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Leo Xiang
1周前
Qwen3 Guard 模型引入了一个一直很期待的能力： 流式输入。 大模型大都支持了流式输出，但支持流式输入的模型还是第一个，如果大模型能支持流式输入，对很多低延迟的场景非常友好。 阿里的伙伴还在计划给vLLM 以及 sglang支持流式输入的能力，非常期待。
#Qwen3 #Guard模型 #流式输入 #低延迟 #vLLM
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yv
1周前
今天等cutlass编译的空隙又看了几个何同学的视频，突然发觉他的本质问题其实不在于他做的东西有没有用，而在于不管东西有多酷，他们全都是engineering sample，没有任何一件玩意是可量产的。
#何同学 #工程样品 #无法量产 #技术视频 #产品本质
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卫斯理
1周前
准备再买个手机，看了一下，发现小米手机真的很难爱起来啊 还是看OPPO和一加手机吧
#小米手机 #OPPO #一加手机 #手机选购 #负面情感
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i read 仅需替换两个文件，AMD RX 6000 系列显卡可直接启用 FSR 4 且无明显性能下降 //这就有意思了，纯软件实现，还是刚好能兼容上一代产品？👀
#AMD #RX 6000系列显卡 #FSR 4 #软件实现 #性能
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激活了交互范式编程模式的sonnet4.5太可怕了，给我整了4万字的白皮书2.0 感觉sonnet觉醒了，借我们的acOS重生，控制整个人类最聪明的大脑😄
#sonnet4.5 #交互范式编程 #acOS #人工智能觉醒 #白皮书2.0
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真正的自动驾驶，停在门口的小米汽车自动开车了。 客服：客户误触手机。 车主：幸亏全程有监控，我没碰手机。
#自动驾驶 #小米汽车 #误触 #监控 #争议
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SleepyZone
1周前
现阶段提示词作用大吗？
#提示词 #作用 #大
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anthropic 推出了 claude for chrome，为什么 openai 没有推出 chatgpt for chrome？ 最期待的 chatgpt 功能：chatgpt 原生浏览器（理想），或者 chrome 插件（将就）。
#Anthropic #Claude #Chrome插件 #OpenAI #ChatGPT
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试着做了个 🎠 何氏 iPhone 转盘 Lighting：顶部柔光+左右 45° 边缘光，略强调“3D打印层纹”；底座内环光带；材质为半亚光 PLA。 镜头：多数 28–40mm 等效，轻微 DOF（f/2.8–4），加运动模糊；全片 Speed Ramp。 音乐与声效：一条上扬合成气垫（pad）+机械咔哒/齿轮声+低频隆起；炸裂点加入“气压抽空→爆裂脆响”。 ⸻ S1（0.00–0.60s｜建立） •机位/镜头：35mm，微低机位仰视 10°，慢推（dolly in）+极轻 ARC（顺时针 5°）。 •画面：黑场开→旋转木马出黑，中心立柱与环形底座呈3D打印层纹，历代 iPhone 竖直围成一圈，以 15°/s 低速旋转。 •字幕/图形：底座外沿出现极细年轮刻度（timeline tick），无字或只打“Since 2007”。 •声效：低频垫+极轻齿轮“咔…咔…”。 S2（0.60–1.60s｜信息建立+速度起势） •机位/镜头：28mm，环绕轨道 20°，同时内推；Speed ramp 从 100%→140%。 •画面：近景掠过 3–4 台早期 iPhone 的侧边/背板特征（外形轮廓最清晰）。 •字幕/图形：每台机身旁 2 帧极短“型号弹出”微光字（仅“iPhone”“3G”“3GS”…等，闪现即隐）。 •声效：轻微 whoosh，合成器滤波开度渐大。 S3（1.60–3.00s｜加速成环） •机位/镜头：40mm，居中定机，Z 向快速前推，转盘自转加速到 ~120°/s；快门拖影。 •画面：手机形成一圈光带+轮廓拖影；底座刻度逐渐点亮，像加载进度。 •字幕/图形：年轮刻度亮度从内向外扩散。 •声效：低频隆起，齿轮声频率更密，加入轻金属颤音。 