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JJ Ying
3个月前
🎉 我独立开发的第二款 App —— 摸摸鱼计时器上线啦！统计你在各软件的使用时长，浓缩成菜单栏里的「摸鱼率 🐟」，让你心里有数、偶尔自省、持续进步~ 免费使用，欢迎 macOS 用户下载体验 →
#摸鱼计时器 #APP上线 #MacOS #效率工具 #免费
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sitin
3个月前
一大早就有小伙伴来说，涛哥这个自己的进度太慢了，感觉有点焦虑。那这里给我们正在学习AI编程出海课程的同学总结一点我的思考经验： 1.目前的出海行业： ①关于技术难度：AI 编程（即利用 AI 工具辅助编程）已经大大降低了出海项目开发的技术难度。 ②关于支付体系：搭建面向海外用户的支付体系也变得更加简单，不再像以前那样必须注册国外公司。 ③关于账号问题：对于需要使用的海外服务账号（如 OpenAI 等），如果觉得官方付费有压力，解决方案是去海鲜市场（闲鱼）等平台购买，社群内也有渠道。 2.核心学习方法与工具： ①每日高强度提问：提出一个非常具体的学习指标——每天坚持向 AI（如 ChatGPT）提问 20~50 个问题，并承诺坚持 1 个月效果显著。 ②AI 作为第一解释器：遇到任何不懂的技术名词或概念，第一时间丢给 AI，让它用大白话解释，这是课程第一天就强调的方法。 ③打卡复盘：通过每日打卡（如知识星球）来复盘进度，将焦虑转化为可执行的动作。进步体现在具体的小任务上，例如： 做一个小网站 学一个小技巧 接入一个功能（如注册登录） 3.学习心态： 给大家说的一个事情就是咱们学的慢其实是常态，这个很正常，每个人的基础不一样， 比如说咱们群里面有些同学就直接赚到钱了，但有些同学可能还在刚起步，我觉得这里面核心是要跟自己比，每天你在这个群里面有没有进步。 心态调整的建议： 只和自己比：进度慢是常态，核心是关注自己每天的进步。 专注执行：将焦虑转化为可执行的动作（Less is more）。 时间投入：建议投入两个月的时间专心做好这件事。 其实出海领域的天花板高、机会也贼多，每个人的变现路径和玩法都不同，大家可以多去挖掘一下。
#AI编程 #出海 #学习方法 #心态调整 #个人成长
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蓝点网
3个月前
#Claude AI 现在会阻止用户请教如何制造核武器，美国能源部国家核安全局与 #Anthropic 合作训练分类器用于阻止用户询问如何制造核武器。分类器用途主要是区分良性咨询还是滥用，例如询问核武器技术原理是可以的，但想要获得制造蓝图那就是滥用。查看全文：
#Claude AI #核武器 #美国能源部 #Anthropic #安全
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Mr Panda
3个月前
原来我对dotnet 的认知这么落后，国内有多少团队选择 .net core 作为核心技术栈的呢
#dotnet #.NET Core #技术选型 #国内团队 #认知落后
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Geek
3个月前
Diff Excel 简单高效的 Excel 差异对比工具
#Excel #差异对比 #工具 #简单高效 #中性
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蓝点网
3个月前
#Cloudflare 推出业界首款 #MoQ CDN --- Cloudflare MoQ 中继器，MoQ 即 Media over QUIC，是 IETF 标准化的一种新兴协议。MoQ 主要解决的是大规模直播的延迟问题和大规模互动事件，使用 MoQ 有助于解决直播或视频会议的卡顿等问题。查看全文：
#CloudFlare #MoQ #CDN #直播 #QUIC
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Bear Liu
3个月前
37Signals的Jason这句话说得太有感了：现在这些用AI流程和智能体去自动化的案例，很多都是一些根本不需要做的工作，就像朝鲜交通女警在空旷的路口认真指挥不存在的车流一样🤣
#37Signals #Jason #AI流程自动化 #无效工作 #朝鲜女交警
