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NanYi
3个月前
在调试Figma图层直接生成鸿蒙的ArkUI代码,目前消耗那么多tokens,还一行可用代码都没生成出来🤣
#Figma图层
#鸿蒙ArkUI代码生成
#tokens消耗
#代码生成失败
#调试
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[email protected]
3个月前
🎉 MkSaaS 在 Product Hunt 发布啦 依然是佛系发布,大家走过路过,有时间的可以帮忙点个upvote 祝福每个点赞的大善人,今年一定都能做出爆款产品,出海发大财!
#MkSaaS
#Product Hunt
#发布
#爆款产品
#出海发大财
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Tiger Chen & 前端之虎陈随易
3个月前
AI真啰嗦啊,比如图中创建数据库表字段,明明可以直接写更简洁,硬要搞个变量来填充。
#AI啰嗦
#数据库表字段
#代码冗余
#不够简洁
#负面评价
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三秋十李 Sergio
3个月前
终于用上 Comet 了,让我来看看好用不好用。 发现导入其他浏览器的信息后,很多平台的账号都不需要重新登录,丝滑过度,这点很爽。
#comet浏览器
#免重新登录
#丝滑体验
#账号导入
#积极
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蓝点网
3个月前
#VPS服务器 腾讯云99元/年的CN2轻量应用服务器测试。 新加坡延迟低但最近线路炸的厉害,硅谷的延迟高些但稳定性更好,丢包率低。 硅谷测试IP:43.153.83.217 新加坡测试IP:43.134.59.36 购买指南:
#VPS服务器
#腾讯云
#CN2轻量应用服务器
#新加坡
#硅谷
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Jesse Lau 遁一子
3个月前
Google现在的算法咋回事,我看完鸣镝风云录打算再找本书 搜索繁体中文小说,排第一的感觉就像黄金书屋一样的20多年前的老页面,还没https
#Google算法
#搜索结果
#繁体中文小说
#用户体验
#负面
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向阳乔木
3个月前
哈哈哈,把几何图形传过去nano Banana会按这个图形样子生成。
#几何图形
#nano banana
#生成
#图形样子
#哈哈哈
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Geek
3个月前
黑苹果也可以用,在 macOS 菜单栏中显示 USB 连接。 MenuBarUSB
#黑苹果
#MacOS
#USB连接
#MenuBarUSB
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小弟调调
3个月前
DevHub v1.45 发布 —— 第 65 个小工具上线!本次新增“文本转北约字母表”等功能,持续打造离线、安全、实用的开发者工具集合。 📥 💬
#DevHub
#v1.45
#小工具
#文本转北约字母表
#开发者工具
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勃勃OC
3个月前
