Panda Check

🔬 大厂 AI 数据科学家 · 副业变现实践者
🌊 信息太多太乱？我帮你过滤真正有用的
📌 AI 工具怎么用 · 副业方向怎么选 · 复利思维落地
🎯 学我学的，不是我说的

📖 公众号同名

[Tibo @thsottiaux]

If you aren't yet bold enough to install the Codex app, you can stay in the presence of your orange crab and point it at GPT 5.6 Sol. Takes 5 minutes. Kudos to Theo for explaining one of the ways to get this done.

Step 1: Install CLIProxyAPI
Step 2: Connect
Step 3: Define following alias and enjoy claudex

```
alias claudex='CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=gpt-5.6-sol \
CLAUDE_CODE_ALWAYS_ENABLE_EFFORT=1 \
CLAUDE_CODE_MAX_TOOL_USE_CONCURRENCY=3 \
ENABLE_TOOL_SEARCH=false \
claude --model gpt-5.6-sol'
```

If this gets blocked, I owe you a reset.

[Syona @Syona_rose]

How did he deploy facebook without vercel ?

[Tianyi Cui @tianyi]

作为新成立的部门，DeepSeek Harness 组的目标远大、工作繁重，仍然非常缺人。我每天都在面试，以及各种地方张贴小广告……一共有三种职位：

Harness 研究员（实习全职均可）：https://t.co/XIGBNPdO0s
Harness 工程师（全职实习均可）：https://t.co/xCfIyM9C1s
Harness 产品经理（限全职）：https://t.co/ei0sxVabmb

职位空缺较大，但招聘门槛和流程和DS其它组没有区别，一般是一轮笔试和三轮面试，我是终面。可以给我私信发简历。

[Panda Check @PandaCheck38]

@Fenng 吃而灰之。

[Yun-Ta Tsai @yunta_tsai]

Many people think any given ML project is 99% training.

In reality, it’s 50% evaluation, 40% data cleaning, 8% integration, and 2% training.

The first two set the noise floor for learning. No ML magic matters; the model cannot lower the noise floor, as that’s the optimal bound of Shannon encoding of your data.

Thus, not a single day goes by without me thinking about ontology. Even the old labels have to be constantly reviewed.

[Panda Check @PandaCheck38]

GLM5.2 真有那么强？

[Zara Zhang @zarazhangrui]

The 3 most important things that set someone apart in the AI age:

- Agency
- Taste
- Distribution

[Panda Check @PandaCheck38]

慢慢来，比较快。把今天能做好的事做好，剩下的交给明天的自己。

[lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人） @lidangzzz]

党哥这次真的退出推特了，退出之前宣布一个非常重要的事情。

高考结束这几天，如果你的孩子在A专业和B专业之间犹豫，比如电子、计算机、临床、电气等等之间犹豫，你需要做三件事：

1. 网上搜索清华或者北大对应的专业培养计划，比如电子、计算机、机械、电气等等，把大学四年的课程全部打印出来；

2. 打印到一张纸上以后，一门一门课问豆包、元宝、通义千问、deepseek、kimi、智谱（主打一个一碗水端平），一门一门课问，这门课的官方指定教材叫什么名字，把书名写在这张纸上面；

3. 带着这些课程培养计划和教材名字，带着孩子去你家周围最大的新华书店、图书馆、大型学术类书店、大学学校周边学术书店，带着孩子直接坐三天，一本本书翻出来看。

注意，不一定是清华大学那门课的出版社和作者，只要名字差不多就行，比如清华是张三的《数字电子技术》，你去书店里找James Bond的《数字电子技术》也完全没有问题。

比如孩子对电子感兴趣，6学分的《电路》，4学分的《数电》《模电》《嵌入式》《DSP》《CPU架构/微机原理》，帮孩子把教材找出来，让孩子翻看一遍，看看孩子感不感兴趣，

