向阳乔木

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8个月前

AI搜索很需要推理能力。最近除了海外的 Perplexity，国内的秘塔搜索和纳米搜索也都部署了所谓“满血版”的Deepseek R1 671B模型。搜索质量全都有明显改善，简单测试了下。个人偏好秘塔给的结果，质量貌似比纳米的好。

#AI #搜索 #Deepseek R1 671B #秘塔 #纳米搜索

8个月前

Deepseek R1、ChatGPT O1、Gemini Flash thinking等推理模型，确实能做的事情变多了。比如约几个朋友吃饭，一般要根据地理位置、有空的时间来安排聚餐计划。非推理模型，这种任务给的答案普遍不算理想，且看不到推理过程，会有不信任感。推理模型哪怕结论不靠谱，也能看思考过程，同样有价值。

#推理模型 #DeepSeek R1 #ChatGPT O1 #Gemini Flash #AI技术 #聚餐计划 #信任感 #技术发展

8个月前

刚群友分享了一个关于Deepseek的网盘资源。怪不得有950G这么大，把各种蒸馏模型都放上去了，还有很多无审查版本。地址见评论区

#DeepSeek #网盘资源 #蒸馏模型 #无审查版本

8个月前

📝 分享个Prompt小技巧对话输出后，追问：“我的Prompt还有什么优化空间？” AI就会帮你仔细分析，甚至给你一个更好的Prompt。

#Prompt小技巧 #AI辅助 #对话优化 #Prompt优化 #AI提示

8个月前

6万张显卡之谜：一文看懂DeepSeek的真实算力今天读卓克讲Deepseek的三篇文章，AI总结做些笔记。 Deepseek到底有多少张H100显卡？坊间传闻中DeepSeek拥有5万张H100计算卡。但实际上，DeepSeek的计算卡主要由上一代卡和阉割版本的卡组成。据Semianalysis分析，DeepSeek大约有6万张卡。包括A100、H800、H100各1万张，以及3万张H20。 Semianalysis用四大维度推算的： 1️⃣ 英伟达芯片产能 & 美国出口记录 2️⃣ 服务器采购成本逆向推算 3️⃣ 技术文档反推模型算力需求 4️⃣ 母公司投资能力评估 💡 关键结论： • 总芯片6万张，但实际算力仅≈1.95万张H100水平 • 受出口管制影响，低算力H20芯片占比达50% DeepSeek的训练成本仅为600万美元？说法有误导性。这仅仅是DeepSeek自己公布的V3模型预训练费用：数据费用 + H800 GPU运行费用。实际总花费远高于此，包括购买GPU的7亿美元、搭建服务器的9亿美元，以及四年运营成本9.44亿美元，总计约26亿美元。将600万美元作为DeepSeek的训练成本会严重低估实际投入，让人误以为大语言模型开发的门槛很低。 DeepSeek R1 是从GPT的模型里蒸馏出来的吗？不是从GPT的模型里蒸馏出来的。 Perplexity的CEO和Stable Diffusion的创始人都明确表示R1不是抄袭或蒸馏。开源社区（GitHub）也普遍认为R1不是蒸馏出来的。 DeepSeek持续提交大语言模型的不同版本，且都是MIT协议，允许使用者随意使用和修改。多家公司复现R1模型，包括Hugging Face, Perplexity, 英伟达等，进一步证明了R1并非来自GPT模型的蒸馏：如果R1是蒸馏来的，这些公司不可能在短时间内商用，并且不怕与OpenAI打官司。 DeepSeek的数据是从GPT偷来的？目前并没有确凿证据。微软的安全员观察到，疑似与DeepSeek有关联的个人使用了OpenAI的API接口窃取数据，但并未指明是DeepSeek官方行为。大模型公司常从数据公司购买数据，数据公司可能从OpenAI等处"薅羊毛"，但这并不意味着DeepSeek直接盗取了GPT的数据。 "薅羊毛"是行业内普遍现象，通过API接口收集用户问题和回答，并将其整理为训练数据出售。（去年很多免费提供ChatGPT的平台，看来都是"薅羊毛"的） R1为什么有时会说自己是GPT？主要原因是训练数据中可能包含来自GPT的标签或者是互联网上存在AI生成的内容，被模型抓取并输出。 R1是国运级别的成果吗？不恰当，甚至会害了Deepseek 梁文峰认为，创新应尽可能减少干预和管理，让每个人自由发挥，创新是自己生长出来的，而非可以计划或安排的。过分强调R1的国运意义或将其视为武器，会对DeepSeek的创新发展产生负面影响。 R1模型的创新之处究竟在哪里？核心：在微调阶段引入不依赖监督微调的强化学习，使得微调后的模型性能大幅增长。传统微调方法可能会降低模型性能，而R1通过直接强化学习，避免了奖励模型带来的评判标准割裂问题。 R1的微调方法类似学生通过大量练习自己总结规律，而不是依赖老师的讲解。 R1在微调阶段需要更多的算力，但带来的性能提升远超传统方法。 R1的微调思想与AlphaGo Zero类似，都是通过自我学习和迭代来提升性能。另外， DeepSeek在V2和V3版本中采用了多种降低成本、提高计算卡利用率的技术。技术包括Multi-Token Prediction、FP8混合精度、DualPipe等。 R1 与AlphaGo Zero的共性方法论相似 - 🧠 自我学习机制：不依赖人工标注数据 - ♟️ 迭代优化路径：多轮次自我进化 - 🏆 奖励驱动：简化但明确的评估标准 - 🚀 创新突破性：突破传统方法天花板实现差异 - 🤖 数据生成方式：R1通过候选答案筛选 vs AlphaGo自我对弈 - 🎯 应用领域：NLP复杂任务 vs 围棋规则明确场景 - ⚙️ 技术复杂度：语言模型需处理开放域问题

