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这样是不是有点尴尬了？虽然知道 ChatGPT Atlas 是改自 Chrome 的，但设置里的文案也真要好好统一下，一会 Google 一会 ChatGPT Atlas...
#ChatGPT Atlas #CHROME #Google #文案 #尴尬
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北火
2个月前
消灭复杂度，以后小项目是不需要 docker registry 了
#小项目 #docker registry #复杂度 #简化 #技术
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Andy Stewart
2个月前
你们还是喜欢听故事 我今天给你们讲另外一个Linux系统工程师的故事 还是2015年，我们以前的团队为了适配一款国产芯片，具体芯片的名字我就不讲了 那款芯片就只有三个东西glibc、kernel和gcc，再也没有其他任何东西了，我们要把这款芯片从零撸起来，难度非常高。 很多人说，这不就是LFS嘛，根本没那么简单，一个操作系统ISO预装3000个包，一个仓库要10000个包，这些包如果在X86，确实就是LFS的事情。 但是我们要解决的是，从零构建整个操作系统文件系统，特别是一些底层的软件包，比如数学库、向量库、编程语言相关的库，每个包都有一堆芯片指令集分支，代码里到处都是 ifdef 的宏，用来包括特定CPU平台的平台代码。 我们要移植的工作不光是编译一下，而是要把这个库的X86汇编翻译成国产芯片的汇编语言，这里需要对计算机架构、X86指令集、国产芯片指令集、数学还有对特定编程语言都要了解才能干。 把指令集、国产芯片寄存器和数学算法补齐以后，才能编译，这种级别的编译最大的问题是软件包的循环依赖，因为确实太严重了，比如三个包A、B、C，他的依赖关系不是 A -> B -> C, 他的依赖关系是 A -> B, B -> C, C -> A, A -> C, B -> A。 常规的方法根本无法编译，我们只能把某些包源码分拆了，比如把A分成两部分，伪造了两个A1 A2 的包，先把B依赖A的部分弄好， B1 B2 编译出来，再回头来编译A的缺失部分。 这种底层构建的方法就叫作，多次编译法，多次编译才能解决芯片指令集底层缺失太多包又要从零构建的问题。 30人干了半年，终于干到了X11这一层，可以说所有底层命令行的环境都干好了，这时候已经到合同最后期限了。商务同学说加把劲，我说，这个不是加把劲的问题，你换个团队50人干两年都没法从零启动一个芯片，我们30人干半年到X11已经非常牛逼了，干不了，真干不了，干不动了，赔钱吧，干不了 最后没办法，甲方来武汉，和我们喝一顿酒，问，全部干完要多久？ 我说还要给我们半年时间，那半年怎么干的，30人专门移植图形环境的东西，Gtk、Qt、浏览器，浏览器还要移植JavaScriptCore和JIT，浏览器交叉编译要1天1夜，原生芯片编译最少5天一次，错一个参数就要重来，怎么知道参数对没对呢？上一次5天的编译结果会告诉你。 另外一个团队几十人把桌面环境从QML全部用Qt重写，因为国产芯片不支持OpenGL。 最难受的是，干到8个月的时候，GCC有bug，那个bug是生成的汇编代码有问题，会造成我们另外一个桌面环境内存随机崩溃。 哎，就这样一个团队兵分三路：底层包/图形包移植、JIT优化、桌面环境重写，又干了一遍。 一年的时间，从零支持了一款芯片，同时把桌面环境重写了一遍，那一年所有人，包括我，都累垮了。 所以，我从deepin linux出来以后，我记得阿里云一个技术人给我打电话要招募我，炫耀说他们在这款国产芯片用GCC 5.3编译了整个系统，当时我都没理他。 现在这个故事就是当年的答案：整个大树都是我们60人干了一年的工作，底层的数学库、汇编指令集、编译器、桌面环境等等1万个软件包都是我们构建，你们就像余业玩Linux那样，按照LFS的方法重新编译一遍，你也好意思说操作系统是你们做的？这就是国内这些互联网大公司的水平，太low，也是大多数玩Linux的人的现状，水平太差还喜欢攻击人。 好了，喜欢听我创业故事的朋友，欢迎点赞转发 相信我们技术实力的朋友，欢迎私信买懒猫微服，包你满意！
#国产芯片 #操作系统移植 #底层构建 #技术挑战 #团队合作
