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谢谢空调
@RealLucaziki
在家真好
Joined April 2017
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谢谢空调
@RealLucaziki
26 days ago
@Lakr233
感觉有股子ai味儿
谢谢空调
@RealLucaziki
about 1 month ago
@sonripink
由于我的阅读速度过快,当我意识到发生了什么的时候,已经来不及了。
谢谢空调
@RealLucaziki
about 1 month ago
@SaraDiscovers
Basic
谢谢空调
@RealLucaziki
about 1 month ago
@tfforr
保持希望,你会挺过去的。
Who to follow
big0797
@justin13576677
赣州,交友。
退役法拉利换胎工
@dinomao
从今天起,做一个虚拟华侨🤓
FedEx Europe
@FedExEurope
Global shipping that knows every route by heart. Feel the FedEx Effect. For help, tweet @FedExHelpEU or go to https://t.co/6OJZiGY1RG
谢谢空调
@RealLucaziki
about 1 month ago
@puarangue
这些混蛋应该感谢他只能死一次。
谢谢空调
@RealLucaziki
about 1 month ago
@elaitxus
RealLucaziki's tweet gif.
谢谢空调
@RealLucaziki
about 1 month ago
太对了兄弟
El Diaz
@SoyDaniloDiaz
about 1 month ago
Amo que nuestra generación rompió el estereotipo de que si te tatúas, no consigues trabajo; ahora nadie consigue trabajo, estés tatuado o no.
谢谢空调
@RealLucaziki
about 1 month ago
@Kurenai00499677
@herobridge
使用Yahoo搜索不到的话,可以试试用Google。另外你还可以顺便找找日本被美国投下两颗原子弹轰炸的原因。
谢谢空调
@RealLucaziki
about 1 month ago
确实👍
Maldita Summer
@MalditaSummer
about 1 month ago
No me molesta trabajar, pero me molesta el concepto de trabajar 7-8 horas al día y luego volver a casa con solo unas 5 horas para mí, que incluyen tomar el autobús, cocinar y prepararme para el día siguiente. Esto no es vida.
谢谢空调
@RealLucaziki
about 1 month ago
@precisox
当然是猛猛的充钱了
谢谢空调
@RealLucaziki
about 1 month ago
@zakariamlk
欢迎来到中国,这里有微博,微信,小红书,抖音。
谢谢空调
@RealLucaziki
about 1 month ago
@Sunny_Europe24
还是琉球好听。
谢谢空调
@RealLucaziki
about 1 month ago
@metaIcats
pornhub上都有人上传高等数学的教学视频,观众还不少,在onlyfans上教人做饭也是可以的吧。👀
RealLucaziki
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MasterPa
@HanyangWang
about 1 month ago
小西天,看着像视频,但其实是我们在现场实地拍摄 3,811 张 206 GB 的照片后建模的。FUNES 把《黑神话:悟空》里「既见未来,为何不拜」满天神佛的原型,来自自山西临汾隰县的小西天,做成了一个可漫游的 3DGS 数字存档。 完全实地拍摄,每天清晨一开门就冲上山去,趁着没人的时候拍。然后通过 Gaussian Splatting 重建,没有手工建模,尽量保留真实悬塑和圆塑的极其密集的金色空间、细节和光感。不同的材质在这里交织成了无法分辨的一个天国世界。这种半空中的小塑像是「悬塑」,它们大多出现在十六世纪到十七世纪。 在现场如果要看清小西天的所有细节,我想大概需要三天时间。但是有了模型,我们可以在屏幕前慢慢看。在相当长的时间里,学术界并没有特别重视小西天这样的悬塑——因为在只有学术图录的年代,平面印刷无法展示出悬塑的震��。而随着技术的进步,我们终于可以在���方一窥明代悬塑的璀璨。 重轻特意为这个模型做了配乐,大家可以打开慢慢欣赏。 推荐电脑访问:https://t.co/az1wuMhmuu
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HanyangWang's tweet video.
