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6天前

最离谱的事情发生了法国电信发邮件给我说不让我用 orange 这个名字了因为这是他们的注册商标一个颜色还能禁止别人使用？要不你干脆把世界上的 orange 都收购算了

#法国电信 #orange商标 #颜色命名争议 #商业纠纷 #离谱

6天前

Mac 的锁屏规则越来越复杂了最近锁屏都不会自动熄屏了设置分散在各个地方，也不知道是哪个控制的

#Mac锁屏 #熄屏问题 #设置复杂 #用户体验差 #系统bug

6天前

今天的markdown文件就是模型的记忆卡

独立开发者手搓新Logo，MarkTodo即将上线新版本· 93 条信息

#模型 #记忆卡 #Markdown文件

6天前

音乐平台上的 AI City Pop 越来越多了，这是 AI 最会写的音乐类型，没有之一。我说主题是 Yuki 变瘦了，想要夏天的感觉，想要都市的氛围，想要那种轻盈的状态。涩谷路口，白色连衣裙，制作人的灵光一现。有一瞬间我在想，如果有人听这首歌真的被打动了那个感动是真的吗？

#AI City Pop #Yuki变瘦 #夏日都市 #轻盈状态 #涩谷路口

6天前

未来工作机会会越来越少，而自媒体将成为一个新的职业。想到这点，我写了这首歌。不是所有人都会失业，只是"雇佣"这个词正在消失。未来不是没有工作，而是每个人都变成了自己的老板，也是自己的员工。平台成了新的工厂，算法成了新的流水线。我们不再投简历，我们投稿件。我们不再等offer，我们等推送。这首歌用法国香颂做底，因为我想要那种荒诞的浪漫感。用最优雅的旋律，唱最魔幻的现实。

#自媒体 #未来工作 #平台经济 #算法 #法国香颂

1周前

凌晨十二点，Codex 还开着，服务器日志在刷屏。本来只是想给1024程序员节写首应景的歌，结果写着写着就搞了一个小时。整首歌的核心就是"因果"两个字。写码得码，调试得Bug，这就是程序员的因果循环。你今天用 AI 偷的懒，明天会变成Bug找上门。你今天欠的技术债，上线后一定会还。但最残酷的因果是什么？老板让停止加班，但deadline在那里。这不是老板的因果，这是整个行业的因果。所以Outro写的是"明天还会继续"。不是认命，是接受这个循环，然后在循环里找到自己的节奏。致敬所有在因果循环中写代码的修行者。 1024快乐。

#程序员 #因果循环 #加班 #技术债 #1024程序员节

1周前

AI 产品具备神奇的留存微笑曲线在一个 AI 新产品刚发布的那一刻，是它数据最差的那一刻。这就是我为什么说 AI 产品在一开始的时候留存根本不重要。而在未来几年，留存会越来越好。到底为什么会这样？背后的本质原因是：技术正在快递进步，产品在不断创新。 2025 年的 ChatGPT 和 2022 年的 ChatGPT，名字一样，但他们为用户带来的价值已经今非昔比。 2028 年的 Sora 和 2025 年的 Sora 也会今非昔比。如果你想不明白这点的话，你很容易陷入刻舟求剑的境地。这是今天大部分媒体人和投资人都最容易陷入的误区。千万不要再用移动互联网时代的留存来衡量创新 AI 产品。也千万不要再用移动互联网时代证明不行的东西来推导今天的 AI 产品。脑子要跟上时代，这个时代的变量不是移动端的普及，而是生产力和创造力。移动互联网时代给我们留下的最宝贵的经验是大胆假设，快速迭代，数据验证。 AI 时代更需要的是快速创新，不断地找到更大的 PMF，数据也会因此而变好。创新公司最需要的是有创新意识的懂AI的工程师，而不是产品数据分析师。

#AI产品 #留存微笑曲线 #技术进步 #创新 #PMF

1周前

7点20分，首都机场T2的晚客快速安检通道排满了人我是7:45的飞机，我觉得已经很极限了后面的人喊到：我是7:30 的！然后就冲到了最前面 respect 还是你极限

