有人用 24 个词的提示词就让 Gemini 4 Argon 做出一个合成器,马蹄声、流水、你的手都能变成音乐,提示词玩法可以抄。
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Anthropic 每天合并 3 万次修改,git 直接被压垮,7 个人 5 个月造了替代品 Scion,智能体开工作区快了 84 倍,思路讲得挺透。
AI 写的 PR 直接合并有风险,SonarSource 的人在 AI Engineer NYC 大会上讲怎么审查和测试这类代码,做工程的朋友可以关注。
有人用 Gemini 4 Argon 加 Antigravity,一条提示就在 Blender 里建出日本寺庙,多智能体分工检查,思路很值得抄。
CoreWeave 的直播教程,教你用 CKS 和 serverless 沙箱隔离跑 agent 和 RL 任务,写 agent 的可以听听。
Crazy Egg 的 CEO 在家堆了 14 台 Mac Mini 自己跑 AI,比租云服务器更有掌控力,代价是屋子热到要装空调。
yetone 用 3 个 /loop 循环就让 AI 全自动管 issue、PR 和社区,每晚只处理 UI/UX,文中把提示词写法和省钱技巧都拆开了。
AMD 研究员做了个开源方案,把 KV 缓存淘汰策略和内核实现解耦,跑长上下文想省显存的可以看看怎么公平测不同策略。
NVIDIA 开了一场直播,手把手教你怎么微调 ASR 和 LLM,把通用语音模型改成某个行业的专用语音智能体,做语音方向的可以看看。
Bolt 放出一条现成提示词,直接复制就能生成带地图的门店定位页,用 OpenFreeMap 连 API key 都不用申请,做展示页很省事。
作者聊了自己同时用 ChatGPT Dots、Grokbot、Muse 三个 Bot 的真实感受,为啥有的留得住、有的留不住,挺接地气。
Inferact 的人在讲 Agent 请求为啥跟普通聊天不一样:每轮重发一大段相同前缀,vLLM 的前缀缓存和 KV-cache 复用才是省钱的重点。
Google 晒了三个 Argon 实战案例:重构 Chrome 600 万行代码、跑 ADK 省 40% 准备时间、Gemma 4 推理提速 2.85 倍,做法都能抄。
Milvus 用三个真实搜索工作流实测 Jev 替代 LLM 调用,延迟降 4 倍、成本降 7.5 倍,还给出了哪些场景该换哪些不该换的结论。
Anyscale 要开讲 Ray Serve 推理系统设计了,从 KV cache 优化到 MoE 扩展都讲,还教你算自建 GPU 和 API 计费哪个便宜。
歸藏分享的 GrokBot 用法,配一个 HTML 排版 skill,能把推串和长视频转成手机上好读的中文长文,刷到干货推串时可以直接这么处理。
mondaydotcom 的工程师讲怎么用 LangSmith 搭评测管线,线上监控加线下回归都有,做 LLM 应用的可以抄作业。
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