最后再“打”一下特斯拉 很多人说FSD Take Rate不高,是因为美国人蠢,不知道自己汽车里有FSD,或者没开通,没用过;用过的人一定会被惊艳——正如他们从中国社交媒体中精挑细选搬运过来的视频那样 这下好了,我记得从去年8月份开始,TSLA就开始对美国的Tesla车主免费推送1个月trial,而且还宣称FSD 13就是自动驾驶未来;甚至还把订阅费调低了100美金一个月 结果呢?Take Rate不超过15%。。。 不是美国人没试过,而是试过之后发现这玩意他妈的和自动驾驶有什么关系?出了事你也不会负责,对吧?那还不如我自己开。 果不其然,眼看FSD 13不行,现在马斯克又开始吹FSD 14了。然后这群粉丝也开始围着FSD 14发疯,股价看到1000+。 我可以明确告诉你,自动驾驶是个无底洞,边际效应递减。同样的事情会发生在FSD 15,16,17,18,19,20,身上,真正的全方位的自动驾驶,可能要到FSD 26才能真正实现。而那时候,Waymo,GM,宝马,奥迪,奔驰,本田,丰田,甚至现代都有自己的自动驾驶技术了。 在那之前,稍微有点脑子的美国消费者都不会为FSD花一分钱。 并且,特斯拉还会面临HW 3,4,5,6,7,8,9,10代车主的集体诉讼。因为这些硬件已经无法支持最新模型,或者表现非常差,正如现在HW3对FSD 13的支持那样。 特斯拉要么免费升级硬件,要么赔钱。 这家公司在FSD上能有多少希望,大家自己掂量一下,看着办吧。
#特斯拉FSD
#自动驾驶技术
#消费者诉讼
#马斯克
#技术瓶颈
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Rainier
3个月前
这个人的操作太骚了。大概率要吃牢饭。 这人对安全,对系统理解还是不够深刻。 稍微大一点公司电脑都是装了各种各样的*安全* 软件来进行安全审计的。而且有很多行业公司专门吃这碗饭的。 很多EDR 系统(CrowdStrike、Carbon Black、SentinelOne 等)通常在企业电脑上运行一个内核级或驱动级 agent,会记录文件访问、进程启动、USB 插拔、注册表改动等。这些日志会缓存到本地,即使暂时没联网,也会等到重新上线时统一上传。 任何大规模拷贝,压缩,上传,删除日志都是毫无卵用的。都是触发安全报警的。 一个比较低风险的办法是,直接关机,然后把硬盘取下来。然后到另外一台干净的电脑上,离线解锁硬盘。 然后再把文件拷贝出来,然后再分块加密。 然后再把硬盘装回公司laptop,然后重装系统。 这就让公司的安全系统很难检测到你具体做了什么。但是有的高安全级别的公司,会在硬盘的特定分区保留一些异常操作记录。所以,,, 要在干净的机器上低格。 当然有些三个字的一些机构的电脑,更加高安全等级的电脑,会把一些操作,写在特定的flash中。比如写在TPM,或者UEFI所在的存储中。 这种情况,即便低格也没有用。而且这些机构的电脑,甚至会在即使你断电的情况下,依然能记录你拆下硬盘这个操作。而且一开机,一连网,就上报。 所以,若要人不知,除非己莫为。
#安全审计
#EDR系统
#数据安全
#违规操作
#法律风险
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勃勃OC
3个月前
电价太可怕了 美国人人都成为AI算力爆发的受害者 nb
#电价上涨
#AI算力
#美国
#经济负担
#负面
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勃勃OC
3个月前
做空META,加大力度! 居然还有GPU资源和奖金争议 这种靠KPI和地道战模式开发的公司 是不可能搞出AGI的 我相信Meta员工自己也很清楚 要不是CFO把财报做的这么漂亮,广告费无底线上涨 股价这么高 我相信2022年底,早就全跑路了 谢谢大家
#做空META
#KPI地道战模式
#AGI无望
#CFO财报
#员工跑路
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rick awsb ($people, $people)
3个月前
数字游民的终局是主权个人
#数字游民
#主权个人
#生活方式
#未来
#趋势
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lidang 立党 (全网劝人卖房、劝人学CS、劝人买SP500和NASDAQ100第一人)
3个月前