比如孩子对计算机感兴趣，找出来《算法和数据结构》、《操作系统》、《编译器》、《数据库》的教材，让孩子翻看一个小时，看看孩子愿不愿意学这些知识，

比如孩子对临床感兴趣，把《生理学》《病理学》《内科学》《外科学》这些书找到，让孩子坐在书店里翻一翻，看看孩子感不感兴趣，

比如孩子对电气感兴趣，除了数电模电以外，再把《电机和电力拖动》《交流调速》《电力电子技术》《工程电磁场》这些专业书翻出来，让孩子迅速翻一遍。

等孩子对基础专业课有个模糊的认知，再来决定选不选这个专业，

如果孩子一看模电就头疼，死活不愿意算与非门电路，那就趁早让孩子别学集成电路，老老实实学计算机，

如果孩子一看任何代码就难受，但是非常愿意看《内科学》《外科学》这几本书，那就踏踏实实让孩子学临床医学。

一定要把三四个孩子能接受专业的清华大学培养计划打印出来，找到教材，让孩子提前适应，提前有个了解，了解后再做出大学专业的选择。

切记，切记，切记。

[Panda Check @PandaCheck38]

@petergyang 让子弹飞

[lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人） @lidangzzz]

AI时代的普通人，只要愿意持续学习，完全可以打破一切专业和学术的壁垒。

我上周在哈佛医学院参加学术会议，见到了一位江西上饶的民办三本文科全职宝妈做了一个poster，讲她是如何花了一周时间，用codex预测出艾滋病mRNA疫苗的基因序列。

可惜这位宝妈中午就急急忙忙坐飞机回国了，说要回国过端午， 现场七八个教授抢着加她小红书和微信群，她都没来得及加我们。

最新进展是，听说红杉这边包了一架飞机，下周直接从San Jose直飞江西上饶，带着1亿多美元的现金、支票、合同、SAFE、term sheet、国库券，要和这位民办三本文科全职宝妈合作，把这款疫苗生产出来。

[Panda Check @PandaCheck38]

@IWVRsaOuHo2dFxo 最大误区：它会让你“感觉自己在做产品管理”，但真正决定成败的是你有没有和真实用户接触、有没有快速发布、有没有验证付费/留存。

[Panda Check @PandaCheck38]

当过管理者的人和从未当过管理者的，天生看待问题的角度就不一样，创过业和没创过业的也是一样

[ClaudeDevs @ClaudeDevs]

Claude Fable 5 is our first generally available Mythos-class model.

It ships with new safety classifiers that may flag certain prompts in dual-use domains like cyber and bio.

We've added fallbacks: a refused request retries on Claude Opus 4.8 instead of dead-ending.

[Boris Cherny @bcherny]

Fable 5 is the biggest step up I’ve felt in our models since Opus 4.5 back in November. After 4.5 came out I uninstalled my IDE when I realized that I’d been doing 100% of my coding in a terminal for a few weeks. With Fable, it’s felt like Claude has stepped up from being a coding agent to a thought and design partner in building the product. Fable has judgement, taste, and dimensionality in a way that previous models didn’t, leading me to trust it more with the most complex work.

I think the first time I had this realization was when I asked Fable to debug something. It is the first model I have used that was so methodical and precise, taking measurements and adding logs then verifying that it truly fixed the issue before declaring victory.

There’s nothing in claude code’s prompting telling the model to do that, it’s just part of its personality. It really has this “big model smell” that I haven’t felt before.

[Panda Check @PandaCheck38]

不过如果让现在的我穿越回去，我怀疑最后还是会请。

因为那不是为了别人。

是为了当时那个刚毕业、第一次离职、对未来既兴奋又迷茫的年轻人。

[Panda Check @PandaCheck38]

回想起我第一份工作离职时（大概干了接近3年，月收入6000-7000），那时候离职还请了整个部门20多人吃饭，花了快2000块钱吧，现在想想好像也没必要，不过就当是我对第一份工资的总结和纪念

[AB Kuai.Dong @_FORAB]

太牛批了，某大厂内网的万字长文。核心项目组员工，在离职前的长篇吐槽，里面出现好几位高管名字。

从见证 AI 立项，到 300 万日活，最后因管理者、员工、文化矛盾等问题，成为项目最后一位走的人。

https://t.co/mul6SF8WTX

[Panda Check @PandaCheck38]

https://t.co/YJPr3ushyJ

[Panda Check @PandaCheck38]

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