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刘佳怡
2个月前
笑死了，刚才有个朋友告诉我一个超简单的打包方法，把py文件和venv都放进一个文件夹，然后写个脚本 source venv/bin/activate python 最后打包起来，直接运行这个脚本激活虚拟环境直接用就行了。😆虽然方法有点奇怪，但确实能用。
#Python #venv #虚拟环境 #打包 #脚本
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JaredL
2个月前
YouMind 迟来的三磅第一 😭 刚发现 Product Hunt 砍票了，昨天看还是 1100 多票，今天只有 1033了。一查，其它产品也被砍了，一下子 YouMind 总票数变第一了。 要不要写个头铁式打榜指南：如何通过几个月的真实互动、攒票，获得「榜一」？
#YouMind #Product Hunt #砍票 #榜一 #头铁式打榜指南
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今天白天都不在家，晚上回來，測試了一下 ChatGPT Atlas，我TMD，這東西為什麼可以把一個 chrome 瀏覽器改得如此難用⋯⋯服了，大家吹了一天這個垃圾。
#ChatGPT Atlas #chrome 浏览器 #难用 #负面评价 #用户体验差
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Meta正在美国路易斯安那州（Holly Ridge）建设一个名为 Hyperion 的大型AI数据中心。由 Blue Owl Capital（私募信贷巨头）主导融资。总融资规模高达 270亿美元（$27 billion），是史上最大规模的私募债务（private-debt）融资交易。Meta持有20%股权，Blue Owl持有80%。发行的债券获得 S&P A+评级（由于Meta信用支撑），但收益率高达6.58%，接近高收益债水平。PIMCO 买入约 180亿美元，是最大投资方。BlackRock 买入约 30亿美元，其中部分进入旗下ETF（包括主动高收益ETF、Total Return ETF、Loan ETF）。这笔融资为 “off-balance-sheet”结构（表外融资），Meta通过合资实体完成建设和融资，保持资产负债表“轻装”状态。 点评：Meta通过Blue Owl这种结构，将数据中心的巨额建设成本从母公司资产负债表中剥离，同时保留控制权与使用权。这意味着AI基础设施融资正走向“基础设施化”，类似于过去的基建投资比如电厂、高速公路，以长期合同和固定收益资产的方式融资。此外这笔融资进一步表明，AI革命仍处在“基础设施投资周期的早期阶段，PIMCO、BlackRock等投资人选择重仓硬件与电力侧的基础设施，说明资本市场仍然认为AI数据中心是安全、可复制、可抵押的长期资产；市场愿意接受6.58%的回报率（低于传统风险溢价），说明他们相信AI数据中心将有稳定现金流。 Meta采用的租赁结构与 CoreWeave的Take-or-Pay合同 极为相似，用长期客户现金流来支撑融资 ，唯一不同的是这里通过合资公司（SPV）与母公司Meta之间签署的长期使用协议来形成稳定现金流。而meta和crwv的tak-or pay 合同是crwv和meta的长期租赁合同。
#Meta #AI数据中心 #Blue Owl #表外融资 #长期投资
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代码家
2个月前
上线咯！ 我用 AI 随手分析了全球流量前 100 万的网站；通过网站源码，分类了每个网站，同时提取了产品关键字；可以通过关键字，类别过滤出你想找的同类型的网站，查看他们的流量。对于金融分析师，产品经理，IndieHacker 应该都挺有用的。 另外恳请大家不要爬数据，🧎最近已经被几个爬虫折腾的死去活来，数据量很大，还有 cf 反爬虫，想要数据可以私信我，300 美刀一份，不要互相折磨。
#AI网站分析 #全球流量网站 #数据爬取 #反爬虫 #数据出售
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卫斯理
2个月前
OpenAI Atlas 完了，有没有Windows版本 艹....
