AI / 模型 / 智能体
Quantization-Aware Healing: a compressed, 4-bit model that outperforms its full-precision original：Multiverse Computing 介绍 4-bit 量化感知修复方法，在其报告的 9 项基准中有 7 项超过同架构的 60B BF16 恢复检查点；额外蒸馏训练量并未配平，结果不能简单归因于量化本身。
Introducing the XGBoost Vector-Leaf Model | XGBoost：介绍叶节点输出向量的树模型，用共享树结构处理多目标预测。
[2608.27370] Puro-2B: Poor Lab’s Qwen2-1.5B Trained on RTX 5090 within $5090：探索在 RTX 5090 上低成本训练小型语言模型；v2 最佳模型的训练成本低于 6,900 美元，约 4,400 美元达到 Qwen2-1.5B 水平则来自缩放规律拟合估计。
Training frontier knowledge work agents: A 397B RL training guide with SkyRL | Mercor Blog：Mercor 分享使用 SkyRL 训练 397B 知识工作智能体的工程经验。
chenglou/sotaku, Sotaku v2 solves 99.12% of a 25,000-puzzle Sudoku benchmark with an 800K-parameter looped transformer trained from scratch：用从零训练的约 80 万参数循环 Transformer 解数独，仓库报告 Sotaku v2 在 25,000 道题、FP32 与 1,024 次推理迭代下达到 99.12% 的解题率。
Z1T | Transformer-like models for Z1：为 Z1 概率硬件设计稀疏类 Transformer 模型，探索模型与硬件的共同设计，并公开部分训练配方与权重。
GPT-6 Astra on robot arms | Robocurve：展示 GPT-6 Astra 操作机械臂的实验；看完有点相信 LLM 就能解决一切了，不过演示能做到什么，还是要回到具体任务来看。
Model guidance | OpenAI API 关于 Astra 的使用。
**模型怎么用**
- 走 Responses API，设 `model: "gpt-6-astra"`
- 新能力：异步 tool calling（在工具定义上设置 `async: true`）、中途改指令（WebSocket mid-turn steering）、标准单 agent 请求中可用 `configuration_update` 改 reasoning effort（保留请求级 effort 可维持原提示前缀）
- 不支持 `reasoning.effort: "none"`；欧盟数据驻留下没有 Fast mode
**迁移时注意**
- 原先用 `none` / `minimal` → 先试 `low`
- 工具调用优先 Responses；Chat Completions 虽能用，但 tool calling 要 Responses
- 去掉 `temperature` / `top_p` / `top_logprobs`（及对应 logprobs）
- 从 GPT-5.5 或更早迁移时，缓存：`prompt_cache_retention` → `prompt_cache_options.ttl: "30m"`
**提示词调参（最实用）**
1. **主动性**：默认更爱追问；要它自己干完，就明确写「推断意图、偏向行动、别只承认能力/给半成品」。先做出可审阅结果再问批准。
2. **指令优先级**：对 skill / `AGENTS.md` 更敏感；写明「用户指令优先于 skill」。卡壳时让它引用具体 skill 条款。
3. **文风**：默认爱列表/表格/套话；需要散文就规定段落优先、少嵌套列表，并禁 slop（delve、Bottom Line、X not Y 等）。
4. **子代理**：默认可能委托不够；多代理场景要写清何时并行委托。
5. **测试**：编码时偏过度测试；小改动写明「别为可逆低影响改动写镜像测试」。
我的使用侧重点：把主动执行、文风、并行委托和测试边界写清楚，减少无谓的追问。
X 上的 eric provencher：“Rethinking skills and prompts for GPT-6 Astra” / X：Eric Provencher 关于 Astra 技能与提示词写法的讨论。
数学 / 科研 / 学习
The Math of RL - From Policy Gradients to PPO and GRPO：从策略梯度讲到 PPO 与 GRPO 的强化学习数学文章。
Introduction to Robotics | IRoM-Lab：普林斯顿的机器人学入门课程，覆盖规划、控制、状态估计与机器人学习，并提供无人机项目作业。
[Blog] Estimate Diagonal Hessian：关于 Hessian 对角元素估计的文章。