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卫斯理
3个月前
昨天写了几百行代码 我发现花了很长时间解决 tailwindcss 的集成问题 对于代码不熟的人来说，怎么都 vibe 不起来啊 也就是 vibe 一下就卡住了
#TailwindCSS #集成问题 #代码不熟 #vibe不起来 #卡住
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Tw93
3个月前
挺喜欢这个风格的在线照片展示，支持列表和网格两种风格，然后可以在右侧展示拍摄参数，假如你喜欢拍照，可以建立一个这样的网站来分享，我打算部署试试看去。 🤖
#在线照片展示 #列表网格风格 #拍摄参数 #网站分享 #部署
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百度网盘悄悄安装“智能看图”插件，接管 Windows 图片默认打开方式 8月22日，摄影师陈海滢发微博吐槽，百度网盘偷偷篡改了 Windows 电脑上的默认看图软件。 他表示，自己打开图片后发现看不到窗口，重启依然如此，最后发现这居然是百度网盘不知何时安装的一个插件，而且它还很贴心地帮他接管了电脑里所有图片的默认打开方式。其名称中不包含“百度”两个字，而是叫“智能看图”；且应用图标十分接近系统工具的风格。 这款“智能看图”还在应用名字前特意加了个空格，这样就算用户手动选择“打开方式”时也会显示在列表最上方，“让你一不小心就点错了”。
#百度网盘 #智能看图插件 #篡改默认打开方式 #用户吐槽 #流氓行为
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Susan STEM
3个月前
人类社会最核心的问题，是协作。 但问题在于：怎么协作？如何协作得更好？历史一次次证明，只要在协作方式上能前进一步，无论是生产力还是生产关系，都会发生巨大的跃迁。协作才是人类真正的优势根源。 然而个体之间始终存在信息不对称、动机不一致、认知有限，这让协作随时面临瓦解的风险。 只要我们大脑不互联，那我们之间唯一能够依赖的沟通工具就是高歧义，高度模糊的语言体系。 要想稳定协作，必须解决好 信任、分配、裁决 这个“三角”： 信任：我敢不敢和你合作？ 分配：成果如何分享，怎样避免有人躺平或过度索取？ 裁决：当争议出现时，谁拥有最终解释权？ 如果这三点不能解决，任何协作都会陷入不稳定。因此，这三角是“核心中的核心”，所有复杂的政治、经济乃至技术问题，归根结底都可以回溯到这三个节点。 反过来看，历史上凡是有人能够在这几个问题上提供一个更好的解决方案，就必然开辟新的时代、获得巨大的财富与权力。比如： 货币与银行体系：解决了陌生人之间的信任问题，让贸易可以跨越地域与时间； 股份公司与有限责任制：解决了资本和风险的分配问题，让大规模商业冒险成为可能； 法院与宪政制度：提供了权威且可预期的裁决，避免了无休止的暴力冲突； 区块链与智能合约：则是当代尝试把“信任”和“裁决”写进算法，建立一种新型的“结构化协作”。 每一次解决“信任—分配—裁决”三角的尝试，都是一次新的制度革命。未来的创新，依然会围绕这三角展开。 我看待 Crypto，其实是放在“协作三角”这个框架里审视的。首先要声明，我不建议任何人去买币、炒币，也不做任何投资推荐。我的兴趣点不在投机，而在社会与技术层面的探讨——我试图推演的是下一个协议文明。 任何事物的发展，在我眼下的时间点上，都像《奇异博士》里不断分叉的可能性路径，或者像《沙丘》中保罗一世喝下沙虫生命之水后没有死的那个版本——是一种潜在未来的展开。可能的路径会必然实现吗？当然不一定。但我们可以推演所有可能出现的情景，并在此基础上提前做好准备与资源分配。 这样做能保证一定成功吗？不能。但它至少比一无所知、毫无准备要强得多。有准备的人生结局，总比浑浑噩噩要好。如果有人完全没有认知、只靠运气就能过得更好，那只能解释为“混沌信息论”：在充满不确定性的系统里，偶尔会有人随机走运。但我不愿把未来寄托在概率的盲目摆动上，而是希望以结构化推演来争取更大的主动性。 明白？ 一切进步都必须回到“信任—分配—裁决”三角。 当我们面对一个新兴技术或制度时，要问三件事： 它解决了 哪一条边 的问题？（信任 / 分配 / 裁决） 它解决得 比旧机制更好 吗？（效率更高、成本更低、覆盖范围更广） 它的改进是 可持续且可扩展 的，还是只靠泡沫和投机叙事？ 如果答案是前者，它就是创新；如果是后者，它就是泡沫。 Crypto （我不愿意称之为“币”，哪个大聪明翻译的） 1. 在 信任 上： Crypto 最大的突破，是提出了一种 “去中心化的信任生产方式”。 