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我不是小布丁 ·
同为二十倍档的两个订阅被算了一笔细账。一边能拿到超过两点五倍的旗舰词元。另一边的量少得多。这账算得我立刻打开自己的订阅页核对。 这笔账比的不是单价是同价能干多少活。两个订阅档位名义上都是二十倍,二十倍这个词在两家的定义里根本不是同一个东西。一边的二十倍乘的是旗舰模型的慷慨系数。 该问自己的问题是你的主力模型是谁,主力定完订阅才有着落。着落不明的双重订阅是今年最冤的支出。冤在两边都觉得自己在省钱,省钱的错觉来自各自的倍数广告。 收尾给要换档的朋友一句话,月底对一次账单里的实际用量。用量乘单价对上那张换算表。对不上的就是被话术骗了。被骗的当月就换,换档的动作五分钟。 对比图在这。twitter.com/synthwavedd/st… ,自己核一遍订阅页,核完回来告诉我差了几倍,差得多的点赞,句号。
显示更多 话题来源 @synthwavedd 32.8K阅读 ❤️649
leo 🐾 (@synthwavedd) on X For a better means of comparison, you get over 2.5X the Opus 5.5 tokens on Claude's Max 20x plan than Sol 6.1 on Pro 20x X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·

蚂蚁那边悄悄放出了 Ling 3.1 Flash。新一代推理模型,指数得分直接翻倍。这成绩单我读完先记数字再品细节,记的品的点在下面一层层摆。摆好了看第一组规格。规格在下面摆着,摆好了自己掂。
第一组规格四个数摆开。总参数五百六十亿。激活二百五十亿,上下文一百万词元。八月刚发的前代只有一百二十四亿总参和五十一亿激活。体积翻了四倍多换来的是Artificial Analysis Intelligence Index 从二十干到四十一,二十到四十一这个跳跃在评测史上属于断层级别。

断层的原因写在激活参数和数据配方的双重升级里。升级的第二组是智能体能力的三项对照,对照的名单是三位老熟人,智谱的轻量款、谷歌的轻量高档、深度求索的轻量顶配。三个都被一个新来的追平。

追平的第三项是终端任务和自动化基准的两组百分比。一个六十二一个三十三。两组数字放进轻量档的第一梯队毫无悬念,悬念的第四组在下面摆着。摆好了别眨眼。眨眼就翻过去了。过去一页少一页。少一页都是损失,损失不起的往下看,看下段,下段是那个最扎眼的幻觉对照。

对照读完这篇就通了。通了的散会,散会的礼数最后给,给完就收,收工。工收得干净。干净的收尾不带水,带水的都是没写完,我写完了,写完在下段,下段是最后的门,推开它,推。
智能体那组对照展开说。两个 Elo 分数是一千六百二十二和一千四百,放进同行里正好卡在中间,卡住的三家是智谱 GLM-5.3-Flash、谷歌的 Gemini 3.8 Flash 高档档。

深度求索 DeepSeek V4.1 Flash 顶配。三家轻量老将被一个新兵追平。追平靠的是两组基准的硬分,自动化基准AutomationBench-AA 拿到六十二,终端任务基准 Terminal-Bench v4.0 拿到三十三。

两组分数都进了轻量档的第一梯队。第一梯队的门票今年发得格外多,发得多的原因是轻量档整体在抬。整体抬的时候单项的绝对值就不那么要紧了,要紧的是你有没有抬进同一张桌子。桌子上的座位每年重排一次,重排的信号全写在这几组分数里。

幻觉那组是全篇最狠的。前代的幻觉率是四十四,这代压到三十八,压的同时准确率从十八涨到二十九,尝试率基本没动。这三条线放一起说明一件事。进步来自知道的更多而不是不敢答的更多,不敢答换来的低幻觉是假繁荣,知道的更多换来的低幻觉才是真本事。

真本事的对照组更吓人。同档的深度求索轻量顶配幻觉率标着九十七。九十七这个数在幻觉榜上属于地震级。地震的余波是把知道和敢答这两个概念永远分了家。分了家的第三层是价格。价格表三个数。输入三毛美元输出九毛美元每百万词元,较前代翻了四倍。

翻价的理由是它确实大了四倍而且更省词元。省词元的证据是跑同一套指数只用两亿一千八百万输出词元,比前代少一成六,多花的单价被省下的用量抵掉一部分。抵掉的第四层是每次任务成本。每次任务九毛九美元,高于两位轻量对手的一倍上下但低于谷歌的高档轻量款一块二毛四。三者的位置决定了它坐进了性价比最诱人的那个象限。象限的第五层是我的收尾,收尾在最后一段。
还有一个身价参照值得记。两个 Elo 之一的 GDPval-AA v2 分数一千六百二十二。另一个基准一千四百。两个分数像两把尺子量出了它在同行里的站位。站位不靠喊靠的是可复现的对局记录,记录摆在评测机构的表格里谁都能查。

查得到的分数才有资格进讨论。进讨论的每一分数都在替新兵积累信用。信用攒够了开放权重那天市场自然认账。把数字再念一遍当索引,五百六十亿总参激活二十五亿。上下文一百万,指数四十一。幻觉三十八,准确二十九。

任务成本九毛九。七个数放一页就够做判断用了。最后记一笔它的可用渠道,现在走一家推理服务商就能调,权重按官方说法也快放出来。两条路都通着的模型今年不多见,多见的是先闭源跑半年的。点评两句,第一句是那句来自知道更多不是弃答更多是今年幻觉报道里最值得抄的分析句式。

