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meng shao
1个月前
Andrej Karpathy 分享他的 AI 阅读习惯，还开源了一个阅读工具 Karpathy 现在阅读所有长文内容（博客、论文、书籍章节等）时，都会结合 LLM 进行“三轮阅读”： 1. 第一轮：自己手动阅读原文 2. 第二轮：把文本丢给 LLM，让它进行解释、总结、提炼关键点 3. 第三轮：针对自己还不清楚的地方，向 LLM 提问、对话、深入探讨 他发现，这种方式让他对材料的理解更深、更全面，远超单纯自己读一遍就结束的传统方式。目前这已经成为他使用 LLM 的最主要场景之一。 随后他提出了一个更深层的观察和预测： · 未来，写作者的心态可能会发生根本性转变：不再是“我在给另一个人类写东西”，而是“我在给 AI 智能体 写东西”。 · 原因在于，一旦智能体真正“理解”了作者想表达的核心思想，它就可以根据不同读者的背景、水平和需求，进行个性化改写、解释和传递，从而让知识传播效率更高、覆盖面更广。 他还开源了一个极简工具 reader3，专门用来配合 LLM 阅读 EPUB 电子书： · 支持从 Project Gutenberg 等地方下载免费经典书籍 · 按章节加载，便于把当前章节文本直接复制粘贴给任意 LLM
#Andrej Karpathy #AI 阅读习惯 #LLM辅助阅读 #reader3 #知识传播效率
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背包健客
1个月前
研究发现衰老或可抑制癌症 通常认为，随着年龄的增长，患癌几率就会越大。这似乎合乎逻辑，因为基因突变会随着年龄的增长而积累。然而科学家发现，人在85岁以后患癌几率平稳，甚至下降。 截至目前，科学家不清楚这是因为筛查减少导致了检出率低呢？还是说本来非常老的人基因强大？ 然而，现在美国斯坦福大学的一项新研究表明，这些都不是，而正是衰老本身或抑制了癌症。科学家发现，无论年龄大小，灭活肿瘤抑制基因都会增加癌症发病率，但对于年轻小鼠的影响更大。 这说明，肿瘤抑制基因突变的影响效果在年轻人群和年老人群中是不同的。该研究首次表明衰老会抑制肿瘤的发生和生长，说明衰老也有有益的一面，甚至基于此，科学家或能找到更好的癌症解决方案。
#衰老抑制癌症 #85岁后患癌几率下降 #肿瘤抑制基因 #斯坦福大学研究 #衰老有益
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面包🍞
1个月前
把starlink安车顶上了
#Starlink #安车顶 #科技 #车辆改装
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尤雨溪
1个月前
终于有人具体描述了为什么看我不爽，有几点我正好展开说说。 1. 我只对先恶心我的人说话冲。抱着恶意来的人，我没兴趣善言以待，该喷就喷，快意恩仇。 2. 关于独裁 - 你举例的几个东西都是我从 Vue 0.x 就设计了的东西，整个项目就我一个人，请问我不拍板谁拍板? 😅
#快意恩仇 #Vue 0.x #独裁 #恶意 #喷
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POE 也上线了群聊功能，看起来比 ChatGPT 好很多 GPT 只能用图片模型，这个可以调用 POE 里面的 200 多个图像和视频模型生成内容 支持超过最多 200 人在去聊里面说话，群聊中谁发起请求谁承担用量费用，而且多平台信息同步
#POE群聊功能 #ChatGPT对比 #多模型支持 #多人聊天 #多平台同步
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dontbesilent
1个月前
由于很多时候我不确定我提出的一个问题，对于大模型而言，是应该规划一下任务去执行（agent-based planning），还是给我一个深度研究报告（deep search / wide search） 还是直接用模型本身的知识和我对话（chat），还是模型需要联网搜索内容再和我对话（web-augmented chat） 所以为了减少我的动脑量，我尽量只和 manus 对话，manus 1.5 自动决策 agent mode 还是 chat mode PS：过去三个月，大概只用了一次 perplexity，还不是在官网里面用的，是在 monica 里面顺手用的 😂
