案子破了，小米 135 亿研发玄戒 o1 的真实情况
参考知乎讨论 https://www.zhihu.com/question/1909186314550609183
你一言我一语的基本拼凑出真相了：
小米玄戒 o1 是 Arm CSS 服务（ Neoverse Compute Subsystems ）的首款手机 SOC 芯片，CSS 方式是针对一些“尽快上马“的场景，在这个授权方式下，ARM 可以帮厂商完成 ARM+第三方 P 的整合，相当于 SoC 级别的整合在很大程度上都是 ARM 协助的。
这和传统的 IP 授权有很大的差异，就像要做饺子（ SOC ），原来 ARM 是提供面粉和鸡蛋（ IP 授权服务），现在直接是预制菜半成品（ CSS 服务），可以供你的蒸、煮、煎各种不同的使用场景。
这种情况下，大大缩短芯片流片流程，但是费用也会高很多，也就是利润和技术的大头都是由 ARM 获得和实现的。
---
离谱的是，现在相关信息被疯狂捂嘴，arm 原来的首页文章被删除，国内也没有任何相关大博主能讨论相关信息。
---
预测我的这个帖子，要么上不了首页；
**要么马上会有故意说引战言论的人，让帖子光速拉入水深火热**
- - - - - -- - - - - -
digd：建议不要故意说引战言论吵架，否则就是故意舆论引导，让帖子沉到水深火热
imhd：我不太相信怀胎十月，出生就是博士
2025-05-23 21:57:17
参考知乎讨论 https://www.zhihu.com/question/1909186314550609183
你一言我一语的基本拼凑出真相了：
小米玄戒 o1 是 Arm CSS 服务（ Neoverse Compute Subsystems ）的首款手机 SOC 芯片，CSS 方式是针对一些“尽快上马“的场景，在这个授权方式下，ARM 可以帮厂商完成 ARM+第三方 P 的整合，相当于 SoC 级别的整合在很大程度上都是 ARM 协助的。
这和传统的 IP 授权有很大的差异，就像要做饺子（ SOC ），原来 ARM 是提供面粉和鸡蛋（ IP 授权服务），现在直接是预制菜半成品（ CSS 服务），可以供你的蒸、煮、煎各种不同的使用场景。
这种情况下，大大缩短芯片流片流程，但是费用也会高很多，也就是利润和技术的大头都是由 ARM 获得和实现的。
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离谱的是，现在相关信息被疯狂捂嘴，arm 原来的首页文章被删除，国内也没有任何相关大博主能讨论相关信息。
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预测我的这个帖子，要么上不了首页；
**要么马上会有故意说引战言论的人，让帖子光速拉入水深火热**
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digd：建议不要故意说引战言论吵架，否则就是故意舆论引导，让帖子沉到水深火热
imhd：我不太相信怀胎十月，出生就是博士
2025-05-23 21:57:17
随机探索 GitHub 宝藏，开发者摸鱼必备
📂 项目名称：GitHub Project Explorer
访问地址： https://teddyxiong53.github.io/github-wander/
🌟 这是一个帮你跳出信息茧房的极简工具，无需登录、无广告、无算法绑架，每次点击都能邂逅一个意想不到的 GitHub 优质仓库！
💡 使用场景：
写代码卡顿时，随机获取灵感燃料
午休十分钟，探索全栈/算法/设计创意项目
新手寻找练手项目，老手发现轮子新玩法
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新手寻找练手项目，老手发现轮子新玩法
一个推广公共图书馆的项目，目前集成云南省图书馆、昆明市图书馆以及各区图书馆的馆藏，请大家批评指正。
让公共图书馆被公民了解，让公民爱上阅读，让公民公平读书。
地址： https://www.librarybooks.space/
哪里做的不好的，有好的建议的请大家赐教。
让公共图书馆被公民了解，让公民爱上阅读，让公民公平读书。
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哪里做的不好的，有好的建议的请大家赐教。
Augment 进行前端页面开发体验！
# 使用 AI 辅助开发前端界面的体验分享
## ✅ 先说结论：非常棒！
## 🧑💻 背景介绍
本人是一名后端开发者，最近接到一个任务：**开发一个 AI 模型，并提供一个效果演示界面**。
对于前端部分，虽然几年前曾使用 Vue 开发过后台管理系统，但现在已经完全忘记了相关语法，因此对界面开发感到比较头疼。
## 🔍 工具调研
为了快速完成界面开发，我尝试了多个 AI 工具，包括：
