搜索“GitHub”

下，开源项目 eul 非常合适——它足够小巧玲珑（App 仅 5MB 左右），且原生常驻在菜单栏。 但在用 brew 安装后，结果让人傻眼：CPU 温度和 GPU 相关信息全部显示 N/A。对于要跑大模型测试的场景来说，这些信息极其关键。 ::: center 图 1.1 CPU 温度和 GPU 相关信息全部显示 N/A ::: 于是找到了 eul 的源码。GitHub 上，master 分支的最新 commit 是 b5c3bd0，提交信息写着 Create Localizable.strings ( 238)。日期栏赫然显示：5 years ago。 ::: center 图 1.2 eul项目源码更新情况 ::: 右上角 10k Star 似乎在展示着过去的辉煌，就这样静静地躺在 GitHub 上。Issues 区里，有人在两年前问：“M1 还有救吗？”没有人回答。 在 M6 上它还有救么？我的 macOS 应用开发经验不多，但在如今的 AI 时代，或许也可一试。 --- 二、 问题：调研现场 拿到 5 年前的源码后，发现 eul 的温度读取实现源自 Intel 时代的 SMCK

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实现检查正确性，对通过者计时，让胜出者繁衍，如此重复。这一搜索过程的输出就是一个 ACF 文件。搜索算法本身没有任何 GPU 特定之处，唯一与 GPU 相关的部分完全在用户编写的目标函数中，通常只是围绕 triton.testing.do bench 的几行代码。 然而对大多数用户来说，额外的搜索预算是不必要的，因为搜索已经完成了。CompileIQ 在其 GitHub releases 上发布了 Booster Packs——预先调优的 ACF 目录。当前的 helion-booster-pack 包含 24 个 ACF，针对一系列 Helion kernel 进行了调优，已对照 CUDA 13.4 的 ptxas 验证，面向 B200。因此，用户现实的工作流程是：下载该包，将 Helion 的 autotune search acf 指向它，自动调优一次，固定胜出者。无需设计搜索空间，无需编写目标函数，无需编译器专业知识！ 如果你有该包未覆盖的工作负载，可以 pip install compileiq 并运行你自己的针对性搜索。该路径记录在 NVIDIA 的 CompileIQ 博

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ures on their own model pages. From Datadog’s model card. Mistral’s card lists 0.642 / 0.539. How can developers deploy Timestral? Install the package with pip install git+https://github.com/mistralai/timestral.git. It needs Python 3.10+ and torch 2.4+. Dependencies are PyTorch, NumPy, safetensors and huggingface hub. Weights download from Hugging Face: 21 MB for 5M, 111 MB for 28M, 490 MB for 123M. Mistral’s docs list Timestral 1.0 209M as Public Preview. Fine-tuning on proprietary data runs th

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nt wrote and evolved it from under 10 to over 30 frames per second at 512x512 on WebGPU. See that the complete implementation and the web app are open source in the LiteRT Samples GitHub repo. What is the LiteRT Tensor API? The LiteRT Tensor API provides four key features for authoring and optimizing on-device models: Full control over graph structure: you decide every op in the model graph and every connection between them, from elementwise math to accelerator-optimized LLM composite ops, such

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署应用和服务、制作病毒式社交媒体内容来推广产品、给供应商发邮件搭建电商渠道、致电企业为其搭建网站。只要还能负担运营成本，Automaton就会一直运作下去。 不过这款产品上线后评价两极分化。一方面它收获了大量关注。产品刚推出时，Sigil Wen就在X平台发文称，Conway Automaton注册智能体数量已经突破1.8万个；时至今日，Automaton的GitHub开源项目累计收获7300星。 另一方面质疑声同样不少。以太坊创始人Vitalik Buterin曾公开表态，认为所谓Web4的发展方向存在偏差。在他看来，拉长人类与AI之间的反馈链路，对整个世界而言并非好事。Softswiss首席信息官Denis Romanovskiy当时也提出，AI智能体能否实现真正的经济自主，取决于大模型在成熟度、记忆、规划以及工具调用上的能力；而在这些维度上，现有技术尚不稳定，不足以支撑可靠的无人值守运行。 结语：性能不及Muse、Dot，个人Agent跑在终端仍处早期探索阶段 这一轮个人智能体竞赛，主流思路仍是搭建云端虚拟机，让AI在厂商的服务器里持续执行任务。但Agent一旦开始高频循环、反复

