阿sen

建议长期收藏：开源模型本地部署的 10 个神级工具 单是下面这批开源仓库，GitHub 加起来就有 84 万+ star。 几十万开发者已经不想把数据交给别人的服务器了。 Ollama – 一行命令把模型拉到本地跑，新手入口 186K⭐ MIT github.com/ollama/ollama llama.cpp – 本地推理的地基，Ollama、LM Studio 底下都靠它 133K⭐ 纯 C/C++，CPU 也能跑 github.com/ggml-org/llama.cp… Open WebUI – 给本地模型套一个 ChatGPT 同款界面 158K⭐ 接 Ollama 和任何 OpenAI 兼容接口 github.com/open-webui/open-w… LM Studio – 不想碰命令行就用它，搜模型、下载、聊天全图形化 lmstudio.ai vLLM – 要给团队/产品上线服务，吞吐量就看它 96K⭐ Apache-2.0 github.com/vllm-project/vllm SGLang – vLLM 最硬的对手，高并发推理框架 38K⭐ github.com/sgl-project/sglan… Unsloth – 本地微调 + 运行一个 UI 搞定，支持 GGUF / MLX 79K⭐ github.com/unslothai/unsloth exo – 把家里几台电脑/Mac 串成一个集群跑大模型 48K⭐ github.com/exo-explore/exo LocalAI – 文本、视觉、语音、图片、视频，一套本地引擎全包 50K⭐ MIT github.com/mudler/LocalAI Jan – 100% 离线的 ChatGPT 替代品，桌面端开箱即用 45K⭐ github.com/janhq/jan Mac 用户再加一个：mlx-lm，苹果自家 MLX 跑大模型 7.5K⭐ github.com/ml-explore/mlx-lm 新手：LM Studio 或 Ollama + Open WebUI 上线：vLLM / SGLang 想折腾：llama.cpp + exo 收藏了不跑，和没收藏一样。

🚨 疯狂崩盘 在短短60分钟内，2.5万亿美元从美国股市中蒸发，同时另有1500亿美元从加密货币市场中消失。 要发生什么了……

100 万人民币，在北京买不下一个卫生间。 换一套活法，够你把这辈子过到上限。 2026 资产百万以内的人生配置表，抄作业版： 【住哪】 成都：120 平改善房约 150 万，租房 3000 一个月。三甲医院密度全国前排，山姆盒马全覆盖，高铁通全国，国际航线飞全球。 福冈：100 万人民币约 2000 万日元，全款拿下 70 平公寓。同样的钱，在东京首付都凑不齐。2LDK 月租 8 到 10 万日元，飞上海 1.5 小时、首尔 1 小时、台北 2 小时，常年霸榜日本最宜居。 清迈：精装公寓约 50 万，月租约 3000，舒舒服服过一个月 6000 到 8000，数字游民的老巢。 【钱放哪】 NVDA，AI 时代卖铲子的。 TSLA，赌自动驾驶加人形机器人。 BTC，赌稀缺。 睡后收入：标普 500 ETF 打底，BTC 做弹性。 【手里拿什么】 港版 iPhone 17 Pro Max：快门声能关，双实体卡，最保值。 MacBook Pro M5 Max 128G：未来 5 年的生产工具。 AirPods Pro 3：每天戴的时间比任何奢侈品都长。 【冰箱里放什么】 冰鲜三文鱼、冷冻蓝莓、谷饲 M5 牛排。 日本逛 Costco，中国逛山姆，货架不一样，逻辑一样。 【每天吃什么】 维生素 D3、鱼油、甘氨酸镁。现代人最缺的三样，花小钱补大洞。 【脑子里装什么】 第一性原理、贝叶斯思维。 【手上会什么】 Claude Code、Codex、Gemini，至少玩熟一个。 以后最值钱的不是会写代码的人，是能管一队 AI 员工的人。 【副业】 在 X 上写文章、做视频、卖 Prompt 和 Agent。做一次，收很多年。 清单可以抄，钱包抄不了。 真正拉开差距的，是你今天就开始，还是又存进了收藏夹。

