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砍砍@标准件厂长

3个月前

homebrew 终于终于终于终于更新了！！！！！

#Homebrew #更新 #软件 #工具 #兴奋

3个月前

夫人的vivo x300pro 顶配，大，牛逼

#vivo x300pro #顶配 #夫人 #牛逼 #手机

3个月前

我刚读完李飞飞最新的万字长文，《从文字到世界：空间智能是人工智能的下一个前沿》。最直观的感受是：我们都在为 AI 现在的能力着迷时，李飞飞指出了一个巨大的盲区。现在的 AI，本质上是个活在黑暗中的话痨。这篇文章，并不是一般的技术展望，而像是一份 AI 进化之路上缺失的拼图。作为 ImageNet 的作者，她提出的空间智能（Spatial Intelligence），让我对“什么是智能这件事”重新思考。给你分享几个击中我的点，希望也能给你带来一些新视角。一、LLM 是博学的，但它视力不太好这是文章中最让我震撼的一个比喻。李飞飞说，现在的大语言模型（LLM）像是一个被关在黑暗房间里的博学者。它们读过所有的书，能写出最华丽的诗句，甚至能生成极其逼真的视频。但是，它们缺乏根基。它们不知道把咖啡倒进杯子时，如果手抖倒歪了液体会洒出来。它们不知道在拥挤的人行道上，如何侧身避让一个匆匆路过的行人。它们只有语言的逻辑，没有物理的直觉。这种直觉，就是空间智能。我突然意识到，现在人们对 AI 的崇拜，其实是对语言能力的崇拜。但对于在物理世界中生存的生物来说，语言是进化的最后一步，空间感知才是生存的基石。二、进化的秘密：先有动，后有智李飞飞在这里引入了一个生物学视角，非常精彩。早在人类学会说话、建立文明之前，动物就已经具备了极高的智能。这种智能来源于感知与行动的循环。文章里举了一个特别有画面感的例子：古希腊的埃拉托色尼。他不是坐在书房里算出了地球周长，而是通过观察亚历山大城和塞恩城在夏至日正午影子的不同（这就是空间智能），结合几何学推算出来的。还有沃森和克里克发现 DNA 双螺旋结构，不是靠写论文写出来的，而是靠摆弄金属板和导线，在三维空间里拼出来的。这打破了我以前的一个认知：我总以为思维是抽象的。但李飞飞在说，很多顶级的认知和创造，本质上是空间性的。如果你不能在脑海中旋转一个物体，不能理解物体之间的物理关系，你的智能就是残缺的。现在的 AI，恰恰就缺了这一块。三、从预测下一个词到预测下一个世界这是李飞飞新公司 World Labs 正在做的事，叫做世界模型（World Models）。跟现在的 Sora 或者 Runwway 生成视频是两码事。目前的视频生成模型，经常会出现“上一秒那个人还戴着帽子，下一秒帽子融化进头发里”这种恐怖谷效应。为什么？因为模型不懂物理，它只是在堆砌像素。李飞飞提出的世界模型，要求 AI 必须理解重力、理解光影、理解物体恒存性。她提到的 Marble 项目让我很期待。这不是简单的 3D 建模，也不仅仅是为了做游戏或电影，而是生成一个有物理法则的、互动的世界。想象一下，如果我们要造一个照顾独居老人的机器人。这个机器人不能只是陪聊（LLM），它必须能看着老人的动作，预判他快要摔倒了，并在一瞬间冲过去扶住，这就需要极高精度的空间预测能力。没有空间智能，机器人永远只能在工厂流水线上拧螺丝，进不了我们的家庭。四、维特根斯坦的那句话文章引用了维特根斯坦的一句名言：我的语言的界限，意味着我的世界的界限。目前的 AI 被困在语言（和类似语言的代码/像素序列）里，所以它们的世界是有限的。李飞飞的野心在于，她想让 AI 突破语言的边界，去触碰那个真实的、粗粝的、充满物理法则的世界。这让我感到一种久违的兴奋，过去的几年，AI 圈儿更多都在卷文本，卷谁的参数大，谁的上下文长。但李飞飞在提醒我们：文字只是现实的投影，而非现实本身。如果说 ChatGPT 是让 AI 学会了读万卷书，那么空间智能就是让 AI 开始行万里路。最后一点感触：李飞飞在文末提到，她的动机始终是AI 必须增强人类，而非取代人类。这不是一句空话，当她谈到机器人协助科学家做实验，或者帮助护理人员照顾病人时，那种技术理想主义的温度，你能切实的感受到。空间智能的终局，不是创造一个超越我们的数字神灵，而是创造出一个伙伴。他能真正理解我们所处的物理环境，能帮我们拿水杯，也能扶我们一把。从文字到世界，这确实是 AI 最值得期待的下一个前沿。