#大模型 #Manus 1.5 #Agent Mode #chat mode #perplexity
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Lex Tang
1个月前
程序员老年生活一眼望到头了，无非就是一边理疗一边安排 AI 写代码
#程序员 #老年生活 #AI #理疗 #职业焦虑
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汤光头
1个月前
兄弟们 求Suno的api 接口，价格便宜的那种 另外，求破他们验证码的教程也行 我认输了，我技不如人🥹🥹🥹
#Suno API #验证码破解 #技术求助 #价格 #沮丧
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sitin
1个月前
出海做 RAG 应用的别再用本地向量库了。 Pinecone 新出的免费版真香。 支持 1 万条向量存储，API 接入超快。 我用它做了一个文档问答 Demo，响应不到 1 秒。 优点是稳定、速度快、还能直接连到 Claude 或 OpenAI 模型。 现在个人开发者终于能免费玩企业级性能。
#RAG应用 #Pinecone #免费版 #向量数据库 #文档问答
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凡人小北
1个月前
Andrej Karpathy 这个阅读方法有点意思… 大概就是： 先自己把文章/章节从头到尾过一遍，把大轮廓先搭起来； 第二遍丢给 LLM 解释 + 总结，看看它怎么梳理； 第三步直接开 Q&A，把想深挖的地方一个个怼出来问。 很有意思，阅读这件事从一个人对着文本死磕变成一个人和一个 AI 一起拆书。 这种方法能很好的解决之前那种看完了但有没什么留下来的浅刷。 有人也是这种阅读习惯吗？
#LLM #阅读方法 #AI辅助 #知识获取 #拆书
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小弟调调
1个月前
FocusCursor v2.1 发布！ 这款工具可以让你的演示和录屏中的光标操作更加清晰。本次更新带来了全新的绘图板工具，并进一步优化了整体性能。 📥 💬
#FocusCursor #v2.1 #演示录屏 #光标操作 #绘图板工具 #性能优化
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howie.serious
1个月前
> 基于我的上网浏览历史，告诉我一件你观察到的、但是我可能忽视的深刻真相。 gpt-5.1 的分析，有理有据，我不得不信！（嘲讽式，看内容）🤣
#GPT-5.1 #上网浏览历史 #深刻真相 #嘲讽 #反思
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这个算不算以前我说过的「载人无人机」？
#载人无人机
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howie.serious
1个月前
if 你用 chatgpt atlas 浏览器， then 一定要试试这个 prompt： > 根据我最近一周的浏览历史，分析我的注意力模式，给出你的分析评价、建议和反馈 对你的信息获取、加工和注意力模式，进行一场llm 诊断～
#ChatGPT #Atlas浏览器 #注意力模式分析 #llm诊断 #信息获取
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Alcar
1个月前
我个人认为豆包反而是最好的。 AI不是专供你们这种精英使用的，豆包作为目前国内市场使用最广泛的AI应用，我觉得这个简单的名字也是有贡献的。 DeepSeek，MiniMax什么的，国内几亿手机用户里，有一半可以做到正常发音和无障碍拼写吗？
#豆包 #AI应用 #用户友好 #市场广泛 #易用性
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卫斯理
1个月前
