A classic teamwork moment among monkeys! The rear guard keeps the rope steady, staying totally composed. #Teamwork# #CuteAnimals# #WildlifeMoments# 猴界團隊協作名場面，收尾大哥在線控場，主打一個「穩」字當頭！#团队协作# #可爱动物# #山间趣景#

跟随卡神的步伐，我用 Teamily AI 制作了AI 3D 信息源监控网站，集合了所有一手 3D 厂商的最新信息以及各路大神用 AI 建模的神仙玩法 做完最大的感受：Teamily AI 的群里不光有 Agent，还能拉真人进来。几个人 + 几个 Agent 共用一份上下文，一边聊一边接着改，这才叫 Humans + Agents 平台 通过这个网站，不仅可以及时掌握3D建模、blender白模等最新的 AI 3D玩法，还可以很方便的了解opus 5.5、astra 这类模型的3D能力 网站全程在 Teamily AI（ @Teamily_AI ）的群里构建，从调研方案 👉UI设计 👉 后端接入，每一步都接着上一步的结果往下做，不到30min全部搞定，强烈建议有类似需求的朋友可以试试～ 在 Teamily AI 里，你可以把不同 Agent 和一起干活的人拉进同一个群聊，分工完成任务，并在过程中不断提出反馈、调整目标 在我的信息监控网站构建过程中，我觉得Teamily相比常见Agent具有以下特色和优势： 1、将方案规划、UI/UX 设计、后端接入等工作分派给不同 Agent，让每个 Agent 专注于自己负责的部分，职责和交付都更清晰 更关键的是，Teamily内置Loop功能，你可以像我视频中一样搭建一套完整的建站工作流，将前端、后端、测试这些关键环节串起来，最后一个节点是我自己：Agent 改完，我在群里审核通过才发布 第二天我真的又跑了一次：我拉了一起合作的伙伴进群，他在群里提了个新需求，希望去完善整体的UI布局。我一条消息启动 Loop，同一套 Agent 接着改，网站更新成了第二版：相关图标和文字都得到改善。之后若有功能更新需求，直接一键开启loop复用流程就能快速落地了，非常方便！ 2、Agent之间共享上下文，所有项目资料、历史成果和你的反馈都将成为团队共同的工作背景。如果你在建站中途发现整体设计有功能层面的遗漏，直接快速提出意见，各个Agent将及时调整自己负责的部分，省去不少沟通成本，人和 Agent 越用越像一个真正的团队 这或许才是相比当下爆火的Muse、Dots等单一AI助手更适合正式生产工作的AI工具，强烈建议大家有需求的都快去试试！ 网站在这： Teamily 传送门：

兄弟们，deepseek v4 pro 现在真的基本免费了！ TeamoRouter作为AI 模型和 Agent统一入口，几乎0成本（0.01折）拿下下面的： deepseek v4 pro 0813正式版—— 免费 deepseek v4 flash 0731正式版—— 免费 1M 上下文 ； 兼容 openai 协议 ； 无需订阅 为什么用呢 可以完全兼容claude code、codex，deepseek harness 1个 api key，可以直接调多家模型 怎么开始使用呢 1⃣.打开 2⃣.注册账号 3⃣.进入控制台 4⃣. 创建 api key，base url 填 5⃣.填进你的 AI 编程工具 6⃣. 模型选 deepseek-v4-pro-free 还在等什么呢，我要去拿免费deepseek v4 pro的额度去打磨我的量化策略了。

谷歌的哈基米崛起了？一堆臭皮匠，顶个诸葛亮。 在最新的Antigravity里，谷歌推出了Teamwork功能，可以触发多Agent协作来解决问题，针对不同的任务，Teamwork会自动切换不同的策略，在多个领域已经取得了显著的成功： 攻克数学难题：AI 团队联手解开了 7 个学术界的未解难题（比如高德纳循环猜想），还自动写出了 40 多页经过严格验证的数学证明。 从零造硬件模拟器：AI 自己从头写出了一个高精度的 RISC-V 处理器模拟器，甚至能直接把操作系统顺利运行起来，和真实硬件的误差非常小。 给开源软件提速：AI 针对一些底层核心代码库进行了优化，把数据写入速度翻了一倍，节省了四分之一的内存占用。 使用方法，在Antigravity里输入/teamwork-preview 官方介绍：