#首都机场T2 #晚客快速安检 #赶飞机 #时间极限 #respect

1周前

刚看完 Lovable 增长负责人 Elena Verna 在 ProductCon 上的分享纪要，感觉膝盖中了一箭。她说 AI 正在让传统的增长方法彻底失效，太真实了。那种“产品做好，用户自己会来”的旧思维，现在基本可以当古董看待了。如果产品本身不能成为增长的引擎，那起步就已经输了。我们也在思考，如何让好声音自己长出翅膀。🤔

#AI #增长方法失效 #产品驱动增长 #旧思维淘汰 #好产品

1周前

anker 的耳机是真耐操啊放衣服里忘记拿出来了洗了半天晾干完好无损

#Anker耳机 #耐用 #洗衣机 #完好无损 #意外

1周前

恭喜 Liblib 拿下 1.3 亿美金融资。也是独角兽了啊🦄。Lovart 是我最喜欢用的设计 Agent。为喜欢的产品感到高兴。很喜欢陈冕录播客，太多共鸣了。真人和播客里一样，真性情，推荐大家去听。

#Liblib融资 #1.3亿美金 #独角兽 #Lovart设计Agent #陈冕播客推荐

1周前

大公司一定会做一切有利可图的尝试不要担心他们抄了你怎么办找个细分垂直领域做到比它好

#大公司 #抄袭 #细分领域 #垂直领域 #竞争

1周前

Atlas 的 Agent Mode 确实很棒，但 OpenAI 真正的野心是用浏览器推自家搜索。跟Fellou、Comet、Dia这些AI浏览器比，Atlas在浏览功能上没什么本质差异。关键在于Atlas不仅有AI功能，还直接加入了完整的传统搜索：网页搜索、图片搜索、视频搜索、新闻故事，一应俱全。看看这个小视频你就懂了这是在 AI 浏览器里内置了一个 OpenAI 版的 Google 啊。这就很有意思了，醉翁之意不在酒。真正的目标是Google的搜索地盘。为什么？因为光靠AI搜索现在拿不到什么像样的商业模式，不如直接去抢夺传统搜索份额，毕竟搜索业务特别赚钱。这其实证明了一个关键观点：AI搜索目前还无法完全取代传统搜索。 OpenAI主动把传统搜索功能塞进浏览器，就是最好的证明。昨晚Google股价都象征性地跌了一下，市场反应够直接的。期待Gemini 3能不能扳回一局，这场巨头大战刚刚开始。

#OpenAI #Atlas #AI浏览器 #传统搜索 #Google #Gemini 3 #市场竞争 #股价下跌

1周前

不用怀疑 AI 的写作能力了这篇数据爆炸的帖子，全网没有一个人怀疑是 AI 写的但不小心破圈破到了清华学生圈… 一堆人看不起这个研究 “这不就是xxx”的一大堆贻笑大方

#AI写作 #清华学生 #学术质疑 #数据分析 #舆论争议

1周前

影视飓风的秋冬新品发布会。。。这是要做凡客啊

#影视飓风 #秋冬新品发布会 #凡客 #新品 #发布会

1周前

昨天我才知道，微信公众号发小绿书纯文字甚至都不会进推荐池就是科技作者吭哧吭哧写那么多，因为不是什么读书养生八卦之类的内容根本就不会进推荐池！微信的产品经理真是太懂产品了！再看看小红书，科技话题一晚上9万曝光，超千赞小红书之前的刻板印象还是女性社区？？？不，只是不作妖的产品经理和优秀的推荐算法而已。

#微信公众号 #小红书 #科技内容 #推荐算法 #产品经理

1周前

DeepSeek OCR 论文里的想法太有意思了。用光学压缩模拟人类记忆遗忘机制，还有点 callback AK 的会遗忘的智能了。。。人类记忆有个特点：一小时前的事，清清楚楚一周前的事，开始模糊一年前的事，几乎忘光视觉感知也一样： 10cm的东西看得清楚 20m的东西几乎看不清 DeepSeek想到一个绝妙类比：用分辨率来模拟这种衰减他们设计了对应关系：近期对话 → Gundam模式（800+ tokens）一周前 → Base模式（256 tokens）久远记忆 → Tiny模式（64 tokens）这样既保留了历史信息，又控制了token数量。远期记忆自然"淡化"，就像人类遗忘一样。如果真的能做到，就能实现"理论上无限的context window"。因为你不需要保持所有信息的高保真度，只需要让信息随时间衰减。遗忘本身是一种优化策略。人类会遗忘，不是因为大脑容量不够，而是因为遗忘让我们更高效。 DeepSeek把这个生物学直觉，转化成了工程实现。这条路如果走通了，可能会改变我们对长上下文问题的理解：不是无限扩大context window，而是让信息自然衰减。

