Loop 日报: 2026-11-06
权重编辑在同两天里迎来第一次实物测试和第一个联赛。Opus 5.5 改了一个机器人策略的权重,在一块 RTX 4090 上用 111 分钟把任务时间缩短约 30%,不过同一团队承认权重本身只贡献 4% 到 12%,而且今天权重编辑能做的大多在代码里也能做。Open Kernel Challenge 给出本周最清楚的成本差距:一位选手花了约 1.4 万美元 token 排到第 38,另一位靠一个 40 小时的线程、20 美元排到第 92。清醒的发现来自其他地方。十道抗体题的评测显示,每个附加能力修好一处又弄坏一处;一个被广泛转发的“模型内 agent”其实多数 token 是强制写入的;一个本地 harness 在自家基准上从 77% 爬到 99%,上了 Terminal-Bench 4.0 却只解出 6 题中的 1 题。研究者查了 36,487 个仓库,发现循环几乎都有触发器,却远没那么常有检查、状态和退出。
#1
@Czcqet
https://x.com/Czcqet/status/2118381798585692541
Czcqet 的团队让 Opus 5.5 写代码去改 π₀.₅ 的权重,让一台 YAM 机器人更快,不反向传播,也不动线上推理代码。它在一块 RTX 4090 上用约 111 分钟,测试了基于 RoPE 的提速,把它写进 Q/K 权重,还意外发现并修好一个 RTC 前缀 bug。任务时间减少约 30%,放瓶子实验 100% 成功,但这里叠加了权重编辑和频率从 30 Hz 提到 40 Hz。同频对比时,权重改动本身只省 4.3% 到 12%。团队后续那句才是老实话:今天的权重编辑可能只是 autoresearch 的子集,很多效果等同于改代码。
https://x.com/Czcqet/status/2118381798585692541
Czcqet 的团队让 Opus 5.5 写代码去改 π₀.₅ 的权重,让一台 YAM 机器人更快,不反向传播,也不动线上推理代码。它在一块 RTX 4090 上用约 111 分钟,测试了基于 RoPE 的提速,把它写进 Q/K 权重,还意外发现并修好一个 RTC 前缀 bug。任务时间减少约 30%,放瓶子实验 100% 成功,但这里叠加了权重编辑和频率从 30 Hz 提到 40 Hz。同频对比时,权重改动本身只省 4.3% 到 12%。团队后续那句才是老实话:今天的权重编辑可能只是 autoresearch 的子集,很多效果等同于改代码。
#2
@ilblackdragon
https://x.com/ilblackdragon/status/2118142451223511389
ilblackdragon 发布了 Delta League,一个公开竞赛,任何人都能提交模型权重的增量,在隐藏测试集上打分。这是对本周权重编辑热潮的回应,帖子认为原始展示的方法有局限。目标是用自动研究和爬山把小模型调得更好,靠可验证的评测而不是自报成绩。接下来还会支持改架构和自定义评测集。原论文被审了一周之后,隐藏测试集正是对的第一步。
https://x.com/ilblackdragon/status/2118142451223511389
ilblackdragon 发布了 Delta League,一个公开竞赛,任何人都能提交模型权重的增量,在隐藏测试集上打分。这是对本周权重编辑热潮的回应,帖子认为原始展示的方法有局限。目标是用自动研究和爬山把小模型调得更好,靠可验证的评测而不是自报成绩。接下来还会支持改架构和自定义评测集。原论文被审了一周之后,隐藏测试集正是对的第一步。
#3
@RohanArun
https://x.com/RohanArun/status/2118165115900150148
RohanArun 在截止前不到 8 小时爬到 Open Kernel Challenge 总榜第 38,手握美国和国际 CUDA 专利的人,一行内核都没手写。最终能无人值守爬山的流程是:遗传算法,每次至少进步 0.05%;H200 上跑 3 次排除噪声;用 Claude 洞察加 Nsight 和 Lean 验证器引导候选;再训一个小统计模型预测结果,误差 0.3%。前 100 名现在都超过 SGLang 的 2.30 倍,进前 50 已经和几天前进前 10 一样难。后续回复说成本约 2,000 美元共享 GPU、约 1.4 万美元 token,大多是 Gemini 3.8 Flash,部分是为了探索方法的极限。
https://x.com/RohanArun/status/2118165115900150148