#李飞飞 #空间智能 #人工智能 #AI #世界模型

3个月前

一万块的电脑装linux , 是不是有点暴殄天物

#一万块电脑 #Linux系统 #暴殄天物 #电脑配置 #技术讨论

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

3个月前

智能 = 在约束雕刻下的搜索空间压缩能力

#智能 #搜索空间 #压缩能力

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

3个月前

符号智能需要压缩效率；具身智能则需要搜索效率。

#符号智能 #具身智能 #压缩效率 #搜索效率

3个月前

20年後，人們將能夠“永生”——意識可以通過類似Neuralink的技術轉移到機器人體內，這將允許創建保存記憶和思維的數字人類副本，人類正處於數字永生時代的邊緣——馬斯克

#永生 #意识转移 #Neuralink #马斯克 #数字人类

3个月前

Vibe Coding 的配件到了

#Vibe Coding #配件

3个月前

embedding 的本质，是人类语言的语义，在数学空间的投影。作为数值化的语言表征，embedding 所做的，不过就是把原本在人类语言中模糊、上下文依赖、含糊其辞的“语义”，映射到一个数学上可度量、可操作的空间。 embedding 不懂“爱”，但它知道“爱”与“喜欢”的向量距离比“爱”与“桌子”近。在认识论意义上，embedding 是一种“可计算的理解近似”。embedding，把人类语言的语义变换为数学空间中的投影。

#Embedding #语义 #数学空间 #语言表征 #可计算的理解近似

3个月前

老板说 outline 太老了，今天都更新到最新版

#老板 #outline #更新 #最新版

3个月前

火绒手撕鲁大师，实锤看人下菜碟，云控配置流量劫持及恶意推广，用户能识别和会举报的就不投放，比如访问过: - 技术类网址 - 投诉类网址 - 传播平台类网址 - 访问过周鸿祎的微博最后还有北京IP用户也会减少或不下发推广，我 TMD 真是服了。

#火绒 #鲁大师 #流量劫持 #恶意推广 #北京IP

3个月前

manus 一键分析对标提示词：我有一个自媒体对标，叫 dontbesilent，他在小红书和抖音的账号都叫「dontbesilent 聊赚钱」，帮我出一个这个对标的分析报告

#自媒体对标 #dontbesilent #小红书 #抖音 #赚钱

3个月前

#每日推荐 X (Twitter) 推文监控系统自动化监控 X (Twitter) 特定账号的推文，通过 AI 进行内容分析和分类，支持通过 MCP (Model Context Protocol) 协议将数据暴露给其他服务使用。

#X (Twitter) #推文监控 #AI内容分析 #MCP协议 #自动化

3个月前

云计算这么差的商业模式为什么被市场追捧

#云计算 #商业模式 #市场追捧 #质疑 #中性

3个月前

再跟你们说一个苹果手机不适合卖货的地方推特是有非常强大的垃圾过滤能力的，特别是陌生人跟我发私信的时候，很大概率会被放到垃圾箱里面去安卓的私信查看可以看到这些垃圾箱私信，但是苹果的看不到

