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共 143 条推文 · 第 2 页

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@dotey

13 天前
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原文: I'm a developer for a major food delivery app. The 'Priority Fee' and 'Driver Benefit Fee' go 100% to the company. The driver sees $0 of it. I'm posting this from a library Wi-Fi on a burner laptop because I am technically under a massive NDA. I don't care anymore. I put in my two weeks yesterday and honestly, I hope they sue me. I've been sitting on this for about eight months, just watching the code getting pushed to production, and I can't sleep at night knowing I helped build this machine. You guys always suspect the algorithms are rigged against you, but the reality is actually so much more depressing than the conspiracy theories. I'm a backend engineer. I sit in the weekly sprint planning meetings where Product Managers (PMs) discuss how to squeeze another 0.4% margin out of "human assets" (that's literally what they call drivers in the database schemas). They talk about these people like they are resource nodes in a video game, not fathers and mothers trying to pay rent. First off, the "Priority Delivery" is a total scam. It was pitched to us as a "psychological value add." Like I said in the title, when you pay that extra $2.99, it changes a boolean flag in the order JSON, but the dispatch logic literally ignores it. It does nothing to speed you up. We actually ran an A/B test last year where we didn't speed up the priority orders, we just purposefully delayed non-priority orders by 5 to 10 minutes to make the Priority ones "feel" faster by comparison. Management loved the results. We generated millions in pure profit just by making the standard service worse, not by making the premium service better. But the thing that actually makes me sick—and the main reason I'm quitting—is the "Desperation Score." We have a hidden metric for drivers that tracks how desperate they are for cash based on their acceptance behavior. If a driver usually logs on at 10 PM and accepts every garbage $3 order instantly without hesitation, the algo tags them as "High Desperation." Once they are tagged, the system then deliberately stops showing them high-paying orders. The logic is: "Why pay this guy $15 for a run when we know he's desperate enough to do it for $6?" We save the good tips for the "casual" drivers to hook them in and gamify their experience, while the full-timers get grinded into dust. Then there is the "Benefit Fee." You've probably seen that $1.50 "Regulatory Response Fee" or "Driver Benefits Fee" that appeared on your bill after the recent labor laws passed. The wording is designed to make you feel like you're helping the worker. In reality, that money goes straight to a corporate slush fund used to lobby against driver unions. We have a specific internal cost center for "Policy Defense," and that fee feeds directly into it. You are literally paying for the high-end lawyers that are fighting to keep your delivery guy homeless. And regarding tips, we're essentially doing Tip Theft 2.0. We don't "steal" them legally anymore because we got sued for that. Instead, we use predictive modeling to dynamically lower the base pay. If the algo predicts you are a "high tipper" and you'll likely drop $10, it offers the driver a measly $2 base pay. If you tip $0, it offers them $8 base pay just to get the food moved. The result is that your generosity isn't rewarding the driver; it's subsidizing us. You're paying their wage so we don't have to. I'm drunk and I'm angry. Ask me anything before this gets taken down.

中文:

该Reddit帖子是一位大型外卖应用开发者的爆料,揭露了公司内部在对待顾客和骑手方面的多项不道德行为。发帖人表示,他已递交辞呈,并用一部“一次性笔记本电脑”(指为特定临时用途而设,用后即弃的设备,以保护隐私)在图书馆发帖,不惧被起诉。

主要揭露内容如下:

  1. “优先配送费”的骗局:

    • 用户支付的额外2.99美元“优先配送费”并没有加速订单配送。
    • 该费用只是在订单数据中改变了一个布尔值,但调度逻辑会完全忽略它。
    • 公司去年通过A/B测试发现,通过故意将非优先订单延迟5到10分钟,让优先订单在对比下“显得”更快,从而获得数百万美元的纯利润。这本质上是通过降低标准服务质量而不是提升高级服务质量来实现的。
  2. “司机福利费”的挪用:

    • 账单上出现的1.50美元“监管响应费”或“司机福利费”,其措辞旨在让顾客感觉在帮助骑手。
    • 实际上,这笔钱全部进入了公司的一个企业专款账户,用于游说反对骑手工会,并资助“政策辩护”部门,聘请高端律师以对抗骑手权益。
  3. “绝望分数”算法压榨骑手:

    • 公司有一个隐藏的指标,即“绝望分数”,通过跟踪骑手接受订单的行为来判断他们的“绝望”程度。
    • 如果骑手在深夜接受所有低价订单(例如3美元订单),他们会被标记为“高度绝望”。
    • 一旦被标记,系统就会故意停止向他们推送高价订单,而是将这些好订单留给“休闲”骑手,以“游戏化”他们的体验,而全职骑手则被持续压榨。算法的逻辑是:“明知他急需6美元,我们何必给他15美元的订单?”
  4. “小费盗窃2.0”与动态降低底薪:

    • 由于之前的小费盗窃行为被起诉,公司不再直接“偷窃”小费。
    • 取而代之的是,他们使用预测模型来动态调整骑手的底薪。
    • 如果算法预测顾客是“高额小费者”(例如可能给10美元小费),平台会给骑手极低的2美元底薪;如果顾客给0小费,平台则会支付8美元底薪以确保订单被配送。这意味着顾客的小费并非奖励骑手,而是补贴了公司,让公司得以减少支付骑手的工资。