- **Qwen**
- **Cursor**
- **Trae**
- **Augment**
在使用相同提示词（未做复杂优化）的情况下，发现：
> **Qwen 生成的界面最漂亮！**
不过也存在一些问题：
- Qwen 网页版每次修改哪怕是一行代码都会重新输出，无法像 Cursor 或 Trae 那样进行**局部修改**。
- 另外，Qwen 的部署只能发布到其自有服务器上，不够灵活。
## 💡 最终开发流程
结合各工具的优点，我的最终开发流程如下：
1. 使用 **Qwen** 生成初始界面（基于 React + Tailwind ）
2. 将代码复制到 VSCode
3. 使用 **Augment 插件** 进行迭代修改和优化
4. 最后打包并部署到自己的服务器
整个过程耗时不到 **一天**！
## ⏳ 效率对比
如果没有 AI 的帮助：
- 我需要先重新熟悉前端语法
- 再设计页面布局
- 最后动手开发
估计至少需要 **一周时间**，而且最终效果可能还不如 AI 生成的好看。
## 🚀 下一步计划
接下来我想尝试这样的流程来进一步提升效率：
1. 使用原型图工具（如 Figma 、墨刀等）先画出界面原型
2. 将原型交给 AI 来生成代码
3. 相信这样产出的效果会更好！
## 🤔 想了解大家的做法
想请教下：
- 大家平时是怎么处理这类“临时前端需求”？
- 是否也在使用 AI 工具辅助开发？具体流程是怎样的？
# 使用 AI 辅助开发前端界面的体验分享
## ✅ 先说结论：非常棒！
## 🧑💻 背景介绍
本人是一名后端开发者，最近接到一个任务：**开发一个 AI 模型，并提供一个效果演示界面**。
对于前端部分，虽然几年前曾使用 Vue 开发过后台管理系统，但现在已经完全忘记了相关语法，因此对界面开发感到比较头疼。
## 🔍 工具调研
为了快速完成界面开发，我尝试了多个 AI 工具，包括：
- **Qwen**
- **Cursor**
- **Trae**
- **Augment**
在使用相同提示词（未做复杂优化）的情况下，发现：
> **Qwen 生成的界面最漂亮！**
不过也存在一些问题：
- Qwen 网页版每次修改哪怕是一行代码都会重新输出，无法像 Cursor 或 Trae 那样进行**局部修改**。
- 另外，Qwen 的部署只能发布到其自有服务器上，不够灵活。
## 💡 最终开发流程
结合各工具的优点，我的最终开发流程如下：
1. 使用 **Qwen** 生成初始界面（基于 React + Tailwind ）
2. 将代码复制到 VSCode
3. 使用 **Augment 插件** 进行迭代修改和优化
4. 最后打包并部署到自己的服务器
整个过程耗时不到 **一天**！
## ⏳ 效率对比
如果没有 AI 的帮助：
- 我需要先重新熟悉前端语法
- 再设计页面布局
- 最后动手开发
估计至少需要 **一周时间**，而且最终效果可能还不如 AI 生成的好看。
## 🚀 下一步计划
接下来我想尝试这样的流程来进一步提升效率：
1. 使用原型图工具（如 Figma 、墨刀等）先画出界面原型
2. 将原型交给 AI 来生成代码
3. 相信这样产出的效果会更好！
## 🤔 想了解大家的做法
想请教下：
- 大家平时是怎么处理这类“临时前端需求”？
- 是否也在使用 AI 工具辅助开发？具体流程是怎样的？
Proof of Awesome - 挖人矿的区块链
之前发过一个区块链风格的社交成就验证项目 https://v2ex.com/t/1121888 现在完全重构成了真正的分布式区块链系统和新的学术会议式的共识机制。
核心改进：
- 从中心化服务器架构升级为真正的 P2P 分布式网络
- 实现了完整的区块链共识机制，不再是简化版数据结构
- AI 辅助 + 社区同行评议的双重验证系统
- 轻节点（用户端）和全节点（维护完整链历史）的分层架构
工作原理：提交任何个人成就（跑马拉松、做饭、游戏胜利等），网络通过学术式评分系统从创新性、投入度、重要性、展示质量四个维度评估，只有获得 Weak Accept 评分以上的成就才能被纳入 Block 并且获得 reward 。每 3 分钟一个周期/会议：2 分钟提交 → 30 秒评议 → 20 秒共识 → 10 秒公告。部署了几个 ai-powered full node 自动审核。
技术栈：BIP32/BIP39 加密、Merkle 树、稀疏 Merkle 树状态管理、TypeScript 、Next.js 、Socket.IO 实时 P2P 通信、MongoDB 全节点存储。部署在 Vercel 和 Railway 。iOS 客户端开发中。
相比之前版本的中心化架构，现在是真正运行的分布式网络，有完整的成就提交、AI 辅助同行评议和去中心化区块创建流程。完全独立系统，不涉及加密货币交易。
在线体验： https://proof-of-awesome.app
