08Humanize PPT v0.9:为演讲而生的开源PPT Skill
公众号:卡尔的AI沃茨
Humanize PPT v0.9 是一款专为演讲场景设计的PPT Skill,核心通过AST(Audience, State, Transfer)逻辑重新编排大纲,将页面渲染外包给下游Skill。渲染前先输出4张真实预览页,并将图片、视频素材的占位与生成prompt写入大纲。新增质检环节自动修复常见渲染问题,并支持演讲模式:按S键在独立窗口显示演讲稿备注,按ESC键打开全局索引快速跳页。项目已开源至github.com/LearnPrompt/humanize-ppt,由卡尔 & yc星辰开发。
查看原文09DeepSeek研究员开源AutoResearch:AI自主跑通285B模型RL研究闭环
X:阿易 AI Notes (@AYi_AInotes)
DeepSeek研究员Deli Chen将AutoResearch协议开源,并发布Self-play综述论文。其AI智能体首次完全自主地在DeepSeek 285B模型上完成完整RL研究闭环——从实验设计、写代码、提交GPU任务、debug到结论总结,全程零人工干预。系统调用了GRPO工具,被视为持续学习研究的开端。
查看原文10baoyu-design Skill迭代:修复导出样式与渐变丢失问题,支持AI配图导出PPTX
X:宝玉 (@dotey)
宝玉分享 baoyu-design Skill 的迭代过程:用户测试发现导出问题(样式表未铺满整页、渐变色丢失),他在本地复现后让 Agent 分析原因、给出解决方案并添加测试覆盖,修复后效果改善。该 Skill 可在制作 PPT、动画视频或网站时调用 AI 生图配图,支持 Codex 内置画图或配合 baoyu-image-gen Skill 调用 Codex CLI 画图,并能连同图片一起导出为 PPTX,在 PowerPoint/Keynote 中二次编辑。迭代循环:自己用 → 发现问题 → 让 Agent 分析 → 出方案 → 确认 → 更新 Skill。
查看原文11/youtube-notetaker:YT 视频转 Artifacts
X:Elvis Saravia (@omarsar0, DAIR.AI)
YT 视频 -> Artifacts 看看我如何使用新的 /youtube-notetaker 技能从 YT 视频生成 Artifacts。 捕获幻灯片、笔记、转录内容…… 快去试试 ↓
查看原文12Salesforce CodeGen教程:生成、验证并重排序Python函数(含单元测试与安全检查)
MarkTechPost(RSS)
本教程实现一个基于Salesforce CodeGen的端到端代码生成工作流。从HuggingFace加载CodeGen模型(支持350M、2B、codegen2-1B、codegen25-7b等版本),通过自然语言提示生成Python函数,随后进行函数提取、语法检查、静态安全检查、单元测试验证、best-of-N候选重排序、多步程序合成、提示词实验、基准可视化及导出。展示了CodeGen作为结构化代码生成流水线的能力,不仅完成代码补全,还能评估、筛选和组织生成结果。
查看原文13我们在 Elasticsearch 上构建了一个持久化代理内存层,其召回率为0.89
Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)
Agent Builder 正式上市(GA)。基于 Elasticsearch 的持久化内存层将记忆分为情景、语义、程序三类,分别存入独立索引,各设不同写速率与过期规则。召回采用 BM25 与 Jina v5 稠密向量的 RRF 融合,再经交叉编码器重排序。在 168 道 QA 题评估中,R@10 平均 0.89,零跨租户泄漏。该层可通过支持 MCP 协议的客户端访问,不绑定特定运行时,已开源至 GitHub。
查看原文14OpenRouter vs LiteLLM:如何选择 LLM 网关
OpenRouter:Announcements(RSS)
OpenRouter 是托管在 Cloudflare 边缘的 LLM 网关,无需管理基础设施,收取 5.5% 平台费(前 100 万次请求免费),支持 70+ 提供商和自动故障转移。LiteLLM 是自部署代理(Docker/PostgreSQL/Redis),数据不离开内网,免费开源,但需承担基础设施成本(生产部署约数百美元/月)。当模型月支出超过约 $3,600(基础设施 $200/月)或 $9,100(基础设施 $500/月)时自托管更划算。LiteLLM 提供六种路由策略和自定义 Python 路由;OpenRouter 具备 SOC 2、GDPR 认证和零数据保留选项。两者可串联使用。
查看原文15AI中心的数据黑洞
Dwarkesh Patel:Podcast & Blog(RSS)
智能的一种定义是样本效率,但近年AI进步主要靠扩充数据分布和增加算力。强化学习本质是合成数据生成——投入大量算力通过验证器筛选“好”数据,再训练模型预测正确输出。这一过程需要每个领域和技能的海量人类专家示例,数据行业年收入已达数十亿美元。近日Epoch报告,开源模型仅落后前沿闭源模型4个月,原因在于数据可从公开API蒸馏,而超参数等不易复制。人类一生接触约2亿token,前沿模型训练在数十到数百T token之间,相差近百万倍——机器人、自动驾驶等领域同样存在巨大效率差距。
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