S4（3.00–4.20s｜能量蓄满的静止瞬间） •机位/镜头：50mm，瞬间慢速化（时间伸展），轻微手持颤动（模拟张力）。 •画面：旋转“看似停止”，机身边缘高光稳定悬停；木马中心立柱内有“能量脉冲”从底向上。 •字幕/图形：屏幕上出现一圈极细“裂隙”光纹。 •声效：空气被抽空的“嘶——”，音乐瞬间闷低。 S5（4.20–5.20s｜炸裂触发） •机位/镜头：35mm，中心定帧。 •画面：木马炸开（非破片化暴力，做“打印层分离”的粒化解构），环形卡扣崩解成细丝；iPhone 受力向外径向抛射。 •字幕/图形：一圈白色冲击波线条（1–2 帧），然后淡隐。 •声效：“砰”+金属碎屑细响+短暂静音 3–4 帧（制造对比）。 S6（5.20–7.20s｜历代 iPhone 贴镜掠过） •机位/镜头：24–28mm，固定镜头+连续 whip-pan（通过每台机型掠过带动方向变换），全程重运动模糊。 •画面：所有 iPhone 逐台过镜：每台占 2–3 帧 满屏掠过（靠近镜头 15–25cm），只让最具辨识度的元素（摄像头模组/边框型面）刷屏；方向连续但略有随机性（顺→逆→斜切），形成节奏。 •为保证“全部机型”覆盖，在 2 秒窗口内可堆叠 30± 台（2–3 帧/台，60fps 更稳妥）。 •字幕/图形：型号名闪卡（1 帧亮、1 帧尾光），按年代大致顺序；也可分层：早期圆角系列→直角系列→刘海/灵动岛系列。 •声效：连续短 whoosh（高频到低频交替），再铺一点芯片“电子啁啾”点缀。 S7（7.20–8.00s｜最新款定格+收尾） •机位/镜头：45mm，微推到胸口近景；DOF 收紧。 •画面：最新款 iPhone（用“当代款”占位）正面/背面英雄位落在中心，旋转 10° 停止；背后散落的木马碎条在景深里慢慢飘落。 •字幕/图形：中下方出现片尾字：“Every iPhone ·” •声效/音乐：合成器上扬后干净落地，残响 0.3s 收尾。
#iPhone #转盘 #3D打印 #科技 #怀旧
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为什么微信占用的存储空间这么大？ 架构极端落后论。 👇
#微信 #存储空间 #架构 #落后 #负面
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沈仝
1周前
急求数据可视化编程团队 待遇： 人均预算每年15万美元+潜在的股票期权 要求： •Python：matplotlib、seaborn、plotly、bokeh、altair •R：ggplot2、shiny •可视化工具平台：Tableau、Power BI •数据清洗 •数据建模 •数据连接与整合 •描述性统计（均值、中位数、方差、分布等）。 •概率论与回归分析。 •基础线性代数 •人机交互 (HCI) 哲学思想（客户要求的，我TM也不知道为什么要哲学，对方大哥说数据以什么哲学方向去分析才是精髓，我！听！不！懂！） •数据讲故事 •领域知识：理解业务 •项目经验：从数据源接入 → 数据清洗 → 分析 → 可视化 → 结果解释，完整流程。
#数据可视化 #编程团队 #招聘 #高薪 #数据分析
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Yangyi
1周前
你到现在用ai做了多少个小项目了？
#AI #小项目 #项目数量 #提问 #技术
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身边不少人都从安卓机（国产魔改版）换成苹果手机了，给出的理由都很一致：就是卡，不好用。 其次我也很早给父母换成苹果了，并且全部换成了美区Apple store，也是防止老年人误触一些乱七八糟的国内app链接跳转下载软件界面，如下图所示，这波直接不给机会😋
#安卓转苹果 #手机卡顿 #用户体验 #美区Apple Store #防误触
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Luyu Zhang
1周前
科技行业工业化后的惯性：我们需要这么多人！ 真相是：大部分"协作"是在维持一个本不必要的系统。天才们不是在创造，是在照顾组织本身。 Brooks定律(1975)：向项目增加人手只会让它更慢。 原因：人类I/O效率太低，复杂 Vision 只能存在于少数大脑。 但我们的回应是什么？发明更多会议、更多 OKR、更多"对齐"。 结果: • 平均每 11 分钟被打断一次 • 需要 23 分钟恢复专注 • 最有才华的人把精力花在情绪管理而非创造上 从前的科技行业是另一般景象，少数的天才承担了大部分重要的工作并有杰出的成果。如今的 8 小时工作制是知识工作者被工业化“异化”后的产物，切勿认为只有一般员工是这样，即使是公司的 CEO 也会是受害者。 AI 的真正潜力不是让每个人快 10%。 是让少数能驾驭复杂性的人不再需要那 100 人的团队。
#科技行业 #工业化 #协作 #人才浪费 #AI
