duangsuse::Echo
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美而不丑、明而不暗、短而不凡、长而不乱,扁平不宽,读而后码,行之天下,勿托地上天国。
异常勿吞,难过勿过,叹一真理。效率是很重要,盲目最是低效。
简明是可靠的先验,不是可靠的祭品。
知其变,守其恒,为天下式;穷其变,知不穷,得地上势。知变守恒却穷变知新,我认真理,我不认真。

技术相干订阅~
另外有 throws 闲杂频道 @dsuset
转载频道 @dsusep
极小可能会有批评zf的消息 如有不适可退出
suse小站(面向运气编程): https://WOJS.org/#/
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#math 趁此机会,也可以了解一下「神奇」的分形 #CG (过程式艺术)

这些并不是微生物,是数学公式在GL里的样子哦😃
(没想到吧?数学也可以很快乐。 不需要争论“无穷小” “微分”存不存在,线代人可以😒亲自试玩!)

P1: 打卡 Mandelbulb

P3: Mandelbrot-Julia/佛陀分形/Burnship分形

P5: Attractors (奇异吸引子) / Fractal Flames 🎇
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别对 #AI 说“请”了!你越礼貌,结果越差!
#sb 😓 从yihong那刷到个滞涨网红程序员,欢乐多 https://t.me/dsuse/21756

>读着读着,突然想到了 3 年前的这篇: https://www.kivinsae.com/2023/05/17/2023-05-17-no_sophism


#life 感恩皓叔对中文互联网,尤其是技术领域无私的分享。 先生千古
https://github.com/slan-ning/coolshell-markdown/blob/main/2022/eBPF%20介绍.md

他们作为技术KOL,自己本身不学无术,把大量精力和时间花在了社交媒体上,花在了花样繁多的新技术、新产品、新想法上。巨大的信息流涌入他们,让他们从窄而深的技术通道转向了宽但散的纷杂路口。不以为耻反以为荣,并在互联网上布道这种劳逸结合、工学一体的玩法。

但陈皓的不学无术,则是一种更常见的、更隐蔽的,但是伤害更大的不学无术。这种不学无术总结起来就是:

🤯
没有工作上的边界意识,在自己所拿薪资的岗位上,没有真正窄向、深度的钻研自己权责范围内的事情,而是用自己的阅历、见识、想法,跨越到远超自己能力上限的地方,去指点迷津、夸夸其谈,这是一种非常隐晦的、隐藏的,但大面积存在的严重职业道德缺失的行为,不仅在程序员领域,也在产品、运营领域出现。

如果真正的想实现一个想法、平台,真正的技术职业工作者,无非两种情况,1是遵循自己的Leader的想法和架构,老老实实的写代码、做模块。2个就是自己担负着研发的重担,了解并深度认真的去评估自己的技术水平,评估自己能否基于想法去实现完整的闭环,并模拟这样的过程,做好完整的计划,带领团队逐级拆解任务,做好管理,去实现这个过程。

而陈皓,就是非常典型的,不愿意做1,所以在面试和找工作的事情,都奔着2的岗位去找、去靠,但是在2的岗位上,不具备2的能力,但是既不愿意直面现实,也不和团队说真话,做真正的评估拆解,


"绑着整个团队一起走向必然的失败。这段过程,就是陈皓在阿里云的典型失败过程,也是为啥闹纠纷的主管因素。 ..... 那是因为你在阿里,吃着时代的红利,你的试错,是阿里在给你承担,而不是你在承担。"

😅就喜欢捧大厂牛马和资本家是吧..
^^ 到底什么是真正的技术工作者,没有深刻和详实的讨论和证明,是几乎不可能用所谓的两种情况来进行概括的。我们往往只能用一些普世的、共同的人类良好品质,在不同的行业和领域的从业者身上进行对照和印证。比如,

对于一个医生来说,我们可以用 对病人负责 来进行判断,对于一个教师来说,我们可以用 对学生负责 来进行判断,对于一个程序员来说,我们可以用 对用户负责 来进行判断。但是,这些判断的标准,都是基于对于 负责 这个词的共同理解的基础上的。而这个共同理解,是

需要结合时代背景,通过大量的观察事实,来进行共同的认知和建立。绝不可能通过一篇文章,或者一段文字,或者一个人的个人行为,来进行建立的。

.... 企业开出来的薪酬是基于企业在雇佣和面试过程中的人才价值判断。被雇佣者本人对于这个定价本身并不存在道德和判断的责任。因此这里事实上再一次使用了模糊化推论,强行建立了一个 高收入 和 对高收入的定价责任 的关系,然后进一步建立了 鼓捣新技术 和 企业责任 的矛盾。