#OpenAI #Atlas #Windows #负面 #吐槽
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Daniel Fang
2个月前
曾经亚里士多德的思想是不容质疑的，后来伽利略推翻了它，曾经牛顿的力学也是权威，后来爱因斯坦们推翻了它，我们以为这个世界是一个确定性的世界，但是量子力学告诉我们，还有波粒二象性，量子纠缠这些东西。科学的发展历史告诉我们，真正的科学就是建立在不断的质疑的基础上的，科学是可以证伪的，所以一切不容质疑的东西就一定是邪教，邪论，除了科学是可以证伪的这句话本身。
#科学 #质疑 #证伪 #亚里士多德 #牛顿
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Austin
2个月前
想学习一下 iOS APP 开发做一些小软件，看看能不能挣到钱，是学原生 swift 好，还是走 React Native 这种？
#iOS APP开发 #SWIFT #React Native #挣钱 #技术选择
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dontbesilent
2个月前
这几天有三个广告找过来，主打的方向一模一样 即梦 美图设计室 小云雀，都是主打双十一之前曝光，让用户可以一键出电商设计图 这是现在国内所谓 “AI Agent” 的增长卖点
#AI Agent #电商设计 #双十一 #广告 #一键出图
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池建强
2个月前
OpenAI 发布首款 AI 浏览器 Atlas，目前仅限 macOS 你有我有全都有啊。这是我早晨使用 OpenAI Atlas 的感受。Dia 和 Comet 具备的功能，Atlas 都有，因为集成了原生的 ChatGPT，使用起来更加丝滑。Dia 和 Comet 成了AI浏览器领域打前站的哨兵，OpenAI 一把收割。 以前和二爷聊天就说，OpenAI 做浏览器简直是一定的，ChatGPT 八亿周活用户，早就不满足做模型基座公司了。从 ChatGPT 对话框到桌面 App，再到今天的 AI 浏览器 Atlas，OpenAI 的路线越来越清晰——不只是做一个模型，而是要重塑人类和计算机交互的入口。也许未来做操作系统也未可知。 浏览器是互联网的起点，而 AI 浏览器的能力，比前 AI 时代大大增强，大公司不会放过这个机会。Atlas 这个名字，意为“擎天者”。它的野心，显然不止打开网页那么简单。 Atlas 支持全部 ChatGPT 功能，还可以基于浏览器的数据做上下文帮助你处理浏览器上的一切事务。
#OpenAI #Atlas浏览器 #AI浏览器 #ChatGPT #人机交互
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SleepyZone
2个月前
先 Plan 再 Act，Spec 驱动目前已经成为 Vibe Coding 的共识了。本文介绍了 OpenSpec，一款更适合从 1-N 的 Spec ToolKit
#OpenSpec #Spec ToolKit #Vibe Coding #1-N #技术
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SleepyZone
2个月前
大模型公司下场卷业务卷生态，Qwen 加把劲啊
#大模型 #Qwen #业务生态 #行业竞争 #技术发展
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小互
2个月前
我几乎下载了其他所有 AI 浏览器 但是都用不起来 因为首先扑面而来的是一种陌生感，你并没有感受到它的先进 因为其他的AI浏览器都采用了全新的界面和操作方式 而OpenAI可以说是直接复刻了Chrome，从外观到体验，几乎是1:1复刻，这为用户迁移到 Atlas 大大降低了成本。 因为一个熟悉环境大大降低了抵触心理和加快快速适应的时间 我几乎是几分钟就完全适应了Atlas，我就感觉它就是 Chrome ，我有很大的意愿想迁移过来，而且它还帮我同步了所有数据和插件。 而其AI功能就变成了加分项，而不是必须项... 用户反而接受度更高！ 这才是真正做产品的和懂用户的。
#AI浏览器 #OpenAI Atlas #Chrome复刻 #用户体验 #易用性
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howie.serious
2个月前