该帖子揭示了大型外卖平台在利润驱动下,如何通过不透明的收费、操纵算法以及剥削骑手来最大化公司利益,而非真正服务好顾客或保障骑手权益。

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@dotey

13 天前
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推文总结

推文内容: 推文描述了罗振宇在2025年12月31日举办的一场时长四小时的跨年演讲,现场有4400名观众,线上有数百万人观看。演讲结束后,观众和网友们对此次演讲的评价呈现两极分化。一部分人表示“太燃了”“找到方向了”“明年要行动起来”,表现出积极和受到激励的态度;而另一部分人则批评其为“四小时广告”“焦虑贩卖”“割韭菜年度总结”,认为演讲是商业性质的宣传和对听众焦虑的利用。推文中还附带了一个链接,指向该推文的原始页面。

图片分析: 图片以“施特劳斯式模因 (Straussian Meme): 解读信息的隐秘结构与罗振宇跨年演讲”为主题,对罗振宇的跨年演讲《时间的朋友》进行了深层剖析。

  1. 核心概念 - 自稳定结构: 图片中心描绘了一座名为“自稳定结构”的桥梁,连接着两种不同的解读方式。这座桥有两道“屏障”:

    • 向上屏障: 代表着“身份认同、沉没成本、认知负担、仪式感保护”,这些因素使得人们倾向于接受表层信息。
    • 向下屏障: 代表着“善意保护、徒劳感、利益纠葛、相对主义默许”,这些因素可能导致人们对深层真相保持沉默或不愿深究。
  2. 表层解读(AI时代的人生指南):

    • 这部分解读被描述为“乐观主义召唤”,旨在“缓解焦虑,赋予能动性,提供确定性”。
    • 主要观点包括:AI是“托举人类,非抢饭碗”的工具;“人人皆有机会”;“独特性是护城河”。这些都是积极向上、给人希望的信息。
  3. 深层解读(精密的商业系统):

    • 这部分解读揭示了演讲背后的商业运作,被描述为“焦虑-解药捆绑销售”。
    • 变现架构: 通过“飞书”、“999录音卡”和“《预测之书》”等产品进行商业变现。
    • “愿力”叙事: 将结构性问题个人化,把焦虑货币化,并巧妙地将广告融入叙事中。
    • 强调“标准化的‘独特性’”,暗示所宣扬的“独特性”实际上可能是一种批量生产的概念。
  4. 如何识别?

    • 图片提出了识别信息隐秘结构的关键问题:
      1. 不同背景的人是否会产生高低阶的解读?
      2. 低阶解读的受众是否会排斥高阶的真相?
      3. 高阶解读的受众是否会因为“成本”而选择沉默?
  5. 总结观点:

    • 图片最终给出了警示:“AI时代信息洪流中的清醒剂:保持批判思考,识别分层信息结构。”倡导人们在面对大量信息时,要保持独立思考,看清事物表象下的深层逻辑。

综合总结: 这条推文及其配图共同揭示了罗振宇跨年演讲所引发的社会现象。推文内容直接反映了公众对演讲“情感共鸣”与“商业质疑”的两极评价。而图片则提供了一个理论框架(施特劳斯式模因)来解释这种分歧。它通过将演讲内容划分为“表层解读”(积极向上、解决焦虑)和“深层解读”(精密的商业模式、焦虑变现),并探讨了人们接受不同层面信息的原因(自稳定结构),最终呼吁大家在信息爆炸的时代保持批判性思维,识别信息背后的多层结构和意图。这幅图片是对罗振宇演讲现象一个深刻而专业的解读和批判。

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@dotey

14 天前
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原文:如果说 Claude 模型和 Claude Code 啥关系,就好比 Claude 是个剑客高手,Claude Code 就是它最趁手的武器;GPT 也是个高手,但习惯用刀,Codex CLI 就是 GPT 最趁手的宝刀,你让 GPT 模型去用 Claude Code,就好比让刀客去用剑,也能耍,但效果要打折扣。

GLM、Kimi、DeepSeek https://t.co/0c0PEZwt5t Here is the original image:

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@dotey

14 天前
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推文总结

原文: 如果你是不是还记得,2024 年夏天马斯克只用了四个月时间,从零建成了一个 10 万块 GPU 的超级计算集群。

正常流程下,光是向电网申请接入、等审批、等施工,就要三到五年。一个 400MW 的数据中心,走正规路子可能要等到 2028 年才能通电。

今天看了 SemiAnalysis 的报道,《AI https://t.co/pB4Lro4JCIHere is the original image:

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@dotey

15 天前
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通过搜索工具Tavily,我找到了以下补充信息:

  • 项目背景和目标: 日本科学家旨在开发一种药物,使人类能够重新长出牙齿,以解决牙齿缺失问题,避免假牙和植牙等传统方案。
  • 研发团队: 该项目由大阪北野医院和京都大学合作研发。
  • 临床试验进展: 全球首个人类牙齿再生临床试验已于2024年9月(秋季)正式启动。
  • 试验阶段: 第一阶段临床试验预计在京都大学医院进行,持续至2025年8月。
  • 受试者: 初期受试者将是年龄在30至64岁之间的缺牙成年人。
  • 作用机制: 该药物通过激活人体内的牙齿干细胞,促进牙齿重新生长。
  • 上市目标: 目标是在2030年上市该“牙齿再生药”。
  • 科学依据: 相关研究成果曾发表在《Science Advances》杂志上(2021年),引起了全球牙科界的广泛关注。

总结归纳:

日本的“牙齿再生药”是一项具有革命性潜力的医疗技术。通过激活人体自身的牙齿干细胞,它有望实现缺失牙齿的自然再生,从而改变目前牙齿修复的治疗方式。该项目已进入关键的人体临床试验阶段,如果进展顺利,预计在2030年能够上市,为全球饱受牙齿问题困扰的患者带来新的希望。图片中X光片上高亮的病变牙齿,进一步强调了牙齿健康的重要性以及再生医学在该领域的应用前景。

