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一位司机相信特斯拉的自动驾驶，撞死一位路人，撞伤另一位。陪审团判特斯拉向受害人赔偿$2.43亿。 Tesla ordered by Florida jury to pay $243 million in fatal Autopilot crash
特斯拉无人驾驶：交付突破与监管挑战· 92 条信息
#特斯拉 #自动驾驶 #事故 #赔偿 #负面
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黄赟
4个月前
花了 69大洋，听了一堂电商老板的课。这位老板说，以前 有 18个月的商业红利窗口，现在 6个月 看了 Anthropic 这两天发布的 Claude for Financial Services, 直觉告诉我，这位老板眼光在线 不仅 Anthropic 开启了 2B的定制，OpenAI 其实早就有成功客户案例。 摩根士丹利，BBVA, Lowe's, Mercado Libre, 甚至 Uber, Salesforce，都部署了 OpenAI 的方案。 那么 AI 是不会抢人类的饭碗，但人类会自己卷起来。一个商业模式很快会被聪明的善用 AI 的公司卷成无利可图
DeepSeek数据泄露：德国下架，信任崩盘· 446 条信息
#电商老板 #商业红利 #Anthropic #OpenAI #AI
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Gorden Sun
4个月前
AI资讯日报，8月2日：
澎湃AI新闻合辑：未来科技与社会热点交锋· 112 条信息
#AI #资讯 #日报
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yetone
4个月前
用 claude --dangerously-skip-permissions 并不可耻
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息
#Claude #dangerously-skip-permissions #不羞耻
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Frank
4个月前
不理解openai的模型命名为什么可以这么混乱，最后好用的除了gpt-4o就是o3，一个快一个准
OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 869 条信息
#OpenAI #GPT-4o #o3 #模型命名混乱 #吐槽
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zhugezifang
4个月前
a good start #独立开发者 #buildinpublic
独立开发者手搓新Logo，MarkTodo即将上线新版本· 112 条信息
#独立开发者 #buildinpublic
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好大的胆子！没想到你是这样的ChatGPT！
OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 869 条信息
#ChatGPT #大胆 #AI #震惊 #负面
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读「悉达多」忽然想到，AI 也包括在五蕴的理论之中吗？它既无触，也无受可言，缘起缘灭的因果论可以用来形容它吗？从这个角度考虑，AI 应当自然是「无我」的，反而让科幻小说中 AI 形成自我意识的讨论显得有些可笑。
#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息
#AI #五蕴 #悉达多 #无我 #哲学
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Yangyi
4个月前
如果Anthropic有流通股，我会毫不犹豫的大量买入 它绝对是一家已经跨越了生产效能拐点，进入了AI增长飞轮的公司
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 81 条信息
#Anthropic #AI增长 #生产效能 #积极 #股票
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8月1日，人民网发表评论文章:英伟达，让我怎么相信你？
黄仁勋称赞中国市场创新能力，激发全球关注· 30 条信息
#英伟达 #人民网 #评论文章 #质疑 #负面
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Michael Anti
4个月前
信息学初级竞赛提纲中有哈夫曼树的内容，培训凯恩的时候才发现，哈夫曼树根本不是自然讲课能顺下来的，必须回到哈夫曼编码当初的语境和哈夫曼写论文时的思路。看懂后，凯恩一个劲地夸当年MIT学生大卫·哈夫曼的思路太神奇了。
#AI编程：自学or科班？新旧码农之争· 156 条信息
#信息学竞赛 #哈夫曼树 #凯恩 #大卫·哈夫曼 #MIT
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dontbesilent
4个月前
在提示词充分的情况下，gemini 写文案真的强无敌
OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 869 条信息
#Gemini #文案生成 #人工智能 #提示词 #高效
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sitin
4个月前
京东健康团队推出 AIGC 产品”小星绪"，是以情绪驱动漫画故事生成的AI工具，目前处于测试阶段。 用户可通过语音或文字输入情绪或讲述故事，A将生成个性化漫画及故事解读。帮助用户表达情绪、激发创意并构建社交关系链。 用户可以选择不同的“情绪星球”，如艺术星球，生成与艺术相关的漫画和故事。这种功能可以激发用户的创造力，帮助他们在艺术表达中找到新的灵感。 微信访问小星绪小程序，或微信搜索小星绪进入小程序。
AI视频井喷：Midjourney领跑，多模态混战· 337 条信息
#AIGC #小星绪 #情绪漫画 #京东健康 #AI工具
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DeBill
4个月前
Edge浏览器可以用Copilot来生成图片，目测是使用的gpt-4o，似乎每天有一定的使用额度，注意梯子要把连接微软的服务的规则从direct改成proxy（很多梯子的微软的规则是直连）