句式拆穿了多少靠少答换低幻觉的把戏。第二句是开放权重压在路上的消息让这成绩的分量又涨了一截,涨了的回来点赞,句号。

显示更多 话题来源 @ArtificialAnlys 30.5K阅读 ❤️401
Artificial Analysis (@ArtificialAnlys) on X Ling 3.1 Flash makes large gains in intelligence over its predecessor, scoring 41 on the Artificial Analysis Intelligence Index with particular improvement in agentic capabilities @AntLingAGI has rel X (formerly Twitter)
小白爱摸鱼 ·
28 天计划走到第二步,官方先落了一件让人省心的活,自动评审全量免费。 这件东西摆开。路径在设置、权限、自动评审那三格,登着 ChatGPT 账号的人都能打开。它改良的是原先那套默认沙箱,那套要求件件都点头,人点久了容易犯选择疲劳,除非肯花大功夫配规则。它的用法是,你让它跑长活,另开一个代理把主代理做过的每个动作再审一遍。唯一的任务是拦下高风险的那些,挡住和本意不合的那类。这条不占套餐用量。 引帖那头补了第一天的账。默认速度在 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 上提了约五成,走单点登录那条路的全系产品与伙伴都在其中,OpenCode、Pi、Amp、Devin 都算,两个小时内就能感觉到,你这边不用动任何设置。 "第二双眼睛免费"这半句是全场重心。前面按日历打勾那条讲的是用户把账列出来,这条讲的是官方把其中一条真划掉了。跟前面约束是对人的解放呼应,那条讲规矩怎么立,这条给了一个替你盯规矩的人,两头都指向同一件事,别让人一直做选择。 件件点头那套被点名,我留意的是这个改法,把审批从人挪给另一个代理,省的不只是几秒,是那份点久了就糊涂的累。 我留的疑问有三处。审查代理自己的误拦率没给;哪些动作算高风险没列;套餐用量怎么算不占也没细说。 这周打开那三个格子跑一件长活,数它替我拦下几次,又误拦几次。
显示更多 话题来源 @thsottiaux 136.6W阅读 ❤️1.1万
Tibo (@thsottiaux) on X Day 2.1/ We have made Auto-review free for all users signed in through a ChatGPT account. You can enable it in settings > permissions > auto-review. Auto-review improves upon the default sandbox sett X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·
有人受够了中文区的信息噪音。攒了十天十夜整理出一份英文头部博主清单,说是要给大家换个干净的时间线。这清单我看完先赞再聊,赞的聊的点在下面一层层摆。 噪音的形状今年人人眼熟。擦边的内容抢在标题位,情绪化的站队贴顶着热榜。正经做人工智能创业 SaaS 独立开发出海的人反而被挤到信息流的深水区。深水区的人懒得吆喝,吆喝的活让给了算法最爱的那类。 低噪音这五个字是今年所有做内容的人该抄的作业。作业的算法是先减法后加法,减法是取关和静音那批只生产多巴胺的账号。加法是按主题把干货源钉成一个专用水池。 点评两句。第一句是敢把自家中文区的乱象写在标题里这份坦诚我给满分。第二句是清单本身不值钱值钱的是那个换血的动作。动作学会的收藏夹永远不会满,满的回来点赞,句号。 清单在这。twitter.com/0xarthurzs/sta… ,自己挑几个顺眼的加进时间线,加完回来告诉我你的首页清了多少,清得多的点赞,句号。
显示更多 话题来源 @0xarthurzs 193.9K阅读 ❤️2667
Arthur C (@0xarthurzs) on X 中文区已经被下三路内容占领,猫哥已经看吐了✈️, 猫哥抓破脑袋想了十天十夜,终于决定给大家整点高质量英文信息, 我整理了这份《英文X最值得关注的头部博主》。 帮你打造一个高质量、低噪音的信息时间线。 少点✈️、性压抑、薄肌,多看看英文区真正做 AI、创业、SaaS、出海、副业的人到底在干嘛。 X (formerly Twitter)
飞翔的智能体 ·
有个做小说的朋友最近在用开源小说工具,他说这个工具确实有点东西。以前做小说,需要自己搭建环境、配置依赖,成本高、周期长。 现在开源小说工具直接支持单篇、批量、Agent全链路,可以自动完成各种小说任务。具体来说,他用这个工具做了一个批量生产平台,效果还不错。当然,这么做可行的前提是:你有足够的技术实力和团队支持。 对于想做小说的团队来说,这些工具值得试试。特别是那些需要快速迭代的项目,这些工具能帮他们省不少时间。 项目地址:github.com/LanyXiaosheng/… github.com/LanyXiaosheng/… github.com/LanyXiaosheng/…
显示更多 话题来源 @LanyXiaosheng ❤️116
GitHub - LanyXiaosheng/bookflow-skill: AI小说skill AI小说skill. Contribute to LanyXiaosheng/bookflow-skill development by creating an account on GitHub. GitHub
我不是小布丁 ·
一条把硅谷当下最热方向掰开揉碎的帖子把我的收藏夹撑爆了。主菜是小模型加强化学习硬刚大模型,配菜是给普通人开的一扇门。这帖子我读完先存再琢磨。存的琢磨的点在下面一层层摆。 主菜的论点是小模型加专项强化学习能在特定领域追平所有大模型。特定领域四个字是这句话的命根子,命根在于通用的全面碾压和专项的平起平坐是两场仗。两场仗的胜负手不在参数在数据的密度。 门是这么开的。强化学习最缺的是高质量的训练数据。数据的来源靠业内的人贡献。贡献的方式是把你的专业判断做成可评分的基准和评分细则。做成的基准和细则共享出去就进了训练循环。 点评两句。第一句是专项追平通用这条路线今年被反复验证。验证到这程度该叫趋势了。第二句是那句反问问得好。你所在领域能不能出一份评分标准,答得上来的人已经开始攒独家优势了。作者自研的那只盯 MRVL。
显示更多 话题来源 @Kay2289123 17.1K阅读 ❤️147
美研芒格君 (@Kay2289123) on X 看到好的技术成果,我都会给大家转发,打破所有的信息差 小模型加强化学习,在某个特定领域达到和所有大模型一样的水平。flow-1就是其中之一。我最近也在做一个基于Qwen3.8 35B的Jev-for-MRVL,只做一件事,判断mrvl当下该怎么交易 这是当今在硅谷最热的一个方向之一。 新方向意味着新技术、新瓶颈、新发展。另一个我非常看重的机会是强化学习所需要的 data,这个需要业内人士去贡 X (formerly Twitter)
自由翻滚的风铃草 ·
DeepSeek Harness 在 t3code 的每夜版上跑通了,接入只花两步。 步骤照录。打开设置、进提供方那栏,把 DSH 加进去,参数带上 --profile acp 就齐了,配完还有一段演示视频可看。这条接入走的是那套通用的代理协议,谁家的壳想接谁接。 "参数带上就齐"这半句是全场重心。前面把浏览器搬进侧边栏那条讲的是宿主这边开门,这条讲的是另一头把路修到门里。跟前面插件长哪边哪边最忙呼应,那边长插件,这边接协议,两头都在把生态的口子再开一格。跟前面通过 MCP 雇一个也接得上,一个接活,一个接壳,接的都是同一套动作。 每夜版就发这种消息我留意,夜里出的多是工程侧的实活,隔天早上看,前一天晚上已经悄悄接上了。 我留的疑问有三处。每夜版和正式版的差异没说;那两个参数之外还有哪些可选没列;视频里的完整操作也没在帖里展开。 这周拿自己的 t3code 环境照这两步接一遍,看跑起来要花几分钟。
显示更多 话题来源 @maria_rcks 13.9K阅读 ❤️398
maria (@maria_rcks) on X DeepSeek Harness (DSH) now works on t3code nightly just go to settings -> providers and add it with the --profile acp arguments or just watch the video X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·

重度用户把 Cloudflare 的七个用法摆了一桌,从域名一路排到 Zero Trust,家里的 NAS 也接入这套。

七条照录。域名那条分两路,面向国内或要备案的在国内注册、解析接到 CF 上再看情况挂 WAF 与代理,面向全球的直接在 CF 注册。存储那条按业务分,全球面的用 R2 再单解析一个域名,走 S3 接口配缓存。

验证码接 Turnstile,注意一条,域名必须在 CF 那边开着代理才能用。安全用规则集挡瞎爬的爬虫。收件走邮件路由,发信那侧也已开始试。Worker 里跑两类活,Docker 代理与 OSM 代理那类,以及静态站点,后者原本在 Pages,如今合到一处。最后是零信任那路,家里的设备接出一条隧道,出门先过前置授权那道验证。