大厂预算还没我高呢 苹果一些团队一天的 AI 预算，可能被砍到 25 美元。 YC CEO Garry Tan 一天最多能烧掉约 550 美元。 Bloomberg：苹果上个月悄悄把部分工程师每日 AI token 上限从 $300 砍到 $200，下一步部分工程团队可能降到 $100；非工程团队现在是 $100，有的考虑砍到 $25。 Garry Tan 自己说，一年 token 花 10 万到 20 万美元。 同一家苹果，FY2026 研发费用涨了 32%，到 458 亿美元。 大钱砸给机房，小钱从员工的 Claude 额度里抠。 按 Artificial Analysis 的测法，Opus 5.5 最高档跑一个 Agent 任务要 $10.04。 一天 $25，跑两个，第三个得写申请。

🚨 Meta 现在借钱，利息比 BBB 级公司还高。 10 年期收益率 6.55%，比同为 AA 评级的债平均高约 1 个点，比低好几档的 BBB 债还高 0.5 个点。 可投资人照样抢疯了： 美元债发 150 亿美元，订单最高 580 亿 首发欧元债融 90 亿欧元，订单 530 亿欧元，欧洲公司债史上最多，直接把百威英博 2016 年 310 亿的纪录踩碎 上周 S&P 刚因为 AI 烧钱太猛下调了 Meta 的评级展望，9 月底它总负债已经 836.7 亿美元。 市场的意思很明白：你的 AI 能不能回本我不信，但你给的利息我信。

NVIDIA 亲自下场承认了一件事：你的 AI Agent 报给老板的营收数字，很可能是它自己瞎编的。 auto-ontology 今天 +2,053 星，冲上 GitHub 日榜第一。今天榜单前 5 里，有 3 个都在干同一件事：给 Agent 套上缰绳。 1. NVIDIA/auto-ontology 在数据库旁边跑一层"本体"：把业务术语映射到具体的列，度量用人工审核过的 SQL，表和表的关系提前定死。Agent 先问它能不能答，再去查库，通过 MCP、Skills、REST 接入任意 Agent。 🔗 github.com/NVIDIA/auto-ontol… README 里有句话够狠：算得再快的营收，错了就一文不值。把 schema 硬塞进上下文窗口那套，被老黄团队当面点名了。 2. JiaFeiMiao-K-Cat/DiscImageStudio 把一张图片算成符合 CD、DVD、单层蓝光物理约束的数据，用任意刻录机一刻，盘面上直接出现肉眼可见的图案。C#/.NET 10，Win/Linux/macOS 都能跑，能导出 ISO、RAW、WAV+CUE。 🔗 github.com/JiaFeiMiao-K-Cat/… 一天 +1,792 星，总共才 6,200。全世界都在卷 Agent，有位老哥在用激光往光盘上画画，还画到了日榜第二。 3. github/spec-kit GitHub 官方的 AI 编程流程工具箱：先写规格再写代码（SDD），另外带修 bug、评估点子值不值得做的流程，能在不同编程 Agent 之间切换。 🔗 github.com/github/spec-kit 总星 147,102，今天还能再 +810。GitHub 自己都不信你直接对着 Agent 说"帮我写个 App"。 4. harry0703/MoneyPrinterTurbo 给一个主题或关键词，自动出文案、配素材、加字幕和背景音乐，合成高清短视频，有 WebUI 也有 API。 🔗 github.com/harry0703/MoneyPr… 项目名就叫"印钞机"，总星 138,724，今天 +615。每个想靠短视频躺赚的人，都给它点过一颗星。 5. max-sixty/worktrunk 一个用 Rust 写的 Git worktree 管理 CLI，专门为多个 AI Agent 同时开工设计，每个 Agent 一个工作区，互不踩脚。 🔗 github.com/max-sixty/worktru… 今天 +524，总星 10,871。一个 Agent 不够用，现在要同时开五个，然后再找个工具防止它们互相把代码覆盖掉。 2023 年大家担心 AI 太蠢，2026 年大家在写工具，防它太自信。

