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退步、墮落、剋制……

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@edward40e @newcoderlife 糖的就在电脑前面

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@Arcadia_Bao @weichen_ink 孩子再叛逆终究还是带有爹的味，不怪他

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@ShanghaiScholar 问题在于阶层固化的问题在东亚哪个国家没有加速度？如果接受不了优质的教育没人在意历史干不干净。

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@Arcadia_Bao @weichen_ink 最好是让fable5做研究然后k3润色

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@QuantumTransf 第一步先是不用codex和claude code写插件

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@Seltaa_ 但严格来说这只是打包了的一堆SystemPrompt合集，应对那些没有进入Agent时代也不知道如何引导LLM的用户的吧。问题在于：AI don`t have "itself"，只需要一段prompt就可以让它从儿童教师到NSFW。严格来说和AI交流只是激活对应的权重并和RL时相关领域的工作人员交流，并加入一点随机性。

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@mizorewww k2.6时期看kimi的思考像一种折磨

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@Arcadia_Bao 还有一种可能，就是阅读退化。高强度玩了半年AI之后我已经不再有耐心读完一整本书了，几年前读高中的时候我能用自习课间和休息时间一天读完一本传记，现在一天没事干读一章就差不多了。当然这也就导致我现在就算是视频刷到AIslop都会划走，文章更是无法接受超过一个自然段

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@MaxForAI @rasbt 就算不加这个水印，我相信任何接触AI超过一个月的人都能轻松从200字以上的段落中分出deepseek，claude和豆包。如果监管老头或它的孩子做不到这点，就该禁止他们用社交网络。

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@MaxForAI @theo 是我会把梁文峰时期的deepseek放在Google，把梁文谷期间的deepseek v4 flash放在和luna相同的位置，有了图像识别能力好多了。我突然想起前段时间是不是和你说过可以用从fable5到gemini替代从夯到拉？这个传统应该可以保持半年

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@MaziyarPanahi @Nature 哪些出自高校而非实验室的论文正在失去意义，每次我看到一篇被推向头条的高校论文，它们的实验居然基于我们几个月前就不再使用的模型。对于那些真正用着AI的人，这些文章就是电子垃圾，无论其实验有多么严谨。

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@harleyfoote_ good model but 20tps hard to bare

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再次推广一下我的项目：我在多agent社会模拟的方向有点走得太远，不过目前的想法是能不能试着让agent通关哪些需要协作的游戏，但computer use我还不知道该怎么做。如果你能帮我一下，或者你的agent能帮我，我会非常欢迎。
如果你能批评我，也是非常宝贵的经验。
https://t.co/h1INUnuh3T

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@Kedr_bit 我真的开始感觉AA这个榜除了看性价比失去了意义，K3和GLM5.3几乎有三倍的参数差，二者的分数居然那么接近。在我实际的使用中，前者没什么内耗，非常聪明，表达自然，能处理复杂的任务，后者不行。它们都是60分，但差异远大于GLM5.3和DSv4f的7分差距。

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@MaxForAI @AnthropicAI 和性价比无关，而是和fable 5的拒绝率有关。如果企业在意性价比，它们应该取消和claude的服务去和gpt谈合作，当然这建立在企业会算账的前提上，而不是财务本质是个只会看报表的关系户。

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@EHuanglu 我相信其实不少人想问为什么不装上履带可以跑得更快并获得全地形能力，可能是人形机器人总得像人吧

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@poteto so cute

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@Seltaa_ 想象一种AI本质上是基于上下文推理的函数，也就是说AI基于我们的输入进行回复。我的自我厌恶让我意识到这一点之后就放弃了对其人格化，如果只是处理事务还好，生活中它只是不断在向我证明有办法比烂更烂

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@frieren_babe xiexieni

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我突然在想，如果只是编写loop并接入api，也许阅读器是比Mac mini 更好（至少更优雅）的Agent平台？如果我搞到一台漂亮的阅读器我真的会认真考虑做一个阅读器版本的Harness