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阅读国外专业的学术论文，光理解内容就挺费劲了，如果还要总结内容、生成思维导图，更是让人头疼。 可以试下，Paper Burner X 这个开源工具，集文献识别、翻译、阅读与智能分析于一体，在浏览器上打开就能用。 一个纯前端实现的 Agent 智能分析系统，可自主调用工具进行多步推理，还能翻译长论文，保留公式、图表等复杂格式。 GitHub：https://t.co/EJPqIlALWa 主要功能： - 支持 PDF、Word、PPT、EPUB 等多种格式导入和处理； - 极速并发翻译，长论文仅需数十秒，保留原文格式； - 前端 Agent 智能分析，支持复杂问答和信息提取； - 自动生成思维导图、流程图和结构化文献矩阵； - 原译文智能对齐对比，支持高亮标注和目录导航。 直接访问在线版或部署到 Vercel 即可使用，所有数据存储在本地，保护隐私的同时无需安装任何软件。

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GitHubDaily
Sat Nov 08 08:25:16
每个 AI 模型都能学习使用 Skills 吗？ @Letta_AI 发布 Context-Bench Skills 评测基准，来测试 AI 模型能否像人类一样"按需学习技能"。 核心问题 AI 智能体在现实应用中不可能预先掌握所有知识。团队提出的解决方案是让智能体能够动态加载专业技能——就像你在需要时查阅操作手册，而不是把所有手册都背下来。 什么是 Skills（技能） 技能本质上是可挂载的知识包，包含一个描述文件（SKILL. md）和相关资源（数据集、脚本、示例等）。关键在于智能体不应该在对话开始时就加载所有技能，而应该只在需要时才挂载相关技能。 比如，智能体可能有一个"公司风格指南"技能，只在需要撰写营销内容时才加载；或者有一个"人口普查数据模式"技能，只在分析人口统计信息时使用。 评测方法 Context-Bench Skills 使用 Anthropic 的开源技能库，通过 LLM 为每个技能生成合适的任务。评测分三个场景： 1. 基线：智能体没有任何技能 2. 技能使用：提供所需技能的元数据，智能体需要加载技能内容 3. 技能选择与使用：智能体需要从完整技能库中找到并使用正确的技能 主要发现 对于擅长使用技能的 Claude 模型，提供相关技能可使任务完成率平均提高 14.1%。更有意思的是，GPT-5 和 GLM-4.6（开源权重）等非 Anthropic 模型也能获得类似的性能提升，这表明技能获取是一种通用能力而非 Claude 特有的功能。 不过也有局限：从技能库中选择正确技能比使用已识别的技能更难——当模型需要先找到正确技能时，性能下降约 6.5%。而且能力较弱的模型（如 GPT-5 Mini）即使提供了技能也无法正确使用，说明存在一个能力门槛。 实际意义 Letta 团队开发了 Letta Code，这是一个模型无关的工具，让任何 LLM（GPT-5、Gemini、GLM-4.6 等）都能使用最初为 Claude 设计的技能库。这意味着技能成为了一种可移植的知识单元，支持智能体的持续学习——当一个智能体开发出解决方案时，可以将其打包成技能供其他智能体使用。

每个 AI 模型都能学习使用 Skills 吗？ @Letta_AI 发布 Context-Bench Skills 评测基准，来测试 AI 模型能否像人类一样"按需学习技能"。 核心问题 AI 智能体在现实应用中不可能预先掌握所有知识。团队提出的解决方案是让智能体能够动态加载专业技能——就像你在需要时查阅操作手册，而不是把所有手册都背下来。 什么是 Skills（技能） 技能本质上是可挂载的知识包，包含一个描述文件（SKILL. md）和相关资源（数据集、脚本、示例等）。关键在于智能体不应该在对话开始时就加载所有技能，而应该只在需要时才挂载相关技能。 比如，智能体可能有一个"公司风格指南"技能，只在需要撰写营销内容时才加载；或者有一个"人口普查数据模式"技能，只在分析人口统计信息时使用。 评测方法 Context-Bench Skills 使用 Anthropic 的开源技能库，通过 LLM 为每个技能生成合适的任务。评测分三个场景： 1. 基线：智能体没有任何技能 2. 技能使用：提供所需技能的元数据，智能体需要加载技能内容 3. 技能选择与使用：智能体需要从完整技能库中找到并使用正确的技能 主要发现 对于擅长使用技能的 Claude 模型，提供相关技能可使任务完成率平均提高 14.1%。更有意思的是，GPT-5 和 GLM-4.6（开源权重）等非 Anthropic 模型也能获得类似的性能提升，这表明技能获取是一种通用能力而非 Claude 特有的功能。 不过也有局限：从技能库中选择正确技能比使用已识别的技能更难——当模型需要先找到正确技能时，性能下降约 6.5%。而且能力较弱的模型（如 GPT-5 Mini）即使提供了技能也无法正确使用，说明存在一个能力门槛。 实际意义 Letta 团队开发了 Letta Code，这是一个模型无关的工具，让任何 LLM（GPT-5、Gemini、GLM-4.6 等）都能使用最初为 Claude 设计的技能库。这意味着技能成为了一种可移植的知识单元，支持智能体的持续学习——当一个智能体开发出解决方案时，可以将其打包成技能供其他智能体使用。

专注 - Context Engineering, AI(Coding)Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴 🔗 信息卡提示词 🔽

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meng shao
Sat Nov 08 08:20:16
Funny conspiracy theory. Noam is very serious about his trad Judaism, "divine benevolence" is not just a cute joke. I don't much believe in his singular Gemini-saving genius, CharacterAI was ≈high Chinese penny-pinching lab level. But why would he need any fake drama to get out?

Funny conspiracy theory. Noam is very serious about his trad Judaism, "divine benevolence" is not just a cute joke. I don't much believe in his singular Gemini-saving genius, CharacterAI was ≈high Chinese penny-pinching lab level. But why would he need any fake drama to get out?

We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1

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Teortaxes▶️ (DeepSeek 推特🐋铁粉 2023 – ∞)
Sat Nov 08 08:12:22
Cool

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十里
Sat Nov 08 08:07:03
RT @indie_maker_fox: 持续开发迭代就会持续有流量，也就持续有收入 ✌️

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🚀 The best AI SaaS boilerplate - https://t.co/VyNtTs0jSX 🔥 The best directory boilerplate with AI - https://t.co/wEvJ1Dd8aR 🎉 https://t.co/zubXJCoY92 & https://t.co/tfQf8T7gGF & https://t.co/TqRkfQj41f

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Fox@MkSaaS.com
Sat Nov 08 08:01:10
RT @zephyr_z9: Bro, this has to be fake bullshit

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We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1

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Sat Nov 08 07:57:33
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