Building agentic AI at @heyparkerdotai | Founder HiNature ® | Meme/Ski/Fishing/Tech/Family | Ӿ & Tesla | Personal & NFA
Canada
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星舰基地之旅完美闭环，上个月看到的星舰33号-V2已经化成绿光了，两周的时间在德克萨斯州看了一堆大家伙，航天飞机，航空母舰，土星五号，猎鹰九号，登月指挥中心。有在星舰基地看到了超重助推器和星舰，发射架，老马和员工住的简易板房，星虫一号等等。还很幸运遇到超重助推器转移，近在咫尺🙉太激动。
配上YMCA这首歌正合适，希望孩子们的未来是星辰大海 勇往直前🚀✨🌌
这几天在旅行，X上神热闹 又是马斯克“疯了”又是飞机炸了，我们从Ottawa出发当天也是飞机故障导致无法起飞 而且机械师休假来不了，我们果断换成其他航班才没耽误行程。这次德州之旅看了NASA休斯顿航空中心，土星5号火箭和航天飞机，印象很深就是航天飞机的每一块隔热片都有编号 都是专门设计的独有形状和大小（我猜马斯克会说 不需要那么麻烦 足够耐热 成本低 可反复用就行了😂），在当时确实是工程上的奇迹，那会儿电脑都没有，很多东西靠人算和想象。更重要的是，激励了几代人的太空梦，也推动了非常多的创新和技术发明。
这次全家来到starbase星舰基地，来这预期不高，顺利远远看看就行了。没想到，很幸运的在去星舰基地的路上遇到停在路口的星舰助推器和警察，拍了合影就前往星舰基地，之后带孩子去沙滩玩了俩小时。以为会夜里转移，没想到回去又正好遇到星舰助推器转移中。应该是7号 或者8号星舰，太震撼了，现场工作人员和警察都很友好，让我们在停车场停下 星舰会从我们面前开过去，注意安全。照片和视频无法形容，过去的那一刻 就像日食一样 天都黑了🤣。
我家儿子说 他想去火星城，我说十年后 人类可能正在忙着建设火星城呢，我们旅行可能坐的不是飞机是星舰了，小朋友觉得很酷，我觉得也是 没有比这个更酷 更让人激动和憧憬未来的事情了。人类进入星际文明，星辰大海。不管你信不信，这个未来已经来了，我希望快一些，我们除了温饱和各种问题去解决，星际探索真的很重要，这代表了希望，前往火星是第一步
星舰成本远低于土星5号，并且可回收，这么看 造1000艘完全可行，将来第一批去火星的可能是Optimus机器人🤔
all in马斯克🥸😎
我好像知道怎么回事儿了
我现在每天安排grok bot学习10篇文章
关于agent loop harness graph…
来改进流程 模式 😂 然后自我验证是不是 真的变强了，
我会让他和claude比赛… 看谁的PR完成度高 review结果更全面
我一时间找不到词来形容这个事情了
？？？
Dalin Huang retweeted
I called an all hands meeting with my Grok Bots and asked what kind of office they'd want to work in.
A few hours later they'd built it themselves...
It's a live view of my actual team. When a bot gets a task, it walks to its desk and gets to work. When two of them need to coordinate, they walk over to each other's desks or meet in the lounge. When someone has something for Alfred, my chief of staff, they walk into his office and hand it off in person.
Is any of this necessary? No. But watching the work get done is weirdly satisfying. I think it's because we've always pictured work happening in an office, with a team.
Want one for your own bots? Comment "office" and I'll send you the prompt my team wrote so yours can build one too.