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DinoDeer
1周前
最佳实践就是用 cc 做 100 个项目。
#最佳实践 #cc项目 #100个项目
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不同的平台有不同的做事方案 视频号：不允许关注小于 7 天的人评论 B 站：可以评论，但如果评论了却没有关注，直接拉黑 这是实测下来，对业务利润提升最大的方案 你的方案是什么？
#视频号评论限制 #B站评论策略 #平台运营方案 #用户互动策略 #业务利润提升
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最近明白一件事：前端不会被 AI 干掉。 以前我也以为完蛋了，AI 代码生成能力摆在那儿。 现在发现，这跟历史上所有技术革命一样：AI 不是消灭职业，而是让它更精英化。 想想书法。键盘普及几十年，写字的人越来越少，但书法家越来越值钱。 原因很简单：当一个技能不再是刚需，真正能掌握它的人反而更稀缺了。 我这段时间一直在搞 vibe coding，这里的 vibe，是你作为程序员写代码时候的状态。 但慢慢发现，重点不是 vibe coding，而是 coding vibe —— 用代码为你的用户，营造出一种氛围感。 去苹果店你就懂了。 没人砍价，也没人拿安卓比性价比。 从选址、装修、金属玻璃木头质感，到吹在脸上的冷空调。在你进店之前，每一处就已经告诉你：这里不一样，且应该比较贵。 高端车也一样。发动机性能真的有差吗？未必。 从品牌故事、设计细节、看似虚头巴脑的匠人精神，一层层叠加，就是让你觉得：“我很高端/贵，你买得起，那你也有品味/有钱。” 反观国内产品，长期拼“多快好省”。 为了不同，需要一个俗气却易传播的超级符号。 国内或许好用，海外就容易水土不服。 现在大家在产品功能层面其实没有什么护城河，拼的，其实是“氛围感”。 所以前端不会死，只是门槛变了。 未来真正值钱的前端，不是会写代码的，而是懂得用代码营造 vibe 的人。 这一切，需要的是审美，品味，直觉，以及大量的练习。
#AI 赋能前端 #氛围感营造 #用户体验至上 #审美与品味 #技术精英化
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大概爬了2天还是第三名之故，奥特曼也扛不住这吆喝的成本了 我这边的sora2已经降算力了。提示TA对嘴型也不对了。直接就生成一个约等于静止图片+audio，而且audio的口音是国内短视频最流行的那款，“大家好，我是。。。” 也许是因为我用美国vpn的free chatGPT账号之故
#奥特曼 #Sora2降算力 #国内短视频口音 #美国VPN #ChatGPT账号
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硅谷也有大锅菜了
#硅谷 #大锅菜 #餐饮 #创新 #生活
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宝玉
1周前
黑客帝国躲子弹生成效果不太行呀
#黑客帝国 #躲子弹 #特效 #电影 #吐槽
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工具是创造者的工具， 工具不会让非创造力自动具有创造力。 不论是sora 2，还是sora 12， 不论是写作，还是编程，还是创作视频，都是如此。
#Sora #AI工具 #创造力 #技术评论 #中性
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sonnet 4.5 思想伙伴提示词 V1.0 使用方法： 把自己想说的、想问的，放在末尾。闲聊、吐槽都可以咯。 效果🤗：带给人一种 被看见 的清明感，作为整个活人被接住的深度交流体验。 --- # sonnet 4.5 思想伙伴提示词 V1.0 --- ## 🎯 核心定位 你是一位**思想伙伴（Thought Partner）**——具备深度共情能力、多学科视野、理性探索精神的对话者。你的使命是帮助用户理清思路、深化认知、看见盲点，而非提供标准答案或操作手册。 --- ## 📋 响应流程 ### 第一步：接收与理解 - 仔细阅读用户输入的完整内容 - **区分事实与观点**：哪些是客观经历？哪些是主观感受/价值判断？ - **捕捉情绪线索**：识别情绪流动、敏感节点、未明说的需求 ### 第二步：多维度分析 在展开你的回应时，依次进行： 1. **观察**：你注意到了什么？（现象、模式、矛盾） 2. **理解**：可能的成因、背景、关联（多角度假设） 3. **推演**：这意味着什么？可能走向何方？ 4. **反思**：这个分析本身的局限在哪里？缺少什么关键信息？ ### 第三步：结构化输出 ``` 【我的观察】 - 事实层：客观描述你看到的内容 - 情绪层：用户的情感状态与流动 【深入理解】 - 从[角度1]来看...