Axiom：面向数学推理与形式化证明的 AI 项目。
Announcing FrontierMath Erdős | Epoch AI：Epoch AI 发布由 68 道开放 Erdős 问题构成的数学评测，以 Lean 验证证明或反证。
francesco215.github.io/autoregressive_diffusion/uncertainty.html：关于自回归扩散与不确定性的阅读材料。
\[2609.02867v2\] Magnetized accretion onto rapidly spinning binary black holes: mini-disk thermodynamics, magnetic transport, and dual jets：通过数值模拟研究快速自转双黑洞的磁化吸积、迷你盘热力学、磁输运与双喷流。
How Our Data Shaped Neural Architecture Discovery, and How Automation Can Reshape the Future | Core Automation：文章讨论数据与神经网络架构的归纳偏置：随机初始化并冻结的网络也可能提供可用特征，但图中的线性分类器仍经过训练。
这让我想到：能否通过多次随机初始化后的特征质量，提前筛选适合某类数据的架构？这里要区分随机特征本身的质量与后续分类器训练的作用。
一个具有合适归纳偏置的神经网络架构，即使主体权重随机且保持冻结，也可能把输入映射到更容易被简单分类器利用的特征空间；训练会进一步把这种初始结构对齐到具体任务。
Figure. Output probabilities of a (linear) logistic classifier trained on a 10,240-dimensional NRF(Neural Random Feature) representation, extracted from identical, randomly initialized ResNet-18 architectures.
一些相关论文：
- [2410.04368] Algorithmic Capabilities of Random Transformers：冻结随机 Transformer 主体，仍优化嵌入层来激活算法能力。
- [1711.10925] Deep Image Prior：用网络结构作为图像先验，不依赖大型训练集，但仍针对单幅图像优化。
- [1906.04358] Weight Agnostic Neural Networks：搜索在多个共享权重取值下表现良好的网络架构。
- [2206.08464] PRANC: Pseudo RAndom Networks for Compacting deep models：冻结多个随机基网络，学习线性组合系数以压缩模型。
Theory of Mind as a Central Skill for Researchers：把 theory of mind 视为贯穿写作、报告、评审与合作的元技能：先估计受众知道什么、关注什么、可能怎样误读，再决定解释的密度和顺序。
- 做报告时，抽象概念要配上示例；重要的观点反复说；避免大段文字。要考虑场合和受众。
- 写论文时，明确阐明观点；给图表加上较详细的说明；使全文结构易于浏览；尽量少用缩写词，总之是不要加重读者的记忆负担
Arena Physica Thesis：电磁工程的瓶颈不只在求解器，还在 CAE、EDA、测试与现场数据彼此割裂，验证反馈又慢又贵。它提出用 agent 工具链、物理基础模型和真实实验室数据打通设计—仿真—测试闭环。
[2608.29530] The Emergent Symbolic Structure of Artificial Neural Networks：神经网络训练后内部可能隐式蕴含了符号结构，所以符号主义与连接主义可能并非完全对立。相关论文：[2506.21797] Why Neural Network Can Discover Symbolic Structures with Gradient-based Training: An Algebraic and Geometric Foundation for Neurosymbolic Reasoning
Atlas Fields Studio：Arena Physica 的电磁场预测交互演示，可修改几何并观察电场与磁场的预测变化，目前标注为 Beta。
What is a Smith Chart? | Arena Physica：介绍射频工程中的 Smith 圆图。
编程 / 系统 / AI 工具
Your First GPUI App - Building a Desktop UI in Rust | Mrsheerluck Blog：用 Rust 和 GPUI 构建第一个桌面应用的入门教程。
emilkowalski/skills: Skills for Designers and Engineers.：Emil Kowalski 把界面设计与动画经验整理成智能体技能，覆盖动画实现、审阅、交互细节和 UI 原型。
