gohumanloop.com
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- AI 编程不是让你变懒，而是让你更像一个系统设计者。Coding 的确变少了，但你在Architecture & Orchestration（架构与编排）上，做得比过去任何时候都多。
没有对代码的组织和结构化做设计，全靠 Vibe coding， 项目是很难长大的。功能越多，越容易在后期陷入稳定性差、鲁棒性低、可维护性崩塌的泥潭。
AI 本身并不关心这些系统属性，这也意味着，如果人类不主动构建它的秩序，那 AI 产出的代码就只能是一次次补丁的堆砌。展开评论点赞 - ⭕️ Gemini CLI白嫖！
谷歌发布了个Google cli，集成在终端的命令行工具，类似Claude code
每分钟60次请求，每天1000次（财大气粗！） 免费使用Gemini 2.5 pro 可以使用Google search 开源，地址
github.com 展开赞过
评论1 - 最近开发一个新工具，针对 AI Agent - Human in the loop 场景进行改造升级，欢迎大家体验和交流～github.com
GoHumanLoop：一个Python库，使AI代理能够在关键阶段动态请求人类输入（批准/反馈/对话）。核心功能：
- 人类在环控制：让AI代理系统暂停并升级决策，增强安全性和信任。
- 多渠道集成：支持终端、电子邮件、API以及LangGraph/CrewAI等框架（即将推出）。
- 灵活的工作流程：结合自动推理和人工监督，确保人工智能操作的可靠性。
- 通过连接自主代理和人类判断，确保负责任的AI部署。展开评论点赞 - 看到一个如何训练领域特定模型的文章写得非常好，作者使用 GRPO 微调了 qwen2.5-coder-7B, 实现了一个生成日程表的大模型。并且不光有教程，还有代码，模型。感兴趣的同学可以参考这个学习
教程地址：huggingface.co/blog/anakin87/qwen-scheduler-grpo
代码地址：github.com/anakin87/qwen-scheduler-grpo
模型地址：huggingface.co/anakin87/qwen-scheduler-7b-grpo
展开等人赞过 评论4 - 感谢CAMEL-AI送的礼物
之前参加他们组织的案例征集活动，贡献了一点代码
CAMEL-AI 是开源 Multi-Agent 框架，致力于寻找 Agent 的The scaling laws
官网地址：www.camel-ai.org 展开赞过 评论2 - Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 长文《可解释性的紧迫性》
这一段形容比较形象：「正如我的朋友兼联合创始人 Chris Olah 喜欢说的，生成式 AI 系统与其说是被“建造”（built），不如说是被“生长”（grown）出来的——它们的内部机制是“涌现”（emergent）的，而非直接设计。这有点像种植植物或培养细菌群落：我们设定了指导和塑造生长的宏观条件，但最终形成的精确结构是不可预测的，并且难以理解或解释。审视这些系统内部，我们看到的是由数十亿个数字组成的巨大矩阵。这些数字以某种方式执行着重要的认知任务，但它们具体是如何做到的并不显而易见。」展开评论点赞