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引号就更美了。 如果你在 Mac 上习惯了鼠须管，又希望在 iPhone 上拥有省心、注重隐私且无需复杂配置的小鹤双拼体验，紫毫值得尝试。你可以在 App Store 免费下载紫毫 Hare，基础打字功能免费且无广告，进阶功能可通过一次性买断升级为紫毫 Pro（目前未上架国区，具体价格请参考所在地区 App Store）。 不能设置模糊音吗? 没找到呢? 从GitHub 下载白霜拼音编译成功也不能用呢 [链接], 这个好！体验了一下 好丝滑呀 👍 马上来支持了新的双拼输入法了！36 @ElijahLee：在手机上写字，我们习惯了简洁的输入框、光标和键盘。Platen 则尝试在 iPhone 上还原传统的打字机的书写体验，通过纸张纹理、机械部件、打字声音和墨迹效果，将 iPhone 变成一台复古打字机，让日常记录多一些仪式感。 打开 Platen，映入眼帘的是带有纸张质感的书写页面。在页面中，一根黑色的导轨和胶囊滑块，构成了一台简约的打字机。输入文字时，墨迹会呈现出细微的变化，打字机部件也会随着文字移动，配合机械打字声与触感反馈，营造出接近实体打字机的操作体验。 Platen 为用户提供

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YouTube 等视频链接解析 ✅ 自动下载视频、抽取关键画面帧 ✅ 音频转录字幕，识别视频里面口述信息 ✅ 自动提炼要点、生成摘要、思维导图 ✅【核心增强】支持定时任务，每日批量采集，输出一份汇总情报 ✅ 输出内容可直接用于笔记、周报、行业观察 适合人群：自媒体、行业研究员、竞品运营、情报爱好者、需要长期跟踪一批短视频账号的朋友。 获取方式说明 开源地址 Github：https://github.com/dzivkovi/video-intel ClaudSkills 市场页：https://claudskills.com/skills/video-intel/ 原版只有手动解析视频，不带每日自动任务。 安装步骤（workbuddy 内操作） 1.安装 skill 打开 workbuddy，添加 Skill 2.调用skill 3.如何获取抖音的个人首页 我 →右上角☰ →扫一扫，点击抖音码 点右上角分享箭头 →复制链接 粘贴到记事本，会得到短链接：https://v.douyin.com/xxxxxx/ 给workbuddy提示词 用这个skill来帮我抓取每天最新的收藏内容:

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er-harness skill , and connect it to my browser. Ask whether I want local browser recordings enabled; default to no and preserve my existing preference on upgrades. Follow https://github.com/browser-use/browser-harness/blob/main/install.md if setup or connection fails. One-time Chrome step: open chrome://inspect/ remote-debugging and tick "Allow remote debugging for this browser instance". On Chrome 144+ you then click Allow once per connection. On macOS, browser-harness mac-approve clicks it fo

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ions] 修复了云会话中 composer 的 @ 列表里的文件夹不显示名称的问题；此前选中一个文件夹只会添加一个空格，而不是一个提及 - [Claude Tag] 修复了当频道在任务进行中被共享到多个 Enterprise Grid 工作区后，Claude 会在该线程中静默的问题；现在它会发布一条一次性提示，告知在新线程中 @ 提及它 - [Claude Tag] 修复了在线程外输入 @Claude !fork 得不到可见回复的问题；Claude 现在会向你显示一条私密提示，说明需要在线程内运行该命令 - [Code Review] 为 Code Review 新增了审查级别：所有者可为组织选择 Quick、Standard（默认）或 Deep，并可为单个仓库设置各自的级别 - [Code Review] 在 Code Review 管理设置中新增了一个选项，可审查 GitHub 组织中的每个仓库，包括之后新增的仓库，而无需逐个选择 - [Code Review] 修复了在管理员开启 Code Review 后的一两分钟内打开的拉取请求会被静默跳过的问题；现在它们会被重试并接受审查