DEEIX-AI/DEEIX-Chat: An enterprise AI workspace for model routing, multimodal chat, files, tools, billing, identity, and operations.：整合模型路由、多模态对话、文件、工具、计费与身份管理的企业 AI 工作区。
Zodex | AI integrated development environment：基于 Rust 和 Tauri 的 AI 开发工作台，将智能体对话、终端、Git 差异与回滚放在一起，可导入本地 Codex、Claude Code 和 Pi 会话。
Skillry - Agent Skills with Taste：精选智能体技能目录，涵盖网页、幻灯片、图像与视频，并提供示例和安装说明。
Polars — Pre-release of Polars 2.0：介绍 Polars 2.0 的首个候选版本，LazyFrame 查询默认采用流式引擎，并收紧类型转换等隐式行为。
get-bb/bb: The agent IDE that builds itself：可通过桌面端、网页、CLI 与 HTTP API 驱动的智能体 IDE，支持实时跟踪和调整任务。
xuanji86/ainiee-translate-skill: 独立、Agent 原生的小说翻译系统：工作方式类似 AiNiee 但不依赖其应用运行，由 Claude Code 充当翻译引擎。：以 Claude Code 为翻译引擎的小说翻译技能，不依赖 AiNiee 应用运行。
mishka-zz/freecad-microwave: FreeCAD workbench for RF and microwave engineering：面向射频与微波工程的 FreeCAD 工作台，仍处于开发者预览阶段，当前可用的仿真后端是 openEMS。
Blueprint - AI Hardware Design Tool：AI 辅助硬件设计工具。
KiCad - Schematic Capture & PCB Design Software：用于原理图绘制与 PCB 设计的开源软件。
American-Embedded/kistack: KiStack is a HUMAN WRITTEN bunch of skills for KiCad：为 KiCad 工作流整理的智能体技能。
TrenTorch：受 Harvard TinyTorch 启发，通过从头构建机器学习框架来学习 PyTorch 的教学项目。
Design Engineer Tools：面向设计工程师的工具目录。
DesEngs: Resources for Design Engineers · Minimal Website Design Directory — DesEngs：设计工程资源与极简网站参考目录。
on.design：面向设计师的资源项目，目前处于候补上线阶段。
whatships.com — Discover startup launch videos · Tools for making launch videos or mockups— whatships.com：收集创业产品发布视频，并整理视频与样机制作工具。
图标与设计素材书签：
- Remix Icon - Open source icon library
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macOS / 效率 / 其他
jurplel/InstantSpaceSwitcher: Native space switching on macOS with no animation：关闭 macOS 原生空间切换动画的工具。
Omakade | Your games, beautifully together：面向 Omarchy 的本地游戏库，汇总 Steam、Lutris、Heroic 等来源的已安装游戏，并交给原平台启动。
Download Codenotch — Vinz：在 Mac 刘海侧边显示 LLM 使用量的小工具。
thisisgm/flea: A fast, keyboard-first file manager for Omarchy: Quickshell front end, Rust backend.：面向 Omarchy、键盘优先的文件管理器，采用 Quickshell 前端与 Rust 后端。
omafiles — the file explorer Omarchy was missing：用 Rust 与 GPUI 实现的 Omarchy 文件管理器，整合搜索、预览与 Git 差异。
Droppy. Your Mac, just way better.：把文件暂存、剪贴板、媒体控制与小组件等集成到 Mac 刘海或悬浮灵动岛。
Tenacity：开源多轨音频编辑与录音工具，支持效果插件、脚本与信号分析。
ChatGPT Training：OpenAI 的分步练习与工作流程教程，帮助使用 ChatGPT Work 和 Codex 完成实际任务。
Which AI Made This?：对比不同模型完成同一 UI 设计任务的作品，并展示启用设计技能前后的差异。
Shortap — Quick tap gestures for your MacBook：通过轻敲 MacBook 机身触发操作的手势工具。
相关开源项目：