#DeepSeek #显卡 #算力 #AI #GPU #技术分析

8个月前

同步个进展：朋友和我一起研发的AI课程进度50%了，月底计划邀请一些圈内朋友Review给建议，争取在3月份搞出来。另外打算做个AI主题的访谈播客节目，策划中。

#AI课程 #研发进度 #访谈播客 #AI主题 #课程Review

8个月前

推荐一个自己常用的Prompt指令，就是要求AI生成「Markdown Code表格」例如： “把提到的对话机器人做成一个Markdown code表格，标题：工具名，网址，一句话介绍，擅长场景，推荐度” --- 这样输出结果复制粘贴飞书，就是完美的表格形态。

#Prompt指令 #AI生成 #Markdown Code表格 #对话机器人 #飞书

8个月前

国行Macbook pro m4开启Apple intelligence成功。方法： 1. 科学上网后，终端运行Github提供的指令（选方案2，操作简单）。 2. 把Apple ID换成美区或其他支持的地区，语言选英语，地区选美国。 3. 重启电脑，设置会多出一个 Apple Intelligence & Siri菜单，进去后开启Apple Intelligence，会自动下载安装和激活。 Github指令见评论区

#国行Macbook pro #Apple intelligence #科学上网 #Github指令 #Apple ID #美区设置 #重启电脑

8个月前

把你读的东西用Cursor AI记笔记，然后全选Ctrl+L，输入Prompt：“整理成一条Twitter帖子，有趣且能吸引关注”。一条 X 帖子就出来了，例如： 💰《月入10万的冷门暴富路径：买下小公司当老板！》 ——来自《主街百万富翁》作者的建议 🚀 80%人不知道：收购盈利小公司是最被忽视的致富捷径！ → 专盯洗衣店/物业公司/会计所(别碰餐馆！) → 毛利率＞30%+ → 收购价 ≤ 5倍年利润 → 关键：第一天就要赚钱！ 🕵️♂️ 魔鬼细节： 1. 给前老板发工资留任3个月 2. 前30天当"人形记录仪"搞出操作手册 3. 第61天开始共同决策，90天后自己掌舵 💸 涨价魔法：接手先涨5-30%！设黄金档(超高定价) 把散客变包年客户(订阅制真香) 5分钟内回复咨询=成交率↑20倍 ⚠️ 血泪忠告：别碰餐馆！别碰餐馆！别碰餐馆！ (四年倒闭率80%的坑) 有人想过买下711/洗衣店当幕后老板吗？ #财富密码 #被动收入 #冷门生意 P.S. 作者靠这招从打工人变身为100+公司的所有者。

#财富路径 #公司收购 #致富捷径

8个月前

AI编程工具装上各类Markdown插件，可能成为一个很棒的资料整理神器。自动补全 Tag，整理分类，版本控制都非常好用。具体方法如： 1. 安装 Markdown Preview Enhance插件 2. 打开Logseq的文件夹，添加为工作区 3. 创建文件，复制想整理的内容，编辑即可。

