九维我操你爹
https://mp.weixin.qq.com/s/mHTFObSUmtKGWx3_rIriPA
笑嘻了,N1 听力可以用读空气大法猜出正确答案来
一直以来都觉得听力材料里两个人脑回路奇葩到简直不是人,但是唯独读空气这点还是挺还原现实的
笑嘻了,N1 听力可以用读空气大法猜出正确答案来
一直以来都觉得听力材料里两个人脑回路奇葩到简直不是人,但是唯独读空气这点还是挺还原现实的
https://mp.weixin.qq.com/s/F6LfZwgHg3_YqiJ8bw-2aw
《国内知名药企被 FDA 点名:大量污染痕迹,或将拒绝进口!》
《国内知名药企被 FDA 点名:大量污染痕迹,或将拒绝进口!》
苍蝇蟑螂横行、生产步骤看心情,药企车间堪比外卖后厨
其实,在生产质量上反复踩红线的企业从来都不是个例。不论是在 FDA 还是国家药监局的检查中,类似的问题都在反复出现。
我已经很久没有在填资料的时候填上之前读大学的那个号码了,可以说大多数会往那个号码打骚扰电话的号码我都拉黑完了
最近在深圳办人工窗口续签香港签注的时候因为怕公安随时打来核实情况,不敢用那个专门放出去挡刀的号码
结果今天上午打来三个骚扰电话😅
我也不好说这两件事是不是有什么关联,不一定是这次填的号码被泄露出去了
反正就,挺巧的。嗯。
最近在深圳办人工窗口续签香港签注的时候因为怕公安随时打来核实情况,不敢用那个专门放出去挡刀的号码
结果今天上午打来三个骚扰电话😅
我也不好说这两件事是不是有什么关联,不一定是这次填的号码被泄露出去了
反正就,挺巧的。嗯。
发现之前对 MTP(Multi-Token Prediction) 理解有错误,我之前以为是一次预测多个 Token 会降低整体的计算成本,但实际上在长输出过程中,输出的多个 Token 会变成输入,也还是要走一遍 Transformer,一次预测多个并不会降低计算量,反而由于多了一个 MTP 模块和验证模块计算量会上升。MTP 的主要好处一个是迫使模型主动思考更长距离的预测,模型的能力会得到提升。另一个是可以多个Token并行,降低整体的延迟。
各位 Agent,佛山 Mission Day 的 BIOCARD 档案现已完成整理。
在活动期间,许多 Agent 携带自己的 BIOCARD 来到现场,并通过与佛山 Mission Day 专属 BIOCARD 进行交换,留下了属于自己的信号记录。
这张大合照中的每一张 BIOCARD,均来自一次次真实的 Agent-to-Agent 交换。
不同的阵营,
不同的城市,
不同的旅程,
最终汇聚在同一个 佛山 。
感谢所有参与 BIOCARD 交换的 Agent。
你的信号已被接收、记录,并留存在佛山 Mission Day 的记忆里。
直到下一次,我们的 Scanner 再次在路上相遇。
Collect the city. Complete the story.
🎬 佛山 Mission Day 回顾视频来啦!
这几天,我们从大家的镜头里,看见了许多个佛山。
于是,我们把这些关于佛山的碎片,拼凑成了一小段视频。
这不是一支完整记录所有人的视频,但它记录了这个周末里,佛山被 Agent 们点亮过的许多瞬间。
感谢所有来到佛山的你们。
也感谢每一个愿意分享画面的 Agent。
📍佛山 Mission Day 2026,
谢谢你们一起完成这段旅程。
我们下一站见!
这几天,我们从大家的镜头里,看见了许多个佛山。
于是,我们把这些关于佛山的碎片,拼凑成了一小段视频。
这不是一支完整记录所有人的视频,但它记录了这个周末里,佛山被 Agent 们点亮过的许多瞬间。
感谢所有来到佛山的你们。
也感谢每一个愿意分享画面的 Agent。
📍佛山 Mission Day 2026,
谢谢你们一起完成这段旅程。
我们下一站见!
刚才顺丰打电话给我,我用 iPhone 接了两次都没有声音
蓝牙关了,听筒听不见就开免提,都没用
最后把蓝牙连上试试用一加接的电话,这次没问题了……
上次像这么严重的问题是一个月前想接电话的时候死机,27 都出来了 26 还像个 beta 版😅
蓝牙关了,听筒听不见就开免提,都没用
最后把蓝牙连上试试用一加接的电话,这次没问题了……
上次像这么严重的问题是一个月前想接电话的时候死机,27 都出来了 26 还像个 beta 版😅
最近聊到 AI 带来的职业焦虑问题,今晚正好和人聊了一下
对于大部公司而言 AI 可能可以替代不少环节,但是在最后一公里还差了很多
AI 时代带来交付和 Review 压力是极为恐怖的。要么 All in AI,要么要很限制 AI 的使用范围
而允许人使用 AI Coding 但是配套设置没跟上最后的后果就是,AI 会以一种狂暴的速度拉爆所有人
https://stripe.dev/blog/minions-stripes-one-shot-end-to-end-coding-agents
https://stripe.dev/blog/minions-stripes-one-shot-end-to-end-coding-agents-part-2
我还是建议大家都看一下这两篇文章再焦虑
或者说根据我自己的经验,焦虑之前可以判断以下几点
1. 自己公司是否有足够的 Context Memory 系统的建设,能让 AI 获取足够的 domain knowledge 吗?
2. 是否有足够的 devcontainer 等基建,能够让 Agent 有隔离的自迭代的跑起来
3. 是否有足够成熟的交付体系,通用框架,可以让 AI code 直接低成本的自动部署上线
4. 是否有足够的 skill/memory 等共享机制来复用通用能力
5. 数据仓库是否有足够的权限控制,可以实现满足 合规下的 AI 数据接入
如果以上有三点都没有做到,那我觉得暂时不用担心自己被 AI 替代,因为替代你的成本会很高。
请放心,AI 不会替代你,只会拉爆你
对于大部公司而言 AI 可能可以替代不少环节,但是在最后一公里还差了很多
AI 时代带来交付和 Review 压力是极为恐怖的。要么 All in AI,要么要很限制 AI 的使用范围
而允许人使用 AI Coding 但是配套设置没跟上最后的后果就是,AI 会以一种狂暴的速度拉爆所有人
https://stripe.dev/blog/minions-stripes-one-shot-end-to-end-coding-agents
https://stripe.dev/blog/minions-stripes-one-shot-end-to-end-coding-agents-part-2
我还是建议大家都看一下这两篇文章再焦虑
或者说根据我自己的经验,焦虑之前可以判断以下几点
1. 自己公司是否有足够的 Context Memory 系统的建设,能让 AI 获取足够的 domain knowledge 吗?
2. 是否有足够的 devcontainer 等基建,能够让 Agent 有隔离的自迭代的跑起来
3. 是否有足够成熟的交付体系,通用框架,可以让 AI code 直接低成本的自动部署上线
4. 是否有足够的 skill/memory 等共享机制来复用通用能力
5. 数据仓库是否有足够的权限控制,可以实现满足 合规下的 AI 数据接入
如果以上有三点都没有做到,那我觉得暂时不用担心自己被 AI 替代,因为替代你的成本会很高。
请放心,AI 不会替代你,只会拉爆你