相关新闻

placeholder

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

1小时前

openclaw龙虾费token这事可能无解。 就拿纯数字空间的任务编程来说，原来程序员要学习一门语言，用各种编程工具这一套流程走下来才能拿到一个可运行的程序。 现在都被像openclaw这样的language agent替代了，多少基于语言的活动都变成了LLM的token生成了。 这是我们人和这个世界交互的token化，不费token就想拿到结果？除非躺平。 所以工业化开始以来对机器和人

placeholder

Mr Panda

22小时前

我拉了三个 OpenClaw 群之后， 我知道了， 利好的是模型厂商、云厂商、还有LLM 的API 中转站。

placeholder

Mr Panda

1天前

现实的情况就是AI/LLM可以解决你90%的问题， 但另外10%的问题会让你崩溃。

placeholder

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

2天前

你们怎么样我不管，我是不会用LLM来编传统的二进制程序的，我只用来自然语言编程-taste.md的萃取、保持与优化。

placeholder

howie.serious

3个月前

gemini 最佳实践：if 深度思考，then 信息图总结。 每次和 gemini 聊完一个话题，如果是多轮的层层深入的对话，最后有所收获的话，那就多走一步：选择 nano 🍌， > 基于我们前面的对话，画一张信息图，整理核心观点 例如，刚才和 ai 聊 llm 强化学习对于父母的启发。语言是模糊的，思想是在多轮对话中逐渐清晰的，和 llm 多轮对话当然是有启发的，但多了信息图总结这一步，