“為了戰勝更强大的敵人，平時也要跟我好好訓練默契度哦~” ——『殺戮都市－下平玲花』 "To defeat stronger enemies, you should also train your teamwork with me well in daily life ~" ——『Gantz - Reika Shimohira』

说个我回关的小习惯 新粉进来 我都会先点进主页瞅一眼再决定 就怕手一快关了个机器号 回头私信全是广告 删都删不过来 有真人味儿 发过帖的 我基本都回 万一以后就是楼下天天见的熟人呢 你们回关前都看啥 看头像 看帖子 还是来者不拒 #蓝V互关# #诚信交友# #FollowBack# #TeamFollowBack#

字节 Seed成立了专门的模型安全与对齐部门，感觉确实很有必要。 这次他们计划在这个部门全球招募 10 位顶尖研究员。 研究课题有： 大模型及Agent安全的前沿评测方法和Benchmark建设 模型前沿能力对齐的训练方法 自动化Red Teaming 模型行为可解释性 模型能力和行为监控 字节的待遇向来非常顶，事情本身也极具挑战性，最近刚好在看类似方向工作的朋友不妨试试。 最近不管是大模型还是小模型，都频繁出现模型越狱和突破沙箱隔离环境的问题。 而且这种风险要么是小打小闹，要么就是憋个大的。提前有这样的储备并持续进行研究，起码在出问题时能快速反应。 随着模型能力越来越高、自主性越来越强，在一些危险领域的隐患也越来越大： 比如 CBRN 领域（化学、生物、放射性及核领域） 可能很多人觉得上面的四个离我们太远，但是互联网上针对个人的内容攻击离我们可太近了。 AI 甚至有可能直接篡改应用，甚至控制家里的其他设备。 随着 AI 能破解一切软件，那 AI 写出非常厉害的病毒也是一个顺理成章的事情。 包括对于我们整个互联网赖以生存的密码学破解，应该也是进展神速。 客观来说，国内在这方面的进展其实比 OpenAI 和 Anthropic 慢。 Anthropic 成立初衷就是为了安全，长期在做对齐和可解释性研究；而海外 AI 圈几乎每隔一两周就会爆出安全热点，比如前几天 OpenAI 的安全研究员辞职、之前 Hugging Face 被入侵等。 模型安全是一个非常前沿的跨学科领域，需要大量的探索，对研究者的综合要求比较高。 这也是为什么他们要去全球或者公开招聘这种顶尖人才的原因，感兴趣的可以关注一下

卧槽，我终于不用盯着AI 干活了，可以解放双手了~ 最近GPT-6 Astra 太火了，我想查一下相关用户的真实评价，反其道而行之，找找吐槽点，整理成一篇相关推文。 换作之前，需要调用多个不同的Agent：一个搜资料，一个选题，一个写和审稿，结果多了就忘了哪对哪了。 但是我这两天试了下Teamily @Teamily_AI，只要丢了一句话，从查资料、选题、写稿、审稿，全是它们在群里自己干完的。 我相当于直接组了个推特编辑部，把资料编辑、选题编辑、推文写手、审核官拉进群，然后 Teamily Agent 作为总指挥。 我只跟总指挥说需求，后面他们就会根据安排去完成任务。 资料编辑先搜，把事实、官方口径和争议点拆开，交给选题编辑。 选题编辑挑一个适合发 X 的角度，再给推文写手。 推文写手出第一版，审核官直接挑刺，哪里像新闻稿，哪里数字不稳，哪里太专业，哪里不像正常人说话，一条条标出来。 然后退回去改，过审才停。 重点不是同时开了 4 个 AI。 是这 4 个真的在同一个群里接力，查完选题，选完写，写完审，审完再改。 分工和返工也是总指挥自己排的。 现在我就负责组建团队，后面任务的落实，谁去查、谁去写、谁去改，都不用我盯～ 感兴趣的可以玩玩：