RohanArun 在截止前不到 8 小时爬到 Open Kernel Challenge 总榜第 38,手握美国和国际 CUDA 专利的人,一行内核都没手写。最终能无人值守爬山的流程是:遗传算法,每次至少进步 0.05%;H200 上跑 3 次排除噪声;用 Claude 洞察加 Nsight 和 Lean 验证器引导候选;再训一个小统计模型预测结果,误差 0.3%。前 100 名现在都超过 SGLang 的 2.30 倍,进前 50 已经和几天前进前 10 一样难。后续回复说成本约 2,000 美元共享 GPU、约 1.4 万美元 token,大多是 Gemini 3.8 Flash,部分是为了探索方法的极限。
#4
@kaanaricioglu
https://x.com/kaanaricioglu/status/2118454524881039769
kaanaricioglu 在同一比赛的 MoE 赛道排到第 92,一度第 70,用的是 GPT-6.1 Sol 的 max 和 xhigh,一个线程跑 40 小时。没有 autoresearch harness,只有 Codex 加个人 skill 和操作手册,几乎不怎么提示,只是让它带一群 Terra agent 继续研究。这项任务只花了 20 美元的 Modal 免费额度。和上面那次 1.4 万美元放在一起看,排名和花费并不同步,一本好手册能顶掉 harness 承诺的很多东西。
https://x.com/kaanaricioglu/status/2118454524881039769
kaanaricioglu 在同一比赛的 MoE 赛道排到第 92,一度第 70,用的是 GPT-6.1 Sol 的 max 和 xhigh,一个线程跑 40 小时。没有 autoresearch harness,只有 Codex 加个人 skill 和操作手册,几乎不怎么提示,只是让它带一群 Terra agent 继续研究。这项任务只花了 20 美元的 Modal 免费额度。和上面那次 1.4 万美元放在一起看,排名和花费并不同步,一本好手册能顶掉 harness 承诺的很多东西。
#5
@uctive
https://x.com/uctive/status/2118284347358744689
uctive 在本地给 Qwen3.8-Flash-Next 跑了 5 天实验性的自我改进 harness,并让它写进度报告。178 题基准上的解题率从 77% 升到 99%,没有重训,历经 15 个版本、3,700 万 token,超过一半时间在空转,等硬件更换和人做决定。同样 token 走 API,Qwen Flash 约 3.25 美元,GPT-5.4 约 143 美元,本地电费估计 7 到 10 欧元。帖子明说这不是模型智能的比较,输入输出比例和电费也只是估算。
https://x.com/uctive/status/2118284347358744689
uctive 在本地给 Qwen3.8-Flash-Next 跑了 5 天实验性的自我改进 harness,并让它写进度报告。178 题基准上的解题率从 77% 升到 99%,没有重训,历经 15 个版本、3,700 万 token,超过一半时间在空转,等硬件更换和人做决定。同样 token 走 API,Qwen Flash 约 3.25 美元,GPT-5.4 约 143 美元,本地电费估计 7 到 10 欧元。帖子明说这不是模型智能的比较,输入输出比例和电费也只是估算。
#6
@uctive
https://x.com/uctive/status/2118287404486312337
uctive 接着把同一个 harness 放到 Terminal-Bench 4.0,66 道复杂题,第一次很打脸:解出 1 题,失败 5 题,估计跑完要约 105 小时,于是停了。第二阶段加入真实任务、多 agent 协作、独立验证、回归检查,并通过 Hermes 接外部模型来审。目标从在自家基准上好看,改成解出独立验证过的任务。自家考试 99%,别人的考试 6 题对 1 题,这是今天信息流里最有教育意义的一对数字。
https://x.com/uctive/status/2118287404486312337
uctive 接着把同一个 harness 放到 Terminal-Bench 4.0,66 道复杂题,第一次很打脸:解出 1 题,失败 5 题,估计跑完要约 105 小时,于是停了。第二阶段加入真实任务、多 agent 协作、独立验证、回归检查,并通过 Hermes 接外部模型来审。目标从在自家基准上好看,改成解出独立验证过的任务。自家考试 99%,别人的考试 6 题对 1 题,这是今天信息流里最有教育意义的一对数字。