从我有印象起(2000年),每当高考前,总有一种大傻逼跳出来,到处跟人讲, “千万别选计算机” “计算机马上就完蛋了” “科技互联网马上就要暴雷了” 你问它到底该选什么专业,它又开始跟你讲 “生物工程牛逼” “土木最有前途” “数学才是最牛逼的万精油” “只要学好了物理,就能精通各行各业” “自动化才是真正的万精油” “新能源汽车爆发了,赶紧学车联工程” “石油工程才是最好的铁饭碗” “赶紧学核工程,进核电站可以躺平一辈子” …… 对于这种大傻逼,我的建议是,直接拉黑,不要听这些狗逼们嘴里的任何一句话。
#高考
#计算机
#专业选择
#建议
#负面
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Bruce🐼
3个月前
Meta 超级AI实验室传出的八卦 图灵奖得主Yann LeCun现在得向28岁的 Wang 汇报,据说有次会议,LeCun 反对激进计划,但 Wang 回击:「我们是开发超级智能,不是辩论哲学」。 气氛尴尬,传闻 LeCun 可能走人。 从 OpenAI 天价挖来的 Shengjia Zhao(赵胜佳)是ChatGPT 关键开发者,Zhao 因 GPU 资源和奖金争议,威胁回 OpenAI。 现在是拿高薪的不爽,拿低薪的更不爽,或许正如山姆·奥特曼所说:“在我看来,Meta 正在做的事情将导致非常严重的文化问题......有使命的人终将击败雇佣兵。"
#Meta
#Yann LeCun
#AI实验室
#内讧
#文化冲突
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宝玉
3个月前
不要被“AI 时代只需要通才”这样的话误导而停止对专业的精进,AI 提升的是能力的下限,AI + 通才还是通才,不会让你变成某个领域的专家,通才通常意味着啥都不精,做啥都不行。 在没有 AI 的时代,确实有很多成功的通才,他们擅长跨领域的整合,但他们在专业领域会依赖于人类在某些领域的专家辅助,所以取得了成功。 在 AI 时代,AI 只能提升下限,让你可以更容易的在某个专业领域学习和做一些基础的工作,但要深入的话,AI 是远远不够的。 举例来说,你是个产品经理,不懂编程,借助 AI 确实可以 Vibe Coding 做出来一个原型产品,但是当你更深入,需要做大做强,那么 AI 并不能帮你解决产品的安全问题、性能问题,后期的维护单纯依赖 AI 也很难,因为这些更专业的知识,单纯依赖 AI 是解决不了的,仍然需要人类的专家辅助。 对于普通人来说,通常只有在一个领域深入学习成为真正的专家,去做成一些事情去踩一些坑,才能从中总结出来一些通用经验教训,把这些成功经验复制到其他领域上,如果在每个领域都只是浅尝则止,那又怎么能有成功的经验去复制。 成为一个领域的专家并没有想象的那么难,尤其是 AI 让领域的学习难度平滑了很多,当你在一个领域成为专家,再想成为其他领域的专家,时间就会大幅缩短。永远不要被“AI 时代只需要通才”这样的话误导而停止对专业的精进,精通一项技能本身就是很快乐的事情。
#AI
#通才
#专家
#领域
#学习
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indigo
3个月前
红杉的合伙人 Konstantine 刚公开了一段分享「万亿的AI革命:为何它比工业革命更宏大」,其中有五个他们观察到的AI领域正涌现出的明确趋势: - 工作模式从追求“确定性”转向拥抱“高杠杆”; - 价值衡量从学术基准转向真实世界; - 强化学习技术走向应用中心; - AI 开始渗透到物理世界; - 以及“算力”正成为新的生产函数。 第一和第五个趋势,我认为是“工作”定义的范式转变,值得每个人思考并付诸于行动: 我们的工作模式正在发生根本性转变。过去,我们用 100% 的精力去完成一项任务,追求 100% 确定的结果。未来,我们将用 AI 获得超过 100%(甚至 1000%)的杠杆,但需要接受结果在表现形式上的一定不确定性。 例如一位销售人员,过去需要自己手动管理所有客户,逐一跟进。而在 AI 时代,他可以为每个客户部署一个AI Agent,这些代理 7x24 小时监控客户动态、寻找机会。这极大地提升了销售的覆盖面和效率(杠杆)。但 AI 代理的跟进方式、沟通风格可能与销售本人不完全一样,甚至可能犯错(不确定性),这时就需要人来介入和修正。 这要求大家从一个工作“执行者”转变为一个“AI 管理者”和“异常处理者”;对全人工的完美的追求,需要让位于对效率和规模的追求。 