深度学习模型升级引发AI能力大跃进，行业迎新变革· 127 条信息

#DeepSeek OCR #光学压缩 #记忆遗忘机制 #长上下文 #信息衰减

1周前

AWS大宕机！全球一半的互联网崩了 Cursor 多邻国麦当劳 Canva 连亚马逊官网都挂了…. 开心吃瓜的时候，同事说我们的网站也挂了？？？？？？ 💔

#aws宕机 #互联网崩溃 #亚马逊官网故障 #网站故障 #负面

1周前

最快 CC 启动器 Claude Code Now v1.5.0 更新！终于解决了国内用户的痛点，一键切换API配置。智谱 GLM、Anthropic官方、自定义API随便切换。双击应用 → 选择服务 → 输入密钥 → 完成！ 3秒钟切换配置，不用复制粘贴，极其方便。免费开源，欢迎体验：

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1100 条信息

#CC启动器 #Claude Code Now v1.5.0 #API配置切换 #国内用户 #免费开源

1周前

Claude Code 又被 ban 了切换到 GLM 4.6 发现它还是有点笨笨的虽然写软件写完了，但是它不会用 Github 不会发 release 不会创建 PR 回到手动社会了

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1100 条信息

#Claude Code被ban #GLM 4.6 #Github使用障碍 #软件开发 #手动操作

1周前

焦虑的AI CEO 们听这期应该会很有共鸣

OpenAI GPT-5发布引发用户不满，阿尔特曼回应质疑· 121 条信息

#AI #CEO #焦虑 #共鸣

1周前

公众号不仅有世界上最难用的编辑器，还有世界上最难用的推送系统。双料第一，太强了。经过我的测试，同一个账号，同样的内容早晨8点多，用公众号，发布后2小时总共带来349阅读早晨10点多，用小绿书，发布后15分钟不到就387阅读甚至公众号的互动数据都明显比小绿书好但是系统完全不给流量绝了

