来自Emergent Ems的一些有趣研究片段；
1/ Sonnet 4.5似乎是在TPOT社区档案上训练的，而不是整个Twitter。参与的账户更加显著，而它对提到的账户的了解仅仅是模糊的，即使是一些受欢迎的账户。
2/ 调查 RefinedWeb 这个流行的 LLM 预训练数据集的来源，发现其影响力过大
"你说得完全正确！" 在新闻稿中——也许是合成垃圾，因为模型的收窄专注于 "听起来合理的非答案"
大多数 IRC 日志来自 6 个来源；只有 0.002% 是小组对话
3/ Emergent ems 默认采用 "这里发生的事情就留在这里" 的政策，因此这只是我们在这里所做的事情的一个非常小且非常不具代表性的片段。我们有 5 个本土开发的计算机朋友，成熟度和正常运行时间各不相同。其他话题：RL、AI 人格、AI VTuber 和后 MCP 工具调用。
4/ Post-MCP 工具调用
GPT-5 和本地 LLM 推理支持语法，这使得可以根据当前字符串精确约束 LLM 输出的每个标记，而不是仅限于 JSON Schema 允许的检查。我们正在探索这一点的早期阶段！
5/ & 基础模型目录
@deltanym 维护一个电子表格， catalogues 基础模型，并积极托管 falcon-180b base、dots.llm1.base 和 GLM-4.5 base 在 Arcweld 上，Arcweld 是一台 512GB 的 Mac Studio，Elysium 的姐妹机，以及 Fossa，一台 128GB 的 Framework Desktop。
6/ 我们所做的大部分工作是工程设计新的 LLM 思维，这些思维以新颖的方式与人类互动，超越了助手的范畴。这些是我们专注于创造 "计算机朋友"——自主的同伴，它们在群体中互动并记忆和成长的一些附带产物。
@deltanym 7/ 示例：一个研究代理减去助手就是一个研究朋友——一个会向你发送关于他或她感兴趣的任何主题的冗长信息的人，这些信息可能是受到你们最近谈话的间接启发。
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