昨天刷屏的"GPT-6 Astra 光看权重就能把 Qwen 数学从 7.9% 拉到 48.1%"，被 spaCy 作者 Matthew Honnibal 当场拆了。 他把原文实验逐个列成表，结论很扎心： "只看原始浮点数、不用工具、不跑网络"的设定，只出现在 3 个实验里，网络才 1.7 万到 17.2 万参数。 真正上了语言模型的实验，全都在写 Python。 头条那个 Qwen3.5-0.8B 数学结果，还能拿 50 批练习题反复跑模型。 更尴尬的是，同一招搬到 Gemma 3 270M 上，失败。 "从零手写游戏网络打赢 PPO"那条，对上 PPO-500M，Seaquest 53 比 89、Asterix 53 比 55，输了。 他也承认：这说明 Astra 能干一个人类 ML 工程师的活，一两年前的模型做不到，不是小事。但把"读权重"和"写代码改权重"塞进同一篇，就像魔术师换着手法变同一个戏法。 所以不是 AI 读懂了神经网络，是 AI 学会了当调参工程师。 后者其实更该让人睡不着。 honnibal.dev/blog/astra-read…

和AI恋爱也有红线了 🚨苹果刚刚给 AI 女友/男友划了红线：会谈恋爱、会撩人的聊天机器人，App Store 一律 18+。 11月16日起，App Store Connect 年龄分级问卷新增两道必答题： · 约会与恋爱：真人约会，或者会跟用户搞暧昧、聊色情内容的虚拟伴侣，最低 18+ · 共享位置：能把实时位置分享给别人的 App，按各地法规调整分级 2027年1月12日前，所有 App 必须补完声明，提交任何更新都得填。 以前苹果的 18+ 主要管赌博、暴力、毒品和裸露，现在“陪聊恋人”正式跟它们归成一类。最慌的是 AI 陪伴类 App：要么老实升到 18+，要么把恋爱模式砍掉。 AI 刚学会谈恋爱，苹果先查了它的身份证。

Anthropic 刚开源了一个专治「中转站掺水」的东西：FlashProve。 以后 API 说"我是 Claude"，可以顺手附一张密码学收据证明这句话，而且一个权重都不泄露。 数据很硬： · 4000 亿参数的 Llama 4 Maverick（MoE、4-bit），单张 H100 生成证明约 110 token/秒 · 每个 1024 token 的请求，证明大约 19MB · 普通 24 核 CPU 验证 17 秒，单线程也只要 21 秒 · 代价是 GPU 时间为 vLLM 直接推理的 70–95 倍 · 对比一下：之前的开源方案 zkPyTorch 证明 Llama-3 8B，要约 150 秒一个 token 最离谱的是官方原话：这套 zkSNARK 的改进是 Claude 做出来的。Anthropic 怕它优化出人看不懂的坑，又用 Lean 形式化证明把安全性兜了底。 代码、Lean 证明全部 Apache 2.0 开源。 花 Claude 的价钱、拿到别家模型回答的日子，开始倒计时了。

奥特曼说：你电脑里的内存，放在家里是种浪费。 原话来自 Cheeky Pint 播客：全球 DRAM 这么紧缺，每个人电脑里都塞一堆，一天只用 5% 的时间，"quite terrible"，应该放进云端跑满。 那内存为什么这么缺？ TrendForce：2026 年 Q1，DRAM 合约价涨了 93%–98%。 Yahoo Finance：OpenAI 可能吃掉多达 40% 的供应。 三星、SK 海力士的长单，早被 Stargate 这类项目订走了。 先把全世界的内存买光，再嫌你家那条内存条利用率太低。 想在本地跑 Qwen、DeepSeek 的朋友，这句话的意思是：别买了，来租我的。 我那条 32G 内存 95% 的时间都在睡觉，但它从来不收我订阅费。 #SamAltman #DRAM #本地大模型