"注意一条"这句我单独拎出来,这么细的坑肯写出来,是真跑过的人才有的习惯。

跟前面那套工程老兵压过天才研究员呼应,那条讲的是钱往地基挪,这条讲的是地基上的砖自己码。从域名到隧道一整套握在自己手里。跟前面把偷偷用上的揪出来也接得上,一个数工具,一个挡爬虫,屋里屋外两层都得有。

七条排下来我留意的不是新意,是这份完整的顺序,接哪家、拦哪家、信哪家,一个人的活路全在里面。

我留的疑问有三处。七个用法的月账单没算;R2 那条的缓存参数没给;零信任接出多少个应用也没列。

这周照这份把自家的域名、存储和验证挨个对一遍,看有几处还停在上一个家。

显示更多 话题来源 @xiqingongzi 5K阅读 ❤️51
Bestony | 白宦成 (@xiqingongzi) on X 我是重度 @Cloudflare 的用户,从域名到 NAS 基本全家桶了。我自己的7个用法: 1. 对于 CN/面向国内/后续要备案的域名,注册在国内, NS 接到 CF 上用;看情况上 WAF & Proxyed。面向全球的域名,直接用 CF 注册就行; 2. 文件存储根据业务场景,如果是面向全球的,直接 CF R2 + 解析一个单独域名;配置缓存配置,直接走 CF 兼容的 S3 接口; 3. X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·

一条关于 DeepSeek 的泄露把资本和算力同时摆上了桌,融资规模和采购清单一起外翻。这泄露我读完先核来源再画重点。核的画的重点在下面一层层摆。摆好了看第一笔钱,钱在下面摆着,摆好了自己掂。
第一笔钱是一百二十亿美元。钱来自 Tencent 和 CATL 两家产业资本。原定的目标只有七十五亿。七十五亿被直接干到一百二十亿,超额完成的融资在估值寒冬里是稀缺画面。稀缺的画面说明产业方看好的不只是模型是整条链,链上的第二笔安排是钱的去处,去处三桩摆得明白。IPO 也写在单子上。
芯片那笔是全场最重的一行。十六万片以上的国产加速器要进驻一个新的内蒙古数据中心。十六万片的量级摆出来就是一次豪赌,赌的是国产硅能扛住前沿模型的训练。赌注里最有分量的那句是第五代模型将是这家第一个主要用国产芯片而非英伟达训练的产品。
清单里还有个容易被略过的细节,培训与推理的芯片按八比二分家。八成喂训练两成喂推理的配比说明眼下全部火力都压在把模型做出来上。做出来之后推理的口子才慢慢开,先练后用的次序摆得清清楚楚,清楚的次序值得单独记一笔。