#苹果手机 #推特垃圾过滤 #安卓私信 #垃圾箱私信 #卖货

3个月前

遥遥落后的特斯拉

#特斯拉 #落后 #负面

3个月前

Egocentric-10K：第一视角的工厂操作视频数据集非常小众的专门数据集，包含1万小时的工厂工人操作的视频，可以用来训练机器人的能力。数据集：

#Egocentric-10K #第一视角 #工厂操作 #视频数据集 #机器人训练

3个月前

什么是知识盲区：不愿意花 30s 去问 AI 的都是知识盲区什么不是知识盲区：花了 30s 问过 AI 的，都不是知识盲区

#AI #知识盲区 #提问 #学习 #效率

3个月前

想做推特涨粉的兄弟，可以试试GoViralX这个平台，花点钱，让人帮你转发涨粉。比如下图中原本只花了50k浏览量的钱，最后实际浏览量达到130k。赚大了。提醒：符合X调性，自己测试有可能爆的推文，利用GoViralX来扩大影响力。这样可以效果最大化。

#推特涨粉 #GoViralX #X平台 #增加浏览量 #营销

3个月前

60% 的AI 应用场景用国产模型替代， 40%场景用最好的美国大模型搞定。订阅制仍然是20$ 。

#AI应用 #国产模型替代 #美国大模型 #订阅制 #价格

Fiona ❤️& ✌️

3个月前

芯片狂潮向存储蔓延，美光新高，闪迪暴涨，NAND涨价...等接连占据新闻头条。虽然太多太多人鼓吹记忆体超级牛市通常是顶部标志，虽然确实有很多行业冥灯买入记忆体股票。但是作为一个永远在学习的平民，了解一下“记忆体”是什么？ NAND Flash和DRAM 又究竟都是什么？最近说的减产涨价又是为什么？学无止境，那我们就作为普通人，来学习一下记忆体的基本概念，帮助大家知识拓展/新闻阅读。小白科普文，大神可跳过。 1️⃣到底什么是“记忆体”？（Memory／Semiconductor Memory） “记忆体”在半导体产业中指用来存储数据的芯片或电路。 🌟没错，会看主语的朋友已经发现了，记忆体（Memory）本质上就是一种芯片。 📖它大致可分为两类：易失性 (Volatile) 记忆体：断电后数据会丢失。典型代表是 DRAM（动态随机存取记忆体）等。非易失性 (Non-volatile) 记忆体：断电后仍能保留数据。典型代表是 NAND Flash 、 NOR Flash。事实上，根据摩根士丹利的分析，半导体行业，尤其是内存领域，正处在一个关键的周期转折点。AI引发的芯片狂热正从GPU等逻辑芯片，迅速蔓延至存储芯片领域。存储市场，特别是闪存（NAND），正处于一个持久上升周期的“早期阶段”。 2️⃣记忆体都用在哪里呢？根据前面的分类， 🧐DRAM：提供计算机／服务器中处理器运行时所需的临时数据存储。读取-写入速度快，但断电后数据消失。 🧐NAND Flash：常用于存储设备如 SSD、USB 盘、手机存储。断电后仍可存数据，容量大但相比 DRAM延迟高。 🧐HBM（High Bandwidth Memory）：一种专为高性能计算／AI 设计的高带宽记忆体，通常采用堆叠结构，用于 GPU、服务器等。目前市场上所谓“记忆体需求大增”，主要并不是所有类型的 memory 都一起涨，而是集中在 AI 驱动的高带宽、高速类记忆体。 🌟当前最火的主角：HBM（高带宽记忆体），AI的核心获益者它是为 AI GPU／高性能计算芯片专门设计的堆叠式记忆体。通过垂直堆叠 8 ~ 12 层 DRAM 晶粒，并使用“硅通孔（TSV）”实现超高带宽传输。 🌟供不应求且频频涨价的NAND NAND短期需求井喷云服务提供商（CSPs）因AI推理业务和机械硬盘供应受限，提前数月便开始为2026年的存储需求进行谈判。这一订单热潮直接导致闪存相关公司股价飙升，截至9月23日，SanDisk股价已暴涨95%，KIOXIA上涨75%，远超同期SOX指数10%的涨幅。驱动这轮狂潮的核心力量，是超出预期的近线企业级固态硬盘（NL eSSD）订单。尽管市场对“重复下单”存在担忧，但大摩认为，即便在其最乐观的模型中，假设2026年市场仍将面临7%的供应缺口。而和需求暴增同时出现的是，产能供应的不足。NAND市场有四巨头，他们分别是：铠侠、闪迪 #sandisk 、 $Samsung 和SK海力士。过去两年全球 NAND 市场经历严重价格崩跌（ASP 下跌超 60%），厂商利润大幅压缩甚至亏损。👉 现在，厂商通过减产企图“修复价格”与“回到盈利区间”。闪迪管理层现在认为，在全行业参与者审慎控制供应增长的背景下，NAND产业的供不应求状况将持续贯穿整个2026年。这一判断与市场观察高度一致。由于AI服务器对DDR5和HBM等高端内存的需求激增，各大芯片厂正优先将产能分配给这些高利润产品。这直接导致了用于消费级SSD和主流设备的NAND闪存及DDR4内存供应短缺。闪迪已将11月NAND闪存合约价格大幅上调 50% ，DRAM内存价格同比飙升171.8%，三星和SK海力士等巨头仅能满足约70%的订单。高盛认为，只要NAND市场的竞争对手继续保持供应纪律，价格的上涨趋势就将持续，这种有序的供需格局是支撑闪迪股价和利润率持续走高的最关键因素。研报称，供不应求直接转化为定价能力，最终体现在利润率的飙升上。相关链接：