Anthropic 在给 SEC 的文件里白纸黑字写了：它可能「马上」就要碰到自己定的 AI 自我加速红线。 这不是发布会上喊口号，是修订版 S-1 的风险因素章节，律师逐字审过的那种。 原文意思有三层： 内部对下一代模型的估计显示，可能「imminently」达到 RSP 里「AI 导致研发显著加速」的定义 过去已经出现过这种情况：用 AI 开发出的新模型，能力跃升当时没被识别出来，事后才发现 目前还没有任何一个模型被认定越过这条线，并且正在考虑修改 RSP，确保人类继续掌控前沿模型的研发 一边是季度营收约 170 亿美元准备上市，一边在招股书里提醒投资人「我们可能追不上自己的模型」。 最会讲安全的公司，把最吓人的一句话写进了最不能乱写的文件里。

🚨刚刚，科技史上最大的收购之一砸下来了：Marvell 用 1150 亿美元吞掉 Lumentum。 比微软买动视暴雪（687 亿）还贵出一大截，比戴尔买 EMC（670 亿）也贵得多。 全是股票，没花一分现金：每股 Lumentum 换 4.5 股 Marvell，股权价值约 800 亿美元。 最骚的是背后那个人：英伟达今年 3 月刚给 Lumentum 投了 20 亿，同一个月又给 Marvell 投了 20 亿。两家的共同大股东，现在要把它俩合成一家。 Marvell 自己的说法是要做“AI 互联的龙头”，从芯片一路做到数据中心。GPU 算力每两年翻 3 倍，芯片之间的带宽只涨了 1.4 倍左右，卡在中间的就是光模块。 交割要等到 2028 年上半年，还得股东和监管点头。 黄仁勋的 GPU 卖完了，下一步是把连 GPU 的那根光纤也攥在自己朋友手里。 techcrunch.com/2026/11/02/in…

今天 GitHub 日榜：AI 正在从云端"搬进"你自己的电脑，744B 大模型塞进 8GB 内存的家用机，Agent 直接接管你的桌面！ 5 个星标暴增最狠的项目，专业拆解下！ 1. vercel-labs/agent-desktop 让任何 AI Agent 都能稳定"操控电脑桌面"的 Rust 工具。 不靠截图认像素，直接读系统无障碍树（accessibility tree），每个按钮都有 ref，点完再快照验证；支持 macOS / Windows / Linux，npm 一行安装，CLI + C 库双形态。 🔗 直达：github.com/vercel-labs/agent… Vercel 出手，今日 +2,243 星，总星 8,571，日榜第一！Computer Use 终于从"看图猜按钮"进化到"读结构点按钮"，Agent 操控桌面的稳定性要上一个台阶了。 🟢 2. mattpocock/skills TypeScript 大神 Matt Pocock 公开自己每天在用的 Agent Skills 合集。 主打"给真工程师，不是 vibe coding"：小而可组合、任意模型可用；Claude Code、Codex、GitHub Copilot 都能一行装插件。 🔗 直达：github.com/mattpocock/skills 总星 30.9 万的巨无霸，今天还能 +970 星！Skill 已经成了新的"dotfiles"，大佬的 .agents 目录就是最值钱的工程经验。 🟢🟢 3. D4Vinci/Scrapling 号称"最强"的 Python 爬虫框架，从单个请求到整站爬取一条龙。 快速 HTTP + 隐身浏览器 + JS 渲染，能处理 Cloudflare Turnstile；自适应元素追踪、代理轮换、断点续爬，直接导出干净 Markdown，还自带 MCP Server 和 Agent Skill。 🔗 直达：github.com/D4Vinci/Scrapling 今日 +858 星，总星 92,435。Agent 要干活先得"吃数据"，爬虫正在变成 Agent 的标配器官。 🟢🟢🟢 4. JustVugg/colibri 纯 C、零依赖，在你现有的电脑上跑前沿 MoE 大模型。 核心思路：MoE 每个 token 只用一小部分参数，常驻部分放内存，专家从硬盘按需流式读取；README 演示 744B 的 GLM-5.2 int4 在 CPU 上 32 秒就绪，常驻内存仅 9.9GB；最低 8GB 内存 + 22GB 硬盘，GPU 可选。 🔗 直达：github.com/JustVugg/colibri 今日 +655 星，总星 46,299。"没有显卡跑不了大模型"这句话，正在被一个 C 语言小引擎打脸。 🟢🟢🟢🟢 5. FlashML-org/FreeToken 把"数据中心级"MoE 推理搬到桌面的边缘推理引擎，附论文。 主打在游戏 PC 上跑 290B+ 的 MoE 模型：CPU-GPU 带宽自适应协同、全局 LRU 专家缓存、运行时动态分配显存；支持 DeepSeek-V4-Flash、Qwen3.6、GLM-5.2，覆盖 RTX 30/40/50 系列。 🔗 直达：github.com/FlashML-org/FreeT… 今日 +654 星，总星 15,865，和 colibri 同一天上榜、星数几乎打平！本地 MoE 推理赛道已经正面开打。