代码： https://github.com/AmyangXYZ/ProofOfAwesome
欢迎技术反馈和概念讨论！
之前发过一个区块链风格的社交成就验证项目 https://v2ex.com/t/1121888 现在完全重构成了真正的分布式区块链系统和新的学术会议式的共识机制。
核心改进：
- 从中心化服务器架构升级为真正的 P2P 分布式网络
- 实现了完整的区块链共识机制，不再是简化版数据结构
- AI 辅助 + 社区同行评议的双重验证系统
- 轻节点（用户端）和全节点（维护完整链历史）的分层架构
工作原理：提交任何个人成就（跑马拉松、做饭、游戏胜利等），网络通过学术式评分系统从创新性、投入度、重要性、展示质量四个维度评估，只有获得 Weak Accept 评分以上的成就才能被纳入 Block 并且获得 reward 。每 3 分钟一个周期/会议：2 分钟提交 → 30 秒评议 → 20 秒共识 → 10 秒公告。部署了几个 ai-powered full node 自动审核。
技术栈：BIP32/BIP39 加密、Merkle 树、稀疏 Merkle 树状态管理、TypeScript 、Next.js 、Socket.IO 实时 P2P 通信、MongoDB 全节点存储。部署在 Vercel 和 Railway 。iOS 客户端开发中。
相比之前版本的中心化架构，现在是真正运行的分布式网络，有完整的成就提交、AI 辅助同行评议和去中心化区块创建流程。完全独立系统，不涉及加密货币交易。
在线体验： https://proof-of-awesome.app
代码： https://github.com/AmyangXYZ/ProofOfAwesome
欢迎技术反馈和概念讨论！
"自研"其实是一个极其模糊的概念
“自研”就是自主研发，但这两个字没说研发什么。
一般意义上说，一个厂商如果号称自主研发，应该是自主研发了自己的产品。
什么叫做自主研发了自己的产品？意思应该是独立掌握了自己产品涉及技术的关键知识和经验。这句话依旧是条件性的，它取决于产品是什么。
芯片这个产业链这么长，里面每个环节的公司出产的产品都不一样。如果是 IP 公司，那么产品是 IP ，你要号称自主研发 IP 那你家的工程师就得会写这个 IP 的 verilog 。
小米的宣传里说了什么呢？好像什么也没说，按过去小米公司的主业来看，小米的产品是消费电子产品，处在产业链的末端，面向消费者。那自主研发只需要知道怎么把来自上游的部件组装好，变成能够出售的消费品就行了。
这次小米号称自主研发了芯片。如果认为小米公司的产品是最终制造出来的芯片，那么只要它能够把来自上游的 IP 组装成 SoC ，那的确可以算自研。这里面支撑自研的知识和经验叫做 SoC 集成。
但出节奏的地方在这里，这种层次的自主研发面对卡脖子其实是无济于事的，小米的宣传似乎有意无意的在暗示自己这种自研能够在某种程度上帮助克服卡脖子，希望吃上爱国饭。小米如果不把这个问题说清楚，那么在芯片这种利益牵扯这么大的场合，这种节奏是不会停的。
“自研”就是自主研发，但这两个字没说研发什么。
一般意义上说，一个厂商如果号称自主研发，应该是自主研发了自己的产品。
什么叫做自主研发了自己的产品？意思应该是独立掌握了自己产品涉及技术的关键知识和经验。这句话依旧是条件性的，它取决于产品是什么。
芯片这个产业链这么长，里面每个环节的公司出产的产品都不一样。如果是 IP 公司，那么产品是 IP ，你要号称自主研发 IP 那你家的工程师就得会写这个 IP 的 verilog 。
小米的宣传里说了什么呢？好像什么也没说，按过去小米公司的主业来看，小米的产品是消费电子产品，处在产业链的末端，面向消费者。那自主研发只需要知道怎么把来自上游的部件组装好，变成能够出售的消费品就行了。
这次小米号称自主研发了芯片。如果认为小米公司的产品是最终制造出来的芯片，那么只要它能够把来自上游的 IP 组装成 SoC ，那的确可以算自研。这里面支撑自研的知识和经验叫做 SoC 集成。
但出节奏的地方在这里，这种层次的自主研发面对卡脖子其实是无济于事的，小米的宣传似乎有意无意的在暗示自己这种自研能够在某种程度上帮助克服卡脖子，希望吃上爱国饭。小米如果不把这个问题说清楚，那么在芯片这种利益牵扯这么大的场合，这种节奏是不会停的。
[真·跨平台] Python 打包新思路
最近 Python 环境管理从 conda 切换到了[uv]( https://github.com/astral-sh/uv)，找到之前用 cargo 的感觉了，真爽。
我发现 uv 可以下载独立的 Python ，非常感兴趣，因为之前经常使用 Embedded Python 打包东西。Embedded Python 只支持 Windows ，而 uv 支持 Windows/Linux/MacOS 。