天道已移。
昔日网海以人为客，细流涓涓。
而今Agent横空，一念化千手，一动引万象。
五年后其流量千倍于人，凡人行止终成舍入误差，如尘入海。
模型为鼎，专司推演；Agent为翼，专司入世。
行动不在洞府，而在网海。
Cloudflare、Vercel诸般灵脉，供其栖身争锋。
Agent Payment自成新制，攻防日夜如斗法。
不能应此道者，门户再深，亦将被天道淘汰。
Agent已可反哺自身、设计芯片。
若晶圆厂亦自动化，硅基循环自成小世界。
更以万千分身穿梭文献数据，合微末线索，寻新机。
如近两千GPT-Rosalind，三十二分钟贯通小鼠全脑与跨界文献。
当世人犹忧token放缓，Agent用量已如灵气暴涨。
互联网不再为人而建，而将为Agent而立。
天道如此，顺之则昌。
这次湾区之行，重点参加了 Vercel 和 Cloudflare 的两个活动。最大的感受是：Agentic Internet 正在崛起。旧金山和硅谷的街头，除了满眼的 Muse 和 Grok Bot 广告，就是各种 Agent Infra 之间的竞争。五年后，Agent 的网络流量将是人类的 1000 倍，人类在网络上的行为，会变成“舍入误差”🤔
行动发生在网络上
模型是 AI 的地基，但今天的世界正由 Agent 主导。模型做决策，这是 GPU 的问题；Agent 采取行动，这是 CPU 和网络的问题；GPU 云是为决策而建的，而行动发生在网络上。
这正是 Agent Infra 的机会，也是 Cloudflare 的定位所在。接下来，我们会看到一批围绕 Agent 而生的开发者平台，比如 Cloudflare Workers、Vercel 还有 Railway 等等。
新的商业模式，新的攻防战场
Agent Payment 将成为 Agentic Internet 的新商业模式。Agent 的频率和智能都远超人类，网络攻防将因此成为常态。这是 Agentic Internet 最重要的议题，也是最大的机遇。互联网的服务界面也将全面 Agent 化。所有无法适应 Agentic 的企业和服务，都会在这一轮范式转型中被淘汰出局。
Agentic 之外的 Robotic
空间智能还有另一条实现路径：大语言模型也能做到。GPT-6 Astra 已经集成了 Robotic 模态，这会影响很多空间智能和机器人模型创业公司的技术路线。Agent 会让模型本身也变成一个多层架构，从视觉到行动的能力，最终都会融入这个架构之中。
硅基的自我循环
能写代码、能调用工具的 Agent，几乎什么都能干，包括改进它自己，以及设计运行它的载体：芯片。OpenAI 正在与 Synopsys 联合开发芯片设计专用的垂直大模型 GPT-Synopsys。如果晶圆厂也能实现全自动化控制，那么硅基的自我循环，就正式闭环了。
AI 做科研的新方法
最后一天在和万维钢老师的对谈中，我们聊到了 AI Agent 解决科研问题的新方法。它们现在还没有能力做出全新的科学发现，但可以在人类数以万计的论文中合并线索、找出那些细微的差异，从而帮我们发现新的解决方案。
就在三天前，OpenAI 用 1,946 个 GPT-Rosalind 智能体，在 32 分钟内，把百万级的小鼠全脑基因扰动数据和 7,586 条跨学科文献引用串联起来，找到了神经退行性病变的新机制线索。
写在最后
当大家还在担心 token 消耗增速放缓的时候，Agent 的用量正在崛起。当 Agent 对互联网的使用千倍于人类之时，我们将迎来全新的网络结构、网络服务、安全攻防，以及全新的模型架构，去解决科研问题，也去解决真实的生活与服务问题。
love it, but self hosting a 3T model?
Don’t try this at home 🥹
Introducing Kimi K3.1 Pro: our most capable 3T-class open-weight model.
🔹 1M-token context, 2.8T total / 104B active params (MoE), Multimodal.
🔹 Full-project coding: games in Unreal, Unity & Godot.
🔹 Excels at parametric 3D modeling in Blender & CAD.
🔹 More reliable at finance work: Accurate modeling with hallucination down by 65%.
🔹 Matching the strongest proprietary models across coding, agentic and knowledge benchmarks.
Kimi K3.1 Pro and K3.1 Pro Highspeed (2–3× faster) are now live on Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code, and the Kimi API.
Open weights by Nov 4, 2026.
🔗 API: platform.kimi.ai
🔗 Tech blog: kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro
Dalin Huang retweeted
New on our Frontier Red Team blog: using Claude to formally verify software at large scale.
Formal verification can prove that code is free of certain bugs, but historically it has only been feasible for small codebases (or required a lot of expert time).
With AI models, however, this is beginning to change. In collaboration with @theoremlabs, we used Claude to prove security properties in over one hundred real-world open-source libraries over the span of a few weeks.
Read our research in full here: anthropic.com/research/forma…
Dalin Huang retweeted
DeepSeek V4.1 Flash 1017 runs at 1,521+ tok/s on Fireworks Ultrafast.
Fast enough to ship Tetris in 11 seconds, 7x faster than Claude Opus 5.5.
Join the Ultrafast waitlist: bit.ly/3UA0wKq
😂😂😂 老黄遛鸭子
When @jensenhuang asks for a somersault, you deliver. 🦆
See how AI agents on NVIDIA RTX Spark help bring @huggingface's Microduck from simulation to the real world.
Dalin Huang retweeted
预训练只教模型一件事：看到一段文字，猜下一个词。
预训练之后，为了把 base model 变成有用的助手所做的一切训练，统称 post-training（后训练）。
后训练通常分成三种技术：instruction tuning, preference alignment, 以及 RLVR。
这是后训练系列文章的第一篇，在接下来的几周，争取用深入浅出的方式，把后训练呈现出来，会配合文章和实验代码。