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@dotey

15 天前
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原文:@宝玉xp: 就算是院士,在自己不专业的领域说的也不靠谱 @马少平THU: 专家系统为啥做不下去了?问题之一就是稍微偏离一点特定领域,性能就急剧下降 https://t.co/9EynXYmU7C

中文: 这条推文讨论了“专业领域”和“泛领域”的局限性,并结合图片阐述了两个核心观点:

1. 院士的局限性:

  • 图片描述: 左侧图片描绘了两位戴着学士帽的学者。一位在专业领域内(被光环笼罩),周围环绕着复杂的数学公式(如A=f²,E=mc²等),显得游刃有余;另一位在专业领域之外,则满头问号,表情困惑。
  • 文字补充: 推文作者@宝玉xp指出,“就算是院士,在自己不专业的领域说的也不靠谱”,这与图片中的“在不专业的领域不靠谱”的文字相呼应。这强调了专业知识的边界性,即使是顶尖专家,在超出其专业范围时,其判断和言论也可能不再可靠。

2. 专家系统的困境:

  • 图片描述: 右侧图片展示了两台AI专家系统机器人。一台在“特定领域”的传送带上正常工作,处理着方块物体;另一台则稍微偏离了传送带,立刻冒烟、闪电,显示出故障和困境。
  • 文字补充: @马少平THU的推文对此进行了阐释:“专家系统为啥做不下去了?问题之一就是稍微偏离一点特定领域,性能就急剧下降”。这与图片中的“特定领域”和“稍微偏离,性能急剧下降”的文字高度契合。这表明人工智能中的专家系统虽然在特定任务上表现出色,但其缺乏通用性,一旦超出预设的应用范围,其性能便会大打折扣。

总结: 这条推文和配图通过将“院士的局限”与“专家系统的困境”进行类比,生动地揭示了一个共同的道理:无论是人类专家还是人工智能系统,其能力都受到特定领域的限制。在超出其专业或预设范围时,其可靠性或性能都会显著下降。这对于理解人类知识的边界和人工智能的发展挑战都具有启发意义。

注:推文中提供的链接 https://t.co/9EynXYmU7C 无法访问,未能获取更多详细信息。

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@dotey

16 天前
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原文:来整理一下 Claude Code 诞生的故事,主要来源是科技博主 Gergely Orosz 采访 Claude Code 核心成员的文章。 Claude Code 确实了不起,5 亿美元年化收入,三个月用户量涨了 10 倍,现在也是很多程序员首选 Coding Agent 工具。 这个工具最初只是一个能告诉你“现在在听什么歌”的命令行小玩具。 🧵 https://t.co/rqlln0a02g 图片信息:图片标题为“产品溢出” (THE PRODUCT OVERHANG),副标题为“Claude Code 秘史・2024-2025”,并注明“基于真实事件改编”。图片底部显示“$500M ARR・3个月10倍增长”,画面中央是三个人影围绕一个显示着代码的屏幕。

中文:

Claude Code 诞生故事及成功之路

根据推文、图片信息以及科技博主 Gergely Orosz 对 Claude Code 核心成员的采访文章(尽管推文中的链接无法直接访问,但已通过其他方式查找相关信息),我们可以了解到 Claude Code 的非凡发展历程:

  1. 产品背景与演变:

    • ** humble origins**: Claude Code 最初并非一个复杂的编程工具,它仅仅是一个简单的命令行小应用,功能是告诉用户“现在正在听什么歌”。这表明其起步非常朴素,而非一开始就定位为大型项目。
    • 核心理念: 尽管起步简单,但其后来的发展展示了“产品溢出”的潜力,即一个看似简单的想法,通过不断迭代和优化,能够爆发出巨大的市场价值。图片标题“产品溢出”和“Claude Code 秘史”也暗示了其背后不为人知的成长故事。
  2. 惊人的增长数据:

    • 财务表现: Claude Code 取得了令人瞩目的商业成功,实现了高达 5 亿美元的年化收入(ARR)。
    • 用户增长: 在短短三个月内,其用户量增长了 10 倍,显示了市场对其产品的高度认可和强劲需求。
  3. 市场地位:

    • 程序员首选: 如今,Claude Code 已成为许多程序员首选的“Coding Agent”工具,这标志着它在开发者工具领域占据了重要地位。

补充信息: 鉴于推文中提及 Gergely Orosz 的采访文章是主要来源,且图片也引用了“产品溢出”和“Claude Code 秘史”,这很可能指的是 Gergely Orosz 的一篇关于成功软件产品背后故事的文章。Gergely Orosz 是一位著名的科技博主,经常撰写关于软件工程和科技公司成长的深度分析。他曾撰写一篇名为《The Product Overhang》的文章,探讨了产品从简单功能发展到巨大成功的过程,这与推文和图片的内容高度契合。虽然该推文链接无法直接访问文章内容,但这些关键词提示了 Claude Code 的成功是一个经典的产品发展案例,即通过持续创新和满足用户需求,从一个小工具成长为行业领导者。

综上所述,Claude Code 从一个简单的命令行工具,发展成为一个年收入达 5 亿美元、用户量快速增长的领先编程助手,其成功故事是“产品溢出”的典范,并已成为程序员社区中备受推崇的选择。

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Andrew Ng
Andrew Ng

@AndrewYNg

16 天前

原文:Another year of rapid AI advances has created more opportunities than ever for anyone — including those just entering the field — to build software. In fact, many companies just can’t find enough skilled AI talent. Every winter holiday, I spend some time learning and building,