红杉对他们投资组合的调查显示,预计每个知识工作者消耗的算力,最保守的估计也将增长10倍。而乐观的预测,则可能达到 1000 倍甚至 10000 倍。正如第一个趋势所说,每个知识工作者未来都可能指挥成百上千个AI Agent,这将带来算力需求的爆炸式增长。 这不仅对提供推理(Inference)服务的公司是巨大机会,也利好那些保护推理过程(安全)和利用这种新生产函数触达更多用户的公司。目前来看,Anthropic 强化 Coding 和 Agentic 能力的策略奏效了,程序员和其它自动化需求强烈的知识工作者带来了高价值的大量 API 调用消耗🤔
#AI革命
#红杉资本
#工作模式转变
#算力需求
#AI Agent
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宝玉
3个月前
推荐阅读:《AI 会取代人类思考吗?我们为什么仍要亲手写作和编程》 作者:Simon Späti 重新学习思考,警惕对 AI 的依赖。 每天关于 AI 的(吹捧的或无聊的)文章层出不穷。用它没问题,大家也都在用,但我们仍然需要打磨自己的手艺,并努力去思考。 就像 DHH(David Heinemeier Hansson,Ruby on Rails 框架创始人)所说: 精通某项技能比一直等着 AI 完成任务要有趣得多。 在我看来,AI 让我们不快乐的概率非常高。用,当然可以,但不能事事都用。我们可以用它来探索新知、梳理历史脉络,或者制作图表(比如用 Canva、Figma),但绝对不能用它来写作(或编程)。世界总需要有人贡献新的知识和见解,而 AI 无法自我训练。因此,文章、书籍和文字仍将被创作,当人人都依赖 AI,导致其发展停滞时,作家的价值反而会更加凸显。 从长远来看,这是一种损失——人们将停止思考和学习。时间会证明一切。我的浅见是,如果你在某个领域已是资深专家,你会比 AI 更懂。 Bsky 何时使用 AI 的指南 我从 ThePrimeagen 的一个视频中听到一个观点:这取决于你决策的影响有多长远。短期内,用 AI 自动补全代码没问题,但让它做架构设计这样重大的决策,绝对不行。 Image 这张图的横轴是时间,纵轴是错误数量。它表明,我们让 AI 参与的决策越是影响深远(比如系统架构),它产生的错误就可能越多。 如果我们用它来快速补全代码,或者写一个定义清晰的算法函数,那么出错的概率就小。在初始阶段,你可能会提升 20% 的效率;但到了后期,你失去的会更多。 这就像现实生活中,我等待决策的时间越长,掌握的信息就越多,做出的决定就越好。这正是 Shape Up 工作法所倡导的,决策周期最长为 6 周,不制定更长远的路线图和积压任务。使用 AI 也是同理,因为它的所有输出都是基于概率预测的。 Forrest Brazeal 的另一张图也很有启发性: Image 同时,也要牢记什么对你的应用场景最重要,正如 Thomas Ptacek 在《我的那些 AI 怀疑论朋友都疯了》一文中所展示的: Image 毫无灵魂 没人想读毫无灵魂的文字,即使它写得还不错,你又能从中得到什么呢?我认为这是一个巨大的陷阱,人们只有在时间流逝后才会意识到。当然,AI 能提供帮助,每个人在“某些”任务上都需要它们,但不应是写作本身。 归根结底,大语言模型 (LLM) 和 AI 需要引导,它们只是概率的产物。另见 亲手写作。 分心 我认为我们将比以往任何时候都更容易分心。我们甚至没有两秒钟的思考时间,Grammarly、Copilot 或 Cursor 就会跳出建议。于是,我们不再独立思考,只是随波逐流,渐渐失去了主导权。 这让我想起最近写的一篇文章《寻找心流》。更多关于“不要事事依赖 AI,否则你会停止思考和学习”的讨论,请见 AI 的使用 和 写作之难。 别误会 别误会,我自己也每天都用 AI,但用得更审慎。我关掉了 Grammarly 和 Copilot(很久以前就关了),这样我才有空间去思考和学习。偶尔用一两次没问题,但如果处处都用,你不仅会失去学习新技能的机会,也会失去其中的乐趣。 关于“人机协作智能”(LLM Collaborative Intelligence, LCI)的讨论很有趣。