mux,面向开发者的多 AI Coding Agent 并行工作台

mux(by Coder) 是一款 面向开发者的多 AI Coding Agent 并行工作台。从产品角度看,它解决的是「单一 AI 助手串行交互效率低、难以对比与治理」的问题。mux = Coding Agent 的“多路复用器”:在一个统一界面中并行运行、对比和管理多个 AI 编码 agent。https://github.com/coder/mux一、核心价值并行探索:同一任务可同时交给多个 agent/模型处理,显著缩短试错与决策时间。可对比决策:不同 agent 的方案、代码改动、输出结果并排呈现,便于选择最优解。可治理可复现:本地/自托管运行,workspace 隔离,git...

在大模型快速普及的今天,很多人把 AI 当作一个可以随时调用的“智能黑盒”:输入问题,等待答案,然后要么照单全收,要么完全不信。真正缺失的,是把“人与 AI 的协作”当作一个可以系统设计、持续优化的工程对象。借用工程控制论的视角,我们可以更清晰地理解: 人与 AI 不是简...

2025年的圣诞节,Nvidia 花200亿美元,购入 Groq 的核心资产和团队一、Groq 概览:做什么、强在哪1.1 Groq 公司与产品一览维度关键信息公司Groq, Inc.,2016 年成立,总部美国加州 Mountain View,由前 Google TPU ...

前言:国产算力不能只烧钱国产算力参与者很多,是一个生态,想让这个生态赚到钱,可以拆解问题:用国产芯片和国产算力基础设施,找到愿意长期付费的场景,并用合适的商业模式把钱赚回来。结合2025年的市场数据和案例,按「从上到下」分三层来看:顶层:赚谁的钱?——客户与场景选择中层:怎...

在与大模型(LLM)交互时,很多人发现:对话越长,模型的回答就越容易产生冗余、复读或忽略关键指令。这并非偶然,大模型的注意力分配与人类的记忆模式高度相似。通过心理学中的首因效应(Primacy Effect)和近因效应(Recency Effect),我们可以找到优化输入顺...

当双门洞的雪落下,当胡同里的灯光一盏盏亮起,当五个人的身影在巷口拉长又缩短,我们才明白:《请回答1988》从来不是一部怀旧剧,而是一封写给童年的告别信。它用最温柔的笔触,描绘了我们每个人心中那个不愿长大的角落,以及最终不得不离开时的勇气。正峰欧巴的反复考试,像极了我们被时光...