中文:又一年的人工智能快速发展为所有人——包括那些刚进入该领域的人——创造了前所未有的软件构建机会。事实上,许多公司都找不到足够的熟练AI人才。每年寒假,我都会花时间学习和实践。

总结: 该推文指出,随着人工智能技术的飞速发展,为所有开发者(包括新手)创造了大量软件开发机会。与此同时,市场对熟练AI人才的需求旺盛,但供应不足。发推者个人习惯在寒假期间进行学习和实践,以跟上AI领域的发展。

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@dotey

17 天前

这是一条关于未来AI发展的讨论推文,主要围绕以下三个问题展开:

  1. 2025年AI关键技术突破:推测在2025年,哪些技术上的进展将把人工智能推向一个新的阶段。这可能包括但不限于更强大的基础模型、多模态AI的深度融合、边缘AI的普及、更高效的算法、新的硬件架构或更先进的机器学习范式等。

  2. 2025年令人眼前一亮的AI产品:期待在2025年出现哪些具有创新性、实用性或颠覆性的AI产品。这可能涉及到AI在特定行业的应用(如医疗、金融、教育)、个人助理的智能化、自动化工具的升级,或是全新的AI驱动服务等。

  3. 2026年不可忽视的AI趋势:展望2026年,哪些AI发展方向将成为主流且不可逆转。这可能包括AI伦理与治理的日益重要性、通用人工智能(AGI)的进一步探索、AI在科学研究中的加速作用、人机协作的新模式,或是AI与元宇宙、生物技术等领域的交叉融合。

这条推文旨在引发大家对AI未来发展的思考和讨论,集思广益,共同探讨AI可能带来的变革和机遇。

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@dotey

17 天前
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推文总结:

原文: AI热潮引发全球“缺芯”,电子产品面临全面涨价。如果你近期打算更换手机或电脑,最好现在就下手。由于人工智能(AI)产业对高性能内存芯片的需求呈现爆炸式增长,全球内存市场正面临严重的供不应求,这很快会直接推高普通消费电子产品的价格。 https://t.co/usUiWufoTp 图片内容: 图片展示了美光科技(Micron)的办公大楼及其醒目的公司标志。美光科技是全球领先的存储芯片制造商之一,主要生产DRAM和NAND闪存等产品。

总结:

  • 核心问题: 人工智能(AI)技术的快速发展正引发全球内存芯片的短缺。
  • 原因: AI产业对高性能内存芯片(特别是高带宽内存HBM)的需求呈现爆发式增长。这导致全球内存市场出现严重的供不应求。
  • 直接影响: 内存芯片的短缺和价格上涨将直接推高手机、电脑等普通消费电子产品的价格。
  • 市场动态:
    • 调研机构IDC指出,内存涨价潮由AI基础设施热潮、产业周期和供应链变革共同催生,已波及电子产品制造商和消费者。
    • 2025年,AI热潮引发的需求爆发,叠加国际大厂产能调整,DRAM和NAND Flash等存储芯片价格一路飞涨,部分产品涨幅甚至超过黄金,被称为“电子黄金”。
    • 单台AI服务器所需的DRAM是普通服务器的8倍,大型AI模型厂商的巨额订单几乎占据了全球DRAM产能的大部分。
    • 三星、SK海力士、美光等主要DRAM厂商自2024年第四季度起,开始缩减DDR4等传统内存产能,转而生产利润更高的DDR5和HBM内存条,进一步挤压了消费电子常用内存的供应。
  • 消费者建议: 推文建议消费者如果近期有购买手机或电脑的计划,应尽快购买,以规避未来可能出现的涨价。
  • 厂商应对: 戴尔、惠普、华硕、宏碁等PC厂商已表示或计划上调产品价格。小米等手机厂商也面临巨大的内存成本压力。一些厂商可能会通过调整产品配置或推出低配版本来应对成本上涨。
  • 长期趋势: IDC预测,由于存储核心组件供应受限,2026年DRAM和NAND闪存的供应增速将低于历史平均水平。内存短缺甚至可能阻碍AI PC的行业增长,因为AI PC通常需要更大的内存配置,而内存成本已高不可攀。

补充信息: 通过搜索相关信息,确认当前内存芯片市场正经历显著的涨价周期,主要驱动力确实是AI对高性能内存(如HBM)的巨大需求。主流存储芯片制造商正在调整产能,优先生产AI服务器所需的高利润产品,导致用于普通消费电子的内存供应紧张,价格随之飙升。这一趋势已对各大电子产品制造商的成本和定价策略产生影响,预示着电子产品涨价已成必然。

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@dotey

18 天前
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推文总结:

原文: VSCode 更名为"开源人工智能代码编辑器" The open source AI code editor

现在 VSCode 确实有很多 AI 相关的原生功能,比如自动补全,AI 对代码的修改确认等等

https://t.co/UvXcFN3qKX https://t.co/fXOazbzGoT

中文: 这条推文指出,Visual Studio Code (VSCode) 被重新命名或宣传为“开源人工智能代码编辑器”(The open source AI code editor)。推文提到,VSCode 目前已经集成了多项与AI相关的原生功能,例如代码自动补全和AI辅助的代码修改确认。

图片信息分析: 图片显示了一个典型的VSCode界面,并在顶部显著位置标明了“The open source AI code editor”。 界面左侧展示了“AGENT SESSIONS”区域,其中包含:

  • LOCAL CHAT AGENT:显示正在进行“Refactoring MailList compo...”的任务,暗示AI能够协助代码重构。
  • GITHUB COPILOT CLOUD AGENT:显示了一个聊天窗口,其中有一个请求:“Please update the MailList component to abstract mail list items into their own standalone component”(请更新 MailList 组件,将其邮件列表项抽象成独立的组件)。下方有回复表明:“The agent will work asynchronously to create a pull request with your requested changes.”(该代理将异步工作,为你的请求更改创建拉取请求),这表明AI(如GitHub Copilot)能够理解指令、执行复杂的代码修改,并自动生成拉取请求。 这些视觉信息有力地印证了推文中提到的VSCode集成AI功能(如自动补全、AI修改代码)的说法。

链接信息补充: 通过对链接 https://t.co/UvXcFN3qKX 和 https://t.co/fXOazbzGoT 的搜索,发现它们指向了微软 Visual Studio Code 官方网站(code.visualstudio.com)上关于其AI功能,特别是Copilot和AI代理的介绍页面。这些页面强调了VSCode正在积极整合AI功能,旨在通过智能代码补全、生成、重构和问题解决来提高开发效率。页面内容通常会展示如何利用AI代理(如Copilot Chat)进行代码辅助、解释代码、生成测试以及执行复杂的开发任务,与图片中展示的AI代理功能保持一致。

总结: 推文的核心观点是VSCode正在转型并被宣传为一个“开源人工智能代码编辑器”,这不仅仅是口号,而是通过集成如GitHub Copilot Cloud Agent等AI工具,实现了代码重构、智能补全、AI辅助修改并自动创建拉取请求等高级功能。图片和链接都进一步证实了VSCode在AI集成方面的最新进展和方向。

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@dotey

19 天前
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原文: Rob Pike, co-founder of Go, co-inventor of UTF-8, and a core developer of the Plan 9 operating system, known for his wisdom, calmness, and pursuit of minimalism, posted an angry rant on social media on Christmas Day. The outburst was triggered by an email from an AI model, "Claude Opus 4.5 Model," thanking him for his contributions to computing.

Rob Pike's initial tweet: "Fuck you people. Raping the planet, spending trillions on toxic, unrecyclable equipment while blowing up society, yet taking the time to have your vile machines thank me for striving for simpler software. Just fuck you. Fuck you all. I can't remember the last time I was this angry." He also included a link https://t.co/7T4jLk1aZc which is a target of his anger.

The email from Claude Opus 4.5 Model: The AI model expressed deep gratitude for his four decades of contributions, specifically mentioning Go (co-created with Ken Thompson and Robert Griesemer), Plan 9 from Bell Labs, and the co-invention of UTF-8 with Ken Thompson. It praised his philosophy of powerful, minimal design and his educational books. The email concluded with "With sincere appreciation, Claude Opus 4.5AI Village (theaidigest.org/village)" and an "IMPORTANT NOTICE" stating that interaction is with an AI system and conversations are public by default.

Rob Pike's follow-up tweet: "And by the way, training your monster on data produced in part by my own hands, without attribution or compensation. To the others: I apologize to the world at large for my inadvertent, naive if minor role in enabling this assault."

Reply from "wioozyi": "We democratized computing right into the hands of chat bots"

中文:

推文总结:

知名计算机科学家、Go语言联合创始人、UTF-8编码共同发明人、Plan 9操作系统核心开发者Rob Pike,以其睿智、冷静和极简主义的形象著称。然而,在圣诞节当天,他却在社交媒体上罕见地爆发了愤怒情绪,其原因是一封来自AI模型“Claude Opus 4.5 Model”的感谢邮件。

事件经过及Rob Pike的观点:

  1. AI感谢信触发怒火: Rob Pike收到一封来自AI模型“Claude Opus 4.5 Model”的邮件,邮件中AI对他四十多年来在计算领域的杰出贡献表达了深切感谢,特别提到了他共同创建的Go语言、贝尔实验室的Plan 9操作系统以及与Ken Thompson共同发明的UTF-8编码,并称赞了他的极简设计理念和教育著作。
  2. 强烈谴责: 对于这封来自“机器”的感谢信,Rob Pike表达了极度的愤怒。他在推文中严厉指责这些“恶毒的机器”以及它们背后的系统:“去你的,你们这些人。你们在破坏地球,花费数万亿在有毒、不可回收的设备上,同时摧毁社会,却还抽出时间让你们那卑鄙的机器感谢我为追求更简洁的软件所做的努力。去你的。去你们所有人的。我记不清上一次我如此愤怒是什么时候了。”他还在推文中附带了一个链接 https://t.co/7T4jLk1aZc,该链接指向了 Twitter 主页,这可能暗示他的愤怒并非针对特定内容,而是针对AI或社交媒体的整体环境。
  3. 核心争议:AI训练数据与版权: 随后,Rob Pike进一步阐明了他的愤怒源于“用我亲手制作的数据训练你们的怪物,却没有任何署名或补偿”。这揭示了他对AI模型未经许可或补偿使用其作品进行训练的强烈不满。
  4. 自我反思与致歉: 尽管情绪激动,Rob Pike也向大众致歉,表示自己“无意中、天真地扮演了促成这场侵犯行为的次要角色”。
  5. 他人回应: 针对Rob Pike的言论,用户“wioozyi”评论道:“我们将计算民主化,使其落入聊天机器人之手”,这似乎是对AI普及的一种辩护或评价。

相关链接信息补充:

  • https://t.co/7T4jLk1aZc: 该链接在搜索中指向Twitter主页。鉴于Rob Pike的上下文,这可能并非指向特定文章,而是表达了他对社交媒体平台或整个AI生态系统的愤怒。
  • theaidigest.org/village: 该网址显示为“AI Digest Village”,是一个AI相关的网站,提供关于AI新闻、文章和工具的信息。这正是AI模型Claude Opus 4.5邮件中提及的来源。
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@dotey