说实话，我以前对 AI 写作是挺不屑的。 总觉得那些东西都是“文字搅拌机”，看着像话，其实没味道、没灵魂，连情绪都像是模板里倒出来的。 但这两天我试着用了 muset（） 结果，它几乎是正面撞碎了我原来那套偏见。 我先让它分析了我的 X 文写作风格。它不只是抓关键词那种表面活，而是把我的语气习惯、句式节奏、甚至我惯用的那点“吐槽味”都扒了个底朝天。 然后我又让它写一篇关于 雷军辟谣“小米汽车好看比安全重要” 的锐评推文。 结果出来那一刻，我真的愣住了： 观点角度准确得像是看了我脑子里的小抄 犀利但不过火，那种尺度刚刚踩在“敢说”与“得体”之间 包袱埋得又快又稳，读起来有张力、有画面感 最关键的一点——它写的比我原本自己写的更像“我自己” 那种感觉就像： “我明明没写这段话，但这句话居然长得跟我写出来的一模一样。” 当下我第一次感受到：AI 写作不是“没味道”，而是以前的 AI 不够好。 muset 这种级别的工具，会让你产生一种错觉： 要不是它速度太快，我差点以为是我本人在深夜写稿。 所以之后我大概会开始用 muset 产出更多内容。 因为老实说，让 AI 帮我打底、我再调细节，比我自己从 0 到 1 苦憋一篇，轻松太多了。
#AI写作 #Muset #雷军辟谣 #小米汽车 #效率提升
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宝玉
1个月前
一方面我不喜欢 Andrej Karpathy 总是发明新的概念，一方面又不得不承认他确实很多想法是很有价值的。 比如这里对 Software 1.0/2.0 的定义就挺好的： 1). 软件1.0时代，容易自动化的是你能明确告诉计算机怎么做的事情。 2). 软件2.0时代，容易自动化的是你能自动验证结果好坏的事情。 那这里的自动化都什么意思呢？ 1. 软件1.0：靠指定规则（Specify Rule）自动化 过去的几十年，我们用的所有传统软件（比如Excel、Word、会计系统），都是“软件1.0”。 它的核心逻辑是“指定”（Specify）。 你必须像个事无巨细的监工，把每一个规则都用代码写得清清楚楚。比如做个会计软件，你必须告诉它： “如果A栏的数字大于B栏，那么C栏就显示红色。”“月末，把所有D栏的数字加起来，放到Z栏。” 软件1.0擅长什么？ 自动化那些规则固定、逻辑清晰的任务。 软件1.0解决的是什么问题呢？ 是人类的“机械性重复劳动”。比如打字员、记账员、算账员。只要一个任务的全部流程能被清晰描述出来，软件1.0就能接管它。 2. 软件2.0：靠指定目标（Specify Objective）自动化 现在，AI 来了，升级到了软件2.0。 它的逻辑完全变了。我们不再是指定规则，而是设定目标。 我们不再像监工一样告诉AI每一步怎么做，而是像个教练，只告诉它验收的标准是什么。 比如训练AI下棋。我们不告诉它“当对方出这一招，你就必须走那一步”。我们只给它一个目标：“想办法赢棋”。 然后，AI 就开始自己搜索那个能赢棋的步骤。它通过海量的自我对弈（也就是梯度下降）来寻找最佳策略。 这就是 AK 的核心观点：软件1.0是我们手动写程序，软件2.0是AI自动搜索生成程序。 3. 软件 1.0 时代看“可指定性”（Specifiability），2.0 时代看“可验证性”（Verifiability）。 如果说软件 1.0 自动化任务的标准是我们能不能指定清晰的规则，比如说你要写个自动抓取的爬虫，只要指定清晰饿抓取规则和解析规则就可以了。 那么软件 2.0 自动化任务的标准则是结果是不是能自动被验证。 “可验证性”就是AI能不能在一个任务上进行高效的“刻意练习”。 AK 给出了“可验证”的三个关键条件： 1). 可重置 (Resettable) AI必须能够无限次地重新开始尝试。比如下棋，这局输了，没关系，棋盘一清，马上开下一局。 2). 高效率 (Efficient) AI的练习速度必须远超人类。它可以在一小时内“看”完人类一辈子都看不完的视频，一天内下几百万盘棋。 3). 可奖励 (Rewardable) 这是最关键的一点。必须有一个自动化的、即时的、没有争议的奖惩机制。 自动化至关重要。如果AI每次做完一件事，都需要一个人类专家来看半天，然后给个模棱两可的评价（比如“嗯，这个创意还行”），那AI就没法高效学习。 像在编程、数学领域就很容易符合上面的三个条件，但是像写作这种非标准化的就很难验证。 但对于软件来说，稍微复杂一点的软件系统，其实很难达到可验证的标准。 比如说我在实现 UI 时，会尝试把 UI 设计稿扔给 AI，然后给 AI 一个截图工具，让它反复截图对比设计稿，然后找出差异优化，但是以目前的 AI 能力，还不足以修复这些差异，所以无论你运行多久，也不会真的得到一个理想的结果。 这可能就是我不太喜欢 AK 发明的这些新概念的原因，总是提出一个个概念，但是并没有解决多少问题。
#软件1.0/2.0 #自动化 #可验证性 #AI #Andrej Karpathy
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Tom Huang