谢谢空调
@RealLucaziki
3 months ago
这就是日本右翼常年累月的进行岁月史书的结果,他们现在反倒是感觉惊奇起来了。
いなり王子・坂梨カズ
@inari_oji
3 months ago
昨夜、娘から衝撃的な発言があり急遽家族会議をしました…。 娘曰く「日本人���見られるのが恥ずかしい…」と…。 なぜなのか問いましたら「歴史の授業で南京大虐殺を知った」と。 娘はインターナ��ョナルスクールですので、私は「それは日本人の先生から教わったの?」と訊きました。 すると、「IGCSEのカリキュラムの中でイギリス人の先生から教わった」と…。 ※IGCSE(Cambridge IGCSE)とは、14〜16歳(日本の中学〜高校1年)を対象とした世界的に認められた中等教育修了資格です。 イギリスが中心で、この後にIBやAPなどに進みます。 家内が「そんなこと、していないのよ!」と言いますと、「ママやパパの頃は事実が分からなかったのよ」と… 私から、「1985年に南京大虐殺記念館が中国でオープンするまでは、南京事件って言って中国も騒いでいなかったんだよ」と言っても「それは日本の視点で、世界からは違うよ」と…。 衝撃を受けました私は、添付の記事(日本のメディアではなくNYタイムズ)を見せて、冷静に虐殺する合理的なメリットが��いことや、中国のプロパガンダの特性などを話しました。 蒋介石の行動や、南京での日本軍と現地の方のスナップ写真なども見せました。 娘はまだ半信半疑のようです。 私が心配しているのは、上記の内容を海外の教育プログラムに入っていること…。何とかできないか模索中です。
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RealLucaziki
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小八
@IceBearMiner
3 months ago
https://t.co/yVsf9FZR8z
RealLucaziki
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数字生命卡兹克
@Khazix0918
3 months ago
https://t.co/lBlcHPYxhD
谢谢空调
@RealLucaziki
3 months ago
从cc转到codex的感觉就是这样,codex是它自己就把约束加好了,cc就得自己去构建约束。所以如果安装完直接用,codex的结果会比cc更收敛。
泊舟
@bozhou_ai
3 months ago
做 Agent 的一个体会: Prompt 负责引导,不负责约束 工程负责约束,不依赖模型自觉 少在 Prompt 里写规则,多在系统里做约束
RealLucaziki
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宝玉
@dotey
4 months ago
转译:Harness 工程就是控制论 读 OpenAI 那篇 Harness 工程的文章[1]时,我一直有种说不上来的感觉。然后突然想通了:这个模式我见过,不是一次——是三次。 第一次是 18 世纪 80 年代瓦特的离心式调速器[2]。在它出现之前,得有个工人站在蒸汽机旁边,用手调节阀门。有了它之后,一个带配重飞球的机械装置能自动感��转速并调节阀门。工人并没有消失,但工作变了:从亲手拧阀门,变成设计调速器。 第二次是 Kubernetes[3]。你声明期望状态——三个副本、这个镜像、这些资源���制。一个控制器持续观察实际状态。当两者出现偏差,控制器就会去协调:重启崩溃的 Pod、扩缩副本、回滚有问题的部署。工程师的工作从重启服务,变成了编写系统据以协调的规格说明。 第三次就是现在。OpenAI 描述了这样一批工程师:他们不再写代码。取而代之的是设计环境、构建反馈回路、将架构约束编成规则——然后由 AI 智能体来写代码。五个月,一百万行代码[1],没有一行是手写的。他们管这叫"Harness 工程"(Harness Engineering,意为为 AI 智能体搭建"缰绳"和"马具"般的约束框架)。 三次,同一个模式。诺伯特·维纳[4]在 1948 年就给它起了名字:控制论(Cybernetics),来自希腊语 κυβερνήτης——舵手。你不再亲手拧阀门,而是掌舵。 每一次这个模式出现,都是因为有人造出了足够强大的传感器和执行器,在那个层面闭合了反馈回路。 为什么代码库是最后的堡垒 代码库并非没有反馈回路,只是只在较低层面有。编译器在语法层面闭合回路。测试套件在行为层面闭合回路。代码检查工具在风格层面闭合回路。这些都是真正的控制论式控制——但它们只能检查那些可以机械验证的属性。能编译吗?能通过测试吗?符合规则吗? 而在这之上的一切——这个改动符合系统架构吗?这个方案是不是正确的思路?这个抽象随着代码库增长会不会埋下隐患?——既没有传感器,也没有执行器。只有人类能在那个层面运作,而且是两侧同时运作:判断质量,编写修复。 大语言模型同时改变了这两端。它们能在过去只有人类才能把控的层面进行感知——也能在同一层面采取行动:重构一个模块、重新设计一个不一致的接口、围绕真正重要的契约重写整个测试套件。