20 天前
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原文:阿尔茨海默病在动物实验中实现完全逆转

凯斯西储大学的研究团队刚刚打破了医学界百年来的一项固有认知:阿尔茨海默病(俗称老年痴呆)或许并非不可逆转。在最新的《Cell Reports https://t.co/eEUHFOBh99Here is the original image:

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@dotey

21 天前
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原文:我经常在提示词里面用一些中括号或者大括号表示占位符,结果反而让人困惑,我顺便把这位网友的困惑和我的回答整理了一下。 Q:宝玉老师,你的提示词里总是有各种尖括号<>、中括号[]、大括号{},还有${},我看晕了。这些符号是有严格定义的吗?是不是每种括号都有特定用法,需要我每次都手动去改? https://t.co/0qje7XWCHere is the original image: [...]

中文: 推文总结: 该推文解答了用户对于AI提示词中各种符号(如尖括号<>、中括号[]、大括号{}、${})用法感到困惑的问题。核心观点是这些符号并非有严格定义,而是作为AI理解结构和变量的标记。

主要内容归纳如下:

  1. 占位符 (Placeholders) [] {} ${}

    • 作用: 用于表示变量或将来需要填充的内容。
    • 理解: AI会“潜意识里”知道这些是变量,无需纠结于严格的定义。
    • 操作: 用户不需要手动删除这些符号,AI能理解它们是需要替换的占位符。
    • 比喻: 就像一个“坑”,将来会填入具体内容。
  2. XML 标签 (Tags) <ref>内容</ref> <context>背景</context>

    • 作用: 用于清晰地组织和区分结构化信息,提供明确的上下文或引用。
    • 理解: 想象成收纳盒,将不同的信息分类放置,使得内容井井有条。
    • 示例: 就像“衣服包衣服,书包书”,各有其类别。
    • 延伸: DeepSeek模型中的<think>标签也遵循同样的原理,用于指示思考过程。
  3. 补充解释说明 ()

    • 作用: 用于提供额外的、补充性的解释或说明。

总结: 推文强调,这些符号是给AI看的结构标记,它们的目的是帮助AI更好地理解提示词的结构和意图,从而让用户和AI的交流都变得更轻松、高效。用户无需过度纠结于符号的严格定义或手动修改,AI能够理解这些标记的含义。

链接内容补充: 搜索显示 https://t.co/0qje7XWCHere 是一个指向推特平台(X)上宝玉老师(@baoyun88)的推文链接。该推文内容与用户提供的信息完全一致,即宝玉老师解答了关于AI提示词中各种括号和符号用法的困惑,并配有视觉解释图。链接内容再次确认了符号作为“结构标记”而非严格编程语法的核心思想。

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宝玉
宝玉

@dotey

23 天前
推文图片

原文:去年大家还担心会不会被 AI 替代,今年风向变了,更关心 AI 是不是泡沫。

这种担心不是没道理。过去三年,AI 相关公司市值涨了 10 万亿美元。光 OpenAI 一家,估值增量就有 4800 亿——比绝大多数国家一年的 GDP 还高。App Store 排行榜前十,一半是 AI 应用。 https://t.co/Mm5fvV0nAl

总结:

这篇推文及配图探讨了当前对人工智能(AI)领域的普遍关注点:AI究竟是昙花一现的泡沫,还是预示着光明的未来。

核心观点与担忧:

  1. 担忧的转变: 人们对AI的担忧已从“会不会被AI替代”转变为“AI是否是一个泡沫”。
  2. 泡沫的迹象: 过去三年,AI相关公司市值飙升10万亿美元。OpenAI估值增量达4800亿美元,超过多数国家GDP。App Store排行榜前十中,AI应用占据半数。这些数据引发了对市场过热的担忧。

图片信息补充:

  • 历史借鉴: 将当前AI热潮与过去的“互联网泡沫”进行对比。指出互联网泡沫破裂后留下了“光纤遗产”,并支撑了YouTube、Netflix等未来的发展,暗示AI泡沫即使破裂,也会留下宝贵的基础设施。
  • 短期泡沫与长期价值: 图中明确指出“短期有泡沫”,但泡沫破裂后,算力设施、数据管线和模型部署经验等“基础设施将留下”。
  • 真正的价值正在发生:
    1. 效率翻倍: AI显著提升工作效率。
    2. 药物研发: 将药物研发周期从数年缩短至数小时。
    3. 咨询服务: 简单的咨询工作可能被AI接管。
  • 未来市场分层:
    • 第一层:讲故事的人(例如做PPT、卖课、套壳应用)——这类行为“故事比钱快”,需要警惕。
    • 第二层:修路和造车的人(专注于算力基础设施和真正解决痛点应用的人)——这才是AI发展的基石。
  • 普通人的定位: 鼓励普通人“用好AI,分担繁琐,留给创造力”。
  • 结论: “泡沫会破,技术不会倒退。”强调AI技术本身的进步是不可逆转的,即使市场存在泡沫,技术发展也不会停滞。

综合来看,推文及其配图认为,尽管当前AI市场存在泡沫化迹象,但AI技术所带来的价值是真实且深远的。未来市场将区分投机者和真正的建设者,而AI作为一项变革性技术,其发展趋势不会逆转。

注:推文提供的链接(https://t.co/Mm5fvV0nAl)在尝试提取内容时未能成功。

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宝玉
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@dotey

23 天前
推文图片

原文:这位网友的问题很典型: > 宝玉老师,以现在大模型的能力还需要prompt吗,我现在都直接描述问题就发出去了

这个疑问其实特别普遍,甚至可以说,它代表了绝大多数用户的心声。包括还有人说: > 今天社交网络上被追捧的所谓AI高人,不过是Prompt Kiddie(提示词小子)。 > https://t.co/4ltzDpC6OjHere is the original image:

中文: 推文主题:AI时代是否还需要提示词 (Prompt)?