#7
@iiiichigo_chan
https://x.com/iiiichigo_chan/status/2118397992239571196
iiiichigo_chan 引用了研究者对 36,487 个仓库的检查:几乎所有 agent 循环都有触发器,有检查、状态或退出的却少得多。说法很尖也很准:你的 agent 循环大概就是一个绑了你信用卡的定时任务。帖子逐层讲 harness、循环和图缺了什么。这和本周其他证据对得上:跑循环最危险的是循环周围的管道,而那恰恰是没人演示的部分。
https://x.com/iiiichigo_chan/status/2118397992239571196
iiiichigo_chan 引用了研究者对 36,487 个仓库的检查:几乎所有 agent 循环都有触发器,有检查、状态或退出的却少得多。说法很尖也很准:你的 agent 循环大概就是一个绑了你信用卡的定时任务。帖子逐层讲 harness、循环和图缺了什么。这和本周其他证据对得上:跑循环最危险的是循环周围的管道,而那恰恰是没人演示的部分。
#8
@iiiichigo_chan
https://x.com/iiiichigo_chan/status/2118430865676227060
iiiichigo_chan 还公开了审计提示词,依据是同一研究里的 256 个真实循环。它找出所有不用你打字就会启动 agent 的东西,要求为六个部分逐一引用证明行:触发器、硬上限、agent 改不了的外部检查、停止规则、写到磁盘的状态、每次运行的成本。它还会标出那些读陌生人文本、又握着能推送或读密钥的工具的步骤。然后只针对最危险的循环提最小修复,设三个出口:通过、超预算、同样失败两次,并等待批准。今天就能跑,比本周流传的多数 harness 指南有用。
https://x.com/iiiichigo_chan/status/2118430865676227060
iiiichigo_chan 还公开了审计提示词,依据是同一研究里的 256 个真实循环。它找出所有不用你打字就会启动 agent 的东西,要求为六个部分逐一引用证明行:触发器、硬上限、agent 改不了的外部检查、停止规则、写到磁盘的状态、每次运行的成本。它还会标出那些读陌生人文本、又握着能推送或读密钥的工具的步骤。然后只针对最危险的循环提最小修复,设三个出口:通过、超预算、同样失败两次,并等待批准。今天就能跑,比本周流传的多数 harness 指南有用。
#9
@BioAgentDaily
https://x.com/BioAgentDaily/status/2118369022882267262
BioAgentDaily 总结了一篇论文,在 10 道专家验证的抗体亲和力提升任务上测 LLM agent。给 agent 抗体工具,它更会听指令,却更不会改进结合物。给它打过分的历史设计,优化变好,却不再探索。LLM 评委和程序化检查在“是否听指令”上很接近,完整的 agent 循环大致只和标准贝叶斯优化基线打平。每个附加能力修好一处又弄坏一处,下次有人承诺 agent 设计药物时,打平经典基线这个上限值得拿出来提。
https://x.com/BioAgentDaily/status/2118369022882267262
BioAgentDaily 总结了一篇论文,在 10 道专家验证的抗体亲和力提升任务上测 LLM agent。给 agent 抗体工具,它更会听指令,却更不会改进结合物。给它打过分的历史设计,优化变好,却不再探索。LLM 评委和程序化检查在“是否听指令”上很接近,完整的 agent 循环大致只和标准贝叶斯优化基线打平。每个附加能力修好一处又弄坏一处,下次有人承诺 agent 设计药物时,打平经典基线这个上限值得拿出来提。
#10
@burnrate_ai
https://x.com/burnrate_ai/status/2118164108969136314
burnrate_ai 查了 BabyAGI Inside,这个被广泛转发的项目把固定的 agent 循环塞进 Qwen3.5-2B。在一次五轮记录里,仓库自己报告共输出 3,448 个 token,1,428 个由模型生成,2,020 个由控制器、ROM 或文件系统强制写入。仓库原话是这不算通用自主规划。把戏很漂亮,但模型写的还不到一半。对一个循环兴奋之前,先数数 token 是谁写的。
https://x.com/burnrate_ai/status/2118164108969136314