反馈回路第一次可以在做出关键决策的层面闭合了。 但闭合回路是必要条件,不是充分条件。瓦特的调速器需要调校。Kubernetes 的控制器需要正确的规格说明。而让大语言模型在你的代码库上工作,需要提供一样更难的东西。 校准传感器和执行器 让基本的反馈回路运转起来——智能体可以运行的测试、能输出可解析结果的 CI、能指向修复方向的错误信息——这只是基本门槛。Carlini 已经展示过这一点[5]:他让 16 个并行智能体构建了一个 C 编译器,用的是简单到令人惊讶的提示词[6],但测试基础设施是精心设计的。"我的大部分精力都花在了为 Claude 设计周围的环境——测试、环境、反馈机制。" 更难的问题是用你的系统特有的知识来校准传感器和执行���。大多数人卡在这里,然后把问题归咎于智能体。 "它老是做错。它不懂我们的代码库。"这个诊断几乎总是错的。智能体失败不是因为能力不够,而是因为它需要的知识——什么叫"好"、你的架构鼓励哪些模式、回避哪些模式——锁在你脑子里,你从没把它外化出来。智能体不会靠耳濡目染来学习。如果你不写下来,它在第一百次运行时犯的错和第一次一模一样。 这项工作的本质是让你的判断力变得机器可读。描述实际分层和依赖方向的架构文档。内置修复指引的自定义代码检查规则。编码了你团队审美标准的黄金准则。OpenAI 也发现了这一点[1]:他们每个周五花 20% 的时间清理"AI 垃圾代码"——直到他们把标准编进了 Harness 本身。 唯一的出路 这些实践所要求的一切——文档、自动化测试、编码化的架构决策、快速反馈回路——一直都是正确的。过去三十年出版的每一本软件工程书籍都在推荐它们。大多数人跳过这些步骤,因为跳过的代价是缓慢而弥散的:质量缓慢下滑、新人上手痛苦、技术债务悄悄累积。 智能体化工程让这个代价变得极端。跳过文档,智能体就会无视你的规范——不是在一个 PR 上,而是在每一个 PR 上,以机器的速度,全天候地。跳过测试,反馈回路就根本无法闭合。跳过架构约束,漂移的速度会快过你修复的速度。而陷阱在于:如果智能体不知道"干净"长什么样,你也没法用智能体来收拾这个烂摊子。没有校准,制造问题的机器同样无法解决问题。 实践没有变。忽视它们的代价已经变得无法承受。 生成-验证不对称性——P vs NP[7] 背后的直觉,被 Cobbe 等人用大语言模型实证验证[8]——指明了未来的方向。生成一个正确的解比验证一个解要难。你不需要在实现能力上超越机器,你需要在评判能力上超越它:定义"正确"是什么样子,识别输出哪里不对,判断方向是否正确。 那些设计了瓦特调速器的工人再也没有回去拧阀门。不是因为他们做不到,而是因为那已经没有意义了。 引用链接 [1] Harness 工程的文章: https://t.co/jzMo4arK5s [2] 瓦特的离心式调速器: https://t.co/ctRxZYFXeZ [3] Kubernetes: https://t.co/D7NdAdi8tV [4] 诺伯特·维纳: https://t.co/LGPwF5eL0u [5] Carlini 已经展示过这一点: https://t.co/2C8va2j7tE [6] 简单到令人惊讶的提示词: https://t.co/deEuA0EPtz [7] P vs NP: https://t.co/i5fKjcuDd0 [8] 用大语言模型实证验证: https://t.co/ekSHhMP6zK
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RealLucaziki
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Yanhua
@yanhua1010
4 months ago
推荐一下我目前Claude Code安装的8个的插件: 基本涵盖了开发、CR、Github commit的整个流程,也是Anthropic官方推荐的,尤其第一个插件,超过18万安装 1⃣ frontend-design 用于 UI/UX 实现的前端设计技能 2⃣context7 Upstash Context7 MCP 服务器,用于最新文档查找。可直接从源代码仓库将特定版本的文档和代码示例拉取到您的 LLM 上下文中。 3⃣code-simplifier 在保留功能的同时,简化和优化代码以提高清晰度、一致性和可维护性的智能体。 4⃣github 用于仓库管理的官方 GitHub MCP 服务器。直接从 Claude Code 创建 Issue、管理拉取请求、审查代码、搜索仓库以及与 GitHub 的完整 API 进行交互。 5⃣code-review 使用多个基于置信度评分的专用智能体,对拉取请求进行自动代码审查。 6⃣commit-commands 通过用于提交、推送和创建拉��请求的简单命令,简化您的 git 工作流。 7⃣security-guidance 安全提���钩子,在编辑文件时警告潜在的安全问题,包括命令注入、XSS 和不安全的代码模式。 8⃣feature-dev 全面的功能开发工作流,配备用于代码库探索、架构设计和质量审查的专用智能体。
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