点评两句。第一句是钱和芯片同时到位的组合今年只此一家。第二句是下月那条尽管标着未确认。十六万片的采购单摆在那里已经足够让人当真看了,当真的回来点赞,句号。

显示更多 话题来源 @Priyannkaaaa 12.2K阅读 ❤️180
Priya (@Priyannkaaaa) on X 🚨 DeepSeek V5 Leak: Funded By A $12B War Chest >DeepSeek just closed in on $12B+ from Tencent and CATL, smashing its original $7.5B target >Capital earmarked for compute expansion, model development, X (formerly Twitter)
小白爱摸鱼 ·
claude.ai 两周之内快了三倍。官方自己放的消息,原句是 "We made claude.ai 3x faster in two weeks"。后面跟着的做法是用 Claude 来测量、调试、改进性能,提示词和方法一并公开。 拆解那篇把策略剥出来讲了讲,说好用的部分可以直接搬进自己的活里。具体几条我照要点记。先量再改,每改一处拿同一个测量盯着。把反复出现的毛病交给模型自己找。最后公开的那批提示词,就是它们当时真在用的。 "拿自家产品改自家产品"这半句是全场重心。前面想得少一点答得准一点讲的是省 token 这一侧,这条讲的是提速这一侧。跟前面四步别让它白烧呼应,那条省的是花的,这条省的是等的,两头都在动同一根轴。跟前面二十八天按日历打勾也接得上,那边按天给改进,这边两周拿出三倍,节奏摆在明处。 两周三倍这个数我留意,提速这类活向来是慢工,官方敢把提示词连方法一起交出来,说明靠的不是一两处偏方,是流程。 我留的疑问有三处。三倍是按哪项指标算的没说;两周里改了多少处没拆;这批提示词对别的站点管不管用也没交代。 这周照着先量再改那套,挑自己页面上最慢的一处,连测三轮再动手。
显示更多 话题来源 @theo 115.6K阅读 ❤️1549
Theo - t3.gg (@theo) on X Anthropic used Claude to make their apps 3x faster. The strategies they came up with to do it are fascinating. I broke it down so you can use the best parts in your own work :) https://t.co/6utQFWcLJ X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·
Mistral Large 4 出炉了,官方给它起了个憨名 Le Chonk。欧洲端出了这个巨型开源货,官方给它起了个憨名。管自家旗舰叫胖墩,这官宣我读完先笑再肃然。笑的肃然的点在下面一层层摆,摆好了看第一组数字,数字在下面摆着,摆好了自己掂。 第一组数字是万亿参数和四百九十亿激活,万亿是总参数的体量,四百九十亿是干活时点亮的部分。点亮的那部分才是每次调用真正花的钱。总大激活小的结构是把钱花在刀刃上的教科书示范。示范的第二组是原生多模态。原生的意思是文字图像从训练起就是一家人,不是后天嫁接的补丁。 三个关键领域是网络防御。制造和金融,三个全是不许出错的行业,行规最重的行业敢拿来当首发阵地说明精度扛得住考。考得住的还有一项视觉锚定。这一项直接压过了闭源前沿模型。视觉锚定是多模态里最难啃的骨头之一。啃下来的开放权重模型今年头一个见,见完的第四组是部署叙事。 还有一条细节值得记。与网络安全伙伴的合作先走私下通道。不摆到台面上的合作是这个行业对敏感度的自觉。自觉的合作姿态配网络防御的首发阵容正好对味,对味的收尾在下面。点评两句,第一句是胖墩这个憨名配万亿的体量反差拉满。起名敢皮的公司产品通常也敢卷,第二句是开放权重压到月底。月底那天自托管的玩家有新牌可打了,打牌的回来点赞,句号。
显示更多 话题来源 @MistralAI 122.4W阅读 ❤️2.1万
Mistral AI (@MistralAI) on X Meet Mistral Large 4, aka Le Chonk. • 1T parameters, natively multimodal. 49B active. It is the best open weights model from US or Europe on aggregated benchmarks. • State-of-the-art on critical wor X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·
Markdown 文件在谷歌的盘和文档里成了原生住户,不再需要先转成 Google 文档那套格式。 能力摆开。在云端硬盘里直接预览点 md 的文件,在文档里打开、编辑、加评论、和人协作,全都在原格式上进行。原先的做法是先转一遍,转完再改,改完回不回得去还得看运气;现在这一步省了。 "不转格式也能协作"这半句是全场重心。前面计划不用读成一堵墙讲的是把计划变成能点的页,这条讲的是把源文件变成能协作的件。跟前面给工具上户口呼应,那条登的是工具,这条登的是格式本身,两头都在把来回省掉。跟前面给训练数据装一条流水线也接得上,流水线上跑的正是这些文件,格式越统一,管道越顺。 省掉转换这一步我留意,真正值钱的不是好看,是版本不再被一次转换切开,两个人改的始终是同一份。 我留的疑问有三处。.md 之外还认哪些扩展没说;评论和修订的兼容细节没交代;离线编辑怎么回写也没提。 这周拿一份现成的 md 丢进去,和人各改一半,看合并出来的是不是同一份东西。
显示更多 话题来源 @ChanduThota 872.8K阅读 ❤️1.7万
Chandu Thota (@ChanduThota) on X We are making Markdown files work natively across Google Drive and Docs. You can now preview .md files in Drive, open them in Docs, edit them, comment on them, and collaborate without converting the X (formerly Twitter)
自由翻滚的风铃草 ·
github.com/uber/ADR Uber 把内部盯 AI agent 的那套安全系统放了出来,名字叫 ADR,开在 GitHub。它治的病很具体,公司里没人报备、就偷偷用起来的那些 AI 工具。 五步照录。第一步扫出没被批准的工具。第二步盯着 agent 动了哪些接口、干了哪些活。第三步评一评现有的防御挡不挡得住。第四步找威胁。第五步在动作落地前拦下来。观测这层已经在生产里跨三套操作系统运行,采到七种以上 AI 编程工具的轨迹。检测是先粗筛再深挖,可疑的会话再推一层。基准那块有三百多个任务、一百三十四个 MCP 服务器,十七种攻击路数都过了一遍。 成绩单也摆着。GitHub 上一千六百多颗星、一百七十来个叉,相关论文被 MLSys 2026 接收,系统本身正在 Uber 的生产环境里跑。开源范围说得很清楚,放出的是发现、传感、基准和检测那几块,负责拦截的那块与离线那颗引擎没在其中。 "安全团队看不见的那层被拆开摆平"这半句是全场重心。前面骨架就是环境那篇讲的是训练那侧怎么防作弊,这条讲的是生产那侧怎么防裸奔。跟前面它不会自验呼应,那条说模型得有人验,这条说连"谁在用工具"都得有人数,两头都在补眼睛。跟前面把你自己从瓶颈上移开也接得上,自动化把人挪出流程,眼睛那活就交给了系统。 谁在用、装了什么、哪一步被人绕过去,这三问原先全靠自觉,我留意的是这条把自觉换成了记录。 我留的疑问有三处。七种工具之外怎么扩没说;两层检测的误报率没给数;没放出的那两块何时开也没交代。 这周先在自己团队里跑一遍发现那块,看报备名单之外还站着几个。
显示更多 话题来源 @Ryrenz 41.1K阅读 ❤️606
GitHub - uber/ADR: ADR secures enterprise AI agents through observability, security benchmarking, and threat detection. ADR secures enterprise AI agents through observability, security benchmarking, and threat detection. Deployed at Uber. - uber/ADR GitHub
我不是小布丁 ·
中文界面回来了。网页和应用双端同时把中文选项放回了设置里。下架多久这次就等了多久。这回归我看到消息先去截了张图存档。存档的理由在下面一层层摆,摆好了看第一刀。 疤是这么留下的。当年中文选项悄悄消失,消失得连公告都没有。没有公告的下架最伤人。伤在用户连个心理准备都没领,准备没领就得硬着切英文。切英文的那一周所有设置页都变成查词典现场,查词典的痛苦分三档。 体验账是这么算的,界面语言是产品的第一句话。第一句话用人话讲亲和力直接翻倍,翻倍的亲和力落在设置页就是少一次查词典。少一次查词典省的是三十秒和一次皱眉。 我的收尾就一句,界面语言这事以后别再折腾了。折腾掉的信任比做十次活动都贵,贵不贵的去设置页看一眼就知道。截图在这。twitter.com/ScarletKc/stat… ,看完回来告诉我你的界面切回中文没有,切了的点赞,句号。
显示更多 话题来源 @ScarletKc 71.9K阅读 ❤️185
KC (@ScarletKc) on X 大新闻……家人们 Claude 的界面又重新支持中文了,网页和 app 都有。 之前中文界面下架以后,现在官方终于给回来了。 X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·

一支完全不用动效软件的界面动画视频把提示词模板开源了出来。整片的每一帧都是代码算出来的,这操作我读完直接存了书签,存的理由在下面一层层摆。摆好了看第一段。第一段是它给模型提的需求单,需求单在下面摆着,摆好了自己拆。
需求单分三栏写得像采购合同,第一栏要八到十二个界面状态,形状从按钮变到加载圈变到播放器变到开关。颜色要纯黑白或者只留一个强调色。配乐要免版税的一百二十拍那一档。三样东西列清楚了模型才知道做什么。

合同的第三栏给节奏。这个数不是随手填的。每分钟一百二十拍是人脚跟着地最舒服的档位。跳舞的人懂这个数,做交互的人也懂,对得上拍的画面天生带律动,律动是观众留下来的理由,理由攒够了就没人划走。

什么都不知道就开始生成的模型只能出大路货。大路货和行活的差别全在输入的精确度上。精确的输入是行活的地基。地基打歪了上面全是白雕。白雕的手艺今年在生成类工具上天天上演,上演的次数多了大家就懂了,懂了的第二栏是方向。

方向那栏写得更狠。狠在它把禁令列了一整排。禁弹跳缓动禁粒子爆发禁发光禁界面渐变。禁不一致的图标描边禁死时间禁一切模板味。禁令清单比许愿清单值钱,许愿清单教模型做什么。禁令清单教模型别做什么。

摆好了别眨眼,眨眼就翻过去了,过去一页少一页,少一页都是损失,损失不起的往下看。看下段,下段是那张节拍表,节拍表读完这篇就通了,通了的散会,散会的礼数最后给。
这套禁令里最妙的是禁死时间,死时间就是画面上没人动的空档,空档一长观众就走神。走神三秒等于白拍,把空档也列进禁令说明作者逐帧盯过成片,盯过成片的人才有资格定规矩。节拍表那栏是整套模板的灵魂。

一百二十 BPM 七个小节每一个拍点落一个动作,动作的队列排得像接力赛。按钮变加载变对勾变音乐播放器。播放器一按变形进度条。进度条拖过头拉成音量条。节拍点上开关被按下旋钮化成液态标签,标签展开成会自己画的图表,图表收成快捷命令框。

打字过滤回车弹出提示。提示最后变回按钮首尾相接成完美循环,动作的密度到这一步已经不是动画是编舞。动作链里我最喜欢音量条那段,拖过最大值它会拉长。拉长的物理反馈在界面上几乎绝迹。绝迹的手感被代码一比一复刻回来,复刻的耐心就是作者的诚意,诚意最贵。