AI视频井喷：Midjourney领跑，多模态混战· 337 条信息
#Edge浏览器 #Copilot #GPT-4o #图片生成 #使用额度
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anthropic的AI路走的很稳很坚决， 虽然嘴上很夸大其词。
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 81 条信息
#Anthropic #AI #稳健 #夸大其词 #发展
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Xiaowen
4个月前
我在 Agent Coding 的体验是几乎不怎么走回头路的，同一个目标极少完全回滚反复尝试。 所以 Trae 一个月的 600 次，怎么都用不完。（现在还有 solo 给的 200 extra） 是因为我太谨慎单次给的都很克制，还是我提示词写的足？
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息
#Agent Coding #Trae #提示词 #效率 #克制
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meng shao
4个月前
[开源项目推荐] Claude Code Cookbook：为 Claude Code 设计的工具集，通过命令、角色和自动化脚本，帮助开发者高效处理重复工作、分析代码、生成提交信息并扮演专业角色，助力专注核心开发任务。 核心功能：三板斧 1. Commands（自定义命令） 用 / 开头的命令，开发者可以快速调用各种实用功能。比如： · /analyze-dependencies：检查项目依赖，找出循环依赖或结构问题 · /fix-error：根据错误信息直接给出修复建议 · /pr-create：自动分析代码变更，生成 PR · /refactor：帮你把代码改得更优雅，还会检查是否符合 SOLID 原则 这些命令就像给 Claude Code 加了个“快捷键菜单”，覆盖了从代码分析到 PR 管理的各种场景。 2. Roles（角色设置） 通过预定义的角色，Claude Code 可以“变身”成不同领域的专家，提供更专业的建议。比如： · /role securit：化身安全专家，帮你找出代码中的漏洞 · /role architect：以架构师的视角，审查你的系统设计 · /role frontend：专注前端，给你 UI/UX 或性能优化的建议 这些角色还能以“子进程”方式运行（通过 --agent 选项），不干扰主任务，适合处理复杂分析。 3. Hooks（自动化脚本） Hooks 就像开发中的“自动助手”，在特定时机触发脚本，减少手动操作。比如： · 保存文件时，自动调整中英文之间的空格（） · 提交代码时，检查是否误加了危险命令（） · 任务完成后，通过 macOS 提醒你（notify-waiting） 这些自动化脚本让开发流程更顺畅，减少低级错误。 为什么有用？ 这个项目特别适合那些想让 Claude Code 更“聪明”、更贴合开发需求的人。它解决了几个常见问题： · 效率低：手动写 PR 描述、分析依赖、审查代码很费时间，Cookbook 的命令和自动化脚本能帮你省下不少工夫 · 专业性不足：Claude Code 默认可能给通用回答，但通过角色设置，它能提供更专业的建议，比如从安全或性能的角度分析代码 · 重复劳动多：像更新文档、生成提交信息这种机械工作，Cookbook 能自动搞定，让你专注更有创造性的任务 亮点和适用场景 · 开发流程优化：项目里有个流程图（flowchart），清晰展示了从任务确认到 PR 提交的开发路径，适合团队协作或个人项目管理 · 支持多语言：比如自动管理 Dart 或 Flutter 项目的文档和依赖，特别对日语文档有优化（比如 ja-space-format. sh） · 灵活性强：无论是前端、移动端开发，还是安全、性能优化，都有对应的角色和命令支持
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息
#开源项目 #Claude Code Cookbook #代码自动化 #开发效率提升 #多语言支持
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Tom Huang
4个月前
Anthropic 正式发布 "Personal Vector" ，可以用于控制模型的人格🤫 下次的 Claude 模型会不会更加懂你的喜好和迎合你的对话🤔 论文详情 👉
#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 81 条信息
#Anthropic #Personal Vector #Claude模型 #个性化 #AI
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wwwgoubuli
4个月前
退订了 cursor，trae ，copilit 等所有AI coding IDE。 短期内除了评测，把玩，学习借鉴，其他情况下干活应该只考虑 cc 了。 也想过这个问题，既然现在最顶级的那些模型，大家其实都有办法用，为什么最终呈现出来的效果却还是差那么多。 写提示词，我相信大家的能力不会差，实在不行抄都可以。然后Tool calling 这件事情上，我也相信不会有太大的差距，有反而就奇怪了。 暂时能想到的答案只剩一个，就是以前别人提过的，一个是靠提问数量来挣钱，在token的消耗上是有限的，另外一个是近乎奢侈的挥霍token。 从表象上看，答案不止这一个，但深究下来，好像还真的都指向了他。 我能力有限，我找不出其他答案来解释为什么大家同样的模型，同样的提示词，同样的工具调用，效果出来就是不一样。
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息
#AI coding IDE #模型效果差异 #Token消耗 #CC #编程工具评测
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盐粒 Yanli
4个月前
k2 在很多方面更接近于第一版的 r1，不算是很好的模型。qwen3.1 非常好，不仅拆分了 reasoning 模型（这在很多场景下是 trouble maker），质量上乘（趋近于 Gemini 2.5 pro），而且 MoE 架构+non-reasoning+Cerebras 可以非常快，甚至还很便宜
OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 869 条信息
#K2 #R1 #qwen3.1 #reasoning模型 #Gemini 2.5 Pro