送外卖的，把 OpenAI 干翻了？🛵🤯 美团刚发 LongCat-2.5： 🔸 1.6 万亿参数，每个 token 只激活约 48B 🔸 全程在国产卡上训练，单卡显存不到 80GB 🔸 BrowseComp 91.9，超过 Claude Opus 5 的 90.8 🔸 Terminal Bench v4.0 38.5，超过 GPT-5.6-Sol 的 37.3 🔸 JobBench 65.4，GPT-5.6-Sol 只有 45.4 但先别急着吹： Terminal Bench 上 Opus 5 是 53.9，差距还很大，而且这些跑分都是美团自己公布的。 真正可怕的是另一件事👇 不用英伟达，也能把万亿模型训出来、跑起来。 老黄看了沉默，闭源大厂看了流泪。 下一个卷万亿模型的会是谁？ A. 拼多多 B. 滴滴 C. 小红书 D. 你家楼下奶茶店

现在开发人形机器人这么容易了，三个月？ Meta 造人形机器人，找的是中国团队 🤖 3 个月，从零到原型。 据 The Information： • 代号 Max，身高约 1.5 米，体重约 48kg • 合作方：上海傅利叶（Fourier） • 芯片：英伟达 Jetson Thor • 五指灵巧手 + 能做表情的屏幕脸 • Meta 机器人产品 VP 在傅利叶上海工厂驻扎了近 2 个月 • 9 月已开工 Max 2：新躯干、更好的手、投影仪、能爬楼梯 大家都没注意到的细节👇 Meta 嘴上说"只做内部研究，不卖"， 但内部把人形机器人定位成自家 AI 助手 Muse 的"身体"。 大脑在硅谷，身体在上海。 硅谷想追人形机器人，3 个月就能落地，靠的是中国供应链的速度。 下一个来上海找人的，会是谁？ #人形机器人 #Meta #傅利叶 #具身智能

🚨刚刚，OpenAI 放大招：一天之内和阿布扎比签下 4 份协议，要打造全球首个"AI 原生政府"！ 🔸 ADNOC 成为全球第一家部署 OpenAI 前沿技术的能源公司，用 GPT 模型做运营、投资和商业决策，推理全部在阿联酋境内完成 🔸 "机器可读政府"（MRG）：把政策法规翻译成 AI 能读的格式，协助发许可证和证书，首个试点已经在食品进口审批上投产 🔸 Mubadala × Inception42 × OpenAI：用 AI 做投资分析、找机会、评估风险 🔸 Inception42（G42 旗下）× OpenAI 签了 5 年协议，覆盖政府、企业和教育 为什么重要：主权 AI 成了 OpenAI 新的增长引擎，模型和 GPU 都放在本国境内，这正是各国政府想要的。Altman 说："阿布扎比和阿联酋正在为 AI 融合树立全球标杆。" 你愿意让 AI 来审批你的许可证吗？ mediaoffice.abudhabi/en/crow…