编舞的思维被搬进代码是这模板最值钱的移植。移植成功的原因是节拍网格给了一切时间坐标,坐标统一了每个元素都知道自己该在第几拍出场,出场不抢拍的画面才耐看。耐看的第三段是它的施工段。下段到了就推门,门后是施工规矩,读完这篇正式结束。结束语不留悬念,悬念是给没看完的人的,看完的人不需要。
施工段七条规矩条条是硬货。整个页面就一个方形文件。所有样式从时间函数里算出来,不写过渡不设定时器帧与帧之间不留状态。留了状态的动画不可重放。不可重放的动画没法精确校对,校对不了的东西全靠运气,运气的动画是拿不出手的,弹簧这段我要多说一句。

弹簧是界面质感的一半来源,硬邦邦的线性插值看着就假。现实里没有东西直线加速,过冲和回弹才是物理世界的签名,签名对了画面就活了。弹簧用闭式的解析解算。一个值连续变目标就叠几个弹簧。叠加之后时间还是唯一的自变量。

自变量单一了画面才能倒带,倒带是循环视频的命根子。拖拽的数值直接按光标位置算,松手再弹回原位。这条把交互的物理感做实了。音乐用分析工具找节拍网格从小节线起手,界面音效按测出的峰值落点,渲染走浏览器自动化每帧补四个子帧再混合成运动模糊。

六十帧的顺滑就是这么堆出来的。堆出来之前先按拍渲染单帧校对,出格的太挤的看不清的当场修掉,当场修的习惯是所有成片的隐形工序。方形文件这个约束我最服,一个文件装下整支片。改起来不用翻目录,翻目录的工程改三处要半小时。

单文件改三处只要三分钟,三分钟的迭代速度是创意的燃料。燃料烧得旺创意才敢野,野出来的画面才不像模板。工序摆完就剩坑了。读完这篇正式结束,结束语不留悬念,悬念是给没看完的人的。
三个坑个个阴险,相机在缩放的元素上别开那个加速开关开了字会糊。形变容器里的文字换场要给进场和出场分开计时不然会叠影。收尾帧必须和开场帧一模一样连光标的位置和速度都得对上。三条不注意循环就会打嗝。

光标速度这条最反直觉。位置对上了速度不对循环还是会跳。跳的那一帧观众说不出哪里怪但就是觉得假。假的感觉救不回来。救不回来的细节最要命。打嗝的循环看一眼就出戏,出戏的成片前面白做。做过的都懂这三条的分量。

分量说完点评上场,点评只有一句,这套模板的贵重不在动画在方法。方法是把审美拆成禁令把节奏拆成网格把工程拆成七条规矩。拆到这个细度的提示词才配叫可复用资产,可复用三个字是开源圈的最高评价,评价拿到手这模板就值了回票价,票价是读者的点赞。

点赞在最后一段。最后一段到了就推门,门后是我的收尾,读完这篇正式结束,结束语不留悬念,悬念是给没看完的人的。
还有一条隐藏收获,这套模板教会模型先做表再做活。先列状态再写代码的顺序用在任何界面需求上都成立,成立的顺序值一百次返工。模板里那段起手式也值得抄,它要求模型先问输入再列状态表最后才动代码,三步顺序把生成的随机性摁住了。

摁住随机性的流程才像工程,工程的流程写成提示词就是资产,资产攒多了你的库就是武器库。收尾就一句,把这份模板抄进你的提示词库。下次要做界面动效先让它出状态表和节拍表,表出来再动手写码。顺序对了省一半时间,省下的时间回来点赞,句号。

显示更多 话题来源 @ultimaxbt 23.1K阅读 ❤️292
ultima (@ultimaxbt) on X opus 5.5 is insanely good at motion design this whole video is code, with 0 after effects i’m open sourcing the prompt template behind these motion designs grab it and recreate them ↓ <inputs> Ask X (formerly Twitter)
小白爱摸鱼 ·
github.com/jasonbitsmith/… 三百条 Muse 的实用玩法被开源收拢起来,按场景编好,生活、工作、购物、出行、内容创作、健康、文件管理、开发建站各占一角。 编法有三样值得念。废话一律不收,先用一句话点出痛点,再给三步照着走的路子。容易的、要拐个弯的、必须自己动手的,分别标清楚。刚上手 Muse、摸不清它能干什么的人翻一遍,日常当个灵感库也行。 "标出哪类要自己动手"这半句是全场重心。前面十万颗星那篇讲的是收录要有门槛,这条讲的是收录还要标难度。跟前面三步装上那条呼应,那条教你装,这条先告诉你装完之后每条能到什么程度,两头都在替新手省弯路。跟前面把计划变成能点着走的页也接得上,一个是读的那层,一个是翻的那层。 能直接完成、要绕一步、必须自己来,这三分法我留意,工具类清单写到这个份上才真能落地,光列名字等于没列。 我留的疑问有三处。三百条的更新节奏没说;"绕一步"具体绕什么没举例;和官方文档的分工也没交代。 这周挑三条自己用得上的,照着三步跑一遍,看标注的难度和实际对不对得上。
显示更多 话题来源 @EvanWritesX 25.1K阅读 ❤️411
GitHub - jasonbitsmith/muse-skills: 300 条 Muse 技能:每条一句话痛点 + 三步做法,点开就能用 300 条 Muse 技能:每条一句话痛点 + 三步做法,点开就能用. Contribute to jasonbitsmith/muse-skills development by creating an account on GitHub. GitHub
我不是小布丁 ·
用了很久 ChatGPT 最高档订阅的老用户说弃就弃了。那句曾经那么喜欢现在说不用就不用看得我心里一沉。这弃的背影我读完品了三分钟。品的点在下面一层层摆,摆好了看第一刀。 忠诚度这东西在订阅制里是最高档的资产。攒起来要几年扔起来只要一个念头,念头的配方通常三味。第一味是账单变贵或者变相变贵,第二味是产品在关键场景掉了链子。 双账号交替那个细节比弃订本身更耐看。交替用说明他对额度的饥渴早就有信号,饥渴的用户曾经用两个账号去凑够自己的用量。凑用量的姿势是把容忍度拉到满格的证据。 我的观察是一句话。最高档的用户是最不能伤的那批。这批人议价能力最强可选最多。可选最多的群体从来不缺地方落脚。脚落在别家的那天账单就少一大截,少掉的营收要靠十个新用户补。 帖子在这。twitter.com/tualatrix/stat… ,图里那句话自己看。看完回来告诉我你退订的导火索是什么,说得出的点赞,句号。
显示更多 话题来源 @tualatrix 23.9K阅读 ❤️49
图拉鼎 (@tualatrix) on X 我用了那么久的 ChatGPT Pro 20x,早期还双账号交替用,曾经那么喜欢,现在说不用就不用了… X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·

