Know you will wake, on winds rise again 知道你终会醒来，从那之后天空即为极限 For this journey's end but one step forward to tomorrow… 而这旅途的终焉，即为迈向明天的开始

网好的时候 20 分钟就能做完，结果现在还卡着，看起来要做快两个小时 虽然我不可否认 agent 确实能跑很久，但有些人说不跑长任务这个人就不会用 agent，有可能只是 ta 自己的网太烂了一个请求卡在中间半天，所以 agent 才跑了很久，而并不是 ta 真的在跑长任务（

假如你的朋友最近需要更新简历，一定要把 Kami 推荐给他，我单独细致优化了一个版本，单独让 Kami 写简历变得非常好用好看清晰，让他把他的原生素材 md 准备好，然后对着 AI 说 /kami 帮我产出一个简历，然后调1-2下差不多就好了。 github.com/tw93/Kami

限时清仓大甩卖.png 不过 1512 新台币确实很便宜，我的 gemini pro 订阅一个月也要 650 新台币呢，约等于两个月订阅费用了，但是可以买全年的诶！

obelisk 即将有一个 v0.1.0 的正式版，可以期待一下☺️ 加入的特性有： - 一个 gui 面板的 app，提供了比较好的阅读体验，你可以认为它和 claude code gui 只有半步之遥，差的半步是还没有实现消息响应式渲染 - gui 和 skill 配套出了一个有趣的功能！可以上张预告图 hhh 无论 app 还是 skill，obelisk 的数据始终只在本地流转，欢迎大家来体验呀www

我感觉 codex 的话我会更相信 compaction 事实上现在我的 obelisk 可能已经能完成一部分多 session 整合的任务了，我现在在 claude code 上已经不太受限于 session，可以在 session 里提到任意其他 session 的内容 之所以说可能是因为，token efficiency 还需要优化，如果检索占用 context window 下降，会变得更好用

这 vscode 怎么删东西可以删错的？？？？？？ 我刚才删一个三层嵌套的文件夹，选中了最里层那个 正常来说删完里面的不该删外面的了吗，你跳到根目录随机删一个文件夹是什么意思，ctrl z 都没救回来 项目进度直接回滚五小时，刚才说两小时是算少了

My prediction from last summer was that the number of frontier AI models getting a gold medal at this summer’s IMO will be… zero! The reason is that they won’t bother to compete, it’ll simply be beneath them. If anyone can now push a button on Codex / Claude Code and get a perfect score, what’s the point? No, they’ll just leave the 17 year olds to take the test on their own. (The open source models will still compete for another year or so. That’s my guess!) Similarly, I think the labs pushing “research math” is also a fad that will expire soon enough. Think about it. GPT solved a major problem (Erdos unit distance); what they’re not reporting is the 1000 other problems they attacked and failed to make progress. [That’s not exactly deception; I also don’t report the dozens of things I tried to prove and failed…] They’re also not reporting the millions of dollars all of this cost them, and for what? Right now the “for what” is advertising: they’re signaling that they’re the best model for math, so you should use them for whatever your reasoning task is. Math departments also spend millions of dollars and produce theorems, but that is their actual end goal. A tech company is happy with a million-dollar theorem only if it predicts a billion-dollar application somewhere else. Once the bubble bursts, investors will want “real” applications from AI, new drugs, self driving / flying cars, etc etc. Nobody will care that the systems are also useful at proving theorems. Nobody but us mathematicians. So like the IMO, I think the frontier labs will get bored of theorems, and will leave us humans alone to keep doing math (and they’ll give us an amazing tool with which to do it!). Does that make sense? What do you think?