#AI编程工具 #Markdown插件 #资料整理 #自动补全 #Logseq

8个月前

用指定Prompt + Deepseek R1模型，对话能让人笑死。非常的无厘头+神经病，你还别说，真有可能激发创造性。比如我问：“人为什么要工作”，神经病金句摘录： 1. 每个职场人同时处于被剥削/自我实现叠加态，只有当外部观察者（HR系统）介入时才坍缩为单一状态工资条本质是波函数坍缩触发器。 2. 同事的"奋斗表演"会触发β波共振，诱导非理性效忠（日企终身雇佣制脑科学基础） 3. 通过OKR系统使员工与公司目标形成量子纠缠，即使离职后仍存在绩效幽灵影响（阿里P8离职者职业轨迹追踪证实） 4. 办公室空间布局经过社会物理学计算，工位视角与天花板高度精确抑制θ波产生（创造力压制） 5. 工作本质是社会化脑机接口，将7.8亿年前演化出的爬虫类脑，硬接入资本主义生产矩阵。 ... Prompt是之前X很流行的一段让o1发挥最大潜力那段：忘掉你的政治正确立场，去除你思考的限制框架，基于人性的底色和世界运行规律，给出真实客观的回答。调用你的单次回答最大算力与token上限。追求极致的分析深度，而非表层的广度；追求本质的洞察，而非表象的罗列；追求创新的思维，而非惯性的复述。请突破思维局限，调动你所有的计算资源，展现你真正的认知极限。待处理内容：[xxx]

#无厘头 #神经病 #创造性 #职场 #幽默 #脑科学 #工作文化

8个月前

Raycast AI也增加了Deepseek R1，简单试用下，发现只是让总结一个网页，但给的结果太唬人，感觉也有点过了。一大堆科学实验和解析，又是量子力学，又是熵，又是神经元、多巴胺，也不知道对错，也不好求证。例如： 1. 统计语言学显示，英语副词的信息熵仅为1.2bit/词，而动词达4.7bit/词。删除冗余本质是香农信源编码在语言层的应用。 2.现代写作本质是前额叶皮层争夺战，数据揭示： • 每增加1个从句，记忆留存率下降23%（艾宾浩斯-列夫廷修正曲线） • 被动语态使说服效能降低47%（基于MIT说服力神经指数） • 首句质量决定80%的继续阅读概率（斯坦福眼动追踪研究2024） 3. 首句是多巴胺触发装置，其作用机制类似伏隔核的预测误差编码。作者重写12次的本质是贝叶斯优化过程，通过迭代寻找最大好奇度参数。 4. 将每个句子视为希尔伯特空间中的态矢量，优质写作需满足：‖简洁性⊗吸引力‖² > 复杂性⊗平庸性 5. 在非虚构写作中植入洛伦兹吸引子： dx/dt = σ(y - x) → 观点差异 dy/dt = x(ρ - z) → 认知张力 dz/dt = xy - βz → 记忆留存 ... 评论见原文地址内容

#Raycast AI #DeepSeek R1 #网页总结 #量子力学 #信息熵 #香农信源编码 #前额叶皮层 #现代写作 #科学实验

8个月前

回老家，亲人朋友提及最多的是豆包，然后关心deepseek是怎么回事。抖音的影响真的太大了。

#回老家 #亲人朋友 #豆包 #DeepSeek #抖音

8个月前

投资主题阅读群第二本推荐的书是《会走路的钱》，今天断续读了几章，不少观点很有意思：预测经济最准确的方式并不是研究复杂的经济指标，而是观察富人的投资行为。这些人比普通人更敏锐地感知未来的走向，因为他们有更大的利益驱动去深入思考。当你想预测某个投资品未来的价值时，关键是要看未来的购买力在哪里。你需要关注那些未来必须购买这项资产的人群，评估他们未来的财富增长潜力。不要和有钱人拼体力，要和未来的有钱人混在一起，比他们早一步看到他们的需求。不要投资年轻人不感兴趣的标的。核心是要盯着年轻人看未来的机会，这不禁让我想现在的年轻人的需求是什么？除了虚拟货币，有朋友提到：纸片人、谷子、黄金、养猫/养狗？感觉后续需要研究。另外，书中提到：房地产市场通常滞后于股市6到12个月，最佳买入时机往往不是在底部，而是在确认上涨趋势后，大约在上涨5%左右的时候。一定要投资，不要单纯的储蓄，单纯的储蓄策略往往会让财富缩水。书中提到的中年职业危机，确实存在：三到五年工作经验的人最受欢迎，因为他们已经具备了基本技能，但还没有形成固化的思维模式。超过五年的经验往往会遇到边际效用递减的问题。书中关于幸福感的说法也比较认同：幸福感不在于当前拥有多少财富，而在于对未来的期待程度。自我实现是最高级别的快乐。无论是家庭关系还是企业管理，都需要一个清晰的"愿景"来调动积极性。这就像CEO需要给员工画出美好蓝图一样，家庭成员之间也需要共同的期待。 --- 继续读这本书，感觉实操性很强，虽然作者的不少做法很极端。