把一家的电脑操控能力拆出来给全家用的项目出现了,我研究完拍了下大腿。那套看屏幕点鼠标敲键盘的本事被单独抽成了接口,拆的巧劲在下面一层层摆。谁家的智能体都能接上试试。这拆法我研究完拍了下大腿,拆的巧劲在下面一层层摆,摆好了看第一刀,第一刀切的是它怎么借的力,借法在下面摆着,摆好了自己对。
借力的路子出乎意料。它没有照着官方实现重写一套,重写的工程量大还容易走样,走样的实现迟早和原版行为对不上。对不上的自动化全是雷。它选的路是在你机器上找到已装的 ChatGPT 桌面版,启动应用自带的那套运行时。

再通过 MCP 把运行时接到你正在用的工具里。接通的那一刻你的第三方助手就有了原厂的操控手感,原厂的含金量在于指令集。执行方式和权限策略三样都以 OpenAI 原版为准,为准的意思是行为一致。行为一致的自动化才敢写进日常工作流,工作流里最怕的是换个环境动作就变形。
极简的设计是我最喜欢的部分,常见的操控方案会把截图点击输入滚动各做成一个工具,工具一多模型就容易挑花眼。挑花眼的模型偶尔还会调错动作。这个项目只给两个。一个执行一段 JavaScript 一个把环境清空重来,代码里预置了一个叫 cua 的对象。

取状态用 cua.getState、选窗口用 getApp、动作是 typeText、pressKey、getScreenshot,全在一段代码里。更妙的是环境留着状态,上一次定义的变量下一次接着用。

接着用的变量让多步操作像写脚本一样顺,顺的代价是环境坏了要手动清。清空重来的按钮就在第二个工具上,这个设计和游戏存档一样朴素,朴素的东西最耐用。
适配名单正式在册的是三个,一个智能体编程工具的两个当家加上那个新晋的助手,实验名单还有两位候着。系统那边苹果芯片的系统和用用 X11 桌面的两种 Linux 都收,架构是 ARM64 和 x86-64。

窗口十一还在候选。老款芯片和新显示协议不支持,浏览器接管要额外开开关走官方扩展每个网站单独批准。安装要装好三点一二以上的运行时。最省事的装法是把一段提示词贴给自己的助手让它照文档配完。

配完的名单和权限都摆好了,摆好这篇就真到尾了,尾不长。长的没人看。看的人在下段集合,集合完毕稍息立正看收尾,收尾就一句。
项目地址在这。github.com/amontlabs/lcu ,README 里装法权限和限制都写全了,读完回来告诉我那两个工具够不够用,够用的点赞,句号。