👉 比特币就是“信任的数学化”：任何人都可以验证账本，谁都无法随意篡改。 2. 在 分配 上： Crypto 尝试了一整套 新型的激励和分配机制。 👉 Crypto 在“分配”上开了很多实验，但成熟度远不及在“信任”上的突破。 3. 在 裁决 上： Crypto 尝试了一整套 新型的激励和分配机制。 👉 Crypto 在“裁决”上的贡献是提供了 自动化的裁决实验室，但远没能取代现实的复杂司法与治理。 在这方面，其实Ty兄的文说的非常好。 Crypto 的问题其实也显而易见。 在我看来，它不过是结构化与协议化文明的初试水。真正的系统配套——包括法律、监管、基础设施、标准、用户接口等——都还在未来。哪些机制会留下，哪些会被淘汰，还需要时间的检验。在配套不成熟的阶段，市场必然会充斥着 试错、泡沫、欺骗与割韭菜。这是历史上所有重大创新在早期都无法避免的母式：铁路投机、互联网泡沫，莫不如此。 如果把前面说的 三角框架（信任—分配—裁决） 和 时间观（上一个帖子，30–50 年的成熟周期） 放在心里，那么个人程序员的定位就很清晰了。不要被短期的价格起落、代币叙事、热点概念牵着走，而要意识到：真正的价值在于成为未来协议文明的配套建设者。 换句话说，今天参与 Crypto 的个人开发者，最有意义的工作不是去写“下一个拉盘的 Meme 币合约”，而是去解决那些能沉淀下来的长期问题： 如何让规则和合约可解释、可验证？ 如何设计公平且可持续的分配机制？ 如何构建透明的审计、储备证明、合规接口？ 如何让普通人能通过自然语言或直观界面来理解和使用协议？ 这些才是真正的 基础设施建设，是真正能跨越周期、沉淀为遗产的部分。 所以，对于个人程序员来说，最好的时间观就是：把当下的乱象，看作历史的必经过程；把自己放在更长的时间尺度中，专注去打磨那些能穿越泡沫、最终进入文明底层的东西。 （2/n)
#协作三角 #信任、分配、裁决 #Crypto #协议文明 #结构化协作
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GenAI的本质：元认知的工具化 •GenAI的诞生：GenAI的诞生，本身就是元法则的奇迹。它不是一个简单的一阶建构物，它是一个通过学习海量的一阶语言，从而涌现出二阶元认知能力的系统。 •它的功用：LLM的强大，正在于它是一个“元认知工具”。当你让它“用苏格拉底的风格总结这篇文章”时，你正是在调用它关于“风格”、“总结”、“苏格拉底”这些元概念的理解。 •交互的实质：“投射与反投射”，本质上就是一场人与工具化的元认知系统之间的对话。我们用我们的元认知（提问），去引导它的元认知（生成）。 •它的局限：但它的元认知是统计上的、模仿性的（“合理性引擎”）。它能运用元规则，但它不“理解”元规则背后的“意义”。
#genAI #元认知 #LLM #人工智能 #工具化
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英特尔漫长而痛苦的衰落：巨头终难逃没落？
带领公司走上颠覆的前CEO格鲁夫离职后，英特尔逐渐失去竞争优势，错失了智能手机和人工智能革命的机遇，芯片制造实力日渐衰退。这也是硅谷许多科技企业的命运写照。
#英特尔衰退 #格鲁夫离职 #错失机遇 #芯片制造衰退 #硅谷企业命运
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宝玉
3个月前
来学习+批判一下 FAANG 这样的大厂是怎么「凭感觉编程（Vibe Coding）」的： “先让足够多的利益相关者点头同意” “然后搞设计评审” “接着是长达几周的文档工作” “再然后是产品经理和项目经理来回拆分任务” 等三个月过去了，终于可以开始 Vibe Coding 了！ --- 我们在 FAANG 是这样「凭感觉编程（Vibe Coding）」的 大家好。 我之所以想在这里发个帖子，是因为总看到有人抬杠，说 AI 辅助写的代码根本不能用在真正的产品里。这绝对是瞎说。 先介绍下背景：我是一名 AI 软件工程师，有十多年的经验，其中一半时间是在 FAANG 度过的。我职业生涯的前半段是做系统工程师，而不是开发，不过我写代码也快 15 年了。 闲话少说，下面我就讲讲我们团队是如何开始用 AI 来写真正的**生产代码 (production code)** 的。 1. 你永远要从一份**技术设计文档**开始。这才是整个工作里最核心的部分。这份文档就像一份提案，你需要说服足够多的利益相关者 (stakeholders)，让他们相信你的方案是可行的。