Hardy🇺🇦

[Hardy🇺🇦 @hdhcloud]

@Lavainmybrain 延迟满足和及时行乐的中间态，很难

[Claude @claudeai]

Introducing Claude Opus 4.8: it builds on Opus 4.7 with sharper judgment, more honesty about its own progress, and the ability to work independently for longer than its predecessors.

Available today at the same price.

[laike9m @laike9m_]

2024 年之后，阿里巴巴再也没办过数学竞赛了

[Hardy🇺🇦 @hdhcloud]

@yeppppp24 字节么，工作量密度是平均三倍

[賴清德Lai Ching-te @ChingteLai]

对于中国山西发生重大矿灾造成重大伤亡，我们感到十分痛心。我要向不幸罹难者致以深切哀悼，并向伤者及家属表达诚挚慰问。面对重大灾情，台湾愿在必要时提供人道协助，同时期盼受困人员能早日获救，并祈愿逝者安息。

[哈鱼 @stupidfishhayu]

感觉他们修图修得太糖水了，原图就是颜色需要调一下。，其他方面更真实！

[Hardy🇺🇦 @hdhcloud]

@weiyux2021 berta和gpt1和2的时代

[Notion @NotionHQ]

BIG one for devs today. Introducing the Notion Developer Platform:

- Notion CLI, ntn (Notion in your terminal)
- Workers (run code on Notion's infra)
- Database sync (any data source into Notion)
- Agent tools (build any workflow)
- Webhook triggers (trigger Notion from any app)
- External Agents API (bring any agent into Notion)
- Notion Agents SDK (use Notion Agents anywhere)
- …and a bunch more API improvements

And soon, you won't need to be a developer to build on Notion. Your agent will be one for you.

[Hardy🇺🇦 @hdhcloud]

@punk2898 刚开始文心可以的，错的是闭源策略

[lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人） @lidangzzz]

中国有一点会走日本的老路，就是中国的制造业在集体出海的过程中，会在中国以外再造一个“海外中国”。

这个“海外中国”是由比亚迪巴西、宁德时代匈牙利、小米印度、格力巴西、比亚迪墨西哥、京东方越南等等等等大大小小一大堆企业组成的。

不同的是，国务院工信部对于这些企业的掌控力， 远远大于日本当年对丰田、本田、索尼在海外工厂和办公室的掌控力，

所以这些海外中资企业虽然是“全球资本”，实际上并不会想着转移中国本土利益，原则上对工信部的支持和统一服从是远远高于日本这些企业，

理论上北京拥有对这个“海外中国”的协调权，但实际上北京对于海外“一带一路”都没办法管理和审计，让北京在技术上管理这个“海外中国”，实际难度非常大。

现在我非常好奇两件事，一个是这个“海外中国”最终体量能有多大，在各个领域达到日本丰田本田、韩国三星的什么程度，

一个是这个“海外中国”什么时候会和“中国大陆”有利益上的第一次冲突，

比如现在比亚迪在中国大陆的销量已经开始下降15%，

假设有一天，比亚迪在深圳和郑州工厂开始缩减产能，同时敲锣打鼓宣布巴西工厂暴涨100%，比亚迪的工人会不会偷偷在微信群和抖音快手上骂王传福，要王传福把巴西的工厂关了，把产能转移回深圳，

如果这种事情发生了，你将会看到“海外中国”和“中国”商演一次真实的冲突。

[Hardy🇺🇦 @hdhcloud]

路见“华驰汽车”。
华驰，形似牛马也。
忽念：生如塞翁，马也，人也，生也。

[Hardy🇺🇦 @hdhcloud]

《临江仙·问旧人》
十一年风吹旧梦，
回头灯火微茫。
当时眉眼胜春光。
一句低声语，
便可慰风霜。
不知何物侵温软，
渐教嗔怒成墙。
我将深意付寻常。
而今相对处，
最远是身旁。

[Hardy🇺🇦 @hdhcloud]

@CuiMao 把规则失灵归咎底层，把阶层傲慢包装成清醒。

[lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人） @lidangzzz]

半年来，我一直反复介绍的四个原则：

原则1，AI时代的第一性原理：LLM一定会越来越聪明，benchmark越来越高，context window越来越大，reasoning越来越长，价格越来越便宜，inference速度越来越快，

这是scaling law今天依然持续的具体方向，不用你质疑，这是你唯一的信仰和行业最大共识。

原则2， 管理学设计红利：从我提出“自动编程机”、行业提出vibe coding、SWE-Agent以来，从cursor到manus到metaGPT到claude code，

人们逐渐把LLM Agent抽象成人，把软件管理、工程管理、管理学等等所有方法论直接套在multi agent workflow上面，严格按照人类管理学的方式去拆分、review、执行、反馈、循环，

这一波很快红利也吃完了，因为 a. LLM Agent毕竟不是人，存在着memory有限、执行力有限、function calling工具有限等等局限；b. 人类用于管理学的各种方法，直接套在LLM Agent上有利有弊，红利迅速挖掘完，剩下的弊端大量存在，比如过度交流、七手八脚、随时停工等等。

原则3，LLM Agent的职位和定位：绝大多数人，把claude code当做一个工具，最终的产品是用工具来完成的，最终的代码也是人与SWE Agent一步一步interactively迭代产生、迭代review、迭代部署的，

而我反复告诉过所有人，也是我又一条首次提出的原创观点，multi agent未来越来越会变成本身的一个runtime，这个runtime就运行在production里面，产品和面向的对象消费的，不只是软件或者SaaS本身，而是这个runtime实时产生的内容，