同时我又遇见了一个很 amazing 的项目，叫[cosmopolitan]( https://github.com/jart/cosmopolitan)，它可以将 C/C++编译为一种叫[APE]( https://justine.lol/ape.html)的格式的文件，这种神奇的格式同时满足多种文件格式，因此它可以在大多数主流的平台上运行。
受以上两个项目启发，[pyfuze]( https://github.com/TanixLu/pyfuze) 诞生了。它可以将你的 Python 项目打包，使其可以在大多数主流平台上运行。pyfuze 跨平台的逻辑是这样的：
- pyfuze APE 作为启动器，检测当前平台是 Windows 还是 Unix ，下载对应 uv
- uv 下载当前平台的 Python 以及项目依赖
- uv run 运行源代码
项目缺点是需要网络下载东西，不过你可以运行一下再打包，但这样就固定在你运行的平台了。
截至目前，pyfuze 项目已获得 25 颗星，是我获得 star 最多的一个项目。如果你也喜欢这个项目，不妨也点颗⭐:)
P.S. uv 、python 、依赖都是从国外网络环境下载的，如需在国内网络环境下运行，需使用--env 、--uv-install-script-windows 以及--uv-install-script-unix 这三个选项，后两个选项支持使用文件路径。
[]( https://www.star-history.com/#TanixLu/pyfuze&Date)
最近 Python 环境管理从 conda 切换到了[uv]( https://github.com/astral-sh/uv)，找到之前用 cargo 的感觉了，真爽。
我发现 uv 可以下载独立的 Python ，非常感兴趣，因为之前经常使用 Embedded Python 打包东西。Embedded Python 只支持 Windows ，而 uv 支持 Windows/Linux/MacOS 。
同时我又遇见了一个很 amazing 的项目，叫[cosmopolitan]( https://github.com/jart/cosmopolitan)，它可以将 C/C++编译为一种叫[APE]( https://justine.lol/ape.html)的格式的文件，这种神奇的格式同时满足多种文件格式，因此它可以在大多数主流的平台上运行。
受以上两个项目启发，[pyfuze]( https://github.com/TanixLu/pyfuze) 诞生了。它可以将你的 Python 项目打包，使其可以在大多数主流平台上运行。pyfuze 跨平台的逻辑是这样的：
- pyfuze APE 作为启动器，检测当前平台是 Windows 还是 Unix ，下载对应 uv
- uv 下载当前平台的 Python 以及项目依赖
- uv run 运行源代码
项目缺点是需要网络下载东西，不过你可以运行一下再打包，但这样就固定在你运行的平台了。
截至目前，pyfuze 项目已获得 25 颗星，是我获得 star 最多的一个项目。如果你也喜欢这个项目，不妨也点颗⭐:)
P.S. uv 、python 、依赖都是从国外网络环境下载的，如需在国内网络环境下运行，需使用--env 、--uv-install-script-windows 以及--uv-install-script-unix 这三个选项，后两个选项支持使用文件路径。
[]( https://www.star-history.com/#TanixLu/pyfuze&Date)
20250523 午夜俱乐部
今天送检了做了三个月的新项目相关文件，但被测试拒检了，说是文档描述不清不楚测不了。其实测试说得对，但是我和组长两个人一直忙着做需求功能，哪有时间写文档，加上原来的给的需求文档也描述得很简陋，也是赶鸭子上架。组长这两天发现好几个我的界面 bug ，黑着脸跟我说了，他每次都跟我说你做完不先测的吗，我知道所以我很愧疚但同时觉得不是我不想测全或者仔细点，实在是界面没做完想全做完了再测。
今晚正逢部门在公司搞火锅，但我和组长都没去吃，组长在写文档，我还在测看有没有 bug 。我又开始觉得自己不适合干这个，但是我好像也没什么退路了。今天还要加班，晚上回去整个人都是累，心像被拖了一块巨大的石头一样，不想动。
今天送检了做了三个月的新项目相关文件，但被测试拒检了，说是文档描述不清不楚测不了。其实测试说得对，但是我和组长两个人一直忙着做需求功能，哪有时间写文档，加上原来的给的需求文档也描述得很简陋，也是赶鸭子上架。组长这两天发现好几个我的界面 bug ，黑着脸跟我说了，他每次都跟我说你做完不先测的吗，我知道所以我很愧疚但同时觉得不是我不想测全或者仔细点，实在是界面没做完想全做完了再测。
今晚正逢部门在公司搞火锅，但我和组长都没去吃，组长在写文档，我还在测看有没有 bug 。我又开始觉得自己不适合干这个，但是我好像也没什么退路了。今天还要加班，晚上回去整个人都是累，心像被拖了一块巨大的石头一样，不想动。