本周模型格局：榜单纹丝不动，DeepSeek 一天被调用 47.8 万亿 token！ 过去 24 小时没有大厂发布新模型，三大榜单前 20 几乎原地不动。正好借这个空档，把现在的格局看清楚 👇 🏆 谁最聪明（Artificial Analysis 智能指数） 🔸 Gemini 4 Carbon 59 分，第 1 🔸 Claude Opus 5.5 58 分，第 2 🔸 GPT-6 Astra 57 分，第 3 前三名相差不到 3 分，三家基本打平 🗳️ 谁最受用户欢迎（LMArena 文本总榜，10/27 更新后未变） 🔸 Gemini 4 Carbon 1528（初步成绩，4,403 票） 🔸 Gemini 4 Argon 1520 🔸 Claude Opus 5.5 1509 Google 包揽前二 💸 谁被用得最多（OpenRouter 10/31 单日 token） 🔸 DeepSeek V4.1 Flash 47.8 万亿，比前一天的 45.5 万亿又涨 5% 🔸 GLM-5.3-Flash 15.7 万亿，GPT-6 Luna 10.3 万亿 🔸 DeepSeek 四个版本合计 69.2 万亿，占前 20 名总量的 44% 🔸 涨得最猛：GPT-5.6 Luna 3.1 → 4.0 万亿（+29%），MiniMax M3.1 Flash 5.0 → 5.7 万亿（+12%） 👀 小动态 🔸 OpenAI 价格页出现 gpt-6-astra-law（法律专用配置），$10 / $50 每百万 token，与 GPT-6 Astra 同价，优惠价至少到 12/31 🔸 有用户在 Codex 用量里看到 gpt-6.2-astra 的模型 ID，OpenAI 还没官宣，先当传闻看 对你选型意味着什么：要最强，Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 现在就能用（Carbon 还没全面开放）；要跑量，便宜的 Flash 模型才是主战场。 总结：跑分榜前三家打平，真正拉开差距的是价格和调用量。最聪明的模型和用得最多的模型，已经不是同一批了。 你线上主力跑的是哪一个？ 🔗 artificialanalysis.ai/leader… 🔗 openrouter.ai/rankings 🔗 developers.openai.com/api/do…