所以claude code/opencode/codex/openclaw这些agent，本身将会越来越多地被嵌入到产品本身，在产品关键逻辑和决策中发挥作用，

而绝对不仅仅停留在开发层面，把产品仅仅局限在SWE Agent单向产出和部署的代码和服务上。

原则4，也是我一直强调的，就是当人们试用了SWE Agent这种强大工具之后，人们还有哪些low hanging fruits可以寻找？SWE Agent目前最适合解决哪类问题？

我反复讲过的一点是，对于一个设计复杂、环境复杂、场景复杂、用户复杂、体量复杂、范式复杂、一切开放、一切无解的超级复杂系统，这并不是SWE Agent最擅长的领域，相反这些场景需要人去和环境、客户、场景、性能一点点迭代才能打磨好的产品，

比如微信的100种功能，Facebook的一大堆功能模块和十几年来迭代出来的极其复杂的infra，支付宝后面成千上万的基金和风控，这些都不是AI Agent能一次性解决的问题，相反这些场景和问题不仅高度开放，更高度依赖人的观察、人的设计、人的反馈、人的定义。

AI Agent最适合的场景，甚至是我原创提出goal driven（https://t.co/mJld9XcBjp）设计的最适合场景，在不考虑token使用量和时长的条件下（参照第一性原理，这些成本必然会越来越低），必然同时具有如下特点：

a. 定义简单、干净、封闭（一道数学系、一个确定性最小系统、一个编译器、一种算法、一个lean证明、一个电路或者信号模拟、蛋白质模拟和预测、CAD设计与仿真、游戏关卡测试、行为经济学仿真，都是well-defined problems，都有非常明确且封闭的边界）

b. 解决问题的搜索空间巨大（可能有100~10万种天马行空的解决方案，并且绝大多数都是错的）

c. 容易验证，容易verify，验证的成本是设计成本的千分之一（比如编译器，设计可能需要几万行甚至几十万行，验证只需要2000个test case全面覆盖，或者一道数学题，解决需要100步，验证答案只需要带入或者lean编译这一步）

当然，写一段简单的代码，定义一个封闭、完整、定义完全的编程问题，符合上面这些定义，

但是设计一套巨大、复杂、开放、与现实世界深度绑定、高度耦合的系统，让这个系统复杂迭代、添加功能、沟通、review、工程管理、产品管理，这些问题都远远超出这个范畴，很明显是不符合这个要求的。

人们未来探索这些multi agent产品和场景的最关键出路，在于继续挖掘这一类问题，而不是盲目把agent比作一个人，乱套各种管理学方法。

原则5，这一点我先保密，之后我再讲。

[𝙋𝙖𝙨𝙨𝙡𝙪𝙤 @passluo]

蒸馏(Distillation)、清洗 (Cleaning)、切片 (Slicing)、切分 (Splitting)、打乱 (Shuffle)、过滤 (Filtering)、冻结 (Freezing) 、混合 (Mixup)

你们 AI 研究员以前都是混后厨的吧

[hsn今天吃什么 @hsn8086k]

ai修复了计算机没有民科和嘉豪的bug

[Charles Young @Snowcharles]

通关了《沙罗周期》并达成了真结局，暂时不想打了，等出了联机模式再说，先简略评价一下：

- 游戏手感一流，射击、奔跑、闪躲、跳跃……所有动作都如行云流水般痛快；
- 音效设计绝对的神级，这游戏绝对要带着耳机玩，沉浸感满到溢出；
- 画面也绝对上游水准，配合神神叨叨的故事，甚至有种《沙丘》的即视感；
- 核心玩法难度与《死亡回归》平齐，但加入了局外永久成长后使得难度下降不少；
- 再加上官方允许的准作弊设定，让游戏难度再度下放，对该类型苦手的玩家也可以一试；
- 故事方面相比《死亡回归》的确丰富了不少表演元素，但仍不是通关一遍就能看懂的；
- 武器设定的差异性未能完全体现，不同武器之间的性能差异导致平衡性失调；
- 肉鸽式的游戏玩法确实有一定成瘾性，打了还想打，打着打着就半夜了；
- 个别游戏系统设计存在感太低，我通关了都没发现这系统对游戏有啥影响；
- 弹幕的设计感觉参考了《斑鸠》的系统，子弹分为不同颜色并采用可躲可反的策略；
- Boss 设计的新鲜感略显疲态，无非是弹幕飞行方式不同，多打几次就熟练了；
- DualSense 手柄的震动太舒服了，虽然玩久了手都震麻了，但手感真的细腻。

总体来说，基本保持了《死亡回归》的水准，不过时长和难度都比前者有所下降，估计还是怕太难了劝退玩家，但仍是 PS5 上值得推荐的游戏。接下来就等联机模式的更新吧，希望不要等太久……
#SAROS #Returnal #PlayStation5 #PS5PRO

[Claude @claudeai]

Claude now connects to the tools creative professionals already use.

With the new Blender connector, you can debug a scene, build new tools, or batch-apply changes across every object, directly from Claude.

[郭宇 guoyu.eth @turingou]

有一年我一个人开着手动挡吉姆尼，从草津温泉开往安曇野，经过嬬恋村的时候，也曾经停下车久久地欣赏这片原野…

[Hardy🇺🇦 @hdhcloud]

@0xdeusyu 哈哈就是每个决策都是功利导向，有点累