我的chatgpt使用天数：1144天（chatgpt发布几个小时后）。 来自chatgpt浏览器 atlas的开屏页面。 我记得这是chatgpt首次在产品中提醒用户的注册时间～ 你的chatgpt使用日期是多少天？评论区贴图一起晒一晒，哈哈 （此外，chatgpt altas的视觉效果还挺新奇的，biubiubiu地往外发发出五彩极光～）
#ChatGPT #使用天数 #Atlas浏览器 #注册时间 #五彩极光
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语言的"空间"由三大边界定义： - 符号接地：定义"可指称" - 递归能力：定义"可生成" - 意义本体：定义"可共享" 这三个边界共同定义了"语言空间" = 可能的表达、可能的思想、可能的交流
#语言 #符号接地 #递归能力 #意义本体 #语言空间
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复杂系统的涌现层次： 物质 → 生命 → 心智 → 文化 每一层都需要自己的复制子： - 物质：原子、分子（物理复制） - 生命：基因（生物复制） - 心智：？（需要新的复制子） - 文化：模因（信息复制） 为什么需要新复制子？ 因为每一层有新的"可能性空间"： - 基因空间：4^n（ATCG组合） - 观念空间：∞（符号组合） 基因无法编码观念 → 需要新的编码方式 → 符号
#复杂系统 #复制子 #模因 #观念空间 #编码方式
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ilovelife
2个月前
#每日推荐 一个完全靠AI生成的订阅转换器 ✅ 无限制写入：D1 数据库没有 KV 的写入频率限制 ✅ 一键迁移：内置数据迁移工具，从 KV 无缝迁移到 D1 ✅ 智能选择：在设置中自由选择 KV 或 D1 存储方式 ✅ 向后兼容：现有 KV 数据完全不受影响
#AI生成 #订阅转换器 #D1数据库 #数据迁移 #无限制写入
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RL为什么会导致Model collapse，自相似性危险： 模式崩塌（Mode collapse）： - 重复生成相同内容 - "我是AI助手，我是AI助手，我是AI助手..." - 失去多样性 过度规律化： - 所有回答都遵循相同模板 - 失去创造性和灵活性 - "机械感"
#RL #Model collapse #自相似性 #模式崩塌 #AI助手
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Frank
2个月前
感觉OpenAI的浏览器还是有些粗糙，就是多了个侧边插件，为了抢市场先推出来了 如果能内置一个ip代理池，能完成复杂RPA任务的话会好很多
#OpenAI浏览器 #粗糙 #侧边插件 #市场 #RPA任务
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Dawei Ma
2个月前
试了下 ChatGPT 新出的浏览器 Atlas，虽然有智慧但不多，我让它操作：打开策引 A 股 2 号和另外一个组合对比表现，花了 近 7 分钟，远不及预期，但是蹒跚学步，这个开始还是具有历史性的，理想中的 Agent 能利用人类账户干一些重复性的体力活，而浏览器是个非常好的切入口，继续关注吧
#ChatGPT #Atlas浏览器 #A股 #agent #效率待提高
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Olivert
2个月前
怎么从ai上赚大钱，toolify已经帮我们安排好了。
#AI #赚钱 #Toolify
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递归的三个层次及演化：结构->符号, 自相似-自修改-自指 【阶段1】：自相似（最原始） 时间：物理宇宙诞生（138亿年前） 载体：物质、能量、信息 例子：分形、晶体、波动 特征：无需意识、自动涌现 ↓ 生命出现（38亿年前） 【阶段2】：自相似 + 初步自修改 时间：单细胞生物 载体：DNA、RNA、蛋白质 例子：基因突变、自然选择 特征：无意识的自我复制与变异 ↓ 神经系统出现（6亿年前） 【阶段3】：自相似 + 自修改 + 初步自指 时间：复杂神经系统 载体：神经网络 例子：学习、记忆、条件反射 特征：无自我意识，但有行为调整 ↓ 语言出现（10万年前） 【阶段4】：自相似 + 自修改 + 完整自指 时间：人类 载体：语言+文化 例子：自我意识、元认知、哲学 特征：完整的递归能力 ↓ AI出现（70年前） 【阶段5】：自相似 + 部分自修改 + 模拟自指 时间：LLM 载体：神经网络（人工） 例子：ICL、模式识别、角色扮演 特征：统计的递归，无真正的自我
#递归 #自相似 #自修改 #自指 #演化