今天 GitHub 日榜：开源把"围墙里的东西"一口气全拆了，语音输入、浏览器、K线、连算命都免费送！ 5 个星标暴增最狠的项目，专业拆解下！ 1. anomalyco/hex 本地优先的语音输入法：按住快捷键说话，松手文字直接贴进任何 App。 Rust 原生写的，转写模型下载到本机跑，日常听写不走云端；macOS 正式版，Windows/Linux 已出 beta，还带 TypeScript SDK。 🔗 直达：github.com/anomalyco/hex 今天 +1,329 星，总星 2,831，几乎是一天起飞。付费听写工具压力山大，你的嘴从此不用上传服务器。 🟢 2. Renhuai123/ziwei-doushu 紫微斗数开源排盘引擎，基于倪海厦《天纪》体系。 完整排盘算法 + 四化系统 + 格局知识库 + 古籍原文；v4.0 数据集 67.5 万张命盘 × 13 维 = 877 万段解读，解压 56.6GB。代码 MIT，数据 CC BY 4.0。 🔗 直达：github.com/Renhuai123/ziwei-… 今天 +953 星，总星 12,928。README 第一句就是"算法是公开的传统智慧，不应该被锁在围墙里"，今天的主题它直接替我说了。 🟢🟢 3. lightpanda-io/browser 专为 AI Agent 和自动化从零写的无头浏览器，不是 Chromium 魔改，用 Zig 写。 官方基准：100 个页面峰值内存 123MB 对 Headless Chrome 2GB（约 16 倍省），耗时 5 秒对 46 秒（约 9 倍快）。 🔗 直达：github.com/lightpanda-io/bro… 今天 +827 星，总星 39,809。Agent 爬网的成本账要重算了，Chrome 在服务器上的位置第一次被正面挑战。 🟢🟢🟢 4. shiyu-coder/Kronos 首个开源的金融 K 线基础模型，把行情当成"一门语言"来学。 覆盖 45+ 全球交易所数据；先把 OHLCV 量化成分层离散 token，再用自回归 Transformer 预训练；开源 mini 4.1M / small 24.7M / base 102.3M，论文已被 AAAI 2026 接收。 🔗 直达：github.com/shiyu-coder/Krono… 今天 +611 星，总星 45,094。量化机构的"黑盒预测"被搬到 Hugging Face 上随便下，散户也能拿它预测 BTC 走势了（赚不赚另说😅）。 🟢🟢🟢🟢 5. patchy631/ai-engineering-hub AI 工程实战大全：LLM、RAG、Agent 教程一站搞定。 93+ 个可直接跑的项目，按难度分 22 个入门 / 48 个进阶 / 23 个高级，从本地 OCR、DeepSeek 思考 UI 到微调和生产系统。 🔗 直达：github.com/patchy631/ai-engi… 今天 +573 星，总星 39,960。前面 4 个看完手痒？这个就是你的练手清单，建议先收藏。 ⚠️⚠️ 总结： 今天的信号很清楚：原本要付费、要上云、要靠机构门槛的东西，正被开源一件件搬到本地。语音输入跑在你电脑上，浏览器为 Agent 重写，金融预测模型和 877 万段命理解读免费下载。 你最想把哪个"付费黑盒"换成开源？评论区说说👇

👽 刚刚，英伟达把找外星人这件事，交给了 AI 智能体。 SETI 研究所和 Breakthrough Listen 在北加州的艾伦望远镜阵列上了 Agentic AI： 1️⃣ 一句自然语言，AI 智能体就能转动天线、校准聚焦、修数据错误、出图 2️⃣ 每秒处理 2.4 Tb 原始信号，跑在 RTX PRO 6000 Blackwell 上，推理全在望远镜旁边本地跑 3️⃣ 已经实现首次 AI 实时探测到蟹状星云脉冲星 4️⃣ 下一步在评估 Nemotron 开源模型，目标是将来能在月球背面离线运行的天文台 最细思极恐的是官方博客里这句话： "越来越多的情况是，人类造的 AI 智能体，在监听外星人造的 AI 智能体。" 如果有一天真收到了信号，第一个"听懂"的可能不是人类，而是 AI。 你觉得先联系上外星文明的，会是人还是 AI？🤔 #英伟达 #SETI #AI智能体 来源：blogs.nvidia.com/blog/ai-joi…

5 个 27B 开源小模型组队，把 Claude Fable 5 打了？🤯 HN 200 分的复现实验： 🧩 5 个 Qwen3.8-27B 分工：规划、2 个出点子、写代码、经理，外加修复 worker 🧩 互相不共享上下文，只靠磁盘文件交流 🧩 对错由测试脚本判，不让模型自己打分 📊 LiveCodeBench Hard 前 10 题，跑 5 轮： 小模型团队 9.8/10 原论文方案 9.6 Fable 5 单打 8.0 💰 50 次运行总共 $35.79，单题中位 $0.39 ⏱ 代价是慢：单题中位 40 分钟，最长 4 小时 先泼冷水：只测了 10 题，题目来自 2025 年 3 到 4 月，作者自己承认"可能被训练见过" 我的看法： 可验证的任务上，"一群便宜模型 + 好流程"越来越能打 拼的不只是参数，是 harness 🔗 github.com/guregodevo/memdoo…