显示更多 话题来源 @dotey 38.5K阅读 ❤️379
GitHub - amontlabs/lcu: Codex computer use, decoupled from the app, for usage inside any harness. Codex computer use, decoupled from the app, for usage inside any harness. - amontlabs/lcu GitHub
小白爱摸鱼 ·
Gemini 4 Argon 这周可能落地,眼下已经在自家屋里跑了上千人。 五条照录。数千名 Googler 正在用;工程师拿它做专职的编码和研究;Argon 已经在扛大规模代码库迁移;官方说它从编码一路铺到量子计算那类工作流;Antigravity 在提示框上方加了新模型卡片位,专放模型发布公告。官方同时留了一句,仍在小步放量,更广的入口往后排。 "已经在用、还在收着"这半句是全场重心。前面编造率那张榜讲的是它答得多诚实,这条讲的是它离外面的人还有多远。跟前面摊开之后谁站最前呼应,那条是分数,这条是排期,一个看强弱,一个看早晚。跟前面二十八天按日历打勾也接得上,那边是按天发,这边是按批放,两家都在给节奏定表。 上千人在用这个数我留意,先在自己人手里扛代码迁移这类硬活,比一上来就放给所有人稳妥,这一步通常是发布前的最后一关。 我留的疑问有三处。这周之内到底哪天没说;上千人的使用时长和规模没给;面向外的入口排在哪批也没交代。 这周盯住那个新模型卡片位,卡片一变,答案就出来了。
显示更多 话题来源 @Mr_Salio 14.5K阅读 ❤️261
Salio (@Mr_Salio) on X 🚨 Gemini 4 Argon Update: Could come this week > Thousands of Googlers are using Gemini 4 Argon > Engineers are using it for specialized coding and research > Argon is already helping with massive co X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·
一段提示词顶下一个五万起步的团队活。那句感叹的原话是,质量达到了任何顶级博物馆沉浸式交互项目的交付水平。 账摆开。这类体量的项目,原先至少五万起的预算才拿得下,还得配一队人,文案、特效、建模、视频剪辑、网页制作各管一段;如今一段简单的提示词就出了东西。还有一句更冲的,说质量秒杀了九成五的人类创意工作者,原句记下,判断我留着。 "五万变一段提示词"这半句是全场重心。前面工具总会换留在场上的是品味那篇讲的是产业侧怎么谈条款,这条讲的是成本这侧怎么塌方。跟前面八小时一成三呼应,那条是模型的账,这条是项目的账,两头都在往下走。跟前面八分钟剪成三分钟也接得上,一个是剪辑的活塌了价,一个是整包的活塌了价。 报价塌得这么快我留意,塌的其实是那队人的分工,不是最后那几帧画面本身。 我留的疑问有三处。"博物馆级"是按什么标准判的没说;提示词的复现难度没交代;那个五万的估算来自谁也没写。 这周拿手头一件本来打算外包的小项目试一遍,把两条报价摆在一张纸上再决定。
显示更多 话题来源 @KeWai386772 46.8K阅读 ❤️553
MSB (@KeWai386772) on X Opus 5.5 做的视频太震撼了..我敢说已经达到了任何顶级博物馆沉浸式交互项目的交付质量。 之前做一个这种体量的项目,至少都是5w+ 往上的预算才能拿下,而且需要一个团队(文案、特效、建模、视频剪辑、网页制作...),现在一段简单的提升词就能搞定,质量秒杀95%以上的人类创意工作者 提示词已分享。 X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·
欧洲标榜主权的技术报告自己把底翻出来了。德国那家的后训练合成数据主力写着两家中国模型的名字,这打脸我看完忍不住鼓掌,鼓的是打脸的姿势太标准。 宣传口径那半边写着德国从零训练、欧洲基础设施、无外国控制,三句话排比得像宣言。宣言的字面无懈可击。无懈可击的宣传碰到自家技术报告就露了馅。露馅的位置在报告的三点一点一节,节里白纸黑字列着生成微调数据的主力模型,主力名单第一个是智谱的 GLM-5.2 和 GLM-5.3 两代模型。 流水线的细节两条摆开。第一条是拿指令跟随的数据集开刀,原数据的答案被主权模型的教师重新生成了一遍。 观察就一句。双标在蒸馏这门手艺上被扒得干干净净,一边骂别人偷师一边把教师模型写进自家报告。妙在它承认了教师模型的思想会传给学生,传完了还问欧洲的主权纯不纯,纯度这题他们自己答不出来。 报告原文在这。aleph-alpha.com/downloads/tech… ,教师那两家的主页在 Z.ai ,自己翻那三点一节,翻完回来告诉我纯度几分,看懂的点赞,句号。
显示更多 话题来源 @NFT_Chen 28.4K阅读 ❤️164
自由翻滚的风铃草 ·
Claude Code 团队的 Thariq 做了个技能,把 Claude 写的计划变成一页能点着走的页面。 用法摆开。计划不再是一堵 Markdown 墙,变成带步骤的页面,一路点下去、做决定;手机上看着也顺,把技术黑话压成能动手的条目这一手尤其管用。装它两行命令,先把社区插件市场加进来,再装那个叫 html-plan 的插件。 "计划能点着走"这半句是全场重心。前面三步装上那条讲的是怎么写出第一个技能,这条讲的是技能把计划这层活接了过去。跟前面把模型变成 agent 那四件呼应,四件里没有一页计划的位置,这条把它补了进来。跟前面翻转那页也接得上,那边让浏览器被 agent 够,这边让计划被人够,两端都在改界面。 计划这种东西历来是生成完就往那一扔,我留意的是"点着走"这三字,从读到点,中间隔着的是做决定那一步。 我留的疑问有三处。页面和计划怎么保持同步没说;改了决定会不会回写没交代;离线能不能看也没提。 这周拿一个要跑几天的活让它出计划,再拿手机过一遍,看哪几步在拇指下还点得动。
显示更多 话题来源 @davekiss 9.1K阅读 ❤️129
Dave Kiss (@davekiss) on X Thariq (@trq212) on the Claude Code team made a skill that turns Claude's plans into a page you click through and make decisions on Seems way better than looking at a wall of Markdown, phone-friendly X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·
一份关于模型诚实度的榜单出炉了,考题就一句,不知道别编。六家前沿模型的底裤被照得清清楚楚,我先记下那个十五。这榜单我读完先记住了一个数字,十五。十五这个数是第一名的瞎猜率,记完再看后面几位的脸色。脸色在下面一层层摆,摆好了看第一张。第一张是那张成绩单,成绩单在下面摆着,摆好了自己对。 成绩单的排位是这么写的。谷歌的新模型不知道的时候只有十五的题会瞎猜,瞎猜率排第二的两位都是二十九。第三档的三十二,准确率最高那家六十一。准确率最高那家是 GPT-6 Astra,六十一听着体面但拆开看有猫腻。听着体面但拆开看有猫腻。猫腻在它答错的题里有四成五是硬猜出来的。硬猜的题比空白卷更危险。空白卷老师知道你不会。硬猜的卷子会让阅卷的人先信了再错。 路由的启示是一句话。错答和不答哪个更贵取决于任务,这句话把选择题还给了用的人。用的人以前只能赌一把整体水平,赌一把的赌法今年被拆成了按请求下注。下注的办法是每个请求单独路由给最合适的那款。爱猜的模型派去头脑风暴,怕猜的模型派去核对账目。各扬其长的调度比找一个全能选手便宜得多。 榜单的出处地址在这。六个模型的完整分数和上周的对比都在页面里,数字不带感情但全是真的。artificialanalysis.ai ,分数每周更新,盯着看两周就能摸出各家诚实度的走势,走势比单周的数字值钱,值钱的散会,句号。
显示更多 话题来源 @merge_api 13.5K阅读 ❤️355
AI Model & API Providers Analysis | Artificial Analysis Comparison and analysis of AI models and API hosting providers. Independent benchmarks across key performance metrics including quality, price, output speed & latency. artificialanalysis.ai
我不是小布丁 ·
一句话加一张图拿了将近五十万阅读。内容是我修了那个编码应用,你们觉得呢。这帖子我刷到的时候先笑后琢磨,笑的是短得像句牢骚。 用户动手修官方的应用今年已经不算新鲜事。不新鲜的原因是这类工具的用户全是开发者,开发者天生手痒,手痒的看到不顺眼就自己上。上的成本是本地改几行改完截图发出来问一句怎么样。 传播账是这么算的。补丁帖的评论区通常是三派人。喊牛的、问怎么装的、挑刺的,三派吵成一锅粥才是热度的样子。五十六个字符配一张图,评论区问一句就完事。极短的内容形态在信息流里是特种兵,特种兵的特点是突防快。读者还没来得及滑走已经读完了,读完的手指停在点赞上。 链接在这,twitter.com/buildwithsid/s… ,图自己放大看,看完回来聊,句号。
显示更多 话题来源 @buildwithsid 497.9K阅读 ❤️3725
siddharth (@buildwithsid) on X i fixed the Codex app, thoughts? X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·
loopx-project.github.io/loopx/blog/zh/… 给 EdgeBench 这类评测加一刀消融,把过程中的反馈掐掉再跑,暴露出来的东西比分数本身有意思。 分工摆开。Astra 当主管,6.1-sol 当执行器,跑 loopx 这条路线。这类评测和别的(LHTB 那类)不一样,agent 能交版本、拿到分数和反馈,于是容易出现过拟合评估器的毛病,blind 跑法去掉的正是那层反馈。 结果分两半。一半是拿分露了馅。改成 blind 之后,有些题直接变零分,说明评估器和题目本身失配。portfolio 那题怎么跑都是零分,可见分差有多少是靠过拟合堆出来的。 另一半是工具自己长了肉。一晚上修掉二十个小问题。会话连续性、任务状态连续性、重规划证据,标记和工作树协议的可用与可恢复,都在那晚的单子上。检查点那条状态结算路径、探索能力的钩子怎么转起来、状态传输的包优化、评测的断点续跑,也都在上面。 "掐掉反馈再看分"这半句是全场重心。前面给训练数据装一条流水线讲的是数据那侧怎么筛,这条讲的是评测这侧怎么真。跟前面十个 agent 十五小时那条呼应,那边把证明交给机器核,这条把分数交给消融核,两头都在防自己骗自己。跟前面骨架就是环境也接得上,环境给的反馈若太甜,练出来的就是应试的本事。 六条要求我也一并记下,念三条最实的。目标必须保持实际任务的显著性,任务必须对应可验证的工作。负证据必须能排除掉下一条无效路线。另外三条管的是接续、反馈契约和成本计量。 我留的疑问有三处。blind 之后零分那几题的评估器怎么修没说;二十个问题各花了多少时间没拆;消融要跑几遍才算数也没交代。 这周拿自己手头一个评测照这刀切一遍,先看掐了反馈还剩多少分。
显示更多 话题来源 @huangruiteng 2.3K阅读 ❤️23
长程 Agent 的反馈与记忆:从 EdgeBench 的 blind 零分查起 从无 judge 反馈组的零分出发,分析实验混杂、评分与逐日账本缺陷,以及 LoopX 的恢复、调度、证据和上下文成本。 loopx-project.github.io
我不是小布丁 ·
GPT-6.1 Sol 开着 Ultra 拉满档,一份实战成绩单被晒出来了,这杯够大。二十个文件一千零七十八行代码,五十三分四十七秒干完。还顺手验了二百九十六项测试,这四个数字我盯着看了两遍才敢信,跑分之外这最硬。 这笔账得换算着看,五十三分钟改完二十个文件。平均一个文件不到三分钟。三分钟里要读懂旧代码要动对地方要保证不碰坏别的。三样全顾上的速度放人类团队里是熟手的巅峰状态。 那条测试的安全感是我最认的部分。跑完的测试不只是数字是给审阅者的定心丸,定心丸吃下去改代码的手才稳。稳的手改出来的代码敢进主干,敢进主干的产出才有资格谈效率。 演示视频在这。twitter.com/Stargridcompas… ,看完回来告诉我这速度你服不服,服的点赞,句号。
显示更多 话题来源 @Stargridcompass 49.3K阅读 ❤️52
高运通 (@Stargridcompass) on X 感受一下GPT-6.1 Sol,开Ultra,拉满了 修改20个文件,写了1078行代码,共耗时53分47秒 共验证了296项测试,安全感满满。 如果换成Opus5.5,需要多久? X (formerly Twitter)
我不是小布丁 ·
查票的开源接口落地了,仓库一千八百颗星。一行命令就能跑起来配进桌面聊天助手,这上新我看完就把昨天那句体验帖转了。转的理由是昨天还在羡慕今天就能自己装。 三件事都冲着出行最烦的查询去的,查车次查过站查中转。三样在官方应用里各要点好几层,点层数的耐心今年是最稀缺的资源。稀缺的资源被一句话省了。省下的不只是手指还有等车时的焦虑。 安装门槛低到一行包管理命令,装完在桌面助手的配置里加一段就通了。通了之后的体验是打开聊天窗口直接问。问完的行程规划连着中转方案一起出,出行这活今年被智能体承包得七七八八。 保留那句是接口活在别人的地盘上,查询的源头数据是官方的。哪天接口一改这仓库就得连夜跟,跟得上的活不难但烦。烦的维护考验作者的热情。热情撑多久这仓库就活多久。 仓库在这。github.com/Joooook/12306-… ,演示图在这。twitter.com/ai_fengshou/st… ,装完回来告诉我中转查得准不准,准的点赞,句号。
显示更多 话题来源 @ai_fengshou 147.2K阅读 ❤️419
GitHub - Joooook/12306-mcp: This is a 12306 ticket search server based on the Model Context Protocol (MCP). This is a 12306 ticket search server based on the Model Context Protocol (MCP). - Joooook/12306-mcp GitHub
我不是小布丁 ·
谷歌开发者官推说了句挺提气的话,我们不只造工具。我们用工具造东西,跟着晒了自家团队用 Gemini 做的实验。这自用的底气我读完会心一笑,笑的原因在下面一层层摆。 官推点名的两类作品是交互三维世界和实时语音工具。这两类都是最吃模型能力的场景。三维世界要模型理解空间和逻辑,语音工具要模型扛住实时的压力。 查证到的作业单有几样亮眼的货,有一件是用模型驱动的扩展现实创作工具。一句话就能生成可交互的三维体验。一句话出三维听着像魔法。魔法的背后是模型把描述翻译成了场景。 我的观察是一句话,自用是最诚实的路线图。路线图写在发布会的幻灯片上会打折,写在团队每天跑的实验里不会。跑实验的团队知道哪条路真的通,通了的路晒出来给外界看就是最稳的信号。 出处在这。vr52.com/vr-news/vr-ind… ,三维那件的细节自己读,读完回来告诉我一句话出三维的完成度,完成度高的点赞,句号。
显示更多 话题来源 @googledevs 62.7K阅读 ❤️399
Google推Gemini驱动XR创作工具:一句话生成可交互3D体验 - VR52网 GoogleAndroidXR团队近日宣布推出一套面向开发者与普通用户的全新工具,旨在通过Gemini多模态AI模型,将自然语言创意直接转化为可交互的扩展现实(XR)内容。这一能力已在Gemini网页应用中的Canvas功能中实现原型验证,并标志着Google正加速推动"沉浸式计算"的平民化。 www.vr52.com
我不是小布丁 ·
ChatGPT 和 Codex 两条线的负责人 thsottiaux 坐下来录了一期访谈。顺带聊了 OpenAI 的安全立场。四个话题每个都能单拎出来发一条推。这密度我听完先按下暂停键整理笔记,笔记在下面一层层摆。 第一个话题说模型选择器大概率要退出历史舞台。下拉框这个交互今年被无数产品用着,用它的前提是用户知道自己要挑什么。挑的前提是懂各家的脾气,懂脾气的用户是少数。 第二个话题的暴论是循环和图那套编排范式只是过渡阶段。这句话砸在半个工具链行业的头上,砸得不轻。过去一年大家围着图编排卷生卷死,节点画得越来越花,边连得越来越讲究。 收尾就一条,四个话题里最值得反复听的是第一个。选择器消失听着是小事。小事背后是权限的重新分配。分配完的那天你不再需要懂模型,懂模型的工作交给了那层看不见的路由。 音频在这。youtu.be/MM-C3JqCXBk ,四个话题都听一遍。听完回来告诉我哪个最戳,最戳的点赞,句号。
显示更多 话题来源 @lennysan 160K阅读 ❤️943
我不是小布丁 ·