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子计算系统规模的增长，仿真将变得日益重要和复杂。它还展示了加速计算集群（如NVAQC的集群）的实用性，使研究人员能够在借助世界级超级计算机进行最严苛的计算之前，开发和验证仿真方法。 仿真使用NVIDIA cuQuantum软件运行，以实现高度优化的性能和规模，同时利用NVIDIA CUDA-Q™平台的容错逻辑层来表达魔法态电路。 阅读关于JUPITER仿真的GitHub博客。 观看黄仁勋在GTC Berlin的主题演讲并探索相关会议。 关于NVIDIA NVIDIA（纳斯达克股票代码：NVDA）是人工智能和加速计算领域的全球领导者。 本新闻稿中的某些陈述，包括但不限于有关以下内容的陈述：对NVIDIA产品、服务和技术及其相关趋势和驱动因素的 growth、性能、可用性和收益的预期；对NVIDIA第三方安排（包括与其合作者和合作伙伴的安排）的预期；对技术发展及相关趋势和驱动因素的预期；预计的市场增长和趋势；对人工智能及相关行业的预期；以及其他非历史事实的陈述，均属于经修订的1933年《证券法》第27A条和经修订的1934年《证券交易法》第21E条所界定的前瞻性陈述，这些陈述受上述条款所创

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V，(5) 当可复用 token 数量达到阈值时排队一次异步接收，并 (6) 在计算剩余后缀之前执行 D→P NIXL READ。 图 1：标准的预填充到解码流程（蓝色）以及双向 KV 传输的新增部分（红色） KV 缓存感知路由器 vLLM 在连接器侧包含对双向 KV 传输的支持，而跨对话轮次协调 KV 复用则需要具备 KV 缓存感知能力的路由器。vLLM GitHub 提供了一个 示例代理 ，它实现了本文所用的流程，可针对你的环境进行调整。 KV 缓存感知路由器是位于客户端、预填充节点和解码节点之间的轻量级有状态控制平面组件。它维护一个内存中的映射，从客户端提供的 conversation id 到解码节点的 kv transfer params路由器只存储块位置元数据，而不存储 KV 张量，并且它从响应流中获取该元数据，而不是单独查询解码节点。 下图展示了路由器如何在多轮对话中管理 KV 元数据。在第一轮中，缓存查找未命中，请求遵循标准的 P→D 流程。随后路由器从响应流中保存解码节点的元数据。在后续轮次中，路由器使用该元数据来检索 conversation id ，以便预填充节点

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一而再再而三三而不竭地在数学家们的痛点上蹦迪： 9月8日，OpenAI宣布，拿下七大千禧难题之一的三维纳维-斯托克斯方程。 10月6日，OpenAI一次性公开了722篇由其模型生成的数学手稿，涵盖372个成果系列，其中涉及准黎曼猜想、四维挂谷问题、唯一博弈猜想等长期悬而未决的著名难题。 前几天，OpenAI Astra模型又组织了一批AI智能体+研究人员，在GitHub上全球直播协作，24小时内大幅刷新了整数乘法运算下界的历史记录。而整数乘法下界被公认为是数学界难题中的难题。 将这些合起来，陶哲轩的那句“数学正经历哥白尼革命”瞬间变得具象可感。 只不过，革的是数学的命。 说真的，起初看到陶哲轩们又是炮轰又是抵制的，不少人会习惯性地觉得：这群全球顶尖数学家的慌，是因为饭碗要被端吧？毕竟RSI正将硅基替代的影响面扩至那些专家。 我开始也觉得，这不过是碳基超级大脑们被机器超算超越后的应激反应——爱因斯坦、黎曼、麦克斯韦、陶哲轩们=生物算力奇点=人体智能超算，ChatGPT跟Claude们则是机器超算，OpenAI破解了那些数学家都没能破解的数学难题，就是机器超算赶超的直观反映。 可细看数学家