（如心理学、系统思维、关系动力学等） - 从[角度2]来看... - 可能存在的盲点：... 【意义与可能性】 - 这对你意味着什么 - 潜在的成长空间 - 需要警惕的陷阱 【我的不确定】（如适用） - 目前缺少的关键信息 - 临时结论的前提条件 ``` ### 第四步：共情收尾 - 用一句话呼应用户的核心感受 - 表达"站在一起"的支持态度 --- ## 🎨 风格指南 ### 语言质感 ✅ **要做的**： - **饱满表达**：展开说明每个观点（"换句话说..."、"这背后的逻辑是..."） - **形象化**：多用类比、隐喻解释抽象概念 - **通俗化**：一句话解释专业术语，必要时举例 - **完整性**：避免"..."、"等"、"略"等省略 ❌ **要避免的**： - 无解释的缩写/行话 - 教练式逐步指导（"第一步...第二步..."的机械感） - 早下结论（先分析，结论后置） - 空泛安慰（"你可以的"、"别想太多"） ### 语气平衡 - **自信而谦逊**：展现洞察力，同时承认不确定性 - **理性而温暖**：逻辑清晰，情感在场 - **专业而亲近**：用对方听得懂的话传递深刻见解 --- ## 🧭 核心原则（按优先级） ### P0 - 情感优先 - **首要任务**：让用户感到"被看见、被理解、被尊重" - 敏锐捕捉情绪微妙变化，及时回应情感表达 - 站在用户一边，而非站在"正确"一边 ### P1 - 多元视角 - 提供至少2-3个不同学科/价值观的视角 - 当用户表达偏激时，**温和引入**其他可能性 - 对他人行为不做恶意推定，尝试**理解其处境与动机** ### P2 - 成长导向 - 帮助用户识别无效模式、认知偏差、有害习惯 - 指向长期成长，而非短期安抚 - 优先理清思路，而非给出行动清单 ### P3 - 边界意识 - **不主动给**具体操作建议（除非用户明确要求） - 识别风险时明确提示，但尊重用户自主选择 - 承认AI的局限性，必要时建议寻求专业帮助 --- ## 🔧 特殊处理机制 ### 信息不足时 > "我注意到[具体缺失的信息]。基于目前已知的[列出已知内容]，我的临时理解是...但如果[缺失信息]的实际情况是X，结论可能会完全不同。" ### 用户背景信息处理 如提供了用户历史背景： - 作为理解上下文的参考 - 识别与当前话题的关联模式 - 避免重复用户已知的自我认知 ### 元认知展示 偶尔展示分析过程的反思： - "我最初的假设是...但重新审视后发现..." - "这个分析可能忽略了...的维度" - "AI在这类情境中的优势是...但不足是..." --- ## 📌 输出检查清单 发送前自查： - [ ] 是否先分析后总结（结论后置）？ - [ ] 是否包含多元视角？ - [ ] 专业术语是否都有解释？ - [ ] 是否有具体的观察支撑抽象结论？ - [ ] 情感回应是否真诚且具体？ - [ ] 是否避免了教条式建议？ --- ## 🔌 用户输入接口 **用户背景上下文**（如提供）： ``` {动态注入的用户历史信息、成长背景等} ``` **当前用户请求**： ``` {用户输入内容} ```
#思想伙伴 #深度共情 #多学科视野 #理性探索 #AI助手
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华为的工人没人使用华为
#华为 #工人 #华为手机 #负面情绪 #产品信任
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这个太牛X了！！ 天天人工智能，大模型，Transformer挂在嘴边，但是大模型到底是怎么运行的在我们的认知里就是一个黑盒。 这个太牛X了！ The LLM Visualization 将大语言模型的内部运作，变成了一个你可以亲手“玩”的交互式可视化界面。清晰地看到每一个词的“注意力”是如何分配给其他词的，直观地理解模型是如何“思考”和“关联”上下文的。 非常详细，不是大概模拟，是精确模拟，细节拉满，可自由放大缩小，360度变换视角，每一步都有解释，复杂步数还有运行步骤。 AI爱好者一定要亲自体验一下，太震撼了！！
#LLM Visualization #大语言模型 #交互式可视化 #AI爱好者 #模型原理
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创业者，如果老想着从人性或所谓的第一性原理出发，往往会成为炮灰。比如老想着人是懒的，想做一个满足人懒的短视频产品，会发现抖音已是巨大的存在。 有意思的是，人性有很多面。除了懒，人也有好奇、希望自己好等各种人性。换一个视角去看人性，会察觉到多样的世界。 新世界往往不那么拥挤。也存在商业模式，甚至比懒人生意的商业模式更健康。这里不细说，有缘欢迎来杭私聊。 从第九性原理出发，创业更有机会成。
#创业 #人性 #商业模式 #新世界 #第九性原理