这个好玩，苏黎世联邦理工的机器人系统实验室实现了四足机器人打羽毛球，这不是遥控了，这是完全机器人自主感知推理控制的。看到论文里的一些有趣细节：

- 用一套立体视觉系统实时捕捉羽毛球的 3D 位置，采样频率≥ 30 Hz，这个比职业羽毛球运动员最快的反应还要快 3 倍了，哈哈。但计算方面肯定是差 ​​​https://mapp.api.weibo.cn/fx/99d74b0efbbfb3ef31e2f2f670d180b7.html

🤗 Hugging Face 存储升级！从文件到块，提高效率 🚀

Hugging Face 目前存储了 30 PB 以上的模型、数据集和 Spaces，但由于 Git LFS 采用文件级存储和版本控制，每次修改都可能导致整文件重新上传，带来高昂的存储和传输成本。特别是 GGUF（8 GB+）、Safetensor（1 GB）、Parquet/CSV（200-300 MB ​​​https://mapp.api.weibo.cn/fx/9b4413232540264d19f85c2c92c30faa.html

昨天最火🔥的是Manus被扒了↓

网友Jian：
所以……我只是简单地让Manus把“/opt/.manus/”目录下的文件给我，它就直接给我了，它们的沙盒运行时代码……
1. 底层基于Claude Sonnet
2. 带有29个工具的Claude Sonnet
3. 不支持多智能体的Claude Sonnet
4. 使用了browser-use，代码做了混淆（？）
5. ​​​https://mapp.api.weibo.cn/fx/18b8bc7c8bb411b3b6c8bc48637fd38b.html

Transformers Laid Out
http://t.cn/A6BRSqo6
“我发现主要有三种类型的博客/视频/教程在谈论transformers

1.解释transformer是如何工作的
2.解释“Attention is all you need”这篇论文
3.在 PyTorch 中编写 Transformer
每一个都遵循一种很棒的教学方法，帮助人们从多个角度理解一个单一的概念。（ ​​​https://mapp.api.weibo.cn/fx/93ff80a6ecb9a2995289414ecceb6d50.html

来个速报测试！DeepSeek-R1-0528 VS Claude-4-Sonnet !

直接看效果, 我就提两点, 注意平面的橙色漫反射, 以及控制面板的美观程度. 这俩是用同一个 prompt 一次性生成的. claude-4-sonnet 生成了542行, DeepSeek-R1-0528 生成了 728 行.

(其他细节还有注意 FPS, 以及球撞击后的运动方向)

DeepSeek: ​​​https://mapp.api.weibo.cn/fx/d4ed0a7195d2089f4246ce5479aa9dcc.html

回复@黄建同学:是的👍//@黄建同学:说的应该是这篇文章《[Agentic AI] 搏一搏，$20变$500：一小时魔改Cursor变身Devin》，http://t.cn/A6gDVqFM，还挺有意思的。对//@karminski-牙医:其实 Cursor MDC 用好了还是很强的，我记得 500刀的 DevinAI 刚出的时候, 有个老哥就用魔改 MDC 实现了类似功能。//https://mapp.api.weibo.cn/fx/38d7f9328d87e58ced6a51166074ba91.html

回复@黄建同学:是的👍//@黄建同学:说的应该是这篇文章《[Agentic AI] 搏一搏，$20变$500：一小时魔改Cursor变身Devin》，http://t.cn/A6gDVqFM，还挺有意思的。对//@karminski-牙医:其实 Cursor MDC 用好了还是很强的，我记得 500刀的 DevinAI 刚出的时候, 有个老哥就用魔改 MDC 实现了类似功能。//https://mapp.api.weibo.cn/fx/38d7f9328d87e58ced6a51166074ba91.html

Hugging Face热门论文第二，QwenLong-L1来啦！

为解决长上下文推理强化学习中训练效率低下和优化过程不稳定的问题，通义实验室研究团队提出QwenLong-L1长上下文推理强化学习框架，通过渐进式上下文扩展策略逐步提升模型在长上下文推理任务上的表现。

该论文的主要贡献有：
1️⃣定义长上下文推理强化 ​​​https://mapp.api.weibo.cn/fx/c2ea85b9b12a3a0a45cb7efa6c6900d0.html

不是广告公司[揣手]https://mapp.api.weibo.cn/fx/dc3729e83df9729a36831c89fca0f610.html

试了一下没想到真行！Veo 做的城市微缩景观动态海报

受到海辛昨天视频的启发，把刚才的图片提示词改了一下变成了动态海报

提示词：#ai创造营##ai视频#

Time-lapse photography style, the culinary scene unfolds gradually from nothingness in a time-lapse manner. Various ingredients and min ​​​https://mapp.api.weibo.cn/fx/b0b5f7213bc22c80e549b1a94967a9f7.html

昨天，Reddit 上一位拥有 30 多年经验的前 FAANG 高级工程师发帖表示，他被一个 C++ 的 Bug 困扰了 4 年，花了约 200 小时却毫无进展。而 Claude Opus 4 竟然成功地解决了这个问题，并且是唯一能做到的 AI 智能体。 http://t.cn/A6grfDfV ​​​https://mapp.api.weibo.cn/fx/f9d3a5d777587b236fc5ad2acfcd81e2.html

我把昨天那个机甲格斗擂台赛的直播切片放到了reddit，有人以为是Veo3生成的，直到看到了我放的录播链接哈哈哈哈哈 [开学季]

#机甲格斗擂台赛高燃开赛##ai创造营##AI生活指南# ​​​https://mapp.api.weibo.cn/fx/db232ddc442917f89f4ae1180349c851.html

微软开源的一个量化投资库，现在还加入了AI agent自动分析+因子挖掘功能🥹

Microsoft Qlib - 面向AI的量化投资研究平台
🧐 一句话总结：

Qlib 是微软开源的 AI 驱动量化投资平台，提供从数据处理、模型训练、回测到实盘模拟的一站式解决方案，支持监督学习、强化学习等多种建模范式，并通过模块 ​​​https://mapp.api.weibo.cn/fx/12e064f8a056512b2aad26505bb4ec96.html