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GPT6 Astra 发布了。接下来必须要PUA下国产厂商了具备不少于Astra

GPT6 Astra 发布了。接下来必须要PUA下国产厂商了具备不少于Astra

GPT6 Astra 发布了。 接下来必须要PUA下国产厂商了 具备不少于Astra 90%能力,价格只有四分之一的Kimi 具备不少于Astra 85%能力,价格只有十分之一的GLM 具备不少于Astra 80%能力,价格只有百分之一的DeepSeek 具备不少于Astra 75%能力,但能在单机跑的Qwen 哪个都行,快点来吧。[二哈] ​

GPT6 Astra 发布了。 接下来必须要PUA下国产厂商了 具备不少于Astra 90%能力,价格只有四分之一的Kimi 具备不少于Astra 85%能力,价格只有十分之一的GLM 具备不少于Astra 80%能力,价格只有百分之一的DeepSeek 具备不少于Astra 75%能力,但能在单机跑的Qwen 哪个都行,快点来吧。[二哈] ​
官方教程:从零手搓SGLang地址:github.com/datawhalech

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华为穿戴2026上半年全球出货第一华为WATCH 6接入DeepSeek大模型啦

华为穿戴2026上半年全球出货第一华为WATCH 6接入DeepSeek大模型啦

华为穿戴2026上半年全球出货第一华为WATCH 6接入DeepSeek大模型啦
#华为穿戴2026上半年全球出货第一#华为WATCH 6接入DeepSeek大模型啦~
手表这种设备,因为界面可操作的空间太小,有个智能的AI助手还是很重要的。
特别是这次WATCH 6的健康功能升级,能收集的生理指标多了,直接给出一堆数据用户也不知道自己身体到底咋样。结合数据给出综合评价就很考验手表接入的大模 ​

#华为穿戴2026上半年全球出货第一#华为WATCH 6接入DeepSeek大模型啦~ 手表这种设备,因为界面可操作的空间太小,有个智能的AI助手还是很重要的。 特别是这次WATCH 6的健康功能升级,能收集的生理指标多了,直接给出一堆数据用户也不知道自己身体到底咋样。结合数据给出综合评价就很考验手表接入的大模 ​

#华为穿戴2026上半年全球出货第一#华为WATCH 6接入DeepSeek大模型啦~ 手表这种设备,因为界面可操作的空间太小,有个智能的AI助手还是很重要的。 特别是这次WATCH 6的健康功能升级,能收集的生理指标多了,直接给出一堆数据用户也不知道自己身体到底咋样。结合数据给出综合评价就很考验手表接入的大模 ​
鸿蒙7来了。鸿蒙终端设备数量突破8500万不知不觉搭载鸿蒙的设备数也突破8500

鸿蒙7来了。鸿蒙终端设备数量突破8500万不知不觉搭载鸿蒙的设备数也突破8500

鸿蒙7来了。鸿蒙终端设备数量突破8500万不知不觉搭载鸿蒙的设备数也突破8500
鸿蒙7来了。#鸿蒙终端设备数量突破8500万#不知不觉搭载鸿蒙的设备数也突破8500万了。
看升级里蛮有意思的一个点,是鸿蒙7还针对AI安全做了专门的工作~这个在Agent时代可太重要了。控制AI能做什么、知道AI做了什么,让AI行为可知可控。
另一个和AI相关的升级,是方舟引擎引入了性能大模型,可以根据用 ​

鸿蒙7来了。#鸿蒙终端设备数量突破8500万#不知不觉搭载鸿蒙的设备数也突破8500万了。 看升级里蛮有意思的一个点,是鸿蒙7还针对AI安全做了专门的工作~这个在Agent时代可太重要了。控制AI能做什么、知道AI做了什么,让AI行为可知可控。 另一个和AI相关的升级,是方舟引擎引入了性能大模型,可以根据用 ​