burnrate_ai 查了 BabyAGI Inside,这个被广泛转发的项目把固定的 agent 循环塞进 Qwen3.5-2B。在一次五轮记录里,仓库自己报告共输出 3,448 个 token,1,428 个由模型生成,2,020 个由控制器、ROM 或文件系统强制写入。仓库原话是这不算通用自主规划。把戏很漂亮,但模型写的还不到一半。对一个循环兴奋之前,先数数 token 是谁写的。
#11
@Prayag12B
https://x.com/Prayag12B/status/2118161628378329380
Prayag12B 讲解了 ADIAS,它针对自我改进 agent 框架为什么撞墙。常见循环只存整个候选 agent 和总分,元 agent 记不住哪个修复解决了哪种失败,会覆盖好用的补丁、重复失败的做法。ADIAS 跨代维护一个持久的问题跟踪表,每种失败模式有稳定 ID、优先级、生命周期状态、证据和干预历史,并把针对性修复和副作用分开记录。在五个基准、四个模型上,它比最强的候选中心基线高 25.2%,去掉问题状态最多掉 40.7%。自我进化的 agent 需要的是 bug 跟踪器,不是排行榜。
https://x.com/Prayag12B/status/2118161628378329380
Prayag12B 讲解了 ADIAS,它针对自我改进 agent 框架为什么撞墙。常见循环只存整个候选 agent 和总分,元 agent 记不住哪个修复解决了哪种失败,会覆盖好用的补丁、重复失败的做法。ADIAS 跨代维护一个持久的问题跟踪表,每种失败模式有稳定 ID、优先级、生命周期状态、证据和干预历史,并把针对性修复和副作用分开记录。在五个基准、四个模型上,它比最强的候选中心基线高 25.2%,去掉问题状态最多掉 40.7%。自我进化的 agent 需要的是 bug 跟踪器,不是排行榜。
#12
@SJRonanMD
https://x.com/SJRonanMD/status/2118076567721271345
SJRonanMD 对 SpecPilot 的解读最好。这是 Berkeley、Princeton、Stanford 和 NVIDIA 做的 agent 循环,针对具体部署调投机解码。默认系统以不同方式浪费速度:单请求时读权重是主要开销,批处理时逐请求校验让加速几乎减半。循环先测出这些差距,并行试多个方向,叠加有效的部分,并确认输出完全一致,单请求从 4.46 倍到 10.87 倍,批处理从 1.94 到 3.93 倍。发现之一是一种通用的 12 位权重格式。但要注意,这是作者在自己硬件上跑的自家循环。
https://x.com/SJRonanMD/status/2118076567721271345
SJRonanMD 对 SpecPilot 的解读最好。这是 Berkeley、Princeton、Stanford 和 NVIDIA 做的 agent 循环,针对具体部署调投机解码。默认系统以不同方式浪费速度:单请求时读权重是主要开销,批处理时逐请求校验让加速几乎减半。循环先测出这些差距,并行试多个方向,叠加有效的部分,并确认输出完全一致,单请求从 4.46 倍到 10.87 倍,批处理从 1.94 到 3.93 倍。发现之一是一种通用的 12 位权重格式。但要注意,这是作者在自己硬件上跑的自家循环。
#13
@istoica05
https://x.com/istoica05/status/2118457699826548748
istoica05 介绍了 Exo,出自 Ion Stoica 团队,在 agent 循环里让 harness 和解法一起进化,报告说达到顶尖结果的成本和时间都大幅下降。帖子本身数字不多。但它和同一团队本周的 agent 团队论文可以连起来看,那篇里主管改写角色后,内核从线上速度的 0.31 倍提到 1.21 倍。方向是一致的:把 harness 也当成循环可以改的东西。
https://x.com/istoica05/status/2118457699826548748
istoica05 介绍了 Exo,出自 Ion Stoica 团队,在 agent 循环里让 harness 和解法一起进化,报告说达到顶尖结果的成本和时间都大幅下降。帖子本身数字不多。但它和同一团队本周的 agent 团队论文可以连起来看,那篇里主管改写角色后,内核从线上速度的 0.31 倍提到 1.21 倍。方向是一致的:把 harness 也当成循环可以改的东西。
#14
@tri_dao
https://x.com/tri_dao/status/2118418321456660572
tri_dao 说一个做了两年的项目终于能分享了:把团队在内核和推理引擎优化上的大部分专业经验,蒸馏进一个驱动线上系统的 agent 循环。帖子细节不多。重要的是说话的人,一位内核专家说这东西跑在生产环境,不是跑在基准上。再加上 Open Kernel Challenge,内核调优看起来是第一门被 agent 循环整体吸收的专家手艺。
