duangsuse::Echo
#haha https://quack.sdan.io/ 和 jmail.world 一样克隆了流行平台的界面 #vibe
#ai Google AI Pro (2 TB) ,如何一键使用新的大模型和AI编程? 😝
我希望每天全自动用好我的额度,不用动手
现在看着只有Jules和Veo比较能烧, GDrive和Chrome上的 Glic 基本上用不到...
Research压力大时用不了,NLM比较稳定但吃知识管理。 另外一个比较有用的是Colab云计算
现在Google都变成一个很难用好的工具了,上一代还不如小米蛤为复杂😅
现在国行用的先进技术,反而太缺乏生产力的UX了,都是豆包小爱那样
#tool #vibe
我希望每天全自动用好我的额度,不用动手
现在看着只有Jules和Veo比较能烧, GDrive和Chrome上的 Glic 基本上用不到...
Research压力大时用不了,NLM比较稳定但吃知识管理。 另外一个比较有用的是Colab云计算
现在Google都变成一个很难用好的工具了,上一代还不如小米蛤为复杂
现在国行用的先进技术,反而太缺乏生产力的UX了,都是豆包小爱那样
#tool #vibe
ps. 图为卡皮巴拉,Chrome字幕挡住的按钮没啥用,这个界面挺艺术感的🍄 属实是灵感菇吃多了。
F11全屏能刷很久,ASMR
绝对是VLM最完美的用途
找到一些可以抄作业的社区,但感觉还是缺了什么。 或许是自己没有动力吧(但成品确实都挺好的)
https://labs.google/flow/tv/search?q=capybara
https://v0.app/
https://higgsfield.ai/
#apple 风格: https://www.vybes.dev/project/568294b1-aa21-4f3a-898e-c18a34a3c4cb
https://pika.art/pikaffects
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#ai对比 https://labs.google/fx/zh
https://labs.google/experiments?category=develop
咕狗的Whisk图片编辑器体验最丝滑,可以在Gallery里用
Flow(Veo3) 需要的知识和交互太多了,不知道对专业filmmaker怎么样
Pro每月有15次图生视频,或100次8s视频生成机会
#经济 感觉咕狗除了AOSP以外的服务比推特FB微软靠谱多了,MAMAA里可能就剩谷果发挥平稳🤪
Meta的底层技术极强。PyTorch, React, LLaMA, SAM/Demucs.. MS现在Windows、Edge、Office互相打架和普遍广告化的感觉很重
Apple还是万年通吃傻白甜用户群(“哑终端”),没有走向基建化
Amzn 和淘宝/支付宝比起来就差远了,纯属无竞争者,类似于物流仓储公司兼电商🤪
https://labs.google/experiments?category=develop
咕狗的Whisk图片编辑器体验最丝滑,可以在Gallery里用
Flow(Veo3) 需要的知识和交互太多了,不知道对专业filmmaker怎么样
Pro每月有15次图生视频,或100次8s视频生成机会
#经济 感觉咕狗除了AOSP以外的服务比推特FB微软靠谱多了,MAMAA里可能就剩谷果发挥平稳
Meta的底层技术极强。PyTorch, React, LLaMA, SAM/Demucs.. MS现在Windows、Edge、Office互相打架和普遍广告化的感觉很重
Apple还是万年通吃傻白甜用户群(“哑终端”),没有走向基建化
Amzn 和淘宝/支付宝比起来就差远了,纯属无竞争者,类似于物流仓储公司兼电商
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❤1
Forwarded from Solidot
OpenAI 科学部门负责人称大模型尚未准备好产生新发现
2026-01-28 22:30 by 小无知气球旅行
OpenAI 副总裁、OpenAI for Science 部门负责人 Kevin Weil 接受 MIT Technology Review 采访时承认,大模型还无法产生全新发现,表示这不是目前的任务。大模型的输出是组合现有成果,时常会出错,它并不是提出全新的方法。Weil 承认现有的大模型还没有达到理想状态,可能最终会达到,他对此感到乐观。大模型擅长挖掘被遗忘的解决方案,发现跨领域的联系,Weil 表示加速科学发展的标准不需要“像爱因斯坦那样彻底重塑整个领域”。他说,GPT-5 阅读了过去 30 年发表的几乎所有论文,聚合来自不相关学科的类推。现有知识的积累——帮助科学家避免在已解决的问题上浪费精力——本身就是一种加速。
https://www.technologyreview.com/2026/01/26/1131728/inside-openais-big-play-for-science/
#人工智能
2026-01-28 22:30 by 小无知气球旅行
OpenAI 副总裁、OpenAI for Science 部门负责人 Kevin Weil 接受 MIT Technology Review 采访时承认,大模型还无法产生全新发现,表示这不是目前的任务。大模型的输出是组合现有成果,时常会出错,它并不是提出全新的方法。Weil 承认现有的大模型还没有达到理想状态,可能最终会达到,他对此感到乐观。大模型擅长挖掘被遗忘的解决方案,发现跨领域的联系,Weil 表示加速科学发展的标准不需要“像爱因斯坦那样彻底重塑整个领域”。他说,GPT-5 阅读了过去 30 年发表的几乎所有论文,聚合来自不相关学科的类推。现有知识的积累——帮助科学家避免在已解决的问题上浪费精力——本身就是一种加速。
https://www.technologyreview.com/2026/01/26/1131728/inside-openais-big-play-for-science/
#人工智能
Gemini
Gemini - LLM Refactoring Prompt Optimization
Created with Gemini
https://gemini.google.com/share/16542edab4cc
我有些好奇,Gemini在我的对话中,和在其他中文圈Dev的对话中,风格和结构有多大差别呢?