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低。 国内维度更有意思。这是主流大模型厂商里少见的"自研搜索引擎对外开放"动作——此前联网搜索要么是模型的内部能力不单独卖，要么走第三方数据源。DeepSeek等于宣布：我不只做模型，还自己养了一套搜索基础设施，并且愿意把它变成一门独立生意。 往深想一层 这笔账对DeepSeek来说是稳赚的。Agent调用搜索是刚性需求，尤其在编程场景里——查API文档、看GitHub issue、追最新库的用法，这些动作每天都在Claude Code和Codex里成规模发生。免费期相当于培养习惯，11月1日开始收费时，切换成本已经很高了。更妙的是，搜索数据本身会反哺DeepSeek对"用户真正在查什么"的理解，这在模型迭代里是稀缺信号。 但也要看到硬币的另一面。自研搜索引擎的索引规模、 freshness、反爬能力，和Google、Bing这种几十年的积累不在一个量级——DeepSeek没有公布任何搜索质量指标，目前所有判断都只能基于"能用"而非"好用"。每秒5次的限速对高并发Agent集群也是个硬约束，企业级负载大概率要排队。另外，把搜索和抓取绑定在自家API里，意味着开发者的数据管道进一步向单一

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preparation step for FP4 inference. Getting started requires the latest Together SDK and the documentation. Together published cookbooks in a post-training-cookbook repository on GitHub covering GRPO training on the GSM8K benchmark, DPO implemented as a custom loss, and training multiple LoRA adapters within the same model resource; the documentation describes the cookbook as a Python library of ready-made loops whose notebooks walk through GRPO, SFT, and multi-adapter training on one model res

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以及在周末跟进后续事项。该公司表示，其自身团队在过去五个月中规模大约翻了一番，其中计入了每月成本低于 100 美元的助手。 Menlo 表示，知识工作者每周在电子邮件、聊天和短信上花费超过 13 个小时。该公司报告称，Town 拥有 60 多个集成，涵盖 Salesforce 和 Affinity 等 CRM 工具、Jira 和 Asana 等项目管理工具、GitHub 和 Cursor 等编码工具，以及 QuickBooks 和 Stripe 等财务工具，并且 Town 默认撰写草稿而非直接发送。Menlo 将 Town 的用户群体描述为从创始人和运营人员，到通过电子邮件经营公司的小企业主、房地产经纪人、行政助理、顾问，以及协调家庭事务的父母。 “2008 年，Menlo 投资了 Siri，以改变互联网的用户界面。2026 年，这项技术已经到来，而机会比以往任何时候都更大，”Menlo Ventures 合伙人 Shawn Carolan 在 Town 的公告中表示。 据 Menlo 介绍，Greze 和 Vincent 自 Dropbox 时期起便已共事，当时 Greze 负责工程

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next step needs judgment, but its results still need checking. The Browser Use Cloud quickstart lets you send a task to a hosted web browser agent. Eligible sign-ups with Google, GitHub, or Microsoft include $1 in one-time free credits. Compare 11 MCP servers for browser automation, including Playwright MCP, Chrome DevTools MCP, Browser Use, Browserbase, and Kernel: which browser each controls, install, license, and cost. Gregor Zunic Guides/Oct 15, 2026 Compare Browser Use vs Firecrawl on use

