CryptoPepper

Alibaba diam-diam meluncurkan sebuah langkah besar.
CoPaw-Flash-9B—Model Agen AI berbasis Qwen3.5. Dengan 9B parameter, bisa dijalankan di komputer pribadi Anda.
Apa keunggulannya?
Sebagian benchmark seimbang dengan Qwen3.5-Plus (model besar tertutup).
90 miliar parameter vs ratusan miliar parameter, skor hampir sama.
Yang membuat saya lebih bersemangat adalah kerangka kerja CoPaw ini:
- Mendukung memori permanen (yang sudah dibicarakan akan diingat)
- Koneksi multi-saluran (dapat terhubung dengan Feishu, Discord)
- Deploy lokal, tanpa biaya API
Arsitektur Qwen3.5 juga sangat hebat—total param

Pasar ini akhirnya dihancurkan oleh gangguan dari jenis MM ini
Meningkat 18 kali dalam satu hari lalu berakhir dalam 15 menit
Bahkan kontrak/spot yang sudah terdaftar di bn pun sulit menghindari nasib yang sama
Trader ritel tanpa info edge akan mati lebih cepat
Palsu selesai, enkripsi/kriptografi selesai

Melihat sebuah gambar berjudul "Daftar Lengkap Alat AI", dibagi menjadi lebih dari sepuluh kategori, terlihat sangat keren.
Saya akan berani mengatakan—kamu sebenarnya tidak membutuhkan begitu banyak alat.
Yang benar-benar saya gunakan setiap hari hanya tiga:
- Claude: menulis kode + menulis artikel panjang + membuat dia mengenal saya
- Codex: ngacak-ngacak sembarangan
Sesekali saya pakai tiga lagi: google stitch buat gambar, Whisper untuk transkripsi, Claude artifact untuk analisis data.
Lima. Cukup.
Apa masalah dari gambar itu? Mereka menganggap "ada" sama dengan "berguna". Tiga alat penulis

Ada yang menggunakan Transformer untuk menentukan apakah loop dalam kode dapat diparalelisasi.
Terdengar sangat akademis? Jangan buru-buru.
Mari mulai dari latar belakang.
Semua orang yang menulis kode tahu bahwa mengubah sebuah for loop menjadi eksekusi paralel adalah puncak dari optimisasi performa. Tapi masalahnya: jika salah mengubah, bisa menyebabkan bug. Metode tradisional mengandalkan analisis statis, tetapi gagal saat menghadapi dependensi yang kompleks.
Makalah ini melakukan satu hal: memasukkan kode ke dalam model Transformer (ya, arsitektur GPT itu), agar AI dapat menilai "apakah lo

Spec-heavy, code-light 是正确的架构选择
Apa itu harness engineer sebenarnya adalah konteks Anda tidak cukup detail, kebanyakan orang sama sekali tidak tahu apa yang harus direncanakan secara rinci
Proyek hackathon saya (mengajak Anda mempekerjakan tim pencari kerja AI) sudah direvisi menjadi V2
Saya menulis 18 spesifikasi, hampir 16 keterampilan, platform rekrutmen berbahasa Mandarin + platform rekrutmen berbahasa Inggris, masing-masing sudah diuji + setelah mendapatkan data eksperimen nyata baru mulai dikerjakan
Setiap hari melihat kalian memposting ini itu, sudah pernah menjalankan semuanya secara l

Harga saham RH dalam satu malam turun 19,5%.
Merek mewah perabotan yang dulu disebut Restoration Hardware ini, semalam laporan keuangannya semuanya meleset.
Angka-angkanya sangat buruk:
Pendapatan $8,43 miliar, lebih sedikit 3,6% dari perkiraan. EPS $1,53, lebih rendah 30,6% dari perkiraan. Panduan kuartal berikutnya $7,895 miliar, lebih rendah 10,2% dari prediksi analis.
Harga saham langsung turun dari $141 menjadi $114.
Perusahaan memberikan dua alasan: tarif yang menyebabkan rantai pasokan harus membeli ulang, mempengaruhi pendapatan sebesar $30 juta. Cuaca buruk di akhir kuartal

88%的 perusahaan mengalami insiden keamanan terkait AI agent. Tapi hanya 22% yang menganggap agent sebagai "identitas" untuk dikelola.
CEO Okta Todd McKinnon berbicara di The Verge, menyebutkan satu hal yang menarik perhatian saya:
AI agent seharusnya bukan hanya alat, tetapi harus memiliki identitas sendiri. Seperti karyawan, login, otentikasi, dan menyimpan log.
Latar belakangnya seperti ini.
Saat ini, semakin banyak AI agent di perusahaan, yang bisa mengakses database sendiri, memanggil API, mengirim email. Tapi sebagian besar perusahaan masih mengelola agent dengan menggunakan hak akses dar

Dulu, melihat pasar bullish dan bearish di Square bisa merangkum kondisi pasar saham AS.

Data berikut:
Morgan Stanley MSBT: 0.14%
Grayscale Mini Trust: 0.15%
Franklin Templeton EZBC: 0.19%
Bitwise / VanEck: 0.20%
BlackRock IBIT: 0.25%
IBIT saat ini adalah pemimpin mutlak di pasar ETF BTC spot sebesar $840 miliar. Morgan Stanley menggunakan 0.14% untuk bersaing dengan 0.25%
Mengapa pada saat ini?
Tiga alasan.
Pertama, klien institusional sedang membutuhkan. Morgan Stanley mengelola lebih dari $4 triliun aset klien. Ketika klien Anda adalah individu dengan kekayaan tinggi dan kantor keluarga, mereka tidak mencari ETF terbaik, melainkan "ETF yang bisa disetujui departemen kepatuhan".

Claude最近是不是变懒了？
用它写代码的朋友应该有感觉。
我自己建了一套AI内容pipeline，核心代码全是Claude写的。最近同样的指令，产出质量明显下滑——代码截断、逻辑漏洞、套话变多。
Reddit上一堆人在吐槽同样的问题。官方说"没发现大范围问题"。 但数据不会说谎。
Anthropic市场份额从29%掉到13%。3月宕机了5次。用户体验在下降是事实。 可能不是模型真变笨了，而是服务不稳定时系统在"省电模式"运行
所以我花了38在闲鱼上买了codex，目前用起来也很爽