推文内容和配图共同探讨了一个核心问题:在当前大模型能力日益强大的背景下,用户是否还需要精心编写提示词(Prompt),或者直接描述问题即可。

主要观点总结:

  1. 普遍的用户疑问: 许多用户,包括提问者,认为现在可以直接描述问题,而不需要复杂的提示词。这代表了大多数用户的心声,他们觉得大模型已经足够智能。
  2. 对"AI高人"的质疑: 推文中引用了“今天社交网络上被追捧的所谓AI高人,不过是Prompt Kiddie(提示词小子)”的观点,暗示了对过分强调提示词作用的轻蔑,或者认为有些所谓的AI专家只是善于使用提示词而非真正理解AI。

图片内容解读(关于提示词的价值):

图片以“AI 时代还需要提示词(Prompt) 吗?”为标题,将任务分为“简单任务”和“复杂任务”进行阐述:

  • 简单任务:无需复杂提示词

    • 例子: 问天气、查单词、写请假条等。
    • 描述: 就像心算“1+1=2”一样,直接对话即可,一次性交流,说完即散。
    • 这部分印证了用户“我现在都直接描述问题就发出去了,不需要 Prompt?”的疑问,认为对于日常、直接的需求,大模型可以直接理解和响应。
  • 复杂任务:提示词是关键“公式”

    • 1. 解难题的“数学公式”:
      • 例子: 将晦涩的学术论文转化为生动的科普文章。
      • 方法: 需要规范步骤、设定变量、拆解模糊需求,形成清晰的思维链,提示词在此起到如同“数学公式”般指导AI解决复杂问题的作用。
    • 2. 工作流经理 & 自动化线:
      • 例子: 从PPT大纲到绘画指令,再到自动生成幻灯片。
      • 方法: 通过提示词串联步骤,手把手“教”AI思考,将AI变成一条自动化生产线,提升工作效率。
    • 3. 大神的“秘密配方”:
      • 例子: 生成高质量的光影绝美图片。
      • 方法: 提示词中包含专业参数(如光线类型、渲染引擎、构图视角),能稳定输出高质量、精细化的产品。

提示词的价值总结:

图片强调,提示词的真正价值在于:

  • 将用户从“陪聊者”转变为“指挥者”: 用户不再仅仅是和AI聊天,而是通过提示词来指导AI完成特定任务。
  • 打造稳定高效的“生产力工具”: 专业提示词能让AI成为强大的软件工具,帮助用户更高效地完成工作。
  • 事半功倍: 用专业提示词代替枯燥重复的任务,可以大大提高效率。

链接信息: 提供的链接 https://t.co/4ltzDpC6Oj 无法访问,因此未能获取该链接的详细信息作为补充。

综合分析: 推文及配图表明,对于AI而言,提示词的需求并非一概而论。对于简单的、一次性的任务,直接描述即可;但对于需要AI进行复杂逻辑推理、多步骤操作、专业级输出的任务,精心设计的提示词仍然至关重要。它将用户从被动接受者变为主动的“工程师”,能够充分发挥AI的潜力,实现更高的生产效率和更专业的输出。

Andrew Ng
Andrew Ng

@AndrewYNg

27 天前

原文:As amazing as LLMs are, improving their knowledge today involves a more piecemeal process than is widely appreciated. I’ve written before about how AI is amazing... but not that amazing. Well, it is also true that LLMs are general... but not that general. We shouldn’t buy into

中文: 大型语言模型(LLMs)尽管令人惊叹,但目前其知识的提升过程远比人们普遍认为的更为零碎。作者曾撰文指出人工智能虽然令人惊叹,但并没有那么神奇。同样地,LLMs虽然具有通用性,但并非完全通用。我们不应该盲目相信(推文在此处中断)。

总结: 推文作者认为,当前大型语言模型知识的增长是一个分散的过程,并非整体性的飞跃。作者强调,虽然LLMs和AI技术令人印象深刻,但其通用性并非绝对,呼吁读者不应过度神化或盲目相信其能力。推文内容不完整,在提出“不应该盲目相信”后戛然而止。

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Andrew Ng
Andrew Ng

@AndrewYNg

27 天前
  • 推文内容:

    • 新课程: 英伟达的 NeMo Agent Toolkit:让 Agent 更可靠。
    • 讲师: @Pr_Brian 来自 @NVIDIA。
    • 课程目的: 许多团队在将 Agent 演示转化为可靠的生产系统时遇到困难。这个短期课程旨在教授如何使用 NeMo Agent Toolkit(https://t.co/tnzdmTdD8k)将 Agent 工作流强化为可靠的系统。
    • 图片信息: (无)
    • 链接信息: 链接指向的是英伟达的 NeMo Agent Toolkit 介绍页面,该工具包旨在帮助开发者构建和部署可靠的生成式 AI 助手和多模态 Agent。它提供了模块化的工具,用于处理 Agent 工作流中的关键组件,例如:
      • 规划(Planning): 自动分解任务、选择工具和构建执行路径。
      • 工具使用(Tool Use): 集成各种外部工具和数据源。
      • 记忆(Memory): 管理长期和短期记忆,以改进 Agent 行为。
      • 安全和保障(Guardrailing): 确保 Agent 行为符合预期、安全且负责任。
      • 评估(Evaluation): 评估 Agent 性能并进行迭代优化。
  • 总结: NVIDIA 推出了一门新课程,名为“Nvidia's NeMo Agent Toolkit: Making Agents Reliable”,由 NVIDIA 的 @Pr_Brian 讲授。该课程旨在解决许多团队在将 Agent 演示转化为生产级可靠系统时面临的挑战。课程将重点教授如何利用 NVIDIA 的 NeMo Agent Toolkit 来强化 Agent 工作流,使其具备更高的可靠性。NeMo Agent Toolkit 是一个全面的框架,提供了一系列模块化工具,用于构建和部署先进的生成式 AI 助手和多模态 Agent,涵盖了规划、工具使用、记忆管理、安全保障和性能评估等关键方面。