鸿蒙7来了。#鸿蒙终端设备数量突破8500万#不知不觉搭载鸿蒙的设备数也突破8500万了。 看升级里蛮有意思的一个点,是鸿蒙7还针对AI安全做了专门的工作~这个在Agent时代可太重要了。控制AI能做什么、知道AI做了什么,让AI行为可知可控。 另一个和AI相关的升级,是方舟引擎引入了性能大模型,可以根据用 ​
#AI手机哪些功能最实用# 
豆包手机二代定档9月16日了。一代我也还没用过。要说功能的话感觉的话就是通话录音+转文本、自动生成待办事项之类?不知道用过一代的大佬们有什么具体场景没。
一些每天必做的手机操作,比如点外卖或者打车订票啥的,虽然可以交给AI但还是习惯性的自己做~怕AI给自己乱花钱。。 ​

#AI手机哪些功能最实用# 豆包手机二代定档9月16日了。一代我也还没用过。要说功能的话感觉的话就是通话录音+转文本、自动生成待办事项之类?不知道用过一代的大佬们有什么具体场景没。 一些每天必做的手机操作,比如点外卖或者打车订票啥的,虽然可以交给AI但还是习惯性的自己做~怕AI给自己乱花钱。。 ​

#AI手机哪些功能最实用# 豆包手机二代定档9月16日了。一代我也还没用过。要说功能的话感觉的话就是通话录音+转文本、自动生成待办事项之类?不知道用过一代的大佬们有什么具体场景没。 一些每天必做的手机操作,比如点外卖或者打车订票啥的,虽然可以交给AI但还是习惯性的自己做~怕AI给自己乱花钱。。 ​
Codex 里一项实验性的上下文管理方式,也不只适用于Astra,其他模型也能用。
在 ~/.codex/config.toml:
[features.context_management]
experimental_mode = true ​

Codex 里一项实验性的上下文管理方式,也不只适用于Astra,其他模型也能用。 在 ~/.codex/config.toml: [features.context_management] experimental_mode = true ​

Codex 里一项实验性的上下文管理方式,也不只适用于Astra,其他模型也能用。 在 ~/.codex/config.toml: [features.context_management] experimental_mode = true ​
有趣的研究 ​

有趣的研究 ​

有趣的研究 ​
如果你只有一张5090,想要在本地跑Qwen3.8 27B的,可以试试ninfer这个项目
地址:github.com/Neroued/ninfer
这是个专门为单张5090跑Qwen3.8 27B优化的推理引擎。最高用NVFP4、8 并发可以跑到766.6 tok/s 。 ​

如果你只有一张5090,想要在本地跑Qwen3.8 27B的,可以试试ninfer这个项目 地址:github.com/Neroued/ninfer 这是个专门为单张5090跑Qwen3.8 27B优化的推理引擎。最高用NVFP4、8 并发可以跑到766.6 tok/s 。 ​

如果你只有一张5090,想要在本地跑Qwen3.8 27B的,可以试试ninfer这个项目 地址:github.com/Neroued/ninfer 这是个专门为单张5090跑Qwen3.8 27B优化的推理引擎。最高用NVFP4、8 并发可以跑到766.6 tok/s 。 ​

# 用代码的方式思考 Aishwarya Goel *2026 年 9 月 5 日* 过去几个月,我一直很享受做一些小型编程题:循环、条件判断、伪代码、调试——这些东西,对于那些真正学过编程的人来说,大概很多年前就已经熟练到几乎意识不到它们的存在了。 但我没想到的是,这件事竟然极大地改变了我现在使用编程 Agent 的方式。 现在有一种很流行的观点:LLM 的出现,让学习编程变得没那么重要了。 如果我们所说的“编程”,指的是记住语法,那我觉得这确实是真的。我越来越不需要准确记得某件事在 Python 里到底该怎么写。模型生成代码的能力,已经远远超过了大多数普通人实际会需要达到的水平。

# 用代码的方式思考 Aishwarya Goel *2026 年 9 月 5 日* 过去几个月,我一直很享受做一些小型编程题:循环、条件判断、伪代码、调试——这些东西,对于那些真正学过编程的人来说,大概很多年前就已经熟练到几乎意识不到它们的存在了。 但我没想到的是,这件事竟然极大地改变了我现在使用编程 Agent 的方式。 现在有一种很流行的观点:LLM 的出现,让学习编程变得没那么重要了。 如果我们所说的“编程”,指的是记住语法,那我觉得这确实是真的。我越来越不需要准确记得某件事在 Python 里到底该怎么写。模型生成代码的能力,已经远远超过了大多数普通人实际会需要达到的水平。

