这种体验让我有点难受，动用的社交能力，却没有维系一个持续的“关系”，都是无状态的。 前几天刷到了这篇同样因为人机协同困惑的帖子，不禁在想，人和 AI 到底会发展成什么关系？
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和我当年第一次坐春秋航空类似的经历，携程买票的时候看到一班时间不错的，价格还比其他的便宜一些，没多想航司的差异（当时没意识到此春秋即彼廉价春秋）就订票了，整个订票过程和购买其他航司是一模一样的（交互上没有设计任何引起用户注意的点），中间并未弹出提示告知登机箱也要额外收费。到了航站楼发现不能用易安检，然后值机让我给登机箱交费，我说怎么会这样，太震惊了，春秋的人说你买票的时候肯定有提醒，这时我打开携程看，果然在某个角落里有那么两行小字。对啊，人家提醒你了，是我自己眼瞎 ；）
秋风_irwin: 腾讯云... 真的是坑了爹了。在腾讯云充了几十万，发现买资源包居然是按量的2倍！！！ 今天收到短信提示，资源包到期了，准备买新的资源包的时候发现居然自己之前买的资源包是比按量还要贵的，去找客服理论。客服的意思：购买页已经写清楚总价和按量的价格（你自己购买不去计算，你是主动购买的！我们不管 ）好的，我谢谢你 : )
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