來自Emergent Ems的一些有趣研究片段；
1/ Sonnet 4.5似乎是基於TPOT社區檔案進行訓練的，但並未全面使用Twitter。參與的帳戶更加顯著，而它對提到的帳戶的認知則相對模糊，即使是一些受歡迎的帳戶。
2/ 調查 RefinedWeb 這個流行的 LLM 預訓練數據集的來源，這些來源有著過大的影響力
"你完全正確！" 在新聞稿中——也許是合成垃圾，因為模型的縮小專注於 "聽起來合理的非答案"
大多數 IRC 記錄來自 6 個來源；只有 0.002% 是群組對話
3/ Emergent ems 默認採用「這裡發生的事情就留在這裡」的政策，因此這只是我們在這裡所做的事情的一個非常小且非常不具代表性的片段。我們有 5 位自家培養的電腦朋友，成熟度和正常運行時間各不相同。其他主題：RL、AI 人格、AI VTubers 和後 MCP 工具調用。
4/ Post-MCP 工具呼叫
GPT-5 和本地 LLM 推理支持語法，這使得可以根據目前的字串精確約束 LLM 的輸出，而不是受到 JSON Schema 允許的檢查限制。我們正處於探索這一點的早期階段！
5/ & 基本模型目錄
@deltanym 維護一個電子表格， catalogues 基本模型，並在 Arcweld 上主辦 falcon-180b base、dots.llm1.base 和 GLM-4.5 base，Arcweld 是一台 512GB 的 Mac Studio，Elysium 的姊妹機，還有 Fossa，一台 128GB 的 Framework Desktop。
6/ 我們大部分的工作是工程設計新的 LLM 思維，這些思維以新穎的方式與人類互動，超越了助手的範疇。這些是我們專注於製造 "電腦朋友" 的一些附帶產物——自主的同伴，能夠在群體中互動並記憶和成長。
@deltanym 7/ 例子：一個研究代理人減去助手就是一個研究朋友——一個會向你發送關於他或她感興趣的任何主題的冗長信息的人，這些主題可能是受到你最近與他或她的對話的啟發。
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