Keep on to blur preview images; turn off to show them clearly
migrating every single one of Modal's ~100 examples to use uv instead of pip GitHub Actions fans out to handle the test matrix, then all of the container builds and tests (including GPUs) run in parallel on Modal
gpu enjoyer at @modal. he/him. ex @full_stack_dl, @weights_biases (acq. @CoreWeave), phd Berkeley @Redwood_Neuro. try https://t.co/SYWVMCazZ3
Replit AI Integrations: 一键接入 300+ AI 模型 @Replit 最新推出了一项重磅更新: Replit AI Integrations,彻底消除开发者在集成 AI 模型时的繁琐步骤，让用户无需注册账号、管理 API 密钥或翻阅冗长文档，即可在 Replit IDE 内直接调用超过 300 种 AI 模型。平台会自动处理认证、计费和模型部署，一切只为让开发者专注于核心创作：构建智能应用。 核心亮点：一键接入，智能体助力 Replit AI 集成的核心是通过 Replit Agent 实现的交互式对话界面。用户只需用自然语言描述需求，例如“帮我建一个聊天机器人”，它就会智能推荐合适的模型（如 OpenAI 的 GPT 系列用于文本生成，或 Gemini 用于多模态处理），并在用户一键确认后自动完成集成。后台一切无缝衔接：从模型调用到计费绑定，都由 Replit 平台代劳。 支持的模型来源丰富多样，包括 OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude，以及通过 OpenRouter 平台扩展的 300+ 选项，如 Meta Llama、xAI Grok 和 Mistral 等。智能体会根据任务类型应用“智能默认”——文本和图像生成优先 OpenAI，多媒体输入（如音频或视频）则选 Gemini，而开源或专业模型则从 OpenRouter 中挑选。用户若有特定偏好，只需在请求中指定即可覆盖默认设置。 技术实现与实际应用 在技术层面，这项集成强调透明与高效。所有模型调用和费用都实时记录在 Replit 仪表盘中，定价严格遵循公开 API 标准，避免隐藏成本。开发者无需离开工作区，就能快速原型化各种 AI 应用，例如： · 聊天机器人：瞬间嵌入对话式 AI，提升用户互动。 · 图像生成器：基于提示词生成视觉内容。 · 音频/视频转录工具：处理多媒体输入，提取关键信息。 · 客户洞察仪表盘：分析数据，提供业务见解。 · 文档摘要器：自动浓缩长文，节省阅读时间。 官方博客：
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI 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
RT @shao__meng: Google 11月最新白皮书「Introduction to Agents」—— 作为「Google x Kaggle 5天 AI 智能体强化课程」的开篇，提供从概念验证到生产级智能体系统的指导框架。 Google 这份最新白皮书，聚焦于…
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RT @mulan_ai_: Mulan is PUSHING THE BOUNDARY of AI video 🚀 One minute, Seamless transitions, Every Art Style imaginable 🎨 And it’s not at…
喜欢王小波，大概我们能成为朋友。 我的 2025 https://t.co/pAkSJnpKXA 我的 2024 https://t.co/HfDF6oduB7 我的 2023 https://t.co/QyV8PiZmOY ..............
![[开源推荐] K2-Vendor-Verifier: 针对 Kimi K2 系列模型的可靠性透明自动化验证工具
@Kimi_Moonshot 团队针对 Kimi K2 系列模型（尤其是其“思考”变体 kimi-k2-thinking-turbo）在第三方供应商端的部署问题，提供了一个透明、实操性的解决方案。
从基准波动到透明验证的回应
Moonshot AI 团队首先表达了对社区测试和基准分享的感谢，但迅速切入痛点：Kimi K2 在不同提供商（如第三方 API 端点）上的表现不一致。有些端点在推理密集型任务（如 LiveBench 基准）中准确率下降超过 20 个百分点，这直接拉低了整体分数。团队承诺重新运行验证，并通过 Vendor Verifier 项目公开更多数据，以确保结果的可比性和可靠性。
团队给出的最佳实践建议：
· 优先官方端点：使用 kimi-k2-thinking-turbo，避免第三方变异。
· 参数优化：启用流式输出（stream=True）、温度设为 1.0、最大 token 数根据任务调整（推理 128k、编码 256k、其他 ≥64k），并加入重试机制。
· 基准指南：附带完整设置教程，帮助开发者标准化测试。
反馈积极：有人赞扬这种透明度是“绝佳营销策略”，也有人建议构建实时排行榜或成本-性能散点图。
团队也开源了 K2-Vendor-Verifier
K2-Vendor-Verifier 是专为 Kimi K2 设计的开源评估框架，聚焦于“工具调用”（tool-call）行为的精确性。这在智能体应用中至关重要，因为 K2 模型常用于循环式任务（如规划-执行-反馈），任何工具调用偏差都可能导致链路失效。
https://t.co/2JIped5mvC
开源项目核心功能：
