恒星sun

把蚂蚁百灵 Ming-Image 两个开源设计模型搬到 A800 上实测了一遍：1024² 出图仅 8.7 秒，支持海报生成、图层拆分、改字换背景，还跑通了一图转可编辑 PPT。附部署踩坑、性能数据及与 Qwen-Image-Layered 的实测对比。 https://t.co/CQJbhf78WN

别再只对 AI 说“去掉 AI 腔”了，把写作规范变成它能执行的检查流程，更有用。 zh-tech-writing 把阮一峰的中文技术文档规范做成了 Agent Skill：先明确读者和目标，再写短句，最后按 14 条清单检查套话、宣传腔和翻译腔 https://t.co/QfUjCM9M1T 值得借鉴的是它对事实的处理：找不到具体信息，就删掉空话或追问，不拿形容词补缺口。适合写 README、接口说明；可选配 autocorrect 修正空格和标点。

答案对了，不代表流程走对了：KYC 智能体可能跳过验证，照样给出正确结论 https://t.co/rqKeXZNTho 这篇论文让 MCP 服务端一次下发一个 SOP 步骤，智能体执行后提交结构化记录，再领取下一步。流程不再靠模型从整段提示词里自行规划，执行路径也能逐步审计。SOP-Bench 的 15,475 次试验中，流程遵循率升至 95–99%，未执行却答对的比例降至 0.2–0.3%。代价是强模型准确率略有下降：可预测性并非免费，但对 KYC 等强监管 Agent，逐步交付比“相信模型会照做”更可控。

想弄明白大模型推理怎么落到电路上，可以翻翻 openTPU：从编译器到 RTL 都放在同一个仓库，已在 Kintex-7 FPGA 卡上跑起 Qwen3 等模型。 最值得看的是它刻意不做缓存和隐式调度：数据搬运全写成指令，性能分析能追到每个周期；ISA 模拟器与实卡逐位对齐，让软硬件修改有可核对的基准。代价也很清楚：解码受内存带宽限制，加快时钟主要帮到预填充，不是所有瓶颈都靠堆算力解决。 这条软硬件链路适合拿来拆解 https://t.co/azvZKo0W7j

给 Agent 接工具，先别急着装一堆本地服务。这个仓库整理的是远程 MCP：填服务地址、按需授权，不用自己跑服务端。 Figma 读设计稿、Supabase 跑 SQL、Sentry 查故障，都有分类入口，还标明匿名、密钥或 OAuth 认证。收录前会检查初始化握手，但能连上不等于调用可靠。 值得关注的变化是：Agent 的能力扩展，也在变成服务选择和权限管理问题，不只是换个更强的模型。 https://t.co/a5WNoePt6T