1个月前
最近有个好奇的点就是为啥推上那么多人用 n8n 搞钱，没人用 Dify 呢🤔 理论上能做的事情不会差别太大？
#n8n #Dify #搞钱 #技术讨论 #推特
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公众号接广也是一个麻烦的事情，不接嘛靠文章流量根本没几个钱，接嘛如果读者因为文章购买了推广的大模型服务万一有啥纠纷，又回来找我扯皮也是头痛的事情，所以，不是100%靠谱的广子还是能不接就不接吧。
#公众号推广 #广告纠纷 #内容变现 #风险规避
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droidHZ
1个月前
今天分享根据用户 IP 实现多语言检测提醒。 我们可能网站辛辛苦苦适配了多语言，但是并没有自动识别，需要用户手动切换多语言，这个其实是可能影响转化率的。 试想一下，如果你打开一个网站，是你完全不熟悉的语言，你是不是可能很快就关掉了网站，而不是自己手动去切换多语言，之前我的表情包网站就是这样，我默认是英文的，用户基本是中文用户，就导致很多用户不会用，退出了，还有用户专门给我反馈了这个问题。 所以我们可以基于用户的ip去给用户一个提示，我看到你的国家是 xx 是否切换为 xx 实现起来也是很简单： 在服务端请求、 之类的接口（有一定的免费额度），拿到用户的国家代码，展示对应的提醒。 如果用户之前切换过多语言，可以前端记录用户选择，后续就以用户选择的语音为准。 所以做了多语言适配，要检测用户的语言，别让多语言适配大打折扣。 有群友提醒： 如果是自动切换可能会影响爬虫和网页收录，比如谷歌正在爬我们的中文但是你直接给他切换了英文，就获取不到对应页面的数据了。
#多语言检测 #用户IP #网站适配 #用户体验 #爬虫影响
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原來不單我遇到這個問題，我也想把 UNAS Pro 作為 PBS 的後端，去年折騰過一次，也被這個 backup user id 34 的問題卡住了。hummmmm
#UNAS Pro #PBS #backup user id 34 #问题 #折腾
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Andy Stewart
1个月前
今天从用户的使用场景的角度 给大家讲一下我家AI算力舱到底有什么用？AI算力舱优势在什么地方？ 因为功能点太多，为了方便大佬们阅读，我每一个功能场景写一条评论
#AI算力舱 #用户使用场景 #功能优势 #技术解读 #产品评测
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在线转图不仅慢，还担心隐私泄露？ 试试 Convert something：一款基于 WebAssembly 的纯浏览器端图片转换器。 ✅ 0 服务器上传（数据不离设备） ✅ 绝对隐私安全 ✅ 极速批量转换 (HEIC/WebP/JPG/AVIF) 我们搞出来的新玩具 👉
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Orange AI
1个月前
推特这个推荐流，完全招架不住商单 按理说如果真的是 grok 做推荐，它看到一个词重复很多词就不会推了 除非… grok太弱智了
#推特 #推荐流 #商单 #Grok #弱智
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idoubi
1个月前
两周前，kimi 发布了 k2 thinking 模型，在国内外引起了广泛讨论。为了验证 ShipAny Two 的 SEO 效果，我基于此模型做了个 Chatbot 网站。 两周后，这个站拿到了 3.6k UV，1.2k 注册用户，2.2k 次对话。 Chatbot 的交互形式，已经成了 AI 产品的标配。ShipAny Two 内置了 Chatbot 功能，只需配置一个 OpenRouter 的 API Key 即可启用，无需编码。意味着你可以基于 ShipAny 做自己的 Chatbot、AI 搜索、AI Coding 产品。 为了一盘醋，包了一顿饺子。 通过上站在 ShipAny 集成常用的 AI 功能，做 AI 时代最好的建站工具。🔨
#Kimi #K2 Thinking 模型 #ChatBot #ShipAny Two #AI建站工具