· 测试规模：运行 4000 个请求样本（samples.jsonl），覆盖多样场景，对比官方 Moonshot AI API 的黄金标准。
· 关键指标：
· tool_call_f1：工具调用触发精度的调和平均（结合精确率和召回率），衡量模型是否正确判断何时调用工具。
· schema_accuracy：JSON 负载与预期 schema 的匹配率，确保输出结构可靠。
· 输出报告：生成详细日志（results.jsonl）和汇总表（summary.json），并定期发布公共 leaderboard（如 MoonshotAI 官方得分 100%、DeepInfra 98.5% 等，更新至 2025 年 11 月）。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fmedia%2FG5b4Yy8bcAAKmhb.jpg&w=3840&q=75 "[开源推荐] K2-Vendor-Verifier: 针对 Kimi K2 系列模型的可靠性透明自动化验证工具
@Kimi_Moonshot 团队针对 Kimi K2 系列模型（尤其是其“思考”变体 kimi-k2-thinking-turbo）在第三方供应商端的部署问题，提供了一个透明、实操性的解决方案。
从基准波动到透明验证的回应
Moonshot AI 团队首先表达了对社区测试和基准分享的感谢，但迅速切入痛点：Kimi K2 在不同提供商（如第三方 API 端点）上的表现不一致。有些端点在推理密集型任务（如 LiveBench 基准）中准确率下降超过 20 个百分点，这直接拉低了整体分数。团队承诺重新运行验证，并通过 Vendor Verifier 项目公开更多数据，以确保结果的可比性和可靠性。
团队给出的最佳实践建议：
· 优先官方端点：使用 kimi-k2-thinking-turbo，避免第三方变异。
· 参数优化：启用流式输出（stream=True）、温度设为 1.0、最大 token 数根据任务调整（推理 128k、编码 256k、其他 ≥64k），并加入重试机制。
· 基准指南：附带完整设置教程，帮助开发者标准化测试。
反馈积极：有人赞扬这种透明度是“绝佳营销策略”，也有人建议构建实时排行榜或成本-性能散点图。
团队也开源了 K2-Vendor-Verifier
K2-Vendor-Verifier 是专为 Kimi K2 设计的开源评估框架，聚焦于“工具调用”（tool-call）行为的精确性。这在智能体应用中至关重要，因为 K2 模型常用于循环式任务（如规划-执行-反馈），任何工具调用偏差都可能导致链路失效。
https://t.co/2JIped5mvC
开源项目核心功能：
· 测试规模：运行 4000 个请求样本（samples.jsonl），覆盖多样场景，对比官方 Moonshot AI API 的黄金标准。
· 关键指标：
· tool_call_f1：工具调用触发精度的调和平均（结合精确率和召回率），衡量模型是否正确判断何时调用工具。
· schema_accuracy：JSON 负载与预期 schema 的匹配率，确保输出结构可靠。
· 输出报告：生成详细日志（results.jsonl）和汇总表（summary.json），并定期发布公共 leaderboard（如 MoonshotAI 官方得分 100%、DeepInfra 98.5% 等，更新至 2025 年 11 月）。")
[开源推荐] K2-Vendor-Verifier: 针对 Kimi K2 系列模型的可靠性透明自动化验证工具 @Kimi_Moonshot 团队针对 Kimi K2 系列模型（尤其是其“思考”变体 kimi-k2-thinking-turbo）在第三方供应商端的部署问题，提供了一个透明、实操性的解决方案。 从基准波动到透明验证的回应 Moonshot AI 团队首先表达了对社区测试和基准分享的感谢，但迅速切入痛点：Kimi K2 在不同提供商（如第三方 API 端点）上的表现不一致。有些端点在推理密集型任务（如 LiveBench 基准）中准确率下降超过 20 个百分点，这直接拉低了整体分数。团队承诺重新运行验证，并通过 Vendor Verifier 项目公开更多数据，以确保结果的可比性和可靠性。 团队给出的最佳实践建议： · 优先官方端点：使用 kimi-k2-thinking-turbo，避免第三方变异。 · 参数优化：启用流式输出（stream=True）、温度设为 1.0、最大 token 数根据任务调整（推理 128k、编码 256k、其他 ≥64k），并加入重试机制。 · 基准指南：附带完整设置教程，帮助开发者标准化测试。 反馈积极：有人赞扬这种透明度是“绝佳营销策略”，也有人建议构建实时排行榜或成本-性能散点图。 团队也开源了 K2-Vendor-Verifier K2-Vendor-Verifier 是专为 Kimi K2 设计的开源评估框架，聚焦于“工具调用”（tool-call）行为的精确性。这在智能体应用中至关重要，因为 K2 模型常用于循环式任务（如规划-执行-反馈），任何工具调用偏差都可能导致链路失效。 https://t.co/2JIped5mvC 开源项目核心功能： · 测试规模：运行 4000 个请求样本（samples.jsonl），覆盖多样场景，对比官方 Moonshot AI API 的黄金标准。 · 关键指标： · tool_call_f1：工具调用触发精度的调和平均（结合精确率和召回率），衡量模型是否正确判断何时调用工具。 · schema_accuracy：JSON 负载与预期 schema 的匹配率，确保输出结构可靠。 · 输出报告：生成详细日志（results.jsonl）和汇总表（summary.json），并定期发布公共 leaderboard（如 MoonshotAI 官方得分 100%、DeepInfra 98.5% 等，更新至 2025 年 11 月）。
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI 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