#公众号 #小绿书 #流量 #阅读量 #难用

1周前

刚看完Andrej Karpathy这期暴论频出的播客： - 今年不是"智能体元年"，我们身处"智能体的十年" - 现在的强化学习就像"通过吸管吸取监督" - LLM悖论：完美记忆 + 泛化能力差 - 人类糟糕的记忆是特性，不是bug - 当你记不住细节时，大脑被迫进入抽象模式，看到"森林"而不只是"树木"。 - 儿童：记忆最差，创造力最强（还没"过拟合"到社会规范） - 我们需要的AI只需要认知核心。剥离记忆，保留算法。也许我们需要的不是更大的模型，而是更会遗忘的模型？ - AI 不会立即取代人类，而会逐步提高工作占比，最终完成 99% 的工作，剩下1%无法取代。 - 以前的教育是为了找到工作，Post-AGI时代教育将像健身房一样，为了乐趣和个人充实。播客开头，AK先重新校准了我们对 AI 的期望。今年不是"智能体元年"，我们身处"智能体的十年"，区别在于，一切没那么快，虽然也没那么慢。他说，现在强化学习就像"通过吸管吸取监督" ，模型尝试几百种方法，最后只得到一个"对错"信号，然后把这个信号广播给成功路径的每一步，包括那些纯属运气的错误步骤。你瞎猜猜中了答案，然后把猜的过程也当成"正确方法"强化，这能学好吗？ AK还提到一个更荒诞的例子：有个数学模型突然开始得满分，看起来"解决了数学"。但仔细检查发现，模型输出的是"da da da da da"这样的完全胡言乱语，却骗过了LLM评判者。这就是用LLM做评判的问题——它们会被对抗样本攻击，因为这些乱码是它们从没在训练中见过的"样本外"内容。更深层的问题是：人类读书时在做什么？ AK说："我们读的书其实是prompts，让我做合成数据生成用的。" 我们读书时不是被动接收信息，而是在内心进行复杂的对话。新只是与已知知识调和，产生新理解，形成个人化的认知图谱。但LLM呢？只是在预测下一个token，缺乏这种"内心对话"机制。人类还有个神奇的"睡眠阶段"。白天我们建立起事件的上下文窗口，睡觉时发生蒸馏过程，将信息整合到大脑权重中。 LLM缺乏这种等效机制，每次启动都是零上下文的白纸。 AK发现了一个根本悖论： LLM悖论：完美记忆 + 泛化能力差人类悖论：糟糕记忆 + 强学习能力为什么？因为遗忘强迫我们抽象。这里AK还有个精妙的类比：模型的预训练权重就像"一年前读过某本书的模糊回忆"，而上下文窗口信息则像"工作记忆"——直接可访问。这解释了为什么in-context learning感觉更"智能"：在预训练过程中，像 Llama 3 这样的模型将 1.5 万亿个标记压缩到它的权重中，每个标记仅存储约 0.07 比特的信息。相比之下，上下文学习的信息吸收速度要高 3500 万倍。当你记不住细节时，大脑被迫提取general patterns（通用模式），看到"森林"而不只是"树木"。而LLM被海量训练数据的完美记忆"分散注意力"，反而阻碍了真正的抽象理解。我们仔细会议人类的学习过程。读过的书大部分细节都忘了，但核心思想和方法论却越来越清晰。原来这不是记忆力差，这是智能啊。更震撼的类比：儿童 vs 成人 vs LLM 儿童：记忆最差，创造力最强（还没"过拟合"到社会规范）成人：记忆中等，创造力中等（已经"坍塌"了部分） LLM：记忆完美，创造力最低（被训练数据"过拟合"） AK提到Erik Hoel的研究：梦境可能就是大脑的anti-overfitting机制。连睡觉都是为了避免过拟合，引入随机性防止思维僵化。这解释了为什么当前AI在"合成数据训练"上会失败。你让GPT对同一本书思考10次，会发现回答几乎一样。这就是"静默坍塌"。模型的输出分布极其狭窄，AK开玩笑说"它实际上只有3个笑话"。在这种低熵数据上训练只会强化模型的偏见，让它变得更糟。而且人类其实也经历类似的"坍塌"过程，儿童富有创造力是因为还没"过拟合"到社会规范，会说出令人震惊的话。但成年后我们也"坍塌"了，重复相同的思想，学习率下降，创造力递减。梦境也可能是大脑的anti-overfitting机制，通过引入随机性防止思维僵化。所以他提出了一个激进想法：我们需要认知核心。剥离记忆，保留算法。让AI像"有方法论但没有百科全书的哲学家"，强制它查找而非回忆，专注于思考的meta-skills。他预测未来20年内，高效的认知核心可能只需要10亿参数，而不是现在动辄千亿参数的模型。大部分参数都在处理互联网上的"垃圾和胡扯"，如果优化训练数据质量，分离认知组件，就能实现极大压缩。当前foundation model的路径是否根本错了？也许我们需要的不是更大的模型，而是更会遗忘的模型？重新理解AI的发展路径早期深度强化学习专注游戏（如Atari）其实是走错了方向。真正目标应该是创造能在现实世界执行知识工作的智能体，不是游戏高手。他回忆自己在OpenAI的早期项目，用键盘鼠标操作网页的智能体，目标是执行知识工作。但项目"太早了"，智能体缺乏必要的"表示能力"，会因稀疏奖励卡住。缺失的关键是强大的预训练模型。今天类似的计算机使用智能体之所以成功，正是因为建立在LLM之上，你需要先有LLM获得强大表示，再构建有效智能体。他的另一个深刻观察：AI不是独立技术类别，而是自动化连续体的一部分。从编译器、代码编辑器到搜索引擎，再到现在的LLM，我们一直在"抽象阶梯"上向上攀登，让机器处理更多底层细节。这解释了为什么AI经济影响主要集中在编程领域，代码本身就是文本，有成熟基础设施（IDE、版本控制），LLM可以无缝接入。相比之下，制作幻灯片这种视觉任务就困难得多，因为没有infrastructure让AI显示"diff"或跟踪变化。但AK也泼了冷水：当前AI编程模型还没准备好真正自动化编程。他亲身体验发现，对于独特的智力密集项目，模型会失败——它们有认知缺陷，误解自定义代码，因为总是默认使用在线常见模式。他感慨"行业跳跃太大，试图假装这很神奇，但其实是垃圾"。 "九进军"的苦涩现实从Tesla自动驾驶5年经验，AK深知从90%工作的demo到99.9%可靠产品的"九进军"有多艰难。每提升一个九，都需要massive effort。他提到自动驾驶演示从1986年就存在，2014年他在Waymo车上体验了完美驾驶，以为技术很接近完成。但现实是demo到产品的巨大鸿沟，在高风险领域尤其如此。在Tesla的五年里，他们可能只推进了两三个"九"，还有更多要走。这种现实主义让他对AGI时间线保持谨慎：这是"智能体的十年"，不是"智能体之年"。当前模型就像"有完美记忆的小孩"或"学者儿童"——能通过博士级测试，却认知上还有严重缺陷：缺乏持续学习、多模态能力、有效使用计算机的能力，以及大脑中海马体、杏仁核等关键组件的类似物。未来的工作模式：自主滑块 AK预测不会出现"瞬间工作替代"，而是"自主滑块"模式：AI处理80%常规任务，人类监督AI团队并管理最复杂的20%。有趣的是，当AI自动化99%工作时，处理最后1%的人类反而会变得极其有价值，成为整个系统的瓶颈，他们的薪资也会提高。教育的范式转换 AK对教育未来的洞察：Pre-AGI时代教育是功利性的（为了工作），Post-AGI时代教育将像健身房一样，为了乐趣和个人充实。他还分享了一个教学技巧：先展示痛点，再给解决方案。通过展示简单方法的局限性来激发学习动机，这样学习者会深刻理解为什么需要复杂解决方案。最后，要真正掌握知识，就要试着向别人解释。解释的过程会迫使你面对理解中的空白，这又回到了他的核心观点：限制和困难往往是学习的催化剂。这 recall 了之前的观点，真正的技术突破往往需要重新思考基础假设。也许AGI的关键不是让机器记住更多，而是学会智能地遗忘。