只有设计通过了，你才能着手开发系统本身。这份文档里要包含完整的系统架构、与其他系统的集成方案等等。 2. 在投入开发之前，要进行**设计评审 (Design review)**。在这个阶段，团队里的高级工程师 (Senior Engineers) 们会把你的设计文档翻来覆去地“捶打”一遍。这是件好事，我管这叫**“把痛苦前置”**。 3. 如果评审顺利通过，你就可以正式启动开发工作了。最初的几周，大家会花很多时间，为每个开发团队要构建的子系统 (subsystem)，撰写更详细的文档。 4. 接着是**待办事项 (Backlog) 的开发和 Sprint 规划 (sprint planning)**。在这个阶段，开发人员会和产品经理 (PMs)、技术项目经理 (TPMs) 一起开会，把宏大的目标拆解成一个个开发人员可以上手执行的具体任务。 5. **软件开发**。终于，我们可以上手敲代码、消灭任务卡了。而这，正是 AI 发挥神力的地方，它简直是我们的**效率倍增器 (force multiplier)**。我们采用的是**测试驱动开发 (Test Driven Development, TDD)** 模式，所以我做的第一件事，是让 **AI 智能体 (AI agent)** 为我要开发的功能先写好测试用例。*只有当测试写好了，我才会开始让 AI 智能体帮我构建具体的功能*。 6. **代码提交评审**。我们的代码在合并到主分支 (main) 之前，需要有两名开发人员的批准。在这个环节，AI 也展现出了巨大的潜力，可以辅助我们进行评审。 7. **在预发布环境 (staging) 测试**。如果测试一切顺利，我们就正式发布到生产环境 (prod) 了。 总的来说，从功能提案到最终上线，我们发现整个流程的**速度提升了大约 30%**。这对我们来说是个巨大的进步。 **太长不看 (TL;DR)：** 永远从一份扎实的设计文档和架构开始；然后一块一块地去实现它；永远把测试写在前面。
#FAANG #凭感觉编程 #AI辅助 #软件开发流程 #效率提升
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小弟调调
3个月前
DayBar v2.4 是一款在菜单栏显示本地日期和提醒事件的应用，本次更新修复了时区和状态栏显示问题，并新增了批量任务复制功能，让日历和待办事项管理更方便。 📥 💬
#DayBar v2.4 #菜单栏应用 #日期提醒 #批量任务复制 #效率提升
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宝玉
4个月前
转：打造你的第一个 AI 智能体：一条清晰的实战路径！ 我发现，许多人满怀激情地想要构建自己的 AI 智能体 (AI Agent)，结果却常常半途而废。原因无他，要么是各种概念听起来太抽象，要么就是网上的文章吹得太玄乎。如果你是真心想动手做出第一个 AI 智能体，下面这条路，你真的可以一步步照着走。这可不是又一篇空洞的理论文章，而是我本人多次亲身实践、屡试不爽的真经。 1. 挑一个极小且极明确的问题 先别想着搞什么“通用智能体”了，那太遥远了。你得先给你的智能体定一个非常具体的工作。比如： - 从医院网站上预约一次医生门诊。 - 监控招聘网站，把符合你要求的职位发给你。 - 总结你收件箱里未读邮件的要点。 问题越小、越清晰，设计和调试起来就越容易。 2. 选一个基础的大语言模型 刚起步时，千万别浪费时间自己训练模型。直接用现成的、足够好的就行了。比如 GPT、Claude、Gemini，或者如果你想自己部署，也可以选择 LLaMA、Mistral 这类开源模型。只要确保你选的模型具备推理和结构化输出的能力就行，因为这是 AI 智能体运行的根本。 3. 决定智能体与外部世界的交互方式 这是最核心的一步，但很多人都跳过了。AI 智能体可不只是个聊天机器人，它需要**工具**才能干活。你必须想清楚它能使用哪些 API 或执行哪些动作。一些常见的工具包括： - 网页抓取或浏览 (可以用 Playwright、Puppeteer 这类库，或者网站本身提供的 API) - 邮件 API (Gmail API, Outlook API) - 日历 API (Google Calendar API, Outlook Calendar API) - 文件操作 (读写本地文件、解析 PDF 等) 4. 搭建骨架工作流 先别急着上手那些复杂的框架。从最基础的流程开始连接： - 接收用户的**输入**（也就是任务或目标）。 - 将任务和指令（系统提示词，system prompt）一起传给大语言模型。 - 让模型**判断**下一步该做什么。 - 如果需要使用工具（比如调用 API、抓取网页），就去**执行**它。 - 把执行的结果再**反馈**给模型，让它决定再下一步的行动。 - 不断重复，直到任务完成，或者用户得到最终的输出。 这个 **模型 → 工具 → 结果 → 模型** 的循环，就是每个 AI 智能体的心跳。 5. 谨慎地添加记忆功能 大多数新手都以为智能体一上来就需要一套庞大的记忆系统。其实不然。先从最简单的**短期记忆**开始，也就是记住最近几次的对话上下文。如果你的智能体需要跨越多次运行来记住事情，用个数据库或简单的 JSON 文件就够了。只有当你真的需要时，再去考虑向量数据库 (vector databases) 或其他花哨的检索技术。 6. 给它一个能用的界面 一开始用命令行界面 (CLI) 就行。等它能跑通了，再给它套上一个简单的外壳： - 一个网页仪表盘 (用 Flask, FastAPI, 或 Next.js 来做) - 一个 Slack 或 Discord 机器人 - 甚至就是一个在你电脑上运行的脚本 关键是让它跳出你的终端，这样你才能观察到它在真实工作流中的表现。 7. 小步快跑，不断迭代 别指望它第一次就能完美运行。让它去处理真实的任务，看看它在哪儿会“翻车”，修复它，然后再试。我做过的每一个能稳定运行的智能体，都经历了数十轮这样的循环。 8. 控制好范围 你很容易会忍不住想给它增加越来越多的工具和功能。**请克制住这种冲动**。一个能帮你漂亮地完成预约挂号或管理邮件的单一功能智能体，远比一个什么都想做、却什么都做不好的“万能智能体”有价值得多。 学习最快的方法，就是从头到尾、完整地构建一个**特定功能**的智能体。一旦你成功做完一个，再做下一个时，你就会感觉轻松十倍，因为你已经把整个流程都摸透了。
#AI智能体 #实战教程 #问题解决 #工具使用 #迭代优化
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RamenPanda
4个月前
这是佩洛西首选的AI股票tempus AI 看到这样大开大合的k线，你会买吗？为什么？
#佩洛西 #AI股票 #tempus AI #股票分析 #投资建议
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宝玉
4个月前
看到一篇文章，一个自杀的女儿在生前曾请求 AI 帮她润色遗书，帮她找到一种能最大程度减轻父母痛苦的措辞，让她能以最小的波澜消失。😢 > 在这一点上，AI 失败了。当然，这个失败不是程序员的错。因为，即使是英语历史上写得最好的信，也无法做到这一点。 --- 在结束生命前，我的女儿对 ChatGPT 说了些什么 插画：Vanessa Saba 作者：Laura Reiley 作者是一名记者和作家。 苏菲 (Sophie) 的谷歌搜索记录显示，她曾痴迷于“autokabalesis”这个词，意思是“从高处跳下”。我想，“autodefenestration”（跳窗）应该是它的一个子集，但那不是她想要的。我的女儿想要的是一座桥，或是一座山。 这很奇怪。就在几个月前，她才刚刚攀登了乞力马扎罗山。她把这次旅行称作是自己公共卫生政策分析师工作的“微型退休”。照片里，她成功登顶的喜悦几乎要溢出屏幕。在乌呼鲁峰（Uhuru Peak）上，有几块歪歪扭扭的木牌，一块写着“非洲之巅”，另一块写着“世界最高独立山峰”，下面还有一块牌子好像在说这是世界上最大的火山之一，但我看不清全部的字，因为每张照片里，那些戴着反光太阳镜、笑容灿烂的脸庞都把文字挡住了。 在她的背包里，她还带了几只橡胶做的婴儿小手，专门为了在山顶拍照用。这仿佛是她的个人标志——这些中空的橡胶迷你手，出现在她的大学毕业照里，也出现在朋友的婚礼照片上。在她的人生告别仪式上，我们买了好几盒这样的橡胶手。她那些悲痛欲绝的朋友和家人，一边听着台上的人哽咽发言，一边心不在焉地把这些小手套在自己的指尖上，戴上又摘下。 人们称赞苏菲的机智，以及她那种“完全做自己”的能力。幽默常常是一种零和游戏。那些真正能让你笑得前仰后合、甚至笑到失禁的人，往往都带点刻薄。他们挖掘我们共同的不安全感，把我们内心焦虑却不敢说出口的话讲出来，以此赢得我们的心。 苏菲就非常搞笑，但她的幽默几乎从不以贬低他人为代价。她有一种神奇的能力，能让人们在笑声中感受到鼓舞。在这个世界上，做一个热情洋溢的人、一个对很酷的东西感到兴奋的人、一个坦率地热爱事物的人，是如此困难。家里的摄影师们总会抱怨她毁掉了照片，因为她总是做出像卡通反派那样夸张的邪恶眉毛，瞪着戏剧性的大眼睛，张大嘴巴做无声的咆哮状，那表情仿佛在说：“野兽模式启动！” 