بالاخره به آرزوم رسیدم، تونستم بعد ۶ ماه ورزش و ٢ ماه ورزش هوازی سنگین، با لذت به بام ایران صعود کنم، بدون روتوش بخوام بگم تو این ٢ ماه آخر ماتحتم پاره شد تا آماده آماده بشم و با لذت صعود کنم.
#دماوند
بخاطر مصرف بیشتر رم PyCharm رو پاک کردم سوییچ کردم رو Cursor، دهنم رو سرویس کرد تو این یک هفته، خدایی حیف Jetbrains نیست، برگشتم به آغوش Jetbrains دوباره.
کسی خبر داره از کجا میتونم سرور بگیرم که دسترسی به اینترنت داشته باشه؟
برای سرویس ایمیل میخوام و اینکه بیرون از ایران، سرور دیده بشه.
پارسپک و رانفلر رو تست کردم دسترسی به اینترنت ندارن هنوز.
@aminkhss اینایی که میگن پرفکت کار میکنه، انگار فارسی تایپ نکردن تاحالا با این کیبرد :)))
سر نیم فاصله و فاصله، دیکشنری کسشعرش که کار نمیکنه و کلمه اشتباهی رو جایگزین میکنه و …
🦔Microsoft canceled its internal Claude Code licenses this week after token-based billing made the cost untenable, even for a company with effectively infinite cloud resources. Uber's CTO sent an internal memo warning the company burned through its entire 2026 AI budget in just four months. American AI software prices have jumped 20% to 37%, and GitHub (owned by Microsoft) is dropping flat-rate plans for usage-based billing across its products.
My Take
The AI subsidy era is ending in real time. The same company that put $13 billion into OpenAI and built the Azure infrastructure powering most of Anthropic's compute just looked at the bill from a competitor's coding tool and decided it was not worth paying. That is not a productivity failure on Anthropic's end. Token-based pricing is forcing every enterprise customer to confront the actual cost of running these models at scale, and the number turns out to be far higher than the flat-rate experiments suggested.
This ties directly to my Gemini Flash post yesterday. Anthropic, OpenAI, and Google all raised effective prices in the last six months. Enterprises that built workflows assuming AI costs would keep falling are now watching annual budgets evaporate in months. Two outcomes look likely from here. Either enterprises scale back AI usage to fit budgets, which slows the revenue ramp the labs need to justify their valuations ahead of IPOs, or the labs cut prices and absorb the losses, which makes the unit economics worse at exactly the wrong moment. Both paths land in the same place, the numbers stop working, and somebody has to take the writedown.
Hedgie🤗
با فیگما make دیزاین وب سایت رو کد کردیم، با codex فانکشنالیتیها رو درست کردیم، خروجی شد یه لندینگ و صفحه ثبت نام و لاگین و تماس با ما و… که همشون مثل هلو دارن کار میکنن :))
هزینه؟
اکانت یکماهه فیگما + codex رایگان و ۲ دلار هم سر gapgpt
Meet Gemma 4 12B!
A unified, encoder-free multimodal model designed to bring high-performance intelligence directly to your laptop, and released under an Apache 2.0 license.
Bridging the gap between edge efficiency and advanced reasoning. Here is what’s new with Gemma 4 12B: 👇