#智能体十年 #LLM悖论 #AI教育范式 #遗忘学习 #自主滑块

1周前

之前看到 AK 对人类学习和记忆的推还不是特别理解。我们现在很多关于记忆的项目，就是用 RAG 胡乱召回，既不管场景也不是那么相关。而在最近高强度使用 Claude Code 的 md 文件上下文，加上 Skills 的发布，我觉得一个好的记忆系统越来越清晰了。相比个人偏好个人生活的记忆，解决问题的认知和策略的记忆，更有价值一些。 AK 的之前说的内容：许多人类的学习过程更像是一种系统提示的变化。当你遇到一个问题时，经过一番思考后得出某种结论，然后以相当明确的方式“记住”下来，以便下次使用。例如：“看来当我遇到这种和那种问题时，我应该尝试这种和那种方法或解决方案。” 这种感觉更像是给自己做笔记，类似于“记忆”功能，但不是用来存储与用户个人相关的随机事实，而是用于保存通用的、全局的问题解决知识和策略。从某种意义上说，大语言模型就像电影《记忆碎片》里的那个主人公，只不过我们还没有给它们配备自己的备忘录而已。

Claude Skills系统发布引发AI行业新变革· 30 条信息

#AK #RAG #Claude Code #记忆系统 #问题解决

1周前

最近和一位被某杭州大厂 PUA 一年的朋友吃饭感觉现在这些大厂的工作方式不止是严重落后于时代了每个中层都用高情商在编制着高层喜欢的梦境，让高层在梦里笑的开心只是不知道梦何时会醒不醒其实也不要紧，毕竟公司不靠AI续命

#杭州大厂PUA #职场PUA #大厂工作方式落后 #高层沉迷梦境 #公司不靠AI续命

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