Theigrams

Keep in thinking, love math and computer science

[Theigrams @Theigrams1]

@BunnyxStudio 官方路线可能是之前残留的连接线程干扰，找codex分析断掉就好了

[Theigrams @Theigrams1]

@mylifcc 不错的，还可以看苏神的博客

[lifcc @mylifcc]

生成式AI的数学基础 primer 来了 👀
这本《The Little Book of Generative AI Foundations: An Intuitive Mathematical Primer》把 latent algebra（PCA、SVD、autoencoders）→ PPCA → VAE（ELBO + 重参数化）→ Diffusion（从噪声到去噪 + score-based 连续时间）→ flows、自回归、GANs 和 energy-based models 的整个脉络，用 derivation-oriented 的方式讲得非常清晰直观。
对我们做 agentic engineering 的人来说尤其实用：理解 latent space 的结构、variational inference 的本质，以及 iterative denoising 的 dynamics，能让我们在设计 context memory、self-healing loops 和 generative components 时更有底气，而不是只停留在 surface prompting。
数学确实是 AI 里唯一不会每半年就 deprecate 的根基。
推荐阅读（有 HTML 版，体验不错）：

[Theigrams @Theigrams1]

@jesselaunz cc的缓存读不扣费的，也不计入统计

[Theigrams @Theigrams1]

@hylarucoder @CuiMao 幻觉确实高，训练过度了

[Theigrams @Theigrams1]

@Jason_Young1231 @cuisitekp 快进到把 A社收购了

[Theigrams @Theigrams1]

This is indeed a topic worth researching.

[Jake Fitzgerald @earthtojake]

one specific limitation of gpt 5.5 and opus 4.7 is their inability to notice small details in images

the verification loop for CAD is image-based: generate a model, take a pic, look for issues, iterate

the result is that minor issues in smaller parts are missed, which compounds into major issues in complex assemblies

[Theigrams @Theigrams1]

@MaxForAI 你这水平，还不如新智元了，活脱脱一个营销号

[OpenAI @OpenAI]

You've been asking for this one...

Now in preview: Codex in the ChatGPT mobile app.

Start new work, review outputs, steer execution, and approve next steps, all from the ChatGPT mobile app. Codex will keep running on your laptop, Mac mini, or devbox.

[Theigrams @Theigrams1]

@hsn8086xe 任何矩阵的特征向量都是正交的，跟邻接矩阵没有半毛钱关系，学艺不精，瞎编乱造

[Theigrams @Theigrams1]

实测好物，AirPodsPro，MacBookPro，小米显示器挂灯，洗鼻器，飞利浦电动牙刷，往复式剃须刀，戴森吹风机，对子哈特 fjb

[杀破狼 WolfyXBT @wolfyxbt]

https://t.co/mvOoRIDgYq

[Theigrams @Theigrams1]

@vista8 claude code 的爆发不是因为 opus4 多强，而是当时允许 Pro 订阅用了，之前只能 max 用，但 max 用户几乎没几个，自然没法病毒式扩散

[Theigrams @Theigrams1]

@Curline1222 这个影响不大，知乎有人做过测试，DS的缓存时间超过12小时，这才是命中高的核心，其他的一般在十分钟级别

[Theigrams @Theigrams1]

用过 vllm 都知道，自动缓存就是最自然的，DeepSeek 用的 mla，权重小，可以直接分布式硬盘存取，而 claude 必须存在 GPU 显存里，成本极高，必须精打细算

[九原客 @9hills]

DeepSeek 这个缓存机制非常合理且简单（无需额外配置，默认命中 ），对比 Anthropic 好复杂啊，还需要手动控制。

然后 DeepSeek 的缓存命中率非常给力。Pro 1500w tokens 只要九毛六。

[Theigrams @Theigrams1]

@xqliu 你不看表知道现在是几点了？😅

[Theigrams @Theigrams1]

@hsn8086 除非你的职校名字里带五道口，不然一律当二本看待

[Theigrams @Theigrams1]

@cap_violet Mac 必用 skim，用的 pdfkit，渲染效果跟 preview 一样，在功能更丰富的情况下，UI 更简约

[Theigrams @Theigrams1]

@dongxi_nlp 稍微大一点的中转站基本上就不会注水了，用户不是白痴，缓存率低一点都能给你揪出来

[Theigrams @Theigrams1]

Copilot 这么改，还有付费用户我直接吃

[GitHub @github]

Starting June 1st, GitHub Copilot will move to a usage-based billing model as GitHub Copilot supports more agentic and advanced workflows.

In early May, you'll see a preview bill experience, giving visibility into projected costs before the transition.

👉 Read more about the upcoming change: https://t.co/4IC9VNHwhk