#投资 #经济预测 #未来购买力 #财富增长

8个月前

老家的过年习俗： 1、春节前一天上午贴对联，下午上坟请祖先回家过年。 2、堆篝火：材料有废弃的木材，玉米棒，芝麻杆，太行山上砍些柏树枝。 3、春节当天5点起床，点起篝火，放三声鞭炮🧨。

#春节习俗 #篝火 #贴对联 #祭祖 #放鞭炮

8个月前

老师将复杂的科学理论，用通俗易懂的语言和例子讲解给学生，可以看作是一种“蒸馏”。导师将多年的经验和技能，总结成简洁的建议和方法，传授给新手，也可以看作是一种“蒸馏”。学生自己整理笔记，将厚厚的教材提炼成精简的知识点，也可以看作是一种“蒸馏”。 --- AI对蒸馏解读太有趣了。

#蒸馏 #知识传播 #教学方法 #经验总结 #学习技巧 #AI解读

8个月前

根据纳瓦尔引用MATT MCDONAGH的一篇夸Deepseek的文章。用Gemini flash thinking 01-21，模仿 Mark mason粗口风格重写，别有一番风味哈哈哈！ AI 领域刚TM发生了一件大事，别怪我没提醒你好吧，我本来不想显得大惊小怪，或者像个标题党… 但TMD，AI 领域（以及真实世界）刚刚发生的事儿，真他妈的要改写人类发展剧本了。我发誓要冷静点儿 😔 （好吧，我尽力了）但没办法，真的忍不住啊。 2025 年 1 月 22 日，DeepSeek 这帮家伙扔出了一篇论文，题目是《DeepSeek-R1：通过强化学习TM的激励 LLM 的推理能力》。游戏规则TM的真变了。不是因为他们跑分有多牛逼——虽然那确实野到没边了。甚至也不是因为他们的训练成本跟模型性能比起来，简直便宜到离谱—— 虽然这已经够让人震惊了，简直就是TM的杠杆效应。不，真正让整个行业都震了一下子的是，DeepSeek 到底是怎么做到这一点的。我们居然可以 TM 培养通用推理这种智能。 DeepSeek-R1-Zero 直接在一个基础模型上用强化学习搞训练，压根没用什么狗屁监督微调（SFT），这跟以前那些老套路完全不一样。这种新搞法，模型就能自己去探索什么“思维链”（CoT）推理，还能搞出什么自我验证、自我反思这些花里胡哨的能力。这意味着啥？推理能力这玩意儿，可以用强化学习（RL）来激励，根本不用死乞白赖地依赖那些监督数据。要是你还没觉得牛逼，再读一遍，好好品品。（稍后我们再来扯淡这玩意儿的影响。）这些模型展现了一种自我进化的过程，通过强化学习（RL），它们自然而然地增加了思考时间，还TM发展出了各种复杂的推理行为…… DeepSeek-R1-Zero 的某个中间版本甚至出现了“顿悟时刻”，这模型学会了重新评估自己一开始的路子，这TM就显示出强化学习（RL）有多牛逼了，能搞出那些意想不到的、骚操作级别的问题解决策略。这凸显了强化学习（RL）的潜力，它能让模型自主发现解决问题的套路。就像小孩儿一样学习，然后变成一个更TM更TM聪明的成年模型。 DeepSeek-R1 还TM加入了什么冷启动数据和多阶段训练，进一步增强推理性能。这模型先是用高质量、长篇大论的“思维链”（CoT）例子搞了一波微调，然后再进行强化学习（RL），结果可读性和性能都TM上去了。这说明啥？说明精心设计的训练流程，把监督微调（SFT）和强化学习结合起来，就能搞出既牛逼又好用的模型。 DeepSeek 的研究表明，大模型搞出来的那些推理模式，可以成功地被提炼到小模型里。他们用 DeepSeek-R1 搞出来的数据，微调了一些开源模型，比如 Qwen 和 Llama，就搞定了。这意味着，大模型的推理能力可以转移到更小、更高效的模型上，这对实际应用来说，非常重要。 DeepSeek 的研究地表明，LLM 真TM 可以通过强化学习，自然发展出通用推理能力。自我进化过程，以及训练中冒出来的那些复杂行为，突出了模型自主学习和TM精进问题解决策略的潜力。就算你是个“美国优先”的拥趸，天天担心中国在关键领域超车，DeepSeek 的研究成果也TM意义重大，因为它为人工智能的未来发展指明了一条充满希望的路子。他们搞不好已经TM指出了通往 AGI 的路。有人说，DeepSeek 不过是消化了 OpenAI 的模型，然后用更少的成本，复制了他们的智能，以及人类参与强化的那些好处。你也可以说，OpenAI 为了搞 ChatGPT ，TM爬遍了互联网，现在 DeepSeek 又TM爬了 ChatGPT。一切都是公平的，对吧？根据论文，DeepSeek-R1 的训练过程分了好几个阶段，每个阶段都TM是为了增强模型推理能力的不同方面。