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David的开源学习笔记和自制狗粮

  1. -1 H

    聊聊刚发布的Claude Sonnet 4.5

    OpenAI、Ahthropic、DeepSeek都发布了新模型，放假前一天卷起来

    9 min

  2. -2 H

    DeepSeek-V3.2-Exp论文解读

    聊聊DeepSeek昨晚刚刚发布的最新模型DeepSeek-V3.2-Exp的公开论文。 DeepSeek Sparse Attention（DSA）首次实现了细粒度稀疏注意力机制，在几乎不影响模型输出效果的前提下，实现了长文本训练和推理效率的大幅提升。 来源：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf

    7 min

  3. -2 J

    强化学习之父萨顿最新访谈：大模型走错了路

    来自近日对强化学习之父、2024年图灵奖得主Richard Sutton的访谈。 来源：https://www.youtube.com/watch?v=GvibIstOn_E

    17 min

  4. -5 J

    创业公司如何构建智能体？

    Google最近发布的“创业公司智能体构建指南”，内容很实用。 介绍了 AI 代理的核心概念，包括模型（如 Gemini 2.5 Pro/Flash）、工具、编排和运行时环境。 如何通过 Agent Development Kit (ADK) 构建定制代理，或利用 Google Agentspace 进行无代码自动化和代理管理。  AgentOps 框架：一个系统化的方法论，用于确保生产级 AI 代理的可靠性、安全性和持续评估。PDF原文：https://services.google.com/fh/files/misc/startup_technical_guide_ai_agents_final.pdf

    9 min

  5. 22 SEPT.

    Codex的前生今世和AI编程的未来

    当 AI 成为真正的编码协作者时会发生什么？OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 和 Codex 工程负责人 Thibault Sottiaux， 畅谈 Codex 的演变历程。 从 AI 编写代码的雏形，到如今能够连续数小时进行复杂重构的 GPT-5 Codex 代理。他们探讨了“线束”的构建、代理编码的兴起、代码审查的突破，以及 AI 在未来几年将如何改变软件开发。 来源：https://openai.com/zh-Hans-CN/podcast/#oai-podcast-episode-6

    27 min

  6. 18 SEPT.

    OpenAI内部工程师都是如何使用Codex的

    来自OpenAI内部工程师访谈的真实用例和最佳实践。 来源：https://cdn.openai.com/pdf/6a2631dc-783e-479b-b1a4-af0cfbd38630/how-openai-uses-codex.pdf

    9 min

  7. 16 SEPT.

    聊聊刚发布的GPT 5-Codex

    OpenAI昨天发布了AI编程工具Codex有史以来最大的更新。 来源：https://openai.com/index/introducing-upgrades-to-codex/

    12 min

  8. 11 SEPT.

    Thinking Machines最新论文《克服LLM推理中的不确定性》

    由史上最大种子轮融资（20亿美元）、OpenAI前CTO Mira Myrati领衔创立的Thinking machine Labs，前天发布了这篇论文《克服 LLM 推理中的不确定性》。 摘要： 可重复性是科学进步的基石。然而，从大语言模型中获得可重复的结果极其困难。 例如，你可能观察到向ChatGPT多次提出同一个问题会得到不同的结果。这本身并不令人惊讶，因为从语言模型获得结果涉及"采样"过程——将语言模型的输出转换为概率分布并概率性地选择一个token。来源：https://thinkingmachines.ai/blog/defeating-nondeterminism-in-llm-inference/

    13 min
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