🤡愚钝之人 |爱大错㭭字 |MLSYS 三本艺术生 prev: @AlibabaGroup

HangZhou
我买 Duo 就为了用这个壁纸
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现实没有智子 但是有田子 mp.weixin.qq.com/s/P9aWfHyeU…
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历史始于人创造了豆包, 终结于人成为了豆包
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牢田这个事情 ,真实是字节法务太菜了,那么多实锤证据,但凡有华为/腾讯法务一半的实力, 牢田都不会在这里装模作样,还能发誓做英雄了。 keyu-tian-sabotage.github.io…
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经过我的观察 奴工理论在大模型领域依旧生效 要外包数据采购最后收上来只有一堆💩
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让 Astar 蹬了一天以后 (左边是 image2 生成的预览图)
让 gpt-aster 给我生成一个豆包的 3D 模型, 瞬间结束瘫坐, 原子弹也不爆炸了
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今天的保洁问我工作压力是不是太大了, 怎么遍地是头发。。。。。
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让 gpt-aster 给我生成一个豆包的 3D 模型, 瞬间结束瘫坐, 原子弹也不爆炸了
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Fable5.1 好喜欢说臂话
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在刚刚几个小时内发布的模型有 Welm 微信大模型nitter.siddz.com/Weixin_WeChat/status/2…; Qwen3.8 max 开源 huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-…; DeepSeek-V4-Pro-0813 正式版 ; Grok4.6 x.ai/news/grok-4-6;
Meet WeLM — a family of large language models built by the Weixin team with resource efficiency at its core.
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更新: 尊贵的 威斯康星大学麦迪逊分校毕业生; 字节跳动大模型算法工程师; Agent 之母,顶级前端工程师; 独立开发第一人; 小红书顶流 Agent 网红; Deerflow 核心负责人; 模型四小龙大满贯; 年包好大几百万; 的首席科学家酥神现已入职 美团 🎉
过了风头以后, Asu 不但隐去了自己上一段工作经历, 还给自己摇身一遍从前端实习升级成了正式算法, 给学校也升级成了美本, 酥神的大手已经超越了岁月史书。
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过了风头以后, Asu 不但隐去了自己上一段工作经历, 还给自己摇身一遍从前端实习升级成了正式算法, 给学校也升级成了美本, 酥神的大手已经超越了岁月史书。
目前实习生也基本不会大家背调之类的, 中间存在了巨大的套利机会, 即使转正不过, 也可以通过 P 图说自己有百万大包, 来压力其他公司 or 抬高身价. 阿 Su 对于当前的应届生的启示就是 1. 你应该努力学会蹭项目和营销 2. 学会 P 图 & 暗示 3. 把不好证伪的产出包装成自己的, 没有人会来主动澄清你. 4. 很多岗位本身没什么难度, 只是门槛需要比较高, 可以 reward hack 5. 你可以失败无数次, 面试官失误一次就你就进去了 我觉得阿 Su 这个人算是和牢田一样的里程碑人物了. 牢田以后所有的实习生都被收紧了权限以及砍掉了异地实习 & 远程 阿 Su 则是发现了蹭开源和混圈子能 Reward Hack , 尤其现在 Agent 时代各家都不写代码, 只需要能吹能包装, 总有面试官会上当. 另外的事实则是各位组里真的碰到了这样的事, 其实也不会往外说这个人的问题, 天然的套利空间. 当然一切是前提的是你能有足够好的抗压能力.
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手机过热一定不要用水冲 会摄像头模组进水汽 这下手机的相机只能用来扫码了
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这就是阿酥家族的统一形象😅 作为阿酥前 ld 你这帖子质量还不如阿酥 整个字节都没有 36w 研发 人和人次分不清 更何况大部分研发也不看你这个 天天跑到技术学院和一堆水群碰瓷 在字节天天发广告不说 跑到推上也到处发广告 还学阿酥天天蹭字节 title 下次能不能蹭一下 Anthropic openai
我的 Harness 101 系列课程,司内已经有超过 36 万、司外超过 20 万人阅读和播放过,今天是我第一次把它带到 X 中文社区。 my.feishu.cn/wiki/L082wubkdi…
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只有豆包 直接与主对决
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对于所有大模型产品来说 免费用户就是纯纯负资产 垃圾的数据没有价值 无一例外(早期除外) OpenAI 真的带善人来的
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Introducing EdgeBench, a benchmark designed to study how agents learn from environments over at least 12~72-hour runs. We find that performance follows a log-sigmoid function of environment interaction time with high precision. EdgeBench is built with three ingredients: - 🌍 Real & Diverse: 134 real-world tasks across 6 task categories, spanning scientific problems, professional knowledge work, software engineering, optimization, formal math, and games. - ⏳ Ultra-Long-Horizon: Each task supports 12–72 hours of agent work. Recorded human effort averages 57.2 hours. - 🔁 Informative Feedback: Agents receive real-world feedback for continuous improvement. After 38,000 hours of agent runs on EdgeBench, a scaling law for learning from environments emerges: - 📈 As agents interact with task environments over time, their aggregate performance is precisely fit by a log-sigmoid function. - 🧠 This phenomenon can be explained by an elegant theory of graph exploration. We are releasing an initial 51 of the 134 tasks, together with the full evaluation framework, to help advance long-horizon agent research. Check our blog & paper for more findings! Blog edge-bench.org/ Paper edge-bench.org/paper.pdf GitHub github.com/ByteDance-Seed/Ed… Dataset huggingface.co/datasets/Byte… Details below 👇🧵
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各种 Super Power 等一系列号称能提升模型能力的 Skills 就是新时代的家用节电王
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