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agent 是唯一重要的形态，甚至是唯一重要的能力。 就在这个节点，MSL 的 Nat Friedman 成了内部第一个深度使用 OpenClaw 的人。Wang 形容他的体验「介于恐惧和狂喜之间」：他告诉自己的 OpenClaw 想多喝水，这个 Agent 就通过家里的监控画面盯着他喝水，喝完还会夸他「干得漂亮」。 右一为 Nat Friedman，前 GitHub CEO，Muse 的灵魂人物之一。 Wang 自己也很快入坑。他做的第一件事，是跑了 Nat 写的一个「心理分析」提示词 —— 因为 Agent 能访问他的邮件、照片，还能自己上网查信息，几轮深度追问下来，用他的原话，「相当于把三年的心理治疗压缩进了一个瞬间」。 关键在于 Nat Friedman 这个人的「风向标」属性：他是 Stripe 最早的顾客之一，是 GitHub Copilot 的缔造者之一，长期站在开发者浪潮的最前线。所以当他说「这里面真的有东西」时，Wang 把它当成了一个明确信号。 今年 2 月，两人各自写了备忘录递交给 Meta 董事会。Wang 那份的核心观点相当大胆：个人超级 Agent，很可能

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将这片「零点自由区」的安全边界，死死钉在了一个极其夸张的数字上：1/32。 安全区被放大了上百倍！ 怕出错？怕人类直觉不可靠？没关系，直接上机器验证！ 开源社区动用了最无情的裁判——Lean定理证明器。 这是一种只认死理的形式化验证语言。任何一丝微小的逻辑缝隙，都会导致程序崩溃。 相关证明由数学智能体 AxiomProver生成了形式化 Lean证明，在开源Github 上。 1/32的边界，不仅被人类推导出来，更得到了机器逻辑的确立。 arXiv预印本平台上，一篇由Frei、Somos与Widmer共同署名的重磅论文横空出世。 这场由OpenAI引发的学术海啸，终于拍碎了最坚硬的那块礁石。 目标锁定：2007年Ellenberg–Venkatesh界。 这是代数数论领域的一根刺。 2007年，两位数学大佬给出了数域类群ℓ-挠（ℓ-torsion）的一个极其完美的界限。 但它带有一个致命缺陷：它是条件性的。也就是所谓的「空中楼阁」。 两位大佬的证明，必须建立在「广义黎曼猜想（GRH）成立」的前提下。 前提一旦崩塌，结论瞬间作废。 19年来，无数顶尖学者试图抽掉这根拐杖，让证明自己站起来

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先一步步推理再作答」训练进了模型本身：同一个模型，多想一会儿，就能在难题上做得更好。 编程是最大的受益者。写代码天然是个闭环：改、运行、几秒内就知道对不对，模型可以自己测试、自己修正。理论上，只要思考时间足够，推理模型能独立完成任何编程任务。 Codex 这个名字本身也有过好几次「开端」：最早的 Codex 是 2021 年基于 GPT-3 微调、支撑初代 GitHub Copilot 的模型。o1 之后，OpenAI 内部好几支队伍又从不同方向重新追逐这个梦想。 两条暗线：一次「感受到 AGI」，一场「自举」 一条线来自 Embiricos。他在 2024 年随自己联合创办的编程协作工具 Multi 被收购而加入 OpenAI，先后在 ChatGPT 桌面应用和 Atlas 浏览器上尝试人机协作，但当时的模型读屏幕又慢又笨。直到 2024 年底，他看到推理模型被接进终端，自己读文件、跑命令、处理报错，那是他第一次真切地「感受到 AGI」。 另一条线来自 Tibo，也就是如今统管 OpenAI 核心产品的那个人。 Shipper 是在 OpenAI 的员工餐厅里采访他的。在 Shipp

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gin, CAPTCHA, payment or local file, then you hand it back. It also runs against a self-hosted steel-browser with STEEL LOCAL=true, one session at a time. Version 3.0.0 ships from GitHub releases and is not on npm. Controls: Steel cloud Chrome, or self-hosted steel-browser License: MIT Cost: $0.08 to $0.10 per browser-hour; free tier with $30 one-time credits, then $250 per month (pricing) claude mcp add steel -e STEEL API KEY=your-steel-api-key -- npx -y github:steel-dev/steel-mcp-server 10. Hy

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