#芯片 #存储 #NAND涨价 #AI #闪迪

纽约时报中文网

3个月前

#观点元旦那天，一名叫乔纳森·林德克内希特的男子据称问了ChatGPT这样一个问题：“如果因为你的香烟引起了火灾，这算是你的错吗？”ChatGPT回答说：“是的。” 10个月后的现在，他被指控纵火，而他与ChatGPT的对话成为了证据之一。这一令人不安的进展也为司法体系敲响了警钟。

#ChatGPT #纵火案 #乔纳森·林德克内希特 #AI责任 #司法体系

3个月前

知识分享悖论定理作者：dontbesilent 核心定理在知识变现领域，保留知识不会增加收益，完全公开反而能带来更多回报。三大公理公理一：易学守恒定律如果你教的东西别人很容易学会，那无论保留还是公开都赚不到钱。简单的知识本身就没有持续变现能力。公理二：难度价值定律如果你教的东西有真正的难度，即使毫无保留地公开，别人在实践中仍会遇到问题，依然需要来找你咨询付费。公理三：智者回馈原理聪明人一点就通，你本来就难从他们那里收费。不如无偿帮助他们，这些人出于感激往往会主动付费，长期回报更大。三大推论推论一：透明度无关性简单的知识没有变现价值，复杂的知识保留反而失去信任。选择公开是更优策略。推论二：咨询必然性理论可以教会，但实践中的具体问题永远存在。知识越复杂，咨询需求越旺盛。推论三：善意投资回报帮助高潜力者的无偿投入，其带来的口碑、合作和感激付费，远超短期的直接收费。结论：真正有价值的知识，越分享越值钱。

#知识分享 #知识变现 #难度价值 #智者回馈 #长期回报

郭宇 guoyu.eth

3个月前

嘿嘿，纪元117就等明天发布了

#纪元117 #游戏发布 #明日发布 #期待 #游戏

3个月前

说下我现在做落地页的流程，30分钟从设计到上线。用的工具是 Stitch 生成设计，Figma 改细节，v0 出代码。具体是这样，Stitch 输入需求直接生成 UI，然后一键粘到 Figma 里。这个好就好在不用转格式，图层结构都保留，省很多事。粘进去之后就是改改文字颜色间距这些，Figma 我装了几个插件挺方便，Iconify 找图标、Content Reel 填假数据、Image Palette 取配色、Autoflow 画流程、Crowdin 多语言。装插件就右键 Plugins 搜名字。改完了选 Frame，Export PNG，扔给 v0，写清楚要实现什么功能，等几分钟就能拿到 Next.js 代码。 Figma 的 Community 也能省不少时间，搜 Landing Page 一堆模板，我一般拼几个改改就用。浏览器开就行，免费版够用。以前我做页面要么花钱外包等一周，要么自己找参考抄来抄去搞几天。现在半小时到一小时搞定，主要时间花在想文案和调细节。 v0 对设计稿还原度挺高的，基本不用大改代码。分享这套是因为我之前走了弯路，你们能直接用省时间。

#落地页 #Stitch #Figma #v0 #效率工具

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