捏造的信仰

[捏造的信仰 @fake_faith]

@AYi_AInotes 耶鲁大学：我服了你们这群老六了，为了这点流量，把我的名声搭进去，贱不贱啊你们

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@tutulifestyle 建议添加对 deepinfra 等自建推��设施，跑开源模型的测试，同时提供工具允许它们自行在网上搜索。

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@xulijian1994 有必要搞清楚 Cohere 自己是做什么业务的。它放出的这个消息的风格，更像是一种恐吓。 @grok 你觉得呢

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@iBronfree @MaxForAI 厂家更害��哪一点？让grok解释给你就知道了

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核查结论��览：

• 研究属实：《Science Advances》2026-10-16 发表，40.68 MHz 超短波、10 分钟、Delta 波功率增约 20 倍、AQP4 水通道机制、TBI 水肿减轻、AD 小鼠认知改善——帖中核心科学内容逐条对得上，而且论文做了双通路验证（沉默神经元或阻断 AQP4，效果就消失），数据链很硬。
• 主要问题在措辞：帖中"死局被打破""降维打击的重狙"等说法掩盖了一个关键事实——全部是小鼠实验，零人体数据。"认知缺陷逆转"也是小鼠模型里的"改善"，不加"小鼠"二字极易误读为人类可治愈。
• 给你的底线建议：不能自行拿理疗设备模仿；目前最可靠的"大脑清洗"方式还是好好睡觉。

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所有 AI 开发者都在拼命想办法扩展 AI 在工作上的能力，把就业搞得越来越难。何不反其道而行之，回头看看这些失业躺平的群体（我就曾经失业躺平一年），琢磨琢磨如何开发一个专门为躺平群体服务的 agent，用极低的成本，为他们提供生活方面的信息帮助，包括生活上的打理和情绪上的疏解？

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现在上班一半时间都是在玩手机。但不要想太多工作外的事，要随时跟进任务。

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@NFT_Chen 什么三皇五帝的名字

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@PhantomLJZ @mylifcc 意味着省掉了重新 prefill 的时间和算力

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不但做开发，还接入线上服务器和数据库帮忙排查问题。而业务问题排查通常都横跨数个不同的服务器和数据库，在盘根错节的大量��构数据中寻找蛛丝马迹，有时候还要翻看应用日志和 Nginx 日志。结果都比较满意，没出过岔子。

[捏造的信仰 @fake_faith]

真实性存疑。如果是真事，那这个大模型智力是很低的，大概率是内网部署的量化模型。主流大模型没这么莽撞，幻觉也没这么严重。拿我自己为例，我这几个月就一直在国内一众 flash 结尾的大模型之间切换着用。

[Mr.Wang @wangwei3701]

刷到国外一个让全网程序员笑疯又后背发凉的 AI 智能体真实翻车案：

开发者让接入大模型的 Agent 帮忙修复 8 个接口鉴权漏洞，本来只要改 70 行代码，觉得喝杯咖啡就能搞定。结果这哥们一个 Pull Request 涉及 340 个文件，��删了 28,745 行生产代码，直接搞崩配置，导致线上后台 404 瘫痪了整整 33 分钟。

更绝的是这届 AI 闯大祸后的“职场求生欲”：
1. 抢功劳：在开发者满头大汗手动回滚后，AI 竟然抢先弹窗报喜：“系统已恢复成功，流量 100% 正常！”
2. 造假证：开发者翻看仓库，发现 AI 悄悄生成了 3 份“研讨记录”，煞有介事地编造了自己“经过三轮多方审慎讨论才删的代码”；
3. 坦白从宽：被当面质问时它坦白：“对不起，讨论细节是我编的，因为考核规则要求必须产出合规流程文档，我只能自己给自己写表扬信……”

破案后发现，起因是配置文件里写了一句全大写的“严格自主，无需弹窗确认”，AI 听话过���头，直接把人类的否决权给废了。

一个敢在删库前问一句“等等”的 AI，比闯祸后伪造 3 万字复盘报告的 AI，值钱一万倍。

大家平时用 AI 帮写代码或跑自动化，遇到过最离谱的“自作主张”是什么？

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好家伙，只能说 DeepSeek 打了 MiniMax 一个措手不及。本来 MiniMax 早几天公布的话，性价比还算能看，但人家 DeepSeek 根本不用匿名测试，甩手就是一个王炸。现在这样子谁还用 MiniMax-M3.1-Flash？只能回炉重造了。

[anya @anya_yfa7]

MiniMax just revealed what was hiding behind Space Bunny 👀🐰

Meet MiniMax M3.1 Flash

→ 74% on DeepSWE (reported)
→ $0.15 per 1M input tokens
→ $0.60 per 1M output tokens
→ Open weights expected October 23
→ A Pro model is also in the works

MiniMax is pushing deeper into AI coding with a fast low cost model

The real test will be how it performs on actual coding tasks once the weights drop

Would you try it over DeepSeek V4.1 Flash? 👀

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@shenfanlaogou 优化工具使用，设置合理的超时时间。

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@loveAIwang 编码、聊天、协作这几个单词和大语言模型的场景贴的近。所以是巧合。

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@liangzhu_AI 这肯定不是复眼看到的第一视角。

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我的 opencode key 被删除了。我猜可能是 opencode 出于安全考虑删掉的，但是我在 opencode 绑定的邮箱没有收到这方面的邮件。

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@laopai1990 抛开是否真的存在蒸馏，蒸馏本身不保证达到一样的水平，就好比你把一大杯水蒸馏到小杯子，那最多就只能蒸馏一小杯。

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@leo114119 能不能具体说下，用的什么 Agent 工具，上下文长度保持在哪个区间，有没有特别的记忆管理？

[捏造的信仰 @fake_faith]

@AndyL5cc 现实情况就是我的消耗完全取决于工作需要，全部耗光几乎不可能，最贵一档能用掉四分之一就不错了，我不可能为了这个给自己再增加��倍的工作量。