Pinned
有人说大厂现在都在组建由「AI 疯子」组成的创新团队，我可以证明，这确实是真的。因为我就是一个 AI 疯子，「因为相信，所以看见」。我相信 AGI 将在我有生之年诞生，所以我要投入这一伟大的事业中。
为此，我每天早上七点起床来学 AI；我不是算法出身，但我很喜欢读 AI
汉松
933 posts
汉松
@Yonah_x
阿福 AgentTeam | AI 降临派 | 终身学习者 | Taste is all you need
Joined November 2011
- 我们团队最近一个月的成果终于开源了，MedResearcher-R1 是一个医学领域的 DeepResearch Agent 模型，我们不仅开源了模型，还开源了合成数据的 pipeline，搭配开箱即用的前端页面。而且这个框架是通用的，并不局限于医学领域。用这个框架训练出来的模型在开源的榜单上面取得了不错的成绩。
- Gemini Cli 的意义在于它从此拥有了访问用户电脑所有数据的能力。大家都拿它对标 Claude Code 的写代码能力，但我不是，我的第一个想法是用它来帮我整理文件夹。 比如我之前下载了很多论文在“下载”目录里面，所以我让它帮我把论文的 pdf 都收集到一个“论文收藏”的目录里面。 一开始它只是把所以 pdf
- 尝试了一下汤质推荐的知识管理方案，效果不错。这个方案的核心在于把所有的内容集中管理之后，通过 embedding 向量进行相关推荐。 我把Cubox，flomo，微信读书，ChatGPT 聊天记录的内容都统一放到 Obsidian
- 推荐一款读论文神器：心流。解决了我读论文的大部分痛点，可以记笔记，翻译，快速查看引用论文，论文图谱。心流的产品太懂论文读者了。 可能唯一的缺点就是不能用国外的模型，但这个影响还好，比较复杂的问题就切到 Gemini 去问。 我之前一直用的是 Monica 的
- Replying to @oran_geOpenAI的研究员估计是看到社区把荣誉都给了R1之后觉得委屈，明明是自己第一个发现这个工作的。但我觉得这就是开源机制的胜利，荣誉就应该属于第一个开源的人，而不是第一个发现却藏起来的人。如果大家都跟CloseAI一样藏着掖着，那人类的科技只会慢速发展，因为每个CloseAI都要自己把所有坑都踩一遍。而
- 刚才试了一下 OpenManus，给它的任务是：“杭州哪些医院支持异地医保直接结算？”，它找到了杭州医保的页面，把里面的医院列表下载下来然后保存到 txt 文件里面。三个小时能做出来这个效果我觉得已经很不错了。我用的是 Claude3.7，挺费钱的，一次花掉了我3.6$。
04:24复刻Manus，无需邀请码，开源版Manus！ 支持在电脑上完成很多任务，包括网页浏览、文件操作、写代码等 OpenManus使用了传统的ReAct模式，优势是基于当前的状态进行决策，上下文和记忆方便管理，无需单独处理，需要注意，Manus有使用Plan进行规划 OpenManus目前也已初步加入了具有 - X 的书签搜索很垃圾，我收藏了很多东西都想用的时候都找不到。经过一晚上的研究和尝试，终于让我找到了解决这个问题的方法，那就是用 NotebookLM 来检索书签。是的，你没听错，谷歌的产品估计不会想到我会用它来当书签搜索器。😂 下面我分享一下怎么搞，我一开始的想法就是把书签导出来然后做 RAG
- 我尝试了 Grok 的 DeepSearch，是第一个我觉得值得付钱用的类 OpenResearch 产品。比如我让它找 deepseek 发布所有论文概览，它就像人一样去 Github 上面一个个网页打开，找了所有相关的论文，而不像 perplexity 只靠搜索网页内容。超出我预期了。
Grok 3 宣布对所有用户免费。 OpenAI 的商业模式将受到严重挑战。 并且以 x AI 的显卡和财力，Grok 系列会稳定地越来越强。 再叠加开源的 R1 和未来更强的 R2 。 其他家基本也很难再收费了。 这是智能平权的真正开始。 - 推荐大家都去试试看 DeepWiki，我觉得以后开源项目不需要自己写文档了，直接交给 DeepWiki 就行，我正好在看谷歌的 A2A，对比了一下 DeepWiki 写的文档跟官方写的文档，可以说一个天上一个地下。 很多项目的逻辑都在代码里面，让程序员把代码逻辑转换为通俗易懂的文档那可比 debug
00:28Project DeepWiki Up-to-date documentation you can talk to, for every repo in the world. Think Deep Research for GitHub – powered by Devin. It’s free for open-source, no sign-up! Visit deepwiki com or just swap github → deepwiki on any repo URL: - 通义发布的 DeepResearch Agent 六篇论文我都看完了，最喜欢的一篇是《WebWeaver》，它压缩上下文的方法非常有启发，所有需要 AI 长文写作的场景都可以参考。 一般让 AI
00:081/2 Unveiling the science behind our Tongyi DeepResearch Agent! The 6 core research papers behind it have swept the top 6 on @huggingface Daily Papers. We detailed everything: data, agentic training (CPT, SFT, RL), and inference. Check them in the following thread!!! - 两台M3 ultra 512g MacStudio到手，还买了一根支持120gbps 雷电五线，试试看能不能部署起来满血版DeepSeek R1。
- DeepSeek的论文每篇都是精品，R1养活了一批研究强化学习的人，OCR这篇意味CV研究员的春天到来了。用图片替代文本输入，确实是很有开创性的想法。DeepSeek真是开源菩萨，换做CloseAI估计要藏一辈子。DeepSeek 发布了一个新型 OCR文档理解模型：DeepSeek-OCR 它不仅解析图像文档达到了一流水平 还探索出了一个大胆的想法👇🏻 大语言模型（比如 GPT）在处理长文章时，消耗的计算量会爆炸性增长。 但如果把文字“画成图片”，模型只需要很少的“视觉 token”就能理解同样内容。
- 周末用 8 卡 A100 尝试复现 R1-searcher 的强化学习过程。emm，由于作者开源的代码基本没有经过整理就扔出来了，靠着 Cursor 的解读花了一天大概看明白了，然后又折腾了一遍 OpenRLHF