https://x.com/tri_dao/status/2118418321456660572
tri_dao 说一个做了两年的项目终于能分享了:把团队在内核和推理引擎优化上的大部分专业经验,蒸馏进一个驱动线上系统的 agent 循环。帖子细节不多。重要的是说话的人,一位内核专家说这东西跑在生产环境,不是跑在基准上。再加上 Open Kernel Challenge,内核调优看起来是第一门被 agent 循环整体吸收的专家手艺。
#15
@iamMrDuncan
https://x.com/iamMrDuncan/status/2118248163010105720
iamMrDuncan 用自动研究在 P100 上爬 prefill,27B 稠密模型、每权重 3.5 比特、3.2 万上下文,已经到每秒 150 token。本以为到了平台期,结果它又找到了很大的改进。循环这样压榨老硬件,正好和烧 GPU 的排行榜跑法形成对照。作者描述的路线是把 Thermite 自动研究变成自动科学家,爬山只是开始。
https://x.com/iamMrDuncan/status/2118248163010105720
iamMrDuncan 用自动研究在 P100 上爬 prefill,27B 稠密模型、每权重 3.5 比特、3.2 万上下文,已经到每秒 150 token。本以为到了平台期,结果它又找到了很大的改进。循环这样压榨老硬件,正好和烧 GPU 的排行榜跑法形成对照。作者描述的路线是把 Thermite 自动研究变成自动科学家,爬山只是开始。
#16
@sundars22
https://x.com/sundars22/status/2118270518130552969
sundars22 分享了一份在用的 autoresearch 阵容,分工值得记一下。GPT-5.6 Sol 负责编排,GPT-6 Astra 管研究设计、方法和方向,GPT-6.1 Sol 做实现和验证,GPT-6 Luna 保持文档一致,Opus 5.5 经由 Astra 咨询研究设计。全部 medium 档。跨厂商第二意见加 medium 档,比本周被基准一再打脸的全开最高档便宜得多。
https://x.com/sundars22/status/2118270518130552969
sundars22 分享了一份在用的 autoresearch 阵容,分工值得记一下。GPT-5.6 Sol 负责编排,GPT-6 Astra 管研究设计、方法和方向,GPT-6.1 Sol 做实现和验证,GPT-6 Luna 保持文档一致,Opus 5.5 经由 Astra 咨询研究设计。全部 medium 档。跨厂商第二意见加 medium 档,比本周被基准一再打脸的全开最高档便宜得多。
#17
@roboindexio
https://x.com/roboindexio/status/2118459988134040004
roboindexio 介绍了 Moonlake 改进机器人策略的 agent 循环:先用少量真实数据校准物理仿真,在里面评估策略、诊断失败模式,再用针对性的仿真数据和强化学习改进。从一个接触密集的分拣任务的 50 条真人遥操作开始,拒绝式微调加 11 分,384 个并行环境的强化学习在仿真里再加 38 分,真机加 39 分。最难的 45 件设置里,机器人从分拣 6 件变成 23 件。最惊人的是仿真和真机如此吻合,仿真在这里充当了实物循环本来缺少的评测层。
https://x.com/roboindexio/status/2118459988134040004
roboindexio 介绍了 Moonlake 改进机器人策略的 agent 循环:先用少量真实数据校准物理仿真,在里面评估策略、诊断失败模式,再用针对性的仿真数据和强化学习改进。从一个接触密集的分拣任务的 50 条真人遥操作开始,拒绝式微调加 11 分,384 个并行环境的强化学习在仿真里再加 38 分,真机加 39 分。最难的 45 件设置里,机器人从分拣 6 件变成 23 件。最惊人的是仿真和真机如此吻合,仿真在这里充当了实物循环本来缺少的评测层。
#18
@krg85
https://x.com/krg85/status/2117968966379545074
krg85 原以为部署开源模型很简单:启动 vLLM 就完事。结果不是,他们一轮轮测试才拿到多 64% 的吞吐。然后发现自己每次都在手工跑同一个循环,于是照 Karpathy 的 autoresearch 做了个 harness。这才是真实的采用路径:有人发现自己已经在手工做这件事,循环就来了,而吞吐这个指标本来就在那儿。