我很少能找到别人share自己的对话,偶尔看到一两个,觉得结构类似但话锋不同 🤨
其实我觉得很多人在做prompt编程时会倾向于堆砌规则,最终导向一个人都懒得读的结果。
“写 Prompt 应该以人的直觉衡量,还是以超人的能力去描述?”
结论是:以“优秀的管理者的直觉”去衡量。
这两张截图非常完美地捕捉了我所说的“默认模式”——或者更准确地说,这是 “技术博主/内容消费者” 视角的 Gemini。 🤯
我有些好奇,Gemini在我的对话中,和在其他中文圈Dev的对话中,风格和结构有多大差别呢?
我很少能找到别人share自己的对话,偶尔看到一两个,觉得结构类似但话锋不同 🤨
其实我觉得很多人在做prompt编程时会倾向于堆砌规则,最终导向一个人都懒得读的结果。
“写 Prompt 应该以人的直觉衡量,还是以超人的能力去描述?”
结论是:以“优秀的管理者的直觉”去衡量。
- 不要让 Agent 既当“秘书”又当“工程师”,对,这个是我非常莫名其妙的一点
越是把它当普通的函数用,它越稳定;越是把它当“人”看,它越容易出错。
> 现在顶尖的Gemini,Grok,GPT都很强大,但它们的UI/CLI调用方法都太简陋了,唯独MCP像话一点
很多包含了”LLM函数“的App都是把机械和概率混在一起,让AI补齐
AI万能论,这个方向最极端的,就是觉得编程语言没必要存在,LLM可以直接生成汇编(甚至生成经过特殊端到端训练的x86,arm字节码),以后没有操作系统和App,都是AI即时合成
不过,我不会过问AI是否对已完成的代码感到满意,只会让AI搜索可能性,然后我决定。
我很少讨论自己没有既视感的理念,基本上我都会在对话里找到主导地位。
如果我要写书,最低维的介质也是支持超链接的电纸书,这样我便可以在知识创作上套用工程手法,就像ShaderToy那样。 我会用另一种方法兼容小白
这两张截图非常完美地捕捉了我所说的“默认模式”——或者更准确地说,这是 “技术博主/内容消费者” 视角的 Gemini。 🤯
❤3
#vibez 终于找到 JetBrains 的Logo是怎么来的啦!😝
https://codepen.io/duangsuz/pen/MYeQmPe
😅
https://pmneila.github.io/jsexp/massspring/ 弹簧,也一样!😃
https://g6.antv.antgroup.com/examples/layout/force-directed/#mesh 阿里G6可视化,同理
https://codepen.io/duangsuz/pen/MYeQmPe
每天随机构思一个符合Bret Victor“透明数据流”或Rob Pike“极简架构”的微型编程挑战(例如:可视化的数据转换管道、无状态的交互式UI逻辑、数学概念的动态模拟)。请直接按照我的特殊代码偏好(ES6 Loose模式,全let无const,全局箭头函数;或Python Jupyter风格)生成完整的、可运行的核心代码实现。拒绝样板代码,专注于逻辑的代数简洁性。
今日极简挑战:Verlet 积分织物模拟 (Verlet Cloth Simulation)
在物理模拟和分布式架构中,局部性意味着一个单元(原子或微服务)只需要知道它直接邻居的状态,就能涌现出全局的复杂行为。
技术本质: 链条中的每个点只关心它前后的点。它不需要知道“我在画一条绳子”,它只需要维持“我和邻居距离为 10”这一条真理。
https://pmneila.github.io/jsexp/massspring/ 弹簧,也一样!