最近常用的一个开源项目用了这样一种方式:发布的时候同时发布了一个配套的skill。 让AI学习这个Skill后,该项目的安装、操作、甚至是维护都可以交给AI来完成了。 项目也自带了管理控制界面,但我很少用了都是直接让AI操控。甚至哪里不满足需求了直接让AI改代码。。很好用。 不知道会不会是以后的趋势 ​

最近常用的一个开源项目用了这样一种方式:发布的时候同时发布了一个配套的skill。 让AI学习这个Skill后,该项目的安装、操作、甚至是维护都可以交给AI来完成了。 项目也自带了管理控制界面,但我很少用了都是直接让AI操控。甚至哪里不满足需求了直接让AI改代码。。很好用。 不知道会不会是以后的趋势 ​
GPT各版本骑自行车的鹈鹕对比
Simon Willison的经典测试~ ​

GPT各版本骑自行车的鹈鹕对比 Simon Willison的经典测试~ ​

GPT各版本骑自行车的鹈鹕对比 Simon Willison的经典测试~ ​

要用gpt-6-astra模型的,记得先看下官方的最佳实践和迁移指南 developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model?model=gpt-6-astra 最基本的几点: 第一,它更偏向复杂 Agent 和多步骤工具调用,支持异步工具、过程中调整方向、动态调 reasoning; 第二,它更“谨慎”,遇到关键信息缺失更容易停 ​

要用gpt-6-astra模型的,记得先看下官方的最佳实践和迁移指南 developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model?model=gpt-6-astra 最基本的几点: 第一,它更偏向复杂 Agent 和多步骤工具调用,支持异步工具、过程中调整方向、动态调 reasoning; 第二,它更“谨慎”,遇到关键信息缺失更容易停 ​

ffmpeg-skill ,一个教AI怎么更好的调用你电脑上的 FFmpeg /

ffmpeg-skill ,一个教AI怎么更好的调用你电脑上的 FFmpeg /

ffmpeg-skill ,一个教AI怎么更好的调用你电脑上的 FFmpeg / FFprobe 来剪视频的skill 地址:github.com/kajisho5/ffmpeg-skill 只要对 Codex、Claude Code 这类 Agent 说自然语言需求,比如“把 30 分钟采访剪成 3 分钟精华”“把横屏视频裁成 9:16 的 TikTok/Reels”“删除所有静音和停顿,做成 jum ​

ffmpeg-skill ,一个教AI怎么更好的调用你电脑上的 FFmpeg / FFprobe 来剪视频的skill 地址:github.com/kajisho5/ffmpeg-skill 只要对 Codex、Claude Code 这类 Agent 说自然语言需求,比如“把 30 分钟采访剪成 3 分钟精华”“把横屏视频裁成 9:16 的 TikTok/Reels”“删除所有静音和停顿,做成 jum ​
AMD计划要发布的AI工作站Threadripper Halo Station

AMD计划要发布的AI工作站Threadripper Halo Station

AMD计划要发布的AI工作站Threadripper Halo Station
AMD计划要发布的AI工作站Threadripper Halo Station 
 96 核心锐龙 Threadripper PRO 处理器。2T内存,2张MI350P GPU,每张288GB 显存。可扩展到4张。 GPU的显存带宽能到4TB/s 
单机运行TB级参数的大模型~ 不知道多少钱 ​

AMD计划要发布的AI工作站Threadripper Halo Station 96 核心锐龙 Threadripper PRO 处理器。2T内存,2张MI350P GPU,每张288GB 显存。可扩展到4张。 GPU的显存带宽能到4TB/s 单机运行TB级参数的大模型~ 不知道多少钱 ​

AMD计划要发布的AI工作站Threadripper Halo Station 96 核心锐龙 Threadripper PRO 处理器。2T内存,2张MI350P GPU,每张288GB 显存。可扩展到4张。 GPU的显存带宽能到4TB/s 单机运行TB级参数的大模型~ 不知道多少钱 ​

彭博报道:DeepSeek 计划在内蒙古新建的超大数据中心部署至少 16 万颗华

彭博报道:DeepSeek 计划在内蒙古新建的超大数据中心部署至少 16 万颗华