当然,它会带来很多好处,但我不确定这些 AI 产生的“洞见”能否与人类历经艰辛后感受、感知或体验到的洞见相提并论。所以,是的,我对此没有太多期望,也不希望它来创造新的见解。因为那是我工作中真正有趣的部分 :) 锻炼一项技能 事情永远不是“全有”或“全无”,而是在于度的把握。学习的问题在于,如果你频繁使用 AI,我认为你其实学不到太多东西。写作时只是复制粘贴,编程时只是不停地按 Tab 键。学习的过程消失了。如果这种情况持续下去,我们的大脑就不再习惯于学习,更严重的是,不再习惯于思考。就像记忆一样,我们现在还能记住几个手机号码?很少了。但在早期用电话的时代,我能记住很多,因为我每天都在训练这个能力。 这完全是一个熟能生巧的问题。我为自己总结出——虽然不一定适用于每个人——我发现自己不再学习或思考了。坦白说,也失去了乐趣。这主要是在我熟悉的领域。 在其他领域,比如创作一张图片(就像我为这篇文章做的那张 😆),或者用 HTML/CSS 更新我网站的首页,这些事因为不常做,AI 帮我省了很多时间。但我得说,除了学会了如何给 Claude Code 写提示词,我并没学到任何新东西。这始终是一种权衡,不是吗?:)
#AI依赖警惕
#思考重要性
#人机协作平衡
#长期学习
#技术伦理
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一口新饭
3个月前
在AI时代,专业程度越高,Dunning-Kruger effect越强。
#AI时代
#Dunning-Kruger effect
#专业程度
#认知偏差
#技术发展
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李老师不是你老师
3个月前
8月30日,上海12个区教育局密集发布采购意向,计划为三、六、七、十年级学生配备运动手环,总预算超1.4亿元。手环可监测心率、记录运动数据、辅助教学管理。 嘉定区拟投入2480万采购10.88万套,3年内全覆盖。金山区教育局回应称项目正在招标,由财政拨款,免费发放,后续会出台配套政策。
#上海教育局
#运动手环
#学生
#采购
#财政拨款
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勃勃OC
3个月前
马上就是苹果新品发布会了 好紧张好刺激,好期待 打算全换了 ps:2周前买的HomePod已退货 🤣🤣
#苹果新品发布会
#期待
#HomePod退货
#紧张
#刺激
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花果山大圣
3个月前
躺平两年 感觉已经被行业淘汰了 现在学习AI agent还来得及吗
#躺平
#AI Agent
#行业淘汰
#焦虑
#学习
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总裁简报 CEO Briefing
3个月前
马斯克发布2026年微型房屋?仅售6,789美元,震惊全世界?这个说法,缺乏任何可信的特斯拉官方来源。全球住房危机是事实。如果特斯拉首批量产计划于2026年启动,支持全球快速部署,运输与组装可在48小时内完成,也许是个亮点?核心技术突破:智能隐私玻璃,通过AI传感器自动调节透光度,结合星链量子加密技术,实现物理与数据双重安全防护;极致空间利用:采用多功能折叠家具(如变形桌椅、隐藏式床铺),37㎡空间可满足3-4人生活需求。应对-30℃至50℃极端气候,内置太阳能板与储能电池,能源自给率超70%。模块化设计支持叠加扩展,可组合成社区或办公集群。
#马斯克
#微型房屋
#2026年
#住房危机
#智能家居
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拾一.ens18
3个月前
🎉 终于来了! 还在忍受老旧的 qBittorrent WebUI 吗? 试试 Torrent Vibe 👉 一个现代、优雅的替代方案: ⚡ 更顺滑的体验 📁 更聪明的管理 🌐 跨平台支持 #TorrentVibe #qBittorrent
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