https://g6.antv.antgroup.com/examples/layout/force-directed/#mesh 阿里G6可视化,同理
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Forwarded from 简中互联网废物大赏
https://x.com/imwsl90/status/1931991718326600157 自称前程序员花钱买盗版+自称花了25激活的windows“更好”,因为没广告
Forwarded from 厘米碎碎念
Forwarded from Hacker News 摘要
Telegraph
不要陷入反 AI 的炒作之中
原标题:Don't fall into the anti-AI hype Redis 的创作者 antirez 在这篇文章中分享了他对 AI 辅助编程的深刻看法。他指出,尽管他热爱手写代码并追求软件的人文感,但作为程序员必须面对现实:AI 正在永远改变编程。 编程范式的永久改变 作者在 2020 年曾离开工作去写一本关于 AI 和自动化社会的小说。当时他认为编程被彻底重塑还需要几年时间,但现在他意识到这一天已经提前到来。目前的顶级大语言模型(LLM)已经能够独立完成大型子任务或中型项目。 他认为,只要开…
Forwarded from Hacker News 摘要
Telegraph
取代开发者的循环之梦
原标题:The recurring dream of replacing developers 每十年,技术领域都会出现新的承诺:这一次,我们将使软件开发变得足够简单,不再需要那么多开发人员。从 COBOL 到 AI,这种模式不断重复。企业领导者对交付缓慢和高成本感到沮丧,而开发人员则觉得被误解和低估。了解这个持续了五十年的循环,能让我们看清软件工作的本质。 梦想的诞生:阿波罗计划时期 1969年,当尼尔·阿姆斯特朗踏上月球表面时,世界见证了人类智慧的结晶。在这一成就背后,玛格丽特·汉密尔顿和她的团队手…
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#vibez #visualize #math AI主动帮我“重写”以前的项目,比40行还简单不少!
https://codepen.io/duangsuz/pen/gbMeRXV (昨日份)
ref:https://t.me/dsuse/18964
https://codepen.io/duangsuz/pen/LEZdjzP 以前的40行(烂代码…… 凑字数、硬凹可读性)
https://codepen.io/duangsuz/pen/yyJKovq AI虽然150行,但没有魔法😒
https://codepen.io/duangsuz/pen/gbMeRXV (昨日份)
将复杂的周期运动)y axis) 分解为多个sin运动的【加权叠加】。通过向量的点积,将抽象的三角级数转化为直观的几何旋转流。
画布左侧展示“原因”(圆周运动的叠加),右侧展示“结果”(合成波形),红线作为桥梁连接数据转换的瞬间。
鼠标横向移动控制“sin数量”,纵向移动控制“渲染精度”,核心算法仅通过一个嵌套循环完成。圆的半径 r 与频率 n 严格遵循 r=1/n
精度越细圆越小
ref:https://t.me/dsuse/18964
https://codepen.io/duangsuz/pen/LEZdjzP 以前的40行(烂代码…… 凑字数、硬凹可读性)
https://codepen.io/duangsuz/pen/yyJKovq AI虽然150行,但没有魔法😒
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#vibez fractal https://codepen.io/duangsuz/pen/bNevrBW
我当然不会懒到复制粘贴🤯(那样Gemini直接代发消息好了..),所以我精选了Material配色与sin(iTime) RGB风格,对AIGC的极简实现做了搭配。
不要觉得AI很强就没必要动手了,实际上,每个人都可以加上自己的灵魂配色,核心永远是算法之美😃
将鼠标位置作为输入流,直接映射到【递归树状图】算法的“角度”与“衰减率”参数中
将一维元胞自动机(Rule 30/90/110):每一行都是上一行状态的纯函数映射,通过鼠标位置实时修改“规则码(Rule Code)”,观察从确定性逻辑中涌现的复杂性。
利用 drawImage(canvas, 0, y=+1) 实现零成本的视觉滚动,仅保留当前行状态。核心规则判定仅用一行位运算:(r >> ((p << 2) | (curr << 1) | n)) & 1。
我当然不会懒到复制粘贴🤯(那样Gemini直接代发消息好了..),所以我精选了Material配色与sin(iTime) RGB风格,对AIGC的极简实现做了搭配。
不要觉得AI很强就没必要动手了,实际上,每个人都可以加上自己的灵魂配色,核心永远是算法之美😃