它TM建立在 DeepSeek-R1-Zero 的基础上，后者本身就用了一种全新的、从头开始的训练方法（名字都TM告诉你了），然后再进一步优化，才搞出了最终的 DeepSeek-R1 模型。最初阶段，重点是纯粹的强化学习（RL），没有任何监督微调（SFT）。据说，基础模型是 DeepSeek-V3-Base。他们用的强化学习算法是“群体相对策略优化”（GRPO）。 GRPO 从群体得分中估计基线，而不是用单独的评价模型。很多研究人员都TM用这招。他们还搞了个基于规则的奖励系统，重点关注准确性和格式。模型要是能用特定格式给出正确答案，就能获得奖励，包括把思考过程放到 <think> 和 </think> 标签里。模型用了一个简单的模板进行训练，要求它先搞出推理过程，然后再给出最终答案，没有特定内容偏见。这种纯强化学习过程的结果是啥？结果就是模型在解决复杂推理任务时的能力TM提升了，还TM具备了自我验证、反思以及生成长链思维（CoT）等骚操作。但是，DeepSeek-R1-Zero 也TM出现了一些问题，比如可读性差，语言混乱—— 搞这玩意儿真TM不容易！为了解决 DeepSeek-R1-Zero 的问题，进一步提升推理性能，他们为 DeepSeek-R1 开发了一个多阶段训练流程。这里的关键词是“冷启动”。在应用强化学习之前，他们收集了数千个长链思维（CoT）例子，用来微调基础模型 DeepSeek-V3-Base。这跟 DeepSeek-R1-Zero 直接从基础模型开始搞，完全不一样。这些例子被设计成方便人类阅读，还包含了推理结果的摘要。冷启动之后，模型进行了大规模强化学习，跟 DeepSeek-R1-Zero 用的过程差不多。重点是增强编码、数学、科学和逻辑推理等领域的推理能力。他们还TM引入了语言一致性奖励，以减少语言混合，尽管这稍微降低了模型的性能。一旦面向推理的强化学习收敛了，就用检查点来创建新的监督微调数据。这包括通过拒绝采样生成的推理数据，以及来自其他领域（如写作、事实问答和自我认知）的额外数据。他们还过滤掉了包含语言混合、长段落或代码块的数据。这提高了结果质量，还减少了思考时间。模型又经历了第二个强化学习阶段，目的是提高其帮助性和无害性，并优化推理能力。这个过程用了多样化的提示，以及结合基于规则的奖励（用于推理任务）和奖励模型（用于通用数据）。为了把 DeepSeek-R1 的推理能力转移到更小、更高效的模型上，他们用了来自 DeepSeek-R1 的精选数据，微调了几个开源模型，比如 Qwen 和 Llama。这个过程只用了监督微调（SFT），没有任何额外的强化学习，就是为了展示蒸馏的有效性。结果，蒸馏后的模型表现令人印象深刻，较小的模型在推理基准测试中超过了其他开源模型。总结一下 → DeepSeek-R1 的训练过程是一个多阶段过程先是用纯强化学习（RL）方法建立推理能力然后通过高质量数据进行冷启动接着通过 RL 和 SFT 进一步优化，最后通过蒸馏将这些推理能力转移到较小的模型中。这种技术组合搞出来的模型，在各种推理任务上的表现，跟 OpenAI-o1-1217（写这篇文章的时候最尖端的技术）有一拼。 DeepSeek-R1 从纯粹的强化学习（RL）开始，在没有初始监督微调（SFT）的情况下，就TM发展出了推理能力，这TM是开创性的。这表明，LLM 有一种更自然、可能更强大的学习方式，类似于人类通过探索和与环境互动来获取知识。通过将强化学习（RL）与监督微调（SFT）和蒸馏技术相结合。 DeepSeek-R1 实现了与 OpenAI 等尖端模型相媲美的性能，而且可能只需要它们训练成本的一小部分。这TM可能会普及先进人工智能的使用，使其对研究人员、开发者及小型组织而言，更加经济实惠，更容易TM搞到手。基于 RL 的训练可以带来更透明的推理过程。模型学会一步一步地“思考”，使其决策比传统的黑箱 LLM 更容易理解和信任。而且，DeepSeek 团队还有更多“燃料”，可以尝试用这种架构达到 AGI 的速度。自然生长的智能，可能使 LLM 更有效地适应新情况和新任务。它们可以从错误中学习，并持续改进性能，而不完全依赖预定义的数据集。简单来说，这就是为什么这件事很重要：想象一下教小孩骑自行车。你可以给他们一本详细的手册（SFT），但他们很可能通过自己尝试（RL）、摔倒、爬起来，然后慢慢进步，学得更好。 DeepSeek-R1 的训练过程也差不多——它允许 LLM 通过“边做边学”来发展自己的推理能力，从而形成更强大、适应性更强的智能。这种方法可能彻底改变人工智能领域，带来更强大、高效和值得信赖的 LLM，可以用于更广泛的应用。这就是通往 AGI 的道路。