"遵循自己的Leader的想法和架构,老老实实的写代码、做模块"😒😒
去你妈的「老老实实,服服贴贴」写代码、做模块,滚去和真正被 51% Leader train 出来的人机竞争吧😓 初码@chumacn

以上,祝大家身体健康。
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我可以很负责的说:AIGC真是太有用了 👍

看看这些可视化(没错,很多人都写过),卡的要死(or UX不顺)
其实是因为作者不会写GL (莫名其妙用Worker) / 不会写js (UIUX 👎)。
fractals.top
synapticspiral.nz/?fractal=benesi3d
vivianriver.github.io/HTML5_Fractal_Playground
https://hirnsohle.de/software.php GL #dalao


而这些是优化的很好
https://mandelbrot.site/
fractaldex.org

这个最逆天,整个3D都是GPT写出来的
gptgames.dev/?type=tool&sort=featured

总而言之,原理并不困难(很多人用不惯sdf的纯函数..)
实现也过百种(就像 Game of Life 一样)——有AI编程前就就这样
但是,搜索与自主融合成了价值所在。 这个App只是冷门案例,但70%软件都一样

这类工具本身,只是UE节点管线上的灰度Shader,可复用,但场景可能封顶就是动态壁纸了。 虽然价值不大,写它们的却都是大佬..
真引擎反而没人做

所以,独立 #dev 要保持谦逊,却也不能妄自菲薄。 AI能写你能改的更好,做对自己的每天有意义的事,别去证明什么。 “ 📚军备竞赛”到最后是人生苦短,放弃

保持饥饿,保持愚蠢。
#statement 😌😂😇
#vibez 今日挑战:arc碰撞检测与物理Verlet积分。
双发(因为今天份的会比较难,明天就改发解析)
代码为AIGC,请自己复制代码问AI

https://codepen.io/duangsuz/pen/qENKvLV
原来现实世界里的trade-offs这么多啊! 空间hash表和侵入式链表?简单的四叉树? 听起来很像Jai的SOA/AOS和Linux的task_struct优化
或许这才是CG,因为png也是用无损压缩实现比jpg的FFT更好的编码。

学院派都用kdt来做60fps的纯圆碰撞检测呢
对flash游戏开发而言,kdTree比结合向量计算框架的grid快吗?

假设引擎可以动态的维护grid[y][x]的对象列表,对象不动则不重算? 答: 没人用kd树。sdf几何也是很好做碰撞检测的,Taichi可以说是异构计算的版本答案


推荐试玩 https://www.dynamicmath.xyz/calculus/diff-equations/
#vibez 双发
lines 136, 5hrs 😉

https://jsbin.com/comiyogopa/edit?output (press H switch)
https://codepen.io/duangsuz/pen/KwMexjy (BAD)
我对codepen这些env非常失望。绑定keyup和mouse花了我一个小时,AI没能帮助非DOM的魔改"SDK"。真是搞笑,最困难的永远不是数理和算法?!


3种多点插值(或者说曲线渲染算法)
demo最后包含的是bezier的物理模拟。
Forwarded from Solidot
AI 写的编译器都能编译内核了,但我还是无动于衷

2026-02-10 11:58 by 森林送信人

Nala Ginrut 写道:AI 究竟是否能成为新的数字利维坦,目前尚未可知,但 AI 写编译器的事情着实吓尿了一群人,但也有一些人暂时还没被吓尿,并且还有心情写文章。

根据 Anthropic 的记录,无限增加 agent数 量并不会有什么效果,16个并行的 agent 一起跑,结果 16 个 agent都卡在同一个问题。理想中的 agent 应该是能更好更细粒度地规避冲突,互相协调,有同步协调机制。

也就是说,他们这次没有做 orchestration agent。

可是问题就来了,真正有生产力的 orchestration agent,其设计和实现也是一个复杂工程。如果一句“给我来一个XX“之类的简单 prompt 不能让 AI 帮你自动写,就意味着需要投入工程师才行了。

这就回到了我们之前提到的VibeOS悖论:你得拥有足够丰富的工程经验,以及编译理论的理解,才能设计出一个好的专用 orchestration agent。

https://nalaginrut.com/archives/2026/02/09/ai-compiler-but-i-dont-give-a-fuck

#人工智能
duangsuse::Echo
没错,普通dev用Claude Agents小分队写的"CCC"跑Linux/SQLite比GCC -O0 也慢2倍,-O2 更是慢>7倍,但它确实稳定通用了。 Claude的“山寨WebKit”虽然慢10倍但也是AIGC了。
Claude究竟是如何写编译器的?