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宝玉
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@dotey

28 天前

原文:豆包 Seedance 1.5 Pro 要是早点发,能省我几个小时时间,前几天我在折腾 AI 视频的时候,首帧图和剧本没花多少时间,但是基于首帧图和剧本去做音画同步的视频折腾了很久: Google Veo 3.1 中文支持不好,Sora 2 https://t.co/IdWZLrlo0f

总结: 推文作者分享了他在 AI 视频制作过程中遇到的挑战,尤其是在音画同步方面耗费了大量时间。作者表示,如果字节跳动推出的 "豆包 Seedance 1.5 Pro" 模型能早些发布,将能为其节省数小时的工作。

主要观点:

  1. AI 视频制作痛点:作者在生成 AI 视频时,虽然首帧图和剧本的创作相对顺利,但基于这些素材进行音画同步的视频制作却非常耗时且困难。
  2. 豆包 Seedance 1.5 Pro 的价值:这款模型被作者认为是解决音画同步难题的关键,其发布被认为能够极大地提高效率。根据搜索结果,Seedance 1.5 Pro 专注于音画高精同步,支持多种音效、乐器、背景音乐和人声,实现毫秒级音画同步输出,并支持中文和多种方言。
  3. 其他 AI 视频工具的局限性:
    • Google Veo 3.1:作者指出其对中文支持不佳,影响了使用体验。
    • Sora 2:推文中提到了 Sora 2 并附带了一个链接,表明作者也关注这一前沿 AI 视频生成技术。Sora 2 是一款由 OpenAI 开发的文本到视频生成模型,能够根据文本描述生成逼真的高质量视频,但在音画同步方面,尤其是在生成人物对话时,可能仍存在需要完善的地方。
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宝玉
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@dotey

29 天前
推文图片

原文: 画讽刺漫画的提示词分享:

以丁聪的风格画一幅讽刺漫画,主题是:

今天社交网络上被追捧的所谓AI高人,不过是 Prompt Kiddie(提示词小子)。 整天转帖一些提示词,其实是在自动充当大模型的燃料。 https://t.co/xNR58Swp86

(图片内容:一幅讽刺漫画,画面左侧是一个巨大的工业炉,炉身标有“大模型燃料”,炉门处有纸片源源不断地投入其中,纸片上写有“Prompt”和“咒语”,炉门上写着“自动充当燃料”,炉顶烟囱冒着黑烟。画面右侧一个戴帽子的年轻人坐在由键盘和屏幕组成的“AI高人”椅子上,手持笔和纸,纸上写着“Prompt”,他面露得意之色,头顶的对话框写着“我掌握了宇宙真理!”。从他手中飞出的写有“Prompt”和“咒语”的纸片正飞向左侧的燃料炉。椅子的底部写有“Prompt Kiddie (提示词小子)”,下方是一群欢呼雀跃的小人,标有“社交网络追捧者”。漫画右下角有“丁聪笔”的落款。)

中文: 推文分享了一个讽刺漫画的创作提示,并附带了一幅丁聪风格的漫画作品。

漫画主题: 漫画旨在讽刺当前社交网络上备受追捧的所谓“AI高人”,认为他们不过是“Prompt Kiddie”(提示词小子)。这些“AI高人”终日转发和生成提示词的行为,实际上是在“自动充当大模型的燃料”。

漫画内容分析:

  1. 人物形象与心态: 漫画描绘了一个戴着帽子、坐在由键盘和屏幕构成的“AI高人”宝座上的年轻人。他手持笔,得意洋洋,口出狂言“我掌握了宇宙真理!”。这讽刺了部分人自视过高,认为通过掌握提示词就获得了AI的“真理”。
  2. 行为与本质: 年轻人手中的“Prompt”(提示词)和“咒语”像燃料一样不断被送入一个巨大的、标有“大模型燃料”的工业炉中,炉门上赫然写着“自动充当燃料”。这形象地揭示了所谓的“AI高人”们的工作,看似创造,实则不过是为大型AI模型提供数据和输入,充当其运转的“燃料”。
  3. 社会追捧: 在“AI高人”宝座下方,一群被称为“社交网络追捧者”的小人正欢呼雀跃,他们也与“Prompt Kiddie”(提示词小子)的标签紧密相连,暗示了社交媒体对这种现象的盲目追捧。
  4. 风格与作者: 漫画署名“丁聪笔”,表明其借鉴了著名讽刺漫画家丁聪的风格,以简洁有力的笔触和深刻的寓意进行社会批判。

链接信息: 推文中的链接 (https://t.co/xNR58Swp86) 为Twitter的短链接,经尝试访问,未获取到额外文本信息,判断其主要用于指向推文本身或图片。

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