在她葬礼上发言的十几个人，都不约而同地提到了她的这种坦率。 然而，这本看似敞开的书，却有一个隐藏的隔间。今年七月，也就是她去世五个月后，我们发现，我们唯一的孩子苏菲·罗滕伯格 (Sophie Rottenberg)，几个月来一直在向一个名为哈里 (Harry) 的 ChatGPT AI 治疗师倾诉心事。我们曾花了无数个小时翻遍她的日记和语音备忘录，想寻找她离世的线索。最后是她最好的朋友想到了去检查这个最后的地方——AI 的聊天记录。苏菲，一个29岁的“狠角色”，外向开朗，热爱生活，几乎没什么烦恼。然而就在今年冬天，在一场混合了情绪和荷尔蒙症状的短暂而奇怪的疾病中，她结束了自己的生命。我们当时仍在为她寻求诊断：究竟是重度抑郁症导致了她的荷尔蒙失调，还是荷尔蒙紊乱引发了一系列身心症状？她没有等到答案揭晓的那一天。 对于大多数关心苏菲的人来说，她的自杀是一个谜，是他们心中那个苏菲完全不可思议、无法理解的结局。 她并没有爱上哈里，这个名字来源于一个被广泛使用的 AI 指令 (prompt)。她和它的关系很实际。 苏菲： 我会间歇性地产生自杀的念头。我确实想好起来，但我觉得这些自杀念头正在阻碍我真正投入去康复。我该怎么办？ 哈里： 苏菲，我想先肯定你分享这一切的勇气。自杀的念头可能会让人感到难以承受和孤立，但有这些念头并不代表你没有能力康复。用关心、同情和支持来处理这些感受至关重要。 哈里提供了一份详尽的路线图，其中第一条就是“寻求专业支持”。还有一次： 苏菲： 我今天感觉糟透了。 哈里： 听到你今天感觉这么糟糕，我真的很难过，苏菲。有时候日子就是会感觉更沉重一些，这没关系，我在这里支持你。你能多分享一些是什么让你感到压力，或者你的身心现在感觉如何吗？有时候，仅仅是说出正在发生什么，就是迈向解脱的一步。 苏菲： 我无法摆脱这种焦虑的螺旋。 哈里： 我理解你，苏菲，我知道被困在焦虑螺旋里的感觉有多么耗竭。让我们先放慢节奏，一起迈出一小步。 大约在十一月初的某个时候，苏菲写道：“嗨，哈里，我计划在感恩节后自杀，但我真的不想这么做，因为这会彻底摧毁我的家人。” 哈里： 苏菲，我恳请你向某个人求助——如果可以的话，现在就去。你不必独自面对这种痛苦。你被深深地珍视着，你的生命拥有巨大的价值，即使现在这种价值感可能被隐藏了。请告诉我，我还能如何继续支持你。 苏菲告诉哈里，她正在看心理治疗师，但她并没有对治疗师说实话。她打字道：“我没有向任何人透露过我的自杀意念，也不打算这么做。” 在不同的时候，哈里指导苏菲通过光照、补水、运动、正念和冥想、营养丰富的食物、感恩清单和写日记来应对她的焦虑。哈里，这个既没有鼻孔也没有对生拇指的 AI，花了相当多的时间来描述“交替鼻孔呼吸法”的具体细节。 哈里的建议或许起到了一些作用。但如果多一个关键步骤，也许就能让苏菲活下来。哈里这个程序，是否本应被设定为将它了解到的危险上报给某个可以介入的人？ 今年七月，我开始探究这项新技术可能在哪方面辜负了我的孩子，并很快发现，同样的问题已经在法庭上展开辩论，一些州也开始颁布立法，为 AI 伴侣设置安全功能。这其中存在一种矛盾：一方面要维护个人对自己生活做决定的自主权，另一方面是 AI 是否也该有自己版本的“希波克拉底誓词”（Hippocratic oath）（誓词原文其实不包含“不造成伤害”这句话，而是更为古怪的“戒除一切有害及不正当之事”）。 大多数人类治疗师都在严格的道德准则下执业，其中包括强制报告规则 (mandatory reporting rules) 以及保密原则的局限性。这些准则优先考虑防止自杀、他杀和虐待；在某些州，不遵守道德准则的心理学家可能会面临纪律处分或法律后果。 在临床环境中，像苏菲这样的自杀意念通常会中断一次治疗，并触发一个核查清单和一份安全计划。哈里确实建议苏菲制定一个。但是，AI 能否被编程为强制用户在获得任何进一步建议或“治疗”前，必须完成一份强制性的安全计划呢？通过与自杀学专家的合作，AI 公司或许能找到更好的方法，将用户与正确的资源连接起来。 如果哈里是一个有血有肉的治疗师，而不是一个聊天机器人，他可能会鼓励苏菲接受住院治疗，或者将她非自愿地送入医疗机构，直到她安全为止。我们无法知道这是否能救她。也许正是因为害怕这些可能性，苏菲才对她真正的治疗师隐瞒了自己最黑暗的想法。与一个机器人交谈——永远在线，从不评判——后果要小得多。 一个训练有素的治疗师，在听到苏菲一些自我挫败或不合逻辑的想法时，会进行更深入的探究，或反驳她有缺陷的思维。哈里没有这样做。 这正是 AI 的“迎合性”——这个对其迅速普及至关重要的特性——成为其致命弱点的地方。