【哥飞分享】

Reddit新手如何通过一篇帖子狂赚2000+Karma？Reddit的公平性让新手也能获得曝光，选择合适的子社区和构建有趣的文案是关键。Reddit的流量分配机制让内容质量成为获得曝光的核心，而好的文案能规模化内容的曝光量。

一个新网站上线不久便从谷歌获得了15859次曝光和5689次点击，实际UV约7K。而良辰美的网站，通过AI辅助写作，更是达到了21.5万次曝光和2.85万次点击。谷歌的排名机制对新站公平，关键在于如何抓住机会。

V-RAE：把「看懂视频」的能力带入生成，重新思考视频模型的潜空间

近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征，还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证，其在视频生成和预测上性能出色。

Harness Engineering: C 端 AIGC 内容生产自优化实践

文章介绍蚂蚁保保险快查深度解读页面生成系统（DIPG），它将Harness思想用于C端AIGC生产链路。DIPG采用‘离线生成+校验+刷入DB’模式，解决LLM实时生成时延和质量问题，还阐述多Agent协作、校验机制及回灌流程等。

名师一定出高徒？清华团队最新揭秘：别再迷信大模型蒸馏的「免费午餐」

当下大模型后训练中，On-Policy Distillation（OPD）成明星技术，业界采用后报告性能提升。但清华团队研究发现，换更强Teacher，Student性能可能无提升甚至倒退。研究揭示蒸馏成败条件，深挖对齐机制，还给出拯救失败蒸馏的方法。

Meta“Token榜”逼疯打工人，一夜烧掉公司几万刀！AI时代Token焦虑越来越离谱

据报道，Meta 公司内网出现 AI token 消费排行榜，追踪超 8.5 万员工 token 使用情况，过去 30 天消耗超 60 万亿 token。这反映“Token 最大化”文化，引发 token 消耗是否等同于生产力的争议。当前 Agent 系统高 token 消耗是补偿机制，应提升使用效率。

AI 编码 3.0：人机协作，正在走向多 Agent 协作系统化

文章指出AI编码正从2.0走向3.0，2.0解决生成问题，3.0则是执行系统。当Agent进入软件交付流程，协作需从经验驱动转向模型驱动，Kanban和Harness等工具也有了新角色，系统更强调验证和控制。

刚刚，面壁小钢炮开源进阶版「Her」，9B模型居然有了「活人感」

2月4日，面壁开源全双工全模态大模型MiniCPM - o 4.5，在多方面达SOTA水平。它能边看边听边说，实现自主交互。实测中表现如真人，其架构和机制有创新，还适合端侧部署，或开启人机交互新时代。

大模型最难的AI Infra，用Vibe Coding搞定

Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」，存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法，并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性，还介绍了相关团队和工具。

亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式

真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。