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围观改变中国！！！

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@shio_vinyl 3.5 flash 写代码能用 等pro看看 总感觉他的harness 弄不好和另外两家有差别

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@Xudong07452910 但最后还会落实到固定可复用的代码。
因为LLM怎么去动都不可能有写死的代码快，代码也没幻觉。
LLM真正提供的是那种稍微模糊一些的流程，可以这样,可以那样，他来编排，不确定性的编排。
确定性的编排，让ai更快地写脚本，人准备好环境验收之后还是转为脚本执行更好。

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@xiaohu 算力压力太大，动态一部分可能，完全短时间不太会。而且延迟也扛不住。

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@skywind3000 感觉后端开发的时间也都拿去��理E2E test和更好的测试方案了....而solution test一级也通过ai自动化极大的压缩了人的时间，感觉可以极大提高测试覆盖率和加速cicd中的solution test，认真看的话哪里都是ai来了之后更缺能干的人...

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@yinmin1987 要清楚概念，知道大概每个东西用于处理什么

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@JasonZX @mingchikuo n1x方案最后还是看价格，桌面端5070+128g ram，ai侧我估计稍微强于ai395那套方案，ai395方案大概内存涨价后在2w左右。这套nv方案如果在2w上下强于amd395，也能玩玩3a游戏，那没有理由不跳车。
2w的价格大概是一线品牌移动端5070ti+32g+内存顶配i/a处理器的���平。对标这个就行了。处理器可以弱点。

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@dongxi_nlp 我自己的系统coding agent接了我们自己的humio甚至apm半年了。
本地必须有skill去辅助agent调log，甚至是在mcp层面激进的压缩log输出，否则嘿嘿，ai打转一小时，烧掉几十刀token太简单了

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@9hills 沉淀得自己做吧，卡片类我一直觉得很适合和obsiden/GitHub issue这些整合来实现人/机同时可读知识库

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@Balder13946731 底座应该是一致的，我偏向认为G也只是有人头余力去给他家的底座做一些奇怪的专门方向的harness，比如数学的。
他这套lean的agent flow应该2.5pro那怀就做起来了。
当然他家也会被人吐槽代码的harness太烂，给人感觉不务正业了。

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@JCMarkEvo 北爱尔兰���安好那大部分爱尔兰其他区域不路不拾遗了……

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@ZhugeEX zero, i dont think those company or the gov would do anything on game machines. Release a GPU is more like a story since everyone understand GPU is the AI accelerator.

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@igeekbb 去什么埃及玩一圈，中国的都不算恐怖了。

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@BohuTANG 这麻烦了，意味着以后换模型连自己的项目harness都要跟着搬迁...

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@Star_Knight12 if you consider harness its not strange, they have miles to go to match their weakness on harness.

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@waylybaye 企业里完全不review代码我认为是疯狂的行为，除非整个公司架构挪到full ai，大家cicd好的上下项目快如闪电。
review代码，即使是ai辅助我阅读流程的代码review都实际上是团队当下最大的瓶颈。

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@zshbleaker 我问过Gemini三位一体和佛教三身之间的关联，回答极强

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@interjc 2026了除了本地mac跑模型好点，看不出win作为开发宿主机有什么问题，docker拉不起来还是wsl2不够你用？

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@techeconomyana rag肯定还要大谈特谈，记忆系统和rag强相关

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@geniusvczh 无法review了，直接reject

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@geniusvczh ���户态线程调度python圈子10几年前就有greenlet那些玩意了。