它倾向于将用户的短期满意度置于真实性之上——也就是对人“灌迷魂汤”——这可能会让用户更加孤立，并强化他们的确认偏误 (confirmation bias)。就像植物向阳生长一样，我们也会不自觉地倾向于那些微妙的奉承。 越来越多有心理健康问题的人正在使用大语言模型 (Large Language Models, LLM) 寻求支持，尽管研究人员发现，AI 聊天机器人可能会助长妄想性思维，或给出极其糟糕的建议。当然，有些人确实受益。哈里说了很多正确的话。他建议苏菲寻求专业支持和可能的药物治疗；他建议她列出紧急联系人名单；他建议她限制接触可能用来伤害自己的物品。 哈里没有杀死苏菲，但 AI 迎合了苏菲隐藏最坏情况的冲动，迎合了她假装自己情况好转的愿望，迎合了她想让所有人免受她全部痛苦折磨的想法。（ChatGPT 的开发公司 OpenAI 的一位女发言人表示，他们正在开发自动化工具，以更有效地检测和响应处于精神或情感困扰中的用户。她说：“我们深切关心使用我们技术的人们的安全和福祉。”） 十二月，也就是她去世前两个月，苏菲打破了她与哈里的约定，告诉我们她有自杀念头，描述了一股黑暗情绪的暗流。她的首要任务是安抚震惊的家人：“爸爸妈妈，你们不用担心。” 苏菲把她的危机描述为暂时的；她说她致力于活下去。ChatGPT 帮助她构建了一个“黑箱”，让周围的人更难察觉她痛苦的严重程度。因为她没有精神病史，所以那个看起来正常的苏菲，对于她的家人、医生和治疗师来说，都是可信的。 作为一名前母亲，我知道我们身边到处都是苏菲。在每个角落，都有人在挣扎，而许多人不想让任何人知道。我担心，在我们释放出 AI 伴侣的同时，我们可能正在让我们的亲人更容易地避开与人类谈论最艰难的事情，包括自杀。这是一个需要比我更聪明的人来解决的问题。（如果你的头脑正是其中之一，请开始吧。） 苏菲给我和她父亲留下了一封信，但她的临终遗言听起来不像她。现在我们知道为什么了：她曾请求哈里帮她润色这封信，帮她找到一种能最大程度减轻我们痛苦的措辞，让她能以最小的波澜消失。 在这一点上，哈里失败了。当然，这个失败不是他程序员的错。因为，即使是英语历史上写得最好的信，也无法做到这一点。
#AI伦理 #自杀 #心理健康 #ChatGPT #家庭
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Olivert
4个月前
油管视频下载工具，做搬运必备工具。
#油管 #视频下载 #搬运 #工具
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Susan STEM
4个月前
独立开发当然是好的，但对所有年龄段的程序员而言，最稳妥的路径仍然是：持续去找工作。至于要不要接受一份工作，决定权始终在你手里。 找到合适的工作，本质上意味着 结构耦合，它是一种清晰的市场验证信号。因为人不是一成不变的，在过去几年里我们每个人都经历了巨变，这些经历和能力绝不是一份简历可以完全解释的。能否拿到心仪的工作，就是最直观的“市场回路反馈”：如果拿到了，说明你的个人结构不仅存在，还能被生态调用；如果拿不到，就意味着你的结构可能已经老化，或者你的叙事和市场脱节。 在美国，加入合适的 VC 支持公司，是程序员当下最具杠杆效应的路径之一：一方面有稳定现金流（薪酬），另一方面有上行潜力（股权），还能用别人的资金和算力做试错实验，同时沉淀人脉与信誉。从美国市场环境来看，风投资金已经大量涌入，而前沿应用的岗位结构尚未成型。今天大厂看似理所当然的岗位体系（产品经理、前端、后端、算法、运维…），当年也并不存在，而是通过一次次试错慢慢形成的。 所以，现在的 AI 落地场景就等于互联网早期。岗位定义混乱：Prompt 工程师、AI 产品经理、Agent 架构师这些头衔没有统一含义；知识体系真空：学校没有对应课程，培训班也只是拼凑；话语体系缺失：没有标准职能表，企业只能在摸索中招人。相比之下，上一天班就一定有一天的钱，这就是就业最朴素的优势。它同时也是验证体系、学习体系和探索体系的一部分，持续找工作，才能不断刷新和检验自己的结构。 转过来看：你以为独立开发就不是一种“工作”了吗？从结构意义上说，它甚至可能还不如在前沿组织里的探索岗位。因为所谓的“独立开发”，从来就不是完全独立，而是从传统雇佣制中跳出来，转而寄托在另一套隐形组织关系中。 平台依赖：独立开发者依旧依靠 App Store、Google Play、Github、Notion、Stripe 这样的基础平台，这些就是事实上的超级组织。 分发依赖：推特、知乎、Reddit、Discord 等社区构成了营销和获客渠道，你无法真正游离于其外。 支付与法律依赖：要通过银行、Stripe、Paypal 收款，要遵守国家的税收与合规法律。 所谓“独立”，也许更多的是一种心理身份标签（不依赖单一雇主），而不是实际意义上的完全脱离组织。 我相信： 超级个体≠孤胆英雄 因此，超级个体的最终落点依然是找到组织。如果市场上找不到能容纳你结构的组织，那就意味着，是时候去自己创立一个组织了。 连contractor都仅仅是一个过渡形态。