Ralph Loop。拉尔夫循环,这个名字具体怎么来的并不重要:就是不断把你拉出来的东西,再放回嘴里吃下去,不断循环往复,期望着最终哪一天拉出珍珠宝石出来。
这个策略对生物是毁灭性的,但对基于大语言模型的AI而言,可以说极其有效。 CoT就是明确优化的自反馈Loop

https://github.com/kaansenol5/VibeOS
如果你真懂行,应该知道 compiler, linker(GNU), sched+mmap (Linux) 是分不开的,就像javac不等于JVM
所以在这里,必须把AI的“底层”能力结合看,而不只是堆 C99 toolchain ,那没竞争力
前几天有人靠vibe写了一个操作系统跑在Armv8平台上,还跑了个卡马克的成名作Doom作为demo。

这说明目前地球上AI的水平差不多到了科班CS #PLT 本科生的课程设计水平,国内某些高校的操作系统课程,也差不多是写一个 toy OS然后QEMU跑个仙剑奇侠传移植版,国外一般爱跑个Doom。

那么,具体它是怎么写出来的呢?
我们想象中的prompt差不多长这样: 快给我写一个比Windows、Linux更牛逼的操作系统,要用Rust,要能玩原神,能用微信,有office,还能炒股,我吃完晚饭前必须写好,钦此。

嗯,这样已经足够强大了。不开玩笑真能写出来,那肯定是世上最强,没有之一。😓
(横批:你连对标的是win7,KDE还是安卓都没写明白,咋可能和高屋建瓴的人一样好)

实际上的prompt长什么样?为了不让本文显得太乏味,我稍微翻译成人话,有兴趣的人可以自行查看。

- 写bootloader,最小编译框架,Makefiles
- 加入内存管理(堆分配's mmap)
- 实现printf,记得修复va_list的问题😅
- 利用ramfb构建framebuffer驱动
...

要注意,其中有一些已经属于定式,所以没有必要过于细致地去描述,比如bootloader具体怎么写,至少对于通用操作系统来说
如果你像AI一样只会背定式,遇上真正的专家问题,问两个就穿帮了...
fyi. Author: https://nalaginrut.com/tags/compiler

理想中的agent应该是能更好更细粒度地规避冲突,互相协调,有同步协调机制。

Claude.ai 这次没有做orchestration agent。
Ralph Loop 这个半生不熟的项目烧了2万刀,即便是跟最贵的 Claude Max 比,也更加昂贵。

但是市面上的实现并不少 (Ctrl+F js zoo)
既然不是零背景知识,卷implementation意义何在呢? 还不如卷接口、卷选型😅😅
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Hacker News 摘要
当 AI 声称“构建了浏览器”时,在相信炒作前请先检查代码仓库 原文:https://www.theregister.com/2026/01/26/cursor_opinion/ 阅读时间:4 分钟 分数:196
😅关注本频道 #vibez 的朋友应该也很“惊奇”那些曾经要 #CG 大佬花一周做的Lab,咱是怎么每天一出的
比如咱已经写了两类十几张动态壁纸,投稿了比java小200倍的apksigner.js,投稿了信号处理通识入门,今天又出了“物理引擎”

不吹不黑,每月20刀的Gemini3 起了巨大作用👍
但决定性作用,依然是在我的“三幻神迷弟”初始prompt、AI周期任务的inspiration、平均长达>50条的对话,平均>7条的上文

( 你要掂量一下你的knowledge-base或他山攻玉的洞察力能否撑得住应答7条 #vibe 不露馅)
(然后才是谈品味、谈重录代码和功能取舍,这点和 VibeOS 雷同)
😅大家都是卷低成本了,你用AI即地补课行外知识,最终也做不到内行去vibe的完成度。这个场景上别指望AI能像干插画师一样干dev)
包括我最近开始把>30min vibe 的时间标出来,基本都>3小时!

我也关注了~5个简中圈独立dev,他们都没有磨合到一天一vibe,yihong明确吐槽过他找不到方向(但LeetCode做题可以)


最近一周收到了非常多和AIGC workflow 磨合的资讯,也有许多心得。或许我的方法不是最通用的,但确实省心,
“上等的食材只需 最简单的烹饪”——insights in, productivity out ,大概如此😝
都对标3位AlanKay那个层次的人了,自己也很难写出烂代码。😅
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