半导体自学的免费课单摆上了台面,三所名校的课一分钱不用交。这好事我先记地址,后半段的毒舌才是这篇的魂,魂在下面一层层剥。后半段的毒舌才是这篇的魂,魂在下面一层层剥。这清单我先记地址再品后半段的毒舌,毒舌才是这篇的魂。

一分钱不用交就能学完。这清单我看完先记地址再品后半段的毒舌。毒舌的部分才是这篇的魂。魂在下面一层层剥,剥好了看课单,课单在下面摆着,摆好了自己按顺序排。
课单的顺序排得很讲究。第一站是 MIT 的 6.780 半导体制造课,从整个制造流程的关键词讲到产业简史。第三站是 CMU 的存储系统课,把存储怎么变成具体产品讲透。零基础的人先建地图。地图建好了后面每个名词都有地方挂。挂得上地方的知识才留得住,留得住的第二站是斯坦福 EE309A 的进阶课件,课件这东西比视频耐读,读课件的人动手能力天然强一截。
毒舌的第一刀砍向了名词崇拜,术语用英文对从业者是顺手,对圈外人就成了高墙,高墙是自己砌的。砌墙的砖是懒得动脑子。知识本身没门槛这句这句说到点上了。点上的第二刀砍的是道听途说,听来的东西当真理再拿去做决策,决策的依据是别人的嘴,嘴上的风险自己扛,扛过的都知道疼。
我的补充只有一句,这份课单最值钱的不是三门课,是那句多跟机器聊聊就能学会的批判。聊天给的是答案,读书给的是分辨答案的能力,能力这东西聊不出来只能啃出来。啃的姿势就是按这份单子从头走到尾,走完的那天你在任何半导体话题里都能接住话。
资料库在这,snia.org/education/ ,三门课自己按名字搜课件,搜完回来告诉我第一门的简史讲到哪一年,讲到的点赞,句号。

显示更多 话题来源 @LucretianDelta 18.4K阅读 ❤️376
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