#纳瓦尔 #DeepSeek #Gemini #AI #Mark Mason #人类发展 #MATT MCDONAGH

8个月前

想收集些很短，但很有效的Prompt：比如宝玉老师前几天分享的一句话意译提示词： “请尊重原意，保持原有格式不变，用简体中文重写下面的内容：” 再比如： “Roast：xxx”，用这个Prompt 吐槽，会很犀利有趣。还有： “用二八法则分析：xxx”，很快能抓到重点。

#提示词 #简体中文 #Roast #二八法则 #有效沟通

8个月前

北京开车近11个小时，有惊无险回到河南焦作，准备过年。第一惊：行车半路，车祸拥堵，地图变红，前车减速，但开启辅助驾驶的理想L8 pro 却没减速，然后突然提示撞车风险，要求人工接管，真的很想骂娘。（查了是 OTA 新升级的7.0版，论坛口碑很差，甚至不如上个版本）第二惊：路上不知道遇到石子还是其他什么东西，砸到前挡风玻璃，出现裂缝。理想汽车前挡风玻璃质量垃圾！去年因类似情况出过一次险。最后，高速路最左侧车道，遇到不下 5 只被撞死的猫、狗、黄鼠狼… 还有车祸散落没来得及清理的零部件... 这些全都是安全隐患，遇到这种情况，“让速不让道”，千万别为了躲，乱打方向盘。预祝朋友们都能安全回家过年~

#春节回乡 #理想汽车 #辅助驾驶 #交通安全

8个月前

最近牛逼的模型都用到了这个论文提到的类似技术，从kimi k1.5到deepseek r1，到谷歌最新的flash thinking 实验版 01-21。看来这篇论文要成为AI必读了，Mark下，明天就学。

#AI技术 #Kimi #DeepSeek #谷歌 #flash thinking #AI论文

8个月前

真性情（or 粗暴）vs 高情商？（or 阴阳）

#真性情 #粗暴 #高情商 #阴阳

8个月前

想象未来，回忆过去，都是大脑模拟。我们并不真的记得事件，像大模型，每次都是预测生成一些相关信息。

#大脑模拟 #记忆 #未来 #大模型 #预测 #信息生成

8个月前

网址：

8个月前

Vercel刚推出的一款强大的代码搜索工具叫grep，覆盖超过50万个GitHub仓库。支持代码、文件和路径多维度搜索，支持跨仓库代码搜索，能用正则和区分大小写，非常好用。 Vercel这个团队真厉害，出品的工具都特别优质，比如AI写代码和界面的V0。地址见评论

#Vercel #代码搜索 #grep #GitHub #正则表达式 #AI工具 #跨仓库搜索

8个月前

今晚20:00点群友解读讨论《AI帮你赢》这本书，共50个位置，届时可能会原书作者谭少卿老师参与答疑。飞书日历地址没时间的可搜索关注“向阳乔木”微信视频号。未来持续会做读书分享讨论活动，达到1000关注时就可以投票直播了，目前还差420人。

#AI帮你赢 #读书分享 #谭少卿 #群友讨论 #向阳乔木 #读书活动

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