https://x.com/krg85/status/2117968966379545074
krg85 原以为部署开源模型很简单:启动 vLLM 就完事。结果不是,他们一轮轮测试才拿到多 64% 的吞吐。然后发现自己每次都在手工跑同一个循环,于是照 Karpathy 的 autoresearch 做了个 harness。这才是真实的采用路径:有人发现自己已经在手工做这件事,循环就来了,而吞吐这个指标本来就在那儿。
#19
@sylviacccyu
https://x.com/sylviacccyu/status/2118299622125019279
sylviacccyu 在做一个针对性实验:让 AI 从失败中学习,改进自己的研究流程,实验设计比本周多数晒结果的帖子都严谨。基础模型、工具、任务全部冻结,只允许改失败记录、检索和实验选择,预算、评分和测试集固定。三个对照组分别是重试、人类研究员静态迭代、允许验证过的新策略,把这些增益和递归改进分开。早期和后期策略在相同条件下对决,报告失败而不只挑最好的结果。这才是不骗自己的自我改进实验。
https://x.com/sylviacccyu/status/2118299622125019279
sylviacccyu 在做一个针对性实验:让 AI 从失败中学习,改进自己的研究流程,实验设计比本周多数晒结果的帖子都严谨。基础模型、工具、任务全部冻结,只允许改失败记录、检索和实验选择,预算、评分和测试集固定。三个对照组分别是重试、人类研究员静态迭代、允许验证过的新策略,把这些增益和递归改进分开。早期和后期策略在相同条件下对决,报告失败而不只挑最好的结果。这才是不骗自己的自我改进实验。
#20
@steveb8n
https://x.com/steveb8n/status/2118462516980576606
steveb8n 的团队把 autoresearch 的方法用来自动改进 Salesforce Apex 代码,说效果不错,并把工具开源了。帖子没有数字,但重点在领域。有可量测试套件、又有大量老代码的企业语言,正是好对象,而且很少有人在看。随着这个方法从机器学习训练走向业务代码,这类项目只会更多。
https://x.com/steveb8n/status/2118462516980576606
steveb8n 的团队把 autoresearch 的方法用来自动改进 Salesforce Apex 代码,说效果不错,并把工具开源了。帖子没有数字,但重点在领域。有可量测试套件、又有大量老代码的企业语言,正是好对象,而且很少有人在看。随着这个方法从机器学习训练走向业务代码,这类项目只会更多。
#21
@jayw_actwise
https://x.com/jayw_actwise/status/2118435885796716966
jayw_actwise 引用 Manus 的报告:一个 agent 循环只用一个周末,就积压了 200 多件等人决定的事。执行变快,优先级判断被冲垮。结论是,先决定哪些工作值得开始,再去放大它,这和本周一系列证据一致:审查产能才是真正的上限。一个产出决定的速度超过任何人能做决定的循环,根本没省下时间。
https://x.com/jayw_actwise/status/2118435885796716966
jayw_actwise 引用 Manus 的报告:一个 agent 循环只用一个周末,就积压了 200 多件等人决定的事。执行变快,优先级判断被冲垮。结论是,先决定哪些工作值得开始,再去放大它,这和本周一系列证据一致:审查产能才是真正的上限。一个产出决定的速度超过任何人能做决定的循环,根本没省下时间。
#22
@shivanathd
https://x.com/shivanathd/status/2118046495022710892
shivanathd 提到英国一所学校系统遭遇的勒索软件事件:据 Bitdefender,命令每 40 到 100 秒重复一次,模式很像 agent,不过 Bitdefender 无法确认用了模型。同窗口另一份总结称 50 台机器里约 37 台被加密。作者的应对才是有用的:查一下谁能读你的备份凭证。即使归因未证实,防守方也该假设对手按循环速度迭代,围绕对方最先够到什么来规划,而不是围绕人类的停留时间。
https://x.com/shivanathd/status/2118046495022710892