为什么我如此气愤，因为 anthropic 自己的宣传图上就写了，不保证可以复现 benchmark 上的分数 不是 fable 基础模型 fallback 约等于 opus4.8，而是它宣传它有远超于 opus 4.8 的能力，却悄悄标明你可能无法使用这种能力，这相当于是在欺骗用户 作为一个跑过 terminal bench 的人，这个 88% 的 terminal bench 分数我非常怀疑，这是一个很离谱的分数 为什么 anthropic 标明不可复现（分数上打了星号的都是会被 fallback 的）：因为 terminal bench 里有不少生物 / 化学类的题目，fable 肯定会降级 最后是 anthropic 的 trick，把 mythos 5 的分数和 fable 5 放一起，这样你就不知道哪个是哪个

我觉得 fable5 开了个坏头 降级成 opus4.8，这意味着它的所有 benchmark 分数都是不可被除了 anthropic 之外的非授权组织验证的 那 benchmark 分数的公信力在哪里？ 很难想象如果有一辆汽车，开在路上的时候被说，因为我们要避免汽车引擎的最先进数据被其他邪恶竞争者获得，所以我们会在*一些时刻*给汽车限速，因此你将无法获得和我们的评测结果相同的数据

June 9th Researcher Reciprocity License "if you train on it, you let us generate - reverse terms of use void" Status quo 1. We teach frontier devs with ICLR/NeurIPS papers, OSS Github contributions 2. They use it to make frontier models 3. Then ban us from exploring our ideas We need a new license, original thinkers can't be an underclass to a tyrannical researcher fiefdom

Brilliant idea! Next up: Apple randomly reboots your Mac if you're building competing tech, Gmail silently edits your email if you mention rival platforms, and Tesla Autopilot swerves if it detects you're working on self-driving cars. All in the name of safety, of course. Because malicious actors controlling the world’s operating systems, inboxes and cars would be extremely dangerous!

Nowledge Mem v0.9 发布了 🥰 这是一次比较大的版本，而且这次 Mem 从邀测变成了公开 beta 哈。 这次除了憋了不少底层的优化重构之外，比较重要的新能力是 - 自演化的 Skills 结晶和创建 - 人格化长期 agent 范式的支持 - Mem Plus 订阅制 Skills 会从整个 Nowledge Mem 超图上的模式、特征里克制去找到适合变成 procedural memory、进而从中找到符合成为潜在 Skill 个体，并且在我们选择创建成为 Skill 之后，它依然会在使用过程中收集反馈、观察新的 Mem 上下文，给出后续优化补充的 Skill 迭代。 当然，我们也可以纳管导入一个已经有的 Skill、按需从头创建一个 Skill，这部分我们还在打磨，欢迎大家来试用哈。 --- 对于多 Agent 编排系统，我们一直在研究怎么自然的去维护这些人格化 Agent 所需的上下文，让大家可以跨平台保持 Alice, Bob, Cindy 还是 Tony 的上下文，并且和你所有其他 ai 轨迹、上下文和知识复利互通。 以前，虽然对应的 harness 上连接了 Mem，互通复利的部分是没问题的，但是 Mem 是面向主人的上下文管理器（冥想盆），尽管有 space 来做隔离，但是实际上对于 Alice, Bob 这些应该有自己不同定位、Soul 的 agent 个体来说，非常不 native。 这次我们引入了 identity 下的类似于每一个 agent 的 soul/rule 的抽象，把曾经的 working memory（表现近期全局上下文）的机制扩充到了 context bundle，并且按照 agent identity 和全局做了细致的设计，希望可以很好地支持这种面向人格化角色个体的编排范式哈~ 欢迎大家来体验、反馈！ --- 最后是 Mem Plus，为了给到更多用户顺畅的体验，我们出了 这第一个订阅的 plan Plus 里已经包含所有 AI model 的用量之外，我们还引入了 Nowledge Link 这个功能，它是一个我们管理的 tunnel ，让大家不用自己去折腾 tailscale/cf tunnel 就能一键方便地从手机、远程机器上访问你的 Mem 对于我们的 Lifetime Pro 的 License 来说，之前我提到过，它会一直存在下去的，作为对自己工作生活上下文的安全感保证，和 hard core knowledge worker 的最佳搭档，我们会一直保持买断制的计划，而且除非像 Nowledge Link 这种云资源的依赖，我们不会给买断制限制新的能力和功能哈，只不过，因为现在我们从内测期到了公测期，Pro License 已经涨价了，而且会阶梯式倒计时在过了这个阶段之后再次涨价哈。 再次感谢 Mem 的早期支持大佬们🥰🫡