03:06Paul Couvert@itsPaulAiOffloop团队推出D1层,一个仅3B参数的多智能体路由层。它在GDPval基准上达到SOTA,领先Claude Code和Codex,覆盖美国年收入2.4万亿美元的岗位需求。D1自动决定每个步骤由哪个智能体执行,替代手动比较多个agent输出。AI模型OffloopD1GDPval3 个信源在谈事件专题推荐理由:Offloop搞了个D1路由层,3B参数就能自动调度多个AI agent,基准上干掉了Claude Code和Codex,挺有意思。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Offloop
02:10elvis@omarsar0多智能体系统面临智能体重复工作、互相通信浪费token的难题。Offloop团队训练了一个名为D1的调度器模型,它能决定哪个智能体下一步行动,并在合适时保持静默。该方法在GDPval基准上达到了SOTA性能,同时大幅降低了成本。用户还可以自带自己的AI订阅。AI模型OffloopD1GDPval3 个信源在谈事件专题推荐理由:Offloop用D1调度器解决了多智能体互相重复工作的老问题,成本低还让你用自己订阅的AI。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Offloop
22:03Viking@vikingmute开发者基于自研TinyShip框架(tinyship.cn),通过已有skills和一次plan完成两个产品开发。第一个是单机软件分发与license售卖平台,第二个是基于token的AI服务,各耗时一天。依赖Cloudflare Workers和D1数据库,认为5美元套餐即可支撑轻量产品。技巧TinyShipCloudflare WorkersD1推荐理由:自己搭框架两天造两个产品,用Cloudflare Workers+D1的5美元套餐就能跑,对独立开发者很实用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 TinyShip