shivanathd 提到英国一所学校系统遭遇的勒索软件事件:据 Bitdefender,命令每 40 到 100 秒重复一次,模式很像 agent,不过 Bitdefender 无法确认用了模型。同窗口另一份总结称 50 台机器里约 37 台被加密。作者的应对才是有用的:查一下谁能读你的备份凭证。即使归因未证实,防守方也该假设对手按循环速度迭代,围绕对方最先够到什么来规划,而不是围绕人类的停留时间。
#23
@studioselfhq
https://x.com/studioselfhq/status/2118109809849532617
studioselfhq 用 Basecamp 和后台 agent 经营一家零员工营销公司,五条规则比吹嘘更有意思。写文案的 agent 从不给自己打分,由另一个模型来拆台。每个循环有 API 花费上限,每组广告有日预算。客户每打回一件,就往该客户的语气指南里加一条“再也别这样”;agent 默认只读,待办不打勾什么都不上线;每 6 小时检查一次,CPA 超目标 30% 的广告直接暂停。没有收入数字,当规则手册看,别当结果看。
https://x.com/studioselfhq/status/2118109809849532617
studioselfhq 用 Basecamp 和后台 agent 经营一家零员工营销公司,五条规则比吹嘘更有意思。写文案的 agent 从不给自己打分,由另一个模型来拆台。每个循环有 API 花费上限,每组广告有日预算。客户每打回一件,就往该客户的语气指南里加一条“再也别这样”;agent 默认只读,待办不打勾什么都不上线;每 6 小时检查一次,CPA 超目标 30% 的广告直接暂停。没有收入数字,当规则手册看,别当结果看。
#24
@SiliconValleyPX
https://x.com/SiliconValleyPX/status/2118272152223043892
SiliconValleyPX 引用 Alexandr Wang 对 Garry Tan 的说法:在 Meta 内部,只要 agent 循环、评测系统和指标对路,一群 agent 可以轻松胜过 100 名工程师的团队。这是未经审计的高管说法。但注意 Wang 列的条件:循环和指标,完全没提模型。这个重点和本栏目里一线从业者说的一致,至于 100 名工程师,无从核实。
https://x.com/SiliconValleyPX/status/2118272152223043892
SiliconValleyPX 引用 Alexandr Wang 对 Garry Tan 的说法:在 Meta 内部,只要 agent 循环、评测系统和指标对路,一群 agent 可以轻松胜过 100 名工程师的团队。这是未经审计的高管说法。但注意 Wang 列的条件:循环和指标,完全没提模型。这个重点和本栏目里一线从业者说的一致,至于 100 名工程师,无从核实。
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Claude Code 和 Opus 5.5:内核、权重编辑、循环审计的默认引擎
Codex 和 GPT-6 系列:Sol、Astra 阵容,以及低成本单线程内核跑法
Karpathy autoresearch:人人引用的范式,流传着大量提示词模板
SpecPilot:投机解码的 agent 循环,4.46 倍到 10.87 倍
Open Kernel Challenge:本周循环的实战考场
EvoSkill v2:重写 skill,并警告刷基准的风险
Delta League:隐藏测试集给权重改动打分
Hermes:接入外部审查者的 harness
atlas-gic 和 MiroFish:交易循环模板,仅限模拟,多为推广
Qwen3.8:循环实验里最常见的开源模型
Claude Code 和 Opus 5.5:内核、权重编辑、循环审计的默认引擎
Codex 和 GPT-6 系列:Sol、Astra 阵容,以及低成本单线程内核跑法
Karpathy autoresearch:人人引用的范式,流传着大量提示词模板
SpecPilot:投机解码的 agent 循环,4.46 倍到 10.87 倍
Open Kernel Challenge:本周循环的实战考场
EvoSkill v2:重写 skill,并警告刷基准的风险
Delta League:隐藏测试集给权重改动打分
Hermes:接入外部审查者的 harness
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Qwen3.8:循环实验里最常见的开源模型
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