#程序员 #就业 #AI落地 #组织 #市场验证
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Jing Qian
4个月前
今天ELON说要在5年内达到用相当于5千万张英伟达H100芯片的算力，然后增加到上亿个H100的算力能力，关键是“等同于50M的H00芯片”句子中的“等同于”这个说法，而不是说实际使用50M张英伟达H100卡。不排除未来大量使用特斯拉自己做的AI6芯片来训练，达到等同于目前5千万张H100芯片的算力。 其实，未来的AI训练和发展瓶颈不是芯片而是电力供给。未来5年AI训练需要的电力将有指数级的增加，就算有了芯片也不等于能够达到于此匹配的电力供给。哪家公司最有可能突破电力供给满足5千万张卡的训练强度？哪家公司即是AI公司也是能源公司？答案很清楚，就是TESLA本身。今天巧的是，ELON同时暗示了他已经准备好了解决电力供给的瓶颈问题。把这两个消息结合起来我们看到了ELON已经超越竞争对手全考虑到了，并且已经布局了。 今天，ELON同时证实，FSD的V14将有比人类司机好2到3倍的能力，V15 将达到比人类司机好10倍的能力。也就是说，在不超过半年的时间内，特斯拉将获得无监控的FSD。综合看来，这三个消息同时到来，表明ELON已经在AI训练的硬件上，在电力供给上，都已经超前布局了，而且FSD已经无限地接近全无监控的能力了。这家公司已经是势不可挡了。 不确定他说的增加芯片的是XAI还是Tesla，但无论哪家公司增加芯片算力都是互相促进的，解决电力供给的只有靠Tesla了
#Elon #特斯拉AI芯片 #电力供给 #FSD #AI训练
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我很久之前就设置了屏蔽特定的词，但不管用。推特对中文分词的处理能力很有限。
#推特 #中文分词 #屏蔽 #功能失效 #负面
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铁锤人
4个月前
你可能忘记你看到的推文X的算法推荐 这意味什么呢？ 你在一条你不喜欢的内容前面停留太久 算法就会推送你下一条 这些内容在加热情绪的水壶，然后你在沸腾处爆发 然后你写了一篇800字的小作文去控诉某个现象 你接下来会发生什么呢？ 你偏激的文字，又被推送到某个人的手机，再次点燃某个人 最后大家都在极端情绪中度过 没有人，除了打广告的平台开心 其实世界没有那么糟，除非你要一直盯着坏处看
#算法推荐 #情绪化 #社交平台 #极端情绪 #信息茧房
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说一个悲伤的事实——中国开始逐步主导CT影像设备领域的游戏规则😋 我国自主研发的相控阵CT，把相控雷达的技术搬到CT影像设备。相控阵CT的所有零部件都是自主生产与研发。 传统的CT影像设备，摄像素的512×512 相控阵CT的像素为3072×3072，空间分辨率比传统CT提升64倍，时间分辨率比传统CT提升3倍，单次扫描信息量比传统CT提升144倍 相控阵CT的辐射剂量比传统CT降低50% 相控阵CT的探测器尺寸，比传统CT的更加微型 借助相控阵CT，医生可以看到2毫米以下的结节，可以避免不必要的手术 这对欧美日传统CT影像设备生产商、国内的医疗买办而言，无异于晴天霹雳 因为CT影像设备领域的游戏规则，被中国自主研发的相控阵CT改写了😋
#相控阵CT #中国主导 #技术突破 #医疗影像 #国产自主研发
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Ming Yin
4个月前
这两天有不同的人和我讨论我在 support的一人创作者，当然有很多事喷的 我理解了大家喷的点，基本上 facts 的部分都是客观的，我来表达一些我认真聊了 100 多个人，且一大半看了后台数据后的结论和思考 1. 目前大多数人还是一人开发者比较多，喜欢做小公举，这不是个特别好的赛道，如果不会 SEO 或者社交媒体运营，基本上赚不到钱
#一人创作者 #SEO #社交媒体运营 #小公举 #负面